Deteksi Adanya Zat Narkotika Berbasis Citra Berdasarkan Tekstur Dengan Filter Gabor Wavelet Dan Metode K-nearest Neighbour

Abstract

Abstrak Narkotika merupakan obat-obatan yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman yang dimana dapat membuat penggunanya bisa menghilangkan rasa nyeri, perubahan kesadaran dan dapat menimbulkan ketergantungan bagi pemakainya. Karena penyebaran narkotika sudah tidak dapat di cegah maka dari itu mendorong penulis untuk membuat simulasi sistem untuk mendeteksi obat-obatan yang mengandung zat narkotika ataupun tidak di lingkungan kehidupan masyarakat jaman sekarang. Filter Gabor Wavelet merupakan metode untuk mengekstraksi ciri citra karena dapat meminimalisasi ciri yang tidak penting. Proses untuk membantu dalam melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan jarak antara vektor data uji dan masing masing vektor data latih untuk memutuskan keluaran yaitu klasifikasi K-Nearest Neighbor. Mendeteksi citra zat narkotika merupakan hal yang berguna untuk kedepannya di lingkungan masyarakat karena dapat mencengah masyarakat untuk menyalahgunakan. Hasil yang didapatkan dengan Performansi yang dihasilkan dari sistem tersebut yaitu akurasi sebesar 85%. Akurasi tersebut diperoleh dari pengujian 100 citra dengan size 256×256, wavelength 2, Orientation 45° dan untuk parameter pada KNN menggunakan cityblock distance dengan nilai K = 9. Kata Kunci :Narkotika, Sabu, Filter Gabor Wavelet, K-Nearest Neighbor. Abstract Narcotics are drugs derived from plants or not plants that can make users can eliminate pain, change consciousness and can cause difficulties for the wearer. Because the spread of narcotics cannot be prevented, it, therefore, encourages writers to make a distribution system for drugs containing narcotics, not in today's society. Filter Gabor Wavelet is a method for extracting imagery features as it can minimize the unimportant features. The process to assist in the classification of objects based on the distance between vector test data and each of the trainer data vector to decide the output of the K-Nearest Neighbor classification. Detecting the image of a narcotic substance is useful for the future in the community because it can be a community to abuse it. The results obtained with performance resulting from the system is the accuracy of 85%. The accuracy is obtained from testing 100 images with size 256 × 256, wavelength 2, Orientation 45 ° and for parameters on the KNN using Cityblock distance with a value of K = 9. Keywords: Narcotics, Sabu, Gabor Wavelet Filter, K-Nearest Neighbor