GAUSSIAN MIXTURE MODEL UNTUK PENGHITUNGAN TINGKAT KEBERSIHAN SUNGAI BERBASIS PENGOLAHAN CITRA

Authors

  • Bayu Charisma Putra Universitas Maarif Hasyim Latif, Sidoarjo
  • Yunita Nur Afifah Universitas Maarif Hasyim Latif, Sidoarjo

DOI:

https://doi.org/10.51804/tesj.v2i1.231.53-58

Keywords:

banjir, deteksi sampah, gaussian mixture model, java, median filter, pengolahan citra

Abstract

Banjir merupakan salah satu masalah yang terjadi di Indonesia pada hampir setiap musim hujan. Salah satu penyebab banjir adalah terhambatnya aliran sungai akibat menumpuknya sampah, sehingga air sungai yang seharusnya mengalir ke hilir akan meluber ke pemukiman. Hal tersebut tentunya harus mendapat perhatian lebih dari dinas terkait, salah satunya adalah dengan menggali informasi sungai mana saja yang menjadi prioritas berdasarkan kondisi kebersihannya. Seiring berkembangnya era digital, informasi tersebut dapat diperoleh dengan menggunakan sebuah alat. Dalam jurnal ini akan dibahas bagaimana memperoleh informasi tingkat kebersihan sungai dengan metode Gaussian Mixture Model (GMM) berbasis pengolahan citra. Selanjutnya perhitungan tersebut disimulasikan dengan aplikasi berbasis desktop dengan bahasa JAVA. Untuk mencapai tujuan tersebut diperlukan beberapa tahap. Tahap pertama adalah mendeteksi sampah yang ada pada sungai menggunakan GMM. Kemudian akan dilakukan proses filtering dengan Median Filter untuk lebih mempertajam hasil deteksi. Terakhir adalah penghitungan tingkat kebersihan sungai berdasarkan prosentase sampah pada sungai di dalam ROI (Region of Intereset).

Author Biographies

Bayu Charisma Putra, Universitas Maarif Hasyim Latif, Sidoarjo

Teknik Informatika, Fakultas Teknik

Yunita Nur Afifah, Universitas Maarif Hasyim Latif, Sidoarjo

Teknik Informatika, Fakultas Teknik

References

Amaluddin, F., Muslim, M. A., & Naba, A. (2015). Klasifikasi Kendaraan Menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM) dan Fuzzy Cluster K Means (FCM). Jurnal EECCIS, 9(1), 19–24.

Benezeth, Y., Jodoin, P.-M., Emile, B., Laurent, H., & Rosenberger, C. (2010). Comparative study of background subtraction algorithms. Journal of Electronic Imaging, 19(3), 33003.

Bharti, T. T. (2013). Background subtraction technique review. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 2(3), 166–168.

Hatta, M., Susrama, I. G., Edi Purnama, I. K., & Hariadi, M. (2016). Cacah Spermatozoa Menggunakan Background Segmentation dan Boundary Detection. SCAN-Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 11(1), 67-74.

Downloads

Published

2018-06-29

Issue

Section

Articles