Implementasi Bapak Muhammad Anggia Muchtar, S.T, MM.IT dan Bapak Baihaqi Siregar,

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini membahas hasil dari pengujian terhadap pengenalan garis telapak tangan dengan menggunakan metode ekstraksi fitur operasi blok non-overlapping dan pencocokan dengan jarak Euclidean ternormalisasi. Pembahasan bertujuan untuk memberikan hasil dari penerapan pemrograman terhadap metode ekstraksi fitur dan hasil yang didapat dari pengujian.

4.1. Implementasi

Data dan analisis dilakukan diimplementasi dalam bahasa pemrograman dengan tujuan dapat diproses dan didapatkan hasil pengujian pengenalan garis telapak tangan manusia. Proses pemrograman menggunakan bahasa pemrograman Java dengan IDE yang digunakan adalah Netbeans IDE 6.8. Spesifikasi perangkat lunak yang digunakan selama pembangunan software adalah sebagai berikut: 1. Operating System Windows 7. 2. Processor Intel ® AtomTM CPU N570 1.66GHz. 3. Kapasitas hard disk 300 GB. 4. Memori RAM yang digunakan 2.00 GB. Pengerjaan program dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga modul yaitu: 1. Modul registrasi user Modul ini berisi proses pendaftaran seorang user dengan input id dan nama. 2. Modul pelatihan Modul yang terdiri dari proses untuk pra-pengolahan seluruh citra, ekstraksi fitur operasi blok non-overlapping dan penyimpanan fitur ke dalam database. Universitas Sumatera Utara 3. Modul pengujian Modul ini berisi form pengujian terhadap citra uji dan menampilkan hasil jarak Euclidean ternormalisasi. Pengerjaan program dengan menggunakan bahasa Java membutuhkan method untuk membantu pengolahan citra dengan baik, maka dari itu digunakan method tambahan yang digunakan untuk membantu proses pengolahan citra hingga pengujian citra. Beberapa method yang digunakan dalam proses pengolahan citra dapat dilihat pada tabel 4.1. Tabel 4.1 Method yang digunakan dalam program Fungsi Keterangan image.width Method untuk mendapatkan lebar dari sebuah citra bernama image. image.height Method untuk mendapatkan tinggi dari sebuah citra bernama image. bufferedImage Method dari class BufferedImage yang digunakan untuk memodifikasi sebuah image. Contoh : BufferedImage image = new BufferedImage; ImageIO.write Method dari class ImageIO untuk membuat sebuah file. Contoh : imageIO.writeim,”JPG”, new File“newGray.jpg”; image.getRGBx,y Method yang digunakan untuk mengambil nilai RGB pikselx,y dari sebuah citra bernama image. Contoh: image.getRGB10,20; RGB2GS Method yang digunakan untuk mengubah citra berwarnaRGB menjadi citra Grayscale. setBinerisasi Method yang digunakan untuk membentuk citra biner. Seluruh sumber kode program terdapat pada lampiran B. Universitas Sumatera Utara

4.2. Tampilan Implementasi Sistem

Dokumen yang terkait

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 9

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 2

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 5

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR (GLCM) DAN METODE K-NN

0 0 10

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Garis Telapak Tangan - Pengenalan Garis Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Fitur Operasi Blok Non-Overlapping Dan Pencocokan Jarak Euclidean Ternormalisasi

0 0 9

PENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR OPERASI BLOK NON-OVERLAPPING DAN PENCOCOKAN JARAK EUCLIDEAN TERNORMALISASI SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi FUJI FRILLA KU

1 1 11