3 dari fungsi frekuensi yang menciptakan noise pada suatu citra Guelzim et al. 2011.
Dalam beberapa kesempatan, corner detection juga digunakan untuk menjadi salah satu metode untuk melengkapi metode yang lainnya, seperti estimasi pengenalan mata
Kurniawan Suwardi, 2012. Backpropagation BP sendiri banyak digunakan untuk menangani masalah
pengenalan pola-pola kompleks, seperti pengenalan pola tulisan tangan Devireddy Rao, 2005, pengenalan bentuk wajah Anam et al. 2009, pengambilan keputusan
dalam bidang keuangan Lee To, 2010, prakiraan curah hujan Vamsidhar et al. 2010, pengategorisasikan teks Ramsundaram Victor, 2010, inisialisasi Ganatra
et al. 2011, kompresi citra Panda, 2012 dan masih banyak lainnya. Dalam tugas akhir ini, Penulis akan menggunakan metode Harris Corner
Detector dan Backpropagation untuk membantu pengguna dalam melakukan pencarian dan pengenalan objek citra. Harris Corner Detector HCD memiliki
kemampuan untuk mendeteksi sudut dalam suatu citra karena mampu menghasilan nilai yang konsisten walau dengan adanya rotasi, skala dan variasi pencahayaan
maupun noise pada gambar. Penggunaan Harris Corner Detector didasarkan pada fungsi autokorelasi sinyal lokal dimana fungsi autokorelasi lokal akan menghitung
perubahan lokal dan sinyal. Lalu hasil dari corner yang dihasilkan oleh sebuah citra akan diolah oleh backpropagation BP sehingga sistem dapat belajar dalam mengolah
informasi yang dibutuhkan oleh pengguna dengan menggunakan citra.
1.2 Rumusan Masalah
Dari latar belakang di atas, sektor pariwisata adalah salah satu bidang yang banyak membutuhkan penggunaan citra dalam penyediaan informasi untuk menarik minat
wisatawan. Penggunaan citra dan pencarian citra dengan jumlah yang banyak menjadi salah satu faktor penting dalam mengenali setiap lokasi yang sudah disediakan. Oleh
karena itu, dibutuhkan sebuah pendekatan untuk mengenali sebuah objek dari sebuah citra yang diuji yang dapat memberikan informasi yang dibutuhkan oleh pengguna
sesuai dengan kebutuhan.
Universitas Sumatera Utara
4
1.3 Batasan Masalah
Guna mencegah meluasnya cakupan permasalahan yang akan dibahas dalam studi ini dan untuk membuat studi ini lebih terarah, maka dilakukan pembatasan masalah
sebagai berikut: 1.
Data yang digunakan berbentuk citra dengan format JPG dan berbentuk 2D, berukuran 200 x 200 piksel.
2. Data yang digunakan dibagi menjadi dua, yakni data pelatihan training yaitu
data yang disimpan dalam database dan data pengujian testing yang diuji coba pada database.
3. Objek citra yang digunakan adalah landmark di Medan dan tidak menempel
dengan objek lain. Objek tidak berotasi secara vertikal. 4.
Objek pariwisata yang digunakan dalam penelitian ini hanya berupa bentuk bangunan.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan sebuah penyelesaian dan memberikan informasi yang dibutuhkan dalam mengenal sebuah objek menggunakan
metode corner detection dan backpropagation.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah: 1.
Mengetahui kemampuan metode Harris Corner Detection HCD dan backpropagation BP untuk dapat mengenali citra dan informasi yang
dibutuhkan oleh pengguna secara otomatis.
Universitas Sumatera Utara
5 2.
Menambah pemahaman penulis tentang penggunaan metode Harris Corner Detection HCD dan backpropagation BP dalam pengenalan citra secara
otomatis untuk memudahkan pengenalan citra secara otomatis. 3.
Sebagai referensi untuk penelitian lain yang membahas metode Harris Corner Detection HCD dan backpropagation BP dan penggunaannya pada bidang
lain.
1.6 Metodologi Penelitian
