METODE HYBRID MAXIMUM TSALLIS ENTROPY DAN HONEY BEE MATING OPTIMIZATION UNTUK PENCARIAN MULTILEVEL THRESHOLD PADA CITRA GRAYSCALE
Abstract
Thresholding merupakan metode yang cukup populer untuk segmentasi suatu gambar. Untuk mensegmentasi suatu gambar grayscale menjadi gambar biner, bi-level thresholding bisa digunakan. Sedangkan untuk mensegmentasi citra grayscale ke dalam beberapa varian digunakanlah multi-level thresholding. Metode Maximum Tsallis Entropy (MTT) adalah salah satu metode yang bisa digunakan.untuk pencarian multi threshold pada suatu citra grayscale. Akan tetapi metode ini memiliki waktu komputasi yang sangat besar jika jumlah threshold yang dicari semakin banyak. Oleh karena itu, suatu metode baru diusulkan dalam penelitian ini yang merupakan penggabungan antara metode Maximum Tsallis Entropy dan algoritma Honey Bee Mating Optimization (HBMO) untuk mendapatkan multilevel threshold dari suatu citra grayscale dalam waktu yang relatif singkat. Metode penggabungan yang diusulkan ialah dengan memfungsikan algoritma MTT sebagai alat untuk mencari nilai fitness dari suatu individu dalam algoritma HBMO. Semakin baik nilai fitness yang dimiliki oleh individu, semakin baik pula threshold yang ditemukan. Hasil yang didapat dari ujicoba menunjukkan bahwa algoritma hybrid ini mampu mencari multi threshold dengan tingkat akurasi mencapai 98% dan waktu komputasi hingga 10 kali lebih cepat dibandingkan dengan waktu komputasi dari metode MTT untuk mencari 3 level threshold.
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
All papers should be submitted electronically. All submitted manuscripts must be original work that is not under submission at another journal or under consideration for publication in another form, such as a monograph or chapter of a book. Authors of submitted papers are obligated not to submit their paper for publication elsewhere until an editorial decision is rendered on their submission. Further, authors of accepted papers are prohibited from publishing the results in other publications that appear before the paper is published in JUTI unless they receive approval for doing so from the Editor-in-Chief.
JUTI open access articles are distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. This license lets the audience to give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made and if they remix, transform, or build upon the material, they must distribute contributions under the same license as the original.
