Pengenalan Objek Bunga dengan Ekstraksi Fitur Warna dan Bentuk Menggunakan Metode Morfologi dan Naïve Bayes

Pengenalan objek pada citra digital mendapat banyak perhatian dalam beberapa tahun terakhir ini. Hal ini terlihat dari penerapan identifikasi citra di beberapa bidang kerja seperti pengenalan gambar untuk perencanaan lahan pertanian, identifikasi penyakit tanaman dan pencitraan medis. Teknik pengolahan gambar juga banyak digunakan oleh ahli botani dalam mengidentifikasi spesies tanaman yang tidak diketahui. Metode yang di terapkan di dalam penelitian ini untuk masalah proses pengenalan citra bunga adalah Ekstraksi model warna dan ekstraksi fitur bentuk untuk menaikkan tingkat akurasi dalam pengenalan citra bunga. Hasil ekstraksi warna dan bentuk bunga tersebut diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes dengan tujuan agar bisa mendapatkan tingkat akurasi terbaik dalam proses klasifikasi citra bunga. Penelitian ini menggunakan 285 data citra bunga yang merupakan data set dari 19 spesies bunga yang berbeda, dataset dalam penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu 228 data tes dan 57 data training. Hasil dari ekstraksi fitur dan warna menggunakan metode Morfologi dan Naïve Bayes ini dilakukan pengujian akurasi menggunakan metode Confusion Matrix, menghasilkan tingkat akurasi sebesar 71,1% dengan kategori klasifikasi yang baik.