PENEMUAN KEMBALI CITRA TENUN DENGAN KEMIRIPAN MOTIF MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT

TUGAS AKHIR - SM141501

PENEMUAN KEMBALI CITRA TENUN DENGAN KEMIRIPAN MOTIF MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT AGISTA REGIASWURI NRP 1212 100 028 Dosen Pembimbing Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si., M.T. JURUSAN MATEMATIKA Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2017

FINAL PROJECT - SM141501

TENUN IMAGE RETRIEVAL WITH PATTERN SIMILARITY USING DISCRETE WAVELET TRANSFORM AGISTA REGIASWURI NRP 1212 100 028 Supervisor Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si., M.T. DEPARTMENT OF MATHEMATICS Faculty of Mathematics and Natural Science Sepuluh Nopember Institute of Technology Surabaya 2017

PENEMUAN KEMBALI CITRA TENUN DENGAN KEMIRIPAN MOTIF MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT Nama Mahasiswa NRP Jurusan Dosen Pembimbing

: Agista Regiaswuri : 1212 100 028 : Matematika : Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si., M.T.

Abstrak Pencarian citra tenun pada suatu database citra biasanya dilakukan secara manual. Akibatnya, proses pencarian menjadi tidak efisien dan tidak efektif karena beberapa faktor seperti keyword yang terbatas, human error dan waktu pencarian yang lama. Tugas Akhir ini membuat aplikasi dengan kemampuan dapat mengekstraksi fitur tekstur citra tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit dan menemukan citra tenun dengan kemiripan motif menggunakan pengukuran kemiripan citra. Tahapan dari proses temu kembali citra tenun meliputi tahap baca citra, pra-pemrosesan, ekstraksi fitur tekstur menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit dan pengukuran kemiripan citra menggunakan metode jarak Euclidean, jarak Manhattan dan jarak Canberra. Pengujian dilakukan pada 100 citra tenun, yang terdiri dari 80 citra di database dan 20 citra query. Proses yang dilakukan pada tahap pra-pemrosesan adalah resize citra dan grayscalling citra. Proses ekstraksi menggunakan 4 jenis wavelet, yaitu Wavelet Haar, Wavelet Daubechies 4, Wavelet Symlets 2 dan Wavelet Coiflets 1. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat menemukan citra tenun yang memiliki kemiripan motif menggunakan Wavelet Haar dan jarak Manhattan dengan tingkat rata-rata persentase presisi tertinggi sebesar 85,41%. Kata Kunci : Tenun, Temu Kembali Citra, Kemiripan Motif, Transformasi Wavelet Diskrit, Pengukuran Kemiripan.

vii

viii

TENUN IMAGE RETRIEVAL WITH PATTERN SIMILARITY USING DISCRETE WAVELET TRANSFORM Name NRP Department Supervisor

: Agista Regiaswuri : 1212 100 028 : Mathematics : Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si., M.T.

Abstract Tenun image search in an image database is usually done manually. As a result, the search process becomes inefficient and ineffective due to several factors such as keywords limited, human error and the long search time. This Final Project create application that can extract texture features of tenun image using Discrete Wavelet Transform and retrieve tenun images with pattern similarity using image similarity measurement. The stages of image retrieval process includes the step of reading image, pre-processing, feature extraction texture using Discrete Wavelet Transform and image similarity measurement using Euclidean distance, Manhattan distance and Canberra distance. Tests conducted on 100 tenun image, which consists of 80 images in the database and 20 query image. The pre-processing stage consists of image resizing and image grayscalling. The extraction process uses 4 types of wavelet. They are Haar, Daubechies 4, Symlets 2 and Coiflets 1. The test results showed that the application can retrieve the tenun images that has similar pattern using Haar wavelet and Manhattan distance with an average percentage rate of the highest precision amounting to 85.41%.

Keywords: Tenun, Image Retrieval, Pattern Similarity, Discrete Wavelet Transform, Similarity Measurement.

ix

x

KATA PENGANTAR Segala Puji bagi Allah SWT yang telah memberikan karunia, rahmat dan anugerah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir berjudul: “Penemuan Kembali Citra Tenun dengan Kemiripan Motif Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit” yang merupakan salah satu persyaratan akademis dalam menyelesaikan Program Studi S-1 pada Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Tugas Akhir ini dapat diselesaikan dengan berkat kerjasama, bantuan dan dukungan dari banyak pihak. Sehubungan dengan hal itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1. Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si., M.T. selaku dosen pembimbing yang senantiasa membimbing dengan sabar dan memberikan masukan dalam penyusunan Tugas Akhir. 2. Dr. Imam Mukhlash, S.Si., M.T. selaku Ketua Jurusan Matematika. 3. Dra. Wahyu Fistia Doctorina, M.Si. selaku dosen wali yang senantiasa membimbing dan menasehati penulis. 4. Drs. Nurul Hidayat, M. Kom., DR. Mahmud Yunus, M.Si., Sunarsini, S.Si., M.Si. dan Kistosil Fahim, S.Si., M.Si. selaku dosen penguji Tugas Akhir. 5. Dr. Didik Khusnul Arif, S.Si., M.Si. selaku Kaprodi Sarjana Matematika. 6. Drs. Iis Herisman, M.Sc. selaku Sekprodi Sarjana Matematika. 7. Seluruh jajaran dosen dan staf jurusan Matematika ITS. 8. Teman-teman mahasiswa jurusan Matematika ITS. Penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran dan kritik dari pembaca. Akhir kata, semoga Tugas Akhir ini bermanfaat bagi semua pihak yang berkepentingan. Surabaya, Januari 2017 Penulis xi

xii

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL ............................................................. i LEMBAR PENGESAHAN .................................................. v ABSTRAK ............................................................................. vii ABSTRACT .......................................................................... ix KATA PENGANTAR .......................................................... xi DAFTAR ISI ......................................................................... xiii DAFTAR GAMBAR ............................................................ xvii DAFTAR TABEL ................................................................. xix DAFTAR LAMPIRAN ........................................................ xxi BAB I.

PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah .................................. 1.2 Rumusan Masalah ........................................... 1.3 Batasan Masalah .............................................. 1.4 Tujuan .............................................................. 1.5 Manfaat ............................................................ 1.6 Sistematika Penulisan ...................................... BAB II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Sebelumnya .................................... 2.2 Teori Penunjang ............................................... 2.2.1 Tenun ..................................................... 2.2.2 Content Based Image Retrieval (CBIR) ................................................... 2.2.3 Tekstur ................................................... 2.2.4 Transformasi Wavelet ............................ 2.2.5 Transformasi Wavelet Diskrit ............... 2.2.6 Representasi Fitur Citra ......................... 2.2.7 Pengukuran Kemiripan Citra ................. BAB III. METODOLOGI 3.1 Objek Penelitian .............................................. 3.2 Peralatan Penelitain .......................................... 3.3 Tahapan Penelitian .......................................... xiii

1 3 3 3 4 4 7 8 8 10 13 14 16 19 20 23 23 24

3.4 Diagram Blok .................................................. BAB IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI 4.1 Perancangan Aplikasi ...................................... 4.1.1 Perancangan Data ................................... 4.1.2 Gambaran Aplikasi Secara Umum ......... 4.1.3 Tahap Baca Citra Tenun ........................ 4.1.4 Tahap Pra-Pemrosesan Citra Tenun........ 4.1.5 Tahap Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit .................................................... 4.1.6 Tahap Pengukuran Kemiripan Citra Tenun ..................................................... 4.2 Implementasi ................................................... 4.2.1 Implementasi Antarmuka ....................... 4.2.2 Implementasi Tahap Baca Citra Tenun .. 4.2.3 Implementasi Tahap Pra-Pemrosesan Citra Tenun ............................................ 4.2.4 Implementasi Tahap Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit ...................................... 4.2.5 Implementasi Tahap Pengukuran Kemiripan Citra Tenun .......................... BAB V. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN HASIL 5.1 Pengujian Aplikasi ........................................... 5.1.1 Lingkungan Pengujian Aplikasi ............. 5.1.2 Pengujian Tahap Baca Citra Tenun ....... 5.1.3 Pengujian Tahap Pra-Pemrosesan Citra Tenun ............................................ 5.1.4 Pengujian Tahap Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit ...................................... 5.1.5 Pengujian Tahap Pengukuran Kemiripan Citra Tenun .......................... 5.2 Pembahasan Hasil ............................................

xiv

25 29 29 31 35 35

36 37 38 38 43 43

44 45 47 47 48 49

49 51 58

BAB VI. PENUTUP 6.1 Simpulan .......................................................... 6.2 Saran ................................................................

61 62

DAFTAR PUSTAKA ........................................................... LAMPIRAN ..........................................................................

63 65

xv

xvi

DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Gambar 2.2 Gambar 2.3 Gambar 2.4 Gambar 2.5 Gambar 3.1 Gambar 4.1 Gambar 4.2 Gambar 4.3 Gambar 4.4 Gambar 5.1 Gambar 5.2 Gambar 5.3

Halaman Content Based Image Retrieval System ........... 12 Tekstur Berdasarkan Struktur .......................... 14 Dekomposisi Wavelet Citra Dua Dimensi ...... 16 Dekomposisi Wavelet sampai Level 2 ............ 17 Jenis Wavelet .................................................. 18 Diagram Blok Proses Temu Kembali Citra Tenun ...................................................... 27 Diagram Alir Proses Temu Kembali pada Citra Tenun di Database ................................. 33 Diagram Alir Proses Temu Kembali Citra Tenun ............................................................... 34 Antarmuka Utama ........................................... 38 Antarmuka Proses dan Uji ............................... 40 Hasil Baca Citra Tenun ................................... 48 Hasil Pra-Pemrosesan Resize dan Grayscalling .................................................... 49 Contoh Citra dengan Kualitas Rendah ............ 59

xvii

xviii

DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Tabel 2.2 Tabel 4.1 Tabel 4.2 Tabel 5.1 Tabel 5.2 Tabel 5.3 Tabel 5.4

Tabel 5.5 Tabel 5.6 Tabel 5.7 Tabel 5.8 Tabel 5.9 Tabel 5.10

Halaman Ragam Motif Tenun ........................................ 9 Nilai Koefisien Wavelet .................................. 19 Data Proses ...................................................... 30 Kegunaan Menu Aplikasi ................................ 39 Lingkungan Pengujian Aplikasi ...................... 47 Kelompok Citra Tenun .................................... 48 Hasil Dekomposisi Wavelet Level 1 sampai Level 4 ............................................................. 50 Hasil Ekstraksi Fitur Tekstur Citra di Database Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit................................................. 51 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah yang Ingin Ditampilkan ....... 52 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold ............................... 53 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra Menggunakan Jarak Euclidean ........................ 55 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra Menggunakan Jarak Manhattan ....................... 56 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra Menggunakan Jarak Canberra ......................... 57 Perbandingan Presisi dari Dekomposisi Level 1 sampai Level 4 ................................... 58

xix

xx

DAFTAR LAMPIRAN Halaman LAMPIRAN A ..................................................................... 65 A.1 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Wavelet Haar .................................................... 65 A.2 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Wavelet Daubechies 4 ...................................... 66 A.3 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Wavelet Symlets 2 ............................................ 67 A.4 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Wavelet Coiflets 1 ............................................ 68 LAMPIRAN B ..................................................................... 69 B.1 Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah Citra untuk Jarak Euclidean ........................ 69 B.2 Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah Citra untuk Jarak Manhattan ....................... 71 B.3 Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah Citra untuk Jarak Canberra .......................... 73 B.4 Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold untuk Jarak Euclidean ....... 75 B.5 Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold untuk Jarak Manhattan ...... 77 B.6 Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold untuk Jarak Canberra ......... 79 xix

xx

BAB I PENDAHULUAN Bab ini menguraikan hal-hal yang menjadi latar belakang Tugas Akhir untuk selanjutnya dituliskan dalam subbab perumusan masalah. Bab ini juga mencantumkan batasan masalah, tujuan dan manfaat Tugas Akhir. Adapun sistematika penulisan Tugas Akhir diuraikan pada bagian akhir bab. 1.1

Latar Belakang Masalah Tenun sebagai salah satu warisan budaya merupakan suatu kebanggaan bagi bangsa Indonesia. Tenun memiliki motif atau corak yang beraneka ragam sesuai dengan kultur masyarakat Indonesia yang juga beragam. Beberapa daerah di Indonesia yang terkenal dengan tenun diantaranya adalah Toraja, Sintang, Jepara, Bali, Lombok, Sumbawa, Sumba, dan Flores. Perbedaan motif khas tenun dari masing-masing daerah sangat dipengaruhi oleh letak geografis kepulauan, keadaan alam dan struktur masyarakat. Ragam hias yang terdapat dalam motif tenun seperti flora, fauna dan geometris menjadi suatu keunikan yang membedakan setiap nama, daerah asal dan filosofi suatu motif. Apabila seluruh data tentang tenun hanya tersimpan secara konvensional, maka penyimpanan data yang berupa citra tenun tersebut menjadi terbatas dan tidak permanen. Selain itu, proses untuk melakukan pencarian kembali suatu citra akan rumit sehingga mengakibatkan proses pencarian citra tenun menjadi tidak efisien dan tidak efektif. Permasalahan tentang cara menyimpan data citra tenun dalam jumlah besar telah memiliki solusi, salah satunya adalah penggunaan database. Namun, karena jumlah data terus bertambah, saat ini permasalahan berkembang ke arah cara pencarian citra tenun di dalam suatu kumpulan data citra yang besar tersebut. Di sisi lain, teknologi dengan pemanfaatan metode temu kembali atau sering disebut “retrieval” semakin berkembang. Metode temu kembali berkaitan dengan pengindeksan dan pengambilan informasi dari sumber informasi yang heterogen. Contoh penerapan 1

2 metode temu kembali dalam kehidupan sehari-hari yang sering ditemui adalah penggunaan mesin pencari. Mesin pencari digunakan untuk mencari informasi yang relevan sesuai dengan kata kunci (keyword) yang telah dimasukkan oleh pengguna. Saat ini, metode temu kembali tidak hanya berbasis teks, tetapi juga berbasis isi visual dari suatu citra. Metode temu kembali citra berbasis isi atau Content Based Image Retrieval (CBIR) merupakan metode pencarian citra dengan cara membandingkan citra contoh (query image) dan citra di dalam database (training image). Salah satu kegunaan CBIR adalah menemukan data citra berdasarkan fitur-fitur penting yang merupakan karakteristik atau ciri dari suatu citra sehingga dapat diidentifikasi secara akurat. CBIR banyak dimanfaatkan dalam berbagai bidang, seperti pencocokan sidik jari, pengindraan jarak jauh, deteksi tumor dan lain sebagainya [1]. Secara umum, metode CBIR diimplementasikan dengan melihat fitur dasar citra, seperti warna, tekstur dan bentuk. Namun, tekstur merupakan fitur terpenting pada suatu citra karena cukup banyak citra yang dapat diidentifikasi dengan komposisi tekstur yang berbeda [2]. Selain itu, tekstur juga merupakan fitur penting pada citra tenun. Hal tersebut dapat dilihat pada motif tenun yang membentuk pengulangan warna ataupun perubahan warna. Penelitian yang mengangkat tenun sebagai studi kasus telah dilakukan oleh N. M. Setiohardjo dan A. Harjoko (2014), yaitu tentang analisis tekstur untuk klasifikasi motif kain tenun [3]. Penelitian tersebut menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Color Co-occurrence Matrix (CCM) untuk menganalisis tekstur tenun. Selain itu, penelitian tentang metode temu kembali citra berbasis isi telah dilakukan oleh S. Bharkad dan M. Kokare (2013), yaitu pencocokan sidik jari menggunakan transformasi paket wavelet diskrit [4]. Penelitian tersebut menggunakan transformasi wavelet untuk ekstraksi fitur tekstur pada citra sidik jari. Penelitian lainnya adalah tentang temu kembali citra medis menggunakan Fuzzy CMeans Clustering [5]. Penelitian yang berbasis pada fitur bentuk dan tekstur tersebut dilakukan oleh J. Samraj dan M. NazreenBee (2015).

3 Berdasarkan data dan fakta yang telah disebutkan, perkembangan teknologi dengan pemanfaatan metode pencarian citra berbasis isi dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan pencarian citra tenun pada suatu database. Selain itu, transformasi wavelet dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur tekstur, khususnya pada citra tenun. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian tentang “Penemuan Kembali Citra Tenun dengan Kemiripan Motif Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit” sehingga dapat dirancang suatu aplikasi Temu Kembali Citra Tenun berbasis fitur tekstur. 1.2

Rumusan Masalah Permasalahan yang dihadapi pada Tugas Akhir dapat dirumuskan sebagai berikut: 1. Bagaimana mengekstraksi fitur tekstur pada citra tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit? 2. Bagaimana menemukan citra tenun yang memiliki kemiripan motif menggunakan pengukuran kemiripan citra? 1.3

Batasan Masalah Batasan-batasan masalah yang berguna untuk memperjelas permasalahan yang diteliti pada Tugas Akhir diantaranya sebagai berikut: 1. Software yang digunakan untuk membuat aplikasi Tugas Akhir adalah MATLAB. 2. Citra yang digunakan berupa citra tenun berukuran 300x300 piksel dengan format JPG atau JPEG. 3. Citra tenun diperoleh dari pengambilan gambar pada kain tenun dengan beberapa motif. 4. Jenis motif merupakan motif tenun khas Bali, Jawa Tengah, Nusa Tenggara Timur dan Nusa Tenggara Barat. 1.4

Tujuan Tujuan dari pengerjaan Tugas Akhir adalah membuat aplikasi dengan kemampuan dapat mengekstraksi fitur tekstur citra tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit dan menemukan citra

4 tenun dengan kemiripan motif dengan cara mengukur kemiripan fitur hasil ekstraksi menggunakan pengukuran kemiripan citra. 1.5

Manfaat Manfaat yang dapat diperoleh dari Tugas Akhir adalah memberikan solusi alternatif dalam hal pengelolaan dan pencarian data citra, khususnya citra tenun, sebagai upaya untuk mengenalkan tenun ke masyarakat luas sekaligus mendukung konsep pemasaran eCommerce. Selain itu, penelitian ini juga mendukung konsep mesin pencari berbasis gambar. 1.6

Sistematika Penulisan Sistematika penulisan Tugas Akhir disusun sebagai berikut:

1.

Bab 1 Pendahuluan Bab ini menjelaskan tentang latar belakang dari pengerjaan Tugas Akhir, rumusan masalah yang dihadapi dalam pengerjaan Tugas Akhir, batasan masalah yang digunakan selama pengerjaan Tugas Akhir, tujuan dan manfaat Tugas Akhir, serta sistematika penulisan Tugas Akhir.

2.

Bab 2 Tinjauan Pustaka Bab ini menjelaskan tentang penelitian-penelitian sebelumnya yang mendukung Tugas Akhir dan beberapa teori penunjang yang digunakan untuk membantu proses pengerjaan Tugas Akhir.

3.

Bab 3 Metodologi Bab ini menjelaskan tentang metode yang digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur tekstur citra tenun hingga menemukan citra dengan kemiripan motif menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit, diantaranya adalah objek penelitian, peralatan penelitian dan tahapan penelitian.

5 4.

Bab 4 Perancangan dan Implementasi Bab ini menjelaskan tentang perancangan aplikasi dan implementasinya, sehingga dapat diketahui tahap pembuatan aplikasi secara utuh beserta cara untuk menemukan citra tenun dengan kemiripan motif.

5.

Bab 5 Pengujian dan Pembahasan Hasil Bab ini menjelaskan tentang pengujian aplikasi pada setiap tahap dalam menemukan citra tenun dengan kemiripan motif beserta pembahasan terhadap hasil pengujian yang telah diperoleh.

6.

Bab 6 Simpulan dan Saran Bab ini merupakan penutup, berisi tentang simpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil data yang diperoleh dan saran yang selayaknya dilakukan apabila Tugas Akhir akan dikembangkan.

6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menjelaskan tentang penelitian-penelitian sebelumnya yang mendukung Tugas Akhir dan teori-teori penunjang yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir, diantaranya adalah tentang tenun, Content Based Image Retrieval (CBIR), tekstur, transformasi wavelet, Transformasi Wavelet Diskrit atau Discrete Wavelet Transform (DWT), representasi fitur citra, dan pengukuran kemiripan citra. 2.1

Penelitian Sebelumnya Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan Tugas Akhir salah satunya adalah “Analisis Tekstur untuk Klasifikasi Motif Kain (Studi Kasus Kain Tenun Nusa Tenggara Timur)” [3]. Penelitian tersebut dilakukan oleh Nicodemus Mardanus Setiohardjo dan Agus Harjoko dengan tujuan membandingkan metode GLCM dan CCM yang digunakan untuk menganalisis tekstur pada citra tenun. Selanjutnya, hasil dari proses ekstraksi fitur akan digunakan sebagai masukan untuk proses klasifikasi. Sangita Bharkad dan Manesh Kokare melakukan penelitian dengan judul “Fingerprint Matching Using Discrete Wavelet Packet Transform” [4]. Penelitian tersebut menggunakan metode Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) untuk mengekstraksi fitur tekstur pada citra sidik jari. Hasil dari penelitian tersebut dapat dimanfaatkan pada sistem verifikasi sidik jari. Jasmine Samraj dan NazreenBee M. melakukan penelitian dengan judul “Content Based Medical Image Retrieval Using Fuzzy C-Means Clustering With RF” [5]. Penelitian tersebut mengekstraksi fitur bentuk dan fitur tekstur citra hasil scan MRI. Hasil dari penelitian tersebut dapat dimanfaatkan pada sistem deteksi tumor. Berdasarkan beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penelitian yang dilakukan pada Tugas Akhir ini adalah tentang identifikasi citra tenun berbasis isi visual citra sehingga dapat dirancang suatu aplikasi Temu Kembali Citra Tenun berbasis fitur 7

8 tekstur. Aplikasi dirancang menggunakan metode Transformasi Wavelet Diskrit atau Discrete Wavelet Tansform (DWT) untuk ekstraksi fitur tekstur. Kemudian, kemiripan citra diukur menggunakan metode perhitungan jarak. 2.2 Teori Penunjang 2.2.1 Tenun Teknik tenun merupakan teknik dalam pembuatan kain yang dibuat dengan prinsip sederhana, yaitu menggabungkan benang secara memanjang dan melintang [6]. Benang yang terletak secara vertikal atau memanjang pada alat tenun disebut benang lungsin, sedangkan benang yang keluar masuk pada lungsi secara horizontal atau mengikuti lebar kain disebut benang pakan. Benang-benang tersebut ditenun sedemikian rupa sehingga menghasilkan beraneka ragam motif sebagai akibat dari paduan warna benang. Kain tenun terbuat dari serat kayu, kapas atau sutra. Sebuah kain tenun melalui proses pembuatan yang panjang, yaitu dari kapas yang dicelupkan ke pewarna, kemudian diikat dan dirajut secara selangseling menjadi sebuah benang hingga helaian kain. Berdasarkan teknik pembuatannya, terdapat beberapa jenis hasil tenun yaitu tenun sederhana, ikat lungsi, ikat pakan, ikat ganda, songket dan dobby. Kualitas hasil tenun sering dilihat dari mutu bahan, keindahan tata warna, motif dan ragam hiasannya. Produksi kain tenun biasanya dilakukan dalam skala rumah tangga. Seni tenun berkaitan erat dengan ilmu pengetahuan, budaya, kepercayaan, lingkungan alam atau sistem organisasi sosial dari suatu masyarakat yang memiliki budaya tenun tersebut. Karena masyarakat Indonesia memiliki kultur sosial yang beragam, maka seni tenun pada setiap daerah selalu bersifat partikular atau memiliki ciri khas yang merupakan representasi dari masing-masing budaya masyarakat. Ragam hias yang terdapat dalam motif tenun seperti flora, fauna dan geometris menjadi suatu keunikan yang membedakan setiap nama, daerah asal dan filosofi suatu motif. Beberapa daerah yang terkenal dengan produksi tenunnya adalah Jawa Tengah, Bali dan Nusa Tenggara Timur. Motif tenun yang terkenal dan banyak diproduksi dari masing-masing daerah

9 tersebut diantaranya adalah motif rang-rang dari Jawa Tengah, motif endek dari Bali, motif lurik dari Nusa Tenggara Timur dan motif Sikka dari Nusa Tenggara Barat. Ragam motif tenun dari berberapa daerah di Indonesia disajikan pada Tabel 2.1. Tabel 2.1 Ragam Motif Tenun [6] Daerah Nama Asal Motif Bali Endek

Jawa Tengah

RangRang

NTT

Lurik

NTB

Sikka

Gambar Tenun

10 Motif rang-rang konon memiliki arti jarang-jarang atau berlubang. Jarang-jarang maksudnya adalah motif antara warna yang satu dengan warna yang lain saling berjauhan sehingga menampilkan kesan tegas, sedangkan berlubang maksudnya adalah jumlah benang yang digunakan lebih sedikit sehingga tenun terkesan lebih renggang. Selain memiliki ciri khas warna yang tegas, motif rang-rang juga memiliki ciri garis yang tegas dan sederhana menyerupai zig-zag. Motif endek merupakan tenun yang motifnya dibuat dengan teknik nyantri, yaitu memberikan coretan pada bagian-bagian tertentu sehingga menyerupai teknik melukis. Ciri khas dari motif endek adalah memiliki perpaduan warna yang kaya dan menyerupai bagian tumbuh-tumbuhan seperti bunga atau dedaunan. Motif lurik memiliki motif garis-garis kecil searah panjang kain. Selain itu, motif lurik juga memiliki kombinasi warna yang sederhana, yaitu warna-warna yang senada. Sedangkan motif sikka memiliki motif fauna seperti cicak atau biawak. Hewan-hewan tersebut dianggap sakral dan melambangkan kehidupan di dunia bawah. 2.2.2 Content Based Image Retrieval (CBIR) Setiap citra memiliki ciri atau karakteristik yang berbeda. Ciri merupakan suatu tanda khas yang menjadi pembeda dari suatu citra dengan citra lainnya. Sebagai contoh, bunga matahari dengan bunga melati dapat dibedakan melalui warnanya, kain dengan kertas dapat dibedakan melalui teksturnya, dan suatu objek yang berbentuk lingkaran dengan objek kotak dapat dibedakan melalui bentuknya. Ciri yang menonjol dari suatu citra dapat diperoleh melalui proses ekstraksi fitur. Namun, suatu citra dapat memiliki multiple feature sehingga mengakibatkan proses ekstraksi menjadi tidak mudah. Content Based Image Retrieval (CBIR) merupakan salah satu metode untuk mencari suatu citra dengan cara membandingkan citra query dan setiap citra di database. Kelebihan utama dari metode tersebut adalah kemampuannya untuk mendukung query visual. Secara prinsip, cara kerja metode CBIR berbeda dengan metode pencarian citra menggunakan kata kunci.

11 Sistem Content Based Image Retrieval (CBIR) dapat dibangun berdasarkan karakteristik atau ciri suatu citra. Secara umum, suatu citra memiliki beberapa fitur dasar sebagai berikut: 1.

Warna Warna merupakan spektrum cahaya yang dipantulkan suatu benda dan ditangkap oleh sistem visual manusia. Warna yang diterima oleh mata memiliki panjang gelombang yang berbedabeda. Kombinasi warna dengan rentang terlebar adalah Red (R), Green (G) dan Blue (B). Ketiga warna tersebut merupakan warna primer dan disingkat RGB.

2.

Bentuk Bentuk mencerminkan konfigurasi atau kerangka objek. Secara umum, citra yang dibentuk oleh mata merupakan citra dua dimensi, sedangkan objek yang dilihat umumnya berbentuk tiga dimensi. Bentuk merupakan atribut yang jelas sehingga dapat digunakan untuk mendeteksi banyak objek atau batas wilayah dengan mengenali berdasarkan bentuknya saja, seperti bentuk lingkaran atau persegi.

3.

Tekstur Tekstur adalah frekuensi perubahan atau pengulangan warna pada suatu citra. Tekstur menunjukkan distribusi spasial dari derajat keabuan pada kumpulan piksel, sehingga visual manusia tidak dapat menerima informasi citra dari setiap piksel, melainkan sebagai satu kesatuan.

Content Based Image Retrieval (CBIR) dapat menggunakan salah satu maupun kombinasi dari beberapa fitur tersebut untuk menunjukkan citra yang dicari sesuai dengan keinginan pengguna. Sistem CBIR dapat dilihat pada Gambar 2.1.

12

Relevance and Feedback

User Query

Visual Content Description

Feature Similarity Comparison

Image DB

Visual Content Description

Feature Indexing and Retrieval Output Retrieval

Gambar 2.1 Content Based Image Retrieval System [7] Content Based Image Retrieval (CBIR) mengekstraksi fitur visual suatu citra dan menggambarkan hasilnya sebagai vektor fitur multi-dimensional, sehingga vektor fitur yang berada di dalam basis data membentuk sebuah dataset fitur. Pengguna memberikan contoh citra (citra query) pada sistem. Kemudian, sistem menghitung nilainilai vektor fitur pada citra query tersebut. Selanjutnya, tingkat kemiripan yang berupa besar-kecilnya nilai jarak antara vektor fitur citra query di dalam basis data dihitung dan diurutkan dari nilai terkecil. Proses pengurutan jarak tersebut akan mempermudah pengguna dalam mencari citra yang tersimpan di dalam database. Content Based Image Retrieval (CBIR) dapat diimplementasikan dalam berbagai bidang, beberapa diantaranya adalah sebagai berikut [1]: 1. Sistem pengenalan wajah untuk pencegahan tindak kriminal. 2. Perlindungan hak cipta dalam bidang jurnalistik. 3. Sistem pencocokan sidik jari dalam bidang forensik. 4. Pendeteksi tumor dalam bidang medis. 5. Pengindraan jarak jauh berupa sistem informasi ramalan cuaca.

13 2.2.3 Tekstur Tekstur merupakan ciri utama atau fitur utama yang sering digunakan untuk menganalisis suatu objek. Tekstur berkaitan dengan tingkat kekasaran (roughness), granularitas (granulation) dan keteraturan (regularity) susunan struktural piksel. Tekstur memiliki frekuensi perubahan warna pada citra yang dinyatakan dalam bentuk kasar, sedang dan halus. Misalnya, pada kasus pengenalan objek citra untuk penginderaan jarak jauh, hutan bertekstur kasar, belukar bertekstur sedang dan semak bertekstur halus. Tekstur dapat didefinisikan sebagai suatu keteraturan pola-pola tertentu yang terbentuk dari susunan piksel-piksel dalam citra digital. Artinya, suatu permukaan dalam image grayscale dikatakan memiliki informasi tekstur apabila muncul pola-pola teratur dalam interval jarak dan arah tertentu secara berulang-ulang. Sehingga, satu piksel saja tidak dapat didefinisikan sebagai tekstur. Berdasarkan strukturnya, tekstur dapat diklasifikasikan ke dalam dua golongan, yaitu: 1.

Makrostruktur Tekstur makrostruktur memiliki perulangan pola lokal secara periodik pada suatu daerah citra, biasanya terdapat pada polapola buatan manusia dan cenderung mudah untuk direpresentasikan secara matematis.

2.

Mikrostruktur Pola-pola lokal dan perulangan pada tekstur mikrostruktur tidak terjadi begitu jelas, sehingga tidak mudah untuk memberikan definisi tekstur yang komprehensif.

14

(a)

(b)

Gambar 2.2 Tekstur Berdasarkan Struktur [8]. (a) Tekstur Makrostruktur; (b) Tekstur Mikrostruktur. Tekstur memiliki peran penting pada banyak aplikasi pengolahan citra, seperti pengindraan jarak jauh dan pencitraan medis. Sehingga, diperlukan analisis mengenai tekstur untuk mendeskripsikan suatu tekstur agar dapat digunakan untuk mengubah, membandingkan dan mentransformasikan tekstur. Algoritma analisis tekstur cenderung melakukan proses ekstraksi fitur dan merepresentasikan hasil ekstraksi ke dalam skema pengkodean citra. Beberapa metode yang biasa digunakan untuk menganalisis tekstur diantaranya adalah metode Transformasi Wavelet, metode Gabor Filter dan metode GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix). Metode-metode tersebut pernah digunakan untuk menganalisis tekstur pada citra batik, citra medis dan citra sidik jari. 2.2.4 Transformasi Wavelet Wavelet merupakan suatu gelombang kecil, sedangkan sinus dan cosinus merupakan gelombang besar. Wavelet adalah fungsi yang memenuhi persyaratan matematika tertentu sehingga mampu melakukan dekomposisi terhadap sebuah fungsi secara hirarki. Wavelet dapat digunakan untuk menggambarkan sebuah model atau gambar asli berupa citra, kurva atau sebuah bidang ke dalam fungsi matematis.

15 Transformasi wavelet adalah suatu fungsi konversi yang dapat membagi fungsi atau sinyal ke dalam komponen frekuensi atau skala yang berbeda sehingga komponen-komponen tersebut dapat dipelajari dengan resolusi tertentu sesuai dengan skalanya. Wavelet merupakan sebuah fungsi variabel real 𝑥 dalam ruang fungsi 𝐿2 (𝑅). Fungsi tersebut berasal dari sebuah scaling function yang memiliki sifat dapat disusun dari sejumlah salinan dirinya yang telah didilasikan, ditranslasikan dan diskalakan. Scaling function dinyatakan sebagai berikut [9]: ∅ (𝑥) = 2 ∑ 𝑐 𝑘 ∅ (2𝑥 − 𝑘);

𝑘∈ℤ

(2.1)

𝑘

dengan 𝑐 adalah koefisien transformasi atau koefisien tapis (filter). Sedangkan persamaan wavelet pertama yang disebut sebagai mother wavelet dinyatakan sebagai berikut [9]: 𝜓 0 (𝑥) = 2 ∑ 𝑐0 𝑘 𝜓 (2𝑥 − 𝑘);

𝑘∈ℤ

(2.2)

𝑘

dengan 𝑐0 adalah koefisien wavelet. Mother wavelet tersebut dapat digunakan untuk membentuk wavelet-wavelet lainnya 0 1 2 (𝜓 , 𝜓 , 𝜓 , … ) dengan cara didilasikan (dimampatkan atau direnggangkan) dan ditranslasikan (digeser). Transformasi wavelet dibedakan berdasarkan nilai parameter dilasi dan translasinya, yaitu Continuous Wavelet Transform (CWT) atau Transformasi Wavelet Kontinu dan Discrete Wavelet Transform (DWT) atau Transformasi Wavelet Diskrit. Transformasi Wavelet Kontinu ditentukan oleh nilai parameter dilasi dan nilai parameter translasi yang bervariasi secara kontinu. Transformasi Wavelet Diskrit didefinisikan untuk mengurangi redudansi yang terjadi pada transformasi kontinu dengan hanya mengambil nilai diskrit dari parameter dilasi dan translasi.

16 2.2.5 Transformasi Wavelet Diskrit Transformasi wavelet merepresentasikan sebarang fungsi sebagai superposisi wavelet. Setiap superposisi mendekomposisi fungsi tersebut ke level skala yang berbeda, kemudian setiap level tersebut didekomposisi lebih lanjut. Transformasi Wavelet Diskrit merupakan suatu transformasi sinyal diskrit menjadi koefisienkoefisien wavelet dengan cara menapis sinyal menggunakan dua buah tapis yang berlawanan, yaitu Low Pass Filter (LPF) dan High Pass Filter (HPF). Discrete Wavelet Transform (DWT) berkaitan dengan sistem sub-band hirarki. Sub-band merupakan jarak logaritmis dalam domain frekuensi. Citra dua dimensi memiliki prosedur dekomposisi level tunggal yang terdiri dari citra satu dimensi yang di-filter pada arah mendatar, kemudian diikuti oleh citra satu dimensi yang di-filter pada arah tegak dan diutilisasi menggunakan LPF dan HPF. Proses dekomposisi wavelet terhadap citra dua dimensi dapat dilihat pada Gambar 2.3.

LPF

LL

HPF

HL

LPF

LH

HPF

HH

LPF

Citra

HPF

baris

kolom

Gambar 2.3 Dekomposisi Wavelet Citra Dua Dimensi [10]

17 Algoritma DWT mendekomposisi sebuah dimensi sinyal menjadi dua bagian, yaitu bagian dengan frekuensi tinggi dan bagian dengan frekuensi rendah. Sebuah sinyal dilewatkan melalui HPF untuk menganalisis frekuensi tinggi atau bagian detail, kemudian juga dilewatkan melalui LPF untuk menganalisis frekuensi rendah atau bagian smooth. Hasil dari penapisan citra menggunakan transformasi wavelet adalah 4 blok atau sub-band citra, yaitu sebagai berikut: 1. 2. 3. 4.

LL atau aproksimasi : LPF terhadap baris, kemudian LPF terhadap kolom. LH atau detail horizontal : LPF terhadap baris, kemudian HPF terhadap kolom. HL atau detail vertikal : HPF terhadap baris, kemudian LPF terhadap kolom. HH atau detail diagonal : HPF terhadap baris, kemudian HPF terhadap kolom.

Masing-masing sub-band tersebut berada dalam kawasan wavelet. Sub-band frekuensi rendah (LL) mengacu pada fitur tekstur, sedangkan sub-band yang lain mengacu ada informasi tepi dalam orientasi vertikal, horizontal dan diagonal.

Gambar 2.4 Dekomposisi Wavelet sampai Level 2 [11] Aproksimasi koefisien wavelet pada level berikutnya dapat diperoleh dengan melakukan dekomposisi lebih lanjut pada sub-band LL dari level sebelumnya. Gambar 2.4 menunjukkan hasil dekomposisi wavelet sampai level 2. Pada level 2, koefisien wavelet

18 diperoleh dengan mendekomposisi sub-band LL pada level 1 (LL1). Sedangkan pada level 3, koefisien wavelet diperoleh dengan mendekomposisi sub-band LL1 pada level 2 (LL2). Demikian juga untuk level-level selanjutnya, dapat dilakukan dekomposisi sampai level terakhir yang ingin dicapai. Jenis wavelet bervariasi, beberapa diantaranya adalah Wavelet Daubechies 4, Wavelet Haar, Wavelet Symlets 2 dan Wavelet Coiflets 1 dapat dilihat pada Gambar 2.5. Daubechies 4

Symlets 2

Haar

Coiflets 1

Gambar 2.5 Jenis Wavelet [12] Masing-masing wavelet tersebut dibedakan oleh nilai-nilai koefisien yang ditunjukkan pada Tabel 2.2.

19 Tabel 2.2 Nilai Koefisien Wavelet [12] Jenis Dekomposisi LPF Wavelet 𝑐0 = 0.7071067812 Haar 𝑐1 = 0.7071067812 𝑐0 = - 0.0105974018 𝑐1 = 0.0328830117 𝑐2 = 0.0308413818 𝑐3 = - 0.1870348117 Daubechies 4 𝑐4 = - 0.0279837694 𝑐5 = 0.6308807679 𝑐6 = 0.7148465706 𝑐7 = 0.2303778133 𝑐0 = - 0.1294095226 𝑐1 = 0.2241438680 Symlets 2 𝑐2 = 0.8365163037 𝑐3 = 0.4829629131 𝑐0 = - 0.0156557281 𝑐1 = - 0.0727326195 𝑐2 = 0.3848648469 Coiflets 1 𝑐3 = 0.8525720202 𝑐4 = 0.3378976625 𝑐5 = - 0.0727326195

Dekomposisi HPF 𝑑0 = - 0.7071067812 𝑑1 = 0.7071067812 𝑑0 = - 0.2303778133 𝑑1 = 0.7148465706 𝑑2 = - 0.6308807679 𝑑3 = - 0.0279837694 𝑑4 = 0.1870348117 𝑑5 = 0.0308413818 𝑑6 = - 0.0328830117 𝑑7 = - 0.0105974018 𝑑0 = - 0.4829629131 𝑑1 = 0.8365163037 𝑑2 = - 0.2241438680 𝑑3 = - 0.1294095226 𝑑0 = 0.0727326195 𝑑0 = 0.3378976625 𝑑0 = - 0.8525720202 𝑑0 = 0.3848648469 𝑑0 = 0.0727326195 𝑑0 = - 0.0156557281

2.2.6 Representasi Fitur Citra Fitur citra dapat direpresentasikan dengan beberapa cara, di antaranya adalah dengan menggunakan nilai mean (rata-rata) dan standar deviasi. Mean dan standar deviasi dapat digunakan sebagai fitur karena dapat menganalisis suatu tekstur pada domain frekuensi. Perhitungan mean dan standar deviasi dari setiap sub-band hasil dekomposisi wavelet menghasilkan vektor fitur sehingga dapat disimpan dalam dataset fitur citra. Mean merupakan rata-rata dari suatu sebaran nilai intensitas citra keabuan. Mean dirumuskan sebagai berikut [13]:

20 𝑀

𝑁

1 𝜇= ∑ ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑥𝑁

(2.3)

𝑖=1 𝑗=1

dengan M x N adalah ukuran sub-band wavelet dan 𝑋𝑖𝑗 adalah koefisien wavelet. Sedangkan standar deviasi menunjukkan sebaran nilai piksel pada bidang citra. Standar deviasi dirumuskan sebagai berikut [13]: 𝑀

𝑆𝑡𝑑 = [

𝑁

1 2 ∑ ∑(𝑋𝑖𝑗 − 𝜇𝑖𝑗 ) ] 𝑀𝑥𝑁

1 2

(2.4)

𝑖=1 𝑗=1

dengan M x N adalah ukuran sub-band wavelet, 𝑋𝑖𝑗 adalah koefisien wavelet dan 𝜇𝑖𝑗 adalah nilai rata-rata atau mean dari koefisienkoefisien wavelet. 2.2.7 Pengukuran Kemiripan Citra Tingkat kemiripan atau kesamaan (similarity) suatu citra merupakan komponen penting yang mempengaruhi hasil proses suatu algoritma maupun metode. Keakuratan pengukuran kemiripan fitur citra menentukan citra di database yang akan ditampilkan sesuai dengan citra query. Perhitungan jarak merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengukur kemiripan fitur suatu citra. Jarak berperan penting dalam metode pengelompokan maupun regresi. Jika jarak antara dua objek semakin besar, maka kemiripan antara kedua objek tersebut semakin rendah. Beberapa metode perhitungan jarak untuk mengukur tingkat kemiripan suatu citra diantaranya adalah:

1.

Jarak Euclidean Jarak Euclidean merupakan metode perhitungan jarak yang paling umum digunakan. Dua fitur citra yang dibandingkan dan

21 dihitung dikatakan mirip apabila nilai yang diperoleh adalah nilai terkecil atau mendekati 0. Jika x dan y adalah dua vektor fitur dari citra query dan citra database, maka jarak Euclidean dari kedua vektor fitur tersebut didefinisikan sebagai berikut [14]: 𝑛

𝑑𝑖 (𝑋, 𝑌) = √∑(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 )2

(2.5)

𝑖=1

2.

Jarak Manhattan Jarak Manhattan disebut juga “city block distance” atau blok absolut. Jarak Manhattan mengubah selisih kuadrat dengan menjumlahkan selisih absolut dari variabel-variabel. Sama dengan jarak Euclidean, similaritas atau tingkat kemiripan diperoleh dengan mendapatkan nilai terkecil dari hasil perhitungan. Jarak Manhattan didefinisikan sebagai berikut [14]: 𝑛

𝑑𝑖 (𝑋, 𝑌) = ∑|𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 |

(2.6)

𝑖=1

3.

Jarak Canberra Perhitungan jarak Canberra didasarkan pada nilai mutlak atau absolut dari selisih 2 nilai yang dibagi dengan jumlah dari absolut 2 nilai tersebut. Jika koordinat nol-nol ((0,0)), maka didefinisikan dengan 0/0=0. Sehingga, jarak Canberra sangat peka terhadap sedikit perubahan dengan kedua koordinat mendekati nol. Jarak Canberra didefinisikan sebagai berikut [14]: 𝑛 |𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 | (2.7) 𝑑(𝑋, 𝑌) = ∑ |𝑥𝑖 |+|𝑦𝑖 | 𝑖=1

22

BAB III METODOLOGI Bab ini membahas tentang metode yang digunakan untuk mengerjakan Tugas Akhir. Pembahasan metode yang digunakan berupa penjelasan tentang objek penelitian, peralatan penelitian yang digunakan, tahapan penelitian dan diagram blok. 3.1

Objek Penelitian Objek penelitian yang digunakan pada Tugas Akhir adalah kain tenun, yaitu meliputi hal-hal sebagai berikut: 1.

Jenis Material yang Diteliti Jenis material yang diteliti pada Tugas Akhir adalah citra tenun yang diambil melalui kamera digital dengan sudut pengambilan gambar yang disesuaikan. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan bagian motif yang menjadi ciri khas dari setiap tenun. Citra tenun yang digunakan sebanyak 75 citra.

2.

Aspek Penelitian Aspek penelitian yang digunakan pada Tugas Akhir yaitu mengekstraksi fitur tekstur dari citra tenun dengan memanfaatkan Transformasi Wavelet Diskrit atau Discrete Wavelet Tansform (DWT) sehingga dapat menemukan citra tenun pada suatu database yang memiliki kemiripan dengan citra query menggunakan pengukuran kemiripan citra.

3.2

Peralatan Penelitian Peralatan penelitian yang digunakan untuk mengerjakan Tugas Akhir adalah: 1. Perangkat lunak utama yang digunakan untuk membuat aplikasi Temu Kembali Citra Tenun adalah MATLAB. 2. Personal Computer (PC) untuk menjalankan aplikasi dengan spesifikasi Prosesor Intel(R) Core(TM) i5-5200U CPU @ 2.20GHz 2.20 GHz. 23

24 3.3

Tahapan Penelitian Beberapa tahap yang dilakukan dalam melakukan penelitian pada Tugas Akhir adalah sebagai berikut:

1.

Studi Literatur Salah satu tujuan dilakukan studi literatur adalah untuk membantu mengidentifikasi masalah. Studi literatur pada proses pengerjaan Tugas Akhir dilakukan terhadap beberapa sumber, seperti abstrak hasil penelitian, jurnal dan buku referensi. Studi literatur juga dilakukan untuk mengumpulkan informasi yang terkait dengan penelitian, seperti tentang tenun, Content Based Image Retrieval (CBIR), tekstur, Transformasi Wavelet Diskrit dan pengukuran kemiripan citra.

2.

Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan Tugas Akhir. Data yang digunakan dalam Tugas Akhir berupa citra tenun dari beberapa daerah yang telah ditentukan.

3.

Perancangan dan Implementasi Aplikasi Temu Kembali Citra Tenun Setelah didapatkan data citra tenun, tahap selanjutnya adalah perancangan aplikasi beserta implementasinya. Aplikasi Temu Kembali Citra Tenun berbasis tekstur dirancang dengan menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit. Beberapa tahap utama yang dilakukan berupa baca citra, prapemrosesan citra, ekstraksi fitur tekstur dan pengukuran kemiripan citra.

4.

Pengujian dan Pembahasan Hasil Pengujian dilakukan dengan melakukan simulasi aplikasi Temu Kembali Citra Tenun berbasis fitur tekstur terhadap data citra tenun. Selanjutnya, dilakukan pembahasan

25 terhadap pengujian yang diperoleh. Tahap ini bertujuan untuk membantu memahami cara penggunaan aplikasi sekaligus menganalisis hasil pengujian. Selanjutnya, simpulan dan saran diuraikan berdasarkan analisis hasil pengujian dan pembahasan.

5.

Penulisan Laporan Tugas Akhir Seluruh proses maupun hasil yang didapatkan selama pengerjaan Tugas Akhir ditulis pada tahap ini.

3.4

Diagram Blok Beberapa tahap utama yang dilakukan pada proses temu kembali citra tenun adalah sebagai berikut: 1.

Baca Citra Baca citra adalah tahap awal untuk pengolahan citra digital. Tahap baca citra dilakukan pada citra tenun, yaitu berupa citra digital yang telah disimpan ke dalam media penyimpanan dan dimasukkan oleh pengguna ke aplikasi. Tahap baca citra dilakukan terhadap citra tenun di database dan citra query.

2.

Pra-Pemrosesan Citra Pra-pemrosesan citra merupakan tahap yang dilakukan untuk meningkatkan kualitas citra tenun sehingga dapat meningkatkan kemungkinan keberhasilan pada tahap pengolahan citra selanjutnya, yaitu ekstraksi fitur. Rangkaian pra-pemrosesan citra yang dapat dilakukan sebelum tahap ekstraksi fitur adalah resize citra dan konversi citra sehingga menjadi citra grayscale. Citra yang melewati tahap pra-pemrosesan adalah citra di database dan citra query.

26 3.

Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Tahap ekstraksi fitur tekstur dilakukan pada citra query dan citra di database. Ekstraksi fitur terdiri dari 2 proses, yaitu proses dekomposisi wavelet terhadap citra dan perhitungan nilai mean serta standar deviasi terhadap koefisien-koefisien wavelet hasil proses dekomposisi sebagai representasi dari vektor fitur. Setelah didapatkan dataset fitur citra dan fitur query, tahap selanjutnya adalah mengukur kemiripan fitur antara citra di database dan citra query.

4.

Pengukuran Kemiripan Citra Vektor jarak yang dihasilkan dari pengukuran kemiripan citra disimpan secara terurut, yaitu mulai dari jarak yang terkecil sampai jarak yang terbesar. Citra yang ditampilkan dari database adalah citra-citra yang memiliki tingkat kemiripan fitur tertinggi dengan citra query, yaitu citra yang menempati urutan awal atau citra yang memiliki jarak kecil.

Diagram blok proses temu kembali citra tenun ditunjukkan pada Gambar 3.1.

27

Citra Query

Citra di Database

Pra-Pemrosesan

Pra-Pemrosesan

Ekstraksi Fitur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit

Ekstraksi Fitur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit

Fitur Query

Dataset Fitur Pengukuran Kemiripan Citra

Citra Hasil

Gambar 3.1 Diagram Blok Proses Temu Kembali Citra Tenun

28

BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI Bab ini menjelaskan tentang perancangan aplikasi beserta implementasi dari semua tahap yang dirancang. Pembahasan perancangan aplikasi diawali dengan penjelasan tentang perancangan data, gambaran aplikasi secara umum, tahap baca citra, tahap pra-pemrosesan citra, tahap ekstraksi fitur tekstur menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit dan tahap pengukuran kemiripan citra. Subbab selanjutnya adalah pembahasan tentang implementasi aplikasi yang dimulai dari implementasi antarmuka sampai implementasi tahap-tahap yang telah dirancang sebelumnya. 4.1

Perancangan Aplikasi Tampilan aplikasi Temu Kembali Citra Tenun dibangun dengan tampilan yang sederhana. Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi tersebut adalah Matlab. 4.1.1 Perancangan Data Data yang digunakan pada aplikasi Temu Kembali Citra Tenun dibagi menjadi 3 macam, yaitu data masukan, data proses dan data keluaran. Data masukan adalah data citra tenun hasil pengambilan oleh kamera. Data proses adalah data ketika pemrosesan citra tenun sedang dilakukan. Sedangkan data keluaran berupa data citra hasil proses temu kembali citra tenun setelah dilakukan ekstraksi fitur tekstur menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit dan pengukuran kemiripan citra. 1.

Data Masukan Data masukan berupa citra tenun pada bagian motif yang memiliki ciri khas. Citra diambil menggunakan kamera dengan jarak dan sudut yang disesuaikan. Citra tenun terdiri dari 25 citra motif endek asal Bali, 25 citra motif rang-rang asal Jawa Tengah, 25 citra motif lurik asal Nusa Tenggara 29

30 Timur, dan 25 motif sikka asal Nusa Tenggara Barat. Sehingga, jumlah citra tenun seluruhnya adalah 100 citra. Citra tenun disimpan dalam format .jpg. 2.

Data Proses Data proses merupakan data yang digunakan dalam proses pengolahan data masukan. Data proses diperoleh dari hasil pengolahan data masukan sesuai dengan tahapan metode yang telah disusun. Data proses selengkapnya disajikan pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1 Data Proses Nama Data Tipe Data Citra RGB uint8 Citra Grayscale

double

Nilai Koefisien Wavelet

double

Nilai Mean dan Standar Deviasi

double

Vektor Fitur

double

Vektor Jarak

double

Keterangan Data berupa nilai piksel citra awal. Data ini merupakan citra hasil proses grayscalling terhadap citra awal. Data ini merupakan nilai hasil proses dekomposisi wavelet terhadap citra. Data berupa nilai hasil koefisien-koefisien wavelet yang telah diproses. Data ini merupakan matriks yang didapatkan dari nilai standar deviasi. Data ini merupakan hasil pengukuran kemiripan antara dataset vektor fitur dan vektor fitur query.

Tipe data uint8 adalah tipe data yang mempunyai rentang nilai 0-255 (bulat positif). Sedangkan, tipe data double merupakan tipe data primitif yang digunakan untuk

31 menyimpan bilangan pecahan dan memiliki jangkauan nilai antara -1,8 × 10308 sampai dengan -5,0 × 10-324 dan 5,0 × 10324 sampai dengan 1,8 × 10308. 3.

Data Keluaran Data keluaran aplikasi merupakan hasil retrieval atau temu kembali citra tenun. Data tersebut berupa sekumpulan citra tenun di database yang memiliki tingkat kemiripan fitur tertinggi dengan citra query.

4.1.2 Gambaran Aplikasi Secara Umum Gambaran aplikasi secara umum merupakan gambaran keseluruhan tahap yang dilakukan oleh aplikasi serta algoritmaalgoritma yang digunakan untuk mengerjakan masing-masing tahap tersebut. Terdapat 4 tahap utama dalam aplikasi Temu Kembali Citra Tenun, diantaranya adalah sebagai berikut: 1.

Tahap Baca Citra Tenun Tahap baca citra dilakukan pada citra tenun, yaitu berupa citra digital yang telah disimpan ke dalam media penyimpanan dan dimasukkan oleh pengguna ke aplikasi. Tahap baca citra dilakukan terhadap citra tenun di database dan citra query.

2.

Tahap Pra-Pemrosesan Tahap pra-pemrosesan adalah serangkaian proses untuk mempersiapkan citra tenun sebelum tahap ekstraksi fitur tekstur menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit. Tahap pra-pemrosesan citra meliputi beberapa proses, yaitu resize citra dan konversi citra sehingga menjadi citra grayscale. Citra yang melewati tahap pra-pemrosesan adalah citra di database dan citra query.

32 3.

Tahap Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Tahap ekstraksi fitur merupakan serangkaian proses yang dilakukan terhadap citra tenun yang sudah diproses sebelumnya untuk memperoleh fitur tekstur citra tenun sehingga dapat digunakan untuk tahap berikutnya. Tahap ekstraksi fitur dilakukan terhadap citra query dan citra di database. Hasil ekstraksi fitur terhadap citra di database akan disimpan dalam file Matlab dengan format .mat. Tahap ekstraksi fitur terdiri dari 2 proses, yaitu: a. Dekomposisi wavelet terhadap citra, adalah proses untuk mendapatkan koefisien-koefisien wavelet menggunakan Low Pass Filter (LPF) dan High Pass Filter (HPF). Proses tersebut dilakukan sampai level 4. b. Perhitungan vektor fitur citra, adalah proses untuk mendapatkan vektor fitur yang direpresentasikan menggunakan nilai mean dan standar deviasi. Nilai-nilai tersebut dihitung dari koefisien-koefisien wavelet hasil proses dekomposisi wavelet.

4.

Tahap Pengukuran Kemiripan Citra Tahap pengukuran kemiripan citra merupakan tahap untuk mendapatkan vektor jarak antara vektor fitur citra di database dan citra query secara terurut, yaitu mulai dari jarak yang terkecil sampai jarak yang terbesar. Citra di database yang ditampilkan adalah citra-citra yang memiliki tingkat kemiripan fitur tertinggi dengan citra query, yaitu citra-citra yang menempati urutan awal atau citra-citra yang memiliki jarak kecil.

Gambaran rangkaian proses aplikasi Temu Kembali Citra Tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit dapat dilihat pada Gambar 4.1 dan Gambar 4.2.

33

Baca Citra Citra di Database Pra-Pemrosesan Resize Citra

Grayscalling Citra Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit

Citra Masukan

Dekomposisi Citra sampai Level 4

Buat Vektor Fitur

Dataset Fitur

Gambar 4.1 Diagram Alir Proses Temu Kembali pada Citra Tenun di Database

34

Dataset Fitur

Baca Citra

Citra Query

Pra-Pemrosesan

Resize Citra

Grayscalling Citra

Citra Masukan Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit

Dekomposisi Citra sampai Level 4

Buat Vektor Fitur

Pengukuran Kemiripan Citra

Fitur Query

Ukur Kemiripan

Urutkan Kemiripan

Citra Hasil

Gambar 4.2 Diagram Alir Proses Temu Kembali Citra Tenun

35 4.1.3 Tahap Baca Citra Tenun Baca citra tenun merupakan tahap awal yang dilakukan terhadap citra yang telah diakuisisi oleh pengguna. Akuisisi citra tenun merupakan proses pengambilan citra tenun menggunakan kamera digital sehingga dapat dilakukan serangkaian proses terhadap citra tersebut. Pengambilan gambar dilakukan dengan melakukan pengaturan posisi kain tenun dan kamera agar mengasilkan lingkungan yang sesuai. Lingkungan yang sesuai meliputi pencahayaan yang cukup, jarak antara kamera dan kain tenun dan bagian kain yang menonjolkan ciri khas motif. Hal ini bertujuan agar diperoleh citra tenun yang lebih mudah diproses nantinya. Citra tenun tersebut disimpan dalam format .jpg. Data citra tenun yang diperoleh adalah sebanyak 100 citra yang terdiri dari 25 citra motif endek asal Bali, 25 citra motif rangrang asal Jawa Tengah, 25 citra motif lurik asal Nusa Tenggara Timur, dan 25 motif sikka asal Nusa Tenggara Barat. Citra tersebut digunakan dalam tahap baca citra dari rangkaian proses temu kembali citra tenun. 4.1.4 Tahap Pra-Pemrosesan Citra Tenun Sebelum memperoleh fitur suatu citra, terlebih dahulu dilakukan pra-pemrosesan untuk memastikan data yang akan diekstraksi merupakan data yang baik. Proses-proses tersebut diantaranya adalaah sebagai berikut: 1. Proses resize, yaitu proses untuk mengubah ukuran panjang dan lebar citra yang telah diakuisisi. Citra tenun awal dilakukan proses resize sehingga direpresentasikan ke dalam matriks berukuran 128x128 piksel. 2. Proses grayscalling, yaitu proses mengubah citra berwarna (RGB) menjadi citra gray atau citra yang memiliki nilai keabuan. Proses grayscalling mengubah citra RGB yang memiliki tiga chanel warna, yaitu chanel warna merah, hijau dan biru menjadi citra grayscale. Setelah citra tenun melalui proses grayscalling, dapat dilanjutkan ke tahap ekstraksi fitur tekstur.

36 4.1.5 Tahap Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Tranformasi Wavelet Diskrit Ekstraksi fitur pada citra tenun bertujuan untuk menentukan fitur atau ciri suatu citra tenun sehingga dapat dibedakan antara citra tenun yang satu dengan yang lainnya. Fitur yang diekstraksi dari citra tenun adalah fitur tekstur. Metode Transformasi Wavelet Diskrit merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur tekstur suatu citra, khususnya citra tenun. Tahap ini merupakan pemilihan jenis wavelet yang digunakan, yaitu Wavelet Haar, Wavelet Daubechies 4, Wavelet Symmlet 2 atau Wavelet Coiflet 1. Proses-proses yang dilakukan untuk mengekstraksi citra adalah sebagai berikut: 1. Mendekomposisi citra tenun hasil pra-pemrosesan sampai level 4. 2. Menghitung vektor fitur yang direpresentasikan dengan nilai mean dan standar deviasi dari nilai-nilai koefisien wavelet hasil proses dekomposisi. Berikut penjelasan dari kedua proses yang dilakukan untuk mengekstraksi citra. 1.

Proses Dekomposisi Algoritma dekomposisi Transformasi Wavelet Diskrit adalah membagi atau mendekomposisi sebuah dimensi sinyal menjadi dua bagian, disebut bagian dengan frekuensi tinggi dan frekuensi rendah. Sebuah sinyal dilewatkan melalui High Pass Filter (HPF) dan Low Pass Filter (LPF). Selanjutnya dilakukan proses sub-band, yaitu mengambil sample dari setengah keluaran pada masing-msing filter tersebut. Sehingga, proses dekomposisi level 1 menghasilkan 4 buah sub-band. Tugas Akhir ini melakukan proses dekomposisi sampai level 4. Untuk melakukan proses dekomposisi lebih dari satu kali, proses dekomposisi selanjutnya dilakukan pada sub-band frekuensi rendah – frekuensi rendah atau LL. Sehingga, dengan dekomposisi

37 level 4 didapatkan 16 sub-band. Selanjutnya, nilai standar deviasi dari setiap sub-band dapat dihitung. 2.

Proses Perhitungan Vektor Fitur Vektor fitur citra hasil dekomposisi dengan wavelet diperoleh dengan menghitung mean dan standar deviasi yang terdapat pada setiap sub-band. Untuk membuat dataset vektor fitur citra, proses ini dilakukan secara berulang terhadap semua citra yang berada dalam database. Nilai mean dan standar deviasi inilah yang kemudian disimpan ke dalam dataset vektor fitur sebagai representasi fitur tekstur dari setiap citra.

4.1.6 Tahap Pengukuran Kemiripan Citra Tenun Tahap pengukuran kemiripan citra antara vektor fitur citra query dengan vektor fitur citra di database akan menghasilkan rentang jarak kemiripan pada setiap sub-band citra query dengan citra di database. Semakin kecil rentang jarak, maka kedua citra semakin mirip. Rentang jarak yang berupa vektor tersebut disimpan secara terurut dimulai dari jarak yang terkecil. Citra yang ditampilkan adalah citra yang memiliki kemiripan tekstur dengan citra query, yaitu citra dengan jarak yang kecil atau mendekati 0. Tugas Akhir ini menggunakan 3 metode perhitungan jarak, yaitu jarak Euclidean, jarak Manhattan dan jarak Canberra. Ketiga metode perhitungan jarak digunakan sebagai perbandingan. Selanjutnya, terdapat 2 pilihan cara untuk menampilkan citra di database yang memiliki tingkat kemiripan fitur tertinggi dengan citra query, diantaranya adalah sebagai berikut: 1. Mengatur jumlah citra yang ingin ditampilkan, mulai dari 1 citra sampai 15 citra. 2. Mengatur nilai ambang batas atau threshold untuk membatasi jumlah citra yang ditampilkan.

38 4.2

Implementasi Perancangan aplikasi yang telah dibangun, selanjutnya diimplementasikan pada bahasa pemrograman menggunakan software Matlab. Pembahasan dalam implementasi aplikasi meliputi implementasi antarmuka (interface) aplikasi, implementasi tahap baca citra, implementasi tahap pra-pemrosesan citra, implementasi tahap ekstraksi fitur tekstur menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit, dan tahap pengukuran kemiripan citra dengan metode pengukuran kemiripan. 4.2.1 Implementasi Antarmuka Antarmuka aplikasi pada Tugas Akhir dibangun dengan menggunakan form dan kontrol yang terdapat pada Matlab. Adapun antarmuka-antarmuka yang diimplementasikan untuk menunjang penelitian Tugas Akhir adalah sebagai berikut: 1. Antarmuka Utama Antarmuka Utama merupakan antarmuka yang berisi menumenu untuk menampilkan antarmuka-antarmuka lainnya dalam aplikasi. Hasil implementasi antarmuka Utama ditunjukkan pada Gambar 4.3.

Gambar 4.3 Antarmuka Utama

39 Antarmuka Utama dibuat dalam bentuk sederhana yang terdiri dari 3 bagian, yaitu title bar, menu bar dan main window. Title bar merupakan bagian yang menunjukkan judul antarmuka yang sedang ditampilkan. Di bawah title bar terdapat menu bar yang berisi sederet menu yang digunakan dalam apikasi. Sedangkan Main window merupakan bagian antarmuka yang digunakan untuk menampilkan berbagai antarmuka lain di dalam aplikasi. Kegunaan menu-menu yang ditampilkan pada halaman utama pada aplikasi disajikan dalam Tabel 4.2. Tabel 4.2 Kegunaan Menu Aplikasi Menu Kegunaan Halaman Utama Mengembalikan tampilan aplikasi ke halaman utama. Proses dan Uji Melakukan proses terhadap data masukan yang kemudian semua data disimpan dalam aplikasi dan melakukan pengujian, pengamatan, serta penilaian terhadap aplikasi, seberapa baik hasil yang didapatkan pada data masukan tertentu. Keluar Keluar dari aplikasi. 2.

Antarmuka Proses dan Uji Antarmuka Proses dan Uji berguna untuk melakukan proses terhadap data masukan yang kemudian semua data disimpan dalam aplikasi dan melakukan pengujian, pengamatan, serta penilaian terhadap aplikasi, seberapa baik hasil yang didapatkan pada data masukan tertentu. Seperti antarmuka Utama, antarmuka Proses dan Uji juga memiliki menu file yang dapat digunakan untuk mempermudah proses uji coba. Hasil implementasi antarmuka Proses dan Uji ditunjukkan pada Gambar 4.4.

40

Gambar 4.4 Antarmuka Proses dan Uji Antarmuka Proses dan Uji memiliki 6 panel yang masingmasing berisi beberapa push button, pop-up menu, edit text atau axes. Komponen-komponen tersebut memiliki fungsi yang berbeda-beda sebagai berikut: 1.

Panel ‘Input Dataset’ a. Pop-up menu ‘Pilih Wavelet’, terdiri dari 4 pilihan menu yaitu Wavelet Haar, Wavelet Daubechies, Wavelet Symlets dan Wavelet Coiflets. Masing-masing dari pilihan menu tersebut digunakan untuk menentukan jenis wavelet yang akan digunakan ketika ekstraksi data citra dilakukan. b. Push Button ‘Pilih Direktori Citra’, digunakan untuk memilih folder citra tenun yang tersimpan pada komputer. Setelah folder citra tersebut dipilih, maka dapat diproses dan disimpan sebagai dataset. c. Push Button ‘Buat Dataset’, digunakan untuk melakukan pemrosesan terhadap data citra pada folder yang telah dipilih. Pemrosesan tersebut meliputi proses resize, proses grayscalling dan proses ekstraksi citra. Proses ekstraksi dilakukan sesuai dengan jenis wavelet yang

41 telah dipilih sebelumnya. Apabila push button tersebut dipilih, maka akan dilakukan pemrosesan selama beberapa saat. Hasil dari pemrosesan tersebut berupa dataset fitur citra yang dapat disimpan pada aplikasi dalam format .mat oleh pengguna. d. Push Button ‘Load Dataset’, digunakan untuk memuat atau mengambil dataset fitur citra tenun yang telah tersimpan pada aplikasi. 2.

Panel ‘Input Query’ a. Pop-up menu ‘Pilih Wavelet’, terdiri dari 4 pilihan menu yaitu Wavelet Haar, Wavelet Daubechies, Wavelet Symlets dan Wavelet Coiflets. Seperti pada panel ‘Input Dataset’, masing-masing dari pilihan menu tersebut digunakan untuk menentukan jenis wavelet yang akan digunakan ketika ekstraksi citra dilakukan, namun hanya untuk citra query. b. Push button ‘Pilih Citra Query’, digunakan untuk memasukkan citra query yang tersimpan pada komputer dan melakukan pemrosesan terhadap citra tersebut. Pemrosesan yang dilakukan sama seperti pemrosesan ketika membuat dataset, yaitu meliputi proses resize, proses grayscalling dan proses ekstraksi citra. Proses ekstraksi dilakukan sesuai dengan jenis wavelet yang telah dipilih sebelumnya. Hasil dari pemrosesan tersebut berupa fitur citra query yang langsung tersimpan pada aplikasi.

3.

Panel ‘Ukuran Kemiripan’ Terdapat 3 pilihan metode perhitungan jarak yang dapat digunakan untuk melakukan proses pengukuran kemiripan citra terhadap dataset fitur dan fitur query yang telah tersimpan. Pilihan metode tersebut diantaranya adalah jarak Euclidean, jarak Manhattan dan jarak Canberra.

42 4.

Panel ‘Atur Jumlah Citra Kembali’ a. Pop-up menu ‘Jumlah Citra’, terdapat 15 angka pilihan yaitu angka 1 sampai 15. Pilihan angka tersebut digunakan untuk menentukan jumlah citra yang akan ditampilkan pada axes sebagai citra dari database yang memiliki kemiripan fitur tertinggi dengan citra query. b. Push button ‘Temukan Citra’ warna coklat, digunakan untuk melakukan pemrosesan terhadap dataset citra tenun dan citra query yang telah dipilih sebelumnya dengan menggunakan metode wavelet dan metode pengukuran kemiripan yang juga telah dipilih, sehingga dapat ditemukan citra di database yang memiliki kemiripan fitur tertinggi dengan citra query. Hasil pencarian citra tersebut akan ditampilkan sesuai dengan nilai jumlah citra dicari yang ditentukan oleh pengguna.

5.

Panel ‘Atur Threshold’ a. Edit text ‘Threshold’, digunakan untuk memasukkan nilai threshold atau nilai ambang batas tertentu pada aplikasi. Nilai threshold berpengaruh pada jumlah citra yang ditampilkan pada axes, yaitu hanya citra dari database yang memiliki kemiripan fitur tertinggi dengan citra query dan memiliki nilai vektor jarak atau nilai kemiripan yang tidak melebihi nilai threshold. b. Push button ‘Temukan Citra’ warna hijau, sama seperti ‘Temukan Citra’ warna coklat, digunakan untuk melakukan pemrosesan terhadap dataset fitur citra tenun dan citra query yang telah dipilih sebelumnya dengan menggunakan metode wavelet dan metode pengukuran kemirirpan yang juga telah dipilih, sehingga dapat ditemukan citra d database yang memiliki kemiripan fitur tertinggi dengan citra query. Namun, hasil pencarian citra yang akan ditampilkan bergantung pada nilai threshold atau nilai ambang batas yang ditentukan oleh pengguna.

43 6. Axes ‘Hasil Temu Kembali Citra Tenun’ Sebagai tempat untuk menampilkan citra query beserta hasil keseluruhan proses, yaitu citra-citra yang ditampilkan sebagai citra di database yang mirip dengan citra query. 4.2.2 Implementasi Tahap Baca Citra Tenun Tahap baca citra digunakan untuk mendapatkan citra tenun yang telah tersimpan sebelumnya. Tahap ini tidak dilakukan secara otomatis, tapi membutuhkan interaksi pengguna untuk mencari dan mengambil citra yang dibutuhkan dari media penyimpanan. Terdapat 2 tahap baca citra, yaitu tahap baca citra pada folder citra untuk membuat dataset dan tahap baca citra untuk citra query. Kedua tahap tersebut masing-masing diimplementasikan menjadi sebuah program ke dalam fungsi-fungsi berikut: image = imread(fullfile(handles.folder_name, jpg_files(jpg_counter+1).name)); queryImage = imread(fullfile(pathstr,strcat(name,ext)));

Masing-masing fungsi di atas dijalankan ketika salah satu push button jenis wavelet dipilih. 4.2.3 Implementasi Tahap Pra-Pemrosesan Citra Tenun Tahap pra-pemrosesan pada Tugas Akhir terdiri dari beberapa proses yang akan mempengaruhi tahap selanjutnya, begitu juga dengan hasil yang akan didapatkan. Proses-proses tersebut diantaranya adalah proses resize dan grayscalling. 1.

Implementasi Proses Resize Proses resize bertujuan mengubah ukuran citra menjadi citra normal sesuai dengan yang diinginkan sehingga setiap citra akan

44 berukuran sama sebelum dilakukan proses selanjutnya. Proses resize terhadap citra menggunakan fungsi pada matlab sebagai berikut : image = imresize(image, [128 128]);

Hasil dari proses resize adalah data keluaran berukuran 128x128 piksel. 2.

Implementasi Proses Grayscalling Proses grayscalling bertujuan untuk mengubah citra berwarna menjadi citra dalam bentuk grayscale. Proses tersebut juga dapat menggunakan fungsi pada matlab dengan fungsi rgb2gray. imgGray = double(rgb2gray(image))/255;

Data keluaran fungsi tersebut adalah citra tenun dalam bentuk grayscale atau citra tenun yang memiliki derajat keabuan. 4.2.4 Implementasi Tahap Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Tranformasi Wavelet Diskrit Setelah dilakukan pra-pemrosesan, tahap selanjutnya adalah ekstraksi fitur tekstur. Tahap ekstraksi bertujuan untuk mendapatkan vektor fitur dari citra tenun sehingga dapat dilakukan tahap pengukuran kemiripan citra dengan baik. Citra grayscale hasil pra-pemrosesan digunakan sebagai input atau masukan dalam tahap ekstraksi fitur tekstur dengan Transformasi Wavelet Diskrit sampai level 4. Terdapat 4 pilihan jenis wavelet yang digunakan, yaitu Wavelet Haar, Wavelet Daubechies 4, Wavelet Symmlet 2 dan Wavelet Coiflet 1. Masingmasing jenis wavelet untuk ekstraksi tersebut diimplementasikan menjadi sebuah program dalam fungsi-fungsi berikut:

45 function waveletMoments = waveletHaarTransform(image) function waveletMoments = waveletDaubechiesTransform(image) function waveletMoments = waveletSymletsTransform(image) function waveletMoments = waveletCoifletsTransform(image)

Keluaran fungsi-fungsi tersebut adalah vektor fitur yang merupakan nilai mean dan standar deviasi dari koefisien wavelet. Kode selengkapnya dari masing-masing fungsi tersebut disajikan pada Lampiran A1, A2, A3 dan A4. 4.2.5 Implementasi Tahap Pengukuran Kemiripan Citra Tenun Tahap selanjutnya adalah pengukuran kemiripan terhadap vektor fitur hasil tahap ekstraksi. Jarak antara setiap fitur citra di dataset dan fitur citra query dihitung menggunakan salah satu metode pengukuran kemiripan yang disediakan, yaitu jarak Euclidean, jarak Manhattan dan Jarak Canberra. Implementasi tahap pengukuran kemiripan tersebut berupa fungsi-fungsi sebagai berikut:

46 function Euclidean(numOfReturnedImages, queryImageFeatureVector, dataset) function Manhattan(numOfReturnedImages, queryImageFeatureVector, dataset) function Canberra(numOfReturnedImages, queryImageFeatureVector, dataset)

Fungsi-fungsi tersebut menghasilkan nilai kemiripan yang belum terurut. Selanjutnya, nilai kemiripan yang telah didapatkan harus melalui proses pengurutan dari nilai terkecil sampai nilai terbesar agar bisa menampilkan citra tenun dari database yang termirip dengan citra tenun query. Proses tersebut diimplementasikan pada program ke dalam fungsi berikut: [sortedDist indxs] = sortrows(A)

Variabel A merupakan variabel yang berisi vektor kemiripan yang belum terurut. Selanjutnya, untuk menampilkan citra tenun termirip yaitu fitur citra pada dataset yang memiliki tingkat kemiripan fitur tertinggi dengan mengambil urutan pertama sampai urutan ke-15 atau dengan menggunakan nilai threshold. Nilai threshold merupakan nilai ambang batas yang membatasi jumlah citra termirip yang ditampilkan. Kode selengkapnya disajikan pada Lampiran B1, B2 dan B3 untuk proses pengukuran kemiripan dengan mengatur jumlah citra kembali. Sedangkan Lampiran B4, B5 dan B6 untuk proses pengukuran kemiripan dengan mengatur nilai threshold.

BAB V PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN HASIL Bab ini menjelaskan tentang proses pengujian yang dilakukan terhadap aplikasi Temu Kembali Citra Tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit beserta pembahasannya. Pengujian terhadap aplikasi dilakukan untuk mengetahui unjuk kerja aplikasi secara keseluruhan dalam menjalankan fungsi-fungsi yang diinginkan. Bab ini diakhiri dengan pembahasan hasil pengujian yang telah dilakukan. 5.1

Pengujian Aplikasi Pengujian aplikasi dimulai dengan pengenalan lingkungan pengujian aplikasi yang digunakan. Selanjutnya, dijelaskan mengenai hasil pengujian terhadap aplikasi yang telah diimplementasikan pada bab sebelumnya, yaitu pengujian tahap baca citra, tahap pra-pemrosesan, tahap ekstraksi fitur tekstur menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit dan pengukuran kemiripan citra dengan beberapa parameter. 5.1.1 Lingkungan Pengujian Aplikasi Lingkungan pengujian aplikasi Temu Kembali Citra Tenun meliputi perangkat keras dan perangkat lunak komputer. Detail perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 5.1. Tabel 5.1 Lingkungan Pengujian Aplikasi Jenis Perangkat Detail Perangkat Perangkat Keras Prosesor : Intel® Core(TM) i55200U CPU @ 2.20GHz 2.20 GHz Memory : 4 GB DDR3 Perangkat Lunak Sistem Operasi : Windows 10 Pro 64-bit Tools : MATLAB

47

48 5.1.2 Pengujian Tahap Baca Citra Tenun Pengujian tahap baca citra dilakukan terhadap data citra tenun yang akan digunakan sebagai bahan dasar untuk proses citra selanjutnya. Data yang digunakan secara keseluruhan berjumlah 100 citra. Data tersebut dibagi menjadi 2 jenis, yaitu 80% dari citra keseluruhan atau sebanyak 80 citra sebagai citra di database dan 20% sisanya atau sebanyak 20 citra sebagai query. Masing-masing citra berukuran 300x300 piksel. Kedua jenis data citra tersebut terdiri dari 4 kelompok dengan setiap kelompok terdiri dari sejumlah citra sejenis yang selanjutnya dikatakan relevan. Detail data citra yang digunakan disajikan pada Tabel 5.2. Tabel 5.2 Kelompok Citra Tenun Kelompok Nama Semantik 1 Tenun Bali 2 Tenun Jawa Tengah 3 Tenun NTT 4 Tenun NTB

Database 20 20 20 20

Query 5 5 5 5

Gambar 5.1 menunjukkan gambar hasil tahap baca citra tenun dari masing-masing kelompok.

(a)

(b)

(c)

(d)

Gambar 5.1 Hasil Baca Citra Tenun. (a) Citra Tenun Bali; (b) Citra Tenun Jawa Tengah; (c) Citra Tenun NTT; (d) Citra Tenun NTB.

49 5.1.3 Pengujian Tahap Pra-Pemrosesan Citra Tenun Pengujian tahap pra-pemrosesan bertujuan untuk mengetahui bahwa pra-pemrosesan terhadap citra sudah benar sehingga data yang dihasilkan dipastikan dapat menjadi data masukan pada tahap berikutnya. Tahap pra-pemrosesan terdiri dari proses resize citra dan proses grayscalling citra. Hasil prapemrosesan ditunjukkan pada Gambar 5.2. 1.

Pengujian proses resize Pengujian proses resize bertujuan untuk mengetahui bahwa aplikasi telah mengubah ukuran piksel citra tenun menjadi 128x128. 2.

Pengujian grayscalling Pengujian grayscalling bertujuan untuk mengetahui bahwa aplikasi telah mengubah citra tenun hasil proses resize yang masih dalam bentuk citra berwarna menjadi citra grayscale.

(a)

(b)

(c)

(d)

Gambar 5.2 Hasil Pra-Pemrosesan Resize dan Grayscalling. (a) Citra Tenun Bali; (b) Citra Tenun Jawa Tengah; (c) Citra Tenun NTT; (d) Citra Tenun NTB. 5.1.4 Pengujian Tahap Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Pengujian tahap ekstraksi fitur tekstur menggunakan data citra tenun yang telah melalui tahap pra-pemrosesan. Data masukan yang telah diproses sebelumnya berupa citra grayscale tenun. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan terhadap seluruh data citra

50 grayscale, yaitu sejumlah 100 citra. Data masukan tersebut didekomposisi sampai level 4 menggunakan 4 wavelet yang berbeda, yaitu Wavelet Haar, Wavelet Daubechies 4, Wavelet Symlets 2 dan Wavelet Coiflets 1. Hasil dekomposisi terhadap Gambar 5.2 (a) sebagai citra query disajikan pada Tabel 5.3. Tabel 5.3 Hasil Dekomposisi Wavelet Level 1 sampai Level 4 Jenis Level 1 Level 2 Level 3 Level 4 Wavelet Haar

Daub 4

Sym 2

Coif 1

Selanjutnya, hasil dekomposisi yang berupa koefisien wavelet digunakan untuk menghitung nilai mean dan standar

51 deviasi sebagai representasi dari fitur citra. Sehingga, tahap ekstraksi fitur tekstur menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit menghasilkan 4 data keluaran yaitu fitur yang berupa vektor kolom dengan ukuran berbeda. Ukuran vektor kolom yang dihasilkan dari ekstraksi terhadap citra di database dengan masing-masing wavelet yang digunakan disajikan pada Tabel 5.3. Tabel 5.4 Hasil Ekstraksi Fitur Tekstur Citra di Database Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Jenis Waktu Value Wavelet Komputasi Haar 80 x 17 double 2,87 detik Daub 4 80 x 29 double 3,02 detik Sym 2 80 x 21 double 2,90 detik Coif 1 80 x 25 double 2,95 detik Data keluaran dari tahap ekstraksi fitur tekstur terhadap citra di database disimpan dalam file Matlab dengan format .mat. Sedangkan ukuran vektor kolom yang dihasilkan dari tahap ekstraksi terhadap setiap citra query dengan masing-masing wavelet yang digunakan secara terurut seperti pada Tabel 5.3 adalah 1 x 17 double, 1 x 29 double, 1 x 21 double, 1 x 25 double. Kedua hasil tahap ekstraksi yang berupa fitur tersebut digunakan sebagai data masukan dalam tahap pengukuran kemiripan citra. 5.1.5 Pengujian Tahap Pengukuran Kemiripan Citra Tenun Pengujian tahap pengukuran kemiripan citra tenun dilakukan dengan membandingkan nilai-nilai kemiripan yang berupa jarak antara fitur citra dataset dengan fitur citra query. Nilai jarak yang terkecil menunjukkan kemiripan tertinggi antara citra di database dengan citra query. Pengujian dilakukan terhadap 5 citra tenun dari setiap kelompok atau dari setiap daerah. Sehingga, citra query yang diuji adalah sebanyak 20 citra tenun. Setiap citra query dibandingkan dengan 80 citra tenun di database untuk setiap jenis wavelet.

52 Pengujian tahap pengukuran kemiripan citra dilakukan dengan menggunakan metode perhitungan jarak, diantaranya adalah jarak Euclidean, jarak Manhattan dan jarak Canberra. Selanjutnya, terdapat 2 pilihan cara pengujian untuk menampilkan citra di database yang memiliki tingkat kemiripan fitur tertinggi dengan citra query, diantaranya adalah sebagai berikut: 1.

Pengujian dengan mengatur jumlah citra yang ingin ditampilkan

Tabel 5.5 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah yang Ingin Ditampilkan Citra Hasil Query Temu Kembali

Tabel 5.5 menunjukkan kumpulan citra tenun yang didapatkan sebagai hasil tahap pengukuran kemiripan fitur citra dengan mengatur jumlah citra hasil sebanyak 6 citra. Pengujian dilakukan menggunakan Wavelet Haar dan Jarak Euclidean. Data keluaran dari tahap pengukuran kemiripan fitur citra berupa nilai jarak antara fitur query dengan dataset fitur yang telah terurut dari nilai terkecil sampai terbesar. Citra-citra yang memiliki nilai jarak terkecil akan ditampilkan sebagai citra yang memiliki

53 kemiripan tertinggi dengan citra query. Seperti pada Tabel 5.5, ditampilkan 6 citra yang memiliki kemiripan tertinggi dengan citra query. Namun, diantara 6 citra yang telah ditampilkan terdapat 2 citra yang tidak relevan dengan citra query, yaitu citra ke-5 dan citra ke-6. 2.

Pengujian dengan mengatur nilai ambang batas atau threshold Untuk mengatasi permasalahan pada pengujian dengan mengatur jumlah citra yang ingin ditampilkan, dibutuhkan nilai threshold atau nilai ambang batas sehingga dapat memperkecil nilai error. Nilai threshold dibandingkan dengan nilai jarak mulai dari nilai yang terkecil. Apabila nilai jarak lebih kecil dari nilai threshold, maka citra relevan dengan citra query. Namun, apabila nilai jarak lebih besar dari nilai threshold, maka menunjukkan bahwa citra tidak relevan dengan citra query. Tabel 5.6 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold Citra Hasil Query Temu Kembali

Hasil tahap pengukuran kemiripan fitur citra untuk citra query yang sama dengan pengujian sebelumnya, dengan nilai

54 threshold 2,7 ditunjukkan pada Tabel 5.6. Pengujian dilakukan menggunakan Wavelet Haar dan Jarak Euclidean. Selanjutnya, pengujian dilakukan dengan mengubah-ubah nilai threshold yang digunakan. Hal ini bertujuan untuk menentukan nilai threshold terbaik sehingga tahap pengukuran kemiripan citra dapat mencapai hasil optimal. Nilai-nilai threshold tersebut didapatkan dari hasil pengukuran kemiripan antara masing-masing citra di database. Pengujian dilakukan terhadap 20 citra query untuk setiap metode perhitungan jarak. Perhitungan persentase nilai presisi dilakukan untuk mengukur ketepatan dari hasil pengujian yang didapatkan. Persentase nilai Presisi (P) dari satu citra query dirumuskan sebagai berikut [15]: 𝑃(𝑘) =

𝑛𝑘 𝑥 100 𝐿

(5.1)

dengan 𝑛𝑘 adalah jumlah citra yang relevan pada citra query ke-k yang ditampilkan dan 𝐿 adalah jumlah citra yang ditampilkan. Sedangkan rata-rata persentase nilai presisi (𝜇𝑃 ) dirumuskan sebagai berikut: 𝜇𝑃 =

∑𝑚 𝑖=1 𝑃𝑖 𝑚

(5.2)

dengan 𝑚 adalah jumlah citra query yang diuji. Hasil pengujian untuk masing-masing metode jarak, yaitu jarak Euclidean, jarak Manhattan dan jarak Canberra dengan nilai threshold dan jenis wavelet yang berbeda disajikan pada tabeltabel berikut: 1.

Pengujian dengan jarak Euclidean Hasil pengukuran kemiripan citra menggunakan jarak Euclidean dengan nilai threshold dan jenis wavelet yang berbeda ditunjukkan pada Tabel 5.7.

55 Tabel 5.7 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra Menggunakan Jarak Euclidean Citra Rata-Rata Jenis Nilai Citra Tidak Persentase Wavelet Threshold Relevan Relevan Presisi 3,0 111 33 83,59% 3,1 114 40 81,27% Haar 3,2 120 48 78,55% 3,3 127 61 74,28% 5,8 114 117 58,24% 5,9 116 122 57,40% Daub 4 6,0 117 123 57,29% 6,1 118 125 55,85% 5,1 143 91 66,27% 5,2 144 92 65,82% Sym 2 5,3 146 93 65,77% 5,4 147 100 64,22% 5,2 114 93 64,32% 5,3 116 94 63,43% Coif 1 5,4 124 96 64,19% 5,5 126 98 63,94% Hasil pengukuran dengan jarak Euclidean menunjukkan rata-rata persentase presisi terbesar untuk Wavelet Haar adalah 83,59% dengan nilai threshold 3,0, untuk Wavelet Daubechies 4 adalah 58,24% dengan nilai threshold 5,8, untuk Wavelet Symlets 2 adalah 66,27% dengan nilai threshold 5,1 dan untuk Wavelet Coiflets 1 adalah 64,32% dengan nilai threshold 5,2. Hasil perbandingan presisi menunjukkan bahwa Wavelet Haar memperoleh rata-rata persentase presisi terbesar, yaitu 83,59%. Sedangkan Wavelet Daubechies 4 memperoleh rata-rata persentase presisi terkecil, yaitu 58,24%.

56 2.

Pengujian dengan jarak Manhattan Hasil pengukuran kemiripan citra menggunakan jarak Manhattan dengan nilai threshold dan jenis wavelet yang berbedabeda ditunjukkan pada Tabel 5.8. Tabel 5.8 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra Menggunakan Jarak Manhattan Citra Rata-Rata Jenis Nilai Citra Tidak Persentase Wavelet Threshold Relevan Relevan Presisi 9.4 110 28 85,41% 9.5 110 28 85,41% Haar 9.6 111 32 83,41% 9.7 112 33 82,88% 27,9 133 121 58,37% 28,0 133 121 58,37% Daub 4 28,1 133 122 57,62% 28,2 133 122 57,62% 19,8 178 76 73,95% 19,9 178 76 73,95% Sym 2 20,0 178 76 73,95% 20,1 178 77 73,79% 22,5 134 103 63,03% 22,6 135 104 62,81% Coif 1 22,7 136 104 62,98% 22,8 136 106 62,62% Hasil pengukuran dengan jarak Manhattan menunjukkan rata-rata persentase presisi terbesar untuk Wavelet Haar adalah 85,41% dengan nilai threshold 9,4, untuk Wavelet Daubechies 4 adalah 58,37% dengan nilai threshold 27,9, untuk Wavelet Symlets 2 adalah 73,95% dengan nilai threshold 19,8 dan untuk Wavelet Coiflets 1 adalah 63,03% dengan nilai threshold 22,5. Hasil perbandingan presisi menunjukkan bahwa Wavelet Haar memperoleh rata-rata persentase presisi terbesar, yaitu

57 85,41%. Sedangkan Wavelet Daubechies 4 memperoleh rata-rata persentase presisi terkecil, yaitu 58,37%. 3.

Pengujian dengan jarak Canberra Hasil pengukuran kemiripan citra menggunakan jarak Canberra dengan nilai threshold dan jenis wavelet yang berbedabeda ditunjukkan pada Tabel 5.9. Tabel 5.9 Hasil Pengukuran Kemiripan Citra Menggunakan Jarak Canberra Citra Rata-Rata Jenis Nilai Citra Tidak Persentase Wavelet Threshold Relevan Relevan Presisi 3,8 178 79 73,21% 3,9 180 82 72,55% Haar 4,0 180 83 72,33% 4,1 184 83 72,33% 6,2 149 99 65,03% 6,3 150 99 65,33% Daub 4 6,4 152 101 65,26% 6,5 153 102 65,35% 4,5 164 88 70,08% 4,6 164 94 68,48% Sym 2 4,7 164 94 68,48% 4,8 165 94 68,67% 5,5 154 95 66,42% 5,6 154 96 66,14% Coif 1 5,7 155 96 66,14% 5,8 155 96 66,14% Hasil pengukuran dengan jarak Canberra menunjukkan ratarata persentase presisi terbesar untuk Wavelet Haar adalah 73,21% dengan nilai threshold 3,8, untuk Wavelet Haar adalah 65,35% dengan nilai threshold 6,5, untuk Wavelet Symlets 2 adalah

58 70,08% dengan nilai threshold 4,5 dan untuk Wavelet Coiflets 1 adalah 66,42% dengan nilai threshold 5,5. Hasil perbandingan presisi menunjukkan bahwa Wavelet Haar memperoleh rata-rata persentase presisi terbesar, yaitu 73,21%. Sedangkan Wavelet Daubechies 4 memperoleh rata-rata persentase presisi terkecil, yaitu 65,42%. 5.2

Pembahasan Hasil Pembahasan hasil pengujian digunakan untuk mengetahui kinerja aplikasi temu kembali citra tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit. Berdasarkan hasil yang telah didapatkan pada subbab sebelumnya, aplikasi berhasil melakukan proses temu kembali citra tenun berdasarkan tingkat kesesuaian antara citra query dengan citra di database. Perhitungan persentase presisi dilakukan terhadap semua citra query dengan setiap jenis wavelet dan pengukuran kemiripan citra. Wavelet Haar menghasilkan rata-rata persentase presisi terbesar untuk setiap pengukuran kemiripan citra, yaitu sebesar 83,59% untuk metode jarak Euclidean, 85,41% untuk metode jarak Manhattan, dan 73,21% untuk metode jarak Canberra. Selanjutnya, pengujian dilakukan untuk membandingkan hasil yang diperoleh dari setiap level proses dekomposisi. Pengujian dilakukan menggunakan Wavelet Haar dan metode jarak Manhattan. Tabel 5.10 Perbandingan Presisi dari Dekomposisi Level 1 sampai Level 4 Nilai Citra Rata-Rata Level Citra Threshold Tidak Persentase Dekomposisi Relevan Terbaik Relevan Presisi 1 21,7 161 90 68,38% 2 17,8 146 79 72,74% 3 13,9 141 65 75,72% 4 9,4 110 28 85,41%

59 Hasil perbandingan presisi menunjukkan bahwa Wavelet Haar dengan dekomposisi level 4 memperoleh rata-rata persentase presisi terbesar, yaitu 85,41%. Sedangkan Wavelet Haar dengan dekomposisi level 1 memperoleh rata-rata persentase presisi terkecil, yaitu 68,38%. Namun, tidak semua data citra dari setiap kelompok citra memiliki nilai presisi yang tinggi. Hal tersebut disebabkan oleh rendahnya kualitas citra yang digunakan. Kualitas citra yang rendah dapat terjadi karena proses pengambilan gambar dengan kamera yang kurang memperhatikan komposisi dan sudut pengambilan gambar. Sehingga, proses pengolahan citra menjadi tidak optimal. Contoh citra dengan kualitas rendah dapat dilihat pada Gambar 5.3.

(a)

(b)

(c)

Gambar 5.3 Contoh Citra dengan Kualitas Rendah. (a) Citra Tenun Bali; (b) Citra Tenun Jawa Tengah; (c) Citra Tenun NTT.

60

BAB VI PENUTUP Bab ini berisi tentang simpulan-simpulan yang didapatkan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan. Selain itu, bab ini juga berisi beberapa saran yang dapat digunakan untuk pengembangan penelitian. 6.1

Simpulan Berdasarkan pengujian dan pembahasan terhadap hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap aplikasi Temu Kembali Citra Tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit, maka dapat diperoleh beberapa simpulan sebagai berikut: 1. Proses temu kembali citra tenun menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit sebagai metode ekstraksi dengan urutan proses cropping citra, grayscalling citra, ekstraksi fitur tekstur citra dengan wavelet, dan proses pengukuran kemiripan citra dengan metode perhitungan jarak. 2. Metode Transformasi Wavelet Diskrit dengan jenis Wavelet Haar menghasilkan tingkat rata-rata persentase presisi tertinggi pada semua metode perhitungan jarak, yaitu sebesar 83,59% untuk metode jarak Euclidean, 85,41% untuk metode jarak Manhattan, dan 73,21% untuk metode jarak Canberra. 3. Tidak semua data citra dari setiap kelompok citra memiliki nilai presisi yang tinggi. Hal tersebut disebabkan oleh rendahnya kualitas citra yang digunakan. 6.2

Saran Berdasarkan hasil yang dicapai pada penelitian ini, terdapat beberapa hal yang penulis kumpulkan sebagai saran untuk pengembangan selanjutnya, diantaranya adalah sebagai berikut: 1. Penambahan jenis motif tenun yang digunakan sehingga dapat memperkaya database. 61

62 2.

3.

Penambahan proses pada tahap pra-pemrosesan untuk memperbaiki kualitas citra sehingga dapat meningkatkan hasil dari tahap-tahap selanjutnya. Pengembangan aplikasi Temu Kembali Citra Tenun yang terhubung langsung dengan kamera secara realtime dapat dikembangkan untuk mendukung konsep mesin pecari berbasis gambar ataupun konsep pemasaran e-Commerce.

63

DAFTAR PUSTAKA [1] A. Kr. Yadav, R. Roy, Vaishali, and A. P. Kumar, “Survey on Content Based Image Retrieval and Texture Analysis with Applications”, International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, Vol. 7 (2014) 4150. [2] M. Kokare, P. K. Biswas, and B. N. Chatterji, “Texture Image Retrieval Using Rotated Wavelet Filters”, Pattern Recognition Letters, Vol. 28 Issue 10 (2007) 1240-1249. [3] N. M. Setiohardjo and A. Harjoko, “Analisis Tekstur untuk Klasifikasi Motif Kain (Studi Kasus Kain Tenun Nusa Tenggara Timur)”, IndoCEISS, Vol. 8 (2014) No. 2. [4] S. Bharkad and M. Kokare, “Fingerprint Matching Using Discrete Wavelet Packet Transform”, IEEE Advance Computing Conference, (2013) 1183-1188. [5] J. Samraj and NazreenBee, “Content Based Medical Image Retrieval Using Fuzzy C-Means Clustering With RF”, IJISET, Vol. 2 Issue 1 (2015, Jan) 512-518. [6] Cita Tenun Indonesia. (2016, Feb). Jenis Tenun. Available: http://www.tenunindonesia.com/jenis_tenun.php [7] A. Philip, B. Afolabi, A. Oluwaranti, and O. Oluwatolani, “Development of An Image Retrieval Model for Biomedical Image Database”, INTECH, (2011) 311-329. [8] K. Kumar, “CBIR: Content Based Image Retrieval”, NCAIS, (2010) 1-8. [9] S. Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing, 3rd ed., Burlington, MA (2009) Ch. 7. [10] R. C. Gonzales and R. E. Woods, Digital Image Processing, 2nd ed., Upper Saddle River, New Jersey (2001) Ch. 7. [11] G. Artigues, J. Portell, and A. G. Villafranca, “Discrete Wavelet Transform Fully Adaptive Prediction Error Coder: Image Data Compression based on CCSDS 122.0 and Fully Adaptive Prediction Error Coder”, SPIE Digital Library, Vol. 7 Issue 2 (2013).

64 [12] F. Wasilewski. (2016, Feb). Wavelet Browser [Online]. Available: http://wavelets.pybytes.com [13] P. V. N. Reddy and K. S. Prasad, “Multiwavelet Based Texture Features for Content Based Image Retrieval”, IJCST, Vol. 2, Issue 1 (2011) 141-145. [14] A. M. Khan. “Fast Distance Metric Based Data Mining Techniques Using P-trees: k-Nearest-Neighbor Classification and k-Clustering”, ResearchGate, (2001). [15] C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schutze. An Introduction to Information Retrieval, 1st ed., Cambridge (2009).

65

LAMPIRAN A A.1 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Menggunakan Wavelet Haar function waveletMoments = waveletHaarTransform(imGray) coeff_1 coeff_2 coeff_3 coeff_4

= = = =

dwt2(imGray, 'haar'); dwt2(coeff_1, 'haar'); dwt2(coeff_2, 'haar'); dwt2(coeff_3, 'haar');

meanHaar = mean(coeff_4); stdHaar = std(coeff_4); waveletMoments = [meanHaar stdHaar] end

Fitur

Tekstur

66

LAMPIRAN A (LANJUTAN) A.2 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Menggunakan Wavelet Daubechies 4 function waveletMoments = waveletDaubechiesTransform(imGray) coeff_1 coeff_2 coeff_3 coeff_4

= = = =

dwt2(imGray, 'db4'); dwt2(coeff_1, 'db4'); dwt2(coeff_2, 'db4'); dwt2(coeff_3, 'db4');

meanDb = mean(coeff_4); stdDb = std(coeff_4); waveletMoments = [mean stdDb] end

Fitur

Tekstur

67

LAMPIRAN A (LANJUTAN) A.3 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Menggunakan Wavelet Symlets 2 function waveletMoments = waveletSymletsTransform(imGray) coeff_1 coeff_2 coeff_3 coeff_4

= = = =

dwt2(imGray, 'sym2'); dwt2(coeff_1, 'sym2'); dwt2(coeff_2, 'sym2'); dwt2(coeff_3, 'sym2');

meanSym = mean(coeff_4); stdSym = std(coeff_4); waveletMoments = [meanSym stdSym] end

Fitur

Tekstur

68

LAMPIRAN A (LANJUTAN) A.4 Kode Fungsi untuk Ekstraksi Menggunakan Wavelet Coiflets 1 function waveletMoments = waveletCoifletsTransform(imGray) coeff_1 coeff_2 coeff_3 coeff_4

= = = =

dwt2(imGray, 'coif1'); dwt2(coeff_1, 'coif1'); dwt2(coeff_2, 'coif1'); dwt2(coeff_3, 'coif1');

meanCoif = mean(coeff_4); stdCoif = std(coeff_4); waveletMoments = [meanCoif stdCoif] end

Fitur

Tekstur

69

LAMPIRAN B B1.

Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah Citra untuk Jarak Euclidean

function Euclidean(numOfReturnedImages, queryImageFeatureVector, dataset) global sortedEuclidImgs query_img_name = queryImageFeatureVector(:, end); dataset_img_names = dataset(:, end); queryImageFeatureVector(:, end) = []; dataset(:, end) = []; euclidean = zeros(size(dataset, 1), 1); for k = 1:size(dataset, 1) euclidean(k) = sqrt( sum( power( dataset(k, :) - queryImageFeatureVector, 2 ) ) ); end euclidean = [euclidean dataset_img_names]; [sortedEuclidDist indxs] = sortrows(euclidean); indxsortedEuclidImgs = sortedEuclidDist(:, 2) sortedEuclidImgs = sortedEuclidDist(:,1) arrayfun(@cla, findall(0, 'type', 'axes')); str_name = int2str(query_img_name); query_img = imread( strcat('query\', str_name, '.jpg') ); subplot(3, 4, 1); imshow(query_img, []); title('Citra Query', 'Color', [0 0 0]);

70

LAMPIRAN B (LANJUTAN) for m = 1:numOfReturnedImages img_name = indxsortedEuclidImgs(m); img_name = int2str(img_name); str_img_name = strcat('images\', img_name, '.jpg'); returned_img = imread(str_img_name); subplot(3, 4, m+1); imshow(returned_img, []); end end

71

LAMPIRAN B (LANJUTAN) B2.

Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah Citra untuk Jarak Manhattan

function Manhattan(numOfReturnedImages, queryImageFeatureVector, dataset) global sortedManhatImgs query_image_name = queryImageFeatureVector(:, end); dataset_image_names = dataset(:, end); queryImageFeatureVector(:, end) = []; dataset(:, end) = []; manhattan = zeros(size(dataset, 1), 1); for k = 1:size(dataset, 1) manhattan(k) = sum( abs(dataset(k, :) queryImageFeatureVector) ); end manhattan = [manhattan dataset_image_names]; [sortedManhatDist indx] = sortrows(manhattan); indxsortedManhatImgs = sortedManhatDist(:,2); sortedManhatImgs = sortedManhatDist(:,1) arrayfun(@cla, findall(0, 'type', 'axes')); str_name = int2str(query_image_name); queryImage = imread( strcat('query\', str_name, '.jpg') ); subplot(3, 4, 1); imshow(queryImage, []); title('Citra Query', 'Color', [1 0 0]);

72

LAMPIRAN B (LANJUTAN) for m = 1:numOfReturnedImages img_name = indxsortedManhatImgs(m); img_name = int2str(img_name); str_name = strcat('images\', img_name, '.jpg'); returnedImage = imread(str_name); subplot(3, 4, m+1); imshow(returnedImage, []); end end

73

LAMPIRAN B (LANJUTAN) B3.

Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Jumlah Citra untuk Jarak Canberra

function Canberra(numOfReturnedImages, queryImageFeatureVector, dataset) global sortedCanbImgs query_im_name = queryImageFeatureVector(:, end); dataset_im_names = dataset(:, end); queryImageFeatureVector(:, end) = []; dataset(:, end) = []; canberra = zeros(length(dataset), 1); for k = 1:length(dataset) canberra (k) = sum ((abs( dataset(k, :) queryImageFeatureVector )) ./ (abs (dataset(k, :)) + abs (queryImageFeatureVector))) ; end canberra = [canberra dataset_im_names]; [sortCanbDist indxs] = sortrows(canberra); indxsortedCanbImgs = sortCanbDist(:, 2) sortedCanbImgs = sortCanbDist(:,1) arrayfun(@cla, findall(0, 'type', 'axes')); str_img_name = int2str(query_im_name); query_im = imread( strcat('query\', str_img_name, '.jpg') ); subplot(3, 4, 1); imshow(query_im, []);

74

LAMPIRAN B (LANJUTAN) title('Citra Query', 'Color', [1 0 0]); for m = 1:numOfReturnedImages im_name = indxsortedCanbImgs(m); im_name = int2str(im_name); str_im_name = strcat('images\', im_name, '.jpg'); returned_im = imread(str_im_name); subplot(3, 4, m+1); imshow(returned_im, []); end end

75

LAMPIRAN B (LANJUTAN) B4.

Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold untuk Jarak Euclidean

function Euclidean2(queryImageFeatureVector, dataset) global sortedEuclidImgs thres query_img_name = queryImageFeatureVector(:, end); dataset_img_names = dataset(:, end); queryImageFeatureVector(:, end) = []; dataset(:, end) = []; euclidean = zeros(size(dataset, 1), 1); for k = 1:size(dataset, 1) euclidean(k) = sqrt( sum( power( dataset(k, :) - queryImageFeatureVector, 2 ) ) ); end euclidean = [euclidean dataset_img_names]; [sortedEuclidDist indxs] = sortrows(euclidean); indxsortedEuclidImgs = sortedEuclidDist(:, 2); sortedEuclidImgs = sortedEuclidDist(:,1) arrayfun(@cla, findall(0, 'type', 'axes')); str_name = int2str(query_img_name); query_img = imread( strcat('query\', str_name, '.jpg') ); subplot(3, 4, 1); imshow(query_img, []);

76

LAMPIRAN B (LANJUTAN) title('Citra Query', 'Color', [0 0 0]); numOfReturnedImages=0; i=1; while sortedEuclidImgs(i) <= thres numOfReturnedImages=numOfReturnedImages+1; i=i+1; end for m = 1:numOfReturnedImages img_name = indxsortedEuclidImgs(m); img_name = int2str(img_name); str_img_name = strcat('images\', img_name, '.jpg'); returned_img = imread(str_img_name); subplot(3, 4, m+1); imshow(returned_img, []); end end

77

LAMPIRAN B (LANJUTAN) B5.

Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold untuk Jarak Manhattan

function Manhattan2(queryImageFeatureVector, dataset) global sortedManhatImgs thres query_image_name = queryImageFeatureVector(:, end); dataset_image_names = dataset(:, end); queryImageFeatureVector(:, end) = []; dataset(:, end) = []; manhattan = zeros(size(dataset, 1), 1); for k = 1:size(dataset, 1) manhattan(k) = sum( abs(dataset(k, :) queryImageFeatureVector) ); end manhattan = [manhattan dataset_image_names]; [sortedManhatDist indx] = sortrows(manhattan); indxsortedManhatImgs = sortedManhatDist(:,2); sortedManhatImgs = sortedManhatDist(:,1) arrayfun(@cla, findall(0, 'type', 'axes')); str_name = int2str(query_image_name); queryImage = imread( strcat('query\', str_name, '.jpg') ); subplot(3, 4, 1); imshow(queryImage, []);

78

LAMPIRAN B (LANJUTAN) title('Citra Query', 'Color', [0 0 0]); numOfReturnedImages=0; i=1; while sortedManhatImgs(i) <= thres numOfReturnedImages=numOfReturnedImages+1; i=i+1; end for m = 1:numOfReturnedImages img_name = indxsortedManhatImgs(m); img_name = int2str(img_name); str_name = strcat('images\', img_name, '.jpg'); returnedImage = imread(str_name); subplot(3, 4, m+1); imshow(returnedImage, []); end end

79

LAMPIRAN B (LANJUTAN) B6.

Kode Fungsi Pengukuran Kemiripan Citra dengan Mengatur Nilai Threshold untuk Jarak Canberra

function Canberra2(queryImageFeatureVector, dataset) global sortedCanbImgs thres query_im_name = queryImageFeatureVector(:, end); dataset_im_names = dataset(:, end); queryImageFeatureVector(:, end) = []; dataset(:, end) = []; canberra = zeros(length(dataset), 1); for k = 1:length(dataset) canberra (k) = sum ((abs( dataset(k, :) queryImageFeatureVector )) ./ (abs (dataset(k, :)) + abs (queryImageFeatureVector))) ; end canberra = [canberra dataset_im_names]; [sortCanbDist indxs] = sortrows(canberra); indxsortedCanbImgs = sortCanbDist(:, 2); sortedCanbImgs = sortCanbDist(:,1) arrayfun(@cla, findall(0, 'type', 'axes')); str_img_name = int2str(query_im_name); query_im = imread( strcat('query\', str_img_name, '.jpg') ); subplot(3, 4, 1); imshow(query_im, []);

80

LAMPIRAN B (LANJUTAN) title('Citra Query', 'Color', [1 0 0]); numOfReturnedImages=0; i=1; while sortedCanbImgs(i) <= thres numOfReturnedImages=numOfReturnedImages+1; i=i+1; end for m = 1:numOfReturnedImages im_name = indxsortedCanbImgs(m); im_name = int2str(im_name); str_im_name = strcat('images\', im_name, '.jpg'); returned_im = imread(str_im_name); subplot(3, 4, m+1); imshow(returned_im, []); end end

BIODATA PENULIS Penulis bernama lengkap Agista Regiaswuri, yang biasa dipanggil Gista. Penulis dilahirkan di Madiun pada tanggal 12 Agustus 1994 dan bertempat tinggal di Desa Klumutan, Kecamatan Saradan, Kabupaten Madiun. Penulis menempuh pendidikan di SDN Klumutan 01 pada tahun 20002006, kemudian melanjutkan di SMPN 1 Mejayan pada tahun 2006-2009, dan SMAN 1 Mejayan pada tahun 2009-2012. Tahun 2012, penulis diterima di jurusan Matematika ITS melalui jalur SNMPTN Undangan. Semenjak kuliah, penulis tertarik untuk mempelajari bahasa pemrograman. Bahasa Pemrograman yang pernah penulis pelajari adalah C, C++, Java, dan PHPMySQL. Oleh karena itu, penulis memilih bidang minat Ilmu Komputer. Semasa menempuh jenjang pendidikan S1, penulis juga mengikuti beberapa organisasi kemahasiswaan ITS, diantaranya adalah Himpunan Mahasiswa Matematika (HIMATIKA) ITS dan UKM Fotografi ITS. Untuk mendapatkan informasi yang berhubungan dengan Tugas Akhir ini dapat ditujukan ke alamat email : [email protected].