Implementasi Sistem Pengenalan Pola Citra Menggunakan Metode Corner Detection Dan Backpropagation

61 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan tentang proses pengimplementasian metode Harris Corner Detection HCD dan Backpropagation BP pada sistem dalam pencarian citra pariwisata, sesuai dengan perancangan sistem yang telah dilakukan di Bab 3 serta melakukan pengujian sistem yang telah dibangun.

4.1. Implementasi Sistem

Pada tahap ini, metode pencarian citra menggunakan Harris Corner Detection HCD dan Backpropagation BP akan diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL sesuai perancangan yang telah dilakukan. 4.1.1 Spesifikasi perangkat keras dan lunak yang digunakan Spesifikasi perangkat keras dan lunak yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah sebagai berikut: 1. Prosesor Intel®Core TM i3 350M CPU 2.3 GHz. 2. Kapasitas hardisk 320 GB. 3. Memori RAM yang digunakan 2.00 GB. 4. Sistem operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 7. 5. Sistem dirancang menggunakan NetBeans IDE 7.31. 6. Web server yang digunakan adalah XAMPP. 7. Database MySQL Universitas Sumatera Utara 62 4.1.2 Implementasi perancangan antarmuka Adapun implementasi perancangan antarmuka yang telah dilakukan sebelumnya pada sistem ini adalah: 1. Halaman Awal Halaman menu merupakan halaman yang akan muncul ketika sistem berjalan. Tampilan ini berfungsi untuk mengenalkan pengguna terhadap sistem. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 4.1. Gambar 4.1 Halaman Awal 2. Halaman Utama Halaman utama merupakan halaman yang muncul ketika sistem berjalan sesaat setelah pengguna menekan tombol “Enter” pada halaman awal. Halaman ini berfungsi sebagai menu utama sistem. Pada sistem ini terdapat tiga menu pilihan, yaitu Daftar Objek, Pembelajaran dan Pengujian Image. Menu Daftar Objek terdiri dari empat sub menu, yaitu Add, Galeri dan Compare. Menu Pembelajaran terdiri dari sebuah sub menu yaitu Pembelajaran. Menu Pengujian Image terdiri dari sebuah sub menu, yaitu Pencarian Citra. Halaman Utama pada sistem pencarian citra menggunakan metode HCD dan BP dapat dilihat pada Gambar 4.2. Universitas Sumatera Utara 63 Gambar 4.2 Halaman Utama 3. Halaman Daftar Objek Halaman daftar objek adalah halaman untuk melihat daftar objek yang terdapat pada sistem. Pada halaman ini, pengguna dapat menghapus, menambah dan membandingkan citra yang telah dimasukkan sebelumnya. Adapun halaman daftar objek pada sistem dapat dilihat pada Gambar 4.3. Gambar 4.3 Daftar Objek Universitas Sumatera Utara 64 4. Halaman Galeri Halaman galeri adalah halaman untuk melihat citra yang disimpan pada salah satu objek, jika salah satu nama objek ditekan. Pada halaman ini, pengguna dapat melihat informasi yang terdapat pada objek, serta menghapus dan menambah citra yang terdapat pada geleri. Halaman galeri pada sistem ini dapat dilihat pada Gambar 4.4. Gambar 4.4 Halaman Galeri 5. Halaman Tambah Galeri Halaman tambah galeri adalah halaman yang digunakan untuk menambah citra pada satu objek. Pada halaman ini, pengguna dapat memasukkan citra yang diinginkan lalu mengubah citra tersebut menjadi citra HCD. Halaman galeri pada sistem ini dapat dilihat pada Gambar 4.5. Gambar 4.5 Tambah Galeri Universitas Sumatera Utara 65 6. Halaman Detail Galeri Halaman detail galeri adalah halaman yang digunakan untuk melihat hasil citra yang telah diubah ke dalam bentuk HCD. Halaman pada sistem ini dapat dilihat pada Gambar 4.6. Gambar 4.6 Halaman Detail Galeri 7. Halaman Tambah Objek Halaman tambah objek adalah halaman yang digunakan untuk menambah objek baru pada sistem. Pada halaman ini, pengguna dapat memberikan informasi mengenai objek yang akan ditambah. Adapun halaman tambah objek dapat dilihat pada Gambar 4.7. Gambar 4.7 Halaman Tambah Objek Universitas Sumatera Utara 66 8. Halaman Compare Halaman compare adalah halaman yang digunakan untuk melihat persentase kemiripan citra yang sudah dimasukkan sebelumnya ke dalam sistem. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 4.8. Gambar 4.8 Halaman Compare 9. Halaman Pembelajaran Halaman pembelajaran adalah halaman yang digunakan untuk melakukan pembelajaran backpropagation terhadap citra yang dimasukkan oleh pengguna. Halaman ini akan menginisialisasi, melakukan pembelajaran dan memberikan nilai eror pada pengguna jika berhasil ditemukan. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 4.9 berikut. Gambar 4.9 Halaman Detail Galeri Universitas Sumatera Utara 67 10. Hasil Pengujian Halaman hasil pengujian adalah untuk memberikan hasil pencarian dari citra baru yang dimasukkan pembaca. Pada halaman ini, sistem akan memberikan informasi serta nilai eror kemiripan citra yang dicari oleh pengguna. Detail halaman ini terdapat pada Gambar 4.10. Gambar 4.10 Halaman Hasil Pengujian 4.1.3 Implementasi data Adapun data yang dimasukkan ke dalam sistem ini adalah data berbentuk citra dengan format JPG dengan ukuran 200x200 piksel. Objek yang disediakan berjumlah 10 sepuluh dengan masing-masing objek terdiri dari 15 lima belas citra. Objek citra pembelajaran yang diberikan berjumlah 3 tiga, 10 sepuluh citra pembelajaran dan citra uji berjumlah 5 lima.

4.2. Pengujian Sistem