BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah tahapan-tahapan dalam penelitian. Berikut di bawah merupakan gambar desain penelitian: Pengumpulan Data Grayscalling Pustaka Ilmiah Gambar Telapak Tangan 20 x 12 pembelajaran Edge Detection 20 x 8 uji Thresholding Learning Vector Quantization Penyelesaian Masalah Model Penelitian Image (jpg) Konversi RGB Grayscalling Edge Detection dan Thresholding Learning Vector Quantization Pendekatan Sekuensial Linier Analisis Desain Coding Testing Identitas Telapak Tangan Studi Kasus Analisis dan Kesimpulan Pengembangan Perangkat Lunak Perangkat Lunak Identifikasi Telapak Tangan 19
Gambar 3.1 Desain Penelitian Penjelasan: 1. Pengumpulan Data, pengumpulan data terdiri dari pengumpulan pustaka ilmiah dan gambar telapak tangan. Berikut di bawah ini merupakan detail dari pengumpulan data: a. Pustaka Ilmiah merupakan konsep atau metode yang digunakan dalam penelitian. 1. Grayscalling, dapat dilihat Sub Bab 2.2.1. 2. Edge Detection, silahkan lihat Sub Bab 2.2.2. 3. Thresholding, silahkan lihat Sub Bab 2.2.3. 4. Learning Vector Quantization, silahkan lihat Sub Bab 2.3.2. b. Gambar Telapak Tangan 1. 20 x 12 pembelajaran merupakan data gambar yang digunakan untuk pembelajaran dengan jumlah 20 orang x 12 buah gambar sama dengan 240 buah gambar. 2. 20 x 8 uji merupakan data gambar yang digunakan untuk pengujian dengan jumlah 20 orang x 8 buah gambar sama dengan 160 buah gambar. 2. Penyelesaian Masalah a. Model Penelitian, model penelitian berupa tahapan-tahapan dalam mengidentifikasi telapak tangan yang terdiri dari 5 langkah sebagai berikut: 1. Image (jpg), penelitian hanya menggunakan image dengan ekstensi *.jpg. 20
2. Konversi RGB, image telapak tangan dikonversi ke dalam bentuk RGB. 3. Grayscalling, proses mengkonversi data gambar RGB menjadi data gambar grayscale. Input yaitu 20 x 12 pembelajaran gambar RGB. Output yaitu 20 x 12 pembelajaran gambar grayscale. 4. Edge Detection dan Thresholding, proses mengkonversi data gambar grayscale menjadi data gambar blackwhite dan data biner. Input yaitu 20 x 12 pembelajaran gambar grayscale. Output yaitu 20 x 12 pembelajaran gambar blackwhite dan 20 x 12 pembelajaran array biner [7500]. 5. Learning Vector Quantization, proses perhitungan yang menghasilkan data bobot (patokan) yang digunakan untuk pengenalan dan pengidentifikasian data gambar telapak tangan. Input yaitu 20 x 12 pembelajaran array biner [5900]. Output yaitu 20 array bobot [7500]. b. Identitas Telapak Tangan, hasil dari proses penelitian berupa identitas telapak tangan. c. Studi Kasus, studi kasus berupa pengujian dengan menggunakan data pembelajaran maksimal 240 buah dan data pengujian sebanyak 160 buah. d. Pendekatan Sekuensial Linier, pendekatan yang digunakan dalam mengembangkan perangkat lunak yang terdiri dari 4 langkah sebagai berikut: 1. Analisis, uraian penyelesaian atas kebutuhan perangkat lunak. Uraian penyelesaian terdiri dari Context Diagram, Data Flow Diagram, Data Dictionary, Process Specification, Entity Relationship Diagram. 21
2. Desain, perancangan perangkat lunak yang terdiri dari perancangan basis data dan antarmuka. 3. Coding, implementasi desain dengan menggunakan Visual Basic 6.0 dan Mysql. 4. Testing, pengujian perangkat lunak. e. Pengembangan Perangkat Lunak, proses yang dilakukan atas dasar model penelitian dengan menggunakan pendekatan sekuensial linier. f. Perangkat Lunak Identifikasi Telapak Tangan, produk hasil penelitian. 5.2 Metode Penelitian Dalam penelitian ini terdapat beberapa metode yaitu: 1. Pengumpulan data a. Pustaka ilmiah berupa metode atau konsep ilmiah yang akan digunakan untuk penelitian. Pustaka ilmiah terdiri dari: 1. Metode Image Processing Grayscaling untuk mengubah data gambar RGB menjadi data gambar grayscale. 2. Metode Image Processing Edge Detection dan Thresholding untuk mengubah data gambar grayscale menjadi data gambar blackwhite dan menghasilkan data biner. 3. untuk proses pembelajaran dan pengujian pengidentifikasian data gambar telapak tangan. 22
b. Data gambar telapak tangan sebagai objek yang akan digunakan untuk proses pembelajaran dan pengujian pengenalan dan pengidentifikasian. 2. Studi Pustaka Ilmiah. Pustaka ilmiah yang sudah dikumpulkan kemudian dipelajari dan dicari rumusan penyelesaian dalam mengidentifikasi telapak tangan. 3. Implementasi Pustaka Ilmiah. Implementasi pustaka ilmiah berupa penggunaan rumusan penyelesaian dalam mengidentifikasi telapak tangan sebagai lanjutan dari langkah kedua. 3.3 Alat dan Bahan Penelitian 1. Alat Penelitian, alat penelitian berupa perangkat keras dan perangkat lunak. Berikut di bawah merupakan detail dari alat penelitian: a. Perangkat keras berupa netbook dengan spesifikasi sebagai berikut: 1. Processor Intel Atom N570 1,66 GHz 2. RAM 2048 MB 3. Hardisk 320 GB b. Perangkat lunak yaitu: 1. Sistem Operasi Windows XP Service Pack 2 2. Visual Basic 6.0 3. XAMPP 1.7.4 23
2. Bahan Penelitian, bahan penelitian berupa data pembelajaran dan data pengujian. Berikut di bawah merupakan detail dari bahan penelitian: a. Data pembelajaran yaitu data gambar telapak tangan yang berjumlah 20 orang x 12 buah gambar sama dengan 240 buah gambar. b. Data uji yaitu data gambar telapak tangan yang berjumlah 20 orang x 8 buah gambar sama dengan 160 buah gambar. 24