Implementasi Deteksi Seam Carving Berdasarkan Perubahan Ukuran Citra Menggunakan Local Binary Patterns dan Support Vector Machine

Ayu Kardina Sukmawati, Nanik Suciati, Dini Adni Navastara
2017 Jurnal Teknik ITS  
A341 Abstrak-Seam carving adalah metode yang digunakan untuk content-aware image resizing. Seam carving bertujuan untuk mengubah ukuran citra dengan tidak menghilangkan koten penting pada citra. Dalam bidang forensik digital, seam carving banyak dibahas khususnya tentang deteksi seam carving pada citra. Hal tersebut bertujuan untuk mengetahui apakah suatu citra sudah pernah melalui proses pengubahan ukuran menggunakan seam carving atau belum. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode deteksi
more » ... carving berdasarkan perubahan ukuran citra menggunakan Local Binary Patterns dan Support Vector Machine. Citra yang akan dideteksi dihitung variasi teksturnya menggunakan Local Binary Patterns. Proses selanjutnya adalah ekstraksi fitur dari distribusi energi yang menghasilkan 24 fitur. Data fitur citra selanjutnya dilakukan proses normalisasi. Uji coba fitur menggunakan k-fold cross validation dengan membagi data menjadi training dan testing. Selanjutnya data tersebut akan memasuki proses klasifikasi menggunakan Support Vector Machine dengan kernel Radial Basis Function. Uji coba dilakukan terhadap citra asli dan citra seam carving. Citra seam carving yang digunakan dibedakan berdasarkan skala rasionya yaitu 10%, 20%, 30%, 40%, dan 50%. Jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 400 citra untuk setiap uji coba pada tiap skala rasio dengan menggunakan 10-fold cross validation. Rata-rata akurasi terbaik yang dihasilkan sebesar 73,95%. Kata Kunci-K-fold cross validation, Local Binary Patterns, Radial Basis Function, seam carving, Support Vector Machine.
doi:10.12962/j23373539.v6i2.23404 fatcat:zi4ehk3swfaxhgdgdow32lqgke