APLIKASI PENGUKURAN TINGKAT KEMIRIPAN OBJEK MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE BERDASARKAN HASIL DETEKSI TEPI
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma
Indonesia
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma
Indonesia
Abstract
Pengolahan citra mengalami perkembangan yang begitu pesat yang ditandai dengan banyaknya citra yang disajikan dalam berbagai bidang seperti bidang kedokteran, industri pertanian, geologi, dan kelautan. Banyaknya citra yang tersaji seringkali pengguna mengalami kesulitan pada saat proses pengambilan atau pengklasifikasian citra berdasarkan kemiripan citra. Penilaian kemiripan citra dapat diukur berdasarkan perbedaaan jarak tepi (Euclidean distance) atau jarak warna (distance metric). Pada penelitian ini dikembangkan aplikasi pengukuran tingkat kemiripan objek citra menggunakan metode modified Hausdorff distance. Nilai kemiripan yang dihasilkan pada proses pengukuran tingkat kemiripan objek menggunakan metode modified Hausdorff distance berupa bilangan desimal. Jika nilai proses mendekati 0 atau sama dengan 0 maka citra dianggap mirip. Implementasi dilakukan menggunakan tiga jenis objek citra dengan masing-masing jenis objek citra memiliki 7 objek citra sehingga keseluruhan objek sebanyak 21 objek citra dengan format JPG dan PNG yang tidak memiliki latar belakang. Tampilan aplikasi ini dibuat menggunakan Graphic User Interface (GUI). Pengujian keakuratan dari aplikasi diukur menggunakan metode efektifitas dengan menghitung perbandingan antara nilai dari aplikasi (AVVR) terhadap nilai responden (IAVVR). Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi yang dibuat memiliki nilai keakuratan mendekati 1, artinya aplikasi dianggap mirip dengan penilaian mata manusia.
Keywords
References
A. Zalukhu, “Implementasi metode canny dan sobel untuk mendeteksi tepi citra,” Jurnal Riset Komputer, vol. 3, no. 6, hal 25 – 29, 2016.
B. Leksono, A. Hidayanto, dan R. R. Isnanto, “Aplikasi metode template matching untuk klasifikasi sidik jari,” Transmisi, vol. 13, no. 1, hal. 1 – 6, 2012.
D. Indarti, “Pengenalan objek pada citra berdasarkan similiaritas karakteristik kurva sederhana,” Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 20, no. 2, hal. 101 – 110, 2015.
D. Nugraheny, “Metode nilai jarak guna kesamaan atau kemiripan ciri suatu citra (kasus deteksi awan cumulonimbus menggunakan principal component analysis),” Jurnal Angkasa, vol. VII, no.2, hal 21 – 30, 2015.
M. Kurniasih dan S. Akbar, “Identifikasi kemiripan wajah untuk kehadiran karyawan menggunakan algoritma eigenface,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, vol. XIII, no.2, hal. 78 – 84, 2018.
W. Qiang, W. Xuefeng, L. Xuwen, dan J. Kebin, “A modified image matching algorithm based on robust hausdorff distance,” High Technology Letters, vol. 20, no. 1, hal. 29 – 33, 2014.
D. Halomon, “Identifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah menggunakan modified hausdorff distance,” Skripsi, Universitas Kristen Maranatha, Bandung, 2013.
A. S. Harahap, D. Sundani, dan D. Agushinta, “Implementasi metode modified hausdorff distance dalam menilai kemiripan citra,” Dalam Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2014), vol. 8, 2014, hal. 47 – 52.
C. Faloutsos, W. Equitz, M. Flickner, W. Niblack, D. Petkovic, dan R. Barber, “Efficient and effective querying by image content,” Journal of Intelligent Information Systems, vol. 3, hal 231 – 262, 1994.
