LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR...

Transkripsi

1 DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... i HALAMAN JUDUL... ii PERNYATAAN... iii LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR... iv BERITA ACARA TUGAS AKHIR... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... vii ABSTRACT... viii DAFTAR ISI... ix DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR TABEL... xiv BAB I Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Sistematika Penulisan... 4 BAB II State of the Art Kulit Anatomi Kulit Fungsi Kulit Penyakit Kulit Mekanisme Pertahanan Kulit Pengertian Citra Digital Jenis Citra Citra Biner Citra Grayscale Citra Warna (8 bit) Citra Warna (16 bit) Citra Warna (24 bit) Format Citra Digital Bitmap (.bmp) Tagged Image Format (.tif,.tiff) Portable Network Graphics (.png) JPEG (.jpg) MPEG (.mpg) Graphics Interchange Format (.gif) RGB (.rgb) RAS (.ras) Postscript (.ps,.eps,.epfs) Portable Image File Format PPM ix

2 PGM PBM Image Retrieval Text-based Content-Based Tekstur Ruang Warna Co-occurrence Gray-Level Co-occurence Matrix (GLCM) Fitur Tekstur Haralick Color Moments Euclidean Distance Precision MATLAB BAB III Tempat dan Waktu Penelitian Alur Penelitian Metode Pengumpulan Data Analisis Data Sumber Data Kelas Citra Ukuran Citra Kelompok Citra Analisis Spesifikasi Sistem Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi Perangkat Lunak Analisis Kebutuhan Fungsionalitas Analisis Input dan Output Sistem Perancangan Sistem Gambaran Umum Sistem Skema Proses Sistem Daigram Alir (Flowchart) Sistem Pemodelan Basis Pengetahuan Rancangan Tampilan (User Interface) Skenario Pengujian Sistem BAB IV Implementasi Sistem Tampilan Menu Main Tampilan Menu Data Insertion Tampilan Menu Query Processing Color Moments One Image Tampilan Menu Query Processing Color Moments Two Images Tampilan Menu Query Processing Co-occurrence Matrix One Image Tampilan Menu Query Processing Co-occurrence Matrix Two Images Analisa Pengujian Sistem Pengujian Metode Color Moments x

3 4.2.2 Pengujian Metode Co-occurrence Matrix Analisa Kedua Metode BAB V Simpulan Saran 96 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi

4 DAFTAR GAMBAR Gambar 2. 1 Struktur Kulit Gambar 2. 2 Anatomi Kulit Kulit Manusia Gambar Citra Grayscale Gambar bit truecolor Gambar 2. 5 Citra warna 8 bit dengan palet Gambar bit highcolor Gambar 2. 7 Contoh citra warna 16 bit Gambar 2. 8 Contoh citra warna 24 bit Gambar 2. 9 Arsitektur Sistem Content Based Image Retrieval Gambar Ruang Warna HSV Gambar Citra 5x5 dengan gray level 0,1,2, Gambar Arah 0 o, 45 o, 90 o, 135 o Gambar Jarak Euclidean Gambar Aplikasi MATLAB Gambar 3. 1 Bagan Urutan Langkah Penelitian Gambar 3. 2 Gambaran Umum Sistem Gambar 3. 3 Skema Proses Sistem CBIR Gambar 3. 4 Flowchart Sistem Content Based Image Retrieval Gambar 3. 5 Contoh Citra Query Gambar 3. 6 Citra saturation berukuran 5 x 5 piksel Gambar 3. 7 Citra Database Gambar 3. 8 Rancangan Menu Main Gambar 3. 9 Rancangan Menu Data Insertion Gambar Rancangan Menu Query Processing Color Moments One Image. 70 Gambar Rancangan Menu Query Processing Color Moments Two Images 72 Gambar Rancangan Menu Query Processing Co-occurrence Matrix One Image Gambar Rancangan Menu Query Processing Co-occurrence Matrix Two Images Gambar Citra Penyakit Kulit pada Data Latih Gambar Citra Penyakit Kulit pada Data Uji Gambar 4. 1 Tampilan Menu Main Gambar 4. 2 Tampilan Menu Data Insertion Gambar 4. 3 Tampilan Menu Query Processing Color Moments One Image Gambar 4. 4 Tampilan Menu Query Processing Color Moments Two Images Gambar 4. 5 Tampilan Menu Query Processing Co-occurrence Matrix One Image Gambar 4. 6 Tampilan Menu Query Processing Co-occurrence Matrix Two Images Gambar 4. 7 Grafik Pengujian Query Image pada Metode Color Moments Gambar 4. 8 Grafik Pengujian Waktu Komputasi pada Metode Color Moments 90 Gambar 4. 9 Grafik Pengujian Query Image pada Metode Co-occurrence Matrix xii

5 Gambar Grafik Pengujian Waktu Komputasi pada Metode Co-occurrence Matrix Gambar Grafik Perbandingan Keakurasian Kedua Metode xiii

6 DAFTAR TABEL Tabel 2. 1 Daftar State of The Art... 9 Tabel 2. 2 Jenis Penyakit Kulit Tabel 2. 3 Citra Warna (8 bit) Tabel 2. 4 Citra Warna (16 bit) Tabel 3. 1 Matriks Tabel 3. 2 Nilai HSV Tabel 3. 3 Nilai intensitas dari citra saturation Tabel 3. 4 Area kerja matriks Tabel 3. 5 Tabel pembentukan matriks kookurensi Tabel 3. 6 Hasil Normalisasi Tabel 3. 7 Nilai Saturation Co-occurrence Matrix Tabel 3. 8 Hasil perhitungan nilai vektor warna color moments Tabel 3. 9 Nilai Vektor Warna Citra Query Tabel Nilai Vektor Warna Citra Database Tabel Model Basis Pengetahuan Metode Co-occurrence Matrix Tabel Model Basis Pengetahuan Metode Color Moments Tabel 4. 1 Tabel Hasil Pengujian One Query Image Query pada Metode Color Moments Tabel 4. 2 Tabel Hasil Pengujian Two Query Images pada Metode Color Moments Tabel 4. 3 Tabel Hasil Pengujian Waktu Komputasi dengan One Query Image pada Color Moments Tabel 4. 4 Tabel Hasil Pengujian Waktu Komputasi dengan Two Query Images pada Color Moments Tabel 4. 5 Tabel Hasil Pengujian One Query Image pada Metode Co-occurrence Matrix Tabel 4. 6 Tabel Hasil Pengujian Two Query Images pada Metode Co-occurrence Matrix Tabel 4. 7 Tabel Hasil Pengujian Waktu Komputasi dengan One Query Image pada Co-occurrence Matrix Tabel 4. 8 Tabel Hasil Pengujian Waktu Komputasi dengan Two Query Images pada Co-occurrence Matrix xiv

7 BAB I PENDAHULUAN Bab I Pendahuluan menjelaskan proses dalam mengidentifikasi masalah penelitian. Pembahasan dalam bab ini diantaranya adalah latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan penelitian, dan relevansi atau manfaat kegiatan penelitian terhadap solusi dari permasalahan yang diangkat, ruang lingkup, batasan masalah serta sistematika penulisan dalam penyusunan laporan Tugas Akhir. 1.1 Latar Belakang Kulit adalah suatu organ terluar dari tubuh yang melapisi seluruh tubuh manusia. Salah satu fungsi kulit adalah pelindung tubuh kita pertama kali dari benda asing yang masuk ke dalam tubuh. Penyakit kulit dapat menyerang siapa saja tidak mengenal usia dan dapat menyerang di bagian tubuh mana saja. Masalah penyakit kulit masih tinggi di Indonesia dibuktikan dengan Riset Kesehatan Dasar oleh Departemen Kesehatan tahun 2007 prevalensi nasional penyakit kulit adalah 6,8% (Rachman, Hidayat & Ratri 2013). Informasi akan terus berkembang seiring dengan perkembangan teknologi komputer dan internet yang kian maju, informasi tidak hanya terbatas pada data nonvisual (teks dan suara), namun juga dalam bentuk visual (citra dan video). Informasi penyakit kulit secara efektif dapat diperoleh dari sejumlah data visual (citra dan video) yang dikenal sebagai image retrieval. Image retrieval adalah suatu sistem komputer untuk pencarian citra dari suatu database. Metode image retrieval paling umum dan tradisional adalah dengan menggunakan kata kunci yang didefiniskan oleh pengguna (text-based) (Torres & Falcao 2006, h.165). Metode image retrieval lainnya yang bertujuan untuk menghindari pemakaian deskripsi secara tekstual adalah Content Based Image Retrieval (CBIR) yaitu suatu metodologi untuk pemanggilan kembali data citra berdasarkan informasi isi sebuah citra, seperti warna, tekstur, dan bentuk yang merupakan proses penelusuran dan pencocokan citra contoh (query image) dengan sekumpulan citra yang ada didalam database (image database) (Astawa 2015). 1

8 2 Poin yang mendasari dalam perancangan Content Based Image Retrieval adalah memilih fitur yang paling efektif untuk merepresentasikan isi dari citra. Fitur merupakan karakteristik atau atribut yang dapat membedakan citra dari citra yang lain. Karakteristik dari citra yang dihasilkan dapat berupa fitur bentuk, warna, tekstur dan lain-lain. Salah satu karateristik yang sangat penting untuk menganalisa permukaan suatu objek adalah tekstur. Fitur tekstur (texture) merupakan salah satu ciri yang menggambarkan pola-pola dari permukaan objek dalam suatu citra (Qadir, Wirayuda & Dayawati 2011). Terdapat berbagai macam metode yang dapat digunakan untuk memodelkan tekstur dan mengekstraksi ciri-ciri tekstur. Metode tersebut digolongkan ke dalam empat kategori yaitu metode yang berhubungan dengan statistik, metode yang berhubungan dengan geometrik, metode berdasarkan model, dan metode berdasarkan pemrosesan sinyal (Tuceryan & Jain 1998). Metode yang dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur tekstur adalah dengan melakukan perhitungan Co-occurrence Matrix, kemudian dilakukan analisa ektraksi dengan atribut energy, contrast, entropy, homogeneity, dan correlation. Fitur warna juga merupakan salah satu ciri visual yang baik digunakan dalam Content Based Image Retrieval (CBIR). Warna dianggap memiliki hubungan yang kuat dengan objek dalam suatu citra (Acharya 2005). Metode Color Moments mampu melakukan ekstraksi fitur warna tanpa dipengaruhi masalah perbedaan pencahayaan dan perbedaan ukuran citra. Metode ini juga memiliki akurasi yang konsisten karena ukuran citra tidak mengubah hasil ekstraksi dikarenakan pada distribusi probabilitas warna. Proses ekstraksi pada metode ini menggunakan tiga momen utama dari distribusi warna citra, yaitu mean, standard deviation, dan skewness (Noah Keen 2005). Berdasarkan uraian tersebut, penelitian yang dilakukan diberi judul Content Based Image Retrieval pada Citra Penyakit Kulit dengan Metode Cooccurrence Matrix dan Metode Color Moments yang digunakan untuk pencarian kembali image yang mempunyai kemiripan tekstur dan warna dari sekumpulan image.

9 3 1.2 Rumusan Masalah Masalah yang dapat dirumuskan dari latar belakang yang telah diuraikan adalah sebagai berikut. 1. Bagaimanakah mengimplementasikan metode Co-occurrence Matrix dan metode Color Moments untuk mengekstraksi fitur tekstur dan fitur warna dari suatu citra. 2. Bagaimana menerapkan teknik Content Based Image Retrieval untuk mendapatkan citra yang sesuai dengan citra query. 3. Bagaimana pengaruh kombinasi antara metode Co-occurrence Matrix dan metode Color Moments dalam keakuratan sistem image retrieval. 1.3 Batasan Masalah Melihat luasnya cakupan yang dapat dikaitkan dengan judul tugas akhir ini dan untuk menerapkan keseragaman pemahaman dalam penelitian, maka terdapat batasan-batasan yang perlu diberlakukan pada penelitian ini. Batasan-batasan tersebut adalah sebagai berikut. 1. Citra yang digunakan adalah citra dataset dengan format.png dengan ukuran 128x128 piksel. 2. Citra yang digunakan dikelompokan ke dalam 10 kelas, yaitu: Kelas 1 sampai dengan kelas 10. Kelas-kelas tersebut adalah kelas Acne, Acropustulosis, Alopecia, Dermatitis, Hemangioma, Ichtyosis, Molluscum, Nummular, Urticaria, dan Vitiligo. 3. Masing-masing kelas terdiri dari 10 citra yang merupakan data latih dan 4 citra asing pada masing-masing kelas sebagai data uji. 1.4 Tujuan Penelitian Berdasarkan permasalahan yang telah dirumuskan di rumusan masalah terdapat tujuan yang akan dicapai adalah sebagai berikut. 1. Merancang dan membangun sebuah sistem pencarian citra atau Content Based Image Retrieval pada Citra Penyakit Kulit dengan Metode Cooccurrence Matrix dan Metode Color Moments.

10 4 2. Menerapkan teknik Content Based Image Retrieval untuk mendapatkan citra yang sesuai dengan citra query. 3. Menganalisis pengaruh kombinasi metode Co-occurrence Matrix dan metode Color Moments dalam keakuratan sistem image retrieval. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dalam pembuatan rancang bangun sistem antara lain sebagai berikut: 1 Menghasilkan alat bantu untuk mendapatkan citra yang sesuai dengan citra query. 2 Memberikan sumbangan pengetahuan mengenai penerapan tentang teknik Content Based Image Retrieval pada Citra Penyakit Kulit dengan Metode Co-occurrence Matrix dan Metode Color Moments. 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dari penulisan Tugas Akhir yang disusun dalam lima bab dapat dijelaskan sebagai berikut. BAB I : Pendahuluan Bab I berisikan mengenai gambaran umum yang membahas mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, hingga mengenai sistematika penulisan yang digunakan dalam penulisan laporan. BAB II : Tinjauan Pustaka Bab II menjelaskan tentang berbagai macam teori penunjang dalam memecahkan permasalahan, yaitu mengenai pengertian dan konsep dari Content Based Image Retrieval pada Citra Penyakit Kulit dengan Metode Co-occurrence Matrix dan Metode Color Moments

11 5 BAB III : Metodologi dan Perancangan Sistem Bab III membahas tentang tempat dan waktu penelitian, sumber data dan metode pengumpulan data, bahasa pemrograman, metode analisis, alur analisis dan jadwal penelitian dalam pembuatan dan penyusunan Tugas Akhir, bagian ini menitik beratkan pada pemodelan data kriteria penilaian dan pemodelan Content Based Image Retrieval pada Citra Penyakit Kulit dengan Metode Co-occurrence Matrix dan Metode Color Moments.. BAB IV : Hasil dan Pembahasan Bab IV berisikan pembahasan pengujian sistem secara umun maupun terperinci. Pengujian sistem akan membahas mengenai uji coba untuk menggunakan sistem secara keseluruhan beserta analisis secara keseluruhan. BAB V : Penutup Bab V berisi tentang simpulan tulisan secara keseluruhan yang menjawab permasalahan yang telah dirumuskan sebelumnya. Simpulan merupakan jawaban dari rumusan masalah yang dirumuskan pada awal penelitian. Bab V Penutup juga menampung saran-saran terkait pengembangan sistem selanjutnya.