. Latar Belakang Pengenalan peralatan bengkel motor secara real time menggunakan webcam berbasis metode ekstraksi ciri discrete cosine transform dan cosine similarity.
Indera penglihatan manusia yang mampu mengidentifikasi suatu obyek telah mengembangkan akal dan pikiran manusia dalam menciptakan penemuan–penemuan
yangsangat penting dan dapat diterima secara luas oleh masyarakat umum dari berbagai lapisan untuk mengurangi ketertinggalan dalam proses kehidupan bermasyarakat. Salah
satu penemuan hebat manusia adalah terciptanya suatu alat yang dapat membantu aktivitas manusia seperti komputer. Komputer dari tahun ke tahun selalu berkembang, mulai dari
kegunaan maupun bentuknya. Dulu komputer hanya berfungi untuk alat bantu menghitung saja, namun seiring perkembangan zaman yang semakin maju, berkembang pesat, serba
modern dan praktis yang disertai dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat pesat telah mendatangkan banyak manfaat bagi peningkatan taraf hidup, peradaban,
serta martabat manusia. Kini komputer tidak hanya digunakan untuk alat bantu hitung semata namun telah membantu manusia dalam bekerja. Kini komputer telah dapat
digunakan untuk mengidentifikasi pola golongan darah, pengenalan jenis ikan, tulisanabjad, angka, alat, tanda tangan seseorang, sidik jari, iris mata, bahkan wajah
manusia sekalipun. Dalam mengidentifikasi pengenalan pola–pola seperti yang telah disebutkan diatas banyak metode yang dapat digunakan seperti menggunakan Fast
FourierTransform FFT, Metode Hidden Markov, Discrete Cosine Transform DCT[1], Transformasi Wavelet Diskrit[1], Transformasi Walsh, Metode Korelasi[9], Jaringan Syaraf
Tiruan JST[8], dan masih banyak lainnya. Saat sekarang perkembangan ilmu dan teknologi bidang otomatisasi yang cenderung meningkat adalah kebutuhan akansoftware
pengenalan atau pengolahan citra, sebagai salah satu sarana pengidentifikasian suatu alat dalam rupa gambar yangdigunakan dalam kegiatan belajar sehari–hari dan bekerja. Alat
yang digunakan berupa peralatan tulis–menulis maupun peralatan kantor atau kerja. Banyak penelitian–penelitian yang telah dilakukan tentang pengenalan obyek. Contoh
pengenalan obyek yang pernah dilakukan antara lain pengenalan pola sidik jari menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode pembelajaran Backpropogation[16],
Pengenalan pola golongan darah menggunakan jaringan syaraf tiruan JST backpropogation, Pengenalan Wajah Menggunakan Alih Ragam Wavelet Haar dan Jarak
Euclidean, Pengenalan rumput laut menggunakan Euclidean distance berbasis ekstraksi fitur, Pengenalan sidik jari manusia dengan matriks kookurensi aras keabuan Gray Level
Co-ocurrence Matrix[12]. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Sistem yang akan dibuat hanya pengenalan peralatan bengkel motor secara real time menggunakan webcam. Penulis menemukan penelitian – penelitian sebelumnya yang
berkaitan dengan pengenalan suatu obyek, diantaranya pernah diteliti oleh Khrisna [1] tentang indentifikasi obyek berdasarkan bentuk dan ukuran dengan metode pengenalan
pola secara statistik menggunakan teori peluang dengan obyek-obyek yang dapat dikenali adalah lingkaran, bujur sangkar, persegi panjang. Selain itu, penulis juga menemukan
penelitian lain oleh Amrullah [2] yang melakukan penelitian tentang pengenalan benda mobil di jalan raya dengan metode Kalman Filter.
Sistem yang akan dibuat meniru kemampuan mata manusia untuk mengenali obyek berupa peralatan bengkel motor. Sistem ini akan secara otomatis membandingkan obyek
berupa macam-macam peralatan bengkel motor dengan gambar yang telah di capture oleh user melalui webcam, sehingga akan dihasilkan perbandingan jarak terkecil. Obyek
peralatan bengkel motor diproses terlebih dahulu melalui preprocessing. Selanjutnya diproses dengan menggunakan ekstraksi ciri Discrete Cosine Transform DCT kemudian
digunakan sebagai database. Karakter yang telah dicapture dibandingkan dengan database dengan menggunakan fungsi similaritas kosinus dan hasil perbandingannya terkecil
merupakan obyek yang telah dicapture. Semua proses dilakukan menggunakan software Microsoft Visual Studio Express 2012 Aplikasi C++ baik dalam pemrogramannya maupun
visualisasi pengambilan gambarnya. Jika proses pengambilan gambar telah sesuai dengan database, maka user dapat melihat hasil yang telah dicapture berupa teks pada layar
monitor.