Identifikasi Citra Cacat Las Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurance Matrix (GLCM) dan K-NN
DOI:
https://doi.org/10.36277/jteuniba.v7i1.176Keywords:
identifikasi cacat pengelasan ; GLCM ; klasifikasi K-Nearest NeighborAbstract
Abstract— The welding process is a very common thing done in industrial activities. The welding results must certainly be assessed so that the quality of the welding results is guaranteed. The quality of the welding results can be seen from the absence of defects on the surface of welding area. This research aims to determine the quality of welding results. The methods used to identify welding defects in penetrant test results are the Grey Level Co-Occurance Matrix (GLCM) and K-Nearest Neighbor methods. From 80 test data, total accuracy reached 85% which is divided into 4 classifications namely good, porosity, transverse and longitudinal. Test results for the good class obtained the highest accuracy of 90% of the 20 good test images compared to the accuracy of the other 3 classes
Downloads
References
R. R. W. N. Soeprajitno, “Potensi Artificial Intelligence (Ai) Menerbitkan Opini Auditor ?,” J. Ris. Akunt. Dan Bisnis Airlangga, vol. 4, no. 1, hal. 560–573, 2019.
D. A. Prabowo dan D. Abdullah, “Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan Warna Menggunakan Color Object Tracking,” Pseudocode, vol. 5, no. 2, hal. 85–91, 2018.
A. Asrianda, H. A. K. Aidilof, dan Y. Pangestu, “Machine Learning for Detection of Palm Oil Leaf Disease Visually using Convolutional Neural Network Algorithm,” J. Informatics Telecommun. Eng., vol. 4, no. 2, hal. 286–293, 2021.
A. Asni b dan T. O. Dana, “Identifikasi Wajah Dengan Segmentasi Warna Kulit Menggunakan Metode Viola Jones,” J. Tek. Elektro Uniba (JTE Uniba), vol. 4, no. 1, hal. 1–6, 2019.
F. S. Ni’mah, T. Sutojo, dan D. R. I. M. Setiadi, “Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurence Matrix dan K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 2, hal. 51–56, 2018.
A. Pariyandani, “Klasifikasi Citra Ikan Berformalin Menggunakan Metode K-NN dan GLCM,” Pros. Semin. Nas. Teknol. Inform., vol. 2, no. 1, hal. 42–47, 2019.
D. P. Pamungkas, “Ekstraksi Citra menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae),” Innov. Res. Informatics, vol. 1, no. 2, hal. 51–56, 2019.
C. Jatmoko dan D. Sinaga, “Ektraksi Fitur Glcm Pada K-Nn Dalam Mengklasifikasi Motif Batik,” hal. 978–979, 2019.
M. Ramadhani, “Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Tekstur dengan Menggunakan Metode GLCM,” e-Proceding of Enggineering, vol. 5, no. 1, hal. 870–876, 2018.
D. B. Wahyudi, K. Kusrini, dan F. W. Wibowo, “Pola Tekstur Permukaan untuk Klasifikasi Mutu Ubin Teraso Menggunakan GLCM dan KNN,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 5, no. 1, hal. 49, 2019.
R. Rudi dan D. Avianto, “Implementasi Ekstraksi Ciri Histogram dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jenis Tanah di Kota Banjar, Jawa Barat,” J. Buana Inform., vol. 10, no. 2, hal. 85, 2019.
Y. Rahman dan H. Wijayanto, “Klasifikasi Batik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Berdasarkan Gray Level Co-Occurrence Matrices ( GLCM ),” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS, vol. 244, no. Ecpe, hal. 1–7, 2015.
R. Enggar Pawening, W. Ja, dan far Shudiq, “Klasifikasi Kualitas Jeruk Lokal Berdasarkan Tekstur Dan Bentuk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN),” Ejournal.Unuja.Ac.Id, vol. 1, no. 1, hal. 10–17, 2020.
B. Sandy, J. K. Siahaan, P. Permana, dan ..., “Klasifikasi Citra Wayang Dengan Menggunakan Metode k-NN & GLCM,” Semant. (Seminar …, vol. 2, no. November, hal. 71–77, 2019.
S. Syahrir, S. Bayulianto, R. I. Adam, dan M. Si, “Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Dengan Algoritma K-NN (K-Nearest Neighbor) Berdasarkan Tekstur GLCM,” vol. 5, no. 2, hal. 127–133, 2021.
ASME, “Mandatory Appendices,” Asme Boil. Press. Vessel Code, 2004.
W. T. Boiler, P. P. Unit, dan P. Unit, “Analisis Cacat Las Incomplete Fusion Dan Retak Memanjang Pada Waterwall Tube Boiler PLTU Paiton Unit 1,” vol. 18, no. 1, hal. 10–20, 2015.
J. Dharma, B. I. S. T. Akprind, Y. Issn, dan E. Oktober, “1,2 1 , 2,” vol. 2, no. 2, hal. 148–156, 2019.
N. I. Sumardani, N. I. Setiawan, dan B. W. Nuryadin, “Defect Analysis of Carbonsteel Pipe Welding Connections Using Non-Destructive Testing with the Penetrant Test Method,” 2020.
T. Endramawan, E. Haris, F. Dionisius, dan Y. Prinka, “Aplikasi Non Destructive Test Penetrant Testing (Ndt-Pt) Untuk Analisis Hasil Pengelasan Smaw 3G Butt Joint,” JTT (Jurnal Teknol. Ter., vol. 3, no. 2, hal. 44–48, 2017.
R. C. Gonzalez, “Digital_Image_Processing_2ndEd.pdf.” hal. 1–793, 2002.
A. K. Tarigan, S. D. Nasution, dan A. Karim, “Aplikasi Pembelajaran Citra Dengan Menggunakan Metode Computer Assisted Instruction (CAI),” vol. 3, no. 4, hal. 1–4, 2016.
P. D. Mryka Hall-Beyer, “GLCM Texture: A Tutorial,” 17th Int. Symp. Ballist., vol. 2, no. March, hal. 18–19, 2017.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 A Asni B, Mayda Waruni Kasrani, M. Jaya Mayasa
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
