Perbandingan Algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering
Abstract
Salah satu operasi di dalam analisis citra adalah segmentasi citra. Pada mulanya proses segmentasi dilakukan untuk memisahkan objek dari latar belakangnya, sehingga segmentasi merupakan bagian penting dalam pengenalan objek. Saat ini segmentasi sudah mengalami perkembangan yang sangat pesat, bukan hanya untuk tujuan pengenalan objek saja tetapi juga untuk persoalan interpretasi citra, yaitu untuk mengetahui objek-objek yang termuat dalam suatu citra. Banyak algoritma sudah dikembangkan untuk proses segmentasi citra. Beberapa di antaranya adalah algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering. Pada peneltian ini, dilakukan perbandingan antara algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering dalam segmentasi citra. Dari beberapa hasil percobaan yang didapat dalam penelitian ini berupa sisi waktu atau kecepatan, ketelitian dan pengulangan, maka dapat disimpulkan algoritma Fuzzy C-Means Clustering adalah algoritma yang terbaik yang dapat digunakan dalam segmentasi citra karena dalam algoritma Fuzzy C-Means Clustering terdapat nilai keanggotaan atau fuzzy yang secara iteratif diperbaiki hingga mencapai keadaan konvergen.
Downloads
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike International License (CC-BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
Copyright without Restrictions
The journal allows the author(s) to hold the copyright without restrictions and will retain publishing rights without restrictions.
The submitted papers are assumed to contain no proprietary material unprotected by patent or patent application; responsibility for technical content and for protection of proprietary material rests solely with the author(s) and their organizations and is not the responsibility of the ULTIMA Computing or its Editorial Staff. The main (first/corresponding) author is responsible for ensuring that the article has been seen and approved by all the other authors. It is the responsibility of the author to obtain all necessary copyright release permissions for the use of any copyrighted materials in the manuscript prior to the submission.
