Gambar 4.11. Grafik tingkat pengenalan kelas k=3 terhadap Jendela Ekstraksi Ciri
b. Pengujian Nilai Variasi Resizing Terhadap Variasi Masukan Rotasi
Menggunakan k-NN k=3
Untuk kelas k=3 dari rotasi dapat dilihat di tabel lampiran 25 dan 26 dibagian hasil tidak dimasukkan ke database, semakin kecil ukuran variasi resizing pengenalannya
semakin kecil dan banyak yang dikenali secara salah. Dari tabel juga memperlihatkan bahwa sistem belum dapat mengenali 100 yang dikenali hanya 94 pada variasi resizing
200
×
200 piksel dengan citra rotasi -2,5°, dan resizing 128
×
128 piksel dengan citra rotasi - 7,5°.
Tabel 4.6. Tingkat Pengenalan Pengaruh untuk k-NN k=3 terhadap pengaruh masukan variasi rotasi
Resizing Piksel
Rotasi -12,5°
-7,5° -2,5°
0° 2,5°
7,5° 12,5°
200
×
200 71
91 94
100 93
91 66
128
×
128 73
94
93 100
92 91
66 64
×
64 73
92 81
100 82
92 71
32
×
32 78
91 64
99 65
89 74
16
×
16 56
74 41
91 44
67 53
Dari tabel 4.6 dapat digambarkan grafik variasi resizing dan rotasi dengan tingkat pengenalan seperti pada gambar 4.12. Grafik pada gambar tersebut menunjukkan bahwa
10 20
30 40
50 60
70 80
90 100
4×4 5×5
6×6 7×7
8×8 9×9
10×10 T
in g
k a
t P
e n
g e
n a
la n
Jendela Ekstraksi Ciri Piksel
Tingkat Pengenalan Kelas k=3 Terhadap Jendela Ekstraksi Ciri
200×200 128×128
64×64 32×32
16×16
semakin kecil ukuran variasi resizing, maka tingkat pengenalan semakin rendah. Hal ini disebabkan karena semakin kecil ukuran variasi resizing, citra semakin terlihat tidak
berbentuk citra masukan sehingga tingkat pengenalannya juga akan semakin rendah. Semakin besar ukuran variasi resizing, tingkat pengenalannya semakin tinggi.
Gambar 4.12. Grafik tingkat pengenalan kelas k=3 terhadap pengaruh masukan variasi rotasi
Untuk pengaruh tingkat pengenalan resizing dan rotasi, di lihat dari gambar 4.12 nilai variasi resizing 200
×
200 dan 128
×
128 piksel tingkat pengenalannya cukup baik. Untuk 64
×
64, 32
×
32, 16
×
16 piksel semakin kecil resizing pengenalannya akan rendah karena pengenalannya tidak stabil atau banyak yang dikenali secara salah. Dapat dilihat
dari rotasi minimum -12,5° pengenalannya semakin naik ke -7,5°, artinya pengenalan tersebut stabil. Setelah melewati -7,5° seharusnya pengenalan akan semakin tinggi
mendekati tingkat pengenalan 100 ketika melewati 0° nilai skala aslinya. Tetapi dengan resizing dibawah nilai variasi 128
×
128 piksel, akan turun tingkat pengenalannya di nilai skala minimum -2,5°. Hal ini disebabkan oleh resizing yang ukurannya semakin kecil,
tingkat pengenalannya semakin rendah karena citra yang diekstraksi ciri tidak seperti aslinya. Setelah melewati nilai minimum dari skala, maka melewati nilai maksimum yang
seharusnya tingkat pengenalannya semakin rendah seperti bentuk grafik variasi resizing
10 20
30 40
50 60
70 80
90 100
-12,5° -7,5°
-2,5° 0°
2,5° 7,5°
12,5° T
in g
k a
t P
e n
g e
n a
la n
Rotasi
Tingkat Pengenalan Kelas k=3 Terhadap Pengaruh M asukan Variasi Rotasi
200×200 128×128
64×64 32×32
16×16
200
×
200 dan 128
×
128 piksel. untuk nilai maksimum tidak stabil dari -2,5 seharusnya tingkat pengenalan mendekati 100 bila melewati 0° dan akan menurun lagi bila nilai
skalanya semakin besar. Seperti pada gambar 4.12 tingkat pengenalan nilai minimum -2,5° dan 2,5° pada resizing di bawah nilai 128
×
128 piksel tingkat pengenalannya akan semakin rendah. Faktor penyebab pengenalan ini semakin juga disebabkan oleh besarnya
nilai k-NN seperti yang sudah dijelaskan. Hal ini disebabkan oleh nilai hasil jarak yang
paling minimum diambil sebanyak kelas k akan membuat sedikit perbandingan dengan sampel variasi asli, rotasi dan skala citra yang lainnya.
c. Pengujian Nilai Variasi Resizing Terhadap Variasi Masukan Skala
Kategori