BAB I
PENDAHULUAN
1.1.Latar Belakang
Informasi merupakan salah satu hal penting yang menjadi kebutuhan manusia seiring berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi dewasa ini. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi itu sendiri telah memacu kemajuan perkembangan penyebarannya. Informasi yang dapat berupa teks, gambar, audio, maupun video tersebut memerlukan sebuah proses temu kembali atau Information Retrieval (IR). Hal ini perlu diimbangi dengan teknik perorganisasian informasi sehinga dapat memenuhi kebutuhan pengguna akan adanya suatu sistem temu kembali informasi yang efektif sesuai dengan query yang diinputkan pengguna. Tanpa adanya mekanisme penemuan kembali informasi yang efektif, pengguna akan mengalami kesulitan dalam menemukan informasi yang diharapkan sesuai dengan query.
Cabang IR untuk menemukan kembali file video berdasarkan konten gambar disebut video retrieval. Tehnik video retrieval yang pertama, yaitu tekstual merupakan tehnik yang sangat sederhana yaitu berdasarkan kata kunci yang diberikan untuk tiap video. Permasalahan dengan tehnik ini adalah lamanya waktu pencarian dan adanya ketergantungan terhadap manusia yang sangat tinggi untuk mendeskripsikan suatu video. Hal ini menyebabkan terjadinya pendeskripsian yang tidak konsisten. Tehnik video retrieval yang kedua berdasarkan isi, adalah tehnik yang mengindekskan suatu citra berdasarkan isisnya seperti warna, sisi, bentuk, tekstur, informasi spesial, fitur dan sebagainya. Tehnik ini sering disebut dengan Content Based Video Retrieval (CBVR).
(Maghrebi, 2008). Temu kembali video adalah sebuah metodologi yang telah dikembangkan untuk mencari informasi yang relevan didalam database, dalam hal ini disebut dokumen (Peter, 1997).
Algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF) pertama kali dipublikasikan oleh peneliti dari ETH Zurich, Herbert Bay pada tahun 2006. Dalam pengembangannya Herbert Bay juga dibantu oleh dua rekannya yaitu Tinne Tuytelaars dari Katholieke Universiteit Leuyen dan Luc Van Gool. Speeded-Up Robust Features (SURF) mampu mendeteksi fitur lokal suatu citra dengan handal dan cepat. Algoritma ini terinspirasi dari Scale Spare Representation Features Transform
(SIFT) yang lebih dahulu muncul pada tahun 1999, terutama pada tahap scale space representation. Algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF) menggunakan penggabungan algoritma citra integral (integral image) dan blob detection
berdasarkan dari matriks Hessian.
Metode Content Based Video Retrieval menggunakan algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF) sebagai descriptor fitur pada citra keyframe. Dalam metode yang diusulkan tersebut, descriptor Speeded-Up Robust Features (SURF) sebagai fitur digunakan dalam mencocokan kemiripan klip keyframe pada video dengan query.
1.2.Rumusan Masalah
Rumusan masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimana pengaruh penggunaan algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF) terhadap pengimplementasian Content Based Video Retrieval (CBVR).
1.3.Batasan Masalah
Untuk menghindari penyimpangan atau perluasan yang tidak diperlukan dalam melakukan penelitian, berikut ini adalah beberapa batasan yang sudah ditetapkan.
2. Video memiliki durasi 20-60 detik dengan ukurnan file bervariasi antara 1-100 MB.
3. Video yang digunakan memiliki ukuran pixel antara 360-1280 pixel.
4. Parameter yang digunakan untuk menguji hasil temu kembali video adalah tingkat keberhasilan Content Based Video Retrieval menggunakan metode recall dan
precision serta running time atau waktu proses. 5. Menggunakan bahasa pemograman C#.
1.4.Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penggunaan algoritma
Speeded-Up Robust Features (SURF) terhadap pengimplementasian Content Based Video Retrieval (CBVR).
1.5.Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah pembaca dapat memahami cara kerja Content Based Video Retrieval (CBVR) dengan menggunakan algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF) serta mengetahui pengarug algoritma tersebut terhadap performansi video retrieval.
1.6.Metodologi Penelitian
Penelitian ini menerapkan beberapa metode penelitian sebagai berikut: 1. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam penelitian. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, artikel, situs internet yang berkaitan dengan Content Based Video Retrieval dan algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF).
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan analisa data yang berhubungan dengan penelitian ini seperti cara kerja Content Based Video Retrieval (CBVR) dan fungsi algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF) bisa bekerja dalam sebuah aplikasi sistem temu kembali informasi agar penulis mengetahui tingkat kemiripan video dengan query yang diinputkan.
3. Perancangan Sistem
Merancang sistem sesuai dengan rencana yang telah ditentukan, yaitu meliputi perancangan desain awal seperti button maupun font yang lebih minimalis, perancangan sistem dengan UML, flowchart dan perancangan user interface. Proses perancangan ini berdasarkan pada batasan masalah dari penelitian ini. 4. Implementasi Sistem
Pada tahap ini pembuatan sistem temu kembali video berbasis konten telah selesai dilaksanakan dan menambahkan data hasil algoritma Speeded-Up Robust Features(SURF) ke dalam sistem.
5. Pengujian Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dikembangkan.
6. Dokumentasi Sistem
Melakukan pembuatan dokumentasi sistem mulai dari tahap awal hingga pengujian sistem, untuk selanjutnya dibuat dalam bentuk laporan penelitian (skripsi).
1.7.Sistematika Penulisan
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang penelitian judul skripsi “Implementasi
Content Based Video Retrieval menggunakan Speeded-Up Robust Features (SURF)”, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, tinjauan pustaka, dan sistematika penulisan skripsi ini.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini berisi penjelasan singkat mengenai Content Based Video Retrieval (CBVR), teori – teori yang berhubungan dengan Information Retrieval, yaitu Information Retrieval System, algoritma Speede-Up Robust Features (SURF), Recall, Precision dan beberapa penelitian terdahulu yang relevan.
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini berisi uraian dari analisis system mengenai proses kerja dari sistem temu kembali video menggunakan algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF) pada citra grayscale yang terdiri dari, analisis kebutuhan, analisis proses, Unified Modeling Language (UML) Diagram,flowchart, dan design interface system.
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
