Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak
Deteksi kendaraan bergerak adalah salah satu elemen penting dalam aplikasi Intelligent Transport System (ITS). Deteksi kendaraan bergerak juga merupakan bagian dari pendeteksian benda bergerak. Metode K-Means berhasil diterapkan pada piksel cluster yang tidak diawasi untuk mendeteksi objek bergerak...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2022-08-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5768 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858548231110656 |
|---|---|
| author | Yuslena Sari Andreyan Rizky Baskara Puguh Budi Prakoso |
| author_facet | Yuslena Sari Andreyan Rizky Baskara Puguh Budi Prakoso |
| author_sort | Yuslena Sari |
| collection | DOAJ |
| description |
Deteksi kendaraan bergerak adalah salah satu elemen penting dalam aplikasi Intelligent Transport System (ITS). Deteksi kendaraan bergerak juga merupakan bagian dari pendeteksian benda bergerak. Metode K-Means berhasil diterapkan pada piksel cluster yang tidak diawasi untuk mendeteksi objek bergerak. Secara umum, K-Means adalah algoritma heuristik yang mempartisi kumpulan data menjadi K cluster dengan meminimalkan jumlah kuadrat jarak di setiap cluster. Dalam makalah ini, algoritma K-Means menerapkan jarak Euclidean, jarak Manhattan, jarak Canberra, jarak Chebyshev dan jarak Braycurtis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan mengevaluasi implementasi jarak tersebut pada algoritma clustering K-Means. Perbandingan dilakukan dengan basis K-Means yang dinilai dengan berbagai parameter evaluasi yaitu MSE, PSNR, SSIM dan PCQI. Hasilnya menunjukkan bahwa jarak Manhattan memberikan nilai MSE = 1.328 , PSNR = 21.14, SSIM = 0.83 dan PCQI = 0.79 terbaik dibandingkan dengan jarak lainnya. Sedangkan untuk waktu pemrosesan data memperlihatkan bahwa jarak Braycurtis memiliki keunggulan lebih yaitu 0.3 detik.
Abstract
Detection moving vehicles is one of important elements in the applications of Intelligent Transport System (ITS). Detection moving vehicles is also part of the detection of moving objects. K-Means method has been successfully applied to unsupervised cluster pixels for the detection of moving objects. In general, K-Means is a heuristic algorithm that partitioned the data set into K clusters by minimizing the number of squared distances in each cluster. In this paper, the K-Means algorithm applies Euclidean distance, Manhattan distance, Canberra distance, Chebyshev distance and Braycurtis distance. The aim of this study is to compare and evaluate the implementation of these distances in the K-Means clustering algorithm. The comparison is done with the basis of K-Means assessed with various evaluation paramaters, namely MSE, PSNR, SSIM and PCQI. The results exhibit that the Manhattan distance delivers the best MSE = 1.328 , PSNR = 21.14, SSIM = 0.83 and PCQI = 0.79 values compared to other distances. Whereas for data processing time exposes that the Braycurtis distance has more advantages
|
| format | Article |
| id | doaj-art-53ec7814c3444b20b60cf8f8f532f998 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2022-08-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-53ec7814c3444b20b60cf8f8f532f9982025-02-11T10:42:18ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792022-08-019410.25126/jtiik.2022945768967Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan BergerakYuslena Sari0Andreyan Rizky Baskara1Puguh Budi Prakoso2Universitas Lambung Mangkurat, BanjarmasinUniversitas Lambung Mangkurat, BanjarmasinUniversitas Lambung Mangkurat, Banjarmasin Deteksi kendaraan bergerak adalah salah satu elemen penting dalam aplikasi Intelligent Transport System (ITS). Deteksi kendaraan bergerak juga merupakan bagian dari pendeteksian benda bergerak. Metode K-Means berhasil diterapkan pada piksel cluster yang tidak diawasi untuk mendeteksi objek bergerak. Secara umum, K-Means adalah algoritma heuristik yang mempartisi kumpulan data menjadi K cluster dengan meminimalkan jumlah kuadrat jarak di setiap cluster. Dalam makalah ini, algoritma K-Means menerapkan jarak Euclidean, jarak Manhattan, jarak Canberra, jarak Chebyshev dan jarak Braycurtis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan mengevaluasi implementasi jarak tersebut pada algoritma clustering K-Means. Perbandingan dilakukan dengan basis K-Means yang dinilai dengan berbagai parameter evaluasi yaitu MSE, PSNR, SSIM dan PCQI. Hasilnya menunjukkan bahwa jarak Manhattan memberikan nilai MSE = 1.328 , PSNR = 21.14, SSIM = 0.83 dan PCQI = 0.79 terbaik dibandingkan dengan jarak lainnya. Sedangkan untuk waktu pemrosesan data memperlihatkan bahwa jarak Braycurtis memiliki keunggulan lebih yaitu 0.3 detik. Abstract Detection moving vehicles is one of important elements in the applications of Intelligent Transport System (ITS). Detection moving vehicles is also part of the detection of moving objects. K-Means method has been successfully applied to unsupervised cluster pixels for the detection of moving objects. In general, K-Means is a heuristic algorithm that partitioned the data set into K clusters by minimizing the number of squared distances in each cluster. In this paper, the K-Means algorithm applies Euclidean distance, Manhattan distance, Canberra distance, Chebyshev distance and Braycurtis distance. The aim of this study is to compare and evaluate the implementation of these distances in the K-Means clustering algorithm. The comparison is done with the basis of K-Means assessed with various evaluation paramaters, namely MSE, PSNR, SSIM and PCQI. The results exhibit that the Manhattan distance delivers the best MSE = 1.328 , PSNR = 21.14, SSIM = 0.83 and PCQI = 0.79 values compared to other distances. Whereas for data processing time exposes that the Braycurtis distance has more advantages https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5768 |
| spellingShingle | Yuslena Sari Andreyan Rizky Baskara Puguh Budi Prakoso Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak |
| title_full | Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak |
| title_fullStr | Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak |
| title_full_unstemmed | Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak |
| title_short | Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak |
| title_sort | penerapan metode k means berbasis jarak untuk deteksi kendaraan bergerak |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5768 |
| work_keys_str_mv | AT yuslenasari penerapanmetodekmeansberbasisjarakuntukdeteksikendaraanbergerak AT andreyanrizkybaskara penerapanmetodekmeansberbasisjarakuntukdeteksikendaraanbergerak AT puguhbudiprakoso penerapanmetodekmeansberbasisjarakuntukdeteksikendaraanbergerak |