BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN"

Inge Iskandar
9 tahun lalu
Tontonan:

1 BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN 4.1 Implementasi Aplikasi Bagian ini membahas implementasi aplikasi yang telah dibuat untuk dilakukan pengujian terhadap aplikasi sehingga akan diketahui hasil dari perancangan yang telah dilakukan. Aplikasi yang dibuat akan melakukan perubahan citra ke dalam citra ke abuan kemudian melakukan proses ektraksi dengan metode GLCM lalu menyimpan data yang ada. Bentuk aplikasi yang telah dibuat berextensi.jar dan dapat dikonvesri ke bentuk yang lain jika memang diperlukan. Kayu jati memiliki ciri yang khas sehingga dapat di jenis setiap kayu. Aplikasi ini menjadi alat bantu untuk meng jenis kayu jati sehingga ketika terdapat aksi pembalakan liar dapat menggunakan aplikasi ini. Aplikasi menggunakan masukan gambar yang diambil langsung dari kayu jati kemudian dilakukan. 4.2 Menjalankan Aplikasi untuk Ekstraksi Citra Tampilan awal ketika aplikasi pertama kali di jalankan adalah sebagai berikut. Aplikasi menyajikan 13 jendela inputan yang harus diisi dengan citra, ketika inputan belum terisi penuh dan dilakukan klik tombol process akan muncul jendela notifikasi untuk melakukan pengisian ulang citra. Pada bagian sebelah kanan disajikan kolom keluaran untuk hasil rentang ciri citra dan persentase kemiripan citra uji coba dengan citra pembanding. Citra uji coba digunakan sebagai data base sementara citra pembanding digunakan sebagai citra yang di kemiripannya. 46

2 47 Gambar 4.1 Setelah aplikasi dijalankan, maka tahap pertama yaitu mengisi 13 citra inputan Gambar 4.2 Memilih Citra dengan menglakukan Klik pada kolom inputan

3 48 Gambar 4.3 Ketika inputan belum memenuhi 13 citra maka akan munjul jendela peringatan Proses yang terjadi ketika tombol Process di tekan yaitu : 1. Membaca piksel citra dan mengkonversinya menjadi citra grayscale. Pada tahap uji coba penulis menggunakan citra berukuran 10 x 10, citra yang digunakan adalah citra kayu jati Bojonegoro. Gambar 4.4 Nilai konversi grayscale citra kayu Jati pada citra inputan pertama

4 49 Setelah citra dikonversi selanjutnya yaitu mencari nilai maksimum dan minimum dari citra diatas untuk membuat matrik framework. Gambar 4.5 Nilai minimum dan maksimum citra pada citra inputan pertama Proses selanjutnya yaitu mencari nilai ketetanggaan 0 derajat, yaitu mencari nilai ketetanggaan kearah kanan dari piksel mulai. Ketanggan ini di simpan pada matrik framework. Gambar 4.6 Matrik framework sudut 0 derajat pada citra inputan pertama

5 50 Setelah proses diatas, maka proses selanjutnya adalah proses me-normalisasi, tetapi sebelum proses normalisasi dibutuhkan proses penjumlahan seluruh nilai ketetanggan. Gambar 4.7 Nilai jumlah matrik framework sudut 0 derajat pada citra inputan pertama Gambar 4.8 Normalisasi sudut 0 derajat 2. Melakukan kemiripan citra melalui proses statistik Proses yang dilakukan oleh aplikasi selanjutnya yaitu melakukan perhitungan untung mengetahui persetase kemiripan citra pembanding dengan citra Uji. Proses yang dilakukan melalui tahapan berukut 2.1 Menghitung rata rata citra pembanding Gambar 4.9 Hasil perhitungan ke empat Ciri yaitu contrast, Corelation, Entropy, dan Homogeneity dari ke 13 citra inputan

6 51 Gambar 4.10 Hasil perhitungan rata rata citra pembanding 2.2 Menghitung selisih rata rata dengan nilai citra pembanding Gambar 4.11 selisih rata rata citra pembanding 2.3 Menentukan persentase kemiripan citra uji dengan citra pembanding Gamber 4.12 Nilai kemiripan citra pembanding

7 52 Gambar 4.13 yang dihasilkan. Ciri corelation menjadi ciri yang paling tepat untuk digunakan sebagai extraksi ciri yang paling baik dalam melakukan ciri citra. Hasil dari proses yang dijalan kan ditampilkan pada gambar berikut. Gambar 4.14 Tampilan Aplikasi setelah selesai menjalankan process 4.3 Tabel Hasil Uji Coba Setelah dijadalankan process pada Aplikasi dihasilkan analisi ciri tektur dari citra tektur Gambar 4.15 yang merupakan citra kayu jati bojonegoro. Kemudian di

8 53 potong menjadi 13 bagian sebesar 10 x 10 dimana bagian tersebut dibagian secara acak sebagai sample. Tabel 4.1 Hasil Ciri kayu jati Gambar 4.15 Citra Kayu jati Contract % Correlation % Energy Homogenity Dari hasil tersebut maka Correlation menjadi ciri yang paling tepat untuk digunakan dalam mengidenfitikasi ciri tekstur kayu jati. Hasil tersebut sesuai dengan hasil pada penelitian sebelumnya menggunakan perhitungan Matlab. Dalam Penelitian ini dilakukan uji Coba terhadap 10 citra kayu jati. Berikut citra kayu jati tersebut yang akan di olah dalam extraksi ciri Citra.

9 54 Tabel 4.2 Hasil Uji sample 1 Contract % Correlation % Gambar 4.16 Energy Homogenity Tabel 4.3 Hasil Uji sample 2 Contract % Correlation % Gambar 4.17 Energy % Homogenity % Tabel 4.4 Hasil Uji sample 3 Contract % Correlation % Gambar 4.18 Energy % Homogenity %

10 55 Tabel 4.5 Hasil Uji sample 4 Contract % Correlation % Gambar 4.19 Energy % Homogenity % Tabel 4.6 Hasil Uji sample 5 Contract % Correlation % Gambar 4.20 Energy % Homogenity %

dokumen-dokumen yang mirip

APLIKASI IDENTIFIKASI CIRI TEKSTUR KAYU JATI MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX

APLIKASI IDENTIFIKASI CIRI TEKSTUR KAYU JATI MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX PRASTIKA INDRIYANTI 41512010042 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU