Gambaran Aplikasi secara Umum PerancanganTampilan Antar muka

holes. Filling Holes mempunyai efek pengisian lubang adalah fungsi imfill dengan optinal argument ”holes” selanjutnya akan dijadikan ke smoothing. Smoothing merupakan proses untuk menghilangkan efek pada citra digital. Proses terakhir dalam pembuatan aplikasi ini adalah menampilkan hasil pixel , centimeter dan inchi. Berdasarkan tingkat kerusakannya, lubang dapat di bagi menjadi kerusakan rendah low, sedang medium, dan buruk high. Ketentuannya dapat di jelaskan pada tabel dibawah ini. Tabel 3.1 Tabel Tingkat Kerusakan Lubang Potholes Kedalaman Inchi Diameter Inchi 4-8 8 – 18 18 – 30 0,5 - 1 L L M 1 - 2 L M H 2 M M H Sumber : Departement Of Defense, 2004, Pavement Maintenance Management, UFC 3-270-08 , Unified Facilities Criteria UFC, USA

3.3 Gambaran Aplikasi secara Umum

Secara garis besaruntuk melakukan pendeteksian tepi pada keretakan aspalmelaluibebarapa proses yaitu meliputi : 1 Citra masukan berupa citra berwarna Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 2 Baca inputan citra yang akan diproses menjadi : a Grayscale b Deteksi Tepi Sobel c Dilasi d Closing e Imfiling f Smoothing Adapun alur proses penghitungan luas lubang aspal menggunakan metode deteksi tepi sobel. Sebagaimana disajikan pada gambar dibawah ini : Mulai Memasukan Citra Asli Mengubah Citra Asli Menjadi Citra Keabuan Deteksi Tepi Sobel Smoothing Hitung Diameter Per Pixel , Centimeter dan Inchi Hitung Luas Per Pixel , Centimeter dan Inchi Dilasi Closing Filling Holes Akhir Gambar 3.2 Flowchart Alur Program 3 Output Melakukan pendeteksian tepi setelah proses grayscale, sobel, dilasi, closing, filling holes dan yang terakhir smoothiong. Citra keluaran akan Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. berupa berapa piksel warna putih. Pada implementasinya aplikasi ini melakukan pengambilan gambar sample memakai kamera digital dan surve secara langsung dijalan yang mengalami kerusakan Gambar sample yang diperoleh ini akan ditransfer ke komputer dengan format file JPEG.

3.4. Perancangan proses

Untuk mengetahui proses-proses yang dilakukan maka akan dijelaskan sebagai berikut :

3.4.1. Grayscale

Grayscale merupakan proses pengolahan citra dengan cara mengubah nilai- nilai piksel awal citra menjadi sebuah citra keabuan. Langkah awal pada flowchart grayscale adalah citra masukan berwarna yang kemudian akan diproses menjadi citra grayscale. Citra keabuan adalah citra yang setiap pikselnya mengandung satu layer dimana nilai intensitasnya berada pada interval 0-255, sehingga nilai-nilai piksel pada citra keabuan tersebut dapat direpresentasikan dalam sebuah matriks yang dapat memudahkan proses perhitungan pada operasi berikutnya. Di dalam MATLAB untuk menggubah piksel RGB Red Green Blue menjadi skala keabu – abuan dengan menggunakan fungsi rgb2gray. Gray=rgb2grayI Variabelgray berfungsi untuk menampung hasil konversi citra RGB ke citra abu – abu. Adapun alur proses penghitungan luas lubang aspal menggunakan metode deteksi tepi sobel. Sebagaimana disajikan pada gambar dibawah ini : Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Gambar 3.3 Flowchart Grayscale 3.4.2. Metode Sobel Pada proses ini akan dideteksi tepi. Deteksi tepi yang digunakan adalah sobel. Kelebihan dari metode sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi. Setelah proses grayscale langkah selanjutnya dalah deteksi tepi. Metode yang digunakan adalah metode sobel. Operator sobel adalah operator yang paling banyak digunakan sebagai pelacak tepi karena kesederhanaan dan keampuhannya. Matriks yang digunakan adalah 3x3. Proses sobel ini, dilakukan dua penghitungan yaitu vertical dan horizontal. Berikut ini adalah potongan baris program untuk deteksi tepi Sobel. BW=edgegray,’sobel’; Variabel BW berfungsi untuk menampung hasil konversi citra abu – abu menjadi citra hitam putih. Citra yang dikonversi ialah citra abu – abu yang ditampung dalam variabel gray kemudian akan dilakukan deteksi tepi sobel. Start Rubah Piksel dengan rumus End Image Image grayscale Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Adapun alur proses penghitungan luas lubang aspal menggunakan metode deteksi tepi sobel. Sebagaimana disajikan pada gambar dibawah ini : Start Tetapkan Nilai Matrik Ambil Width dan High Hitung piksel Horizontal dan Vertikal Hasil = piksel horisontal + vertikal hasil128 piksel Hitam piksel Putih Cetak piksel Ya Tidak End Terpenuhi Width High Ya Tidak Citra Grayscale Image Sobel Gambar 3.4 Flowchart Sobel

3.4.3. Dilasi

Pada proses ini akan di dilasi. Dilasi merupakan “penumbuhan” atau “penebalan” dalam citra biner. Pengertian penebalan ini dikontrol oleh bentuk strel yang digunakan. Kelebihan dari dilasi ini adalah sangat berguna ketika Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. diterapkan dalam obyek-obyek yang terputus dikarenakan hasil pengambilan citra yang terganggu oleh noise, kerusakan obyek fisik yang dijadikan citra digital, atau disebabkan resolusi yang jelek, misalnya teks pada kertas yang sudah agak rusak sehingga bentuk hurufnya terputus, dan sebagainya. Dengan melakukan dilasi maka obyek atau tepi citra dapat tersambung kembali. Pada flowchart 3.4 adalah proses dari dilasi. Setelah memproses metode deteksi tepi sobel kemudian akan diproses dilasi. Proses ini menyambung garis pada objek. se= strel disk ,1; b= imdilateBW,se; Adapun alur proses penghitungan luas lubang aspal menggunakan metode deteksi tepi sobel. Sebagaimana disajikan pada gambar dibawah ini : Gambar 3.5 Flowchart Dilasi Start Ambil Width dan High Jika pixel bernilai Putih Tebalkan Nilai pixel yang berwarna Putih Cetak Nilai Putih Terpenuhi Width High End Ya Ya Tidak Tidak Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.4.4 Closing

Pada proses ini akan diclosing. Closing adalah menolak pecahan-pecahan sempit dan teluk yang panjang dan tipis, menghilangkan lubang kecil dan mengisi gap pada garis-garis bentuk. Setelah didapatkan citra objek yang tersambung kemudian dilakukan tahap closing. Pada tahap ini yang digunakan adalah closing. Berikut adalah potongan baris program closing. se= strel disk ,6; d= imcloseb,se; Adapun alur proses penghitungan luas lubang aspal menggunakan metode deteksi tepi sobel. Sebagaimana disajikan pada gambar dibawah ini : Mulai Dilasi Erosi Akhir Gambar 3.6 Flowchart Closing Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.4.5. Filling Holes

Pada proses ini akan filling holes. Filling Holes merupakan proses untuk pengisian lubang , pengisian lubang adalah fungsi imfill dengan optional argument “holes” yang digunakan. j=imfilli, holes ; Adapun alur proses penghitungan luas lubang aspal menggunakan metode deteksi tepi sobel. Sebagaimana disajikan pada gambar dibawah ini : Mulai Image C=1 X=0 Y=0 Get widht Get height X widht x,y=hitam Floodfill putih hitam Hasil Selesai Y height Ya Ya Tidak Ya x,y=hitam Ya Ya Ya Gambar 3.7 Flowchart Filling Holes Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.4.6. Smoothing

Pada proses ini akan dismothing. Smoothing merupakan proses untuk menghilangkan efek pada citra digital. Setelah didapatkan citra objek yang terfiltering kemudian dilakukan tahap smothing. Pada tahap ini yang digunakan adalah smothiing. Berikut adalah potongan baris program smoothing. k=strel disk ,10; l=imcloseimopenj,k,k; Adapun alur proses penghitungan luas lubang aspal menggunakan metode deteksi tepi sobel. Sebagaimana disajikan pada gambar dibawah ini : Mulai Image M=[110 110 110; 1 10 110 110; 110 1 10 110] i=2 , j=2 Baris = Get Widht Kolom = Get height i baris -1 J kolom -1 Image[I,j]=imageI -1,j-1m1,1+Ai- 1,jm1,2+Ai-1,j+1m1,3+AI,j- 1m2,1 +AI,jm2,2+AI,j+1m2,3+Ai+1,j- 1m3,1+Ai+1,jm3,2+Ai+1,j+1m3 ,3; Image[I,j]255 Image[I,j] =0 Image[I,j]=2 55 ya Hasil Akhir Ya Ya Tidak Ya Ya Tidak Gambar 3.8 Flowchart Smoothing . Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.5 PerancanganTampilan Antar muka

Pada perancangan antar muka yang akan dibuat sedemikian rupa yang nantinya merupakan suatu halaman untuk berinteraksi bagi pemakai pengguna program dan diharapkan dapat memahami jalan kerja program dengan mudah. Dalam membuat program deteksi tepi akan dirancang tampilan GUI maka akan menghasilkan 2 file yaitu namafile.fig dimana GUI disimpan dan namafile.m dimana eksekusi program terkumpul. Masing-masing fig-file ini menghasilkan m- file dengan nama yang sama. Berikut adalah table yang berisi perancangan dalam pembuatan program deteksi tepi. Fig-file Komponen Nama Fungsi NurFibria Static text DeteksiTepi Citra… Judul Axes 1 - Menampilkan Citra Text Pixel MenampilkanTulisan Text Centimeter MenampilkanTulisan Text Inchi MenampilkanTulisan Push button Load Membuka File Push button Proses MenjalankanProgram grayscale, sobel, dilasi, closing, filling holes, smoothing Push button Pixel Menjalankan Jumlah Pixel Push button Centimeter Menjalankan Jumlah centimeter Push button Inchi Menjalankan Jumlah Inchi Push button Open Membuka File Image yang Telah diedit diphotoshop untuk dilakukan proses Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. perbandingan Axes 2 - Menampilkan Citra Axes 3 - Menampilkan Citra Axes 4 - Menampilkan Citra Axes 5 - Menampilkan Citra Axes 6 - Menampilkan Citra Axes 7 - Menampilkan Citra Axes 8 - Menampilkan Citra Tabel 3.2 Tabel Perancangan Program Deteksi Tepi Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 48

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab IV ini akan dijelaskan mengenai implementasi, hasil uji coba dan evaluasi dari rancangan program yang telah dibuat pada bab III. Bagian implementasi aplikasi kali ini meliputi : lingkungan implementasi, implementasi data, implementasi antarmuka dan implementasi proses.

4.1. Kebutuhan Hardware dan Software

Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan pada implementasi aplikasi ini.

a. Kebutuhan Hardware :

 Komputer dengan processor IntelR CoreTMi3-370M  RAM 2GB DDR3  Monitor 14.0 HD LED LCD  Hard Disk 320 GigaByte

b. Kebutuhan Software :

 Sistem OperasiWindows 7.  Matlab 7.0  Fileimage JPEG, BMP, PNG, TIFF, XWD. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.