IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL PERMUKAAN BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING.
IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL
PERMUKAAN BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
SKRIPSI
Disusun oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL "VETERAN"
J AWA TIMUR SURABAYA
2013
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL
PERMUKAAN BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan
Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Jurusan Teknik Informatika
Disusun oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
J AWA TIMUR
SURABAYA
2013
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
LEMBAR PENGESAHAN
IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL
PERMUKAAN BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
Disusun Oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
Telah disetujui untuk mengikuti Ujian Negara Lisan
Gelombang Tahun Akademik 2012/2013
Pembimbing Utama
Pembimbing Pendamping
Basuki Rahmat, S.si,M.T
NPT. 3 6907 06 0209 1
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 8006 04 0198 1
Mengetahui,
Ketua J urusan Teknik Infor matika
Fakultas Teknologi Industri
UPN ”Veteran” J awa Timur
Dr. Ni Ketut Sari, MT
NIP. 19650731 199203 2 001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
SKRIPSI
IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL PERMUKAAN
BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
Disusun Oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
Telah dipertahankan di hadapan dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi
J urusan Teknik Infor matika Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur
Pada Tanggal 31 J anuari 2013
Pembimbing :
Tim Penguji :
1.
1.
Basuki Rahmat, S.si,M.T
NPT. 3 6907 06 0209 1
Budi Nugroho S.Kom,M.Kom
NPT. 3800 9050 2051
2.
2.
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 8006 04 0198 1
Ir.R Purnomo Edi Sasongko, MP.
NPT. 19640714 198803 1 001
3.
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 8006 04 0198 1
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur
Ir. SUTIYONO, MT.
NIP. 19600713 198703 1001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
YAYASAN KESEJ AHTERAAN PENDIDIK AN DAN PERUM AHAN
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J AWA TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
PANITIA UJ I AN SKRIPSI / KOMPREHENSIF
KETERANGAN REVISI
Mahasiswa di bawah ini :
Nama
: ADE SATRYA PUTRA
NPM
: 0934110145
Jurusan
: Teknik Informatika
Telah mengerjakan revisi/ tidak ada revisi*) pra rencana (design)/ skripsi ujian
lisan gelombang VI, TA 2012/2013 dengan judul:
” IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL PERMUKAAN BUMI
24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING ”
Surabaya, 17 April 2013
Dosen Penguji yang memerintahkan revisi:
1) Budi Nugroho S.Kom,M.Kom
NPT. 3800 9050 2051
{
}
2) Ir.R. Purnomo Edi Sasongko, MP
NPT. 19640714 198803 1 001
{
}
3) Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3800 6040 1981
{
}
Mengetahui,
Pembimbing Utama
Basuki Rahmat, S.si,M.T
NPT. 3800 6040 1981
Pembimbing Pendamping
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 6907 06 0209 1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Judul
: IMPLEMENTASI
PERMUKAAN
FILTERING
BUMI
24bit
CITRA
DIGITAL
MENGGUNAKAN
GAUSSIAN FILTERING
Pembimbing I
: Basuki Rahmat S.si,M.T.
Pembimbing II
: Intan Yuniar S.Kom,M.sc
Penyusun
: Ade Satrya Putra
ABSTRAK
Menghilangkan noise dalam sebuah citra image (gambar) yang memiliki
ketajaman berlebih atau yang berkaitan dengan proses transfer data sangat
dibutuhkan untuk mendapatkan hasil citra gambar yang sesuai dengan yang
dibutuhkan, pada aplikasi ini permasalahan diselesaikan dengan metode Gaussian
filter dengan dukungan pemilihan nilai sigma dan ukuran mask secara manual dari
yang telah disediakan dalam aplikasi untuk mendapat hasil yang diperlukan
dengan interface yang mudah dioprasikan dan user juga dapat memahami sistem,
mengetahui keunggulan dan kelemahan dalam bahasan pada tugas akhir ini.
Dengan permasalahan yang ada, membentuk sebuah tujuan yang akan
dicapai pada tugas akhir ini yaitu membuat aplikasi filtering menggunakan
Gaussian filter dengan matlab 10b didukung dengan GUI untuk mempermudah
interaksi aplikasi dengan (user).
Aplikasi Gaussian filter yang telah terbentuk dilakuakn sebuah ujicoba
yang dilakukan, didapatkan kombinasi nilai sigma 5 (lima) dengan ukuran mask
3x3 untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan permasalahan yang ada pada
gambar berukuran 512x320.
Kata Kunci : Image, Citra , Gaussian filter, GUI, Nilai sigma, Ukuran mask.
i
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillaahi rabbil ‘alamin terucap ke hadirat Allah SWT atas
segala limpahan Kekuatan-Nya sehingga dengan segala keterbatasan waktu,
tenaga, pikiran dan keberuntungan yang dimiliki peneliti, akhirnya peneliti dapat
menyelesaikan Skripsi yang berjudul “Implementasi Filtering Citra Digital
Per mukaan Bumi 24bit Menggunakan Gaussian Filter” tepat waktu.
Skripsi dengan beban 4 SKS ini disusun guna diajukan sebagai salah satu
syarat untuk menyelesaikan program Strata Satu (S1) pada jurusan Teknik
Informatika, Fakultas Teknologi Industri, UPN ”VETERAN” Jawa Timur.
Melalui Skripsi ini peneliti merasa mendapatkan kesempatan emas untuk
memperdalam ilmu pengetahuan yang diperoleh selama di bangku perkuliahan,
terutama berkenaan tentang pengolahan citra digital. Namun, penyusun menyadari
bahwa Skripsi ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu penyusun sangat
mengharapkan saran dan kritik dari para pembaca untuk pengembangan aplikasi
lebih lanjut.
Surabaya, 12 April 2013
( Penulis )
ii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji syukur ke pada Allah SWT atas segala rahmat kasihnya dan atas
limpahan rahmat-Nya sehingga dengan keterbatasan kami baik waktu, tenaga, dan
pikiran yang kami miliki, akhirnya kami dapat menyelesaikan laporan Tugas
Akhir ini tepat pada waktunya.
Pembuatan laporan Tugas Akhir ini tidak lepas dari bantuan dan kerja
sama banyak pihak yang terkait oleh penulis. Oleh karena itu dengan segala
kerendahan hati, penulis ingin mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya
kepada :
1.
Bapak Prof. Dr. Ir. Teguh Soedarto, MP selaku Rektor Universitas
Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.
2.
Bapak Sutiyono, MT selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri UPN
“Veteran” Jawa Timur.
3.
Ibu Dr.Ir.Ni Ketut Sari, MT Kepala Jurusan Teknik Informatika, FTI
UPN “VETERAN” Jawa Timur.
4.
Bapak Firza Prima Aditiawan, S.Kom. Selaku PIA Tugas Akhir
Teknik Informatika UPN “Veteran” Jawa Timur.
5.
Bapak Basuki Rahmat, S.si, M.T. dan ibu Intan Yuniar, S.Kom, M.sc
selaku dosen pembimbing Tugas Akhir.
6.
Kedua orang tua dan keluarga saya tercinta atas motivasi dan doanya
kepada saya dalam menyelesaikan laporan Tugas Akhir ini.
7.
Tidak lupa saya ucapkan banyak terima kasih kepada teman-teman
yang tidak bisa kami sebutkan satu-persatu dan Annisa Dyan Triarsih
dalam mendukung saya dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini.
iii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
DAFTAR ISI
halaman
ABSTRAK ..............................................................................................
i
KATA PENGANTAR .............................................................................
ii
UCAPAN TERIMA KASIH ....................................................................
iii
DAFTAR ISI ............................................................................................
iv
DAFTAR GAMBAR ................................................................................
viii
DAFTAR TABEL . ..................................................................................
ix
BAB I
PENDAHULUAN ...................................................................
1
1.1 Latar Belakang................................................................. .....
1
1.2 Perumusan Masalah............................................................ ...
2
1.3 Batasan Masalah............................................................... .....
3
1.4 Tujuan....................................................................................
3
1.5 Manfaat..................................................................................
4
1.6 Metodologi Pembuatan skripsi..............................................
4
1.7 Sistematika Penulisan....................................................... .....
6
TINJ AUAN PUSTAKA ..........................................................
8
2.1 Definisi Noise .....................................................................
8
2.1.1Intensity Filtering............................................................
9
2.1.2 High pass intensity filtering...........................................
9
2.1.3 Low pass intensity filtering...........................................
10
2.2 Penjelasan Umum Tentang Citra .........................................
10
2.3 Metode Metode filtering citra ..............................................
11
BAB II
iv
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2.3.1 Mean filtering...................................................... .........
11
2.3.2 Modus filtering..................................,...........................
12
2.3.3 Gaussian filtering...........................................................
13
2.4 Matlab.................................................................................
16
2.4.1 Beberapa Bagian dari Window pada tool......................
17
2.4.2 Current Directory...........................................................
17
2.4.3 Command History.........................................................
17
2.3.4 Command Window........................................................
17
2.4.5 Workspace.....................................................................
17
2.4.6 Getting Help..................................................................
18
2.4.7 Interupting dan Terminating dalam...............................
18
2.4.8 Variabel Pada.................................................................
18
2.4.9 Matriks...........................................................................
19
2.4.10 Operator Aritmatika.....................................................
21
2.4.11 Fungsi Matematika lainnya.........................................
21
2.4.12 M File..........................................................................
22
2.4.13 Fungsi..........................................................................
22
2.4.14 Flow Control................................................................
23
2.4.15 If, Else, Elseif..............................................................
23
2.4.16 Switch..........................................................................
24
2.4.17 While...........................................................................
24
2.4.18 For................................................................................
25
2.4.19 Operator.......................................................................
26
v
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2.5 GUI / Guide ..........................................................................
26
2.5.1 Memulai GUIDE .............................................................. 27
2.5.2 Tampilan GUIDE.............................................. ..............
28
2.5.3 Komponen GUIDE..................................... ....................
28
2.5.4 Push Button............................................................. ........
28
2.5.5 Toggle Button................................................................... 29
2.5.6 Radio Button.......................................... .........................
29
2.5.7 Edit Text dan Static Text ...............................................
29
2.5.8 Frames......................................................... ....................
29
2.5.9 Checkboxes.............................................. .......................
30
2.5.10 Slider............................................................................... 30
2.5.11 Pop – up Menu................................................................ 30
2.5.12 Axes................................................................................ 30
2.5.13 Membuat GUI........................................ .......................
31
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ................................................. 32
3.1 Analisis Sistem ................................................................ ...... 32
3.2 Analisis Masalah ....................................................................
33
3.3 Analisis Kebutuhan Fungsion .................................................
33
3.3.1 Kebutuhan Fungsional.....................................................
33
3.3.2 Kebutuhan Antarmuka........................................... .........
34
3.4 Perancangan Proses ...............................................................
34
3.4.1 Konteks Diagram.............................................................
35
3.4.2 DFD level 1............................................................. ........
36
3.4.3 Proses Gaussian Filter............................................. ........
37
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.4.4 Proses Pengaturan nilai sigma.......................................... 37
3.4.5 Proses Pengaturan ukuran mask.............................. ........
38
3.4.6 Prinsip Metode Gaussian.................................................. 39
3.5 Perancangan Interface ............................................................
41
BAB IV HASIL dan PEMBAHASAN...................................................
43
4.1 Implementasi Interface ........................................................
43
4.1.1 GUI...............................................................................
42
4.1.2 Pop – up Menu Gambar.................................................
44
4.1.3 Slider Menu Sigma........................................................
45
4.1.4 Pop – up Menu Mask.....................................................
45
4.1.5 Rumus Gaussian............................................................
46
4.1.6 Tombol Go.....................................................................
47
4.1.7 Tombol Selesai..............................................................
48
4.2 Interface ..............................................................................
49
4.3 Uji Coba Aplikasi gambar ukuran 512x320 pixel ................
49
4.4 Uji Coba Aplikasi gambar ukuran 1440x900 pixel................
56
4.5 Hasil Uji coba .....................................................................
62
BAB V PENUTUP ...............................................................................
64
5.1 Kesimpulan .........................................................................
64
5.2 Saran...................................................................................
65
DAFTAR PUSTAKA ..............................................................................
66
vii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
DAFTAR GAMBAR
halaman
Gambar 2.1 High pass filter .....................................................................
9
Gambar 2.2 Low pass filter ....................................................................
10
Gambar 2.3 Halaman editor . ...................................................................
22
Gambar 3.1 Perancangan proses jalannya program secara garis besar ......
34
Gambar 3.2 Konteks diagram. .................................................................
35
Gambar 3.3 DFD level 1 aplikasi Gaussian filter .....................................
36
Gambar 3.4 Proses filtering menggunakan Gaussian filter .......................
37
Gambar 3.5 Proses pengaturan nilai sigma ..............................................
38
Gambar 3.6 Proses menjalankan pilihan ukuran mask .............................
39
Gambar 3.7 Proses prinsip metode Gaussian ...........................................
40
Gambar 3.8 Rancangan interface .............................................................
41
viii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
DAFTAR TABEL
halaman
Tabel 2.1 Operator Aritmatika ..................................................................
21
Tabel 2.2 Jenis Operator Pada Matlab ......................................................
26
Tabel 4.1 Uji coba aplikasi gambar 512x320 pixel ...................................
50
Tabel 4.2 Uji coba aplikasi gambar 1440x900 pixel .................................
56
ix
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB I
PENDAHULAN
1.1 LATAR BELAKANG
Diera digital saat ini masih terdapat beberapa kelemahan atau gangguan
pada sebuah citra yang dihasilkan dan menyebabkan citra tersebut menjadi
terhalangi atau terganggu oleh beberapa gangguan seperti yang akan kita
bahas dalam tugas akhir ini adalah noise yang berupa bercak titik – titik
menyebar di sebuah citra yang ada yang kemudian akan mengganggu
pandangan atau mempengaruhi keutuhan citra tersebut.
Pada sebuah citra permukaan bumi yang diambil dari foto satelit sering
dijumpai adanya beberapa noise misalnya adanya asteroit, meteor yang terlihat
seperti titik – titik dan bisa juga noise tersebut terjadi karena hasil penerokan
yang tidak bagus (sensor noise, photographic grain noise) atau akibat saluran
transmisi (pada pengiriman data) mengganggu target awal gambar yang akan
diambil yaitu permukaan bumi, dari kasus tersebut bisa sangat mengganggu
apabila citra permukaan bumi yang ingin diambil terhalangi oleh noise yang
ada. Dan untuk membuat citra tersebut menjadi utuh dan terhindari dari
adanya noise dibutuhkan adanya sebuah pengolahan digital pada citra tersebut.
Karena apabila memasuki era digitalisasi sangat dibutuhkan pengolahan
secara digital juga yang biasa disebut penghalusan atau pelembutan gambar
pada citra yang bertujuan menyamarkan atau bahkan menghilangkan noise
yang terdapat pada citra digital permukaan bumi yang diambil dari satelit.
1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2
Banyak metode yang bisa di implementasikan pada image semoothing
namun metode gaussian yang cukup populer sehingga terbentuklah sebuah
“IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL PERMUKAAN BUMI
24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING” . Didalam tool yang
digunakan untuk membuat aplikasi ini terdapat special fungsi untuk
memanggil Gaussian filter seperti berikut :
gambar=imread(‘f:/tripod.jpg’);
gaussianFilter = fspecial(‘gaussian’, [24, 24], 30)
hasil = imfilter(gambar, gaussianFilter, ‘symmetric’, ‘conv’);
subplot(1,2,1), image(gambar);
subplot(1,2,2), image(hasil), title(‘Blurred Turtle, blur
matrix size 12′);
dari contoh script di atas hanya bisa melakukan filtering sekali saja dan tidak
bisa menambah atau mengurangi intensitas filteringnya hanya saja bisa
merubah secara manual melalui matrix yang diisikan.
Implementasi yang dilakukan dalam tugas akhir ini adalah dengan
memasukkan rumus Gaussian secara manual tanpa menggunakan fspecial
dan akan memberikan intensitas pada Gaussian filter tersebut sehingga bisa
dikurangi atau dilebihkan tingkat filteringnya oleh pengguna.
1.2 PERUMUSAN MASALAH
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan diatas, maka dapat
dirumuskan masalah dalam tugas akhir ini, yaitu :
a. Bagaimana
merancang
sebuah
aplikasi
menggunakan metode gaussian?
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
filtering
image
dengan
3
b. Bagaimana mendesain interface yang mudah dalam penggunaannya
sehingga tidak menyulitkan pengguna dalam menjalankan aplikasi
tersebut?
1.3 BATASAN MASALAH
Pada pembuatan aplikasi ini perlu didefinisikan batasan masalah mengenai
sejauh mana pembuatan aplikasi ini akan dikerjakan. Beberapa batasan
masalah tersebut antara lain :
a) Batasan pada aplikasi ini adalah hanya untuk menampilkan gambar
kemudian menyamarkan noise tersebut dengan metode gaussian.
b) Citra yang digunakan 24bit RGB
c) Matrix yang digunakan dalam aplikasi ini hanya terbatas pada matrix dari
2x2 sampai dengan 5x5.
d) Nilai sigma dalam aplikasi ini dari 0,1 sampai dengan 5 dengan langkah
tiap pergeseran slider 0,1.
e) Gambar yang digunakan dalam aplikasi ini adalah gambar permukaan
bumi yang diambil dari foto satelit diatas atmosfir bumi yang telah
disediakan dalam aplikasi.
f) Gaussian filter dalam aplikasi ini digunakan untuk menghilangkan noise
berupa adanya badai meteor atau tebaran bintang diatas atmosfir bumi.
1.4 TUJ UAN
Dalam hal ini tujuan perancangan sistem ini adalah :
• Mengimplementasikan metode gaussian dalam filtering pada sebuah citra
permukaan bumi 24 bit RGB
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4
1.5 MANFAAT
Manfaat dari pembuatan aplikasi ini adalah :
a) Membantu dalam pengelihatan citra tanpa noise pada permukaan bumi
yang dijadikan target.
b) Mampu mempermudah dalam menganalisa permukaan bumi dari foto
satelit.
1.6 METODOLOGI PEMBUATAN SKRIPSI
Beberapa metode dan teknik yang dipergunakan dalam pengumpulan dan
pengolahan data skripsi ini antara lain :
I. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dokumen, buku, referensi dari
internet, atau referensi – referensi lain yang diperlukan untuk merancang
dan mengimplementasikan aplikasi Gaussian filtering yang akan dibuat.
II. Studi Observasi
Merupakan aktivitas melakukan pengamatan dan analisa terhadap kondisi
yang terdapat dilapangan serta kemudian memberikan solusinya yang
bertujuan agar aplikasi yang dibuat benar – benar mempermudah
pengguna.
III. Analisa dan Perancangan Aplikasi
Dari hasil studi literatur dan studi observasi akan dibuat deskripsi umum
sistem berupa flowchart jalannya aplikasi, flowchart nilai sigma, flowchart
ukuran mask dan flowchart metode Gaussian filter,
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
serta dilakukan
5
analisis sistem, analisis masalah, analisis kebutuhan fungsional, kebutuhan
fungsional, selain itu juga dilakukan perancangan awal aplikasi yang akan
dibuat, sehingga akan dihasilkan desain antar muka dan proses yang siap
untuk diimplementasikan.
IV. Pembuatan Aplikasi
Pada tahap ini merupakan tahap yang paling banyak memerlukan waktu
karena model dan perancangan aplikasi yang telah dibuat akan
diimplementasikan dengan menggunakan perangkat Laptop/ NetBook dan
terinstal tools yang digunakan dalam pembuatan aplikasi Gaussian filter.
V. Uji Coba dan Evaluasi Aplikasi
Pada tahap ini aplikasi yang telah dibuat ini akan dilakukan beberapa
skenario uji coba untuk kelayakan pemakai sistem, seperti melakukan
beberapa kombinasi nilai sigma dan ukuran mask pada gamabr dengan
beberapa ukuran pixsel yang berbeda untuk diketahui keberhasilan dari
aplikasi Gaussian filter yang telah dibuat.
VI. Penyusunan Buku Skripsi
Pada tahap ini merupakan tahap terakhir dari pengerjaan skripsi. Buku ini
disusun sebagai laporan dari seluruh proses pengerjaan skripsi. Dari
penyusunan buku ini diharapkan dapat memudahkan pembaca yang ingin
menyempurnakan dan mengembangkan aplikasi Gaussian filter lebih
lanjut.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
6
1.7 SISTEMATIKA PENULISAN
Sistematika pembahasan yang akan dibuat dalam skripsi ini disusun beberapa
bab, yang dijelaskan sebagai berikut :
BAB I
PENDAHULUAN
Bab ini berisi tentang deskripsi umum skripsi yang meliputi latar
belakanng, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan
manfaat, serta metodologi dan sitematika pembahasan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini berisi mengenai konsep dan teori pembelajaran yang
menjadi landasan pembuatan skripsi antara lain : Sistem Informasi,
Aplikasi teknologi informasi untuk mendukung manajemen
informasi kesehatan.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi tentang analisis dan perancangan sistem dalam
pembuatan Tugas Akhir implementasi filtering citra digital
permukaan bumi 24bit menggunakan gaussian filtering.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi hasil implementasi dari perancangan yang telah dibuat
sebelumnya yang meliputi : implementasi antar muka, penjelasan
lingkungan uji coba aplikasi, pelaksanaan uji coba dan evaluasi dari
hasil uji coba yang telah dilakukan untuk kelayakan pemakaian
aplikasi Gaussian filter.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
7
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan dan saran untuk pengembangan aplikasi
lebih lanjut dalam upaya memperbaiki kelemahan pada aplikasi
guna untuk mendapatkan hasil kinerja aplikasi yang lebih baik.
DAFTAR PUSTAKA
Pada bagian ini akan dipaparkan tentang sumber-sumber literatur
yang digunakan dalam pembuatan laporan skripsi ini.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB II
TINJ AUAN PUSTAKA
2.1 NOISE
Noise dan Pengurangan Noise (Denoise)
Noise adalah titik-titik pada citra yang sebenarnya bukan merupakan
bagian dari citra, melainkan ikut tercampur pada citra karena suatu sebab. Ada
tiga macam noise, yaitu:
a.
Noise Aditif
Noise aditif adalah noise yang bersifat menambahkan secara seragam
pada sebuah bidang citra dengan varian tertentu. Contoh noise ini adalah noise
salt-and-peppers yang menambahkan aras gelap dan terang pada citra.
b.
Noise Gaussian
Noise ini memiliki intensitas yang sesuai dengan distribusi normal
yang memiliki rerata (mean) dan varian tertentu.
c.
Noise Speckle
Noise ini muncul pada saat pengambilan citra tidak sempurna karena
alasan cuaca, perangkat pengambil citra dan sebagainya. Sifat noise ini
mulipikatif, artinya semakin besar intensitas citra atau semakin cerah citra,
semakin jelas juga noise. Noise muncul biasanya sebagai akibat dari
pembelokkan yang tidak bagus (sensor noise, photographic gain noise).
Gangguan tersebut umumnya berupa variasi intensitas suatu piksel yang tidak
8
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
9
berkorelasi dengan piksel-piksel tetangganya. Secara visual, gangguan mudah
dilihat oleh mata karena tampak berbeda dengan piksel tetangganya. Piksel
yang mengalami gangguan umumnya memiliki frekuensi tinggi. Komponen
citra yang berfrekuensi rendah umumnya mempunyai nilai piksel konstan atau
berubah sangat lambat. Operasi denoise dilakukan untuk menekan komponen
yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah.
2.1.1 Intensity filtering
Dengan metode ini, noise akan di reduksi dengan mendeteksi intensitas dari
setiap titik di layar. Cara ini akan efektif apabila banyak titik noise yang memiliki
warna sama pada titik-titik pada gambar asli. Intensity filtering akan bagus
digunakan apabila terdapat sedikit titik-titik noise yang memiliki warna sama
dengan gambar asli. Terdapat dua macam noise reduction pada intensity filtering,
yaitu high pass filtering dan low pass filtering.
2.1.2 High pass intensity filtering
High pass intensity filtering digunakan jika noise diketahui memiliki
intensitas warna tinggi. Misalnya noise berwarna 220-255, maka dilakukan
pendeteksian untuk setiap titik yang memiliki warna antara 220 hingga 255 akan
ditandai sebagai noise yang ditunjukkan pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 High pass filter
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
10
2.1.3 Low pass intensity filtering
Low pass intensity filtering digunakan pada gambar yang memiliki intensitas
warna yang rendah. Karena letak noise berada di intensitas rendah, maka
dilakukan pencarian pada titik-titik gambar dan kemudian akan ditandai sebagai
noise. Selanjutnya titik tersebut akan diganti dengan mencari warna rata-rata di
sekitar titik tersebut yang ditunjukkan pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Low pass filter
2.2 Penjelasan Umum Tentang Citra
Istilah “citra” yang pada umumnya digunakan dalam bidang pengolahan citra
diartikan sebagai suatu fungsi kontinu dari intensitas cahaya f(x,y) dalam bidang
dua dimensi, dengan (x,y) menyatakan suatu koordinat dan nilai f pada setiap titik
(x,y) menyatakan intensitas atau tingkat kecerahan (brightness) [6]. Suatu citra
digital adalah suatu citra kontinu yang diubah ke dalam bentuk diskrit, baik
koordinat maupun intensitas cahayanya. Kita dapat menganggap suatu citra digital
sebagai suatu matriks, dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan koordinat
sebuah titik pada citra tersebut dan nilai masing-masing elemennya menyatakan
intensitas cahaya pada titik tersebut [6]. Suatu titik pada sebuah citra digital sering
disebut sebagai “image element” (elemen citra), “picture element” (elemen
gambar), “pixel” ataupun “pel”.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
11
2.3
Metode filtering citra
pengolahan citra digital terdapat beberapa metode untuk filtering image
yaitu metode Mean, Modus dan Gaussian. Dari ketiga metode ini salah satunya
akan dibahas lebih dalam dan digunakan sebagai dasar pembuatan aplikasi tugas
akhir ini yaitu Gaussian filter.
2.3.1 Mean Filtering
Mean adalah nilai rata-rata dari kumpulan data (Usman, 2005). Rumusan
menghitung mean adalah pada Persamaan berikut :
Persamaan Mean filter:
̅=
1
Keterangan :
X = Nilai rata-rata (Mean)
n = Jumlah data
i x = Nilai ke -i
i = Nilai Awal
Mean filtering yang digunakan untuk efek smoothing ini merupakan jenis
spatial
filtering,
yang
dalam
prosesnya
mengikutsertakan
piksel-piksel
disekitarnya. Piksel yang akan diproses dimasukkan dalam sebuah matrik yang
berdimensi N X N. Ukuran N ini tergantung pada kebutuhan, tetapi nilai N
haruslah ganjil sehingga piksel yang diproses dapat diletakkan tepat ditengah
matrik. Sebagai contoh matrik berdimensi 3 X 3 seperti di bawah ini:
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
12
1
4
6
2
7
3
5
8
Nilai 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, dan 8 pada gambar 2.1 adalah piksel-piksel
disekitar piksel T yang akan diproses. Nilai 4 didapat dari piksel sebelah kiri dari
piksel T, nilai 5 didapat dari piksel di sebelah kanan dari piksel T, proses
pengambilan piksel dimulai dengan mengambil piksel yang akan diproses,
disimpan dalam nilai T. Kemudian diambil piksel-piksel sekitarnya sehingga
matrik terisi penuh. Proses selanjutnya dijumlahkan semua nilai yang terdapat
pada matrik tersebut. Hasil penjumlahan tersebut dibagi dengan jumlah titik yang
terdapat pada matrik tersebut. Bilangan pembagi ini dapat diperoleh dari perkalian
antara N X N. Pada gambar 2.1, maka hasil pembaginya adalah 9. Sembilan
diperoleh dari hasil kali matrik 3 X 3. Hasil pembagian tersebut akan
menggantikan nilai T. Nilai T yang baru akan ditampilkan pada layar monitor
untuk menggantikan nilai T yang lama. Proses diatas adalah untuk menggambar
grayscale (hitam-putih), untuk menggambar berwarna maka masing-masing titik
terlebih dahulu ditentukan nilai warna merah (R), hijau (G), dan biru (B). Masingmasing nilai RGB dijumlahkan. Hasil penjumlahan nilai RGB dibagi dengan
jumlah titik yang diproses. Hasil dari pembagian digunakan untuk menentukan
warna baru yang akan di letakkan pada titik T.
2.3.2 Modus Filtering
Modus adalah nilai variable yang memiliki frekuensi tertinggi (Usman,
2005). Modus dapat ditemukan pada data yang telah diurutkan maupun yang
belum terurut. Untuk menentukan modus filter ini, pertama-tama ditentukan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
13
piksel utama yang akan diproses dari piksel-piksel disekitarnya. Pada modus
filtering digunakan matrik berdimensi N X N. Dari matrik tersebut, kemudian data
yang ada diurutkan dan dimasukkan dalam sebuah matrik berukuran 1X(N X N).
Hal ini berguna untuk mempermudah menemukan modusnya untuk pencarian
nilai yang terbanyak frekuensinya dari kumpulan data yang telah urut tersebut
Sebagai contoh, jika diketahui suatu piksel utama dan piksel-piksel disekitanya
adalah:
5
7
2
7
4
7
2
7
1
Maka data pada matrik dibawah ini harus diurutkan terlebih dahulu sehingga
menjadi:
[1
2
2
4
5
7
7
7
7]
Sehingga dari matrik 2.3 dapat diketahui bahwa modus dari matrik tersebut adalah
7. Nilai 7 akan menggantikan piksel utama yang semula bernilai 4.
2.3.3 Gaussian filter
Gaussian filtering didapat dari operasi konvolusi. Operasi perkalian yang
dilakukan ialah perkalian antara matriks kernel dengan matriks gambar asli.
Matriks kernel gauss didapat dari fungsi komputasi dari distribusi gaussian,
seperti pada persamaan berikut :
( , )=
. −
( −
) + ( −
2
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
)
14
Keterangan :
c dan
= konstanta
G (i,j)
= elemen matriks kernel gauss pada posisi (i,j)
(u,v)
= indeks tengah dari matriks kernel gauss
Berikut ini contoh matrik kernel Gauss 3 X 3 dengan
1
2
1
2
3
2
1
2
1
= 1.0
Perkalian antara bobot matriks gambar asli dengan bobot matrik kernel
gauss dapat dirumuskan seperti pada persamaan berikut:
( , )=
1
.
( , ).
+
−
(
− 1)
, +
2
−
(
− 1)
2
Keterangan :
Pixel A = gambar A (Gambar Asli)
Pixel B(i,j) = bobot hasil perkalian pada posisi (i,j)
N = jumlah kolom matriks kernel
M = jumlah baris matriks kernel
K = penjumlahan semua bobot di G
G(p,q) = elemen matriks kernel gauss pada posisi (p,q)
Gambar yang akan diproses dibagi menjadi 2 jenis piksel, yaitu piksel batas dan
piksel dalam. Piksel batas yaitu piksel yang berada dipaling luar pada gambar,
selain piksel tersebut disebut piksel dalam.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
15
Untuk piksel yang berada didalam, perkalian dilakukan menggunakan
persamaan bobot matrik kernel, yaitu menjadikan piksel yang dicari nilai barunya
sebagai piksel tengah dan bobotnya dikalikan dengan bobot pada piksel tengah
matrik kernel, lalu dijumlahkan dengan hasil perkalian antara bobot piksel-piksel
tetangga-tetangganya dengan bobot piksel matrik kernel. Untuk piksel yang
berada disudut atau perbatasan, sebelum dilakukan perkalian, sebelumnya harus
mencari bobot pada piksel-piksel luar (dummy). Bobot piksel-piksel ini dicari
dengan menggunakan interpolasi yaitu dengan melihat dua piksel di dekatnya
yang searah (horizontal atau vertikal). Apabila ada piksel yang memiliki bobot
lebih kecil dari 0 maka bobot dijadikan 0. Apabila ada piksel yang memiliki bobot
lebih besar dari 255 maka bobotnya dijadikan 255.
Contoh konvolusi matrik gambar asli(A) dengan matrik kernel gauss(G):
0
0
30
0
44
46
0
5
20
35
15
52
47
62
70
55
40
50
66
28
0
45
30
15
85
16
36
56
0
10
60
23
33
7
0
0
5
45
37
44
51
56
0
0
30
51
55
3
0
X
1
2
1
2
3
2
1
2
1
A
=
390
6585
510
325
215
440
570
523
503
483
529
660
602
579
615
644
663
556
468
568
627
468
415
435
649
G
x
B
390
6585
510
325
215
26
39
34
22
14
440
570
523
503
483
29
38
35
34
32
529
660
602
579
615
35
44
40
39
47
644
663
556
468
568
43
44
37
31
38
627
468
415
435
649
42
31
28
29
43
=
B
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
C
16
Keterangan:
A = Matriks gambar asal
B = Matrik hasil perkalian
G = Matrik kernel gauss
C = Matrik gambar hasil
Pada aplikasi yang akan dibuat dalam tugas akhir ini akan menggunakan
Gaussian filter dikarenakan secara perhitungan yang ditunjukkan oleh metode
mean filter dan metode modus filter hanya melalui satu tahapan persamaan
sehingga proses filtering yang dihasilkan tidak terlalu detail atau masih kurang
dalam mengngurangi noise yang ada.
Pada persamaan yang ditunjukkan dalam metode Gaussian filter melalui
beberapa tahapan dalam proses perhitungannya sehingga mampu menghasilkan
sebuah citra image yang lebih halus atau mampu mengurangi noise yang ada pada
citra image yang terkena noise.
2.4 Matlab
Matlab merupakan bahasa pemrograman yang hadir dengan fungsi dan
karakteristik yang berbeda dengan bahasa pemrograman lain yang sudah ada lebih
dahulu seperti Delphi, Basic maupun C++. Tool ini merupakan bahasa
pemrograman level tinggi yang dikhususkan untuk kebutuhan komputasi teknis,
visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis data,
pengembangan algoritma, simulasi dan pemodelan dan grafik-grafik perhitungan.
Tool ini hadir dengan membawa warna yang berbeda. Hal ini karena matlab
membawa keistimewaan dalam fungsi-fungsi matematika, fisika, statistik, dan
visualisasi. Tool ini dikembangkan oleh MathWorks, yang pada awalnya dibuat
untuk memberikan kemudahan mengakses data matrik pada proyek LINPACK
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
17
dan EISPACK. Saat ini matlab memiliki ratusan fungsi yang dapat digunakan
sebagai problem solver mulai dari simple sampai masalah-masalah yang
kompleks dari berbagai disiplin ilmu.
2.4.1 Bagian dari Window pada tool untuk membuat aplikasi.
Dalam aplikasi matlab terdapat beberapa window yang memiliki fungsi atau
tugas tersendiri dan akan dijelaskan pada point – point berikut, dari point 2.4.2
sampai dengan point 2.4.19 secara terperinci dan setiap bagian dari aplikasi
matlab akan dibahas.
2.4.2 Cur rent Directory
Window ini menampilkan isi dari direktori kerja saat menggunakan matlab.
Kita dapat mengganti direktori ini sesuai dengan tempat direktori kerja yang
diinginkan. Default dari alamat direktori berada dalam folder works tempat
program files Matlab berada.
2.4.3 Command History
Window ini berfungsi untuk menyimpan perintah-perintah apa saja yang
sebelumnya dilakukan oleh pengguna terhadap matlab.
2.4.4 Command Window
Window ini adalah window utama dari Matlab. Disini adalah tempat untuk
menjalankan fungsi, mendeklarasikan variable, menjalankan proses-proses , serta
melihat isi variable.
2.4.5 Workspace
Workspace berfungsi untuk menampilkan seluruh variabel-variabel yang
sedang aktif pada saat pemakaian matlab. Apabila variabel berupa data matriks
berukuran besar maka user dapat melihat isi dari seluruh data dengan melakukan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
18
double klik pada variabel tersebut. Matlab secara otomatis akan menampilkan
window “array editor” yang berisikan data pada setiap variabel yang dipilih user.
2.4.6 Getting Help
Matlab menyediakan fungsi help yang tidak berisikan tutorial lengkap
mengenai Matlab dan segala keunggulannya. User dapat menjalankan fungsi ini
dengan menekan tombol pada toolbar atau menulis perintah ‘helpwin’ pada
command window. Matlab juga menyediakan fungsi demos yang berisikan video
tutorial matlab serta contoh-contoh program yang bisa dibuat dengan matlab
2.4.7 Interupting dan Ter minating
Untuk menghentikan proses yang sedang berjalan pada matlab dapat
dilakukan dengan menekan tombol Ctr l-C. Sedangkan untuk keluar dari matlab
dapat dilakukan dengan menuliskan perintah exit atau quit pada comamnd
window atau dengan menekan menu exit pada bagian menu file dari menu bar.
2.4.8 Variabel
Matlab hanya memiliki dua jenis tipe data yaitu Numeric dan String. Dalam
matlab setiap variabel akan disimpan dalam bentuk matrik. User dapat langsung
menuliskan variabel baru tanpa harus mendeklarasikannya terlebih dahulu pada
command window.
Contoh pembuatan variabel pada matlab:
>> varA
varA =
1000
>> varB
varB =
45 2 35
>> varC
varC =
= 1000
= [45 2 35 45]
45
= 'test variabel'
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
19
test variable
Penamaan variabel pada matlab bersifat caseSensitif karena itu perlu diperhatikan
penggunaan huruf besar dan kecil pada penamaan variabel. Apabila terdapat
variabel lama dengan nama yang sama maka matlab secara otomatis akan mereplace variabel lama tersebut dengan variabel baru yang dibuat user.
2.4.9 Matriks
Dapat diasumsikan bahwa didalam matlab setiap data akan disimpan dalam
bentuk matriks. Dalam membuat suatu data matriks pada matlab, setiap isi data
harus dimulai dari kurung siku ‘[‘ dan diakhiri dengan kurung siku tutup ‘]’.
Untuk membuat variabel dengan data yang terdiri beberapa baris, gunakan tanda
‘titik koma’ (;) untuk memisahkan data tiap barisnya.
Contoh pembuatan data matriks pada matlab:
>> DataMatriks = [1 2 3;4 5 6]
DataMatriks =
1 2 3
4 5 6
Matlab menyediakan beberapa fungsi yang dapat kita gunakan untuk
menghasilkan bentuk-bentuk matriks yang diinginkan. Fungsi-fungsi tersebut
antara lain:
• zeros : untuk membuat matriks yang semua datanya bernilai 0
• ones : matriks yang semua datanya bernilai 1
• rand : matriks dengan data random dengan menggunakan distribusi uniform
• randn : matris dengan data random dengan menggunakan distribusi normal
• eye : untuk menghasilkan matriks identitas
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
20
contoh penggunaan fungsi-fungsi diatas:
>> a =
a =
0 0 0
0 0 0
>> b =
b =
1 1 1
>> c =
c =
0.9501
0.2311
>> d =
d =
0.8214
>> e =
e =
1 0 0
0 1 0
0 0 1
zeros(2,3)
ones(1,3)
rand(2,2)
0.6068
0.4860
rand (1,4)
0.4447 0.6154 0.7919
eye(3,3)
Untuk memanggil isi dari suatu data matriks, gunakan tanda kurung ‘()’ dengan
isi indeks dari data yang akan dipanggil. Contoh penggunaan :
>> c(2,2)
ans =
0.4860
Untuk pemanggilan data berurutan seperti a(1,2,3) dapat disingkat dengan
menggunakan tanda titik dua ‘:’ sehingga menjadi a(1:2). Penggunaan tanda titik
dua ‘:’ juga dapat digunakan untuk memanggil data matriks perbaris atau
perkolom.
Contoh penggunaan:
c(2:5) = memanggil data matrik baris 2 sampai baris 5
a(1,:) = memanggil data matriks pada baris pertama
b(:,3) = memanggil data matris pada kolom ketiga
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
21
2.4.10 Operator
Beberapa penggunaan operator aritmatika antara dua operand (A dan B)
ditunjukkan pada Tabel 2.1 berikut ini :
Tabel 2.1 Operator aritmatika.
Operasi
Bentuk Aljabar
Bentuk Matlab
Contoh
Perkalian
AxB
A*B
5*3
Pembagian
A÷B
A¥B
2¥3
Penambahan
A+B
A+B
1+2
Pengurangan
A–B
A–B
4-3
Eksponensial
AB
A^B
4^3
2.4.11 Fungsi Matematika lainnya
Beberapa fungsi matematika lainnya yang dapat kita gunakan untuk operasi
matematika antara lain sebagai berikut:
• abs(x) : fungsi untuk menghasilkan nilai absolut dari x
• sign(x) : fungsi untuk menghasilkan nilai -1 jika x1
• exp(x) : untuk menghasilkan nilai eksponensian natural,e x
• log(x) : untuk menghasilkan nilai logaritma natural x, lnx
• log10(x) : untuk menghasilkan nilai logaritma dengan basis 10,x 10 log
• sqrt(x) : untuk menghasilkan akar dari nilai x,x
• rem(x,y) : untuk menghasilkan nilai modulus (sisa pembagian) x terhadap y
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
22
2.4.12 M File
Di dalam matlab, kita dapat menyimpan semua script yang akan digunakan
dalam file pada matlab dengan ekstensi .M. M-File dapat dipanggil dengan
memilih menu file->new->M-File yang ditunjukkan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3 Halaman editor.
Di dalam M-File, kita dapat menyimpan semua perintah dan menjalankan
dengan menekan tombol
atau mengetikan nama M-File yang kita buat pada
command window.
2.4.13 Fungsi
Di dalam M File, kita dapat menuliskan fungsi-fungsi yang berisikan
berbagai operasi sehingga menghasilkan data yang diinginkan. Bentuk penulisan
nama fungsi
Function [Nilai keluaran ] = namaFungsi (nilai masukan)
% operasi dari fungsi
% …
% …
Contoh penggunaan:
fungsi yang akan dibuat bernama ‘testfungsi’ memiliki tiga nilai masukan ‘c,d,e’
dan dua nilai keluaran ‘a,b’:
function [a,b] = testFungsi(c,d,e)
%operasi yang dijalankan
a = c + d +e;
b = c * d *e;
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
23
Selanjutnya Fungsi tersebut akan dijalankan melalui command window dengan
nilai masukan ’10,2,4’. Perhatikan penulisan kurung siku ‘[ ]’ pada nilai keluaran
dan kurung biasa ‘( )’ pada nilai masukan.
>> [a,b] = testFungsi(10,2,3)
a=
15
b=
60
2.4.14 Flow Control
Matlab memiliki empat macam statement yang dapat digunakan untuk
mengatur aliran data pada fungsi yang akan dibuat
2.4.15 If, Else, Elseif
Bentuk dasar penggunaan statement jenis ini adalah sebagai berikut:
if ekspresi1
statements1;
elseif ekspresi2
statements2;
else
statements3;
end
Ekspresi akan bernilai 1 jika benar dan bernilai 0 jika salah.
Contoh penggunaan:
function testFungsi(A,B)
if A > B
disp('A lebih besar dari B')
elseif A == B
disp('A sama dengan B')
else
disp('A lebih kecil dari B')
end
Fungsi disp digunakan untuk menampilkan pesan pada command window. Fungsi
tersebut setelah dijalankan melalui command window:
>> testFungsi(1,2)
A lebih kecil dari B
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
24
>> testFungsi(2,2)
A sama dengan B
>> testFungsi(2,3)
A lebih kecil dari B
2.7.16 Switch
Bentuk dasar penggunaan statement switch
switch switch_ekspresi
case case_ekspresi1
statement1
case case_ekspresi2
statement2
...
...
otherwise
statementN
end
Contoh penggunaan:
function testFungsi(x)
switch x
case 1
disp('x is 1')
case {2,3,4}
disp('x is 2, 3 or 4')
case 5
disp('x is 5')
otherwise
disp('x is not 1, 2, 3, 4 or 5')
end
Hasil setelah dijalankan :
>> testFungsi(2)
x is 2, 3 or 4
>> testFungsi(1)
x is 1
>> testFungsi(5)
x is 5
>> testFungsi(6)
x is not 1, 2, 3, 4 or 5
2.4.17 while
Statement while digunakan untuk aliran data yang bersifat perulangan.
Bentuk dasar penggunaan while :
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
25
while ekspresi
statements
...
End
Contoh penggunaan
function testFungsi(x)
%selama nilai x kurang dari 10
while x < 10
disp('nilai saat ini : ');
%tampilkan nilai x
x
%increment nilai x
x = x+1;
end
Hasil setelah dijalankan :
>> testFungsi(6)
nilai saat ini :
x=
6
nilai saat ini :
x=
7
nilai saat ini :
x=
8
nilai saat ini :
x=
9
2.4.18 for
Bentuk dasar penggunaan bentuk for:
for index = start:increment:stop
statement
...
...
statement
end
Default dari nilai increment (penambahan nilai setiap perulangan) jika tidak
ditentukan oleh user adalah 1.
Contoh fungsi :
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
26
function a = testFungsi
for y = 1:10
a(y) = y^2;
end
Hasil setelah fungsi dijalankan
>> a = testFungsi
a =
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
2.4.19 Operator
Pada Tabel 2.2 adalah jenis-jenis operator pada matlab yang dapat
digunakan
untuk
operasi ekspresi pada
statement
yang
membutuhkan
perbandingan seperti if atau while.
Tabel 2.2 Jenis operator.
Operator
Keterangan
AB
A lebih besar dari B
A=B
A lebih besar atau sama dengan B
A==B
A sama dengan B
A~=B
A tidak sama dengan B
Gunaidi Abdia Away, the shortcut of Matlab, Informatika Bandung, Juni 2006.
2.5 GUI / GUIDE
Dibangun dengan
PERMUKAAN BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
SKRIPSI
Disusun oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL "VETERAN"
J AWA TIMUR SURABAYA
2013
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL
PERMUKAAN BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan
Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Jurusan Teknik Informatika
Disusun oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
J AWA TIMUR
SURABAYA
2013
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
LEMBAR PENGESAHAN
IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL
PERMUKAAN BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
Disusun Oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
Telah disetujui untuk mengikuti Ujian Negara Lisan
Gelombang Tahun Akademik 2012/2013
Pembimbing Utama
Pembimbing Pendamping
Basuki Rahmat, S.si,M.T
NPT. 3 6907 06 0209 1
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 8006 04 0198 1
Mengetahui,
Ketua J urusan Teknik Infor matika
Fakultas Teknologi Industri
UPN ”Veteran” J awa Timur
Dr. Ni Ketut Sari, MT
NIP. 19650731 199203 2 001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
SKRIPSI
IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL PERMUKAAN
BUMI 24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING
Disusun Oleh :
ADE SATRYA PUTRA
NPM. 0934110145
Telah dipertahankan di hadapan dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi
J urusan Teknik Infor matika Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur
Pada Tanggal 31 J anuari 2013
Pembimbing :
Tim Penguji :
1.
1.
Basuki Rahmat, S.si,M.T
NPT. 3 6907 06 0209 1
Budi Nugroho S.Kom,M.Kom
NPT. 3800 9050 2051
2.
2.
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 8006 04 0198 1
Ir.R Purnomo Edi Sasongko, MP.
NPT. 19640714 198803 1 001
3.
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 8006 04 0198 1
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur
Ir. SUTIYONO, MT.
NIP. 19600713 198703 1001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
YAYASAN KESEJ AHTERAAN PENDIDIK AN DAN PERUM AHAN
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J AWA TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
PANITIA UJ I AN SKRIPSI / KOMPREHENSIF
KETERANGAN REVISI
Mahasiswa di bawah ini :
Nama
: ADE SATRYA PUTRA
NPM
: 0934110145
Jurusan
: Teknik Informatika
Telah mengerjakan revisi/ tidak ada revisi*) pra rencana (design)/ skripsi ujian
lisan gelombang VI, TA 2012/2013 dengan judul:
” IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL PERMUKAAN BUMI
24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING ”
Surabaya, 17 April 2013
Dosen Penguji yang memerintahkan revisi:
1) Budi Nugroho S.Kom,M.Kom
NPT. 3800 9050 2051
{
}
2) Ir.R. Purnomo Edi Sasongko, MP
NPT. 19640714 198803 1 001
{
}
3) Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3800 6040 1981
{
}
Mengetahui,
Pembimbing Utama
Basuki Rahmat, S.si,M.T
NPT. 3800 6040 1981
Pembimbing Pendamping
Intan Yuniar Purbasari, S.Kom.M.Sc
NPT. 3 6907 06 0209 1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Judul
: IMPLEMENTASI
PERMUKAAN
FILTERING
BUMI
24bit
CITRA
DIGITAL
MENGGUNAKAN
GAUSSIAN FILTERING
Pembimbing I
: Basuki Rahmat S.si,M.T.
Pembimbing II
: Intan Yuniar S.Kom,M.sc
Penyusun
: Ade Satrya Putra
ABSTRAK
Menghilangkan noise dalam sebuah citra image (gambar) yang memiliki
ketajaman berlebih atau yang berkaitan dengan proses transfer data sangat
dibutuhkan untuk mendapatkan hasil citra gambar yang sesuai dengan yang
dibutuhkan, pada aplikasi ini permasalahan diselesaikan dengan metode Gaussian
filter dengan dukungan pemilihan nilai sigma dan ukuran mask secara manual dari
yang telah disediakan dalam aplikasi untuk mendapat hasil yang diperlukan
dengan interface yang mudah dioprasikan dan user juga dapat memahami sistem,
mengetahui keunggulan dan kelemahan dalam bahasan pada tugas akhir ini.
Dengan permasalahan yang ada, membentuk sebuah tujuan yang akan
dicapai pada tugas akhir ini yaitu membuat aplikasi filtering menggunakan
Gaussian filter dengan matlab 10b didukung dengan GUI untuk mempermudah
interaksi aplikasi dengan (user).
Aplikasi Gaussian filter yang telah terbentuk dilakuakn sebuah ujicoba
yang dilakukan, didapatkan kombinasi nilai sigma 5 (lima) dengan ukuran mask
3x3 untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan permasalahan yang ada pada
gambar berukuran 512x320.
Kata Kunci : Image, Citra , Gaussian filter, GUI, Nilai sigma, Ukuran mask.
i
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillaahi rabbil ‘alamin terucap ke hadirat Allah SWT atas
segala limpahan Kekuatan-Nya sehingga dengan segala keterbatasan waktu,
tenaga, pikiran dan keberuntungan yang dimiliki peneliti, akhirnya peneliti dapat
menyelesaikan Skripsi yang berjudul “Implementasi Filtering Citra Digital
Per mukaan Bumi 24bit Menggunakan Gaussian Filter” tepat waktu.
Skripsi dengan beban 4 SKS ini disusun guna diajukan sebagai salah satu
syarat untuk menyelesaikan program Strata Satu (S1) pada jurusan Teknik
Informatika, Fakultas Teknologi Industri, UPN ”VETERAN” Jawa Timur.
Melalui Skripsi ini peneliti merasa mendapatkan kesempatan emas untuk
memperdalam ilmu pengetahuan yang diperoleh selama di bangku perkuliahan,
terutama berkenaan tentang pengolahan citra digital. Namun, penyusun menyadari
bahwa Skripsi ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu penyusun sangat
mengharapkan saran dan kritik dari para pembaca untuk pengembangan aplikasi
lebih lanjut.
Surabaya, 12 April 2013
( Penulis )
ii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji syukur ke pada Allah SWT atas segala rahmat kasihnya dan atas
limpahan rahmat-Nya sehingga dengan keterbatasan kami baik waktu, tenaga, dan
pikiran yang kami miliki, akhirnya kami dapat menyelesaikan laporan Tugas
Akhir ini tepat pada waktunya.
Pembuatan laporan Tugas Akhir ini tidak lepas dari bantuan dan kerja
sama banyak pihak yang terkait oleh penulis. Oleh karena itu dengan segala
kerendahan hati, penulis ingin mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya
kepada :
1.
Bapak Prof. Dr. Ir. Teguh Soedarto, MP selaku Rektor Universitas
Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.
2.
Bapak Sutiyono, MT selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri UPN
“Veteran” Jawa Timur.
3.
Ibu Dr.Ir.Ni Ketut Sari, MT Kepala Jurusan Teknik Informatika, FTI
UPN “VETERAN” Jawa Timur.
4.
Bapak Firza Prima Aditiawan, S.Kom. Selaku PIA Tugas Akhir
Teknik Informatika UPN “Veteran” Jawa Timur.
5.
Bapak Basuki Rahmat, S.si, M.T. dan ibu Intan Yuniar, S.Kom, M.sc
selaku dosen pembimbing Tugas Akhir.
6.
Kedua orang tua dan keluarga saya tercinta atas motivasi dan doanya
kepada saya dalam menyelesaikan laporan Tugas Akhir ini.
7.
Tidak lupa saya ucapkan banyak terima kasih kepada teman-teman
yang tidak bisa kami sebutkan satu-persatu dan Annisa Dyan Triarsih
dalam mendukung saya dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini.
iii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
DAFTAR ISI
halaman
ABSTRAK ..............................................................................................
i
KATA PENGANTAR .............................................................................
ii
UCAPAN TERIMA KASIH ....................................................................
iii
DAFTAR ISI ............................................................................................
iv
DAFTAR GAMBAR ................................................................................
viii
DAFTAR TABEL . ..................................................................................
ix
BAB I
PENDAHULUAN ...................................................................
1
1.1 Latar Belakang................................................................. .....
1
1.2 Perumusan Masalah............................................................ ...
2
1.3 Batasan Masalah............................................................... .....
3
1.4 Tujuan....................................................................................
3
1.5 Manfaat..................................................................................
4
1.6 Metodologi Pembuatan skripsi..............................................
4
1.7 Sistematika Penulisan....................................................... .....
6
TINJ AUAN PUSTAKA ..........................................................
8
2.1 Definisi Noise .....................................................................
8
2.1.1Intensity Filtering............................................................
9
2.1.2 High pass intensity filtering...........................................
9
2.1.3 Low pass intensity filtering...........................................
10
2.2 Penjelasan Umum Tentang Citra .........................................
10
2.3 Metode Metode filtering citra ..............................................
11
BAB II
iv
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2.3.1 Mean filtering...................................................... .........
11
2.3.2 Modus filtering..................................,...........................
12
2.3.3 Gaussian filtering...........................................................
13
2.4 Matlab.................................................................................
16
2.4.1 Beberapa Bagian dari Window pada tool......................
17
2.4.2 Current Directory...........................................................
17
2.4.3 Command History.........................................................
17
2.3.4 Command Window........................................................
17
2.4.5 Workspace.....................................................................
17
2.4.6 Getting Help..................................................................
18
2.4.7 Interupting dan Terminating dalam...............................
18
2.4.8 Variabel Pada.................................................................
18
2.4.9 Matriks...........................................................................
19
2.4.10 Operator Aritmatika.....................................................
21
2.4.11 Fungsi Matematika lainnya.........................................
21
2.4.12 M File..........................................................................
22
2.4.13 Fungsi..........................................................................
22
2.4.14 Flow Control................................................................
23
2.4.15 If, Else, Elseif..............................................................
23
2.4.16 Switch..........................................................................
24
2.4.17 While...........................................................................
24
2.4.18 For................................................................................
25
2.4.19 Operator.......................................................................
26
v
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2.5 GUI / Guide ..........................................................................
26
2.5.1 Memulai GUIDE .............................................................. 27
2.5.2 Tampilan GUIDE.............................................. ..............
28
2.5.3 Komponen GUIDE..................................... ....................
28
2.5.4 Push Button............................................................. ........
28
2.5.5 Toggle Button................................................................... 29
2.5.6 Radio Button.......................................... .........................
29
2.5.7 Edit Text dan Static Text ...............................................
29
2.5.8 Frames......................................................... ....................
29
2.5.9 Checkboxes.............................................. .......................
30
2.5.10 Slider............................................................................... 30
2.5.11 Pop – up Menu................................................................ 30
2.5.12 Axes................................................................................ 30
2.5.13 Membuat GUI........................................ .......................
31
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ................................................. 32
3.1 Analisis Sistem ................................................................ ...... 32
3.2 Analisis Masalah ....................................................................
33
3.3 Analisis Kebutuhan Fungsion .................................................
33
3.3.1 Kebutuhan Fungsional.....................................................
33
3.3.2 Kebutuhan Antarmuka........................................... .........
34
3.4 Perancangan Proses ...............................................................
34
3.4.1 Konteks Diagram.............................................................
35
3.4.2 DFD level 1............................................................. ........
36
3.4.3 Proses Gaussian Filter............................................. ........
37
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.4.4 Proses Pengaturan nilai sigma.......................................... 37
3.4.5 Proses Pengaturan ukuran mask.............................. ........
38
3.4.6 Prinsip Metode Gaussian.................................................. 39
3.5 Perancangan Interface ............................................................
41
BAB IV HASIL dan PEMBAHASAN...................................................
43
4.1 Implementasi Interface ........................................................
43
4.1.1 GUI...............................................................................
42
4.1.2 Pop – up Menu Gambar.................................................
44
4.1.3 Slider Menu Sigma........................................................
45
4.1.4 Pop – up Menu Mask.....................................................
45
4.1.5 Rumus Gaussian............................................................
46
4.1.6 Tombol Go.....................................................................
47
4.1.7 Tombol Selesai..............................................................
48
4.2 Interface ..............................................................................
49
4.3 Uji Coba Aplikasi gambar ukuran 512x320 pixel ................
49
4.4 Uji Coba Aplikasi gambar ukuran 1440x900 pixel................
56
4.5 Hasil Uji coba .....................................................................
62
BAB V PENUTUP ...............................................................................
64
5.1 Kesimpulan .........................................................................
64
5.2 Saran...................................................................................
65
DAFTAR PUSTAKA ..............................................................................
66
vii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
DAFTAR GAMBAR
halaman
Gambar 2.1 High pass filter .....................................................................
9
Gambar 2.2 Low pass filter ....................................................................
10
Gambar 2.3 Halaman editor . ...................................................................
22
Gambar 3.1 Perancangan proses jalannya program secara garis besar ......
34
Gambar 3.2 Konteks diagram. .................................................................
35
Gambar 3.3 DFD level 1 aplikasi Gaussian filter .....................................
36
Gambar 3.4 Proses filtering menggunakan Gaussian filter .......................
37
Gambar 3.5 Proses pengaturan nilai sigma ..............................................
38
Gambar 3.6 Proses menjalankan pilihan ukuran mask .............................
39
Gambar 3.7 Proses prinsip metode Gaussian ...........................................
40
Gambar 3.8 Rancangan interface .............................................................
41
viii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
DAFTAR TABEL
halaman
Tabel 2.1 Operator Aritmatika ..................................................................
21
Tabel 2.2 Jenis Operator Pada Matlab ......................................................
26
Tabel 4.1 Uji coba aplikasi gambar 512x320 pixel ...................................
50
Tabel 4.2 Uji coba aplikasi gambar 1440x900 pixel .................................
56
ix
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB I
PENDAHULAN
1.1 LATAR BELAKANG
Diera digital saat ini masih terdapat beberapa kelemahan atau gangguan
pada sebuah citra yang dihasilkan dan menyebabkan citra tersebut menjadi
terhalangi atau terganggu oleh beberapa gangguan seperti yang akan kita
bahas dalam tugas akhir ini adalah noise yang berupa bercak titik – titik
menyebar di sebuah citra yang ada yang kemudian akan mengganggu
pandangan atau mempengaruhi keutuhan citra tersebut.
Pada sebuah citra permukaan bumi yang diambil dari foto satelit sering
dijumpai adanya beberapa noise misalnya adanya asteroit, meteor yang terlihat
seperti titik – titik dan bisa juga noise tersebut terjadi karena hasil penerokan
yang tidak bagus (sensor noise, photographic grain noise) atau akibat saluran
transmisi (pada pengiriman data) mengganggu target awal gambar yang akan
diambil yaitu permukaan bumi, dari kasus tersebut bisa sangat mengganggu
apabila citra permukaan bumi yang ingin diambil terhalangi oleh noise yang
ada. Dan untuk membuat citra tersebut menjadi utuh dan terhindari dari
adanya noise dibutuhkan adanya sebuah pengolahan digital pada citra tersebut.
Karena apabila memasuki era digitalisasi sangat dibutuhkan pengolahan
secara digital juga yang biasa disebut penghalusan atau pelembutan gambar
pada citra yang bertujuan menyamarkan atau bahkan menghilangkan noise
yang terdapat pada citra digital permukaan bumi yang diambil dari satelit.
1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2
Banyak metode yang bisa di implementasikan pada image semoothing
namun metode gaussian yang cukup populer sehingga terbentuklah sebuah
“IMPLEMENTASI FILTERING CITRA DIGITAL PERMUKAAN BUMI
24bit MENGGUNAKAN GAUSSIAN FILTERING” . Didalam tool yang
digunakan untuk membuat aplikasi ini terdapat special fungsi untuk
memanggil Gaussian filter seperti berikut :
gambar=imread(‘f:/tripod.jpg’);
gaussianFilter = fspecial(‘gaussian’, [24, 24], 30)
hasil = imfilter(gambar, gaussianFilter, ‘symmetric’, ‘conv’);
subplot(1,2,1), image(gambar);
subplot(1,2,2), image(hasil), title(‘Blurred Turtle, blur
matrix size 12′);
dari contoh script di atas hanya bisa melakukan filtering sekali saja dan tidak
bisa menambah atau mengurangi intensitas filteringnya hanya saja bisa
merubah secara manual melalui matrix yang diisikan.
Implementasi yang dilakukan dalam tugas akhir ini adalah dengan
memasukkan rumus Gaussian secara manual tanpa menggunakan fspecial
dan akan memberikan intensitas pada Gaussian filter tersebut sehingga bisa
dikurangi atau dilebihkan tingkat filteringnya oleh pengguna.
1.2 PERUMUSAN MASALAH
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan diatas, maka dapat
dirumuskan masalah dalam tugas akhir ini, yaitu :
a. Bagaimana
merancang
sebuah
aplikasi
menggunakan metode gaussian?
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
filtering
image
dengan
3
b. Bagaimana mendesain interface yang mudah dalam penggunaannya
sehingga tidak menyulitkan pengguna dalam menjalankan aplikasi
tersebut?
1.3 BATASAN MASALAH
Pada pembuatan aplikasi ini perlu didefinisikan batasan masalah mengenai
sejauh mana pembuatan aplikasi ini akan dikerjakan. Beberapa batasan
masalah tersebut antara lain :
a) Batasan pada aplikasi ini adalah hanya untuk menampilkan gambar
kemudian menyamarkan noise tersebut dengan metode gaussian.
b) Citra yang digunakan 24bit RGB
c) Matrix yang digunakan dalam aplikasi ini hanya terbatas pada matrix dari
2x2 sampai dengan 5x5.
d) Nilai sigma dalam aplikasi ini dari 0,1 sampai dengan 5 dengan langkah
tiap pergeseran slider 0,1.
e) Gambar yang digunakan dalam aplikasi ini adalah gambar permukaan
bumi yang diambil dari foto satelit diatas atmosfir bumi yang telah
disediakan dalam aplikasi.
f) Gaussian filter dalam aplikasi ini digunakan untuk menghilangkan noise
berupa adanya badai meteor atau tebaran bintang diatas atmosfir bumi.
1.4 TUJ UAN
Dalam hal ini tujuan perancangan sistem ini adalah :
• Mengimplementasikan metode gaussian dalam filtering pada sebuah citra
permukaan bumi 24 bit RGB
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4
1.5 MANFAAT
Manfaat dari pembuatan aplikasi ini adalah :
a) Membantu dalam pengelihatan citra tanpa noise pada permukaan bumi
yang dijadikan target.
b) Mampu mempermudah dalam menganalisa permukaan bumi dari foto
satelit.
1.6 METODOLOGI PEMBUATAN SKRIPSI
Beberapa metode dan teknik yang dipergunakan dalam pengumpulan dan
pengolahan data skripsi ini antara lain :
I. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dokumen, buku, referensi dari
internet, atau referensi – referensi lain yang diperlukan untuk merancang
dan mengimplementasikan aplikasi Gaussian filtering yang akan dibuat.
II. Studi Observasi
Merupakan aktivitas melakukan pengamatan dan analisa terhadap kondisi
yang terdapat dilapangan serta kemudian memberikan solusinya yang
bertujuan agar aplikasi yang dibuat benar – benar mempermudah
pengguna.
III. Analisa dan Perancangan Aplikasi
Dari hasil studi literatur dan studi observasi akan dibuat deskripsi umum
sistem berupa flowchart jalannya aplikasi, flowchart nilai sigma, flowchart
ukuran mask dan flowchart metode Gaussian filter,
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
serta dilakukan
5
analisis sistem, analisis masalah, analisis kebutuhan fungsional, kebutuhan
fungsional, selain itu juga dilakukan perancangan awal aplikasi yang akan
dibuat, sehingga akan dihasilkan desain antar muka dan proses yang siap
untuk diimplementasikan.
IV. Pembuatan Aplikasi
Pada tahap ini merupakan tahap yang paling banyak memerlukan waktu
karena model dan perancangan aplikasi yang telah dibuat akan
diimplementasikan dengan menggunakan perangkat Laptop/ NetBook dan
terinstal tools yang digunakan dalam pembuatan aplikasi Gaussian filter.
V. Uji Coba dan Evaluasi Aplikasi
Pada tahap ini aplikasi yang telah dibuat ini akan dilakukan beberapa
skenario uji coba untuk kelayakan pemakai sistem, seperti melakukan
beberapa kombinasi nilai sigma dan ukuran mask pada gamabr dengan
beberapa ukuran pixsel yang berbeda untuk diketahui keberhasilan dari
aplikasi Gaussian filter yang telah dibuat.
VI. Penyusunan Buku Skripsi
Pada tahap ini merupakan tahap terakhir dari pengerjaan skripsi. Buku ini
disusun sebagai laporan dari seluruh proses pengerjaan skripsi. Dari
penyusunan buku ini diharapkan dapat memudahkan pembaca yang ingin
menyempurnakan dan mengembangkan aplikasi Gaussian filter lebih
lanjut.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
6
1.7 SISTEMATIKA PENULISAN
Sistematika pembahasan yang akan dibuat dalam skripsi ini disusun beberapa
bab, yang dijelaskan sebagai berikut :
BAB I
PENDAHULUAN
Bab ini berisi tentang deskripsi umum skripsi yang meliputi latar
belakanng, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan
manfaat, serta metodologi dan sitematika pembahasan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini berisi mengenai konsep dan teori pembelajaran yang
menjadi landasan pembuatan skripsi antara lain : Sistem Informasi,
Aplikasi teknologi informasi untuk mendukung manajemen
informasi kesehatan.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi tentang analisis dan perancangan sistem dalam
pembuatan Tugas Akhir implementasi filtering citra digital
permukaan bumi 24bit menggunakan gaussian filtering.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi hasil implementasi dari perancangan yang telah dibuat
sebelumnya yang meliputi : implementasi antar muka, penjelasan
lingkungan uji coba aplikasi, pelaksanaan uji coba dan evaluasi dari
hasil uji coba yang telah dilakukan untuk kelayakan pemakaian
aplikasi Gaussian filter.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
7
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan dan saran untuk pengembangan aplikasi
lebih lanjut dalam upaya memperbaiki kelemahan pada aplikasi
guna untuk mendapatkan hasil kinerja aplikasi yang lebih baik.
DAFTAR PUSTAKA
Pada bagian ini akan dipaparkan tentang sumber-sumber literatur
yang digunakan dalam pembuatan laporan skripsi ini.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB II
TINJ AUAN PUSTAKA
2.1 NOISE
Noise dan Pengurangan Noise (Denoise)
Noise adalah titik-titik pada citra yang sebenarnya bukan merupakan
bagian dari citra, melainkan ikut tercampur pada citra karena suatu sebab. Ada
tiga macam noise, yaitu:
a.
Noise Aditif
Noise aditif adalah noise yang bersifat menambahkan secara seragam
pada sebuah bidang citra dengan varian tertentu. Contoh noise ini adalah noise
salt-and-peppers yang menambahkan aras gelap dan terang pada citra.
b.
Noise Gaussian
Noise ini memiliki intensitas yang sesuai dengan distribusi normal
yang memiliki rerata (mean) dan varian tertentu.
c.
Noise Speckle
Noise ini muncul pada saat pengambilan citra tidak sempurna karena
alasan cuaca, perangkat pengambil citra dan sebagainya. Sifat noise ini
mulipikatif, artinya semakin besar intensitas citra atau semakin cerah citra,
semakin jelas juga noise. Noise muncul biasanya sebagai akibat dari
pembelokkan yang tidak bagus (sensor noise, photographic gain noise).
Gangguan tersebut umumnya berupa variasi intensitas suatu piksel yang tidak
8
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
9
berkorelasi dengan piksel-piksel tetangganya. Secara visual, gangguan mudah
dilihat oleh mata karena tampak berbeda dengan piksel tetangganya. Piksel
yang mengalami gangguan umumnya memiliki frekuensi tinggi. Komponen
citra yang berfrekuensi rendah umumnya mempunyai nilai piksel konstan atau
berubah sangat lambat. Operasi denoise dilakukan untuk menekan komponen
yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah.
2.1.1 Intensity filtering
Dengan metode ini, noise akan di reduksi dengan mendeteksi intensitas dari
setiap titik di layar. Cara ini akan efektif apabila banyak titik noise yang memiliki
warna sama pada titik-titik pada gambar asli. Intensity filtering akan bagus
digunakan apabila terdapat sedikit titik-titik noise yang memiliki warna sama
dengan gambar asli. Terdapat dua macam noise reduction pada intensity filtering,
yaitu high pass filtering dan low pass filtering.
2.1.2 High pass intensity filtering
High pass intensity filtering digunakan jika noise diketahui memiliki
intensitas warna tinggi. Misalnya noise berwarna 220-255, maka dilakukan
pendeteksian untuk setiap titik yang memiliki warna antara 220 hingga 255 akan
ditandai sebagai noise yang ditunjukkan pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 High pass filter
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
10
2.1.3 Low pass intensity filtering
Low pass intensity filtering digunakan pada gambar yang memiliki intensitas
warna yang rendah. Karena letak noise berada di intensitas rendah, maka
dilakukan pencarian pada titik-titik gambar dan kemudian akan ditandai sebagai
noise. Selanjutnya titik tersebut akan diganti dengan mencari warna rata-rata di
sekitar titik tersebut yang ditunjukkan pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Low pass filter
2.2 Penjelasan Umum Tentang Citra
Istilah “citra” yang pada umumnya digunakan dalam bidang pengolahan citra
diartikan sebagai suatu fungsi kontinu dari intensitas cahaya f(x,y) dalam bidang
dua dimensi, dengan (x,y) menyatakan suatu koordinat dan nilai f pada setiap titik
(x,y) menyatakan intensitas atau tingkat kecerahan (brightness) [6]. Suatu citra
digital adalah suatu citra kontinu yang diubah ke dalam bentuk diskrit, baik
koordinat maupun intensitas cahayanya. Kita dapat menganggap suatu citra digital
sebagai suatu matriks, dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan koordinat
sebuah titik pada citra tersebut dan nilai masing-masing elemennya menyatakan
intensitas cahaya pada titik tersebut [6]. Suatu titik pada sebuah citra digital sering
disebut sebagai “image element” (elemen citra), “picture element” (elemen
gambar), “pixel” ataupun “pel”.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
11
2.3
Metode filtering citra
pengolahan citra digital terdapat beberapa metode untuk filtering image
yaitu metode Mean, Modus dan Gaussian. Dari ketiga metode ini salah satunya
akan dibahas lebih dalam dan digunakan sebagai dasar pembuatan aplikasi tugas
akhir ini yaitu Gaussian filter.
2.3.1 Mean Filtering
Mean adalah nilai rata-rata dari kumpulan data (Usman, 2005). Rumusan
menghitung mean adalah pada Persamaan berikut :
Persamaan Mean filter:
̅=
1
Keterangan :
X = Nilai rata-rata (Mean)
n = Jumlah data
i x = Nilai ke -i
i = Nilai Awal
Mean filtering yang digunakan untuk efek smoothing ini merupakan jenis
spatial
filtering,
yang
dalam
prosesnya
mengikutsertakan
piksel-piksel
disekitarnya. Piksel yang akan diproses dimasukkan dalam sebuah matrik yang
berdimensi N X N. Ukuran N ini tergantung pada kebutuhan, tetapi nilai N
haruslah ganjil sehingga piksel yang diproses dapat diletakkan tepat ditengah
matrik. Sebagai contoh matrik berdimensi 3 X 3 seperti di bawah ini:
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
12
1
4
6
2
7
3
5
8
Nilai 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, dan 8 pada gambar 2.1 adalah piksel-piksel
disekitar piksel T yang akan diproses. Nilai 4 didapat dari piksel sebelah kiri dari
piksel T, nilai 5 didapat dari piksel di sebelah kanan dari piksel T, proses
pengambilan piksel dimulai dengan mengambil piksel yang akan diproses,
disimpan dalam nilai T. Kemudian diambil piksel-piksel sekitarnya sehingga
matrik terisi penuh. Proses selanjutnya dijumlahkan semua nilai yang terdapat
pada matrik tersebut. Hasil penjumlahan tersebut dibagi dengan jumlah titik yang
terdapat pada matrik tersebut. Bilangan pembagi ini dapat diperoleh dari perkalian
antara N X N. Pada gambar 2.1, maka hasil pembaginya adalah 9. Sembilan
diperoleh dari hasil kali matrik 3 X 3. Hasil pembagian tersebut akan
menggantikan nilai T. Nilai T yang baru akan ditampilkan pada layar monitor
untuk menggantikan nilai T yang lama. Proses diatas adalah untuk menggambar
grayscale (hitam-putih), untuk menggambar berwarna maka masing-masing titik
terlebih dahulu ditentukan nilai warna merah (R), hijau (G), dan biru (B). Masingmasing nilai RGB dijumlahkan. Hasil penjumlahan nilai RGB dibagi dengan
jumlah titik yang diproses. Hasil dari pembagian digunakan untuk menentukan
warna baru yang akan di letakkan pada titik T.
2.3.2 Modus Filtering
Modus adalah nilai variable yang memiliki frekuensi tertinggi (Usman,
2005). Modus dapat ditemukan pada data yang telah diurutkan maupun yang
belum terurut. Untuk menentukan modus filter ini, pertama-tama ditentukan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
13
piksel utama yang akan diproses dari piksel-piksel disekitarnya. Pada modus
filtering digunakan matrik berdimensi N X N. Dari matrik tersebut, kemudian data
yang ada diurutkan dan dimasukkan dalam sebuah matrik berukuran 1X(N X N).
Hal ini berguna untuk mempermudah menemukan modusnya untuk pencarian
nilai yang terbanyak frekuensinya dari kumpulan data yang telah urut tersebut
Sebagai contoh, jika diketahui suatu piksel utama dan piksel-piksel disekitanya
adalah:
5
7
2
7
4
7
2
7
1
Maka data pada matrik dibawah ini harus diurutkan terlebih dahulu sehingga
menjadi:
[1
2
2
4
5
7
7
7
7]
Sehingga dari matrik 2.3 dapat diketahui bahwa modus dari matrik tersebut adalah
7. Nilai 7 akan menggantikan piksel utama yang semula bernilai 4.
2.3.3 Gaussian filter
Gaussian filtering didapat dari operasi konvolusi. Operasi perkalian yang
dilakukan ialah perkalian antara matriks kernel dengan matriks gambar asli.
Matriks kernel gauss didapat dari fungsi komputasi dari distribusi gaussian,
seperti pada persamaan berikut :
( , )=
. −
( −
) + ( −
2
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
)
14
Keterangan :
c dan
= konstanta
G (i,j)
= elemen matriks kernel gauss pada posisi (i,j)
(u,v)
= indeks tengah dari matriks kernel gauss
Berikut ini contoh matrik kernel Gauss 3 X 3 dengan
1
2
1
2
3
2
1
2
1
= 1.0
Perkalian antara bobot matriks gambar asli dengan bobot matrik kernel
gauss dapat dirumuskan seperti pada persamaan berikut:
( , )=
1
.
( , ).
+
−
(
− 1)
, +
2
−
(
− 1)
2
Keterangan :
Pixel A = gambar A (Gambar Asli)
Pixel B(i,j) = bobot hasil perkalian pada posisi (i,j)
N = jumlah kolom matriks kernel
M = jumlah baris matriks kernel
K = penjumlahan semua bobot di G
G(p,q) = elemen matriks kernel gauss pada posisi (p,q)
Gambar yang akan diproses dibagi menjadi 2 jenis piksel, yaitu piksel batas dan
piksel dalam. Piksel batas yaitu piksel yang berada dipaling luar pada gambar,
selain piksel tersebut disebut piksel dalam.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
15
Untuk piksel yang berada didalam, perkalian dilakukan menggunakan
persamaan bobot matrik kernel, yaitu menjadikan piksel yang dicari nilai barunya
sebagai piksel tengah dan bobotnya dikalikan dengan bobot pada piksel tengah
matrik kernel, lalu dijumlahkan dengan hasil perkalian antara bobot piksel-piksel
tetangga-tetangganya dengan bobot piksel matrik kernel. Untuk piksel yang
berada disudut atau perbatasan, sebelum dilakukan perkalian, sebelumnya harus
mencari bobot pada piksel-piksel luar (dummy). Bobot piksel-piksel ini dicari
dengan menggunakan interpolasi yaitu dengan melihat dua piksel di dekatnya
yang searah (horizontal atau vertikal). Apabila ada piksel yang memiliki bobot
lebih kecil dari 0 maka bobot dijadikan 0. Apabila ada piksel yang memiliki bobot
lebih besar dari 255 maka bobotnya dijadikan 255.
Contoh konvolusi matrik gambar asli(A) dengan matrik kernel gauss(G):
0
0
30
0
44
46
0
5
20
35
15
52
47
62
70
55
40
50
66
28
0
45
30
15
85
16
36
56
0
10
60
23
33
7
0
0
5
45
37
44
51
56
0
0
30
51
55
3
0
X
1
2
1
2
3
2
1
2
1
A
=
390
6585
510
325
215
440
570
523
503
483
529
660
602
579
615
644
663
556
468
568
627
468
415
435
649
G
x
B
390
6585
510
325
215
26
39
34
22
14
440
570
523
503
483
29
38
35
34
32
529
660
602
579
615
35
44
40
39
47
644
663
556
468
568
43
44
37
31
38
627
468
415
435
649
42
31
28
29
43
=
B
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
C
16
Keterangan:
A = Matriks gambar asal
B = Matrik hasil perkalian
G = Matrik kernel gauss
C = Matrik gambar hasil
Pada aplikasi yang akan dibuat dalam tugas akhir ini akan menggunakan
Gaussian filter dikarenakan secara perhitungan yang ditunjukkan oleh metode
mean filter dan metode modus filter hanya melalui satu tahapan persamaan
sehingga proses filtering yang dihasilkan tidak terlalu detail atau masih kurang
dalam mengngurangi noise yang ada.
Pada persamaan yang ditunjukkan dalam metode Gaussian filter melalui
beberapa tahapan dalam proses perhitungannya sehingga mampu menghasilkan
sebuah citra image yang lebih halus atau mampu mengurangi noise yang ada pada
citra image yang terkena noise.
2.4 Matlab
Matlab merupakan bahasa pemrograman yang hadir dengan fungsi dan
karakteristik yang berbeda dengan bahasa pemrograman lain yang sudah ada lebih
dahulu seperti Delphi, Basic maupun C++. Tool ini merupakan bahasa
pemrograman level tinggi yang dikhususkan untuk kebutuhan komputasi teknis,
visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis data,
pengembangan algoritma, simulasi dan pemodelan dan grafik-grafik perhitungan.
Tool ini hadir dengan membawa warna yang berbeda. Hal ini karena matlab
membawa keistimewaan dalam fungsi-fungsi matematika, fisika, statistik, dan
visualisasi. Tool ini dikembangkan oleh MathWorks, yang pada awalnya dibuat
untuk memberikan kemudahan mengakses data matrik pada proyek LINPACK
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
17
dan EISPACK. Saat ini matlab memiliki ratusan fungsi yang dapat digunakan
sebagai problem solver mulai dari simple sampai masalah-masalah yang
kompleks dari berbagai disiplin ilmu.
2.4.1 Bagian dari Window pada tool untuk membuat aplikasi.
Dalam aplikasi matlab terdapat beberapa window yang memiliki fungsi atau
tugas tersendiri dan akan dijelaskan pada point – point berikut, dari point 2.4.2
sampai dengan point 2.4.19 secara terperinci dan setiap bagian dari aplikasi
matlab akan dibahas.
2.4.2 Cur rent Directory
Window ini menampilkan isi dari direktori kerja saat menggunakan matlab.
Kita dapat mengganti direktori ini sesuai dengan tempat direktori kerja yang
diinginkan. Default dari alamat direktori berada dalam folder works tempat
program files Matlab berada.
2.4.3 Command History
Window ini berfungsi untuk menyimpan perintah-perintah apa saja yang
sebelumnya dilakukan oleh pengguna terhadap matlab.
2.4.4 Command Window
Window ini adalah window utama dari Matlab. Disini adalah tempat untuk
menjalankan fungsi, mendeklarasikan variable, menjalankan proses-proses , serta
melihat isi variable.
2.4.5 Workspace
Workspace berfungsi untuk menampilkan seluruh variabel-variabel yang
sedang aktif pada saat pemakaian matlab. Apabila variabel berupa data matriks
berukuran besar maka user dapat melihat isi dari seluruh data dengan melakukan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
18
double klik pada variabel tersebut. Matlab secara otomatis akan menampilkan
window “array editor” yang berisikan data pada setiap variabel yang dipilih user.
2.4.6 Getting Help
Matlab menyediakan fungsi help yang tidak berisikan tutorial lengkap
mengenai Matlab dan segala keunggulannya. User dapat menjalankan fungsi ini
dengan menekan tombol pada toolbar atau menulis perintah ‘helpwin’ pada
command window. Matlab juga menyediakan fungsi demos yang berisikan video
tutorial matlab serta contoh-contoh program yang bisa dibuat dengan matlab
2.4.7 Interupting dan Ter minating
Untuk menghentikan proses yang sedang berjalan pada matlab dapat
dilakukan dengan menekan tombol Ctr l-C. Sedangkan untuk keluar dari matlab
dapat dilakukan dengan menuliskan perintah exit atau quit pada comamnd
window atau dengan menekan menu exit pada bagian menu file dari menu bar.
2.4.8 Variabel
Matlab hanya memiliki dua jenis tipe data yaitu Numeric dan String. Dalam
matlab setiap variabel akan disimpan dalam bentuk matrik. User dapat langsung
menuliskan variabel baru tanpa harus mendeklarasikannya terlebih dahulu pada
command window.
Contoh pembuatan variabel pada matlab:
>> varA
varA =
1000
>> varB
varB =
45 2 35
>> varC
varC =
= 1000
= [45 2 35 45]
45
= 'test variabel'
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
19
test variable
Penamaan variabel pada matlab bersifat caseSensitif karena itu perlu diperhatikan
penggunaan huruf besar dan kecil pada penamaan variabel. Apabila terdapat
variabel lama dengan nama yang sama maka matlab secara otomatis akan mereplace variabel lama tersebut dengan variabel baru yang dibuat user.
2.4.9 Matriks
Dapat diasumsikan bahwa didalam matlab setiap data akan disimpan dalam
bentuk matriks. Dalam membuat suatu data matriks pada matlab, setiap isi data
harus dimulai dari kurung siku ‘[‘ dan diakhiri dengan kurung siku tutup ‘]’.
Untuk membuat variabel dengan data yang terdiri beberapa baris, gunakan tanda
‘titik koma’ (;) untuk memisahkan data tiap barisnya.
Contoh pembuatan data matriks pada matlab:
>> DataMatriks = [1 2 3;4 5 6]
DataMatriks =
1 2 3
4 5 6
Matlab menyediakan beberapa fungsi yang dapat kita gunakan untuk
menghasilkan bentuk-bentuk matriks yang diinginkan. Fungsi-fungsi tersebut
antara lain:
• zeros : untuk membuat matriks yang semua datanya bernilai 0
• ones : matriks yang semua datanya bernilai 1
• rand : matriks dengan data random dengan menggunakan distribusi uniform
• randn : matris dengan data random dengan menggunakan distribusi normal
• eye : untuk menghasilkan matriks identitas
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
20
contoh penggunaan fungsi-fungsi diatas:
>> a =
a =
0 0 0
0 0 0
>> b =
b =
1 1 1
>> c =
c =
0.9501
0.2311
>> d =
d =
0.8214
>> e =
e =
1 0 0
0 1 0
0 0 1
zeros(2,3)
ones(1,3)
rand(2,2)
0.6068
0.4860
rand (1,4)
0.4447 0.6154 0.7919
eye(3,3)
Untuk memanggil isi dari suatu data matriks, gunakan tanda kurung ‘()’ dengan
isi indeks dari data yang akan dipanggil. Contoh penggunaan :
>> c(2,2)
ans =
0.4860
Untuk pemanggilan data berurutan seperti a(1,2,3) dapat disingkat dengan
menggunakan tanda titik dua ‘:’ sehingga menjadi a(1:2). Penggunaan tanda titik
dua ‘:’ juga dapat digunakan untuk memanggil data matriks perbaris atau
perkolom.
Contoh penggunaan:
c(2:5) = memanggil data matrik baris 2 sampai baris 5
a(1,:) = memanggil data matriks pada baris pertama
b(:,3) = memanggil data matris pada kolom ketiga
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
21
2.4.10 Operator
Beberapa penggunaan operator aritmatika antara dua operand (A dan B)
ditunjukkan pada Tabel 2.1 berikut ini :
Tabel 2.1 Operator aritmatika.
Operasi
Bentuk Aljabar
Bentuk Matlab
Contoh
Perkalian
AxB
A*B
5*3
Pembagian
A÷B
A¥B
2¥3
Penambahan
A+B
A+B
1+2
Pengurangan
A–B
A–B
4-3
Eksponensial
AB
A^B
4^3
2.4.11 Fungsi Matematika lainnya
Beberapa fungsi matematika lainnya yang dapat kita gunakan untuk operasi
matematika antara lain sebagai berikut:
• abs(x) : fungsi untuk menghasilkan nilai absolut dari x
• sign(x) : fungsi untuk menghasilkan nilai -1 jika x1
• exp(x) : untuk menghasilkan nilai eksponensian natural,e x
• log(x) : untuk menghasilkan nilai logaritma natural x, lnx
• log10(x) : untuk menghasilkan nilai logaritma dengan basis 10,x 10 log
• sqrt(x) : untuk menghasilkan akar dari nilai x,x
• rem(x,y) : untuk menghasilkan nilai modulus (sisa pembagian) x terhadap y
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
22
2.4.12 M File
Di dalam matlab, kita dapat menyimpan semua script yang akan digunakan
dalam file pada matlab dengan ekstensi .M. M-File dapat dipanggil dengan
memilih menu file->new->M-File yang ditunjukkan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3 Halaman editor.
Di dalam M-File, kita dapat menyimpan semua perintah dan menjalankan
dengan menekan tombol
atau mengetikan nama M-File yang kita buat pada
command window.
2.4.13 Fungsi
Di dalam M File, kita dapat menuliskan fungsi-fungsi yang berisikan
berbagai operasi sehingga menghasilkan data yang diinginkan. Bentuk penulisan
nama fungsi
Function [Nilai keluaran ] = namaFungsi (nilai masukan)
% operasi dari fungsi
% …
% …
Contoh penggunaan:
fungsi yang akan dibuat bernama ‘testfungsi’ memiliki tiga nilai masukan ‘c,d,e’
dan dua nilai keluaran ‘a,b’:
function [a,b] = testFungsi(c,d,e)
%operasi yang dijalankan
a = c + d +e;
b = c * d *e;
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
23
Selanjutnya Fungsi tersebut akan dijalankan melalui command window dengan
nilai masukan ’10,2,4’. Perhatikan penulisan kurung siku ‘[ ]’ pada nilai keluaran
dan kurung biasa ‘( )’ pada nilai masukan.
>> [a,b] = testFungsi(10,2,3)
a=
15
b=
60
2.4.14 Flow Control
Matlab memiliki empat macam statement yang dapat digunakan untuk
mengatur aliran data pada fungsi yang akan dibuat
2.4.15 If, Else, Elseif
Bentuk dasar penggunaan statement jenis ini adalah sebagai berikut:
if ekspresi1
statements1;
elseif ekspresi2
statements2;
else
statements3;
end
Ekspresi akan bernilai 1 jika benar dan bernilai 0 jika salah.
Contoh penggunaan:
function testFungsi(A,B)
if A > B
disp('A lebih besar dari B')
elseif A == B
disp('A sama dengan B')
else
disp('A lebih kecil dari B')
end
Fungsi disp digunakan untuk menampilkan pesan pada command window. Fungsi
tersebut setelah dijalankan melalui command window:
>> testFungsi(1,2)
A lebih kecil dari B
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
24
>> testFungsi(2,2)
A sama dengan B
>> testFungsi(2,3)
A lebih kecil dari B
2.7.16 Switch
Bentuk dasar penggunaan statement switch
switch switch_ekspresi
case case_ekspresi1
statement1
case case_ekspresi2
statement2
...
...
otherwise
statementN
end
Contoh penggunaan:
function testFungsi(x)
switch x
case 1
disp('x is 1')
case {2,3,4}
disp('x is 2, 3 or 4')
case 5
disp('x is 5')
otherwise
disp('x is not 1, 2, 3, 4 or 5')
end
Hasil setelah dijalankan :
>> testFungsi(2)
x is 2, 3 or 4
>> testFungsi(1)
x is 1
>> testFungsi(5)
x is 5
>> testFungsi(6)
x is not 1, 2, 3, 4 or 5
2.4.17 while
Statement while digunakan untuk aliran data yang bersifat perulangan.
Bentuk dasar penggunaan while :
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
25
while ekspresi
statements
...
End
Contoh penggunaan
function testFungsi(x)
%selama nilai x kurang dari 10
while x < 10
disp('nilai saat ini : ');
%tampilkan nilai x
x
%increment nilai x
x = x+1;
end
Hasil setelah dijalankan :
>> testFungsi(6)
nilai saat ini :
x=
6
nilai saat ini :
x=
7
nilai saat ini :
x=
8
nilai saat ini :
x=
9
2.4.18 for
Bentuk dasar penggunaan bentuk for:
for index = start:increment:stop
statement
...
...
statement
end
Default dari nilai increment (penambahan nilai setiap perulangan) jika tidak
ditentukan oleh user adalah 1.
Contoh fungsi :
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
26
function a = testFungsi
for y = 1:10
a(y) = y^2;
end
Hasil setelah fungsi dijalankan
>> a = testFungsi
a =
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
2.4.19 Operator
Pada Tabel 2.2 adalah jenis-jenis operator pada matlab yang dapat
digunakan
untuk
operasi ekspresi pada
statement
yang
membutuhkan
perbandingan seperti if atau while.
Tabel 2.2 Jenis operator.
Operator
Keterangan
AB
A lebih besar dari B
A=B
A lebih besar atau sama dengan B
A==B
A sama dengan B
A~=B
A tidak sama dengan B
Gunaidi Abdia Away, the shortcut of Matlab, Informatika Bandung, Juni 2006.
2.5 GUI / GUIDE
Dibangun dengan