Metode Hybrid Maximum Tsallis Entropy Dan Honey Bee Mating Optimization Untuk Pencarian Multilevel Threshold Pada Citra Grayscale

Abstract

ABSTRAKThresholding merupakan metode yang cukup populer untuk segmentasi suatu gambar. Untuk mensegmentasi suatu gambar grayscale menjadi gambar biner, bi-level thresholding bisa digunakan. Sedangkan untuk mensegmentasi citra grayscale ke dalam beberapa varian digunakanlah multi-level thresholding. Metode Maximum Tsallis Entropy (MTT) adalah salah satu metode yang bisa digunakan.untuk pencarian multi threshold pada suatu citra grayscale. Akan tetapi metode ini memiliki waktu komputasi yang sangat besar jika jumlah threshold yang dicari semakin banyak. Oleh karena itu, suatu metode baru diusulkan dalam penelitian ini yang merupakan penggabungan antara metode Maximum Tsallis Entropy dan algoritma Honey Bee Mating Optimization (HBMO) untuk mendapatkan multilevel threshold dari suatu citra grayscale dalam waktu yang relatif singkat. Metode penggabungan yang diusulkan ialah dengan memfungsikan algoritma MTT sebagai alat untuk mencari nilai fitness dari suatu individu dalam algoritma HBMO. Semakin baik nilai fitness yang dimiliki oleh individu, semakin baik pula threshold yang ditemukan. Hasil yang didapat dari ujicoba menunjukkan bahwa algoritma hybrid ini mampu mencari multi threshold dengan tingkat akurasi mencapai 98% dan waktu komputasi hingga 10 kali lebih cepat dibandingkan dengan waktu komputasi dari metode MTT untuk mencari 3 level threshold.

Penjadwalan Kompetisi Sepak Bola Liga PSN Ngada Menggunakan Algoritma Honey Bee Mating Optimization

“…Nantinya setiap sperma didalam spermathecal ratu akan diambil untuk dibuahi. Dan bayi ratu yang lahir akan dirawat dan ditentukan apakah layak untuk menggantikan ratu lebah [7]. Dari penjelasan sebelumnya dapat ditentukan alur algoritmanya menjadi seperti berikut [7] Pada Persamaan 1, tahap ini sekumpulan individu lebah akan dikumpulkan, individu lebah jantan ini ada yang memiliki nilai yang baik tetapi juga ada yang memiliki kualitas rendah.…”

“…Dan bayi ratu yang lahir akan dirawat dan ditentukan apakah layak untuk menggantikan ratu lebah [7]. Dari penjelasan sebelumnya dapat ditentukan alur algoritmanya menjadi seperti berikut [7] Pada Persamaan 1, tahap ini sekumpulan individu lebah akan dikumpulkan, individu lebah jantan ini ada yang memiliki nilai yang baik tetapi juga ada yang memiliki kualitas rendah. Dari individu ini akan terjadinya proses perkawinan dengan ratu, biasanya individu terbaik yang akan diambil untuk dilakukan perkawinan dengan sang ratu dan juga ratu lebah akan dipilih dari kumpulan lebah ini, ratu yang dipilih merupakan lebah dengan kualitas terbaik didalam populasi [7].…”

“…Pada proses flight mating, spermatheca ratu memiliki variabel n, variabel ini adalah nilai yang dapat ditampung spermatheca sang ratu. Nilai dari n sendiri dapat ditentukan oleh user atau pengguna, nilai dari variabel n tidak boleh melebihi individu lebah jantan yang melakukan perkawinan dengan sang ratu [7].…”

“…Pemilihan ratu baru dilakukan dengan cara membandingkan nilai fitness dari ratu lebah dan individu baru hasil pembuahan dan mutasi. Jika pada Persamaan 4, nilai fitness dari individu baru lebih besar dari nilai fitness ratu lebah maka posisi ratu lebah akan diganti dengan individu baru, tetapi jika nilai fitness dari ratu lebah lebih besar dari individu baru maka ratu lebah akan tetap di posisi ratu dan akan dilakukan perulangan hingga mencapai batas yang sudah ditentukan user [7].…”