Klasifikasi Kapal Pada Perairan Indonesia Dengan Menggunakan Metode K-nearest Neighbour

Abstract

Negara Kesatuan Republik Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki daerah laut yang sangat luas. Laut yang luas ini bisa dimanfaatkan sumber daya alamnya dan juga merupakan jalur perdagangan global. Karena potensi yang sangat besar ini, perairan Indonesia merupakan salah satu daerah perairan dengan jumlah kapal yang banyak. Dengan jumlah kapal yang banyak ini, tentunya harus dapat dipantau untuk mengetahui jalur maupun kegiatannya. Untuk saat ini, kapal-kapal di perairan Indonesia dapat dipantau menggunakan perangkat Automatic Identification System (AIS). Untuk menambah variasi dan pengembangan cara identifikasi kapal inilah maka dilakukan simulasi klasifikasi kapal dengan berbasis image menggunakan metode ekstraksi ciri filter Gabor dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbour. Pada sistem ini, akan dilakukan klafisikasi kapal ke 3 kelas, yaitu kapal Bulk, Crude, dan LCT menggunakan image dari kapal tersebut. Image tersebut kemudian akan dibandingkan dengan database yang dibuat sebelumnya untuk proses klasifikasinya. Simulasi dilakukan menggunakan software MATLAB dengan 60 data latih dan 30 data uji. Dari hasil simulasi ini didapatkan tingkat keakuratan sebesar 93.3%, waktu komputasi minimum 0,55 detik dan waktu komputasi maksimum 3,6 detik.

Kata kunci : Klasifikasi Kapal, Filter Gabor, K-Nearest Neighbour