Penerapan Dimensi Fraktal Box Counting dan K-Medoids Untuk Deteksi Jenis Hewan Kingdom Mamalia Berdasarkan Motif Tubuh

Application Of Fractal Box Counting Dimensions And K-Medoids For The Detection Of Animal Kingdom Mammals Based On Body Motives

Mamalia adalah kelompok hewan vertebrata yang memiliki ciri-ciri seperti rambut dan kelenjar susu. Dan kingdom mamalia adalah salah satu kerajaan dengan jumlah spesies yang banyak. Bentuk, warna, dan ukuran hewan yang termasuk dalam kingdom mamalia bisa sangat bervariasi. Perbedaan tersebut dapat dibedakan dengan ciri-ciri dari hewan seperti bentuk motif tubuhnya yang khas. Untuk pengolahan citra yang akan digunakan metode yang sudah dilakukan untuk mengidentifikasi ciri pada suatu citra yaitu deteksi tepi. Dalam bidang ilmu matematika yang banyak digunakan untuk mempelajari bentuk tak beraturan suatu objek adalah geometri fraktal. Dalam penelitian ini dilakukan pengelompokkan hewan pada motif tubuhnya berdasarkan dimensi fraktal. Diperoleh 120 citra hewan yang berada pada kingdom mamalia yang akan diproses melalui segmentasi yang memperoleh wilayah (region) motif tubuh hewan. Region yang diperoleh akan digunakan untuk mengetahui pola motif tubuh dengan deteksi tepi Canny. Kemudian akan dihitung menggunakan metode box counting dan menghasilkan nilai dimensi fraktal untuk ke tahap klasterisasi. Hasil dari percobaan metode k-medoids clustering dari enam kelompok yaitu hewan ceetah, harimau, macan tutul, hyena, jerapah, dan zebra yang memiliki akurasi sebesar 85,83\%.

katakunci: Motif Tubuh Hewan Mamalia, Box Counting, K-Medoids.

Mammals are a group of vertebrate animals that have characteristics such as hair and mammary glands. And the kingdom of mammals is one of the kingdoms with a large number of species. The shape, color, and size of animals belonging to the mammalian kingdom can vary greatly. These differences can be distinguished by the characteristics of animals such as the distinctive shape of their body motifs. For image processing, the method that has been used to identify features in an image is edge detection. In the field of mathematics that is widely used to study the irregular shape of an object is fractal geometry. In this research, grouping of animals based on their body motifs based on fractal dimensions was carried out. 120 animal images were obtained in the mammalian kingdom which will be processed through segmentation which obtains the region (region) of animal body motifs. The region obtained will be used to determine the pattern of body motifs with Canny edge detection. Then it will be calculated using the box counting method and produce fractal dimension values for the clustering stage. The results of the experiment with the k-medoids clustering method from six groups, namely cheetahs, tigers, leopards, hyenas, giraffes, and zebras, have an accuracy of 85.83%.

keywords: Mammal Animal Body Motives, Box Counting, K-Medoids.