Tinjauan Algoritma RoI (Region of Interest) Dengan Metode Pengambangan Otsu Dan Klasterisasi K-Mean; Hasil Dan Tantangannya

Akurasi sebuah klasifikasi citra ditentukan oleh pengklasifikasi.  Meskipun RoI (Region of Interest) tidak menentukan secara langsung akurasi, namun RoI menentukan lingkup klasifikasi citra.   Terdapat tiga algoritma yang dapat digunakan sebagai algoritma RoI yaitu; Balanced Histogram Thresholding (BHT), algoritma Otsu, dan algoritma klasterisasi K-Means.  Paper ini meninjau algoritma Otsu dan algoritma klasterisasi K-Means yang digunakan oleh lima peneliti.  Dari ke lima peneliti; tiga peneliti menerapkan algoritma Otsu dan dua peneliti menerapkan algoritma K-Means sebagai algoritma RoI. Setelah operasi RoI, ke lima peneliti menerapkan algoritma GLCM (Gray Level Co-occurance Matrix) sebagai pengekstraksi ciri tekstur.  Hasil ekstraksi ciri diklasifikasi dengan menggunakan berbagai pengklasifikasi antara lain SVM (Support Vector Machine), Naive Bayes, dan Decision Tree. Akhirnya dengan membandingkan hasil dari ke lima peneliti, akurasi tertinggi diperoleh sebesar 100% dengan pengklasifikasi SVM menggunakan algoritma Otsu sebagai algoritma RoI, dan akurasi terendah adalah sebesar52% yang menggunakan algoritma Otsu pada kanal S dari citra HSV (Hue, Saturation Value).