ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA CITRA VULVA SAPI UNTUK DETEKSI MASA KAWIN SAPI MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Tujuan pembuatan Tugas Akhir ini adalah mengimplementasikan sebuah metode kompresi citra baru yaitu Vector Quantization dan menggunakan metode kuantisasi vektor
Dari hasil percobaan yang dilakukan didapatkan, penelitian ini telah berhasil mengimplementasikan metode MFCC dan LVQ dalam membuat model codebook vector dan
Proses klasifikasi RSS menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dengan dua kelas klasifikasi yaitu RSS1 dan RSS3.. Penelitian ini menggunakan 120 citra
Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian yang telah dilakukan sebelumnya didapatkan kesimpulan yaitu parameter terbaik pada pengujian LVQ adalah
Untuk menyederhanakan masukan jaring syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai classifiernya, diperlukan pentransformasian dari citra yang mengandung fitur
Dari Tabel 2 yang berisi hasil pengujian, didapatkan bahwa variasi arsitektur jaringan yang optimal dalam proses pengenalan citra aksara Sunda dengan menggunakan metode LVQ
Dari hasil pengujian di atas didapatkan akurasi tertinggi pada saat learning rate 0.1 dengan nilai akurasi sebesar 69.5864%, sedangkan akurasi terendah didapatkan
Fokus penelitian pada sistem ini adalah dengan menerapkan metode learning vector quantization untuk memprediksi curah hujan di Kota Tanjungpinang dengan menggunakan
