Show simple item record

dc.contributor.advisorSihombing, Poltak
dc.contributor.advisorZarlis, Muhammad
dc.contributor.authorDodi Suryanto, Eka
dc.date.accessioned2021-07-02T03:41:47Z
dc.date.available2021-07-02T03:41:47Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/34237
dc.description.abstractImage processing is an approach widely used to identify an object on a digital image. One of the implementations is to identify an object on the image of digital microscope observation result. An object identification on a digital image can be done by using several methods; one of them is Haralick feature extraction. The Haralick feature extraction is a statistical calculation which consist of 14 features to analyze an object on a digital image. By using 4 (four) Haralick statistical feature calculations, the method is able to identify object features of worms on a digital microscope image recording with the level of True Positive Rate ranged from 90% to 96% of the 150 samples of microscope images which consist of three magnification categories. Based on the result, Haralick feature extraction can be used as an approach to process the object identification on the result of the recording image of the digital microscope.en_US
dc.description.abstractPengolahan citra merupakan pendekatan yang banyak digunakan untuk melakukan identifikasi objek pada suatu citra digital. Salah satu implementasinya yaitu untuk melakukan identifikasi objek pada citra hasil pengamatan mikroskop digital. Identifikasi objek dalam sebuah citra digital dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai macam metode, salah satunya ekstraksi fitur Haralick. Ekstraksi fitur Haralick merupakan perhitungan statistik yang terdiri dari 14 fitur untuk melakukan analisis objek pada suatu citra digital. Dengan menggunakan 4 (empat) perhitungan statistik fitur Haralick, metode tersebut mampu melakukan identifikasi fitur objek berupa cacing pada citra hasil rekaman mikroskop digital dengan tingkat True Positive Rate berkisar antara 90% hingga 96% dari 150 sampel citra mikroskop yang terdiri dari tiga kategori perbesaran. Berdasarkan hasil tersebut, ekstraksi fitur Haralick dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk proses identifikasi objek pada citra hasil rekaman mikroskop digital.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectFeature extraction,en_US
dc.subjectHaralick,en_US
dc.subjectDigital Microscope.en_US
dc.titleEkstraksi Fitur Haralick Menggunakan Citra Mikroskop Digital Trinocular untuk Proses Identifikasi Cacing Penyakit Kaki Gajahen_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nimNIM127034003
dc.description.pages85 Halamanen_US
dc.description.typeTesis Magisteren_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record