BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Penelitian Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu preprocessing citra, ekstraksi citra, SIFT, dan pencocokan citra. Gambar 3.1 Kerangka penelitian 42
43 Ketiga tahapan tersebut terdiri atas beberapa proses yang saling berhubungan, yaitu: 1. Prepocessing, pada tahap ini citra batik dan citra template melakukan perubahan pikselnya menjadi 300x300. 2. Ekstraksi citra SIFT, pada tahap ini dilakukan ekstraksi menjadi citra grayscale, citra yang diekstraksi akan menghasilkan keypoints yang unik dari setiap citra. Dari setiap citra dilakukan pendeteksian citra SIFT dengan ukuran 4xk, matriks ini berisi informasi lokasi koordinat x, dan y), skala, dan arah orientasi. 3. Pencocokan citra (match) yaitu membandingkan citra batik yang telah di ekstraksi dengan citra template yang telah diekstraksi. Pencocokan keypoint dilakukan berdasarkan prinsip David Lowe, dengan cara mencocokan keypoint yang terdeteksi minimal 3keypoint, maka sudah bisa menemukan pencocokan citranya. 3.2 Alat Bantu Penelitian Alat bantu yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan Laptop atau Notebook dengan spesifikasi: 1. ASUS Prosesor : Intel(R) Core(TM) i3cpu M350 2.27GHz Memori : 2 GB Hardisk : 320 GB VGA : Intel (R) HD Graphics 2. Perangkat lunak yang digunakan adalah: Matlab R2008a Adobe Photoshop CS3
44 3.3 Analisa Permasalahan dan Kebutuhan 3.3.1 Analisa Permasalahan Bagaimana cara menentukan persamaan 2 fitur dengan membandingakan matrix dari 2 fitur menggunakan metode SIFT? Bagaimana cara membuat aplikasi yang dapat memudahkan pengguna dalam perbandingan fitur batik dengan polanya? Bagaimana menentukan dan mencari bahan data apa saja yang dibutuhkan dalam pembuatan aplikasi? 3.3.2 Analisa Kebutuhan Dengan kondisi seperti yang telah dicitrakan diatas, penulis mencoba membuat sebuah aplikasi pengenalan 2 fitur batik dengan metode SIFT menggunakan MatLab, sehingga jika penyampaian dilakukan dengan gaya bahasa animasi akan lebih mudah dicerna oleh setiap kalangan. Kebutuhan akan media pembelajaran berbasis simulasi pun sangat berpengaruh, untuk itu penulis menggunakan Adobe Photoshop CS3 untuk mengatur resolusi citra dan membangun aplikasi serta metode SIFT menggunakan matlab untuk menunjang kebutuhan akan perkembangan. Jadi sudah sangat jelas dengan adanya aplikasi perbandingan fitur ini akan sangat membantu memudahkan pengguna dalam mengetahui perbedaan fitur batik tersebut. 3.4 Tahap Pemodelan Fitur (preprocessing) Pada tahap pemodelan fitur pengguna perlu mengubah piksel citra batik menjadi 300x300 menggunakan adobe photoshop. Seperti yang dibawah ini
45 Gambar 3.2 Pemilihan citra batik Lalu pilih citra yang ingin di ubah pikselnya, setelah klik open maka akan muncul citra seperti ini. Gambar 3.3 batik yang telah dipilih Langkah selanjutnya yaitu perubahan pikselnya dengan cara memilih menu toolbar Image >> Image size, lalu pada kolom pixel dimensions ukurannya di ubah menjadi 300 dengan satuan piksel, klik OK.
46 Gambar 3.4 Perubahan piksel batik Setelah melakukan perubahan piksel pada setiap citra batiknya lalu jangan lupa untuk menyimpannya. Pilih menu File >> Save As >> ubah nama file citra batiknya >> Save. Gambar 3.5 Menyimpan citra 3.5 Tahap Pemotongan Pola Pada tahap ini pengguna melakukan pemotongan pola batik dari fitur batik aslinya. Ditahap sebelumnya kita telah melakukan perubahan piksel pada fitur
47 batiknya, maka kita akan melakukan hal yang sama pada pola yang telah di crop atau di potong. 1. Pilih File >> Open As, pilih citra yang ingin di crop lalu klik button Open. Gambar 3.6 Pemilihan fitur batik 2. Lalu pilih crop tool pada menu toolbar, dengan cara menggeser kursornya sesuai dengan pola yang ingin dipotong. Gambar 3.7 Pemotongan Pola
48 3. Setelah mengklik tanda ceklis tersebut maka akan seperti ini: Gambar 3.8 Hasil Pemotongan Pola 4. Setelah melakukan pemotongan pola maka pengguna mengubah piksel pola tersebut, dengan memilih Image >> Image Size. Gambar 3.9 Tampilan Image Size
49 5. Klik Ok maka akan tampil seperti ini Gambar 3.10 Hasil Pemotongan Pola 3.6 Basis Data Pada Simulasi ini digunakakn data berupa citra dari 20 citra batik nitik dan 20 citra batik truntum. yang telah diambil, kemudian dipotong secara manual menggunakan Adobe Photosop CS3 sebagai citra template yang akan dibandingkan. Beberapa citra batik yang digunakan sebagi berikut : 1. Nitik Nitik1 Nitik2
50 Nitik3 Nitik4 Nitik5 Nitik6 Nitik7 Nitik8 Nitik9 Nitik10
51 Nitik11 Nitik12 Nitik13 Nitik14 Nitik15 Nitik16 Nitik17 Nitik18 Nitik19 Nitik20
52 Nitik21 Nitik22 Nitik23 Nitik24 Nitik25 Nitik26 Nitik27 Nitik28 Nitik29 Nitik30
53 Nitik31 Nitik32 Nitik33 Nitik34 Nitik35 Nitik36 Nitik37 Nitik38 Nitik39 Nitik40
54 2. Truntum Truntum1 Truntum2 Truntum3 Truntum4 Truntum5 Truntum6 Truntum7 Truntum8 Truntum9 Truntum10
55 Truntum11 Truntum12 Truntum13 Truntum14 Truntum15 Truntum16 Truntum17 Truntum18 Truntum19 Truntum20
56 Truntum21 Truntum22 Truntum23 Truntum24 Truntum25 Truntum26 Truntum27 Truntum28 Truntum29 Truntum30
57 Truntum31 Truntum32 Truntum33 Truntum34 Truntum35 Truntum36 Truntum37 Truntum38 Truntum39 Truntum40
58 3.7 Perancangan Antarmuka Aplikasi ini dibuat untuk membantu pengguna dalam pencocokan pola batik dengan fitur batik aslinya. Sehingga mudah dalam mempelajari dan mengoprasikan aplikasi ini. Maka dari itu, untuk tampilan dari aplikasi ini pun dibuat sesederhana mungkin. Gambar 3.11 merupakan menu pengenalan pola batik menggunakan metode SIFT, aplikasi ini terdiri dari pemilihan citra, pola, perubahan skala, dan perubahan rotasi. Untuk lebih jelasnya tampilan menu finding keypoints sebagai berikut. PENGENALAN POLA BATIK MENGGUNAKAN METODE SIFT Pilih Pilih Pola Proses Skala o 1x o 2x o 3x Rotasi o 0 o 30 o 60 o 90 Ubah Reset Keluar Gambar 3.11 Menu Pengenalan Pola