77
DAFTAR PUSTAKA
Acharya, T., & Ray, A. K. 2005. Image Processing Principles And Applications. Canada : John Wiley & Sons Inc., Hooboken, New Jersey.
Ambler, S. W. 2005. The Elements of UML™ 2.0 Style. Cambridge University Press: Cambridge.
Barus, O. 2011. Identifikasi Tepi Citra Menggunakan Algoritma Sobel Edge Detection. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
Chaudari, R., & Patil, A. M. 2012. Content Based Image Retrieval Using Color And Shape Features. International Journal of Advanced Research In Electrical, Electronics, And Instrumental Engineering 1(5) : 386-392.
Gonzalez, R.C., Woods R.E., & Eddins S.L. 2004. Digital Image Processing Using Matlab. Pearson Prentice Hall, New Jersey.
Hastuti, I., Hariadi, M., & Purnama, I. K. E. 2009. Content Based Image Retrieval Berdasarkan Fitur Bentuk Menggunakan Metode Gradient Vector Flow Snake. Prosiding Seminar Nasional Informatika 2009 (SEMNASIF 2009), pp. 140-145.
Jadhav, S. H., & Ahmed, S. A. 2012. A Content Based image Retrieval System Using Homogeneity Feature Extraction From Recency-based Retrieved Image Library. IOSR Journal of Computer Engineering 7(6) : 13-24.
Karimah, F., U. 2014. Rancang Bangun Aplikasi Pencarian Citra Batik Besurek Berbasis Tekstur dengan Metode Gray Level Co-occurance Matrix dan Euclidean Distance. Skripsi. Universitas Bengkulu.
Karmilasari & Sumarna, A. 2011. Temu Kenali Citra Berbasis Konten Warna.
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2011 (SNATI 2011), pp. 112-117.
Khair, O. F. 2013. Analisis Perbandingan Pendeteksian Tepi Citra dengan Operator Sobel, Operator Prewitt, dan Operator Modifikasi Sobel. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
Kusumaningsih, I. 2009. Ekstraksi Ciri Warna, Bentuk dan Tekstur Untuk Temu Kembali Citra Hewan. Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Larasati, T., Hidayat, B., & Novianty, A. 2012. Analisis dan Simulasi Image Retrieval Berdasarkan Ciri Warna Dengan Metode Wavelet. Skripsi. Institut Teknologi Telkom Bandung.
Long, F., Zhang, H., & Feng, D. D. 2003. Fundamentals of Content Based Image Retrieval,Technological Fundamentals andApplications. NewYork: Springer-Verlag.
78
Putranto, B. Y. B., Hapsari, W., & Wijana, K. 2010. Segmentasi Warna Citra dengan Deteksi Warna HSV Untuk Mendeteksi Objek. Jurnal Informatika 6(2) : 1-14. Rakhmawati, & Puji R. 2013. Sistem Deteksi Bunga Menggunakan Nilai HSV dari
Citra Mahkota Bunga. Skripsi. Universitas STIKBANK.
Rapianti, C.L. 2011. Sistem Informasi Apotek Sehat Farma Langkat. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
Sebayang, A. M. S. 2014. Implementasi Kombinasi Beaufort Cipher dan Affine Cipher pada Three-Pass Protocol untuk Pengamanan Data . Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
Setiawan, A. E. 2011. Perbandingan Content Based Image Retrieval dengan Fitur Warna Menggunakan Metode Colour Histogram dan Fitur Tekstur Menggunakan Metode Grey Level Co-Occurence Matrices. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
Sutoyo, T., Mulyanto, E., Suhartono, V., Nurhayati, O. D. & Wijanarto. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. ANDI: Yogyakarta.
Syarif, H. 2014. Content Based Image Retrieval Berbasis Color Histogram Untuk Pengklasifikasian Ikan Koi Jenis Kohaku. Skripsi. Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
Vairalkar, M. K., Nimbhorkar, S. U. 2012. Edge Detection of Images Using Sobel Operator. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 2(1) : 291-293.
Whitthen, et al. 2004. Metode Desain & Analisis Sistem. Edisi 6. New York : McGraw-Hill.
Wijaya, E. 2012. Analisis Intensitas Metode Pendeteksian Tepi Sobel. Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 1(1) : 25-27.
C-1
public final class sobelMatch {
public String getValueSobel(File fileImage) throws IOException { String integralPro = "";
double Gx[][], Gy[][], alphaG[][], rgbG[][];
C-2
- alphaGrayValue[i+1][j-1]; alphaG[i][j] =
Math.abs(Gx[i][j])+Math.abs(Gy[i][j]);
Gx[i][j] = rgbGrayValue[i+1][j-1] +
2*rgbGrayValue[i+1][j] + rgbGrayValue[i+1][j+1] - rgbGrayValue[i-1][j-1] - 2*rgbGrayValue[i-1][j] - rgbGrayValue[i-1][j+1];
Gy[i][j] = rgbGrayValue[i-1][j+1] +
2*rgbGrayValue[i][j+1] + rgbGrayValue[i+1][j+1] - rgbGrayValue[i-1][j-1] - 2*rgbGrayValue[i][j-1] - rgbGrayValue[i+1][j-1];
rgbG[i][j] = Math.abs(Gx[i][j]) + Math.abs(Gy[i][j]);
}
int NewColor = ((int)alphaG[i][j]<<24) |
C-3
C-8
3. Class euclideanDistance.java import java.text.DecimalFormat; import java.util.Locale;
public class euclideanDistance { NumberFormat nf =
NumberFormat.getNumberInstance(Locale.getDefault()); DecimalFormat df = (DecimalFormat) nf;
C-9
public double matchHSVValue(double[] val1, double[] val2){ df.applyPattern("#.#####");
double result, temp=0;
for(int i=0 ; i<val1.length ; i++){ temp+=Math.pow(val1[i]-val2[i], 2); }
result = Double.valueOf(df.format(Math.sqrt(temp))); return result;
D-1
D
AFTAR
R
IWAYAT
H
IDUP
CURRICULUM VITAE
DATAPRIBADI
Nama Lengkap : Rafika Asnur Lubis
Tempat / Tgl. Lahir : Kisaran / 27 September 1993 Jenis Kelamin : Perempuan
Agama : Islam
Kebangsaan : Indonesia
Alamat : Jalan Pembangunan USU No.12 Medan
Telepon : +6285270589027
Tinggi / Berat : 159 cm / 48 kg
Email : rafika.asnur@gmail.com
KEMAMPUAN
Bahasa : Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris Bahasa Pemrograman : Java, PHP
Database : MySQL, SQLite
Lainnya : HTML, CSS, Photoshop, Ms. Office, Adobe Flash
PENDIDIKANFORMAL
[ 2011 – 2015 ]
“Implementasi Content Based Image Retrieval Berbasis Fitur Bentuk dan Warna Menggunakan Operator Sobel dan Deteksi Warna HSV”
S1 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara
[ 2008 – 2011 ]
SMA Negeri 1 Kisaran
[ 2005 – 2008 ]
SMP Negeri 1 Kisaran
[ 1999 – 2005 ]
SD Swasta Diponegoro Kisaran
[ 1997 – 1999 ]
D-2
PENDIDIKANNON-FORMAL
[ 2006 – 2008 ]
Lembaga Bimbingan Belajar Primagama, Kisaran.
[ 2008 – 2010 ]
Lembaga Bimbingan Belajar Medica, Kisaran.
[ 2010 – 2011 ]
Lembaga Bimbingan Belajar Ganesha Operation, Kisaran.
PENGALAMANORGANISASIDANRIWAYATKEPANITIAAN
Anggota Konsumsi PHBI Al-Luqman SMA Negeri 1 Kisaran [2009 - 2011] Anggota Keputrian UKMI Al-Khuwarizmi Fasilkom-TI USU [2012 - 2013] Anggota Konsumsi di PORSENI IMILKOM [2013]
Anggota Humas di Penerimaan Mahasiswa Baru S1 Ilmu Komputer USU [2013]
PENGALAMANKERJA
Praktek Kerja Lapangan di Bank Indonesia, Medan [2014]
PELATIHAN/TRAINING&WORKSHOP
Peserta Workshop Membuat Desain Media Publikasi Poster, UKMI Al-Khuwarizmi Fasilkom-TI USU, Medan [2012]
Peserta Workshop Linux Installation & Configure the Application, Kelompok Study Linux USU, Medan [2012]
Peserta Workshop Pengenalan Android,Artechno Festival, Medan [2011] Peserta Workshop Animation for Fun, Artechno Festival, Medan [2011]
Peserta Workshop Animation Revolution, DreamArch Animation, Medan [2011]
SEMINAR
Peserta Seminar Nasional Literasi Informasi (SENARAI), FASILKOM-TI USU, Medan [2014] Peserta Seminar Mengubah Persepsi Profesional Indonesia di Global Market, HIMATIF USU,
Medan [2014]
Peserta Seminar Nasional “Creative Animation & Gaming Industry”, HIMATIF USU, Medan [2013]
Peserta Seminar Motivasi “We Can Speak English Now!”, SGC USU, Medan [2013]
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab analisis dan perancangan ini akan diuraikan mengenai analisis terhadap masalah penelitian dan perancangan terhadap sistem yang akan dibangun serta bagian-bagian yang berkaitan dengan sistem, antarmuka sistem dan penjelasan cara kerja sistem.
3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem adalah sebuah teknik pemecahan masalah yang menguraikan sebuah sistem menjadi bagian – bagian komponen dengan tujuan mempelajari seberapa bagus bagian – bagian komponen tersebut bekerja dan berinteraksi untuk meraih tujuan mereka. Analisis sistem ini juga merupakan suatu proses mengumpulkan dan menginterpretasikan kenyataan – kenyataan yang ada, mendiagnosa persoalan dan menggunakan keduanya untuk memperbaiki sistem (Sebayang, 2014).
26
3.1.1 Analisis Masalah
Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah pemanggilan citra kembali berdasarkan konten dengan cara membandingkan fitur citra query dengan fitur citra yang terdapat pada database. Fitur citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah fitur bentuk dan fitur warna. Operator Sobel digunakan untuk ekstraksi fitur bentuk dan Deteksi warna HSV digunakan untuk ekstraksi fitur warna.
Gambaran masalah penelitian ini secara umum dapat dilihat pada Gambar 3.1. dengan menggunakan diagram Ishikawa (fishbone/cause and effect diagram).
Gambar 3.1. Diagram Ishikawa Masalah Penelitian
Diagram Ishikawa merupakan suatu alat visual untuk mengidentifikasi, mengeksplorasi, dan secara diagram menggambarkan semua penyebab yang berhubungan dengan suatu permasalahan. Diagram ini berbentuk tulang ikan yang kepalanya menghadap ke kanan. Diagram ini menunjukkan sebuah dampak atau akibat dari permasalahan dengan berbagai penyebabnya.
27
3.1.2 Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan terbagi atas dua bagian, yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan nonfungsional. Kebutuhan fungsional mendeskripsikan aktivitas yang disediakan suatu sistem. Sedangkan kebutuhan nonfungsional mendeskripsikan fitur, karakteristik dan batasan lainnya.
3.1.2.1 Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional yang harus dimiliki oleh sistem pemanggilan citra berdasarkan konten dengan Operator Sobel dan deteksi warna HSV, antara lain :
1. Sistem dapat membaca masukan citra digital berformat jpeg dengan ukuran maksimal 500 x 500 piksel.
2. Sistem dapat menyimpan file citra berformat jpeg dengan ukuran maksimal 500 x 500 piksel kedalam database.
3. Sistem dapat melakukan ekstraksi fitur pada citra masukan dan citra yang terdapat pada database dengan menggunakan Operator Sobel untuk ekstraksi fitur bentuk dan deteksi warna HSV untuk ekstraksi fitur warna.
4. Sistem dapat menghitung jarak kesamaan citra masukan dan citra yang terdapat pada database menggunakan metode Euclidean Distance.
5. Sistem dapat mengeluarkan citra dengan jarak kesamaan tertinggi sebagai
output.
3.1.2.2 Kebutuhan Nonfungsional
Beberapa persyaratan nonfungsional yang harus dipenuhi oleh sistem yang dirancang antara lain :
1. Performa
28
2. Mudah digunakan dan dipelajari
Sistem yang dibangun memiliki tampilan sederhana dan user friendly.
3. Dokumentasi
Sistem yang dibangun memiliki panduan penggunaan. 4. Hemat biaya
Sistem yang dibangun tidak memerlukan perangkat tambahan dalam proses jalannya sistem.
3.1.3 Analisis Proses
Dalam sistem ini digunakan Operator Sobel dan deteksi warna HSV untuk proses ekstraksi fitur pada citra berformat jpeg. Operator Sobel digunakan untuk ekstraksi fitur bentuk sedangkan deteksi warna HSV untuk ekstraksi fitur warna. Citra query
dan citra pada database yang telah di ekstraksi akan menghasilkan vektor fitur. Setelah itu dilakukan penghitungan jarak kesamaan antara vektor fitur citra query
dengan vektor fitur citra dalam database menggunakan Euclidean Distance. Hasil yang diperoleh dari metode Euclidean Distance akan diurutkan. Citra dengan jarak kesamaan tertinggi akan di tampilkan sebagai output.
3.2 Perancangan Sistem
29
Mulai
P
q1,q2, ..., qn p1, p2, ..., pn
d = pi-qi n
i=1
Q
Selesai Hasil Asscending d 3.2.1 Flowchart
Flowchart atau diagram alir merupakan gambar atau bagan yang memperlihatkan urutan dan hubungan antar proses dengan pernyataannya (Zarlis & Handrizal, 2008). Pada penelitian ini, terdapat empat flowchart, yaitu : flowchart Content Based Image Retrieval, flowchart ekstraksi fitur bentuk, flowchart ekstraksi fitur warna dan
flowchart sistem secara keseluruhan.
3.2.1.1 Flowchart Content Based Image Retrieval
Flowchart Content Based Image Retrieval secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2. Flowchart Content Based Image Retrieval
Berdasarkan Gambar 3.2. dapat dilihat tahap awal dalam sistem pemanggilan citra berdasarkan konten adalah meng-input-kan citra query (P) kemudian citra query
diekstraksi sehingga menghasilkan vektor fitur citra(p1, p2, ..., pn). Citra yang telah
30
ya tidak
citra (q1, q2, ..., qn). Fitur bentuk diekstraksi dengan Operator Sobel dan fitur warna
diekstraksi dengan deteksi warna HSV. Kemudian dilakukan Similarity Comparison, yaitu mengukur jarak kesamaan antara citra query dengan citra dalam database
menggunakan Euclidean Distance (d) . Jarak kesamaan antara citra query dengan citra dalam database akan diurutkan. Citra dengan jarak kesamaan tertinggi akan di tampilkan sebagai output.
3.2.1.2 Flowchart Ekstraksi Fitur Bentuk
Flowchart ekstraksi fitur bentuk menggunakan Operator Sobel dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3. Flowchart Ekstraksi Fitur Bentuk dengan Operator Sobel
Berdasarkan Gambar 3.3. dapat dilihat proses ekstraksi fitur bentuk menggunakan Operator Sobel. Pada tahap awal nilai RGB tiap piksel diekstraksi kemudian dilakukan konversi nilai RGB ke grayscale. Tahap selanjutnya dilakukan operasi konvolusi arah horizontal dan vertikal sehingga diperoleh matriks
Selesai
h(j)= N barisi=1 x(i,j)
h(i)= N kolom j=1 x(i,j)
A
Tepi dianggap 0
rgbG[i][j] < =128
Tepi dianggap 1 Mulai
Ambil nilai r , g , b
G = (r + g + b)/3
Gx[i][j] = G[i+1][j-1] + 2*G[i+1][j] + G[i+1][j+1] - G[i-1][j-1] - 2*G[i-1][j] -
G[i-1][j+1]
Gy[i][j] = G[i-1][j+1] + 2*G [i][j+1] + G[i+1][j+1] - G[i-1][j-1] - 2*G[i][j-1] -
G[i+1][j-1]
rgbG[i][j] =|Gx[i][j]| + |Gy[i][j]|
31
tidak
ya
gradien arah horizontal dan matriks gradien arah vertikal. Nilai magnitudo akan diperoleh berdasarkan gabungan kedua gradien arah tersebut. Kemudian nilai magnitudo dibandingkan dengan nilai threshold yang ditetapkan. Jika nilai magnitudo lebih besar dari nilai threshold maka piksel tersebut dianggap sebagai tepi (bernilai 1). Tahap akhir dilakukan perhitungan integral proyeksi untuk mendeteksi batas dari daerah citra.
3.2.1.3 Flowchart Ekstraksi Fitur Warna
Flowchart ekstraksi fitur warna menggunakan deteksi warna HSV dapat dilihat pada Gambar 3.4.
32
Berdasarkan Gambar 3.4. dapat dilihat proses ekstraksi fitur warna menggunakan deteksi warna HSV. Pada tahap awal nilai RGB tiap piksel diekstraksi kemudian dilakukan konversi nilai RGB ke HSV. Hasil dari konversi akan diperoleh data warna H(Hue), data warna S(Saturation) dan data warna V(Value). Berdasarkan warna HSV tersebut, histogram HSV disusun sesuai dengan kuantisasi. Pengelompokan setiap elemen warna kedalam batas kuantisasi dilakukan dengan mengukur jarak minimum. Tahap selanjutnya dilakukan normalisasi sesuai dengan jumlah piksel citra untuk memperoleh vektor fitur warna.
3.2.1.4 Flowchart Sistem Secara Keseluruhan
Flowchart sistem secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 3.5.
33
Berdasarkan Gambar 3.5. dapat dilihat flowchart sistem secara keseluruhan memiliki tiga parameter pilihan yang dapat dipilih pada sistem, yaitu halaman bantuan, halaman tentang dan halaman mulai pencarian. Pada halaman mulai pencarian terdapat dua parameter pilihan yang dapat dipilih sistem, yaitu halaman Operator Sobel dan halaman deteksi warna HSV.
3.2.2 Pseudocode
Pseudocode merupakan kode yang mirip dengan instruksi kode program yang sebenarnya. Pseudocode berisi langkah-langkah untuk menyelesaikan suatu permasalahan yang bentuknya sedikit berbeda dari algoritma. Pada penelitian ini, terdapat dua pseudocode, yaitu : pseudocode ekstraksi fitur bentuk dan pseudocode
ekstraksi fitur warna.
3.2.2.1 Pseudocode Ekstraksi Fitur Bentuk 1. Ekstraksi Nilai RGB
int pixel = getImg.getRGB(i, j); int r = (pixel>>16)&0xff; int g = (pixel>>8)&0xff; int b = pixel&0xff;
2. Konversi RGB ke Grayscale
rgbGrayValue[i][j] = (r+g+b)/3;
3. Konvolusi Horizontal dan Vertikal
Gx[i][j]= rgbGrayValue[i+1][j-1] + 2*rgbGrayValue[i+1][j] +rgbGrayValue[i+1][j+1] - rgbGrayValue[i-1][j-1] -2*rgbGrayValue[i-1][j] - rgbGrayValue[i-1][j+1]; Gy[i][j]= rgbGrayValue[i-1][j+1] + 2*rgbGrayValue[i][j+1]
34
4. Membandingkan Nilai Magnitudo dengan Nilai Threshold
if(rgbG[i][j]<=128.0){ rgbG[i][j] = 0.0; intPro[i][j] = 0; }
else{
rgbG[i][j] = 255; intPro[i][j] = 1; }
5. Hitung Integral Proyeksi
for(int i=0 ; i<width ; i++){ int temp = 0;
for(int j=0 ; j<height ; j++){
temp += intPro[i][j];
}
integralPro += Integer.toString(temp)+" "; }
for(int i=0 ; i<height ; i++){ int temp=0;
for(int j=0 ; j<width ; j++){ temp += intPro[j][i]; }
if(i==height-1)
integralPro += Integer.toString(temp); else
integralPro += Integer.toString(temp)+" "; }
3.2.2.2 Pseudocode Ekstraksi Fitur Warna 1. Ekstraksi Nilai RGB
35
2. Konversi RGB ke HSV
vValue = cMax*100.0; if(cMax == 0){
sValue = 0;
}
else{
sValue = (delta/cMax)*100;
}
if(delta==0){
hValue = 0.0;
}
else{ if(cMax == r1){
hValue = 60*( ((g1-b1)/delta)%6 );
}
else if(cMax == g1){
hValue = 60*( ((b1-r1)/delta)+2 );
}
else if(cMax == b1){
hValue = 60*( ((r1-g1)/delta)+4 );
}
else{
hValue = 0.0;
}
}
if(hValue<0){ hValue+=360.0; }
3. Menentukan Letak Bin
36
4. Kuantisasi
for(int x=0 ; x<162 ; x++){
if(hValue == hBinValue[x]){ if(sValue == sBinValue[x]){ if(vValue == vBinValue[x]){ result[x]+=1;
found=true; break; } } } }
5. Normalisasi
for(int i=0 ; i<162 ; i++){ result[i]=
Double.valueOf(df.format(result[i]*100/(width*height))); }
3.2.3 Use Case Diagram
37
Gambar 3.6. Use Case Diagram Sistem
Penjelasan dari setiap use case yang terdapat pada diagram use case dapat dilihat pada use case narrative. Use case narrative dari use case diagram sistem pada Gambar 3.6. dapat dilihat pada Tabel 3.1. dan Tabel 3.2. berikut ini.
Tabel 3.1. Use Case Narrative Pemanggilan Citra
Nama Use Case Pemanggilan Citra
Aktor Pengguna
Deskripsi
Use case ini mendeskripsikan bagaimana proses pemanggilan citra dalam database berdasarkan citra query yang di-input-kan kepada sistem
Alur Dasar
Kegiatan Pengguna Respon Sistem
1. Mengakses sistem 1. Menampilkan halaman utama 2. Klik tombol mulai
pencarian
2. Menampilkan halaman mulai pencarian
3. Memilih metode ekstraksi fitur yang digunakan
3. Menampilkan jendela ekstraksi fitur yang telah ditentukan
38
5. Memilih citra query dan klik tombol open
5. Menampilkan citra query yang telah dipilih
6. Klik tombol telusuri citra 6. Menampilkan hasil pemanggilan citra
Alur Alternatif Tidak Ada
Kondisi Sesudah Sistem melakukan pemanggilan citra berdasarkan metode ekstraksi fitur citra yang dipilih pengguna
Tabel 3.2. Use Case Narrative Input Citra ke Database
Nama Use Case Input Citra ke Database
Aktor Pengguna
Deskripsi Use case ini mendeskripsikan bagaimana proses peng-input-an citra ke database
Alur Dasar
Kegiatan Pengguna Respon Sistem 1. Klik MenuIteminput citra
ke database
1. Menampilkan halaman input
citra
2. Klik tombol pilih citra 2. Menampilkan windows explorer
3. Memilih citra yang ingin di-input-kan dan klik tombol open
3. Menampilkan daftar citra yang di-input-kan pada sistem
4. Klik tombol input citra 4. Menampilkan respon jika citra berhasil di-input-kan
Alur Alternatif Tidak Ada
39
3.2.4 Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan proses bisnis atau urutan aktivitas dalam sebuah sistem (Ambler, 2005). Pada penelitian ini, terdapat dua activity diagram, yaitu :
activity diagram pemanggilan citra dan activity diagram input citra ke database.
Activity diagram penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.7. dan Gambar 3.8.
40
41
3.2.5 Sequence Diagram
Sequence diagram (diagram urutan) adalah suatu diagram yang memperlihatkan interaksi – interaksi antar objek di dalam sistem yang disusun pada sebuah urutan atau rangkaian waktu. Pada penelitian ini, terdapat dua sequence diagram, yaitu : sequence diagram pemanggilan citra dan sequence diagram input citra ke database. Sequence diagram penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.9. dan Gambar 3.10.
Gambar 3.9. Sequence Diagram Pemanggilan Citra
42
3.2.6 Perancangan Database
Database atau basis data merupakan kumpulan dari data yang saling berhubungan satu dengan lainnya, yang tersimpan pada simpanan luar komputer dan digunakan perangkat lunak tertentu untuk memanipulasinya (Rapianti, 2011). Penyimpanan data yang dirancang untuk penelitian ini menggunakan SQLite Database Browser 2.0 b1. SQLite adalah Relational Database Management Server (RDBMS) alternatif yang memiliki kelebihan sebagai berikut :
1. Portable (tidak memerlukan proses instalasi). 2. Flat file (satu database satu file).
3. Mendukung transaction dan view. 4. Sangat cepat karena berupa flat file.
5. Menggunakan bahasa query yang mirip dengan RDBMS pada umumnya.
SQLitejuga bersifat serverless database, dimana SQLite tidak memerlukan server tersendiri untuk dapat menjalankan fungsinya sehingga sangat cocok digunakan sebagai database untuk aplikasi mobile device, pengembangan website berskala kecil hingga menengah, hingga pengembangan aplikasi berskala enterprise sebagai
database pada aplikasi yang bersifat prototype atau demo.
Kamus data adalah suatu daftar data elemen yang terorganisir dengan defenisi yang tetap dan sesuai dengan sistem, sehingga pengguna dan analis sistem memiliki pengertian yang sama tentang input, output dan komponen penyimpanan data. Database yang digunakan terdiri dari tabel imageSobelMatching dan tabel imageHsvmatching. Rincian tabel yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.3. dan Tabel 3.4.
Tabel 3.3. Tabel imageSobelMatching
No Nama Field Tipe Keterangan
1 imagePath Text Path Citra yang Digunakan
43
Tabel 3.4. Tabel imageHsvMatching
No Nama Field Tipe Keterangan
1 imagePath Text Path Citra yang Digunakan
2 hsvValue Text Hasil Konversi Ruang Warna HSV
3.2.7 Perancangan Antarmuka
Aplikasi pemanggilan citra dirancang dengan menggunakan NetBeans IDE 8.0.2. Tahap perancangan antarmuka bertujuan untuk memudahkan proses implementasi dan diharapkan tampilan dari sistem yang dihasilkan menjadi user friendly.
3.2.7.1 Halaman Utama
Halaman utama merupakan halaman awal dari aplikasi pemanggilan citra. Perancangan halaman utama aplikasi dapat dilihat pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11. Perancangan Antarmuka Halaman Utama
Komponen yang digunakan untuk membangun antarmuka halaman utama pada Gambar 3.11. adalah sebagai berikut :
44
3. Button ‘Mulai Pencarian’ berfungsi untuk menampilkan halaman mulai pencarian dimana pengguna dapat memilih metode pemanggilan citra yang diinginkan dan meng-input-kan citra query ke database.
4. Button ‘Bantuan’ berfungsi untuk menampilkan halaman bantuan. 5. Button ‘Tentang’ berfungsi untuk menampilkan halaman tentang.
3.2.7.2 Halaman Mulai Pencarian
Halaman mulai pencarian merupakan halaman untuk melakukan pemanggilan citra sesuai dengan metode yang diinginkan. Perancangan halaman mulai pencarian dapat dilihat pada Gambar 3.12.
Gambar 3.12. Perancangan Antarmuka Halaman Mulai Pencarian
Komponen yang digunakan untuk membangun antarmuka halaman mulai pencarian pada Gambar 3.12. adalah sebagai berikut :
1. MenuBar ‘File’ berfungsi sebagai pilihan menu dan terdiri dari dua menu item. 2. MenuItem ‘Input Citra ke Database’ berfungsi untuk menampilkan halaman
45
3. MenuItem ‘Keluar’ berfungsi untuk keluar dari sistem.
4. TabbedPane ‘HSV’ berfungsi sebagai jendela untuk melakukan pemanggilan
citra berdasarkan fitur warna citra menggunakan deteksi warna HSV.
5. TabbedPane ‘Sobel’ berfungsi sebagai jendela untuk melakukan pemanggilan
citra berdasarkan fitur bentuk citra menggunakan Operator Sobel.
6. Button ‘Pilih Citra’ berfungsi untuk menampilkan windows explorer guna memilih citra query dalam pemanggilan citra.
7. Button ‘Cari Berdasarkan Warna’ berfungsi untuk melakukan pemanggilan
citra berdasarkan warna.
8. Label ‘8’ berfungsi untuk menampilkan citra query yang telah dipilih.
9. Label ‘9’ berfungsi untuk menampilkan citra hasil pemanggilan sesuai dengan
metode yang telah dipilih sebelumnya.
10.Button ‘Pilih Prev’ berfungsi untuk menampilkan citra hasil sebelumnya.
11.Button ‘Pilih Citra’ berfungsi untuk menampilkan citra hasil selanjutnya.
3.2.7.3 Halaman Input Citra ke Database
Halaman input citra ke database merupakan halaman untuk menginputkan citra ke
database. Perancangan halaman mulai input citra ke database dapat dilihat pada Gambar 3.13.
46
Komponen yang digunakan untuk membangun antarmuka halaman input
citra ke database pada Gambar 3.13. adalah sebagai berikut :
1. List berfungsi untuk menampilkan daftar citra yang akan diinputkan.
2. Button ‘Pilih Citra’ berfungsi untuk menampilkan windows explorer guna memilih citra yang akan diinputkan ke database.
3. Button ‘Input Citra’ berfungsi untuk menyimpan citra yang telah dipilih ke database.
3.2.7.4 Halaman Bantuan
Halaman bantuan merupakan halaman untuk menampilkan panduan singkat tentang cara penggunaan aplikasi ini. Perancangan halaman bantuan dapat dilihat pada Gambar 3.14.
Gambar 3.14. Perancangan Antarmuka Halaman Bantuan
Komponen yang digunakan untuk membangun antarmuka halaman bantuan pada Gambar 3.14. adalah sebagai berikut :
1. Label ‘1’ berfungsi untuk menampilkan background halaman bantuan. 2. Label ‘2’ berfungsi untuk menampilkan logo aplikasi.
47
3.2.7.5 Halaman Tentang
Halaman tentang merupakan halaman untuk menampilkan informasi singkat tentang peneliti, judul penelitian, logo universitas, program studi, dan fakultas penulis. Komponen yang digunakan untuk membangun antarmuka halaman tentang adalah
Label yang berfungsi untuk menampilkan rincian informasi singkat peneliti. Perancangan halaman bantuan dapat dilihat pada Gambar 3.15.
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada bab implementasi dan pengujian ini akan diuraikan penjelasan mengenai implementasi dari perancangan yang telah dibuat dan pembahasan hasil pengujian terhadap implementasi.
4.1. Implementasi
Tahap implementasi merupakan tahapan lanjutan setelah tahap analisis dan tahap perancangan telah selesai. Hal yang telah dipaparkan pada bab sebelumnya akan diimplementasikan pada tahap ini menggunakan bahasa pemrograman Java dan SQLite sebagai media penyimpan data. Perangkat lunak yang digunakan untuk Java adalah NetBeans IDE versi 8.0.2. Sedangkan perangkat lunak yang digunakan untuk menyimpan data adalah SQLite Database Browser 2.0 b1.
4.1.1 Halaman Utama
Halaman utama adalah halaman awal saat aplikasi dijalankan. Halaman utama dapat dilihat pada Gambar 4.1.
49
Pada Gambar 4.1. terdapat 3 button, yaitu : mulai pencarian, bantuan dan tentang. Button mulai pencarian akan dilanjutkan ke halaman mulai pencarian dimana pengguna dapat memilih metode pemanggilan citra yang diinginkan dan meng-
input-kan citra query ke database. Button bantuan akan dilanjutkan ke halaman bantuan dan
button tentang akan dilanjutkan ke halaman tentang.
4.1.2 Halaman Mulai Pencarian
Halaman mulai pencarian merupakan halaman dimana pengguna dapat memilih metode pemanggilan citra yang diinginkan. Halaman mulai pencarian dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2. Halaman Mulai Pencarian
Pada Gambar 4.2. terdapat 2 tabbedPane, yaitu : HSV dimana pengguna dapat melakukan pemanggilan citra berdasarkan fitur warna citra menggunakan deteksi warna HSV dan Sobel dimana pengguna dapat melakukan pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk menggunakan Operator Sobel. Pada halaman ini juga terdapat menuBar File yang berisi menuItem ‘Input Citra ke Database’ untuk
50
4.1.3 Halaman Input Citra ke Database
Halaman ini merupakan halaman dimana pengguna dapat meng-input-kan citra ke dalam database. Halaman input citra ke database dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3. Halaman Input Citra ke Database
4.1.4 Halaman Bantuan
Halaman bantuan berfungsi untuk menampilkan panduan singkat tentang cara penggunaan aplikasi ini. Halaman bantuan dapat dilihat pada Gambar 4.4.
51
4.1.5 Halaman Tentang
Halaman tentang berfungsi untuk menampilkan informasi singkat tentang peneliti, judul penelitian, logo universitas, program studi, dan fakultas penulis. Halaman tentang dapat dilihat pada Gambar 4.5.
Gambar 4.5. Halaman Tentang
4.1.6 Proses Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Bentuk
Proses pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk dengan contoh file citra PlumFlower5.jpg berdimensi 500 x 500 piksel adalah sebagai berikut.
52
Citra PlumFlower5.jpg terdiri dari 250.000 piksel dimana tiap piksel memiliki 3 komponen warna yaitu merah(R), hijau(G) dan biru(B). Setiap komponen warna memiliki jangkauan nilai antara 0 sampai 255. Tabel piksel dari citra PlumFlower5.jpg dapat dilihat pada Tabel 4.1. berikut ini.
Tabel 4.1. Piksel Citra PlumFlower5.jpg
0 1 2 3 4 ... ... 499
grayscale citra PlumFlower5.jpg dapat dilihat pada Gambar 4.7. dan tabel piksel citra
grayscale dapat dilihat pada Tabel 4.2.
53
Tabel 4.2. Piksel Hasil Grayscale Citra PlumFlower5.jpg
0 1 2 3 4 ... ... 499
0 16 15 15 15 15 . . 8
1 16 15 15 15 15 . . 8
2 16 15 15 15 15 . . 8
3 16 15 15 15 15 . . 8
4 16 15 15 15 15 . . 8
... . . .
... . . .
499 12 12 12 12 12
. . 216
Kemudian dilakukan deteksi tepi pada citra hasil grayscale menggunakan Operator Sobel dengan cara melakukan operasi konvolusi arah horizontal dan vertikal. Hasil konvolusi dihitung dengan persamaan 2.1 sehingga menghasilkan nilai magnitudo. Matriks nilai magnitudo dapat dilihat pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3. Matriks Nilai Magnitudo
0 ... 345 346 347 348 349 350 ... 499
0 0 . 0 0 0 0 0 0 . 0
... . . .
176 0 . 66 0 0 56 34 0 . 0
177 0 . 69 46 42 0 0 83 . 0
178 0 . 0 0 50 0 53 0 . 0
179 0 . 0 0 28 0 22 28 . 0
180 0 . 59 42 0 0 0 69 . 0
... . . .
54
Jika nilai magnitudo lebih besar dari nilai threshold maka piksel bernilai 1. Pada sistem ini threshold bernilai 128, jika nilai magnitudo bernilai lebih dari 128 maka piksel dianggap tepi. Citra PlumFlower5.jpg hasil deteksi tepi menggunakan Operator Sobel dapat dilihat pada Gambar 4.8.
Gambar 4.8. Citra PlumFlower5.jpg dengan Operator Sobel
Tahap selanjutnya adalah integral proyeksi yaitu integral baris dan kolom dari piksel. Integral proyeksi dihitung dengan persamaan 2.2. dan persamaan 2.3. Seluruh nilai fitur hasil integral proyeksi disusun dalam bentuk vektor. Kemudian dilakukan perhitungan jarak dengan Euclidean Distance.
P = { 0, 0, 0, 0, 8, 10, 13, 15, 16, 17, ... , 36, 33, 30, 33, 36, 40, 32, 30, 0} Q = {0, 0, 0, 0, 0, 6, 13, 8, 8, 10, ... , 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}
d = ni=1 Pi- Qi 2 = 457,31827
55
4.1.7 Proses Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Warna
Proses pemanggilan citra berdasarkan fitur warna dengan contoh file citra PlumFlower5.jpg berdimensi 500 x 500 piksel adalah sebagai berikut.
Gambar 4.9. Citra PlumFlower5.jpg
Citra PlumFlower5.jpg terdiri dari 250.000 piksel dimana tiap piksel memiliki 3 komponen warna yaitu merah(R), hijau(G) dan biru(B). Setiap komponen warna memiliki jangkauan nilai antara 0 sampai 255. Tabel piksel dari citra PlumFlower5.jpg dapat dilihat pada Tabel 4.4. dan Tabel 4.5 berikut ini.
Tabel 4.4. Piksel Citra PlumFlower5.jpg (1)
56
Tabel 4.5. Piksel Citra PlumFlower5.jpg (2)
Citra RGB dikonversi menjadi citra HSV dengan persamaan 2.9 sampai 2.11. Tabel hasil konversi citra HSV dapat dilihat pada Tabel 4.6. Selanjutnya dilakukan perhitungan kuantisasi masing-masing komponen warna. Pada penelitian ini, komponen hue dikuantisasi menjadi 18 bagian, saturation dikuantisasi menjadi 3 bagian dan value dikuantisasi menjadi 3 bagian.
Tabel 4.6. Piksel HSV Citra PlumFlower5.jpg
57
Piksel (0, 0) = (H x 18 / 360 , S x 3/ 100, V x 3 / 100) = (147 x 18 / 360 , 43 x 3/ 100, 8 x 3 / 100) = (7, 1, 0)
Fitur warna disusun dengan menggunakan sebuah histogram. Dengan demikian vektor fitur warna dinyatakan menggunakan histogram HSV-162 bin, yaitu vektor fitur warna yang terdiri dari 162 elemen. Kuantisasi ruang warna dari histogram HSV-162 bin diperlihatkan pada Tabel 4.7. sampai dengan Tabel 4.9. Nilai Hterdiri dari 0, 1/17, 2/17, 3/17, 4/17, ... 17/17. Nilai S terdiri dari 0, 1/2, 2/2. Nilai V terdiri dari 0, 1/2, 2/2. Kuantisasi ruang warna disusun dengan cara mengkombinasikan nilai dari H, S dan V.
Pada piksel (0,0) nilai H termasuk kedalam bagian 7/17, nilai S termasuk kedalam bagian 1/2, dan nilai V termasuk kedalam bagian 0. Berdasarkan Tabel Kuantisasi Ruang Warna dari Histogram HSV-162 bin, piksel (0,0) termasuk kategori bin 67.
Tabel 4.7. Kuantisasi Ruang Warna dari Histogram HSV-162 Bin (1)
Bin H S V Bin H S V Bin H S V
1 0 0 0 13 0.05882 0.5 0 25 0.11765 1 0
2 0 0 0.5 14 0.05882 0.5 0.5 26 0.11765 1 0.5
3 0 0 1 15 0.05882 0.5 1 27 0.11765 1 1
4 0 0.5 0 16 0.05882 1 0 28 0.17647 0 0
5 0 0.5 0.5 17 0.05882 1 0.5 29 0.17647 0 0.5
6 0 0.5 1 18 0.05882 1 1 30 0.17647 0 1
7 0 1 0 19 0.11765 0 0 31 0.17647 0.5 0
8 0 1 0.5 20 0.11765 0 0.5 32 0.17647 0.5 0.5
9 0 1 1 21 0.11765 0 1 33 0.17647 0.5 1
10 0.05882 0 0 22 0.11765 0.5 0 34 0.17647 1 0
11 0.05882 0 0.5 23 0.11765 0.5 0.5 35 0.17647 1 0.5
58
Tabel 4.8. Kuantisasi Ruang Warna dari Histogram HSV-162 Bin (2)
Bin H S V Bin H S V Bin H S V
37 0.23529 0 0 67 0.41176 0.5 0 97 0.58824 1 0
38 0.23529 0 0.5 68 0.41176 0.5 0.5 98 0.58824 1 0.5
39 0.23529 0 1 69 0.41176 0.5 1 99 0.58824 1 1
40 0.23529 0.5 0 70 0.41176 1 0 100 0.64706 0 0
41 0.23529 0.5 0.5 71 0.41176 1 0.5 101 0.64706 0 0.5
42 0.23529 0.5 1 72 0.41176 1 1 102 0.64706 0 1
43 0.23529 1 0 73 0.47059 0 0 103 0.64706 0.5 0
44 0.23529 1 0.5 74 0.47059 0 0.5 104 0.64706 0.5 0.5
45 0.23529 1 1 75 0.47059 0 1 105 0.64706 0.5 1
46 0.29412 0 0 76 0.47059 0.5 0 106 0.64706 1 0
47 0.29412 0 0.5 77 0.47059 0.5 0.5 107 0.64706 1 0.5
48 0.29412 0 1 78 0.47059 0.5 1 108 0.64706 1 1
49 0.29412 0.5 0 79 0.47059 1 0 109 0.70588 0 0
50 0.29412 0.5 0.5 80 0.47059 1 0.5 110 0.70588 0 0.5
51 0.29412 0.5 1 81 0.47059 1 1 111 0.70588 0 1
52 0.29412 1 0 82 0.52941 0 0 112 0.70588 0.5 0
53 0.29412 1 0.5 83 0.52941 0 0.5 113 0.70588 0.5 0.5
54 0.29412 1 1 84 0.52941 0 1 114 0.70588 0.5 1
55 0.35294 0 0 85 0.52941 0.5 0 115 0.70588 1 0
56 0.35294 0 0.5 86 0.52941 0.5 0.5 116 0.70588 1 0.5
57 0.35294 0 1 87 0.52941 0.5 1 117 0.70588 1 1
58 0.35294 0.5 0 88 0.52941 1 0 118 0.76471 0 0
59 0.35294 0.5 0.5 89 0.52941 1 0.5 119 0.76471 0 0.5
60 0.35294 0.5 1 90 0.52941 1 1 120 0.76471 0 1
61 0.35294 1 0 91 0.58824 0 0 121 0.76471 0.5 0
62 0.35294 1 0.5 92 0.58824 0 0.5 122 0.76471 0.5 0.5
63 0.35294 1 1 93 0.58824 0 1 123 0.76471 0.5 1
64 0.41176 0 0 94 0.58824 0.5 0 124 0.76471 1 0
65 0.41176 0 0.5 95 0.58824 0.5 0.5 125 0.76471 1 0.5
59
Tabel 4.9. Kuantisasi Ruang Warna dari Histogram HSV-162 Bin (3)
Histogram warna disusun berdasarkan ruang warna HSV sesuai dengan kuantisasi pada Tabel 4.7. sampai Tabel 4.9. Pengelompokan tiap elemen warna pada batas kuantisasi dilakukan dengan mengukur jarak minimum. Hasil kuantisasi yang telah dinormalisasi dari tiap bin akan membentuk histogram HSV-162 seperti pada Tabel 4.10. sampai Tabel 4.12.
Tabel 4.10. Histogram HSV-162 Bin (1)
Bin Jumlah Bin Jumlah Bin Jumlah
1 4127 9 0 17 3
2 35 10 4 18 11
3 107 11 14 19 40
4 156 12 49 20 38
5 362 13 528 21 491
6 0 14 414 22 539
7 11 15 4 23 104
8 0 16 40 24 463
Bin H S V Bin H S V Bin H S V
127 0.23529 0 0 139 0.88235 0.5 0 151 0.94118 1 0
128 0.82353 0 0.5 140 0.88235 0.5 0.5 152 0.94118 1 0.5
129 0.82353 0 1 141 0.88235 0.5 1 153 0.94118 1 1
130 0.82353 0.5 0 142 0.88235 1 0 154 1 0 0
131 0.82353 0.5 0.5 143 0.88235 1 0.5 155 1 0 0.5
132 0.82353 0.5 1 144 0.88235 1 1 156 1 0 1
133 0.82353 1 0 145 0.94118 0 0 157 1 0.5 0
134 0.82353 1 0.5 146 0.94118 0 0.5 158 1 0.5 0.5
135 0.82353 1 1 147 0.94118 0 1 159 1 0.5 1
136 0.88235 0 0 148 0.94118 0.5 0 160 1 1 0
137 0.88235 0 0.5 149 0.94118 0.5 0.5 161 1 1 0.5
60
Tabel 4.11. Histogram HSV-162 Bin (2)
Bin Jumlah Bin Jumlah Bin Jumlah
25 85 56 144 87 1
26 28 57 531 88 1321
27 3263 58 39380 89 1
28 618 59 109 90 0
29 109 60 0 91 31
30 3547 61 53872 92 150
31 2147 62 14 93 1395
32 373 63 0 94 826
33 7935 64 191 95 401
34 329 65 164 96 41
35 0 66 757 97 1233
36 7611 67 6265 98 92
37 179 68 187 99 0
38 1781 69 34 100 76
39 1651 70 5275 101 454
40 3833 71 0 102 23478
41 1504 72 0 103 495
42 56 73 1781 104 1096
43 1670 74 108 105 14169
44 119 75 687 106 544
45 0 76 6593 107 186
46 392 77 92 108 0
47 163 78 59 109 346
48 639 79 13166 110 119
49 5728 80 1 111 13185
50 948 81 0 112 117
51 8 82 3 113 131
52 5241 83 56 114 1509
53 279 84 298 115 61
54 0 85 1052 116 3
61
Tabel 4.12. Histogram HSV-162 Bin (3)
Hasil kuantisasi dari tiap bin di normalisasi dengan cara membagi nilai probabilitas (total kemunculan) dengan jumlah piksel dalam citra. Semua nilai fitur hasil normalisasi disusun dalam bentuk vektor. Kemudian dilakukan perhitungan jarak dengan Euclidean Distance.
P = {1.6508, 0.014, 0.0428, 0.0624, 0.1448, ... , 0.0} Q = {0.0456, 0.0084, 0.1396, 0.0212, 0.0204, ... , 0.1824} d = ni=1 Pi-Qi 2 = 29.59526
Jarak vektor fitur warna citra PlumFlower5.jpg (P) dengan citra PlumFlower4.jpg (Q) adalah 29.59526. Hasil perhitungan euclidean distance antara citra query dengan citra database diurutkan dari yang terkecil hingga terbesar. Vektor fitur citra dengan nilai euclidean distance terkecil adalah citra yang paling mirip.
Bin Jumlah Bin Jumlah Bin Jumlah
118 133 133 0 148 11
119 203 134 0 149 57
120 182 135 0 150 0
121 95 136 1 151 0
122 24 137 43 152 0
123 0 138 6 153 0
124 7 139 0 154 247
125 0 140 11 155 23
126 0 141 0 156 30
127 25 142 0 157 230
128 23 143 0 158 4
129 31 144 0 159 0
130 18 145 22 160 0
131 0 146 46 161 0
62
4.2. Pengujian
Pengujian dilakukan terhadap sistem untuk mengukur keberhasilan sistem dalam melakukan pemanggilan citra berdasarkan ekstraksi fitur bentuk atau ekstraksi fitur warna citra. Pengujian dilakukan oleh pengguna sistem dengan 2 citra query dimana citra query merupakan salah satu citra dari database.
4.2.1 Pengujian Ekstraksi Fitur Bentuk
Tiap pengguna memilih citra query dan melakukan pengujian terhadap sistem pemanggilan citra. Identifikasi pengujian pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk dapat dilihat pada Tabel 4.13. dan Tabel 4.14.
Tabel 4.13. Pengujian Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Bentuk(1)
No Identifikasi Rincian
1
Pengguna 01
Nama File AnthFlower7.jpg GloThiFlower7.jpg Citra Query
2
Pengguna 02
Nama File HibFlower.jpg AnthFlower.jpg
Citra Query
3
Pengguna 03
Nama File PlumFlower1.jpg PasFlower.jpg
63
Tabel 4.14. Pengujian Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Bentuk (2)
4
Pengguna 04
Nama File HibFlower7.jpg MoonFlower7.jpg
Citra Query
5
Pengguna 05
Nama File SunFlower9.jpg DaisyFlower8.jpg
Citra Query
6
Pengguna 06
Nama File AnthFlower6.jpg GloThiFlower7.jpg Citra Query
7
Pengguna 07
Nama File PasFlower.jpg MoonFlower7.jpg
Citra Query
8
Pengguna 08
Nama File MoonFlower.jpg DaisyFlower.jpg
Citra Query
9
Pengguna 09
Nama File SunFlower.jpg GloThiFlower.jpg
Citra Query
10
Pengguna 10
Nama File GaNivFlower4.jpg MoonFlower7.jpg
64
Jumlah pengguna yang melakukan pengujian sistem pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk adalah 10 orang. Pengguna tersebut mengisi lembar angket pengujian sistem yang diberikan peneliti sesuai dengan penilaian pribadi pengguna. Hasil pengujian sistem pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk dapat dilihat pada Tabel 4.15 dan Tabel 4.16.
Tabel 4.15. Rincian Hasil Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Bentuk (1)
65
Tabel 4.16. Rincian Hasil Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Bentuk (2)
8 08
Berdasarkan pengujian pada Tabel 4.15. dan Tabel 4.16. maka dapat dihitung nilai precision hasil pemanggilan citra. Berikut perhitungan nilai precision dengan contoh pengujian pengguna 01.
� � = Jumlah citra relevan yang ditemukembalikan
Jumlah seluruh citra yang ditemukembalikan = 10
40= 0,25
Nilai precision hasil pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk yang dilakukan tiap pengguna dapat dilihat pada Tabel 4.17.
Tabel 4.17. Nilai Precision Hasil Pemanggilan Citra
66
Berdasarkan pengujian pada Tabel 4.15. dan Tabel 4.16. dapat dihitung nilai
recall hasil pemanggilan citra. Berikut perhitungan nilai recall dengan contoh pengujian pengguna 01.
��= Jumlah citra relevan yang ditemukembalikan
Jumlah citra relevan dalam = 10
20 = 0,5
Nilai recall hasil pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk yang dilakukan tiap pengguna dapat dilihat pada Tabel 4.18.
Tabel 4.18. Nilai Recall Hasil Pemanggilan Citra
No. Pengguna
Total Citra Relevan
Database
Total Citra Relevan
Recall
Persentase
Recall
(%)
1 01 20 10 0,5 50
2 02 20 14 0,7 70
3 03 20 9 0,45 45
4 04 20 12 0,6 60
5 05 20 20 1 100
6 06 20 10 0,5 50
7 07 20 15 0,75 75
8 08 20 18 0,9 90
9 09 20 17 0,85 85
10 10 20 8 0,4 40
67
Rincian penggunaan waktu pada saat pemanggilan citra dapat dilihat pada Tabel 4.19. berikut ini.
Tabel 4.19. Waktu Pemanggilan Citra Berdasarkan Ekstraksi Fitur Bentuk
No. Pengguna File Citra Query
Waktu Pemanggilan Citra
(detik)
1 01 AnthFlower7.jpg 1,767
GloThiFlower7.jpg 1,981
2 02 HibFlower.jpg 1,622
AnthFlower.jpg 1,684
3 03 PlumFlower1.jpg 0,172
PasFlower1.jpg 0,203
4 04 HibFlower7.jpg 0,421
MoonFlower7.jpg 0,203
5 05 SunFlower9.jpg 2,090
DaisyFlower8.jpg 1,653
6 06 AnthFlower6.jpg 1,576
GloThiFlower7.jpg 1,872
7 07 PasFlower.jpg 2,872
MoonFlower7.jpg 2,572
8 08 MoonFlower.jpg 0,546
DaisyFlower.jpg 0,687
9 09 SunFlower.jpg 0,515
GloThiFlower.jpg 0,412
10 10 GaNivFlower4.jpg 0,608
MoonFlower.jpg 0,312
68
4.2.2 Pengujian Ekstraksi Fitur Warna
Tiap pengguna memilih citra query dan melakukan pengujian terhadap sistem pemanggilan citra. Identifikasi pengujian pemanggilan citra berdasarkan fitur warna dapat dilihat pada Tabel 4.20. sampai dengan Tabel 4.21.
Tabel 4.20. Pengujian Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Warna(1)
No Identifikasi Rincian
1
Pengguna 01
Nama File DaisyFlower7.jpg HibFlower7.jpg
Citra Query
2
Pengguna 02
Nama File MoonFlower.jpg RoseFlower.jpg
Citra Query
3
Pengguna 03
Nama File MoonFlower.jpg RoseFlower.jpg
Citra Query
4
Pengguna 04
Nama File RoseFlower7.jpg GaNivFlower7.jpg
Citra Query
5
Pengguna 05
Nama File AnthFlower8.jpg GloThiFlower8.jpg Citra Query
6
Pengguna 06
69
Tabel 4.21. Pengujian Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Warna(2)
Jumlah pengguna yang melakukan pengujian sistem pemanggilan citra berdasarkan fitur warna adalah 10 orang. Pengguna tersebut mengisi lembar angket pengujian sistem yang diberikan peneliti sesuai dengan penilaian pribadi pengguna. Hasil pengujian sistem pemanggilan citra berdasarkan fitur warna dapat dilihat pada Tabel 4.22. dan Tabel 4.23.
Berdasarkan pengujian pada Tabel 4.22. dan Tabel 4.23. maka dapat dihitung nilai precision hasil pemanggilan citra. Berikut perhitungan nilai precision dengan contoh pengujian pengguna 01.
� � = Jumlah citra relevan yang ditemukembalikan
Jumlah seluruh citra yang ditemukembalikan=
6
40= 0,15
7
Pengguna 07
Nama File SunFlower.jpg HibFlower5.jpg
Citra Query
8
Pengguna 08
Nama File AnthFlower.jpg HibFlower.jpg
Citra Query
9
Pengguna 09
Nama File RoseFlower.jpg SunFlower.jpg
Citra Query
10
Pengguna 10
Nama File PasFlower5.jpg DaisyFlower8.jpg
70
Nilai precision hasil pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk yang dilakukan tiap pengguna dapat dilihat pada Tabel 4.24.
Tabel 4.22. RincianHasil Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Warna (1)
71
Tabel 4.23. RincianHasil Pemanggilan Citra Berdasarkan Fitur Warna (2)
Tabel 4.24. Nilai Precision Hasil Pemanggilan Citra
No. Pengguna
Berdasarkan pengujian pada Tabel 4.22. dan Tabel 4.23 dapat dihitung nilai
72
Nilai recall hasil pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk yang dilakukan tiap pengguna dapat dilihat pada Tabel 4.25.
Tabel 4.25. Nilai Recall Hasil Pemanggilan Citra
No. Pengguna
Rincian penggunaan waktu pada saat pemanggilan citra dapat dilihat pada Tabel 4.26. dan Tabel 4.27. berikut ini.
Tabel 4.26. Waktu Pemanggilan Citra Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna (1)
73
Tabel 4.27. Waktu Pemanggilan Citra Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna (2)
4.2.3 Analisis Hasil Pengujian
Hasil pengujian sistem pemanggilan citra berdasarkan ekstraksi fitur bentuk dengan Operator Sobel dan ekstraksi fitur warna dengan deteksi warna HSV dapat dilihat pada Tabel 4.28. dan 4.29. berikut ini.
Tabel 4.28. Rata-rata Nilai Precision, Recall dan Waktu Pemanggilan Citra(1)
Pengguna Precision (%) Recall (%) Waktu (detik)
OS HSV OS HSV OS HSV
01 25 15 50 30 1,874 1,6535
02 35 25 70 50 1,653 1,654
03 22,5 25 45 50 0,1875 2,1525
04 30 25 60 50 0,312 3,018
4 04 RoseFlower7.jpg 2,511
GaNivFlower7.jpg 3,525
5 05 AnthFlower8.jpg 6,147
GloThiFlower8.jpg 5,835
6 06 DaisyFlower9.jpg 6,505
GaNivFlower7.jpg 4,274
7 07 SunFlower.jpg 8,442
HibFlower5.jpg 7,051
8 08 AnthFlower.jpg 5,788
HibFlower.jpg 5,569
9 09 RoseFlower.jpg 3,260
SunFlower.jpg 2,168
10 10 PasFlower5.jpg 1,794
DaisyFlower8.jpg 1,747
74
Tabel 4.29. Rata-rata Nilai Precision, Recall dan Waktu Pemanggilan Citra(2)
Pengguna
Precision (%) Recall (%) Waktu (detik)
OS HSV OS HSV OS HSV
05 50 35 100 70 0,8715 5,991
06 25 20 50 40 1,724 5,3895
07 37,5 27,5 75 55 2,722 7,7365
08 45 27,5 90 55 0,6165 5,6785
09 42,5 22,5 85 45 0,4635 2,714
10 20 47,5 40 95 0,46 1,7705
Rata-rata 33,25 27 66,5 54 1,1884 3,7758
Berdasarkan Tabel 4.28. dan Tabel 4.29. hasil pemanggilan citra meggunakan fitur bentuk dengan metode Operator Sobel memiliki nilai precision dan recall yang lebih baik jika dibandingkan dengan nilai precision dan recall hasil pemanggilan citra menggunakan fitur warna dengan metode deteksi warna HSV. Nilai rata-rata precision
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
Pada bab kesimpulan dan saran ini akan diuraikan mengenai kesimpulan dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya serta saran yang diharapkan dapat bermanfaat untuk penelitian selanjutnya.
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan analisis, perancangan dan pengujian dari penelitian pemanggilan citra berdasarkan fitur bentuk dan warna menggunakan Operator Sobel dan deteksi warna HSV, maka diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode Operator Sobel untuk ekstraksi fitur bentuk dan deteksi warna HSV untuk ekstraksi fitur warna dapat diimplementasikan dalam perancangan aplikasi yang mampu melakukan pemanggilan citra kembali berdasarkan konten.
2. Ekstraksi fitur bentuk dengan menggunakan Operator Sobel dapat menemukan 33,25% citra yang relevan sedangkan ekstraksi fitur warna dengan menggunakan deteksi warna HSV dapat menemukan 27% citra yang relevan.
76
5.2 Saran
Berikut adalah hal-hal yang menjadi saran dari penelitian ini untuk penelitian selanjutnya yang terkait.
1. Penelitian selanjutnya dapat dilakukan kombinasi antara fitur bentuk dengan tekstur atau kombinasi antara ketiga fitur, yaitu fitur bentuk, warna dan tekstur.
2. Metode Operator Sobel menghasilkan garis tepi yang banyak pada sebagian citra, sehingga output pemanggilan citra berdasarkan ekstraksi fitur bentuk belum optimal. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan metode deteksi tepi lainnya, seperti Metode Kirsch, Robinson atau Canny.
3. Deteksi warna HSV yang digunakan dalam penelitian ini melakukan pendeteksian terhadap warna dominan pada citra. Background citra berpengaruh pada proses pemanggilan citra sehingga output pemanggilan citra berdasarkan ekstraksi fitur warna belum optimal. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan segmentasi untuk memisahkan objek dari background.
4. Similarity Comparison yang digunakan dalam penelitian ini hanya
Euclidean Distance, untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan metode pengukuran jarak kesamaan vektor fitur citra lainnya seperti Cosine Similarity.
BAB 2
LANDASAN TEORI
Pada bab landasan teori ini akan diuraikan mengenai teori-teori yang terkait dengan
Content Based Image Retrieval, ekstraksi fitur, Operator Sobel, deteksi warna HSV,
precision dan recall serta beberapa penelitian terdahulu yang relevan.
2.1 Content Based Image Retrieval
Content Based Image Retrieval (CBIR) adalah proses pemanggilan citra dari database
atau tempat penyimpanan citra digital lainnya sesuai dengan konten citra tersebut (Chaudari,2012). Dalam CBIR fitur citra dibagi menjadi tiga fitur yaitu warna, tekstur dan bentuk. Fitur warna adalah fitur yang umum digunakan dalam CBIR karena pencarian informasi pada citra berbasis fitur warna lebih mudah dilakukan.
Menurut Hastuti, et al. (2009) penelitian tentang CBIR berdasarkan primitif fitur sudah banyak dilakukan diantaranya Swain dan Ballard pada tahun 1991 menggunakan teknik pencocokan titik potong histogram, kemudian Stricker dan Orengo pada tahun 1995 mengembangkan teknik sebelumnya menjadi histogram kumulatif dari warna, kemudian Stricker dan Dimai pada tahun 1996 menggabungkan titik potong histogram dengan beberapa elemen spasial, kemudian Carson pada tahun 1997 menggunakan teknik pemisahan fitur citra query berdasarkan warna.
Tahap awal dalam sistem pemanggilan citra berdasarkan konten adalah melakukan proses ekstraksi dan deskripsi pada citra dalam database sehingga menghasilkan vektor fitur. Vektor fitur citra dalam database akan membentuk fitur
8 dengan jarak kesamaan vektor fitur tertinggi akan di tampilkan sebagai output (Long,
et al. 2003). Diagram sistem pemanggilan citra berdasarkan konten dapat dilihat pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1. Diagram Sistem Content Based Image Retrieval
Sumber: Long, et al. 2003
Proses paling penting pada sistem CBIR adalah ekstraksi fitur, karena hasil dari proses ini akan diketahui perbedaan pada setiap citra berdasarkan fiturnya seperti fitur tekstur, bentuk dan warna. Suatu citra memiliki fitur yang berbeda antara citra satu dengan lainnya tergantung pada karakteristik yang menonjol pada citra tersebut. Sebagai contoh dalam dunia nyata, bunga mawar dan bunga melati dapat dibedakan melalui perbedaan warnanya, kertas dan kain dapat dibedakan dari teksturnya, kemudian gambar segitiga dan persegi dapat dibedakan melalui bentuknya.
9
Menurut Syarif (2014), masing-masing fitur dari citra tersebut didapatkan melalui proses ekstraksi fitur yang tidak mudah, karena satu citra dapat mempunyai
multiple feature. Proses ekstraksi fitur yang baik dan benar dapat menentukan keberhasilan dalam membangun suatu aplikasi citra digital.
2.2 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan proses pengindeksan suatu database citra dengan isinya. Secara matematik, setiap ekstraksi fitur merupakan encode dari vektor ndimensi yang disebut dengan vektor fitur. Komponen vektor fitur dihitung dengan proses citra dan teknik analisis serta digunakan untuk membandingkan citra yang satu dengan citra yang lain. Ekstraksi fitur diklasifikasikan kedalam 3 jenis yaitu low level, middle level
dan high level. Fitur low level merupakan ekstraksi fitur berdasarkan isi visual seperti warna dan tekstur, fitur middle level merupakan ekstraksi fitur berdasarkan wilayah citra yang ditentukan dengan segmentasi, sedangkan fitur high level merupakan ekstraksi fitur berdasarkan informasi semantik yang terkandung dalam citra (Kusumaningsih, 2009).
10
2.2.1 Ekstraksi Fitur Bentuk
Bentuk merupakan salah satu fitur citra yang dapat digunakan untuk mendeteksi objek atau batas wilayah. Proses mendapatkan nilai fitur bentuk dapat dimulai dengan konversi citra RGB menjadi citra grayscale. Hal ini berfungsi untuk mendapatkan nilai warna yang lebih sederhana. Dimana warna grayscale hanya mempunyai intensitas warna 0 – 255 untuk setiap pikselnya. Proses yang digunakan untuk mendapatkan citra grayscale dilakukan dengan mencari nilai rata-rata dari total nilai RGB. Persamaan yang digunakan untuk mendapatkan nilai grayscale dapat dilihat pada persamaan berikut.
G =
r+g+b3 ... (2.1)
Dimana G merupakan nilai grayscale, r merupakan nilai red setiap piksel, g merupakan nilai green pada setiap piksel dan b merupakan nilai blue pada setiap piksel. Setelah nilai grayscale ditemukan maka dilakukan deteksi tepi. Deteksi tepi pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi dari objek citra yang membatasi dua wilayah citra homogen yang memiliki tingkat kecerahan yang berbeda. Proses deteksi tepi ini dilakukan sebelum proses ekstraksi fitur bentuk untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek didalam citra dan mendapatkan bentuk dasar citra.
Metode untuk deteksi tepi yang digunakan pada penelitian ini adalah Operator Sobel. Operator Sobel menggunakan dua buah matriks konvolusi berukuran 3x3, dimana matriks konvolusi pertama digunakan untuk menentukan gradien pada arah sumbu x dan matriks konvolusi kedua digunakan untuk menentukan gradien pada arah sumbu y. Hasil konvolusi pada arah sumbu x terhadap citra grayscale dinyatakan dengan Gx dan hasil konvolusi pada arah sumbu y terhadap citra grayscale dinyatakan
dengan Gy.
11
Teknik threshold yang digunakan adalah Single Global Threshold, dimana segmentasi dilakukan dengan cara mendeteksi citra piksel per piksel dan melabelkan tiap piksel sebagai objek atau background tergantung pada tingkat keabuan dari piksel tersebut. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode Integral Proyeksi. Integral Proyeksi adalah suatu metode yang digunakan untuk mendeteksi batas dari daerah citra. Integral proyeksi disebut juga dengan integral baris dan kolom dari piksel, karena integral proyeksi dilakukan dengan cara menjumlahkan piksel per baris dan piksel per kolom. Nilai integral proyeksi dapat dihitung menggunakan persamaan berikut.
h j = N barisx(i,j)
i=1 ... (2.2) h i = N kolomx(i,j)
j=1 ... (2.3) Hasil perhitungan Integral Proyeksi akan disusun dalam bentuk vektor sebagai defenisi fitur bentuk citra yang diamati. Cara yang sama dilakukan pada setiap citra dan kemudian vektor fitur bentuk dari setiap citra disimpan dalam database.
2.2.2 Ekstraksi Fitur Warna
12
Ruang warna YCbCr digunakan secara luas di dalam video digital. Dalam format ini, informasi luminance direpresentasikan dengan komponen Y dan informasi warna disimpan sebagai komponen color-difference, Cb dan Cr. Komponen Cb merupakan perbedaan antara komponen biru dengan sebuah nilai referensi. Komponen Cr merupakan perbedaan komponen merah dengan sebuah nilai referensi. Model warna HSV merupakan model warna yang mendefinisikan warna berdasarkan terminologi Hue, Saturation dan Value. Hue digunakan untuk membedakan warna-warna dan menentukan kemerahan (redness), kehijauan (greenness) dari cahaya.
Saturation menyatakan tingkat kemurnian suatu warna dan Value menyatakan banyaknya cahaya yang diterima mata tanpa memperdulikan warna (Rakhmawati, 2013).
Ruang warna CMY merupakan singkatan dari Cyan, Magenta dan Yellow. Warna CMY biasanya digunakan untuk percetakan, warna CMYpada dasarnya masih memantulkan sedikit warna – warna RGB. Warna Cyan memantulkan warna Red, warna Magenta memantulkan warna Green dan warna Yellow memantulkan warna
Blue. Sebagian gelombang cahaya yang tidak diinginkan terkadang masih dipantulkan sehingga menyebabkan kesalahan warna. Pantulan yang tidak diinginkan disebut hue error. Untuk menyiasatinya maka ditambahkan warna black yang disebut key dalam warna CMYK agar tiap komponen warna menjadi lebih pekat dan tidak memantulkan
hue error tersebut.
Model warna RGB dan CMY sangat cocok untuk implementasi perangkat keras, namun keduanya tidak cocok untuk mendeskripsikan warna berdasarkan interpretasi manusia. Ruang warna HSI (Hue, Saturation, Intensity) menghasilkan warna yang lebih natural dibandingkan RGBdan CMY.
13
Sebelum melakukan konversi RGB ke HSV diperlukan normalisasi RGB terlebih dahulu dengan persamaan 2.6 sampai dengan persamaan 2.8. Setelah nilai normalisasi RGB selesai, maka dapat dilakukan konversi citra RGB menjadi citra HSV.
Informasi penting mengenai konten citra dapat diketahui dengan membuat histogram citra. Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas piksel dari suatu atau bagian tertentu di dalam citra. Dari sebuah histogram dapat diketahui frekuensi kemunculan nisbi dari intensitas pada citra tersebut. Histogram juga dapat menunjukkan banyak hal tentang kecerahan
(brightness) dan kontras dari sebuah citra.
Jika digambarkan pada koordinat kartesian maka sumbu X (absis) histogram menunjukkan tingkat warna dan sumbu Y (ordinat) histogram menunjukkan frekuensi kemunculan. Histogram warna sangat efektif mengkarakterisasikan distribusi global dari warna dalam sebuah citra (Sutoyo, 2009).
Ekstraksi fitur warna dilakukan dengan menggunakan histogram warna konvensional. Ruang warna yang digunakan adalah ruang warna HSV(hue, saturation, value). Proses untuk mendapatkan nilai fitur warna dimulai dengan konversi warna RGB ke HSV menggunakan persamaan 2.9 sampai dengan persamaan 2.11. Pada proses komputasi kemungkinan kombinasi warna yang besar akan menghabiskan banyak waktu (time consuming). Masalah tersebut dapat diatasi dengan kuantisasi warna (color quantization), yaitu suatu prosedur untuk mengurangi kemungkinan jumlah warna. Dengan cara ini jumlah warna yang besar dapat dikurangi, sehingga proses yang dilakukan semakin mudah.
Pada penelitian ini, komponen hue dikuantisasi menjadi 18 bagian, saturation
