Implementasi Sistem Temu Kembali Citra Berdasarkan Histogram Parameter Fraktal

dokumen-dokumen yang mirip
BAB II LANDASAN TEORI

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB II LANDASAN TEORI

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

BAB 2. Tinjauan Teoritis

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

BAB III ISI. x 2. 2πσ

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

2.2.3 Ukuran Dispersi

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

STATISTIKA DASAR. Oleh

3.1 Biaya Investasi Pipa

Orbit Fraktal Himpunan Julia

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

Sistem Online Content Based Image Retrieval menggunakan Identifikasi Dominan Warna pada Foreground Objek

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB 2 LANDASAN TEORI

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

Pemampatan Citra Fraktal

; θ ) dengan parameter θ,

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

KOMPRESI CITRA DIGITAL DE GA FRAKTAL SEBAGAI TEK IK KOMPRESI ALTER ATIF

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.

Transkripsi:

Proceedg of NATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE & INFORMATION TECHNOLOGY 007 Jauary 9-30, 007, Faculty of Computer Scece, Uversty of Idoesa Implemetas Sstem Temu Kembal Ctra Berdasarka Hstogram Parameter Fraktal Rully Soelama*, Irfa Subakt* da Galh Satraj * * Fakultas Tekolog Iformas Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Idoesa Emal: rully3070@gmal.com, yfaa@gmal.com ABSTRAK Sstem temu kembal ctra berdasarka parameter fraktal adalah sebuah sstem utuk mecar ctra pada bass data yag mrp dega ctra query dega megguaka parameter fraktal sebaga cr. Algortme pecara dega megguaka hstogram grayscale tdak dapat membedaka ctra yag secara vsual memlk tekstur yag berbeda. Oleh karea tu, pada peelta berkut dkembagka sstem temu kembal ctra berdasarka metode fraktal. Ctra dkodeka dega megguaka metode fraktal yag aka meghaslka parameter fraktal. Dua parameter fraktal (yatu skala kotras da rage block mea) djadka dasar utuk membuat empat hstogram vektor cr yag dmafaatka sebaga deks. Keempat deks tersebut adalah () rage block mea terkuatsas, () gabuga rage block mea da skala kotras terkuatsas, (3) gabuga D atara rage block mea da skala kotras terkuatsas, da (4) gabuga perkala tesor atara rage block mea da skala kotras terkuatsas. Pegukura kemrpa dhtug berdasarka empat hstogram tad dega megguaka metrks Lp-orm orde pertama. Uj coba dlakuka pada 368 ctra yag berasal dar 3 ctra brodatz yag dpotog dalam ukura 8 x 8 pksel. Hasl uj coba meujukka bahwa la average retreval rate terbak sebesar 70,3% dega megambl empat ctra yag palg mrp dega ctra query dega megguaka deks- sebaga cr ctra. Kata Kuc: Sstem temu kembal ctra, pegkodea fraktal, deks ctra.. PENDAHULUAN Sstem temu kembal ctra pada bass data mash megguaka query tekstual sehgga setap ctra pada bass data harus dberka keteraga teks yag dguaka sebaga deks. Cara query secara tesktual tetu saja tdak efektf da memlk akuras yag redah. Beberapa algortme peemua kembal ctra dkembagka sehgga memugkka peggua melakuka query dega megguaka ctra utuk mecar ctra pada bass data yag memlk kemrpa dega ctra yag d-query. Salah satu algortme yag dkembagka adalah megguaka hstogram la pksel grayscale sebaga vektor cr. Namu demka sepert dtujukka oleh gambar da gambar, gambar tersebut secara vsual berbeda amu memlk hstogram la pksel grayscale yag sama. Parameter fraktal hasl pegkodea ctra dega metode fraktal memlk depedes terhadap la pksel grayscale sehgga cukup kokoh terhadap masalah tersebut. Sepert yag dtujukka oleh gambar 3, hstogram rage block mea dapat membedaka ctra brodatz [] pada gambar. Berdasarka sfat tersebut, parameter fraktal dajuka sebaga vektor cr dalam sstem temu kembal ctra yag megguaka ctra sebaga query [3].. PENGKODEAN CITRA DENGAN METODE FRAKTAL Pada pegkodea ctra dega metode fraktal, ada beberapa tahap yag dlakuka utuk medapatka parameter fraktal yag aka dguaka sebaga cr, yatu proses pembagua blok doma, parts quadtree, da pecara blok rage yag kotraktf terhadap blok doma dega megguaka jarak Root Mea Square (RMS). a) Pembagua Blok Doma Blok doma dbagu dega cara ctra dparts mejad subctra dalam berbaga ukura mula dar 6x6 pksel, 8x8 pksel, 4x4 pksel, hgga x pksel yag damaka dega blok doma. Parts dlakuka mula dar pojok kr atas ctra bergeser hgga ke pojok kaa bawah da memugkka terjadya overlappg.

NATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE & INFORMATION TECHNOLOGY 007 ISSN: 06-866 Faculty of Computer Scece Uversty of Idoesa Gambar. Tga ctra tekstur yag secara vsual berbeda Gambar. Hstogram grayscale utuk gambar Gambar 3. Hstogram rage block mea utuk gambar Blok doma merupaka betuk dasar dar ctra yag dkodeka. Dar betuk-betuk dasar lah dbagu ctra dega melalu trasformas (rotatg da flppg). Blok doma dbagu pada awal proses pegkodea fraktal utuk mecegah peghtuga propert-propert blok doma (msalya jumlah pksel pada blok, jumlah kuadrat, varas, da la-la) secara berulag pada saat proses quadtree. Utuk mecegah duplkas perhtuga, ctra ddesmas dega megguaka rumus berkut : a + b + ( c + d ) () 4 dmaa a adalah kuadra pksel baga kr atas, b adalah kuadra pksel baga kaa atas, c adalah kuadra pksel baga kr bawah, da d adalah kuadra pksel baga kaa bawah. Utuk megetahu trasformas yag aka dguaka blok doma pada saat decodg, blok doma dklasfkaska berdasarka la pksel da tgkat keceraha pada blok tersebut. Terdapat tga kelas dega 4 subkelas utuk masg-masg kelas. Tap-tap kelas memlk cara trasformas dalam uruta yag berbeda, amu jes trasformas yag dlakuka haya ada dua, yatu rotas da pelpata horzotal (horzotal flppg) []. b) Parts Quadtree Utuk medapatka baga-baga ctra yag kotraktf terhadap blok doma, maka ctra dpotog mejad subctra yag damaka blok rage dega megguaka parts quadtree. Parts membag ctra mejad empat baga yag sama besar da secara rekursf setap baga tersebut dbag lag mejad empat baga da seterusya hgga mecapa ukura tertetu. Ketka subctra sudah mecapa ukura tertetu, msalya BxB pksel, subctra dbadgka dega blok doma yag memlk ukura BxB pksel yag memlk kelas da subkelas yag sama. Atara blok rage da blok doma dukur jarak RMS-ya. Pegukura jarak RMS pada dasarya melakuka mmalsas persamaa berkut : E R, D) = s * d + g r () ( ) ( 3

Implemetas Sstem Temu Kembal Ctra Berdasarka Hstogram Parameter Fraktal [Rully Soelama, Irfa Subakt da Galh Satraj] dmaa R adalah blok rage yag beraggotaka r, D adalah blok doma yag beraggotaka d, s adalah skala kotras da g adalah tgkat keceraha. Mmalsas persamaa aka terjad jka skala kotras (s) da tgkat keceraha (g) memeuh persamaa 3 da 4. Pasaga blok rage da blok doma yag memlk jarak RMS terkecl dsmpa pada meda peympaa sebaga parameter fraktal. Parameter fraktal yag ddapatka yatu () skala kotras, () tgkat keceraha, (3) la ratarata pksel blok rage (rage block mea), (4) poss koordat x pada blok doma, da (5) poss koordat y pada blok doma []. dr d r s = (3) d d r s d (4) g = Notas pada persamaa 3 da 4 djelaska sebaga berkut: r adalah eleme-eleme blok rage jka blok rage adalah R = { r, r,.., r }, d adalah eleme-eleme blok doma jka blok doma adalah D = { d, d,, d }, da adalah jumlah testas pksel yag ada pada blok yag sedag dperksa. Jka kods mmal d atas terpeuh, maka jarak RMS dapat dhtug melalu persamaa 5 berkut : RMS = r + s s dr + g d + g g d (5) = r 3. PEMBANGUNAN KEMBALI CITRA DARI KODE FRAKTAL Proses pembagua kembal ctra bertujua utuk memastka bahwa kode fraktal yag dsmpa telah bear sehgga layak utuk djadka cr ctra. Proses merupaka kebalka dar proses pegkodea. Pada dasarya, pasaga blok doma da blok rage yag telah dsmpa dbaca kembal da berdasarka kelas da subkelasya, blok doma dtrasformaska agar medapatka poss semula. Peghtuga dteraska dalam beberapa perulaga. Hasl peghtuga pada teras ke- aka djadka dasar utuk membagu ctra pada teras ke-(+) sehgga semak bayak teras yag dlakuka, ctra yag dhaslka aka semak halus. Jka la rata-rata pksel ctra hasl teras sebelumya dlambagka dega rp, skala kekotrasa s da tgkat keceraha g, maka la pksel utuk ctra yag baru hasl teras saat dhtug dega rumus yag djelaska pada persamaa 6 berkut : mage[ x][ y] = boud + ( s rp) + g (6) dmaa mage[x][y] adalah la pksel yag aka dtempatka pada ctra koordat x, y. Boud adalah fugs pembatas hasl perhtuga sehgga la hasl d atara 0 55. Gambar 4. Tekstur brodatz yag memlk kemrpa dekat 4

NATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE & INFORMATION TECHNOLOGY 007 ISSN: 06-866 Faculty of Computer Scece Uversty of Idoesa Gambar 5. Hstogram rage block mea Gambar 6. Hstogram skala kotras Gambar 7. Hstogram deks-3 utuk gambar 4 Gambar 8. Hstogram deks-3 utuk gambar 9 Gambar 9. Tekstur brodatz yag memlk kemrpa jauh 5

Implemetas Sstem Temu Kembal Ctra Berdasarka Hstogram Parameter Fraktal [Rully Soelama, Irfa Subakt da Galh Satraj] Gambar 0. Hstogram rage block mea 4. PEMANFAATAN PARAMETER FRAK- TAL SEBAGAI INDEKS Dar lma parameter fraktal yag tersmpa pada meda peympaa, skala kotras da rage block mea depede [3]. Dua parameter fraktal lah yag djadka dasar utuk membagu hstogram vektor cr. Ada empat hstogram yag dajuka yatu () rage block mea terkuatsas, () gabuga rage block mea da skala kotras terkuatsas, (3) gabuga D atara rage block mea da skala kotras terkuatsas, da (4) gabuga perkala tesor atara rage block mea da skala kotras terkuatsas. a) Ideks-: Hstogram Rage Block Mea Ideks pertama ddapatka dar la rata-rata pksel pada blok rage yag telah megalam proses kuatsas. Kuatsas adalah proses ormalsas suatu retag la ke dalam retag la baru. Nla pksel pada blok rage berksar pada retag la 0 55. Kuatsas yag dlakuka adalah megubah retag la mejad 6 bt atau 7 bt (retag 0 63 atau 0 7). Msalya utuk kuatsas 6 bt, utuk la pksel atara 0 3 aka masuk kelas kuatsas ke-0, la pksel atara 4 7 aka masuk kelas kuatsas ke- da seterusya. Nla hstogram yag dukur (sebaga sumbu-y) adalah la probabltas dar setap kelas kuatsas. Seberapa bayak kemugka kejada suatu kelas kuatsas pada ctra tertetu. Sehgga jumlah kemucula pada setap kelas kuatsas dbag dega jumlah pasaga blok doma da blok rage yag tersmpa. Gambar. Hstogram skala kotras Utuk ctra yag memlk kemrpa dekat pada gambar 3, hstogram deks- memlk tampla sepert yag dtujukka oleh gambar 5. b) Ideks-: Hstogram Gabuga Rage Block Mea da Skala Kotras Terkuatsas Ideks- merupaka gabuga atara deks- dega skala kotras yag terkuatsas mejad bt (4 kelas) atau 3 bt (8 kelas). Sama halya dega kuatsas deks-, la hstogram yag dukur adalah besar probabltas dar setap kelas kuatsas. Utuk gambar 4, hstogram skala kotrasya dtujukka oleh gambar 6. Besar pegaruh deks- da skala kotras dalam deks- dtetuka oleh bobot w yag dtujukka oleh persamaa 7 berkut : w I { p( r) } { } J ( w) v j j + (7) I p( r ) = dmaa merupaka probabltas rage block mea terkuatsas da { v adalah probabltas skala kotras } J j j= yag terkuatsas. Nla kostata w berksar atara 0 da. Utuk ctra berukura 8x8 pksel, la w yag terbak adalah 0.9 [3]. c) Ideks-3: Hstogram Gabuga D Atara Rage Block Mea da Skala Kotras Terkuatsas Ideks-3 adalah kombas dar rage block mea terkuatsas da skala kotras yag terkuatsas yag peggabugaya berdasarka otas berkut : { q ( r, s j )} (8) 6

NATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE & INFORMATION TECHNOLOGY 007 ISSN: 06-866 Faculty of Computer Scece Uversty of Idoesa dmaa ( =,,, I; j =,, 3,.., J). Setap kuatsas pksel blok rage aka dpasagka dega setap kuatsas skala kotras. Jka suatu ode pasaga terbak blok doma da blok rage yag memlk skala kotras da la pksel rata-rata yag sesua, maka kelas hstogram dtambahka probabltasya. Probabltas dhtug dega membag jumlah la hstogram pada setap kelas hstogram dega jumlah data. Utuk kuatsas skala kotras da rage block mea -6 bt, jumlah kelas hstogram adalah 56 kelas. Karea hstogram deks-3 adalah gabuga D dar dua parameter fraktal, maka hstogram yag terbetuk adalah dalam betuk tga dmes sepert pada gambar 7. d) Ideks-4: Hstogram Gabuga Perkala Tesor Atara Rage Block Mea da Skala Kotras Terkuatsas Ideks-4 hampr sama dega deks-3 dmaa parameter skala kotras da la rata-rata pksel dgabugka. Setap eleme kelas kuatsas pada rage block mea jumlah probabltasya dkalka dega jumlah probabltas pada setap eleme pada kelas kuatsas skala kotras. Notas utuk deks-4 dtujukka pada otas berkut : I J { p( r )} { v j } { p( r ) v = = j } (9) * j= dmaa ( =,,, I; j =,, 3,.., J) I da ( r ) = merupaka probabltas rage block mea p v J j j= terkuatsas serta { } adalah probabltas skala kotras yag terkuatsas. Gambar 9 adalah ctra brodatz [] yag memlk jarak kemrpa jauh. Hstogram deks-, skala kotras, da deks-3 utuk gambar berturut-turut dtujukka oleh gambar 0, gambar, da gambar 8. 5. PENGUKURAN JARAK KEMIRIPAN CITRA Utuk megetahu jarak kemrpa ctra query dega ctra pada bass data, dguaka pegukura hstogram deks ctra dega metrks Lp-orm orde pertama yag dotaska pada persamaa berkut : V p dlp( Q, C) = fq(.) fc (.) = λ γ (0) V V dmaa p = adalah jarak Lp-orm, p adalah orde jarak Lporm, Q adalah ctra query, C adalah ctra pada bass data, V adalah pajag vektor cr (jumlah eleme dalam hstogram), λ adalah eleme-eleme vektor cr ctra query, da γ adalah eleme-eleme vektor cr ctra pada bass data yag sedag dbadgka. Jarak utuk ctra brodatz [] pada gambar 4 da gambar 9 dtujukka masg-masg oleh tabel da tabel. Pada tabel tersebut terlhat bahwa jarak utuk ctra yag memlk kemrpa dekat (gambar 4) memlk jarak yag kecl sedagka ctra yag memlk kemrpa jauh (gambar 9) memlk jarak yag besar. Tabel. Jarak hstogram parameter fraktal deks- da deks-3 utuk ctra tekstur pada gambar 4 Ideks ( a, ) ( a, ) ( a, ) ( a, ) b c d e Id- 0.009 0.004 0.004 0.006 Id-3 0.004 0.0009 0.00093 0.005 Tabel. Jarak hstogram parameter fraktal deks- da deks-3 utuk ctra tekstur pada gambar 9 Ideks ( a, ) ( a, ) ( a, ) ( a, ) b c d e Id- 0.034 0.08 0.05 0.04 Id-3 0.006 0.0049 0.004 0.0063 Ada dua strateg pegambla ctra berdasarka jarakjarak dar pegukura hstogram vektor cr yatu dega megguaka la threshold da lagsug melakuka peguruta jarak. Strateg pertama dlakuka dega meetuka suatu la threshold yag aka dterapka pada deks- atau deks-. Ctra yag memlk jarak lebh besar darpada la threshold lagsug dbuag. Ctra yag terssa durutka berdasarka deks-3 atau deks-4 mula dar ctra yag memlk jarak palg dekat hgga jarak terjauh. Kemuda empat ctra dega jarak terdekat dambl da dtamplka sebaga ctra yag daggap mrp. Strateg kedua dlakuka dega lagsug megurutka semua ctra pada bass data mula jarak terdekat hgga jarak terjauh berdasarka salah satu dar keempat deks ctra. 6. UJI KEBENARAN KODE FRAKTAL Kebeara kode fraktal utuk meujukka bahwa parameter fraktal yag dambl layak utuk djadka cr ctra duj dega cara membuat modul decoder yag megembalka kode fraktal pada meda peympaa mejad ctra kembal. Kode fraktal dkataka bear jka la Peak Sgal to Nose Rato (PSNR) telah memeuh syarat. PSNR sedr dotaska dalam persamaa da persamaa berkut : 7

Implemetas Sstem Temu Kembal Ctra Berdasarka Hstogram Parameter Fraktal [Rully Soelama, Irfa Subakt da Galh Satraj] [ f (, j) F(, j) ] MSE = () N 55 PSNR = 0log0 () MSE dmaa f(,j) adalah ctra asl da F(,j) adalah ctra hasl dega ukura N x N pksel. MSE adalah mea squared error atau tgkat kesalaha yag terjad pada ctra hasl. Ctra yag dkataka bak adalah ctra yag memlk PSNR atara 0 db hgga 40 db. Uj coba dlakuka dega megkodeka ctra yag berukura 56x56 pksel da megembalkaya kembal dega megamat la PSNR-ya. Iteras yag dlakuka sebayak 00 kal. Gambar berkut adalah hasl-hasl pembagua ctra dar kode fraktal yag telah dkodeka dar ctra asl meurut algortme yag telah djelaska pada baga. Sedagka la PSNR-ya dtujukka oleh tabel 3.Ss ctra pada setap wdow pada sebelah kr adalah ctra asl sedagka ss sebelah kaa adalah ctra yag telah melalu proses decodg. 7. UJI COBA DAN EVALUASI SISTEM TEMU KEMBALI CITRA Uj coba dlakuka dega megguaka 3 tekstur brodatz [] yag dpotog tapa megalam overlappg dalam ukura 8x8 pksel. Dega demka total jumlah ctra yag dobservas sebayak 368 buah. Ctra brodatz dplh sebaga meda uj coba karea ctra brodatz memlk detal tekstur yag rumt da bervaras. Karea parameter fraktal sebaga cr megeal ctra dar betuk teksturya, ctra brodatz sagat tepat djadka meda evaluas. Jka sstem telah lolos uj coba dega ctra brodatz, maka dapat dpastka sstem telah kokoh da taha (robust) utuk pegeala ctra basa, msalya gambar orag, pemadaga, da la-la. Betuk tekstur ctra brodatz tersebut dtujukka oleh gambar berkut: Gambar. Empat ctra uj berukura 56x56 pksel Tabel 3. PSNR ctra hasl pegkodea yag dtujukka oleh gambar Nama Ctra LENA.BMP PISANG.JPG BRODATZ4.BMP CAMERAMAN.TIF PSNR 30.07 db 33.9 db 8.077 db 6.949 db Gambar 3. Betuk tekstur Brodatz Pegambla ctra daggap bear jka hasl yag dkembalka oleh sstem berasal dar sumber ctra brodatz yag sama dega sumber ctra query. Msalya ctra query adalah potoga ctra dar fle brodatz mage0.bmp, maka hasl pegembala yag bear juga berasal dar fle brodatz mage0.bmp. Utuk medapatka agka rata-rata peemua ctra yag bear, dguaka rumus berkut : Z mz z= Avg = (3) FxZ dmaa Avg adalah average retreval rate ukura rata-rata pegambla ctra yag bear, m z adalah jumlah ctra yag 8

NATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE & INFORMATION TECHNOLOGY 007 ISSN: 06-866 Faculty of Computer Scece Uversty of Idoesa dtemuka dega bear pada setap query ke-z, Z adalah jumlah ctra keseluruha, da F adalah jumlah ctra pada bass data yag dambl program utuk dtamplka dmaa ctra tersebut daggap program sebaga ctra yag bear. Ada eam skearo yag dguaka dalam uj coba yag bertujua utuk megamat faktor-faktor berkut: () kualtas akuras pegambla ctra atara pasaga deks- /deks-3 dega pasaga deks-/deks-4, () pegaruh perubaha kuatsas parameter fraktal, (3) pecara kofguras parameter terbak utuk deks-, da (4) pegaruh kuatsas pada skala kotras jka deks yag dguaka adalah deks-. Rgkasa pegatura kofguras da hasl uj coba dtujukka oleh tabel 4. a) Skearo- da Skearo- Skearo- da skearo- bertujua utuk medapatka pasaga deks terbak atara pasaga deks-/deks-3 dega pasaga deks-/deks-4. Skearo- da skearo- megguaka la threshold 0.0087. Dar hasl uj coba skearo- da skearo-, terlhat bahwa pasaga deks-/deks-3 memlk hasl yag lebh bak darpada pasaga deks-/deks-4 dega hasl 60.39%. b) Skearo-3 da Skearo-4 Dua skearo bertujua utuk melhat pegaruh perubaha kuatsas parameter skala kotras terhadap hasl pegambla ctra. Skearo-3 da skearo-4 megguaka kelas kuatsas skala kotras sebayak 8 kelas sedagka kuatsas utuk rage block mea adalah 64 kelas. Dar hasl uj coba, terlhat bahwa hasl skearo-3 da skearo-4 yag megguaka kuatsas 3-6 bt memlk tgkat kebeara yag lebh redah darpada skearo- da skearo- yag megguaka kuatsas -6 bt. Dega demka dapat dsmpulka bahwa kuatsas -6 bt lebh bak darpada kuatsas 3-6 bt. c) Skearo-5 da Skearo-6 Skearo-5 da skearo-6 megguaka strateg pecara ctra tapa megguaka la threshold. Ideks ctra yag damat adalah deks-. Skearo-5 megguaka kelas kuatsas utuk skala kotras sepajag 4 kelas, sedagka skearo-6 megguaka kelas kuatsas utuk skala kotras sepajag 8 kelas. Keduaya megguaka kelas kuatsas 64 kelas utuk rage block mea. Dar hasl uj coba tersebut, terlhat bahwa perubaha kuatsas parameter skala kotras sama sekal tdak berpegaruh pada hasl pegembala ctra jka deks yag dguaka adalah deks-. Hal dkareaka deks- sama sekal tdak melbatka parameter skala kotras, berbeda dega deks-, deks-3, da deks-4 yag merupaka gabuga atara rage block mea da skala kotras. Tabel 4. Rgkasa Parameter da Hasl Uj Coba utuk Masg-Masg Skearo Skearo- Skearo- Skearo-3 Skearo-4 Skearo-5 Skearo-6 Mpart Maxpart 6 6 6 6 6 6 Skala kotras maksmum.0.0.0.0.0.0 Toleras RMS terbesar.0.0.0.0.0.0 Threshold 0.0087 0.0087 0.0087 0.0087 - - Kuatsas -6-6 3-6 3-6 -6 3-6 Ideks threshold Ideks- Ideks- Ideks- Ideks- - - Ideks pegurut Ideks-3 Ideks-4 Ideks-3 Ideks-4 Ideks- Ideks- Hasl-Hasl PSNR 5.8 db 5.8 db 5.8 db 5.8 db 5.8 db 5.8 db Ctra Hasl yag bear 889 85 880 8 035 035 Average retreval rate 60.39% 57.8% 59.78% 55.77% 70.3% 70.3% 9

Implemetas Sstem Temu Kembal Ctra Berdasarka Hstogram Parameter Fraktal [Rully Soelama, Irfa Subakt da Galh Satraj] 8. KESIMPULAN Dar sstem yag telah dbuat da uj coba yag telah dlakuka terhadapya, dapat dambl beberapa kesmpula sebaga berkut: Hasl uj coba vsual telah meujukka bahwa kode fraktal yag dbuat telah bear, dbuktka dega hasl PSNR berksar atara 5 db hgga 35 db. Ideks- adalah deks terbak yag dguaka sebaga cr ctra, yatu dega average retreval rate sebesar 70.3%. Jka megguaka strateg pecara dega la threshold, hasl terbak yag ddapatka adalah sebesar 60.39%, yatu dega kofguras deks megguaka pasaga deks-/deks-3 da dega kelas kuatsas -6 bt. Jka haya megguaka deks-, perubaha kuatsas pada parameter skala kotras sama sekal tdak berpegaruh pada hasl pegambla ctra. Kuatsas terbak adalah -6 bt atau 4 kelas kuatsas skala kotras da 64 kelas kuatsas rage block mea. DAFTAR PUSTAKA [] Ctra tekstur brodatz [Ole]. URL: http://www.cpr.rp.edu/re-source/stlls/brodatz.html [] Y. Fsher, Fractal mage compresso, SIGGRAPH 9 Course Notes, 99. [3] M. P, M. K. Madal ad A. Basu, Image retreval based o hstogram of fractal parameters, IEEE Tras. Multmeda, vol. 7, o. 4, pp. 597-605, Agustus 005. 0