KLASIFIKASI JENIS BATUAN PASIR SEDIMEN MELALUI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN DECISION TREE

IVA FERNANDYA

Informasi Dasar

19.04.3572
621.367
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Batupasir adalah contoh dari batuan sedimen klastik yang paling banyak di-jumpai. Batupasir ini sangat mudah dikenali karena biasanya batuan ini tahan ter-hadap pelapukan. Melihat salah satu manfaat dari batupasir sebagai pengetahuan sejarah bumi serta reservoir minyak bumi, sehingga membuat para ahli petrologi tertarik untuk melakukan penelitian. Beragam variasi yang terbentuk, sehingga para ahli petrologi harus dengan teliti dalam melakukkan penelitian yang masih di-lakukan dengan panca indera pengelihatan dibantu dengan alat mikroskop, dimana cara tersebut memiliki keterbatasan.

Pada Tugas Akhir ini, dirancanglah sebuah simulasi sistem berbasis MATLAB untuk membantu ahli petrologi dalam pengklasifikasian. Pengklasifikasi jenis bat-uan berdasarkan tekstur yang dimiliki dari batu tersebut menggunakan pengola-han citra digital dengan metode ekstraksi ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi Decision Tree. Akurasi klasifikasi berdasarkan tekstur pada pembagian data 80% data latih dan 20% data uji yang didapat untuk cross nikol adalah 84,6% dengan waktu komputasi 0,12 detik dengan parameter GLCM jarak 1 piksel, sudut 0 derajat, level kuantisasi 32. Sedangkan untuk paralel nikol men-dapatkan nilai akurasi 95,6% menggunakan parameter GLCM jarak 3 piksel, sudut 135 derajat, level kuantisasi 32 dan waktu komputasi 0,24 detik. Kemudian untuk pembagian data 50% data latih dan 50% data uji nilai akurasi cross nikol 80,3% de-ngan waktu komputasinya 0,12 detik menggunkan parameter GLCM jarak 3 piksel, sudut 90 derajat dan level kuantisasi 32. Pada pengambilan sampel paralel nikol didapat nilai akurasi 94,6% dengan waktu komputasi 0,11 detik pada jarak 4 piksel dan sudut 0 derajat dengan level kuantisasi 32. Klasifikasi batupasir sedimen cross nikol dan paralel nikol berdasarkan tekstur dengan ukuran image 470 x 612 piksel dimana output nya dapat mengklasifikasikan lima jenis batupasir berdasarkan kelas-nya yaitu Feldspatic Graywacke, Lithic Arenite, Lithic Graywacke, Quartz Arenite, Quartz Graywacke .

Kata Kunci: Batupasir, GLCM, Decision Tree, Cross Nikol, Paralel Nikol

Subjek

Image processing - computer vision
 

Katalog

KLASIFIKASI JENIS BATUAN PASIR SEDIMEN MELALUI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN DECISION TREE
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

IVA FERNANDYA
Perorangan
Koredianto Usman, Gelar Budiman
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini