Multilevel Image Thresholding Memanfaatkan Firefly Algorithm, Improved Bat Algorithm, dan Symbiotic Organisms Search

Abstract

Multilevel image thresholding adalah teknik penting dalam pemrosesan gambar yang digunakan sebagai dasar image segmentation dan teknik pemrosesan tingkat tinggi lainnya. Akan tetapi, waktu yang dibutuhkan untuk pencarian bertambah secara eksponensial setara dengan banyaknya threshold yang diinginkan. Algoritma metaheuristic dikenal sebagai metode optimal untuk memecahkan masalah perhitungan yang rumit. Seiring dengan berkembangnya algoritma metaheuristic untuk memecahkan masalah perhitungan, penelitian ini menggunakan tiga algoritma metaheuristic, yaitu Firefly Algorithm (FA), Symbiotic Organisms Search (SOS), dan Improved Bat Algorithm (IBA). Penelitian ini menganalisis solusi optimal yang didapatkan dari percobaan masing-masing algoritma. Hasil uji coba masing-masing algoritma saling dibandingkan untuk menentukan kelemahan dan kelebihan setiap algoritma berdasarkan performanya. Hasil uji coba menyatakan tiga algoritma tersebut memiliki performa berbeda dalam optimisasi multilevel image thresholding.