Temu kembali citra menggunakan radial basis function neural network
TEMU KEMBALI CITRA MENGGUNAKAN
W I A L BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK
IRFAN SHIDQON
G64101066
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
TNSTITUT PERTANIAN BOGOR
2008
ABSTRAK
IRFAN SHIDQON. Temu Kembali Citra Menggunakan Radial Basis Fz~nciionNeural Network. Dibimbing
oleh Ir. Agus Buono M.Si, M.Kom dan Yeni ~erdi;eni'S.~i,M.Kom.
Adanya perkembangan yang cukup pesat pada aplikasi multimedia dan internet menyebabkan jumlah citra
telah meningkat secara tajam. Para pengguna sangat mudah untuk mengakses ratusan bahkan ribuan citra, Akan
tetapi seringkali tidak mudah untuk mendapatkan citra-citra yang sesuai dengan yang mereka butuhkan. Oleh
karena itu, perlu sebuah sistem yang dapat menangani ha1 tersebut. Penelitian ini mengimplementasikan sistem
temu kembali citra berbasiskan isi citra atau content-based image retrieval (CBIR) dengan menggunakan ciri
wama dan bentuk (delaunay hiangulation) berbasiskan jaringan syaraf timan radial basis.
Penelitian ini menggunakan citra dari core1 database dengan ukuran 112 x 176 pixel. Citra ini mempakan
citra benvarna (RGB) 24 bit (hue color). Pada penelitian ini terdapat 4 tahapan penting dalam proses temu
kembali citra yaitu tahap preprocessing bempa identifikasi titik utama menggunakan harris corner detector,
pembuatan voronoi diagram, delzmay triang71lation dan anglograrn sudut serta histograni wama. Tahap kedua
adalah tahap pencocokan (similarity measurement) menggunakan jaringau syaraf t h a n radial basis. Tahap
selanjutnya adalah tahap pengurutan (ranking) dan terakhir adalah tahap hasil temu kembali (retrieval result).
Kinerja dari penelitian menggunakan parameter precision pada setiap tingkat recall. Hasil percobaan dari
penelitian ini memiliki hasil temu kembali rataan terbaik mencapai 75.74 % pada pada input pelatihan 30 citra
dan spread 300.
Kata kunci : content-based image retrieval (CBIR), Radial Basis Function Neural Network, Color
Histogram. Harris Corner Detector, Voronoi Diagram, Delazrnay Triangulation.
TEMU KEMBALI CITRA MENGGUNAKAN
RADL4L BASIS F W I O N N E U R A L NETWORK
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana ~ o m p u t e r
pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Oleh: -
IRFAN SHIDQON
G64101066
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2008
Judul
: Temu Kembali Citra Menggunakan Radial Basis Function Neural Network
Nama
: Irfan Shidqon
NIM
: G64101066
Menyetujui:
Pembimbing I,
Pembimbing 11,
NIP 132045532
NIP 132282665
,-*.,.-
Mengetahui:
NIP 131578806
Tanggal Lulus:
Wv-
r
W I A L BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK
IRFAN SHIDQON
G64101066
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
TNSTITUT PERTANIAN BOGOR
2008
ABSTRAK
IRFAN SHIDQON. Temu Kembali Citra Menggunakan Radial Basis Fz~nciionNeural Network. Dibimbing
oleh Ir. Agus Buono M.Si, M.Kom dan Yeni ~erdi;eni'S.~i,M.Kom.
Adanya perkembangan yang cukup pesat pada aplikasi multimedia dan internet menyebabkan jumlah citra
telah meningkat secara tajam. Para pengguna sangat mudah untuk mengakses ratusan bahkan ribuan citra, Akan
tetapi seringkali tidak mudah untuk mendapatkan citra-citra yang sesuai dengan yang mereka butuhkan. Oleh
karena itu, perlu sebuah sistem yang dapat menangani ha1 tersebut. Penelitian ini mengimplementasikan sistem
temu kembali citra berbasiskan isi citra atau content-based image retrieval (CBIR) dengan menggunakan ciri
wama dan bentuk (delaunay hiangulation) berbasiskan jaringan syaraf timan radial basis.
Penelitian ini menggunakan citra dari core1 database dengan ukuran 112 x 176 pixel. Citra ini mempakan
citra benvarna (RGB) 24 bit (hue color). Pada penelitian ini terdapat 4 tahapan penting dalam proses temu
kembali citra yaitu tahap preprocessing bempa identifikasi titik utama menggunakan harris corner detector,
pembuatan voronoi diagram, delzmay triang71lation dan anglograrn sudut serta histograni wama. Tahap kedua
adalah tahap pencocokan (similarity measurement) menggunakan jaringau syaraf t h a n radial basis. Tahap
selanjutnya adalah tahap pengurutan (ranking) dan terakhir adalah tahap hasil temu kembali (retrieval result).
Kinerja dari penelitian menggunakan parameter precision pada setiap tingkat recall. Hasil percobaan dari
penelitian ini memiliki hasil temu kembali rataan terbaik mencapai 75.74 % pada pada input pelatihan 30 citra
dan spread 300.
Kata kunci : content-based image retrieval (CBIR), Radial Basis Function Neural Network, Color
Histogram. Harris Corner Detector, Voronoi Diagram, Delazrnay Triangulation.
TEMU KEMBALI CITRA MENGGUNAKAN
RADL4L BASIS F W I O N N E U R A L NETWORK
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana ~ o m p u t e r
pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Oleh: -
IRFAN SHIDQON
G64101066
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2008
Judul
: Temu Kembali Citra Menggunakan Radial Basis Function Neural Network
Nama
: Irfan Shidqon
NIM
: G64101066
Menyetujui:
Pembimbing I,
Pembimbing 11,
NIP 132045532
NIP 132282665
,-*.,.-
Mengetahui:
NIP 131578806
Tanggal Lulus:
Wv-
r