Penentuan Persentase Pasir Mineral Berdasarkan Warna Dan Bentuk Melalui Pengolahan Citra Petrography Dengan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Support Vector Machine

Abstract

Abstrak Petrografi adalah cabang dari petrologi yang menjelaskan deskripsi rinci dari batuan berdasarkan kandungan mineral dan tekstur. Proses geologi dapat membuat mineral membentuk suatu massa, dan massa itu akan membentuk pasir mineral oleh perubahan cuaca, iklim, dan proses geologi. Keberadaan pasir mineral dapat memprediksi keberadaan mineral yang lebih besar dengan jenis yang sama. Pada satu buah sampel pasir mineral, terdapat berbagai macam jenis mineral yang dapat dibedakan melalui bentuk dan warnanya. Dengan bantuan mikroskop, para ahli geologi dapat melihat dan mengelompokan mineral pada satu sampel secara manual. Namun, hal tersebut dinilai tidak efektif karena membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui dan mengelompokkan mineral. Teknologi telekomunikasi dapat diaplikasikan dengan menggunakan pengolahan citra digital. Pengolahan citra dilakukan dengan input berupa citra digital dari pasir mineral secara mikroskopis yang diambil dari mikroskop. Setelah itu, dilakukan proses preprocessing, ekstraksi ciri menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT), dan diklasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Tugas akhir bertujuan untuk mengetahui persentase mineral pada satu buah sampel menggunakan pengolahan citra digital. Penentuan persentase dirancang menggunakan perangkat lunak berbasis Matlab. Metode ekstraksi ciri DWT dan klasifikasi SVM dapat menghasilkan suatu sistem yang dapat menentukan jenis dan presentase kelompok mineral pada satu sampel. Dari hasil pengujian yang dilakukan, mendapatkan akurasi terbaik sebesar 86%. Kata Kunci: Discrete Wavelet Transform, Support Vector Machine, dan mineral Abstract Petrography is a branch of petrology that explains detailed descriptions of rocks based on mineral content and texture. Geological processes can form minerals into a mass, and the mass will form mineral sands by changes in weather, climate, and some geological processes. Existences of mineral sands could be predicting the presence of huge amount mineral with the same type. In one sample of mineral sands, there are various types of minerals that can be distinguished through the shape and color. Geologist can see and classify a sample of minerals manually through microscope. But, this way to do is not effective because it takes too long to classify the minerals. Telecommunication technology can be used with the implementation of digital image processing. Image processing process is started with microscopic digital image of mineral sands that captured from microscope as the input. Then, followed with preprocessing process, feature extraction using Discrete Wavelet Transform (DWT) methode, and classified using Support Vector Machine (SVM) methode. The purpose fo this final project is to know the percentage of minerals in one sample using digital image processing. Determination of mineral percentage designed using Matlab based software. With DWT methode for feature extraction and SVM methode for classification, system can decide the number and types of minerals in one sample. From the results of testing to be performed, the best accuracy is 86%. Keywords: Discrete Wavelet Transform, Support Vector Machine, and minerals