80
BAB VI
PENUTUP
6.1Kesimpulan
Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa penerapan segmentasi obyek secara semi-otomatis dengan metode region merging berdasarkan perhitungan maximal similarity dengan menggunakan hasil segmentasi low level algoritma mean shift plus normalized cuts berhasil mensegmentasi obyek dengan background yang kompleks secara lebih akurat. Hal ini dibuktikan dengan nilai bit rate error yang lebih kecil. Nilai rata-rata bit error rate yang didapatkan adalah 0.09454, lebih rendah dibandingkan dengan nilai bit error rate dari proses region merging menggunakan segmentasi low level algoritma mean shift pada minimum region = 50 yang hanya mencapai 0.20515. Peningkatan akurasi yang berhasil dicapai adalah 11 %.
Hasil kedua adalah bahwa gabungan algoritma mean shift + normalized cuts berhasil mengurangi jumlah region menjadi hanya 95 region, lebih kecil daripada jumlah rata-rata region pada algoritma mean shift pada minimum region 50 yang mencapai 310. Penurunan jumlah region yang dibentuk mencapai 69%. Kesimpulan yang didapat adalah bahwa penambahan algoritma normalized cuts kepada algoritma mean shift mampu mengatasi permasalahan over segmentation
pada algoritma mean shift. 6.2Saran
