Analisis Penggunaan Kohonen Method Pada Sistem Clasifikasi Segmentasi Citra

Abstract

Teknik segmentasi citra sebagai bagian dari proses pengolahan citra, adalah kegiatan untuk membagi citra menjadi beberapa bagian atau region, yang bertujuan untuk mengisolasi atau menemukan suatu obyek di dalam citra. Tujuan segmentasi citra adalah untuk mempartisi gambar menjadi beberapa wilayah yang tidak tumpang tindih dengan karakteristik yang homogen, seperti intensitas, warna, dan tekstur. Selain hal tersebut segmentasi citra juga bertujuan terhadap objek dengan proses segmentasi masing-masing objek pada citra dapat diambil secara terpisah sehingga dapat digunakan sebagai masukan proses yang lain dan mempermudah untuk dikembangkan oleh proses selanjutnya. Tanda tangan digital kerap digunakan dalam menjamin keaslian informasi yang terkandung dalam dokumen sepeti dalam format PDF, atau gambar dengan ekstensi JPEG, PNG, BMP dan lain-lain, yang dimana tanda tangan dalam hasil scan terkadang menghasilkan gambar dengan kualitas yang sangat buruk sehingga penulis ingin melakukan penelitian bagaimana cara melakukan segmentasi citra tanda tangan digital sehingga menghasilkan citra yang baik. Tentu dalam perbaikan citra dibutuhkan proses pengklasifikasi pola dari sebuah tanda tangan sehingga dapat menghasilkan tanda tangan digital yang lebih cerah dan tampak seperti aslinya. Sehingga penelitian ini penulis mencoba untuk melakukan penelitian menggabungkan algoritma Kohonen dengan algoritma RProp dimana hasil pengklasteran dengan algoritma Kohonen digunakan menjadi proses inputan awal pada algoritma RProp yang dapat mempercepat proses pengolahan data citra. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menemukan teknik segmentasi citra dari hasil algoritma kohonen method yang disingkat dengan Kohorprop (Kohonen Resilient Backpropagation).