ANALISIS PERBANDINGAN HASIL ALGORITMA HOMOGENEITY DAN ALGORITMA PREWITT UNTUK DETEKSI TEPI PADA CITRA BMP SKRIPSI ZULFADHLI HARAHAP

Transkripsi

1 ANALISIS PERBANDINGAN HASIL ALGORITMA HOMOGENEITY DAN ALGORITMA PREWITT UNTUK DETEKSI TEPI PADA CITRA BMP SKRIPSI ZULFADHLI HARAHAP PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

2 ANALISIS PERBANDINGAN HASIL ALGORITMA HOMOGENEITY DAN ALGORITMA PREWITT UNTUK DETEKSI TEPI PADA CITRA BMP SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer ZULFADHLI HARAHAP PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

3 ii PERSETUJUAN Judul : ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA HOMO- GENEITY DAN ALGORITMA PREWITT UNTUK DETEKSI TEPI PADA CITRA BMP. Kategori : SKRIPSI Nama : ZULFADHLI HARAHAP Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT NIP NIP Diketahui/disetujui oleh Program Studi Ekstensi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP

4 iii PERNYATAAN ANALISIS PERBANDINGAN HASIL ALGORITMA HOMOGENEITY DAN ALGORITMA PREWITT UNTUK DETEKSI TEPI PADA CITRA BMP SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya. Medan. Maret 2014 Zulfadhli Harahap

5 iv PENGHARGAAN Alhamdulillah, puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan hidayah-nya serta segala sesuatunya dalam hidup. Sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu penulis selama pengerjaan skripsi ini, antara lain kepada: 1. Bapak Prof. DR. Muhammad Zarlis, M.Sc Selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi,. 2. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara dan sebagai Dosen Pembanding. 3. Bapak Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT dan Ibu Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom sebagai Dosen Pembimbing yang telah memberikan bimbingan, saran, masukkan kepada penulis untuk menyempurnakan kajian ini. 4. Bapak M. Andri Budiman, S.T, M.Comp.Sc, M.E.M, C.J.P sebagai Dosen Pembanding. 5. Seluruh dosen dan pegawai Program Studi Ekstensi S1 Ilmu Komputer. 6. mencurahkan ilmunya selama masa perkuliahan. 7. Seluruh pegawai di lingkungan Program Studi S1 Ilmu Komputer Fasilkom-TI USU. 8. Teristimewa kepada orang tua penulis, ayahanda Ir. H. Usman Harahap, MT dan Ibunda Dra. Hj. Roudah.Apt atas do a dan kasih sayang yang tidak pernah putus, kepada kakanda saya Nurul Hudhani Harahap, SE, adinda Siti Hasyati Harahap atas dorongan semangat yang diberikan kepada penulis. 9. Ridho S. Akbar, Rajab Sihotang dan teman-teman seangkatan Ekstensi S1 Ilmu Komputer tahun 2011 yang sama-sama berjuang meraih gelar Sarjana.

6 v Semoga Allah SWT memberikan limpahan karunia semua pihak yang membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Akhirnya penulis berharap bahwa skripsi ini bermanfaat terutama kepada penulis maupun para pembaca serta semua pihak akademisi yang tertarik mengembangkannya. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu penulis menerima saran dan kritik demi kesempurnaan skripsi ini sehingga bermanfaat bagi semua pihak. Medan, Maret 2014 Penulis Zulfadhli Harahap

7 vi ABSTRAK Salah satu teknik pengolahan citra yang digunakan adalah deteksi tepi (edge detection). Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasikan garis batas dari suatu objek terhadap latar belakang yang saling tumpang tindih. Sehingga apabila garis tepi pada citra dapat diidentifikasikan dengan akurat, semua objek dapat ditemukan dan sifat dasar seperti area, bentuk, dan ukuran objek dapat diukur. Dalam aplikasi deteksi tepi ini diambil dua algoritma untuk perbandingan yaitu algoritma Homogeneity dan algoritma Prewitt. Algoritma Homogeneity secara luas berkaitan dengan informasi lokal yang diekstrak dari citra dan mencerminkan bagaimana keseragaman suatu daerah pada citra. Algoritma Prewitt bekerja menggunakan prosedur matematika yang disebut konvolusi dalam bentuk matriks 3x3 dimana konstantanya bernilai 1. Aplikasi Deteksi Tepi ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman C#. Kata Kunci: Pengolahan Citra, Deteksi Tepi, Homogeneity, Prewitt.

8 vii COMPARATIVE ANALYSIS ALGORITHM HOMOGENEITY AND ALGORITHM PREWITT FOR EDGE DETECTION IMAGE ON BMP ABSTRACT One of the image processing techniques is edge detection. Edge detection is used to identify the boundary of an object against a background of overlapping. Therefore, when the outline of the image can be identified accurately, all objects can be located and basic properties such as area, shape, and size of the object can be measured. In this application of edge detection algorithm is taken two algorithms for comparison, Homogeneity and Prewitt algorithm. Homogeneity algorithm is widely associated with local information extracted from the image and reflect how uniformity of an area on the image. Prewitt algorithm works using a mathematical procedure called convolution in the form of a 3x3 matrix where the constant is 1. Edge Detection application is designed using the C# programming language. Keywords: Image Processing, Edge Detection, Homogeneity, Prewitt.

9 viii DAFTAR ISI Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abtract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar ii iii iv vi vii viii x xi Bab 1 Pendahuluan Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metode Penelitian Sistematika Penulisan 4 Bab 2 Landasan Teori Citra Digital Format Citra Digital BMP (Bitmap) Pengolahan Citra Deteksi Tepi (Edge Detection) Algoritma Prewitt Algoritma Homogeneity Penilaian Kualitas Citra Mean Square Error PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 16 Bab 3 Analisis dan Perancangan Analisis Analisis Masalah Analisis Kebutuhan Sistem Analisis Fungsional Sistem Analisis Non-fungsional Sistem Analisis Deteksi Tepi Menggunakan Agoritma Prewitt Analisis Deteksi Tepi Menggunakan Agoritma Homogeneity Perancangan Sistem Perancangan Flowchart Flowchart Umum Sistem Flowchart Deteksi Tepi Menggunakan Algoritma Prewitt 34

10 ix Flowchart Deteksi Tepi Menggunakan Algoritma Homogeneity Perancangan Unified Modeling Language (UML) Identifikasi Use Case Diagram Use Case Deteksi Tepi Perancangan Tampilan Antarmuka (Interface) Rancangan Jendela Utama Rancangan Jendela Tentang 41 Bab 4 Implementasi Dan Pengujian Implementasi Tampilan Jendela Utama Tampilan Jendela Tentang Pengujian Proses Pendeteksian Tepi Pada Gambar Pengujian Pendeteksian Tepi Citra 47 Bab 5 Kesimpulan Dan Saran Kesimpulan Saran 54 Daftar Pustaka Lampiran A: Listing Program Lampiran B: Curriculum Vitae

11 x DAFTAR TABEL Halaman 3.1 Matriks nilai citra dan kernel x algoritma Prewitt Hasil konvolusi dengan kernel x algoritma Prewitt Matriks hasil konvolusi algoritma Prewitt Matriks nilai citra dan kernel y algoritma Prewitt Hasil konvolusi dengan kernel y algoritma Prewitt Matriks hasil konvolusi algoritma Prewitt Matriks kernel x dan kernel y algoritma Prewitt Perhitungan gradien algoritma Prewitt Matriks hasil akhir deteksi tepi algoritma Prewitt Nilai matriks piksel citra sebelum deteksi tepi Perhitungan matriks algoritma Homogeneity Nilai matriks piksel citra sesudah deteksi tepi dengan algoritma Homogeneity Dokumentasi naratif Use Case Deteksi Tepi Hasil Pengujian Deteksi Tepi Citra Tabel Perbandingan Algoritma Homogeneity dan Prewitt 51

12 xi DAFTAR GAMBAR Halaman 2.1 Citra digital dengan objek Mesjid Citra biner Citra sekala keabuan Citra warna 8 bit Citra warna 16 bit Citra warna 24 bit (a) citra digital dengan objek bangunan PDAM Tirtanadi agak gelap, (b) citra digital dengan objek bangunan PDAM Tirtanadi yang telah diperbaiki kontrasnya sehingga terlihat jelas dan tajam Matriks Citra dan kernel sebelum konvolusi dengan tanda menunjukkan posisi (0,0) dari kernel Tahapan Proses Pembentukan Konvolusi Hasil Konvolusi Citra dan Kernel Jenis-jenis Tepi Kernel pada operator Prewitt Operator konvolusi untuk menghitung gradien Operator homogeneity Diagram ishikawa Citra yang diambil nilai pikselnya Flowchart umum sistem Flowchart Deteksi Tepi Menggunakan Algoritma Prewitt Flowchart Deteksi Tepi Menggunakan Algoritma Homogeneity Use Case Deteksi Tepi Activity Diagram Deteksi Tepi Rancangan jendela utama Rancangan jendela tentang Tampilan jendela utama Tampilan jendela tentang Langkah pendeteksian tepi pada gambar Jendela lokasi direktori gambar Hasil pendeteksian gambar Citra Mobil Grafik Durasi Waktu Pengujian Grafik Perbandingan MSE Grafik Perbandingan PSNR 53