1.4. Metodologi Penelitian
1.4.1. Metode Studi Pustaka
Melakukan studi pustaka yaitu membaca dan mempelajari buku-buku dan jurnal ilmiah mengenai pengenalan suatu objek serta informasi dari website, pemograman
Visual Basic, Image Processing, Discrete Cosine Transform, Cosine Similarity, Threshold dan media-media lain yang berkaitan dengan topik yang diambil.
1.4.2. Langkah - langkah dalam Pengerjaan Tugas Akhir
a. Pengumpulan bahan-bahan referensi berupa buku-buku dan jurnal-jurnal ilmiah mengenai pengenalan suatu obyek, pemograman Microsoft Visual Studio
Express 2012 Aplikasi C++, Image Processing, Discrete Cosine Transform, Cosine Similarity, Threshold.
b. Perancangan subsistem software dan hardware Tahap ini bertujuan untuk mencari bentuk model yang optimal dari sistem yang
akan dibuat dengan mempertimbangkan berbagai faktor-faktor permasalahan dan kebutuhan-kebutuhan yang ditentukan.
c. Pembuatan subsistem software dan hardware Sistem akan bekerja apabila user menekan tombol push button yang
ditampilkan dalam tampilan visual yang disediakan dalam software. Kemudian sistem akan mengolah data yang diterima dari webcam dan mulai menampilkan
proses menampilkan video record sampai user memberikan perintah untuk pengambilan gambar capture. Kemudian user memberikan interupsi untuk
memulai pengenalan peralatan bengkel motor. Setelah itu, Microsoft Visual Studio Express 2012 Aplikasi C++ akan melakukan proses pengolahan gambar
peralatan bengkel motor yang sudah di capture oleh webcam dan ditampilkan berupa teks pada layar monitor.
d. Analisa data Dilakukan dengan menyelidiki pengaruh variasi jumlah koefisien DCT dengan
5 kali percobaan 10 peralatan bengkel motor x5 terhadap tingkat pengenalan. Penyimpulan hasil dilakukan dengan mencari jumlah koefisien DCT yang
menghasilkan tingkat pengenalan yang terbaik. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
6
BAB II
DASAR TEORI
2.1 Pengenalan Pola
Pengenalan pola adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan kuantisasi fitur ciri atau sifat utama dari suatu obyek. Ciri – ciri
tersebut digunakan untuk membedakan suatu pola yang lainnya. Ciri yang baik adalah ciri yang memiliki daya pembeda yang tinggi, sehingga pengelompokkan pola
berdasarkan ciri yang dimiliki dapat dilakukan dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Pengenalan pola bertujuan menentukan kelompok atau kategori pola berdasarkan ciri –
ciri yang dimiliki oleh pola tersebut. Terdapat dua pendekatan dalam pengenalan pola yaitu pendekatan statistik dan pendekatan struktural[19].
a. Pendekatan Statistik Pendekatan ini menggunakan teori-teori ilmu peluang dan statistik. Ciri-ciri yang dimiliki
oleh suatu pola ditentukan distribusi statistiknya. Pola yang berbeda memiliki distribusi yang berbeda pula. Dengan menggunakan teori keputusan di statistik menggunakan
distribusi ciri untuk mengklasifikasikan pola. Sistem pengenalan pola dengan pendekatan statistik ditunjukkkan oleh diagram pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1. Sistem Pengenalan Pola dengan Pendekatan Statistik[4]
Gambar Preprocessing
Feature extraction Clasification
Pola
Feature selection Learning
Pola terokan Pengenalan recognition
Pelatihan training