APLIKASI PENGENALAN NAMA BARANG PADA SEBUAH PENITIPAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh: ARIF RAHMADANI NIM. 09560460 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2014
LEMBAR PERSETUJUAN APLIKASI PENGENALAN NAMA BARANG PADA SEBUAH PENITIPAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF TUGAS AKHIR Oleh : Arif Rahmadani 0 9 5 6 0 4 6 0 Telah Direkomendasikan Untuk Diajukan Sebagai Judul Tugas Akhir Di Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Menyetujui, Pembimbing I Pembimbing II Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT NIP : 108.9504.0330 Sofyan Arifianto, S.Si, M.Kom.
LEMBAR PENGESAHAN APLIKASI PENGENALAN NAMA BARANG PADA SEBUAH PENITIPAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata Satu Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Disusun Oleh : Arif Rahmadani 0 9 5 6 0 4 6 0 Tugas Akhir ini telah diuji dan dinyatakan lulus oleh tim penguji Mengetahui/Menyetujui Penguji I Penguji II Yufis Azhar, S.Kom Galih Wasis W., S.Kom NIDN : 0728088701 NIDN : 0723028801 Mengetahui Ketua Jurusan Teknik Informatika Yuda Munarko, S.Kom., M.Sc. NIP : 108.0611.0433
LEMBAR PERNYATAAN Yang bertanda tangan di bawah ini: Nama : Arif Rahmadani Tempat / Tgl Lahir : Malang, 9 April 1991 NIM : 0 9 5 6 0 4 6 0 Fakulats / Jurusan : Teknik / Teknik Informatika Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul APLIKASI PENGENALAN NAMA BARANG PADA SEBUAH PENITIPAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF beserta seluruh isinya adalah karya saya sendiri dan bukan merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun keseluruhan, kecuali dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya. Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya. Apabila kemudian ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya siap menanggung segala bentuk resiko/sanksi yang berlaku. Malang, 4 April 2014 Dosen Pembimbing I Yang Membuat Pernyataan Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT NIP : 108.9504.0330 Arif Rahmadani
KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah SWT, yang telah memberi kekuatan dan petunjuk serta melimpahkan rahmat, dan hidayah-nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul APLIKASI PENGENALAN NAMA BARANG PADA SEBUAH PENITIPAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF. Dengan menyadari adanya keterbatasan kemampuan, pengetahuan, referensi dan pengalaman, Tugas Akhir ini masih jauh dari sempurna. Untuk itu saran dan masukkan untuk kesempurnaan sangat penulis harapkan. Akhir kata penulis berharap semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat dan menjadi tambahan ilmu pengetahuan. Malang, 4 April 2013 Penulis
DAFTAR ISI Lembar Persetujuan... i Lembar Pengesahan... ii Lembar Pernyataan... iii Abstraksi... iv Abstract... v Kata Pengantar... vi Lembar Persembahan... vii Daftar Isi... viii Daftar Gambar... xi Daftar Tabel... xii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 LATAR BELAKANG... 1 1.2 RUMUSAN MASALAH... 2 1.3 BATASAN MASALAH... 2 1.4 TUJUAN... 2 1.5 METODOLOGI... 2 1.5.1 Analisis... 3 1.5.2 Membuat Desain Dan Rancangan Sistem... 3 1.5.3 Implementasi Sistem... 3 1.5.4 Pengujian... 3 1.5.5 Penyusunan Buku Tugas Akhir... 3 1.6 SISTEMATIKA PENULISAN... 3 BAB II LANDASAN TEORI... 5 2.1 DEFINISI CITRA... 5 2.2 PEMBENTUKAN CITRA... 5 2.3 PENGOLAHAN CITRA... 6 2.4 PENGENALAN POLA... 6 2.5 ALGORITMA SURF... 7 2.6.1 Grayscale (Derajat Keabuan)... 7 2.6.1 Proses algoritma surf... 8
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM... 12 3.1 ANALISA SISTEM... 12 3.1.1 Analisa kebutuhan fungsional... 12 3.1.2 Analisa kebutuhan non fungsional... 12 3.2 PERANCANGAN SISTEM... 13 3.2.1 Langkah langkah metode surf... 13 3.2.2 Cara mengetahui penghitungan keypoint... 22 3.2.3 Flowchart... 24 3.2.4 Use case diagram... 26 3.2.5 Sequence diagram... 26 3.2.6 Activity diagram... 29 3.2.7 Class diagram... 31 3.3 PERANCANGAN ANTAR MUKA SYSTEM... 31 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM... 35 4.1 IMPLEMENTASI SISTEM... 35 4.1.1 Pembuatan basis data... 35 4.1.2 Pembuatan fungsi koneksi database... 35 4.1.3 Kode program menginputkan data customer... 36 4.1.4 Kode program menginputkan data training... 38 4.1.5 Kode program proses penitipan barang... 39 4.1.6 Tampilan antarmuka hasil program... 42 4.2 PENGUJIAN SISTEM... 44 4.2.1 Pengujian system dengan blackbox... 44 4.2.2 Pengujian keakuratan pengenalan barang... 46 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN... 52 5.1 Kesimpulan... 52 5.2 Saran... 52 DAFTAR PUSTAKA... 53 BIOGRAFI PENULIS... 54
DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Diagram kotak pengenalan pola... 7 Gambar 2.2 Konversi RGB ke grayscale... 8 Gambar 2.3 Non maxima suppresion... 9 Gambar 2.4 jendela pergeseran orientasi... 11 Gambar 3.1 contoh gambar integral... 15 Gambar 3.2 gambar haar wavelet... 16 Gambar 3.3 box filter urutan dengan parameter L... 17 Gambar 3.4 gambar u ( orang jepang asli )... 18 Gambar 3.5 box filter urutan kedua... 18 Gambar 3.6 operator box hessian pada lena... 19 Gambar 3.7 pemilihan fitur dengan penyaringan detail... 22 Gambar 3.8 hasil debug program... 24 Gambar 3.9 Flowchart proses titip barang... 25 Gambar 3.10 Flowchart proses pengembalian barang... 25 Gambar 3.11 Use case diagram... 26 Gambar 3.12 Sequence Diagram input training... 27 Gambar 3.13 Sequnce Diagram input customer... 27 Gambar 3.14 Sequnce Diagram proses titip barang... 28 Gambar 3.15 Sequnce Diagram proses pengembalian barang... 28 Gambar 3.16 Activity diagram input data training... 29 Gambar 3.17 Activity diagram input data customer... 29 Gambar 3.18 Activity diagram titip barang... 30 Gambar 3.19 Activity diagram pengembalian barang... 30 Gambar 3.19 Class diagram penitipan barang... 31 Gambar 3.20 Tampilan data training... 32 Gambar 3.21 Tampilan data customer... 33 Gambar 3.22 Tampilan titip barang... 34 Gambar 4.1 Data tabel MySQL... 35 Gambar 4.2 Script koneksi database... 36 Gambar 4.3 Script proses simpan data customer... 36
Gambar 4.4 Script proses update data customer... 37 Gambar 4.5 Script tampil data customer... 37 Gambar 4.6 Script capture barang... 38 Gambar 4.7 Script simpan data training... 38 Gambar 4.8 Script proses pilih customer... 39 Gambar 4.9 Script proses memanggil fungsi surf... 39 Gambar 4.10 Script proses cek barang... 40 Gambar 4.11 Script proses get data training... 40 Gambar 4.12 Script pembuatan ruang skala... 41 Gambar 4.13 Script pencarian keypoint... 41 Gambar 4.14 script simpan titip barang... 41 Gambar 4.15 Tampilan input customer... 42 Gambar 4.16 Tampilan input training... 43 Gambar 4.17 Tampilan titip barang... 44 Gambar 4.18 Pengujian Hasil pencocokan... 51
DAFTAR TABEL Gambar 3.1 Tabel Simbol... 13 Gambar 4.1 pengujian blackbox tombol customer... 44 Gambar 4.2 pengujian blackbox tombol training... 45 Gambar 4.3 pengujian blackbox tombol titip barang... 45
DAFTAR PUSTAKA [1] Putra, Darma (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Penerbit Andi [2] Ramadijanti, Nana (2009). Implementasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Produk Kemasan Berdasarkan Label Kemasannya. http://repo.eepis-its.edu/id/eprint/151 [3] Khrisna, Dika Adi and Hidayatno, Achmad and Isnanto, R.Rizal (2011). Identifikasi Objek berdasarkan Bentuk dan Ukuran. http://eprints.undip.ac.id/25433/. [4] Meiliayana & Handayani, Rica Kartika (2008). Sistem Pengenalan Dan Pengambilan Objek. [5] Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuyteelars, dan Luc VG (2008). Speeded- Up Robust Features (SURF). ftp://ftp.vision.ee.ethz.ch/.../eth_biwi_00517/. [6] Mulyawan, Hendy. Samsono, M Zen Hadi. Setiawardhana. Identifikasi Dan Tracking Objek Berbasis Image Processing Secara real Time. http://www.eepis-its.edu/uploadta/downloadmk.php?id=1662 53