Perbandingan Algoritma Decision Tree C4.5 Dan Naive Bayes pada Analisa Tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrix Menggunakan Citra Wajah - Hamdun Sulaiman (Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 2021)
Abstrak Analisis tekstur lazim dimanfaatkan sebagai proses untuk melakukan klasifikasi dan interpretasi citra. Suatu proses klasifikasi citra berbasis analisa tekstur pada umumnya membutuhkan tahapan ekstraksi ciri, yang terdiri dari tiga macam metode yaitu metode statistik, metode spaktral dan metode struktural. Metode GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) termasuk dalam metode statistik di mana dalam perhitungan statistiknya menggunakan distribusi derajat keabuan dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas (ukuran), dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Tujuan penelitian ini mencari nilai akurasi yang baik dengan membandingkan algoritma decision tree C4.5 dan naive bayes pada analisa tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) menggunakan citra wajah. Tools yang digunakan untuk ektrasi fitur menggunakan MATLAB dan untuk klasifikasi algoritmanya menggunakan tools Rapid miner. Dari hasil penelitian untuk nilai terbaik pada perbandingan algoritma dengan analisa tekstur Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) menggunakan citra wajah. Untuk nilai akurasi terhadap 2 kelas dengan algoritma klasifikasi C4.5 sebesar 58,64%, sedangkan untuk nilai akurasi algoritma klasifikasi Naive Bayes sebesar 75,45% sedangkan untuk nilai akurasi terhadap 3 kelas dengan algoritma klasifikasi C4.5 sebesar 54,74%%, sedangkan untuk nilai akurasi algoritma klasifikasi Naive Bayes sebesar 62,63%. Dapat disimpukan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki nilai terbaik dalam analisa tekstur Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) menggunakan citra wajah baik terhadap 2 kelas maupun yang 3 kelas. Kata kunci: analisa tekstur, citra wajah, gray level co-occurrence matrix, algoritma c4.5, algoritma klasifikasi naive bayes