Penerapan Image Processing untuk Identifikasi RAM, SSD, dan Webcam Menggunakan Metode K-Means Clustering

Perkembangan perangkat keras komputer membutuhkan metode identifikasi otomatis yang tepat untuk membantu proses inventarisasi, perawatan, dan pembelajaran. Metode identifikasi secara manual terhadap perangkat keras seperti RAM, SSD, dan Webcam sering kali kurang efektif karena kesulitan membedakan bentuk visualnya, terutama bagi orang yang tidak terbiasa. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknik pengolahan citra dengan metode K-Means clustering untuk mengidentifikasi ketiga jenis perangkat tersebut. Sistem dibuat menggunakan MATLAB dengan antarmuka grafis (GUI) sehingga mudah digunakan. Proses dimulai dengan mengambil gambar dalam format RGB, kemudian diconversi ke ruang warna Lab*. Proses segmentasi dilakukan dengan metode K-Means clustering yang membagi objek dari latar belakang menggunakan dua kluster. Hasil segmentasi tersebut kemudian diperbaiki menggunakan operasi morfologi. Selanjutnya, dilakukan ekstraksi fitur bentuk (misalnya ukuran dan kelengkungan) serta fitur tekstur menggunakan Matrix Ko-ocurrence Tingkat Gray (GLCM), yang mencakup kontras, korelasi, energi, dan homogenitas. Fitur yang telah diperoleh dibandingkan dengan basis data menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan jenis perangkat keras. Hasil uji coba menunjukkan sistem mampu membedakan RAM, SSD, dan Webcam secara akurat. Kesimpulannya, penggunaan K-Means clustering, GLCM, dan klasifikasi berdasarkan jarak dapat menjadi solusi yang efektif dalam mengidentifikasi perangkat keras komputer melalui gambar.