Informasi Dokumen
- Penulis:
- Heri Setiawan
- Pengajar:
- Irfan Maliki, S.T., M.T.
- Nelly Indriani W, S.Si, M.T.
- Irawan Afrianto, S.T., M.T.
- Sufa’atin, S.T., M.Kom.
- Sekolah: Universitas Komputer Indonesia
- Mata Pelajaran: Teknik Informatika
- Topik: Implementasi Metode Normalized Cross Correlation Pada Template Matching Untuk Aplikasi Pendeteksi Objek Pada Citra Digital
- Tipe: skripsi
- Tahun: 2014
- Kota: Bandung
Ringkasan Dokumen
I. PENDAHULUAN
Bagian ini memberikan konteks tentang pentingnya pengolahan citra digital dalam berbagai aplikasi, termasuk deteksi objek. Memperkenalkan metode Normalized Cross Correlation (NCC) sebagai solusi untuk tantangan dalam template matching, bagian ini juga menjelaskan bagaimana metode ini dapat meningkatkan akurasi dalam mendeteksi objek pada citra digital. Hal ini relevan untuk tujuan pendidikan dalam memahami dasar-dasar pengolahan citra dan penerapannya dalam teknologi modern.
1.1 Latar Belakang
Latar belakang menjelaskan definisi citra digital dan pentingnya dalam pengolahan data visual. Citra digital dipresentasikan sebagai kumpulan nilai digital yang membentuk piksel. Penjelasan tentang pengenalan pola dan deteksi objek memberikan wawasan tentang bagaimana informasi dalam citra dapat digunakan untuk identifikasi objek, yang merupakan konsep kunci dalam pembelajaran teknologi informasi dan komputer.
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah mengidentifikasi tantangan yang dihadapi dalam implementasi NCC pada template matching. Ini memberikan fokus pada penelitian dan merangsang pemikiran kritis di kalangan mahasiswa tentang bagaimana solusi teknologi dapat diterapkan untuk mengatasi masalah praktis dalam pengolahan citra.
1.3 Maksud dan Tujuan
Maksud dan tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengimplementasikan NCC dalam aplikasi deteksi objek. Tujuan ini relevan dengan pembelajaran praktis di bidang teknik informatika, di mana mahasiswa dapat melihat aplikasi nyata dari teori yang dipelajari dalam kelas.
1.4 Batasan Masalah
Batasan masalah menetapkan ruang lingkup penelitian untuk fokus pada citra berformat RGB dan resolusi tertentu. Ini membantu mahasiswa memahami pentingnya batasan dalam penelitian dan bagaimana hal itu dapat mempengaruhi hasil dan kesimpulan yang diambil.
1.5 Metode Penelitian
Metode penelitian dibagi menjadi dua tahap: pengumpulan data dan pembangunan perangkat lunak. Penjelasan tentang metode waterfall dalam pembangunan aplikasi memberikan mahasiswa pemahaman tentang proses sistematis dalam pengembangan perangkat lunak.
1.6 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan memberikan gambaran umum tentang struktur laporan, membantu mahasiswa dalam memahami cara menyusun laporan penelitian yang terorganisir dan sistematis.
II. LANDASAN TEORI
Bagian ini membahas teori-teori dasar yang mendasari penelitian, termasuk pengertian citra, citra digital, dan berbagai teknik pengolahan citra. Pemahaman tentang teori ini penting bagi mahasiswa untuk membangun fondasi pengetahuan yang kuat dalam bidang pengolahan citra dan computer vision.
2.1 Citra
Menjelaskan pengertian citra sebagai informasi visual dan fungsi intensitas. Ini memberikan dasar bagi mahasiswa untuk memahami bagaimana citra diproses dan dianalisis dalam pengolahan citra digital.
2.2 Citra Digital
Citra digital adalah representasi citra dalam bentuk nilai digital. Penjelasan tentang elemen-elemen citra digital seperti piksel dan format penyimpanan memberikan wawasan tentang bagaimana citra diproses secara digital, yang penting untuk pengembangan aplikasi berbasis citra.
2.3 Computer Vision
Menjelaskan konsep computer vision dan proses dasar yang terlibat dalam pengenalan objek. Ini relevan untuk mahasiswa yang ingin memahami aplikasi praktis dari teori dalam konteks pengembangan teknologi.
2.4 Image Processing
Image processing adalah manipulasi citra untuk meningkatkan kualitas atau ekstraksi informasi. Mahasiswa belajar bagaimana teknik ini diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk medis dan industri.
2.5 Grayscaling
Proses grayscaling mengubah citra RGB menjadi citra grayscale. Ini adalah konsep penting dalam pengolahan citra yang membantu mahasiswa memahami bagaimana citra dapat disederhanakan untuk analisis lebih lanjut.
2.6 Normalisasi
Normalisasi adalah proses yang menyesuaikan tingkat intensitas citra. Penjelasan ini menunjukkan pentingnya preprocessing dalam meningkatkan akurasi deteksi objek, yang merupakan keterampilan penting dalam pengembangan aplikasi.
2.7 Convolution
Konvolusi adalah teknik dalam pengolahan citra yang menggunakan filter untuk menghasilkan citra baru. Mahasiswa belajar bagaimana konvolusi diterapkan dalam berbagai teknik pengolahan citra, termasuk deteksi tepi dan pengenalan pola.
2.8 Deteksi Objek
Bagian ini membahas proses deteksi objek dalam citra digital. Ini memberikan pemahaman tentang bagaimana aplikasi dapat mencari dan mengidentifikasi objek dalam citra, yang merupakan keterampilan praktis dalam pengembangan software.
2.9 Template Matching
Template matching adalah teknik untuk mencocokkan citra dengan template. Penjelasan ini penting untuk mahasiswa yang ingin memahami metode yang digunakan dalam pengenalan pola dan deteksi objek.
2.10 Metode Normalized Cross Corelation
NCC adalah metode yang digunakan untuk meningkatkan akurasi dalam template matching. Mahasiswa belajar tentang kelebihan metode ini dalam konteks pengolahan citra dan aplikasinya dalam teknologi modern.
III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bagian ini menjelaskan analisis masalah dan perancangan sistem untuk implementasi NCC. Ini memberikan mahasiswa pemahaman tentang bagaimana analisis sistem dilakukan sebelum pembangunan aplikasi, yang penting dalam pengembangan perangkat lunak.
3.1 Analisis Masalah
Analisis masalah mengidentifikasi tantangan yang dihadapi dalam implementasi sistem. Ini membantu mahasiswa memahami pentingnya analisis sebelum memulai proyek pengembangan.
3.2 Analisis Sistem
Analisis sistem memberikan gambaran tentang sistem yang akan dibangun. Mahasiswa belajar bagaimana menganalisis kebutuhan sistem untuk memastikan bahwa aplikasi yang dibangun sesuai dengan tujuan yang ditetapkan.
3.3 Analisis Metode
Bagian ini membahas analisis berbagai metode yang digunakan dalam pengolahan citra. Ini memberikan wawasan tentang bagaimana memilih metode yang tepat untuk aplikasi tertentu.
3.4 Analisis Kebutuhan non-Fungsional
Analisis kebutuhan non-fungsional membantu mahasiswa memahami aspek-aspek penting yang harus dipertimbangkan dalam pengembangan perangkat lunak, seperti kinerja dan keamanan.
3.5 Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis kebutuhan fungsional mendefinisikan apa yang harus dilakukan oleh sistem. Ini penting untuk memastikan bahwa semua fitur yang diperlukan diimplementasikan dalam aplikasi.
3.6 Perancangan Sistem
Perancangan sistem menjelaskan bagaimana sistem akan dibangun. Mahasiswa belajar tentang pentingnya perancangan yang baik untuk memastikan keberhasilan proyek.
IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bagian ini menjelaskan implementasi perangkat keras dan lunak serta pengujian sistem. Ini memberikan mahasiswa pemahaman praktis tentang bagaimana teori diterapkan dalam pengembangan aplikasi.
4.1 Implementasi Perangkat Keras
Implementasi perangkat keras menjelaskan komponen fisik yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi. Ini penting bagi mahasiswa untuk memahami hubungan antara perangkat keras dan perangkat lunak.
4.2 Implementasi Perangkat Lunak
Implementasi perangkat lunak menjelaskan bagaimana kode ditulis dan aplikasi dibangun. Mahasiswa belajar tentang pentingnya pengkodean yang efisien dan efektif.
4.3 Implementasi Antarmuka
Implementasi antarmuka menjelaskan bagaimana pengguna berinteraksi dengan aplikasi. Ini penting untuk memastikan pengalaman pengguna yang baik dalam aplikasi.
4.4 Pengujian Program
Pengujian program penting untuk memastikan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik. Mahasiswa belajar tentang berbagai metode pengujian yang dapat digunakan untuk memastikan kualitas perangkat lunak.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dan saran memberikan ringkasan dari penelitian dan rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut. Ini membantu mahasiswa memahami pentingnya refleksi dan perbaikan berkelanjutan dalam proyek penelitian.
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan merangkum hasil dari penelitian dan implementasi NCC. Ini memberikan pemahaman kepada mahasiswa tentang pencapaian dan hasil dari proyek yang dilakukan.
5.2 Saran
Saran memberikan rekomendasi untuk penelitian di masa depan. Ini penting untuk mendorong mahasiswa agar terus berinovasi dan mengembangkan pengetahuan mereka di bidang pengolahan citra.
