Deteksi dan Klasifikasi Kondisi Cuaca Berdasarkan Pencitraan Langit Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis (LDA)

Nourma Yunita

Informasi Dasar

248 kali
111071112
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Cuaca ekstrim yang berubah – ubah belakangan ini sering terjadi dan sangat menganggu aktivitas sehari – hari. Berdasarkan kondisi geotermal saat ini pendeteksian cuaca menjadi hal yang krusial dalam pengaplikasian beberapa disiplin ilmu dan aktivitas manusia. Mencari metode untuk mendeteksi kondisi cuaca dalam satu waktu dengan image processing adalah inovasi baru yang muncul dalam pemodelan cuaca saat ini. Hal ini didorong oleh kebutuhan yang tinggi dari berbagai pihak untuk melakukan otomatisasi dan digitalisasi dalam mendeteksi suatu kondisi secara teliti dan akurat tanpa harus mengamatinya secara langsung.

Dalam penelitian Tugas Akhir ini akan dirancang sebuah sistem deteksi dan klasifikasi kondisi cuaca berdasarkan pencitraan langit. Pendeteksian yang berbasis pengolahan citra digital ini menggunakan kamera untuk menangkap citra langit, melalui proses preprocessing untuk diekstrak cirinya, proses ekstraksi ciri dengan metode morfologi, kemudian proses pengklasifikasian menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA).

Metode klasifikasi yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah LDA, yang diharapkan mampu untuk mengenali citra langit dan memisahkan dengan baik antara kondisi cuaca cerah, mendung dan hujan dengan tingkat akurasi lebih dari 80% dan memiliki waktu komputasi kurang dari 5 detik. Dari hasil pengujian berdasar citra langit yang diujikan, didapatkan tingkat akurasi sebesar 93% dan waktu komputasi rata – rata 0,944816 detik. Dengan demikian target performansi sistem yang diharapkan telah tercapai kemudian dapat dijadikan database untuk membantu BMKG dalam memprakirakan cuaca dengan rentang hours-by-hours.Kata Kunci : Deteksi cuaca, linear discriminant analysis, image processing, BMKGABSTRACT: Recently extreme weather which is unstable is often the case and interfere with daily activities. Based on the current conditions of geothermal, the weather detection becomes crucial matter in the application of several disciplines and human activity. Nowadays, looking for methods to detect weather at one time with image processing is a new innovation that appears in the weather modeling. This case was driven by high demand from various parties for automation and digitalization in detecting weather conditions carefully and accurately without having to observe it directly.

On the research of this final assignment will be designed a detection and classification of weather conditions system based on sky imaging. This detection based on digital image processing uses a camera to capture the image of the sky, through the process of preprocessing for the feature extracted, feature extraction process with morphological methods, and then classifying process using the Linear Discriminant Analysis (LDA).

Classification method used in this final assignment is the LDA, which is expected to be able to recognize the image of the sky and can separates the weather conditions between the sunny, cloudly and rain with an accuracy rate over 80% and has a processing time less than 5 seconds. From the result based on the sky image tested, obtained an accuracy level of 93% and the average of processing time is about 0,944816 seconds. Thus the expected system performance targets have been achieved then it can be a database to help BMKG in weather forecasting at the range of hours by hours.Keyword: weather detection, linear discriminant analysis, image processing, BMKG

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

Deteksi dan Klasifikasi Kondisi Cuaca Berdasarkan Pencitraan Langit Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis (LDA)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

Nourma Yunita
Perorangan
Koredianto Usman, Suryo Adhi Wibowo
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2011

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini