BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks,

Transkripsi

1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG PERMASALAHAN Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks, tetapi sangat dapat diandalkan. Sistem ini memberikan sarana pengenalan obyek yang efektif dan efisien. Hal ini membuat penulis ingin merancang suatu sistem pengenalan obyek bagi mesin agar dapat mengenali obyek tersebut sebagaimana yang dapat dikenali oleh manusia. Di mana obyek yang dimaksudkan dalam tugas akhir ini adalah mobil. Tiap hari terjadi proses masuk dan keluarnya mobil lewat sarana-sarana umum seperti tempat parkir dan gerbang tol, di mana ada satu atau lebih pekerja yang melayani pembayaran pada gerbang tol atau tempat parkir tersebut. Dikarenakan adanya faktor manusia dalam pelayanan tersebut maka seringkali terjadi error yang dapat menyebabkan terjadinya antrian dalam memasuki gerbang tol atau tempat parkir tersebut. Hal ini tentu ingin dihindari oleh semua pihak baik dari pihak pengelola tol atau tempat parkir atau dari pihak pengguna tol atau tempat parkir tersebut. Maka dalam tugas akhir ini penulis ingin merancang suatu sistem yang dapat meminimalkan error yang terjadi pada pelayanan pembayaran gerbang tol atau tempat parkir tersebut. Sistem ini adalah sistem pengenalan bentuk mobil yang akan secara otomatis mengenali bentuk mobil yang akan memudahkan proses pembayaran pada gerbang tol atau tempat parkir tersebut.

2 Dalam tugas akhir ini, akan digunakan pendekatan dengan mengunakan region of interest, di mana hasil dari ekstrasi image processing akan digunakan sebagai input dari algoritma Backpropagation, nantinya hasil image processing akan dibagi menjadi 9 area, di mana setiap area akan memiliki nilainya tersendiri dan dengan bantuan Backpropagation akan membuat sistem yang dapat mengenali objek dengan sendirinya setelah menjalani training. Secara umum ada empat tahap dalam pengenalan bentuk mobil, yaitu deteksi objek, segmentasi objek, ekstraksi gambar dan pencocokan. Tahap pertama deteksi objek memberikan informasi apakah kamera menangkap mobil atau tidak. Yang kedua melakukan segmentasi pada gambar mobil yang terdeteksi dan membuang gambar obyek lainnya. Tahap ketiga melakukan proses ekstraksi ciri-ciri gambar dengan mengunakan region of interest. Serta tahap terakhir adalah mengenali jenis mobil dengan pencocokan ke setiap ciri-ciri gambar, pada tahap ini akan menghasilkan kesamaan nilai. Nilai tertinggi akan menentukan jenis mobil. Pada diagram berikut akan ditunjukan proses ke empat tahap tersebut. Gambar 1.1 Empat Tahap Pengenalan Bentuk Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma backpropagation. Berdasarkan fungsinya, Algoritma ini bertujuan untuk memecahkan sebuah masalah dengan teknik pembelajaran. Dalam hal ini, kesamaan nilai akan dihasilkan dari keempat tahap metode. 2

3 Sistem pengenalan pola ini aplikasinya dapat dipergunakan untuk mendeteksi jenis kendaraan yang melalui pintu tol, mendeteksi kendaraan yang keluar dari perparkiran, dan lainnya. 1.2 RUANG LINGKUP Untuk memaksimalkan penelitian dan mendapatkan hasil pengenalan bentuk mobil yang optimal, maka penulis memberikan pembatasan-pembatasan masalah sebagai berikut. Ruang lingkup dalam tugas akhir ini, antara lain : a. Pengenalan obyek dibatasi pada obyek dua dimensi berupa gambar digital. b. Background pada setiap gambar harus sama, untuk hal ini akan diedit dengan warna putih pada background tiap gambar. c. Analisis pada proses training dengan mengunakan algoritma Backpropagation. d. Hasil image processing mobil dan region of interest akan digunakan sebagai Input untuk algoritma Backpropagation e. Sistem ini menangani pengenalan mobil yang akan dibagi menjadi 5 tipe mobil, yaitu sebagai berikut, Tipe Mobil Sedan Kijang Mini Bus Bus Truk Gambar 1.2 Lima Tipe Mobil 3

4 f. Masukan sistem adalah berupa image dua dimensi berupa image clip art mobil dari sisi samping mobil berukuran 300 x 300 pixels, dengan background putih, dengan format.jpg. g. Keluaran sistem berupa hasil dari pengenalan yaitu berupa tipe dari masingmasing jenis mobil Dengan ruang lingkup yang ada, diharapkan bila akan diujikan gambar mobil baru yang belum pernah ditabelkan, lalu diproses dengan sistem yang ada dan hasilnya dibandingkan dengan tabel yang telah ada, akan diketahui jenis mobil tersebut. 1.3 TUJUAN DAN MANFAAT Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk membentuk suatu sistem pengenalan lima bentuk mobil oleh komputer, sehingga dengan memasukkan objek baru (gambar mobil lain), komputer dapat menentukan jenis mobilnya dengan bantuan metode Backpropogation. Manfaat penelitian ini dapat diaplikasikan untuk mendeteksi mobil dan jenisnya pada pintu jalan tol, disamping itu juga dapat mendeteksi kendaraan yang keluar dari perparkiran, sehingga komputer dapat secara otomatis memastikan harga yang harus dibayar oleh mobil tersebut. Selain dari itu dapat diaplikasikan pada obyek-obyek lainnya. 1.4 METODOLOGI DAN SISTEMATIKA PENULISAN Untuk mempermudah pembahasan dari skripsi akan disusun metodologi dan sistematika penulisan yang digunakan oleh penulis, yang akan dilakukan sebagai berikut : 4

5 a. Studi Literatur Pada tahap ini, dilakukan kajian mengenai : 1) Algoritma Back Propagation dan ANN 2) Digital image processing 3) Mircosoft Visual Studio ) Dan studi tentang hal-hal lain yang berkaitan dengan pengenal bentuk objek b. Analisis Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap Back Propagation dan ANN bagi permasalahan pengenalan bentuk mobil dan kebutuhan kebutuhan metode tersebut dalam membangun sistem pengenal citra. c. Perancangan Pada tahap ini dilakukan perancangan prototype aplikasi sistem pengenal bentuk mobil menggunakan metode Back Propagation dan ANN, meliputi perancangan basis pengetahuan, pembelajaran terhadap data, arsitektur, fungsional, dan antarmuka. d. Implementasi Pada tahap ini akan dilakukan implementasi pada prototipe aplikasi sistem pengenal bentuk mobil berdasarkan perancangan yang telah dibuat dengan bahasa pemrograman mircosoft Visual Studio e. Pengujian Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap performansi sistem yang telah dibuat, berdasarkan akurasi maupun kecepatan pemrosesan. f. Kesimpulan Dari semua tahapan, ditarik beberapa kesimpulan dan saran untuk pengembangan selanjutnya. 5