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.