Linear Discriminant Analysis (LDA) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan reduksi dimensi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait LDA:

• Teorema Bayes: LDA didasarkan pada teorema Bayes, yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Teorema Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kelas tertentu, diberikan data yang diamati, dapat dihitung dari probabilitas data yang diamati, diberikan hipotesis atau kelas tertentu.
• Reduksi dimensi: LDA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang dimensi yang lebih rendah. Proyeksi dilakukan dengan mencari kombinasi linear dari fitur yang memaksimalkan pemisahan antara kelas.
• Klasifikasi: LDA juga dapat digunakan untuk klasifikasi data. Setelah dimensi data direduksi, LDA membangun model klasifikasi dengan menghitung probabilitas kondisional untuk setiap kelas.
• Canonical Discriminant Analysis (CDA): CDA adalah variasi dari LDA yang mencari sumbu (koordinat kanonik) yang terbaik memisahkan kelas-kelas data. Sumbu-sumbu ini tidak berkorelasi satu sama lain dan mendefinisikan ruang optimal yang memisahkan kelas-kelas data.

LDA dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti klasifikasi teks, klasifikasi gambar, deteksi spam, identifikasi tulisan tangan, analisis ekspresi gen, deteksi wajah, dan deteksi anomali. LDA adalah algoritma pembelajaran mesin yang relatif sederhana dan efektif dalam banyak kasus. Namun, LDA hanya efektif jika asumsi distribusi normalitas data terpenuhi dan kelas-kelas data terpisah dengan baik.

1. Pendahuluan

Pengolahan citra telah memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi, termasuk dalam dunia pertanian seperti klasifikasi citra buah. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dalam klasifikasi citra buah apel dan jeruk. Proses pengolahan citra meliputi transformasi ruang warna citra RGB menjadi ruang warna L*a*b, segmentasi citra menggunakan metode thresholding, ekstraksi ciri warna berdasarkan nilai Hue dan Saturation, serta klasifikasi citra menggunakan algoritma LDA.

2. Metodologi

2.1. Pengolahan Citra

Proses dimulai dengan mengubah citra buah menjadi ruang warna L*a*b, yang memungkinkan ekstraksi ciri yang lebih baik dalam hal warna dan tekstur. Setelah itu, citra disegmentasi menggunakan metode thresholding untuk memisahkan buah dari latar belakang.

2.2. Ekstraksi Ciri Warna

Ekstraksi ciri dilakukan dengan menghitung nilai Hue (warna) dan Saturation (kejenuhan) pada citra. Ciri-ciri ini mencerminkan karakteristik warna dari buah dalam citra.

2.3. Klasifikasi dengan Algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA)

Algoritma LDA digunakan untuk mengklasifikasikan citra buah menjadi dua kategori: apel dan jeruk. Pada tahap pelatihan, LDA mempelajari struktur kelas dan menghitung matriks kovariansi untuk masing-masing kelas. Klasifikasi kemudian dilakukan berdasarkan nilai diskriminan yang dihasilkan oleh LDA.

3. Hasil dan Analisis

Hasil penelitian menunjukkan akurasi pelatihan sebesar 96% dan akurasi pengujian sebesar 93,33%. Meskipun terdapat sedikit penurunan akurasi pada tahap pengujian, hasil ini tetap mengindikasikan kinerja yang baik dari algoritma LDA dalam mengklasifikasikan citra buah.

4. Diskusi

Keberhasilan algoritma LDA dalam klasifikasi citra buah dapat dijelaskan oleh kemampuan LDA dalam menemukan hyperplane yang memaksimalkan pemisahan antara kelas. Proses transformasi ruang warna dan ekstraksi ciri juga berperan dalam meningkatkan kemampuan pemisahan kelas.

5. Kesimpulan

Penerapan algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dalam klasifikasi citra buah apel dan jeruk melalui pengolahan citra memberikan hasil yang positif. Dengan akurasi pelatihan 96% dan akurasi pengujian 93,33%, algoritma LDA menunjukkan potensi dalam mengklasifikasikan citra berdasarkan ciri warna dalam ruang warna L*a*b.

6. Saran

Untuk penelitian selanjutnya, eksplorasi metode ekstraksi ciri tambahan dan penggunaan dataset yang lebih besar dapat membantu meningkatkan akurasi klasifikasi. Selain itu, perbandingan dengan algoritma klasifikasi lainnya juga dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang kinerja LDA dalam konteks ini.

Tutorial lengkap penerapan pengolahan citra untuk Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dapat dilihat pada video eksklusif berikut ini: