Algoritma Image Processing Rancangan

34 Sedangkan konversi RGB ke HSV dapat dilihat pada flowchart berikut: M ulai Baca File Cit ra Sat elit Tampilkan cit ra pada mat lab Rubah colorspace RGB ke HSV Apakah Colorspace sudah HSV? Cari Nilai nilai t hreshold dari hist ogram menggunakan image t hreshold app Cari t hreshold dengan membuat nilai yang t elah dit emukan pada image t hresolder sebagai 1, dan nilai yang lain sebagai 0 Tampilkan hasil Threshold pada mat lab Selesai Ya Tidak Gambar 3.7 Flow chart Image Pr ocessing RGB2HSV 35 Pada ruang warna Lab, channel 1 merupakan channel L, channel 2 merupakan channel a, dan channel 3 merupakan channel b. Sedangkan pada ruang warna HSV, channel 1 merupakan komponen H, channel 2 merupakan komponen S, dan channel 3 merupakan komponen V. setiap channel pada blok program mewakili satu komponen dari citra. Nilai dari channel diketahui berdasarkan histogram per channel. Setelah diketahui nilai masing-masing, maka dihitung untuk dicari threshold dari Citra dengan cara mencari nilai diantara channel min dan channel max. Hasil dari threshold adalah warna yang diseleksi akan bernilai “1” dan warna yang tidak diseleksi akan bernilai “0”. Setelah threshold citra diketahui, maka langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah piksel yang ada pada bagian yang terseleksi bernilai 1. Kita menggunakan sintaks nnz untuk menghitung jumlah piksel pada bagian image yang diseleksi, yaitu: ARAL1= nnz ARAL ; yaitu fungsi “Number of nonzero matrix elements” untuk menghitung jumlah piksel yang terdapat pada bagian warna yang diseleksi. Setiap elemen pada citra yang telah di-threshold mewakili satu piksel. Luas pada bagian yang diseleksi dihitung dengan rumus: luas wilayah = jumlah piksel x jarak per piksel 2 36 Jarak per piksel didapat dari pengukuran kalibrasi spasial dan jumlah piksel didapat dari menghitung jumlah komponen matriks citra yang bernilai 1. Gambar 3.8 Channel Lab Citra Laut Aral Gambar 3.9 Histogram channel L Gambar 3.10 Histogram channel a Channel L Channel a Channel b 37 Gambar 3.11 Histogram channel b Gambar 3.12 Channel Lab Citra Laut Aral Gambar 3.13 Histogram channel H Hue Channel H Channel S Channel V 38 Gambar 3.14 Histogram channel S Saturation Gambar 3.15 Histogram channel V Value 39

BAB IV Hasil Penelitian dan Analisis

4.1 Spesifikasi dari Hasil Penelitian

1. Program mampu membaca dan menampilkan berkas Citra yang telah dimasukkan 2. Program mampu mengubah dari ruang warna RGB ke Binary 3. Program dapat menghitung jarak sebenarnya pada Citra 4. Program dapat menampilkan hasil perhitungan jarak yang telah dimasukkan Gambar 4.1 Hasil Akhir Program Kalibrasi 40 Gambar 4.2 Tampilan Hasil Kalibrasi Gambar 4.3 Menampilkan semua Citra 41 Gambar 4.4 Hasil Threshold Citra Gambar 4.5 Hasil pengukuran Citra mulai tahun 2000-2010 42 Gambar 4.6 Menampilkan salah satu Citra, hasil threshold dan hasil pengukuran dalam satu Figure

4.2 Analisis

Analisis merupakan salah satu langkah penting yang harus dilakukan untuk mengetahui apakah sistem yang dibuat telah sesuai dengan yang direncanakan, hal itu dapat dilihat dari hasil-hasil yang dicapai selama pengujian sistem. Selain untuk mengetahui apakah sistem sudah bekerja dengan baik sesuai dengan yang diharapkan, pengujian juga bertujuan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan dari sistem yang dibuat. Hasil-hasil pengujian tersebut nantinya akan dianalisa agar dapat diketahui mengapa terjadi kekurangan. Struktur program pada MATLAB ada empat bagian utama, yaitu:  Blok Menu