SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS ZERNIKE MOMENTS DALAM KLASIKASI CITRA BAKTERI

Kontaminasi bakteri patogen dalam produk makanan mahal bagi masyarakat dan industri. Metode tradisional untuk mendeteksi dan mengidentifikasi patogen bawaan makanan seperti Listeria monocytogenes biasanya memakan waktu 3-7 hari. Pada makalah ini, sistem klasifikasi dikembangkan untuk mengidentifikasi pengambilan citra bakteri menggunakan alat optical light scattering dan menghasilkan citra berbentuk grayscale. Algoritma klasifikasi yang diusulkan didasarkan pada Invariant Zernike Moment berbasis Support Vector Machine pada kernel Radial Chebyshev Moments yang dihitung dari dataset citra bakteri apda 4 genus yang digunakan sebagai dataset. Sebanyak 400 citra bakteri dengan 100 citra pada masing-masing jenis genus telah di uji dan menghasilkan akurasi pada proses indetifikasi dengan capaian sebesar 78,33% pada 5-fold Cross Validation.