PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SISTEM TEMU BALIK CITRA MENGGUNAKAN JARAK HISTOGRAM DENGAN MODEL WARNA YIQ SKRIPSI AYU SATYARI UTAMI 091421075 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SISTEM TEMU BALIK CITRA MENGGUNAKAN JARAK HISTOGRAM DENGAN MODEL WARNA YIQ SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer AYU SATYARI UTAMI 091421075 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011
PERSETUJUAN Judul : PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SISTEM TEMU BALIK CITRA MENGGUNAKAN JARAK HISTOGRAM DENGAN MODEL WARNA YIQ Kategori : SKRIPSI Nama : AYU SATYARI UTAMI Nomor Induk Mahasiswa : 091421075 Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER Departemen Fakultas : ILMU KOMPUTER : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, Juni 2011 Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc Drs. Agus Salim Harahap, M.Sc NIP.197401232002122001 NIP. 195408281981031004 Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991021001
PERNYATAAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SISTEM TEMU BALIK CITRA MENGGUNAKAN JARAK HISTOGRAM DENGAN MODEL WARNA YIQ SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, Juni 2011 AYU SATYARI UTAMI 091421075
PENGHARGAAN Alhamdulillah, puji syukur saya sampaikan kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan hidayah-nya serta segala sesuatunya dalam hidup, sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara. Shalawat beriring salam saya persembahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada bapak Drs. Agus Salim Harahap, M.Sc sebagai Dosen Pembimbing I dan Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.sc sebagai Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran, dan masukan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas, padat dan profesional telah diberikan kepada saya sehingga saya dapat menyelesaikan tugas ini. Selanjutnya kepada Dosen Penguji Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom dan Bapak Sajadin Sembiring, S.Si, MS.Comp atas saran dan kritikan yang sangat berguna bagi saya. Skripsi ini terutama saya persembahkan untuk kedua orang tua dan keluarga saya yang telah memberikan dukungan dan motivasi, ayahanda Munzir dan ibunda Lilis Suryani yang selalu sabar dalam mendidik saya. Untuk kedua adik saya, Suheri dan akbar. Kepada teman-teman terbaik yang selalu memberikan dukungan Yudha Vandellon, Ita, Dani, Nenda, Kak Mela, dll yang tidak dapat saya sebutkan namanya satu per satu. Untuk teman-teman sekelas dan satu angkatan yang sedang berjuang tanpa patah semangat dan tiada putus harapan. Terima kasih pula kepada semua pihak-pihak yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu, terima kasih atas ide, saran, dan kerjasama yang baik. Saya menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu saya menerima saran dan kritik yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.
ABSTRAK Komposisi warna merupakan salah satu ciri dari citra yang dapat digunakan sebagai pembeda dalam sistem temu-balik citra. Komposisi warna piksel dalam suatu citra dapat direpresentasikan dalam histogram warna. Tingkat kemiripan warna antar citra dapat ditentukan berdasarkan nilai jarak antar histogramnya. Semakin kecil nilai jarak antar histogram, semakin tinggi tingkat persentase kemiripan suatu citra. Penelitian ini menggunakan model warna YIQ. Tiap komponen warna YIQ nilainya dikonversi dari nilai RGB kemudian dikuantisasi menjadi 128, 64 dan 64 level. Komponen warna Y memiliki jumlah level lebih banyak karena memiliki pengaruh lebih dominan pada persepsi mata manusia terhadap warna dibanding komponen yang lain. Jumlah piksel dalam citra berbedabeda sesuai dengan ukuran citra, sehingga histogram perlu dinormalisasi agar invarian terhadap ukuran citra. Total jarak antar histogram merupakan hasil jumlahan dari jarak tiap levelnya. Hasil temu-balik diranking berdasarkan nilai jarak antar histogramnya. Kata Kunci : Temu Balik Citra, Histogram, RGB, YIQ, Konversi
PLANNING SOFTWARE IMAGE RETRIEVAL USES HISTOGRAM SPACE BY YIQ COLOUR ABSTRACT The composition of colors is one of the characteristics of images that can be used as a distinguishing factor in a image retrieval system through the image. The composition of color pixels in an image can be represented in a color histogram. Level of color similarity between images can be determined based on the value of the distances between the histogram. The smaller the distance between the histogram values, the higher the percentage of similarity of an image. This research uses YIQ color model. Each component of YIQ color value is converted from RGB value and then quantized to 128, 64 and 64 levels. Y color component has levels more because it has a more dominant influence on the perception of the human eye to color than the other components. The number of pixels in the image varies according to the size of the image, so the histograms are normalized to be invariant to the size of the image. The total distance between the histogram is the sum of the distances of each level. Intersection-turning results ranked based on the distances between the histogram. Keywords : Image Retrieval, Histogram, RGB, YIQ, Convert
DAFTAR ISI Halaman Persetujuan i Pernyataan ii Penghargaan iii Abstrak iv Abstract v Daftar Isi vi Daftar Tabel viii Daftar Gambar ix Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah 1 1.2 Rumusan Masalah 3 1.3 Batasan Masalah 3 1.4 Tujuan Penelitian 3 1.5 Manfaat Penelitian 3 1.6 Metode Penelitian 4 1.7 Sistematika Penulisan 4 Bab 2 Landasan Teori 2.1 Citra Digital 6 2.1.1 Format Citra Digital 8 2.1.2 Elemen-Elemen Citra Digital 8 2.2 Pengolahan Citra Digital (Image Processing) 10 2.3 Information Rerieval 12 2.3.1 Data Retrieval 14 2.4 Sistem Temu Balik Citra 15 2.5 Histogram Warna 17 2.5.1 Menghitung Histogram Warna 18 2.5.2 Menghitung Jarak Histogram 20 2.5.3 Menaksir Kemiripan Gambar Bedasarkan Jarak Histogram 20 2.6 Representasi Warna 23 2.6.1 Model RGB 23 2.6.2 Model YUV 24 2.6.3 Model YIQ 24 2.6.3.1 Konversi YIQ 26 2.6.3.2 Kuantisasi YIQ 26 Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 3.1 Analisis masalah 28 3.1.1 Citra Digital 29 3.1.2 Perhitungan Nilai RGB Pixel Citra 30 3.1.3 Konversi Model Warna YIQ ke YIQ 32
3.1.4 Mengggambar Kurva Histogram 37 3.1.5 Pengukuran Jarak Antara Dua Histogram 41 3.2 Perancangan Sistem 43 3.2.1 Model analisis Perangkat Lunak 43 3.2.1.1 Diagram Konteks 43 3.2.1.2 Data Flow Diagram Level-0 (DFD Level 0) 44 3.2.1.3 DFD Level 1- Konversi Model Warna 45 3.2.1.4 DFD Level 1- Kuantisasi Nilai YIQ 45 3.2.1.5 DFD Level 1- Pembuatan Histogram 46 3.2.1.6 Flowchart Perhitungan Nilai RGB 47 3.2.1.7 Flowchart Perhitungan Nilai YIQ 48 3.2.1.8 Flowchart Perhitungan Nilai Kemiripan Citra 49 ` 3.3 Perancangan Interface 50 3.4 Perancangan Database 52 Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 4.1 Implementasi 53 4.1.1 Struktur Menu Program 53 4.2 Pengujian Sistem 56 4.3.2 Kelemahan Sistem 62 Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan 63 5.2 Saran 64 Daftar Pustaka 65 Lampiran
DAFTAR TABEL Halaman 2.1 Hasil Kuantisasi Gambar A, B dan C 18 3.1 Frekuensi Warna Y 38 3.2 Frekuensi Warna I 40 3.3 Frekuensi Warna Q 41 3.4 Histogram Untuk Nilai Y Citra A 41 3.5 Histogram Untuk Nilai Y Citra B 42 3.6 Jarak Histogram Untuk Nilai Y Citra A dengan B 42 3.7 Jarak Histogram Untuk Nilai Q Citra A dengan B 42 3.8 Database 52
DAFTAR GAMBAR Halaman 2.1 Contoh citra digital 6 2.2 Representasi warna RGB pada citra digital 7 2.3 Diagram Content Based Image Retieval 16 2.4 Histogram warna 17 2.5 Gambar A 21 2.6 Gambar B 21 2.7 Gambar C 22 2.8 Koordinat RGB 23 3.1 Format Citra 24-bit (16 juta warna) 29 3.2 Representasi Nilai Pixel pada Citra Digital 30 3.3 Nilai Pixel Koordinat y=1, x=1 f(1,1) 30 3.4 Matriks Nilai RGB 31 3.5 Citra-A 32 3.6 Citra-B 32 3.7 Citra A Warna 24 bit 33 3.8 Citra B Warna 24 bit 35 3.9 Matriks Warna Y 38 3.10 Kurva Histogram Warna Y 39 3.11 Matriks I 39 3.12 Kurva Histogram Warna I 40 3.13 Matriks Q 40 3.14 Kurva Histogram Warna Q 41 3.15 Diagram Konteks 43 3.16 DFD Level 0 44 3.17 DFD Level 1 Konversi Model Warna 45 3.18 DFD Level 1 Kuantisasi Nilai YIQ 46 3.19 DFD Level 1 Pembuatan Histogram 46 3.20 Flow Chart Perhitungan Nilai RGB Citra 47 3.21 Flow Chart Perhitungan Nilai YIQ Citra 48 3.22 Flow Chart Perhitungan Kemiripan Citra 49 3.23 Rancangan form Utama 51 3.24 Rancangan form Update Gambar 52 4.1 Struktur Menu Program 54 4.2 Tampilan halaman utama 55 4.3 Tampilan halaman update gambar 56 4.4 Tampilan awal proses penambahan gambar 57 4.5 Database 58 4.6 Hasil load gambar 59 4.7 Hasil Check Picture 60 4.8 Hasil Image Retrieval Tsm6.bmp 61