@phdthesis{katalog4578,
            year = {2017},
          author = {Jessica Kristanti Gunawan 71130007},
           title = {IMPLEMENTASI METODE BAYES UNTUK MENDETEKSI CITRA BUAH NAGA},
           month = {November},
          school = {Universitas Kristen Duta Wacana},
             url = {https://katalog.ukdw.ac.id/4578/},
        abstract = {Pengolahan citra digital merupakan bagian dari perkembangan teknologi dalam konsep dan penalaran, manusia menginginkan agar mesin (komputer) bisa mengenali gambar seperti penglihatan manusia. Mengenali citra adalah salah satu cara untuk membedakan ciri-ciri yang ada pada gambar dan tekstur adalah karakteristik dasar dari identifikasi citra. GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) adalah salah satu metode untuk memperoleh citra tekstur karakteristik. Karakteristik tekstur yang diperoleh dari GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) meliputi kontras, korelasi, homogenitas, dan energi. Kemudian, untuk tahap pengenalan citra, penulis menggunakan Metode Bayes. Metode ini digunakan untuk membentuk kelompok citra buah naga dan bukan buah naga. Input yang masuk bisa terdeteksi sebagai kelompok buah naga atau bukan. Data pelatihan yang digunakan untuk penelitian ini adalah sebanyak 80 data latih, yang terdiri dari 40 citra buah naga dan 40 citra bukan buah naga, kemudian data uji yang digunakan sebanyak 30 data, terdiri dari 15 citra buah naga dan 15 bukan buah naga. Hasil pengujian dari sistem menunjukkan bahwa dengan GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) untuk proses ekstraksi ciri dan Metode Bayes untuk proses pengenalan dapat menghasilkan akurasi sebesar 80\%.}
}