menunjukkan bahwa, 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. Dari tingkat pengenalan jendela ekstraksi ciri, semakin besar ukuran dari variasi jendela ekstraksi ciri maka tingkat pengenalannya semakin tinggi. Hal ini disebabkan
pengambilan sisi kiri atas dari hasil Discrete Cosine Transform Two Dimension DCT 2-D yang semakin besar bila jendela ekstraksi ciri nilai variasinya besar. Variasi jendela
ekstraksi ciri yang kecil, akan sedikit mengambil sisi kiri atas dari hasil Discrete Cosine Transform Two Dimension DCT 2-D dan itulah yang menyebabkan variasi jendela
ekstraksi ciri yang nilainya kecil tingkat pengenalannya lebih rendah dari variasi yang ukuran variasi jendela ekstraksi cirinya besar.
Gambar 4.8. Grafik tingkat pengenalan kelas k=1 terhadap Jendela Ekstraksi Ciri
b. Pengujian Nilai Variasi Resizing Terhadap Variasi Masukan Rotasi Tanpa k-
NN k=1
Untuk kelas k=1 dari rotasi dapat dilihat di tabel lampiran 20 dan 21 dibagian hasil tidak dimasukkan ke database, semakin kecil ukuran variasi resizing pengenalannya
semakin kecil dan banyak yang dikenali secara salah. Dari tabel juga memperlihatkan
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=1 Terhadap Jendela Ekstraksi Ciri
200×200 128×128
64×64 32×32
16×16
bahwa sistem sudah dapat mengenali 100 pada variasi resizing 200
×
200 piksel dengan citra rotasi 2,5°, resizing 128
×
128 piksel dengan citra rotasi -2,5° dan 2,5°. Tabel 4.3. Tingkat Pengenalan Pengaruh untuk k-NN k=1 terhadap pengaruh masukan
variasi Rotasi Resizing
Piksel Rotasi
-12,5° -7,5°
-2,5° 0°
2,5° 7,5°
12,5° 200
×
200 94
98 99
100 100
97 93
128
×
128 94
99 100
100 100
98 92
64
×
64 94
99 93
100 91
97 92
32
×
32 86
99 72
100 72
92 86
16
×
16 65
80 41
100 52
73 59
Dari tabel 4.3 dapat digambarkan grafik variasi resizing dan rotasi dengan tingkat pengenalan seperti pada gambar 4.9. Grafik pada gambar tersebut menunjukkan bahwa,
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 4.9. Grafik tingkat pengenalan kelas k=1 terhadap pengaruh masukan variasi rotasi
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=1 Terhadap Pengaruh M asukan Variasi Rotasi
200×200 128×128
64×64 32×32
16×16
Untuk pengaruh tingkat pengenalan resizing dan rotasi, di lihat dari gambar 4.9 nilai variasi resizing 200
×
200 dan 128
×
128 piksel tingkat pengenalannya 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 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 4.9 tingkat pengenalan nilai minimum -2,5° dan 2,5° pada resizing di bawah nilai 128
×
128 piksel tingkat pengenalannya akan semakin rendah.
c. Pengujian Nilai Variasi Resizing Terhadap Variasi Masukan Skala Tanpa k-
