DETEKSI KARBON NANO-DOT (C-DOTS) DALAM CITRA SEM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Penelitian ini membahas penggunaan Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi Karbon Nano-Dot (C-Dots) dalam citra SEM (Scanning Electron Microscopy). C-Dots adalah nanopartikel karbon dengan ukuran sangat kecil dan memiliki potensi aplikasi yang luas dalam bidang nanoteknologi. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini mengintegrasikan SVM dengan teknik pemrosesan citra untuk mengidentifikasi dan mendeteksi C-Dots dalam citra SEM. Proses deteksi C-Dots melibatkan beberapa tahap, termasuk pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur, dan klasifikasi dengan SVM. SVM adalah metode pembelajaran mesin yang mampu memisahkan kelas data yang kompleks dengan membangun sebuah hyperplane yang optimal di antara kelas-kelas tersebut. Dalam penelitian ini, SVM dilatih menggunakan contoh citra yang telah diberi label sebagai C-Dots atau bukan C-Dots. Setelah pelatihan, SVM digunakan untuk mengklasifikasikan citra-citra baru dan mengidentifikasi apakah terdapat C-Dots di dalamnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat mendeteksi C-Dots dengan akurasi yang baik. Dalam banyak kasus, metode ini berhasil mengenali C-Dots dengan tingkat akurasi di atas 90%. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM berpotensi menjadi alat yang efektif dalam deteksi C-Dots dalam citra SEM.