Main Article Content

Putu Desiana Wulaning Ayu

Abstract

Segmentasi merupakan salah satu kajian terpenting dalam pengolahan citra digital. Segmentasi
citra terutama untuk kasus citra medis dapat dilakukan dengan beberapa metode, dimana salah satunya
adalah metode clustering. Metode clustering yang cukup familiar adalah metode Fuzzy C-Means yang
cara kerjanya dengan klasterisasi atau pengelompokkan data dengan cara memperbaiki pusat cluster
dan derajat keanggotaan setiap titik data secara berulang, sehingga pusat cluster akan bergerak menuju
lokasi yang tepat. Sedangkan metode yang ke-dua adalah DBSCAN, dimana algoritma ini mengumpulkan
daerah dengan kepadatan cukup tinggi ke dalam suatu cluster-cluster sehingga menemukan cluster
bentuk acak. Hasil pengujian terhadap 5 citra uji dengan jumlah cluster dan minpts sebanyak 2, 3 dan 4
menunjukkan metode FCM menghasilkan segmentasi yang lebih baik, di semua citra uji dengan nilai (2
cluster), dibandingan dengan motede DBSCAN.

Article Details

How to Cite
Ayu, P. D. W. (2015). Perbandingan Kinerja Fuzzy C-Means dan DBSCAN Dalam Segmentasi Citra USG Kepala Janin. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI), 9(2), 79-85. Retrieved from https://jsi.stikom-bali.ac.id/index.php/jsi/article/view/30
Section
Articles
Indexed and Journal List Title by: