Implementasi Content Based Image Retrieval Menggunakan Speeded-Up Robust Features (SURF)
IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL
MENGGUNAKAN SPEEDED-UP ROBUST
FEATURES (SURF)
SKRIPSI
AULIA TARINDAH PUTRI
121401036
PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2016
Universitas Sumatera Utara
IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL
MENGGUNAKAN SPEEDED-UP ROBUST
FEATURES (SURF)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Ilmu Komputer
AULIA TARINDAH PUTRI
121401036
PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2016
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
Kategori
Nama
Nomor Induk Mahasiswa
Program Studi
Fakultas
: IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE
RETRIEVAL
MENGGUNAKAN
SPEEDED-UP
ROBUST FEATURES (SURF)
: SKRIPSI
: AULIA TARINDAH PUTRI
: 121401036
: SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
(Fasilkom-TI)
Diluluskan di
Medan, Juni 2016
Komisi Pembimbing:
Dosen Pembimbing II
Dosen Pembimbing I
Amalia, S.T., M.T.
NIP.19781221 201401 2 001
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 1962 0317 1991 0310 01
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 IlmuKomputer
Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 1962 0317 1991 0310 01
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL
MENGGUNAKAN SPEEDED-UP ROBUST
FEATURES (SURF)
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 25 Juni 2016
Aulia Tarindah Putri
121401036
Universitas Sumatera Utara
iv
PENGHARGAAN
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan
hidayah-Nya, sehingga Penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini
sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi S1
Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
Penulis ingin menyampaikan rasa hormat dan terima kasih yang sebesar–
besarnya kepada :
1. Bapak Prof. Dr. Runtung Sitepu, S.H., M.Hum. selaku Rektor
Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Sc. selaku Dekan Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Fasilkom-TI), Universitas
Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom. selaku Ketua Program Studi S1
Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara sekaligus Dosen
Pembimbing I yang telah memberikan kritik dan saran dalam
penyempurnaan skripsi ini.
4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc., M.Sc. selaku Sekretaris Program Studi
S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
5. Ibu Dian Rachmawati, S.Si., M.Kom. selaku Dosen Pembimbing
Akademik (PA) yang telah memberikan bimbingan dan dukungan
kepada penulis dari awal hingga akhir kuliah.
6. Ibu Amalia, S.T., M.T. selaku Dosen Pembimbing II yang telah sabar
dan ikhlas dalam memberikan waktu, bimbingan, saran, masukan dan
dukungan semangat kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini. Salah
satu dosen terbaik bagi penulis.
7. Bapak M. Andri Budiman, S.T., M.Comp.Sc., M.E.M. selaku Dosen
Pembanding I yang bersedia memberikan motivasi bagi penulis, dan
tentu saja memberikan kritik maupun saran yang membangun.
8. Bapak Ade Candra, S.T., M.Kom. selaku Dosen Pembanding II yang
bersedia
memberikan kritik maupun saran demi penyempurnaan
skripsi ini.
Universitas Sumatera Utara
v
9. Seluruh dosen dan pegawai Program Studi S1 Ilmu Komputer
Fasilkom-TI USU .
10. Ibunda Dra. Indah Dwi Kumala orang terpenting dalam hidup penulis
yang selalu memberikan doa dan dukungan serta kasih sayang kepada
penulis, serta adik tersayang Ariq Farhan Maulana dan Allya Amanda
Suci yang terus memberikan dukungan dan dorongan bagi penulis
untuk menyelesaikan skripsi ini.
11. Teman-teman terdekat atas semangatnya, teman seperjuangan wisuda
dari S1 Ilmu Komputer Stambuk 2012 atas dorongannya dan doanya
sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini, terkhusus untuk
Khalida Zia, Muzdalifa, Pradita Oktaviani, Tika Linavia, Indah Widya
Sari, Citra Eka Mutia, Rizky Adawiyah, Indri Hidayati, teman 17
Agustusan Aulia Rahman Saragih, Jabbar Muhammad Lubis, Samuel
Martogi, Fachri Irfandi, Acid dan Ellen yang telah menemani
menjelajah, Nurhasbiah dan Dwi Syahnan, yang telah memotivasi dan
memberi keceriaan bagi penulis. Serta komunitas TCO dan
Brainstorm.
12. Abang/Kakak/Adik/Rekan di IKLC, Organisasi PEMA Fasilkom-TI,
IMILKOM, Sahabat Beasiswa Untuk Negeri, Penerima Beasiswa
BCA dan LBPP LIA.
13. Abdul Rahman Hakim Nasution atas semangat, dukungan, dan
kesabaran terhadap penulis selama proses penyelesaian skripsi ini.
14. Johannes Georg Genser sebagai pemberi motivasi bagi penulis dalam
mengerjakan skripsi dan mengejar pendidikan ke tahap S2.
15. Dan semua pihak yang telah banyak membantu yang tidak bisa
disebutkan satu-persatu.
Semoga semua kebaikan, bantuan, perhatian, serta dukungan yang telah diberikan
kepada penulis mendapatkan pahala yang melimpah dari Allah SWT.
Medan, Juni 2016
Penulis
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
Temu balik citra ataupun temu balik citra berdasarkan konten gambar adalah bidang
terkenal dari penelitian sistem temu balik informasi. Temu balik citra memiliki tugas
yang menantang, yang terutama yaitu menerima kembali citra yang memiliki
kemiripan atau relevan dari database citra yang besar. Salah satu teknik yang dapat
digunakan sebagai solusi untuk menerima kembali citra relevan dalam temu balik citra
adalah algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF). SURF adalah detektor dan
deskriptor fitur citra yang cepat dan kuat. Dan kini banyak digunakan secara luas
dalam aplikasi komputer visual, seperti dalam aplikasi temu balik citra. SURF
pertama kali dipresentasikan oleh Herbert Bay pada konferensi eropa 2006 tentang
Computer Vision dan sebagian terinsiprasi oleh Scale-Invariant Feature Transform
(SIFT). Karena SURF hanya dapat memproses citra grayscale, maka citra harus
dikonversi dari format RGB ke format grayscale. Titik Interest atau KeyPoint dari
koleksi citra direpresentasikan oleh vektor yang kemudian akan dibandingkan
menggunakan pengukuran jarak Euclidean Distance. Euclidean Distance digunakan
untuk membandingkan kemiripan antara fitur atau ciri dari koleksi citra. Sehingga
pada akhirnya, sistem akan menerima kembali citra yang relevan dari database.
Parameter yang digunakan untuk mengukur kualitas dari hasil temu balik citra adalah
nilai dari Recall, Precision dan Running Time. Berdasarkan hasil pengujian
menggunakan 100 gambar, rata-rata nilai Recall terhadap koleksi citra adalah 83%
dan Precision 22.29% serta Running Time Similiarity Comparison 30376 ms.
Kata kunci : Citra, Temu Balik, Content Based Image Retrieval (CBIR),
Speeded-Up Robust Features (SURF), Euclidean Distance.
Universitas Sumatera Utara
vii
IMPLEMENTATION OF CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL ( CBIR )
WITH SPEEDED UP ROBUST FEATURES
( SURF )
ABSTRACT
Image Retrieval (IR) or Content-Based Image Retrieval (CBIR) is a well-known field
of research in Information Retrieval System (IRS). Content-Based Image Retrieval
(CBIR) has a challenging task which especially retrieves similar or relevant images
from the large database. One of the techniques in CBIR as a solution for retrieving
relevant images is Speeded Up Robust Features (SURF) Algorithm. SURF is fast and
robust feature detector and descriptor for the image. It is vastly used in many
computer vision applications such as CBIR applications. It was first presented by
Herbert Bay at the 2006 European Conference on Computer Vision and partly inspired
by the Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). Since SURF works only on
grayscale images, therefore the images have to convert from RGB to Grayscale
format. Interest points or key points of images are represented by vectors that are
compared using Euclidean Distance measures. Euclidean Distance is used to match
the similarity among the features of the images. Finally, the system retrieves the
matched images from the database. The parameters used for measuring the quality of
CBIR result are the value of recall, precision and running time. The test with 100
images has shown that the average percentage value of recall is 83%, precision is
22,29% and running time for similarity comparison is 30376 ms.
Keywords : Image, Retrieval, Content Based Image Retrieval (CBIR), Speeded
Up Robust Features (SURF), Euclidean Distance.
Universitas Sumatera Utara
viii
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Tabel
Daftar Gambar
Daftar Lampiran
ii
iii
iv
vi
vii
viii
xi
xii
xiv
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
1.2 Perumusan Masalah
1.3 Ruang Lingkup Masalah
1.4 Tujuan Penelitian
1.5 Manfaat Penelitian
1.6 Metode Penelitian
1.7 Sistematika Penulisan
1
2
2
3
3
3
4
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Citra
2.2 Jenis-Jenis Citra Digital
2.3 Format File Citra
2.3.1 Citra Bitmap
2.4 Pengolahan Citra
2.5 Segmentasi Citra
2.6 Representasi Bentuk
2.7 Ekstraksi Fitur
2.7.1 Fitur Tekstur
2.8 Information Retrieval (IR)
2.8.1 Image Retrieval
2.9 Content Based Image Retrieval (CBIR)
2.10 Algoritma Speeded Up Robust Features (SURF)
2.11 Perhitungan Jarak Antara Dua Citra
2.11.1 Euclidian Distance
2.12 Efektifitas Information Retrieval System
2.13 Penelitian Sebelumnya
6
6
8
8
8
9
9
9
9
10
10
11
12
13
13
14
15
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem
3.1 Analisis Sistem
3.1.1 Analisis Masalah
17
17
Universitas Sumatera Utara
ix
3.1.2 Analisis Kebutuhan
3.1.2.1 Kebutuhan Fungsional
3.1.2.2 Kebutuhan Non-Fungsional
3.1.3 Analisis Proses
3.2 Pemodelan
3.2.1 Preprocessing
3.2.1.1 Konversi citra RGB ke Grayscale dan .bmp
3.2.1 Use Case Diagram
3.2.1.1 Use Case Mencari Citra Relevan
3.2.1.2 Use Case Ekstraksi Ciri Citra dengan SURF
3.2.1.3 Use Case Kemiripan Citra dengan Euclidean Distance
3.2.2 Activity Diagram
3.2.3 Sequence Diagram
3.3 Perancangan Sistem
3.3.1 Flowchart Sistem
3.3.2 Perancangan Antarmuka Sistem (Interface)
3.3.2.1 Halaman Awal
3.3.2.2 Halaman Pencarian Citra Relevan
3.3.2.3 Halaman Bantuan
Bab 4 Implementasi dan Pengujian
4.1 Implementasi
4.1.1 Tampilan Halaman Awal
4.1.2 Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan
4.1.3 Tampilan Halaman Bantuan
4.2 Pengujian
4.2.1 Pengujian Proses Pencarian Citra Relevan
4.2.2 Pengujian Pengujian Pengaruh Rotasi
4.2.3 Pengujian Pengaruh Skala
4.3 Hasil Pengujian
4.3.1 Hasil Pengujian Proses Pencarian Citra Relevan
4.3.1.1 Hasil Pengujian Kategori 1
4.3.1.2 Hasil Pengujian Kategori 2
4.3.1.3 Hasil Pengujian Kategori 3
4.3.1.4 Hasil Pengujian Kategori 4
4.3.1.5 Hasil Pengujian Kategori 5
4.3.1.6 Hasil Pengujian Kategori 6
4.3.1.7 Hasil Pengujian Kategori 7
4.3.1.8 Hasil Pengujian Kategori 8
4.3.1.9 Hasil Pengujian Kategori 9
4.3.1.10 Hasil Pengujian Kategori 10
4.3.2 Hasil Pengujian Pengujian Pengaruh Rotasi
4.3.2.1 Hasil Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 1000
4.3.2.2 Hasil Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 500
4.3.2.3 Hasil Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 250
4.3.3 Hasil Pengujian Pengaruh Skala
4.3.3.1 Hasil Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 1000
4.3.3.2 Hasil Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 500
4.3.3.3 Hasil Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 250
19
19
19
20
20
20
20
21
22
23
24
25
26
27
27
28
28
29
30
32
32
33
35
36
36
47
48
49
49
49
52
54
55
58
60
63
64
66
68
69
70
71
72
74
75
77
78
Universitas Sumatera Utara
x
4.4 Parameter Pengujian
79
4.4.1 Parameter Pengujian Proses Pencarian Citra Relevan
80
4.4.1.1 Parameter Pengujian Kategori 1
80
4.4.1.2 Parameter Pengujian Kategori 2
80
4.4.1.3 Parameter Pengujian Kategori 3
81
4.4.1.4 Parameter Pengujian Kategori 4
81
4.4.1.5 Parameter Pengujian Kategori 5
82
4.4.1.6 Parameter Pengujian Kategori 6
82
4.4.1.7 Parameter Pengujian Kategori 7
83
4.4.1.8 Parameter Pengujian Kategori 8
83
4.4.1.9 Parameter Pengujian Kategori 9
84
4.4.1.10 Parameter Pengujian Kategori 10
84
4.4.1.11 Rata-Rata Parameter Pengujian Hasil Citra Relevan
85
4.4.2 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi
85
4.4.2.1 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 1000 85
4.4.2.2 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 500 86
4.4.2.3 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 250 86
4.4.2.4 Rata-Rata Parameter Pengujian Rotasi
87
4.4.3 Parameter Pengujian Pengaruh Skala
87
4.4.3.1 Parameter Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 1000 87
4.4.3.2 Parameter Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 500
88
4.4.3.3 Parameter Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 250
88
4.4.3.4 Rata-Rata Parameter Pengujian Rotasi
89
4.5 Grafik Recall, Precision dan Running Time
89
4.5.1 Grafik Recall, Precision dan Running Time Citra Relevan
89
4.5.2 Grafik Recall, Precision dan Running Time Uji Rotasi dan Skala 90
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
5.2. Saran
99
99
Daftar Pustaka
101
Universitas Sumatera Utara
xi
DAFTAR TABEL
Nomor
Tabel
2.1
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
4.11
4.12
4.13
4.14
4.15
4.16
4.17
4.18
4.19
4.20
4.21
4.22
4.23
4.24
4.25
4.26
4.27
4.28
4.29
4.30
4.31
4.32
4.33
4.34
4.35
4.36
4.37
Nama Tabel
Halaman
Penelitian Sebelumnya Terkait CBIR dan SURF
Spesifikasi Use Case Pencarian Citra Relevan
Spesifikasi Use Case Ekstraksi Ciri Citra dengan SURF
Spesifikasi Use Case Kemiripan Citra - Euclidean Distance
Keterangan Gambar Rancangan Interface Halaman Awal
Keterangan Gambar Rancangan Interface Pencarian Citra
Keterangan Gambar Rancangan Interface Bantuan
Koleksi 100 Citra - Kategori 1 Burung Flamingo
Koleksi 100 Citra - Kategori 2 Bus
Koleksi 100 Citra - Kategori 3 Kupu-Kupu Sayap Tertutup
Koleksi 100 Citra - Kategori 4 Bentuk Tangan
Koleksi 100 Citra - Kategori 5 Bentuk Hati
Koleksi 100 Citra - Kategori 6 Kupu-Kupu Sayap Terbuka
Koleksi 100 Citra - Kategori 7 Gedung Monas
Koleksi 100 Citra - Kategori 8 Panda
Koleksi 100 Citra - Kategori 9 Pisang
Koleksi 100 Citra - Kategori 10 Rumah
Koleksi Citra Uji Rotasi
Koleksi Citra Uji Skala
Hasil Citra Uji Rotasi Threshold 1000
Hasil Citra Uji Rotasi Threshold 500
Hasil Citra Uji Rotasi Threshold 250
Hasil Citra Uji Skala Threshold 1000
Hasil Citra Uji Skala Threshold 500
Hasil Citra Uji Skala Threshold 250
Hasil Parameter Uji Kategori 1
Hasil Parameter Uji Kategori 2
Hasil Parameter Uji Kategori 3
Hasil Parameter Uji Kategori 4
Hasil Parameter Uji Kategori 5
Hasil Parameter Uji Kategori 6
Hasil Parameter Uji Kategori 7
Hasil Parameter Uji Kategori 8
Hasil Parameter Uji Kategori 9
Hasil Parameter Uji Kategori 10
Hasil Rata-Rata Parameter Uji Citra Relevan
Hasil Parameter Uji Rotasi Threshold 1000
Hasil Parameter Uji Rotasi Threshold 500
Hasil Parameter Uji Rotasi Threshold 250
Hasil Rata-Rata Parameter Uji Rotasi
Hasil Parameter Uji Skala Threshold 1000
Hasil Parameter Uji Skala Threshold 500
Hasil Parameter Uji Skala Threshold 250
Hasil Rata-Rata Parameter Uji Rotasi
15
22
23
24
29
30
31
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
71
72
73
76
77
79
80
80
81
81
82
82
83
83
84
84
85
85
86
86
87
87
88
88
89
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Gambar
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
4.11
4.12
4.13
4.14
4.15
4.16
4.17
4.18
4.19
4.20
4.21
4.22
4.23
4.24
4.25
4.26
4.27
4.28
4.29
Nama Gambar
Halaman
Koordinat Citra Digital
Contoh Gambar Citra RGB
Contoh Gambar Citra Grayscale
Contoh Gambar Citra Biner
Diagram Sistem Content Based Image Retrieval
Diagram Ishikawa
Diagram Preprocessing Konversi Citra RGB ke Grayscale
Use Case Diagram
Activity Diagram
Sequence Diagram
Flowchart Sistem
Rancangan Antarmuka Halaman Awal
Rancangan Antarmuka Halaman Pencarian Citra Relevan
Rancangan Antarmuka Halaman Bantuan
Tampilan Halaman Awal
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 1
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 2
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 3
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 4
Tampilan Halaman Bantuan
Konversi citra RGB ke Grayscale
Proses Scale-Space
Ilustrasi Integral Image
Ilustrasi Proses Scale-Space dengan Filtering Berkala
Diagram Sistem CBIR dengan SURF
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 2 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 2 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 2 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 3 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 3 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 3 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 6
6
7
7
8
11
18
21
22
25
26
27
28
29
30
32
33
33
34
34
35
35
36
36
37
37
38
52
53
53
54
54
55
56
56
57
57
58
58
59
59
60
60
61
Universitas Sumatera Utara
xiii
4.30
4.31
4.32
4.33
4.34
4.35
4.36
4.37
4.38
4.39
4.40
4.41
4.42
4.43
4.44
4.45
4.46
4.47
4.48
4.49
4.50
4.51
4.52
4.53
4.54
4.55
4.56
4.57
4.58
4.59
4.60
4.61
4.62
4.63
4.64
4.65
4.66
4.67
4.68
4.69
Pencarian Citra Relevan Kategori 5 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 5 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 5 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 6
Pencarian Citra Relevan Kategori 7 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 7 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 9 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 9 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 9 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 10 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 10 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 10 – 3
Pengujian Rotasi – 1
Pengujian Rotasi – 2
Pengujian Rotasi – 3
Pengujian Rotasi Threshold 1000
Pengujian Rotasi Threshold 500
Pengujian Rotasi Threshold 250
Pengujian Skala – 1
Pengujian Skala – 2
Pengujian Skala – 3
Pengujian Skala Threshold 1000
Pengujian Skala Threshold 1000 - 2
Pengujian Skala Threshold 500
Pengujian Skala Threshold 250
Pengujian Skala Threshold 250 - 2
Grafik Running Time 100 Citra
Grafik Recall & Precision 100 Citra
Grafik Recall & Precision Uji Rotasi & Skala
Grafik Running Time Uji Rotasi & Skala
61
62
62
63
63
64
64
65
65
66
66
67
67
68
68
69
69
70
70
71
71
72
72
73
73
74
75
76
77
77
78
78
79
80
81
81
94
94
95
95
Universitas Sumatera Utara
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
A. Listing Program
B. Curriculum Vitae
C. Data Pengguna
A-1
B-1
C-1
Universitas Sumatera Utara
MENGGUNAKAN SPEEDED-UP ROBUST
FEATURES (SURF)
SKRIPSI
AULIA TARINDAH PUTRI
121401036
PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2016
Universitas Sumatera Utara
IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL
MENGGUNAKAN SPEEDED-UP ROBUST
FEATURES (SURF)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Ilmu Komputer
AULIA TARINDAH PUTRI
121401036
PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2016
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
Kategori
Nama
Nomor Induk Mahasiswa
Program Studi
Fakultas
: IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE
RETRIEVAL
MENGGUNAKAN
SPEEDED-UP
ROBUST FEATURES (SURF)
: SKRIPSI
: AULIA TARINDAH PUTRI
: 121401036
: SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
(Fasilkom-TI)
Diluluskan di
Medan, Juni 2016
Komisi Pembimbing:
Dosen Pembimbing II
Dosen Pembimbing I
Amalia, S.T., M.T.
NIP.19781221 201401 2 001
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 1962 0317 1991 0310 01
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 IlmuKomputer
Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 1962 0317 1991 0310 01
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL
MENGGUNAKAN SPEEDED-UP ROBUST
FEATURES (SURF)
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 25 Juni 2016
Aulia Tarindah Putri
121401036
Universitas Sumatera Utara
iv
PENGHARGAAN
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan
hidayah-Nya, sehingga Penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini
sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi S1
Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
Penulis ingin menyampaikan rasa hormat dan terima kasih yang sebesar–
besarnya kepada :
1. Bapak Prof. Dr. Runtung Sitepu, S.H., M.Hum. selaku Rektor
Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Sc. selaku Dekan Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Fasilkom-TI), Universitas
Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom. selaku Ketua Program Studi S1
Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara sekaligus Dosen
Pembimbing I yang telah memberikan kritik dan saran dalam
penyempurnaan skripsi ini.
4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc., M.Sc. selaku Sekretaris Program Studi
S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
5. Ibu Dian Rachmawati, S.Si., M.Kom. selaku Dosen Pembimbing
Akademik (PA) yang telah memberikan bimbingan dan dukungan
kepada penulis dari awal hingga akhir kuliah.
6. Ibu Amalia, S.T., M.T. selaku Dosen Pembimbing II yang telah sabar
dan ikhlas dalam memberikan waktu, bimbingan, saran, masukan dan
dukungan semangat kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini. Salah
satu dosen terbaik bagi penulis.
7. Bapak M. Andri Budiman, S.T., M.Comp.Sc., M.E.M. selaku Dosen
Pembanding I yang bersedia memberikan motivasi bagi penulis, dan
tentu saja memberikan kritik maupun saran yang membangun.
8. Bapak Ade Candra, S.T., M.Kom. selaku Dosen Pembanding II yang
bersedia
memberikan kritik maupun saran demi penyempurnaan
skripsi ini.
Universitas Sumatera Utara
v
9. Seluruh dosen dan pegawai Program Studi S1 Ilmu Komputer
Fasilkom-TI USU .
10. Ibunda Dra. Indah Dwi Kumala orang terpenting dalam hidup penulis
yang selalu memberikan doa dan dukungan serta kasih sayang kepada
penulis, serta adik tersayang Ariq Farhan Maulana dan Allya Amanda
Suci yang terus memberikan dukungan dan dorongan bagi penulis
untuk menyelesaikan skripsi ini.
11. Teman-teman terdekat atas semangatnya, teman seperjuangan wisuda
dari S1 Ilmu Komputer Stambuk 2012 atas dorongannya dan doanya
sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini, terkhusus untuk
Khalida Zia, Muzdalifa, Pradita Oktaviani, Tika Linavia, Indah Widya
Sari, Citra Eka Mutia, Rizky Adawiyah, Indri Hidayati, teman 17
Agustusan Aulia Rahman Saragih, Jabbar Muhammad Lubis, Samuel
Martogi, Fachri Irfandi, Acid dan Ellen yang telah menemani
menjelajah, Nurhasbiah dan Dwi Syahnan, yang telah memotivasi dan
memberi keceriaan bagi penulis. Serta komunitas TCO dan
Brainstorm.
12. Abang/Kakak/Adik/Rekan di IKLC, Organisasi PEMA Fasilkom-TI,
IMILKOM, Sahabat Beasiswa Untuk Negeri, Penerima Beasiswa
BCA dan LBPP LIA.
13. Abdul Rahman Hakim Nasution atas semangat, dukungan, dan
kesabaran terhadap penulis selama proses penyelesaian skripsi ini.
14. Johannes Georg Genser sebagai pemberi motivasi bagi penulis dalam
mengerjakan skripsi dan mengejar pendidikan ke tahap S2.
15. Dan semua pihak yang telah banyak membantu yang tidak bisa
disebutkan satu-persatu.
Semoga semua kebaikan, bantuan, perhatian, serta dukungan yang telah diberikan
kepada penulis mendapatkan pahala yang melimpah dari Allah SWT.
Medan, Juni 2016
Penulis
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
Temu balik citra ataupun temu balik citra berdasarkan konten gambar adalah bidang
terkenal dari penelitian sistem temu balik informasi. Temu balik citra memiliki tugas
yang menantang, yang terutama yaitu menerima kembali citra yang memiliki
kemiripan atau relevan dari database citra yang besar. Salah satu teknik yang dapat
digunakan sebagai solusi untuk menerima kembali citra relevan dalam temu balik citra
adalah algoritma Speeded-Up Robust Features (SURF). SURF adalah detektor dan
deskriptor fitur citra yang cepat dan kuat. Dan kini banyak digunakan secara luas
dalam aplikasi komputer visual, seperti dalam aplikasi temu balik citra. SURF
pertama kali dipresentasikan oleh Herbert Bay pada konferensi eropa 2006 tentang
Computer Vision dan sebagian terinsiprasi oleh Scale-Invariant Feature Transform
(SIFT). Karena SURF hanya dapat memproses citra grayscale, maka citra harus
dikonversi dari format RGB ke format grayscale. Titik Interest atau KeyPoint dari
koleksi citra direpresentasikan oleh vektor yang kemudian akan dibandingkan
menggunakan pengukuran jarak Euclidean Distance. Euclidean Distance digunakan
untuk membandingkan kemiripan antara fitur atau ciri dari koleksi citra. Sehingga
pada akhirnya, sistem akan menerima kembali citra yang relevan dari database.
Parameter yang digunakan untuk mengukur kualitas dari hasil temu balik citra adalah
nilai dari Recall, Precision dan Running Time. Berdasarkan hasil pengujian
menggunakan 100 gambar, rata-rata nilai Recall terhadap koleksi citra adalah 83%
dan Precision 22.29% serta Running Time Similiarity Comparison 30376 ms.
Kata kunci : Citra, Temu Balik, Content Based Image Retrieval (CBIR),
Speeded-Up Robust Features (SURF), Euclidean Distance.
Universitas Sumatera Utara
vii
IMPLEMENTATION OF CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL ( CBIR )
WITH SPEEDED UP ROBUST FEATURES
( SURF )
ABSTRACT
Image Retrieval (IR) or Content-Based Image Retrieval (CBIR) is a well-known field
of research in Information Retrieval System (IRS). Content-Based Image Retrieval
(CBIR) has a challenging task which especially retrieves similar or relevant images
from the large database. One of the techniques in CBIR as a solution for retrieving
relevant images is Speeded Up Robust Features (SURF) Algorithm. SURF is fast and
robust feature detector and descriptor for the image. It is vastly used in many
computer vision applications such as CBIR applications. It was first presented by
Herbert Bay at the 2006 European Conference on Computer Vision and partly inspired
by the Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). Since SURF works only on
grayscale images, therefore the images have to convert from RGB to Grayscale
format. Interest points or key points of images are represented by vectors that are
compared using Euclidean Distance measures. Euclidean Distance is used to match
the similarity among the features of the images. Finally, the system retrieves the
matched images from the database. The parameters used for measuring the quality of
CBIR result are the value of recall, precision and running time. The test with 100
images has shown that the average percentage value of recall is 83%, precision is
22,29% and running time for similarity comparison is 30376 ms.
Keywords : Image, Retrieval, Content Based Image Retrieval (CBIR), Speeded
Up Robust Features (SURF), Euclidean Distance.
Universitas Sumatera Utara
viii
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Tabel
Daftar Gambar
Daftar Lampiran
ii
iii
iv
vi
vii
viii
xi
xii
xiv
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
1.2 Perumusan Masalah
1.3 Ruang Lingkup Masalah
1.4 Tujuan Penelitian
1.5 Manfaat Penelitian
1.6 Metode Penelitian
1.7 Sistematika Penulisan
1
2
2
3
3
3
4
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Citra
2.2 Jenis-Jenis Citra Digital
2.3 Format File Citra
2.3.1 Citra Bitmap
2.4 Pengolahan Citra
2.5 Segmentasi Citra
2.6 Representasi Bentuk
2.7 Ekstraksi Fitur
2.7.1 Fitur Tekstur
2.8 Information Retrieval (IR)
2.8.1 Image Retrieval
2.9 Content Based Image Retrieval (CBIR)
2.10 Algoritma Speeded Up Robust Features (SURF)
2.11 Perhitungan Jarak Antara Dua Citra
2.11.1 Euclidian Distance
2.12 Efektifitas Information Retrieval System
2.13 Penelitian Sebelumnya
6
6
8
8
8
9
9
9
9
10
10
11
12
13
13
14
15
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem
3.1 Analisis Sistem
3.1.1 Analisis Masalah
17
17
Universitas Sumatera Utara
ix
3.1.2 Analisis Kebutuhan
3.1.2.1 Kebutuhan Fungsional
3.1.2.2 Kebutuhan Non-Fungsional
3.1.3 Analisis Proses
3.2 Pemodelan
3.2.1 Preprocessing
3.2.1.1 Konversi citra RGB ke Grayscale dan .bmp
3.2.1 Use Case Diagram
3.2.1.1 Use Case Mencari Citra Relevan
3.2.1.2 Use Case Ekstraksi Ciri Citra dengan SURF
3.2.1.3 Use Case Kemiripan Citra dengan Euclidean Distance
3.2.2 Activity Diagram
3.2.3 Sequence Diagram
3.3 Perancangan Sistem
3.3.1 Flowchart Sistem
3.3.2 Perancangan Antarmuka Sistem (Interface)
3.3.2.1 Halaman Awal
3.3.2.2 Halaman Pencarian Citra Relevan
3.3.2.3 Halaman Bantuan
Bab 4 Implementasi dan Pengujian
4.1 Implementasi
4.1.1 Tampilan Halaman Awal
4.1.2 Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan
4.1.3 Tampilan Halaman Bantuan
4.2 Pengujian
4.2.1 Pengujian Proses Pencarian Citra Relevan
4.2.2 Pengujian Pengujian Pengaruh Rotasi
4.2.3 Pengujian Pengaruh Skala
4.3 Hasil Pengujian
4.3.1 Hasil Pengujian Proses Pencarian Citra Relevan
4.3.1.1 Hasil Pengujian Kategori 1
4.3.1.2 Hasil Pengujian Kategori 2
4.3.1.3 Hasil Pengujian Kategori 3
4.3.1.4 Hasil Pengujian Kategori 4
4.3.1.5 Hasil Pengujian Kategori 5
4.3.1.6 Hasil Pengujian Kategori 6
4.3.1.7 Hasil Pengujian Kategori 7
4.3.1.8 Hasil Pengujian Kategori 8
4.3.1.9 Hasil Pengujian Kategori 9
4.3.1.10 Hasil Pengujian Kategori 10
4.3.2 Hasil Pengujian Pengujian Pengaruh Rotasi
4.3.2.1 Hasil Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 1000
4.3.2.2 Hasil Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 500
4.3.2.3 Hasil Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 250
4.3.3 Hasil Pengujian Pengaruh Skala
4.3.3.1 Hasil Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 1000
4.3.3.2 Hasil Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 500
4.3.3.3 Hasil Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 250
19
19
19
20
20
20
20
21
22
23
24
25
26
27
27
28
28
29
30
32
32
33
35
36
36
47
48
49
49
49
52
54
55
58
60
63
64
66
68
69
70
71
72
74
75
77
78
Universitas Sumatera Utara
x
4.4 Parameter Pengujian
79
4.4.1 Parameter Pengujian Proses Pencarian Citra Relevan
80
4.4.1.1 Parameter Pengujian Kategori 1
80
4.4.1.2 Parameter Pengujian Kategori 2
80
4.4.1.3 Parameter Pengujian Kategori 3
81
4.4.1.4 Parameter Pengujian Kategori 4
81
4.4.1.5 Parameter Pengujian Kategori 5
82
4.4.1.6 Parameter Pengujian Kategori 6
82
4.4.1.7 Parameter Pengujian Kategori 7
83
4.4.1.8 Parameter Pengujian Kategori 8
83
4.4.1.9 Parameter Pengujian Kategori 9
84
4.4.1.10 Parameter Pengujian Kategori 10
84
4.4.1.11 Rata-Rata Parameter Pengujian Hasil Citra Relevan
85
4.4.2 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi
85
4.4.2.1 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 1000 85
4.4.2.2 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 500 86
4.4.2.3 Parameter Pengujian Pengaruh Rotasi - Threshold 250 86
4.4.2.4 Rata-Rata Parameter Pengujian Rotasi
87
4.4.3 Parameter Pengujian Pengaruh Skala
87
4.4.3.1 Parameter Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 1000 87
4.4.3.2 Parameter Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 500
88
4.4.3.3 Parameter Pengujian Pengaruh Skala - Threshold 250
88
4.4.3.4 Rata-Rata Parameter Pengujian Rotasi
89
4.5 Grafik Recall, Precision dan Running Time
89
4.5.1 Grafik Recall, Precision dan Running Time Citra Relevan
89
4.5.2 Grafik Recall, Precision dan Running Time Uji Rotasi dan Skala 90
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
5.2. Saran
99
99
Daftar Pustaka
101
Universitas Sumatera Utara
xi
DAFTAR TABEL
Nomor
Tabel
2.1
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
4.11
4.12
4.13
4.14
4.15
4.16
4.17
4.18
4.19
4.20
4.21
4.22
4.23
4.24
4.25
4.26
4.27
4.28
4.29
4.30
4.31
4.32
4.33
4.34
4.35
4.36
4.37
Nama Tabel
Halaman
Penelitian Sebelumnya Terkait CBIR dan SURF
Spesifikasi Use Case Pencarian Citra Relevan
Spesifikasi Use Case Ekstraksi Ciri Citra dengan SURF
Spesifikasi Use Case Kemiripan Citra - Euclidean Distance
Keterangan Gambar Rancangan Interface Halaman Awal
Keterangan Gambar Rancangan Interface Pencarian Citra
Keterangan Gambar Rancangan Interface Bantuan
Koleksi 100 Citra - Kategori 1 Burung Flamingo
Koleksi 100 Citra - Kategori 2 Bus
Koleksi 100 Citra - Kategori 3 Kupu-Kupu Sayap Tertutup
Koleksi 100 Citra - Kategori 4 Bentuk Tangan
Koleksi 100 Citra - Kategori 5 Bentuk Hati
Koleksi 100 Citra - Kategori 6 Kupu-Kupu Sayap Terbuka
Koleksi 100 Citra - Kategori 7 Gedung Monas
Koleksi 100 Citra - Kategori 8 Panda
Koleksi 100 Citra - Kategori 9 Pisang
Koleksi 100 Citra - Kategori 10 Rumah
Koleksi Citra Uji Rotasi
Koleksi Citra Uji Skala
Hasil Citra Uji Rotasi Threshold 1000
Hasil Citra Uji Rotasi Threshold 500
Hasil Citra Uji Rotasi Threshold 250
Hasil Citra Uji Skala Threshold 1000
Hasil Citra Uji Skala Threshold 500
Hasil Citra Uji Skala Threshold 250
Hasil Parameter Uji Kategori 1
Hasil Parameter Uji Kategori 2
Hasil Parameter Uji Kategori 3
Hasil Parameter Uji Kategori 4
Hasil Parameter Uji Kategori 5
Hasil Parameter Uji Kategori 6
Hasil Parameter Uji Kategori 7
Hasil Parameter Uji Kategori 8
Hasil Parameter Uji Kategori 9
Hasil Parameter Uji Kategori 10
Hasil Rata-Rata Parameter Uji Citra Relevan
Hasil Parameter Uji Rotasi Threshold 1000
Hasil Parameter Uji Rotasi Threshold 500
Hasil Parameter Uji Rotasi Threshold 250
Hasil Rata-Rata Parameter Uji Rotasi
Hasil Parameter Uji Skala Threshold 1000
Hasil Parameter Uji Skala Threshold 500
Hasil Parameter Uji Skala Threshold 250
Hasil Rata-Rata Parameter Uji Rotasi
15
22
23
24
29
30
31
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
71
72
73
76
77
79
80
80
81
81
82
82
83
83
84
84
85
85
86
86
87
87
88
88
89
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Gambar
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
4.11
4.12
4.13
4.14
4.15
4.16
4.17
4.18
4.19
4.20
4.21
4.22
4.23
4.24
4.25
4.26
4.27
4.28
4.29
Nama Gambar
Halaman
Koordinat Citra Digital
Contoh Gambar Citra RGB
Contoh Gambar Citra Grayscale
Contoh Gambar Citra Biner
Diagram Sistem Content Based Image Retrieval
Diagram Ishikawa
Diagram Preprocessing Konversi Citra RGB ke Grayscale
Use Case Diagram
Activity Diagram
Sequence Diagram
Flowchart Sistem
Rancangan Antarmuka Halaman Awal
Rancangan Antarmuka Halaman Pencarian Citra Relevan
Rancangan Antarmuka Halaman Bantuan
Tampilan Halaman Awal
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 1
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 2
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 3
Tampilan Halaman Pencarian Citra Relevan - Area 4
Tampilan Halaman Bantuan
Konversi citra RGB ke Grayscale
Proses Scale-Space
Ilustrasi Integral Image
Ilustrasi Proses Scale-Space dengan Filtering Berkala
Diagram Sistem CBIR dengan SURF
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 1 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 2 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 2 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 2 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 3 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 3 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 3 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 4 – 6
6
7
7
8
11
18
21
22
25
26
27
28
29
30
32
33
33
34
34
35
35
36
36
37
37
38
52
53
53
54
54
55
56
56
57
57
58
58
59
59
60
60
61
Universitas Sumatera Utara
xiii
4.30
4.31
4.32
4.33
4.34
4.35
4.36
4.37
4.38
4.39
4.40
4.41
4.42
4.43
4.44
4.45
4.46
4.47
4.48
4.49
4.50
4.51
4.52
4.53
4.54
4.55
4.56
4.57
4.58
4.59
4.60
4.61
4.62
4.63
4.64
4.65
4.66
4.67
4.68
4.69
Pencarian Citra Relevan Kategori 5 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 5 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 5 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 6 – 6
Pencarian Citra Relevan Kategori 7 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 7 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 4
Pencarian Citra Relevan Kategori 8 – 5
Pencarian Citra Relevan Kategori 9 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 9 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 9 – 3
Pencarian Citra Relevan Kategori 10 – 1
Pencarian Citra Relevan Kategori 10 – 2
Pencarian Citra Relevan Kategori 10 – 3
Pengujian Rotasi – 1
Pengujian Rotasi – 2
Pengujian Rotasi – 3
Pengujian Rotasi Threshold 1000
Pengujian Rotasi Threshold 500
Pengujian Rotasi Threshold 250
Pengujian Skala – 1
Pengujian Skala – 2
Pengujian Skala – 3
Pengujian Skala Threshold 1000
Pengujian Skala Threshold 1000 - 2
Pengujian Skala Threshold 500
Pengujian Skala Threshold 250
Pengujian Skala Threshold 250 - 2
Grafik Running Time 100 Citra
Grafik Recall & Precision 100 Citra
Grafik Recall & Precision Uji Rotasi & Skala
Grafik Running Time Uji Rotasi & Skala
61
62
62
63
63
64
64
65
65
66
66
67
67
68
68
69
69
70
70
71
71
72
72
73
73
74
75
76
77
77
78
78
79
80
81
81
94
94
95
95
Universitas Sumatera Utara
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
A. Listing Program
B. Curriculum Vitae
C. Data Pengguna
A-1
B-1
C-1
Universitas Sumatera Utara