PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI TANDA AIR UANG KERTAS.
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI TANDA AIR
UANG KERTAS
SKRIPSI
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J ATIM
SURABAYA
2014
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI
TANDA AIR UANG KERTAS
TUGAS AKHIR
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Per syaratan
Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Program Studi Teknik Infor matika
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J ATIM
SURABAYA
2014
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
TUGAS AKHIR
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI
TANDA AIR UANG KERTAS
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
Telah dipertahankan dihadapkan dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi
Program Studi Teknik Infor matika Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional “Veteran” J awa Timur
Pada Tanggal 22 J uli 2014
Pembimbing :
Tim Penguji :
1.
1.
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
Rizky Par lika, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
NPT. 3 8405 070 2191
2.
2.
Yisti Vita Via, S.T, M.Kom
Fetty Tri Anggraeny, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8604 130 3471
NPT. 3 8202 060 2081
3.
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur
Ir. Sutiyono, MT
NPT. 19600713 198703 1 001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
LEMBAR PENGESAHAN
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI
TANDA AIR UANG KERTAS
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
Telah disetujui mengikuti Ujian Negara Lisan
Gelombang VI Tahun Akademik 2013/2014
Menyetujui,
Pembimbing Utama
Pembimbing Pendamping
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
Yisti Vita Via, S.ST, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
NPT. 3 8604 130 3471
Mengetahui,
Ketua J urusan Teknik Infor matika
Fakultas Teknologi Industri
UPN ”Veteran” J awa Timur
Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT
NPT. 1965 07 31 1992 032 001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
YAYASAN KESEJ AHTERAAN PEDIDIKAN DAN PERUMAHAN
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J AWA TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
Jl. Rungkut Madya Gunung Anyar Surabaya 60294 Tlp. (031) 8706369, 8783189
Fax. (031) 8706372 Website. www.upnjatim.ac.id
KETERANGAN REVISI
Kami yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa mahasiswa berikut :
Nama
:
Idhamsyah
NPM
:
0934010212
Program Studi
:
Teknik Informatika
Telah mengerjakan REVISI SKRIPSI Ujian Lisan Gelombang VI TA 2013/2014
dengan judul :
“ PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI TANDA AIR UANG
KERTAS“
Surabaya, 26 Agustus 2014
Dosen penguji yang memeriksa revisi
1.
Rizky Par lika, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8405 070 2191
2.
}
{
}
{
}
Fetty Tri Anggraeny, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8202 060 2081
3.
{
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
NIP. 3 8006 050 2051
Mengetahui,
Pembimbing Utama
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
Pembimbing Pendamping
Yisti Vita Via, S.T, M.Kom
NPT. 3 8604 130 3471
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ini penulis persembahkan sebagai perwujudan rasa syukur
atas terselesaikannya tugas akhir. Ucapan terima kasih ini penulis tujukan kepada :
1. Allah SWT, karena berkat rahmat dan berkah-Nya penulis dapat menyusun
dan menyelesaikan tugas akhir ini hingga selesai.
2. Bapak dan Ibu tercinta, serta keluarga dan orang-orang tersayang, terima kasih
atas semua doa, dukungan serta harapan-harapannya pada saat penulis
menyelesaikan tugas akhir ini.
3. Bapak Ir. Sutiyono, MS selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri.
4. Ibu Dr.Ir. Ni Ketut Sari, MT selaku ketua jurusan Teknik Informatika, UPN
“Veteran” Jawa Timur yang selalu memberi support mahasiswanya.
5. Bapak Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom dan Ibu Yisti Vita Via, S.ST, M.Kom
selaku Dosen Pembimbing yang telah meluangkan begitu banyak waktu,
tenaga dan pikiran serta dengan sabar membimbing penulis dari awal hingga
laporan tugas akhir ini dapat terselesaikan.
6. Kepada teman-teman Informatic-Dhe yang selalu memberi saran, dan supportnya untuk penulis.
iii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillahi Rabbil ‘Alamin terucap ke hadirat Allah SWT atas
segala limpahan Kekuatan-Nya sehingga dengan segala keterbatasan waktu,
tenaga, pikiran dan keburutungan yang dimiliki peneliti, akhirnya peneliti dapat
menyelesaikan skripsi yang berjudul “Pengolahan Citra Digital Untuk Deteksi
Tanda Air” tepat waktu.
Skripsi dengan beban 4 SKS ini disusun guna di ajukan 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 perkulihan,
terutama berkenaan tentang penerapan teknologi perangkat bergerak, 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, Juli 2014
Penulis
ii
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 ................................................................................................. vii
DAFTAR TABEL .....................................................................................................viii
DAFTAR SOURCE CODE ....................................................................................... ix
BAB I PENDAHULUAN............................................................................................. 1
1.1. Latar Belakang ........................................................................................................ 1
1.2. Rumusan Masalah ................................................................................................... 2
1.3. Batasan Masalah ..................................................................................................... 2
1.4. Tujuan ...................................................................................................................... 3
1.5. Manfaat .................................................................................................................... 3
1.6. Metodelogi Penelitian ............................................................................................. 3
BAB II TINJ AUAN PUSTAKA ................................................................................. 6
2.1. Uang ......................................................................................................................... 6
2.2. Penelitian Terdahulu ............................................................................................... 8
2.3. Kecerdasan Buatan.................................................................................................. 8
2.4. Citra ......................................................................................................................... 9
2.4.1. Citra Analog ................................................................................................ 10
2.5.2. Citra Digital ................................................................................................. 10
2.5. Visi Komputer ....................................................................................................... 12
2.6. Pengolahan Citra Digital ...................................................................................... 13
2.7. Citra Grayscale ...................................................................................................... 13
2.8. Morfologi ............................................................................................................... 14
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2.8.1. Elemen Terstruktur ..................................................................................... 15
2.8.1.1. Erosi ................................................................................................ 15
2.8.1.2. Dilasi ............................................................................................... 17
2.9. Tresholding ............................................................................................................ 19
2.10. Matlab .................................................................................................................. 20
2.11. GUI / Guide Matlab ............................................................................................ 23
2.11.1. Membuat GUI Dengan Matlab .............................................................. 24
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................................... 26
3.1. Data Set.................................................................................................................. 26
3.2. Analisis Sistem ...................................................................................................... 38
3.3. Gambaran Aplikasi Secara Umum....................................................................... 39
3.3.1. Perancangan Proses .................................................................................... 41
3.3.1.1. Grayscale........................................................................................ 41
3.3.1.2. Binerisasi........................................................................................ 42
3.3.1.3. Dilasi .............................................................................................. 43
3.3.1.4. Erosi ............................................................................................... 44
3.3.1.5. Dilasi-Erosi .................................................................................... 45
3.3.1.6. Skeleton .......................................................................................... 46
3.3.1.7. Deteksi Tanda Air ......................................................................... 47
3.4. Perancangan Tampilan Antarmuka. ..................................................................... 47
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN .................................................................. 49
4.1. Kebutuhan Hardware dan Software ..................................................................... 49
4.2. Implementasi Data ................................................................................................ 50
4.3. Implementasi Antarmuka ..................................................................................... 50
4.4. Implementasi Proses ............................................................................................. 51
4.4.1.Proses Pilih Citra.......................................................................................... 51
4.4.2.Proses Pengolahan Citra Digital dan Deteksi Tanda Air........................... 52
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.5. Uji Program ........................................................................................................... 54
4.5.1. Skenario Uji Program. ................................................................................ 55
4.5.2. Pelaksanaan Uji Coba. ................................................................................ 55
4.6. Analisa Aplikasi. ................................................................................................... 58
4.6.1. Analisis Proses Berdasarkan Gambar ...................................................... 58
4.7. Pengujian Validitas Aplikasi…………………………………………………...71
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .................................................................... 75
5.1.Kesimpulan ............................................................................................................. 75
5.2.Saran ....................................................................................................................... 76
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................. 77
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
J udul
: Pengolahan Citr a Digital Untuk Mendeteksi Tanda Air Uang Ker tas
Penyusun
: Idhamsyah
Pembimbing I
: Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
Pembimbing II
: Yisti Vita Via, S.ST, M.Kom
ABSTRAK
Pengolahan citra digital saat ini telah berkembang kegunaannya untuk melakukan sistem
pengenalan terhadap kemungkinan gangguan kriminalitas, terutama untuk pengenalan objek
yang unik, seperti tanda air pada uang rupiah. Dengan metode terapan morfologi dan segmentasi
citra.
Morfologi adalah teknik pengolahan citra berdasarkan bentuk segmen atau region dalam
citra. Morfologi memiliki banyak fungsi di dalamnya untuk mengelola citra hingga mendapatkan
bentuk sederhana dari sebuah citra. Hasil terakhir dari proses morfologi adalah kumpulan piksel
yang digunakan untuk menentukan apakah di citra tersebut memiliki tanda air atau tidak.
Dari hasil pengujian sistem terhadap 60 citra, tingkat keakurasian mencapai 100%.
Dalam pengujian validitas aplikasi menggunakan Kappa Cohen aplikasi cukup efektif digunakan
untuk mendeteksi tanda air pada uang kertas rupiah.
Kata Kunci: Deteksi Tanda Air, Pengolahan Citra Digital, Morfologi
i
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Kemajuan teknologi telah berkembang dengan pesat. Terlebih lagi
teknologi di bidang informatika. Seiring dengan kemajuan ini, kriminalitas
yang menggunakan teknologi juga berkembang. Salah satu kriminalitas
yang memanfaatkan kemajuan teknologi adalah pembuatan uang palsu.
Uang palsu yang beredar terdiri dari pecahan Rp.20.000 hingga pecahan
Rp.100.000. Peredaran uang palsu dari tahun ke tahun terus mengalami
peningkatan. Menurut Tempo (2014), ada sedikit peningkatan peredaran
uang palsu di tahun 2013 dibandingkan 2012. Selama Januari sampai
Februari 2014. BI Jember menemukan uang palsu sekitar Rp. 20 juta lebih.
Peningkatan ini dikarenakan mudahnya mendapatkan informasi cara
membuat uang palsu di internet. Untuk itu, perlu adanya suatu teknologi
yang dapat mengetahui dan membedakan uang palsu tersebut. Maka
diciptakanlah alat untuk mendeteksi pengenalan uang asli dengan
menghitung prosentase tingkat akurasi kemiripan. Berbagai macam
teknologi digunakan, antara lain menggunakan sinar ultraviolet, deteksi tepi
dan lain-lain.
Teknik yang digunakan untuk membedakan uang palsu dengan uang
asli adalah dengan mendeteksi ada tidaknya benang pengaman, tanda air,
perbedaan warna dan tekstur serta perbedaan bahan kertas. Salah satu teknik
1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2
yang sering digunakan adalah dengan mendeteksi ada tidaknya tanda air
dari suatu mata uang kertas. Saat ini pengolahan citra digital muncul sebagai
salah satu cara yang bisa membedakan uang asli dengan uang palsu dengan
cara mendeteksi ada tidaknya tanda air pada suatu mata uang.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya maka
dapat dirumuskan masalah, yaitu:
1. Bagaimana hasil deteksi tanda air dari pengolahan citra digital?
2. Bagaimana menentukan kinerja sistem pendeteksi uang asli
menggunakan pengolahan citra digital (PCD)?
1.3. Batasan Masalah
Adapun batasan-batasan masalah yang dibuat agar dalam pengerjaan
tugas akhir ini dapat berjalan dengan baik adalah sebagai berikut :
1. Penelitian difokuskan pada pengidentifikasian tanda air melalui
pengolahan citra digital.
2. Pengambilan citra uang dilakukan di dalam ruangan dengan
menggunakan kamera DSLR.
3. Citra yang diproses adalah citra yang telah diedit untuk
menghasilkan citra yang optimal.
4. Uang asli yang digunakan adalah uang kertas rupiah, diperoleh
dengan foto menggunakan kamera (uang asli), cetakan uang (uang
palsu).
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3
5. Uang kertas yang digunakan adalah uang kertas dalam kondisi baik
(tidak ada lipatan, tidak lusuh, tidak ada coretan).
1.4. Tujuan
Dari rumusan masalah yang telah diuraikan sebelumnya, maka tujuan
dari penulisan tugas akhir ini adalah bagaimana mendeteksi uang asli
dengan menggunakan pengolahan citra digital (PCD). Serta untuk
mengetahui kinerja metode pengolahan citra digital dalam mendeteksi tanda
air yang terdapat pada uang rupiah.
1.5. Manfaat
Manfaat dari penulisan tugas akhir ini adalah :
1. Untuk mengetahui sejauh mana teknik pengolahan citra digital
(PCD) untuk mendeteksi uang asli.
2. Menyebarluaskan informasi tentang pemanfaatan pengolahan citra
digital pada suatu citra yang dapat diaplikasikan dalam kehidupan
sehari-hari.
3. Dapat dipergunakan sebagai dasar penelitian selanjutnya untuk
pendeteksian tanda air dan teknik-teknik pengolahan citra digital
lainnya.
1.6. Metodologi Penelitian
Beberapa metode dan teknik yang dipergunakan dalam pengumpulan
dan pengolahan data skripsi ini antara lain:
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4
1. Studi Literatur
Pada tahap ini, penulis mempelajari dan membaca buku diktat,
referensi, buletin perpustakaan sebagai acuan yang berkaitan
dengan permasalahan yang akan dibahas.
2. Dokumentasi
Penulis
berhubungan
melakukan
dengan
pencatatan terhadap
pengamatannya,
aktifitas
apabila
yang
diperlukan
pencatatan.
3. Perancangan dan Pembuatan Sistem
Melakukan analisa awal tentang sistem yang akan dibuat untuk
menentukan langkah selanjutnya. Setelah sistem dirancang maka
tahap berikutnya adalah pembuatan sistem yang benar, agar sesuai
dengan rancangan. Pada tahap ini juga dilakukan perancangan
struktur data, algoritma dan diagram alur yang akan digunakan
untuk implementasi dalam perangkat lunak yang akan dibuat.
Kemudian dilakukan pengimplementasian struktur data dan
algoritma yang telah dirancang ke dalam bahasa pemrograman.
4. Pengujian dan Evaluasi Perangkat Lunak
Tahap ini dilakukan pengujian pada perangkat lunak yang telah
dibuat, pengevaluasian hasil yang diperoleh serta perbaikan
program (revisi), jika hasil belum sesuai dengan tujuan yang
diharapkan.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
5
5. Pembuatan Naskah Skripsi
Pada tahap ini dilakukan pendokumentasian dari semua tahap
agar
dicatat
dipelajari
untuk
pengembangan
lebih
lanjut.
Memaparkan dasar-dasar teori dan metode yang terlibat di
dalamnya,
diantaranya
desain
perangkat
lunak
dan
implementasinya, hasil pengujian sistem termasuk juga perbaikan.
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
Uang
Menurut UKP-PPP (Unit Kerja Presiden Bidang Pengawasan dan
Pengendalian Pembangunan) (2014), Keberadaan uang menyediakan
alternatif transaksi yang lebih mudah daripada barter yang lebih kompleks,
tidak efisien, dan kurang cocok digunakan dalam sistem ekonomi modern
karena membutuhkan orang yang memiliki keinginan yang sama untuk
melakukan pertukaran dan juga kesulitan dalam penentuan nilai. Efisiensi
yang didapatkan dengan menggunakan uang pada akhirnya akan mendorong
perdagangan
dan
pembagian
tenaga
kerja
yang
kemudian
akan
meningkatkan produktifitas dan kemakmuran. Uang Rupiah memiliki ciriciri berupa tanda-tanda tertentu yang bertujuan mengamankan uang Rupiah
dari upaya pemalsuan. Dalam penetapan ciri-ciri uang dianut suatu prinsip
bahwa semakin besar nilai nominal uang maka semakin banyak unsur
pengaman (Secutiy Features) dari uang tersebut.
Secara umum, ciri-ciri keaslian uang Rupiah dapat dikenali dari unsur
pengaman yang tertanam pada bahan uang dan teknik cetak yang digunakan,
yaitu:
1.
Tanda Air (Watermark) dan Electrotype
Pada kertas uang terdapat tanda air berupa gambar yang akan
terlihat apabila diterawangkan ke arah cahaya.
6
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
7
2.
Benang Pengaman (Security Thread)
Ditanam di tengah ketebalan kertas atau terlihat seperti dianyam
sehingga tampak sebagai garis melintang dari atas ke bawah, dapat
dibuat tidak memendar maupun memendar di bawah sinar ultraviolet
dengan satu warna atau beberapa warna.
3.
Cetak Intaglio
Cetakan yang terasa kasar apabila diraba.
4.
Gambar Saling Isi (Rectoverso)
Pencetakan suatu ragam bentuk yang menghasilkan cetakan pada
bagian muka dan belakang beradu tepat dan saling mengisi jika
diterawangkan ke arah cahaya.
5.
Tinta Berubah Warna (Optical Variable Ink)
Hasil cetak mengkilap (glittering) yang berubah-ubah warnanya
bila dilihat dari sudut pandang yang berbeda.
6.
Tulisan Mikro (Micro Text)
Tulisan berukuran sangat kecil yang hanya dapat dibaca dengan
menggunakan kaca pembesar.
7.
Tinta Tidak Tampak (Invisible Ink)
Hasil cetak tidak kasat mata yang akan memendar di bawah sinar
ultraviolet.
8.
Gambar Tersembunyi (Latent Image)
Teknik cetak dimana terdapat tulisan tersembunyi yang dapat
dilihat dari sudut pandang tertentu.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
8
2.2
Penelitian Terdahulu
Dalam penelitian terdahulu pengidentifikasian tanda air dilakukan
menggunakan deteksi tepi dengan menggunakan metode canny, dengan cara
membandingkan dua buah citra di mana citra pertama sebagai citra original,
dan citra kedua sebagai citra uji. Kedua citra tersebut dibandingkan
similaritasnya.
Dalam tugas akhir ini, penelitian dilakukan hanya dengan metode
segmentasi. Dikarenakan setelah dilakukan percobaan sendiri menggunakan
deteksi tepi, metode ini tidak akurat untuk digunakan. Metode segmentasi
yang digunakan pada penelitian ini adalah grayscale, binerisasi, dilasi,
erosi, dilasi-erosi, skeleton. Pada proses tersebut dimungkinkan untuk
mengelola citra hingga bisa diidentifikasi hasil tanda airnya. Dari proses
penulangan atau skeletonizing sudah bisa menjadi proses akhir segmentasi
untuk mendeteksi ada atau tidaknya tanda air, karena dari hasil penulangan
sudah terbentuk pola tanda air apabila di citra uji terdapat tanda air, tetapi
banyak faktor yang dapat mengganggu hasilnya, seperti adanya coretan,
pencahayaan yang terlalu berlebihan dan kualitas foto yang rendah.
2.3
Kecerdasan Buatan
(Luger,1993) Artifical Intelligence atau Kecerdasan buatan (AI) dapat
didefinisikan sebagai cabang dari ilmu komputer yang memusatkan
perhatian pada otomatisasi dari karakteristik inteligensia. (Kusumadewi,
2003) Kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
9
membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan
sebaik yang dilakukan oleh manusia. Manusia pandai dalam menyelesaikan
segala permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan dan
pengalaman. Agar komputer dapat bertindak seperti dan sebaik manusia,
maka komputer juga harus dibekali bekal pengetahuan dan mempunyai
kemampuan untuk menalar. Dua bagian utama pada konsep kecerdasan
buatan, yaitu:
1.
Basis Pengetahuan
Berisi fakta, teori, pemikiran, dan hubungan suatu hal dengan hal
lainnya.
2.
Mesin Inferensi
Kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.
2.4
Citra
Menurut (Sutoyo, 2009:10) Secara harafiah, citra adalah representasi
(gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau
dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue)
dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Sumber cahaya menerangi
objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut.
Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya mata pada
manusia sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam. Citra
dapat dikelompokkan menjadi dua macam, yaitu citra analog dan citra
digital. Citra analog dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal
analog. Contoh: mata manusia, kamera analog. Sedangkan citra digital
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
10
dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Contoh: kamera
digital, scanner.
2.4.1 Citra Analog
(Sutoyo, 2009:10) Citra analog adalah citra yang bersifat
kontinu, seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, foto
yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT
scan, gambar-gambar yang terekam pada pita kaset dan lain
sebagainya. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam
komputer sehingga tidak bisa diproses dikomputer secara langsung.
Oleh sebab itu, agar citra ini dapat diproses di komputer, proses
konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dulu.
2.4.2 Citra Digital
(Sutoyo, 2009:10) Citra digital adalah citra yang dinyatakan
secara diskrit (tidak kontinu), baik untuk posisi koordinatnya
maupun
warnanya.
Dengan
demikian,
citra
digital
dapat
digambarkan sebagai suatu matriks, dimana indeks baris dan indeks
kolom dari matriks menyatakan posisi suatu titik di dalam citra dan
harga dari elemen matriks menyatakan warna citra pada titik
tersebut. Dalam citra digital yang dinyatakan sebagai susunan
matriks seperti ini, elemen–elemen matriks tadi disebut juga
dengan istilah piksel yang berasal dari kata elemen citra.
Shapiro dan Stockman (2001, p29), digital image adalah image
2D I[r,c] yang direpresentasikan oleh array diskrit 2D dari
intensitas sampel, dimana masing masing titik direpresentasikan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
11
dengan ketelitian terbatas. Digital image juga didefinisikan sebagai
representasi dari gambar dua dimensi sebagai himpunan terbatas
dari nilai digital yang disebut picture
elements atau pixel.
Umumnya pixel disimpan dalam komputer sebagai gambar raster,
yaitu array dua dimensi dari integer. Nilai ini kadang disimpan
dalam bentuk terkompresi. Digital image dapat diperoleh dari
berbagai macam alat dan teknik pengambil gambar, seperti kamera
digital, scanner, radar, dan sebagainya. Dapat pula disintesis dari
data seperti fungsi matematika dan lain lain. (Anonim, 2005a)
Menurut Jain, Kasturi dan Schunck (1995, p12), pixel adalah
sampel dari intensitas image yang terkuantisasi ke dalam nilai
integer. Sementara Image merupakan array dua dimensi dari pixelpixel tersebut. Image inilah yang akan menjadi input awal dalam
Computer Vision. Beberapa bentuk digital image yang sering
digunakan dalam Computer Vision (Shapiro dan Stockman, 2001,
p30):
1.
Binary image, yaitu digital image dengan nilai pixel 1 atau 0.
2.
Grayscale image, yaitu digital image monokrom dengan satu
nilai intensitas tiap pixel.
3.
Multispectral image, adalah image 2D yang memiliki vektor
nilai pada tiap pixel, jika image-nya berwarna maka vektornya
memiliki 3 elemen.
4.
Labeled image, adalah digital image dimana nilai pixel-nya
adalah simbol dari alfabet terbatas.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
12
2.5
Visi Komputer
Visi komputer (Referensi : Kulkarni, Arun D., 2001, Visi komputer dan
Fuzzy-Neural Systems, Prentice-Hall, Inc., New Jersey, hal. 1) didefinisikan
sebagai sebuah proses mengenal objek- objek penting dari sebuah citra dan
dapat digambarkan sebagai properti deduksi logik yang otomatis objek 3
dimensi dari citra tunggal atau citra ganda. Visi komputer dapat
didefinisikan juga sebagai ilmu dan teknologi mesin dimana mesin dapat
mengektrasi informasi dari citra yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu
tugas tertentu.
Visi komputer sulit untuk diwujudkan karena format citra pada
dasarnya adalah relasi banyak ke satu, yang maksudnya setiap entitas pada
himpunan A berhubungan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan
B, tapi tidak sebaliknya.
Tugas- tugas seperti mengidentifikasi tanda
tangan, mengidentifikasi tumor di dalam citra resonansi magnetik, mengenal
objek yang diterima dari citra yang dihasilkan oleh satelit, mengidentifikasi
wajah, menentukan lokasi sumber mineral dari sebuah citra, dan
membangun citra tiga dimensi dari potongan citra dua dimensi
dipertimbangkan sebagai lapangan subjek di visi komputer. Tipe sistem visi
komputer terdiri dari tingkatan seperti akuisisi citra (image acquisition),
preprocessing, ekstrasi fitur (feature extraction), menyimpan objek dengan
asosiasi, mengakses basis pengetahuan dan pengenalan. visi komputer lebih
daripada pengenalan, visi komputer melakukan operasi “low level
processing” sebagai algoritma pemrosesan citra yang murni. Mereka juga
yang menggolongkan pengolahan citra ke dalam visi komputer.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
13
2.6
Pengolahan Citra Digital
(Munir. R. 2004) Pengolahan
citra
adalah
pemrosesan
citra,
khususnya dengan menggunakan komputer menjadi citra yang kualitasnya
lebih baik. Umumnya, operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan
pada citra bila.
1.
Perbaikan
atau
meningkatkan
memodifikasi
kualitas
citra
penampakan
perlu
atau
dilakukan
untuk
untuk
menonjolkan
beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra.
2.
Elemen di dalam citra perlu dikelompokkan, dicocok atau diukur.
3.
Sebagian citra perlu digabung dengan citra lain Pengolahan
citra
bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh
manusia
atau
komputer.
Teknik-teknik
pengolahan citra
mentransformasikan citra menjadi citra lain.
Pengolahan
Citra
Citra
Citra
Gambar 2.1 Proses Pengolahan Citra Digital
2.7
Citra Grayscale
(Agus : 2010) Dalam komputasi, suatu citra digital grayscale atau
grayscale adalah suatu citra dimana nilai dari setiap pixel merupakan
sample tunggal. Citra yang ditampilkan dari citra jenis ini terdiri atas warna
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
14
abu-abu, bervariasi pada warna hitam pada bagian yang intensitas terlemah
dan warna putih pada intensitas terkuat. Citra grayscale berbeda dengan
citra ”hitam-putih”, dimana pada konteks komputer, citra hitam putih hanya
terdiri atas 2 warna saja yaitu ”hitam” dan ”putih” saja. Pada citra grayscale
warna bervariasi antara hitam dan putih, tetapi variasi warna diantaranya
sangat banyak. Citra grayscale seringkali merupakan perhitungan dari
intensitas cahaya pada setiap piksel. Citra grayscale disimpan dalam format
8 bit untuk setiap sample piksel, yang memungkinkan sebanyak 256
intensitas. Format ini sangat membantu dalam pemrograman karena
manupulasi bit yang tidak terlalu banyak. Pada aplikasi lain seperti pada
aplikasi medical imaging dan remote sensing biasa juga digunakan format
10,12 maupun 16 bit.
2.8
Morfologi
Menurut Krishna (2012), Morfologi merupakan suatu cabang dari
pengolahan citra yang sangat bermanfaat dalam analisis bentuk dalam citra.
Operasi morfologi adalah teknik pengolahan citra berdasarkan bentuk
segmen atau region dalam citra. Karena difokuskan pada bentuk obyek,
maka operasi ini biasanya diterapkan pada citra biner (terdiri dari 1 dan 0).
pemrosesan citra secara morfologi dilakukan denga cara mem-passing
sebuah sturktur elemen terhadap sebuah citra dengan cara yang hampir sama
dengan konvolusi. Struktur elemen dapat diibaratkan dengan mask pada
pemrosesan citra biasa (bukan secara morfologi).
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
15
2.8.1 Elemen Ter struktur :
Menurut
Dougherty
(2009),
Elemen
terstruktur
dapat
berukuran sembarang. Element terstruktur juga memiliki titik poros
(disebut juga titik origin/ titik asal/titik acuan).
2.8.1.1 Erosi
(Dougherty, 2009) Erosi adalah salah satu operasi dasar
dalam pemrosesan citra secara morfologi. Erosi adalah
sebuah operasi yang meningkatkan ukuran dari latar
belakang (dan mengikis objek latar depan) pada citra biner.
Dengan memisalkan A sebagai objek pada citra masukan, B
sebagai elemen terstruktur, dan C sebagai objek pada citra
keluaran hasil erosi, maka proses erosi dapat dinotasikan
dengan:
......................................... (1)
Erosi dilakukan dengan bantuan elemen terstruktur.
Elemen terstruktur membantu menentukan piksel tetangga
yang
akan ditelusuri dengan proses erosi. Elemen
terstruktur yang sering digunakan adalah 4-konektivitas dan
8-konektivitas.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
16
0
1
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
1
0
1
1
1
4-connectivity
8-connectivity
Gambar 2.2 Elemen Terstruktur 4- dan 8- Konektivitas
Erosi memiliki karakteristik :
1.
Erosi pada umunya memperkecil ukuran dari objek dan
menghilangkan
elemen
atau
anomali
kecil
dengan
mengurangi objek dengan radius yang lebih kecil dari
ukuran elemen terstruktur.
2.
Dengan citra biner erosi menghilangkan objek yang lebih
kecil dari elemen terstruktur dan mengiliminasi piksel
parameter dari objek citra yang lebih besar.
Algoritma yang dilakukan pada erosi adalah sebagai berikut:
1.
Posisikan elemen terstruktur dibagian atas (menutupi) tiaptiap piksel dari citra masukan hingga titik pusat dari elemen
terstruktur bertepatan dengan posisi piksel masukan.
2.
Jika paling sedikit satu piksel pada elemen terstruktur
bertemu dengan piksel latar belakang di bawahnya (yang
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
17
ditutupinya), maka tetapkan piksel keluaran pada citra baru
ke nilai latar belakang, maka tetapkan piksel.
Gambar 2.3 Erosi Menggunakan Elemen Terstruktur 8- Konektivitas
Dengan begitu, piksel latar belakang pada citra masukan akan
menjadi latar belakang pada citra keluaran dan juga piksel latar
depan pada citra masukan akan menjadi latar belakang pada citra
keluaran.
2.8.1.2 Dilasi
(Daugherty, 2009) Dilasi adalah salah satu operasi
dasar dalam morfologi matematika. Pada citra biner, dilasi
adalah
sebuah
operasi
yang
mengekspansi
atau
memperbesar ukuran dari objek latar depan. Biasanya objek
pada citra dilambangkan dengan piksel putih, walaupun
untuk
beberapa
implementasi
objek
pada
citra
dilambangkan dengan piksel hitam. Konektivitas antar
piksel pusat dengan tetangganya dibuat berdasarkan elemen
terstruktur yang terdefinisi. Memisalkan A sebagai objek
pada citra masukan, B sebagai elemen terstruktur, dan C
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
18
sebagai objek citra keluaran hasil dilasi, maka proses dilasi
dapat dinotasikan sebagai :
......................................... (2)
Dilasi memiliki karakteristik :
1.
Dilasi umunya memperbesar ukuran dari objek, mengisi
lubang dan area yang rusak, dan menghubungkan area yang
dipisahkan oleh jarak yang lebih kecil dari ukuran elemen
terstruktur.
2.
Dengan citra biner, dilasi menghubungkan area yang
dipisahkan oleh jarak yang lebih kecil dari elemen
terstruktur dan menambahkan piksel dari setiap objek citra.
Algoritma yang dilakukan pada dilasi adalah sebagai berikut :
1.
Posisikan elemen terstruktur di bagian atas (menutupi) tiaptiap piksel dari citra masukan hingga titik pusat dari elemen
terstruktur bertepatan dengan posisi piksel masukan.
2.
Jika paling sedikit satu piksel pada elemen terstruktur
bertemu dengan piksel latar depan dibawahnya ( yang
ditutupinya), maka tetapkan piksel keluaran pada citra baru
kenilai latar depan. Begitu juga jika bertemu dengan piksel
latar belakang, maka tetapkan piksel keluaran pada citra
baru ke nilai latar depan.
3.
Piksel latar depan pada citra masukan akan menjadi latar
depan pada citra keluaran dan juga pada piksel latar
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
19
belakang pada citra masukan akan menjadi latar depan pada
citra keluaran.
Gambar 2.4 Dilasi Menggunakan Elemen Terstruktur 8- Konektivitas
2.9
Thresholding
(Shapiro, 2002) Thresholding adalah metode paling sederhana dari
segmentasi citra. Dari citra abu-abu, thresholding dapat digunakan untuk
membuat citra biner. Pada proses thresholding, masing - masing piksel pada
sebuah citra ditandai sebagai piksel milik objek jika nilainya lebih dari nilai
threshold. Dengan asumsi objek tersebut lebih terang dari latar belakangnya,
hal ini disebut threshold above. Sedangkan kebalikannya disebut threshold
below. Jika piksel-piksel suatu objek berada diantara dua threshold disebut
threshold inside dan kebalikannya disebut threshold outside. Biasanya
piksel suatu objek dilabeli dengan nilai “1”sementara piksel-piksel latar
belakangnya dilabeli dengan nilai “0”. Thresholding dapat dibentuk dalam
persamaan sebagai berikut
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
20
......................................... (3)
Jika nilai T konstan, pendekatan ini disebut global thresholding.
2.10 Matlab
Menurut Teuinsuksa (2009), MATLAB adalah sebuah bahasa dengan
(high-performance) kinerja tinggi untuk komputasi masalah teknik. Matlab
mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam suatu
model yang sangat mudah untuk pakai dimana masalah-masalah dan
penyelesaiannya diekspresikan dalam notasi matematika yang familiar.
Penggunaan Matlab meliputi bidang–bidang:
1.
Matematika dan Komputasi
2.
Pembentukan Algorithm
3.
Akusisi Data
4.
Pemodelan, simulasi, dan pembuatan prototipe
5.
Analisa data, explorasi, dan visualisasi
6.
Grafik Keilmuan dan bidang Rekayasa
MATLAB merupakan suatu sistem interaktif yang memiliki elemen
data dalam suatu array sehingga tidak lagi kita dipusingkan dengan masalah
dimensi. Hal ini memungkinkan kita untuk memecahkan banyak masalah
teknis yang terkait dengan komputasi, kususnya yang berhubungan dengan
matrix dan formulasi vektor, yang mana masalah tersebut merupakan
momok apabila kita harus menyelesaikannya dengan menggunakan bahasa
level rendah seperti Pascall, C dan Basic. Nama MATLAB merupakan
singkatan dari matrix laboratory. MATLAB pada awalnya ditulis untuk
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
21
memudahkan akses perangkat lunak matrik yang telah dibentuk oleh
LINPACK dan EISPACK. Saat ini perangkat MATLAB telah menggabung
dengan LAPACK dan BLAS library, yang merupakan satu kesatuan dari
sebuah seni tersendiri dalam perangkat lunak untuk komputasi matrix.
Dalam lingkungan perguruan tinggi teknik, Matlab merupakan
perangkat standar untuk memperkenalkan dan mengembangkan penyajian
materi matematika, rekayasa dan kelimuan. Di industri, MATLAB
merupakan perangkat pilihan untuk penelitian dengan produktifitas yang
tingi, pengembangan dan analisanya. Fitur-fitur MATLAB sudah banyak
dikembangkan, dan lebih kita kenal dengan nama toolbox. Sangat penting
bagi seorang pengguna Matlab, toolbox mana yang mandukung untuk learn
dan apply technologi yang sedang dipelajarinya. Toolbox ini merupakan
kumpulan dari fungsi-fungsi MATLAB (Mfiles) yang telah dikembangkan
ke suatu lingkungan kerja MATLAB untuk memecahkan masalah dalam
kelas particular. Area-area yang sudah bisa dipecahkan dengan toolbox saat
ini meliputi pengolahan sinyal, kontrol sistem, neural networks, fuzzy logic,
wavelets, dan lain-lain.
Kelengkapan pada Sistem MATLAB Sebagai sebuah system,
MATLAB tersusun dari 5 bagian utama
1. Development Environment merupakan sekumpulan perangkat dan
fasilitas yang membantu anda untuk menggunakan fungsi-fungsi
dan file-file MATLAB. Beberapa perangkat ini merupakan sebuah
graphical user interfaces (GUI). Termasuk didalamnya adalah
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
22
MATLAB Desktop dan Command Window, Command History,
sebuah editor dan debugger, dan browsers untuk melihat help,
workspace, files, dan search path.
2. MATLAB Mathematical Function Library merupakan sekumpulan
algoritma komputasi mulai dari fungsi-fungsi dasar seperti: sum,
sin, cos, dan complex arithmetic, sampai dengan fungsi-fungsi yang
lebih komplek seperti matrix inverse, matrix eigenvalues, bessel
functions, dan fast fourier transforms.
3. MATLAB Language merupakan suatu high-level matrix/array
language dengan control flow statements, functions, data
structures,
input/output,
dan
fitur-fitur
object-oriented
programming. Ini memungkinkan bagi kita untuk melakukan kedua
hal baik "pemrograman dalam lingkup sederhana " untuk
mendapatkan hasil yang cepat, dan "pemrograman dalam lingkup
yang lebih besar" untuk memperoleh hasil-hasil dan aplikasi yang
komplek.
4. Graphics MATLAB memiliki fasilitas untuk menampilkan vector
dan matrik sebagai suatu grafik. Didalamnya melibatkan high-level
functions (fungsi-fungsi level tinggi) untuk visualisasi data dua
dikensi dan data tiga dimensi, pengolahan citra, aniamsi, dan
grafik.
Ini
juga
melibatkan
fungsi
memungkinkan bagi anda untuk
level
rendah
yang
membiasakan diri untuk
memunculkan grafik mulai dari benutk yang sederhana sampai
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
23
dengan tingkatan graphical user interfaces pada aplikasi MATLAB
anda.
5. MATLAB Application Program Interface (API) merupakan suatu
library yang memungkinkan program yang telah anda tulis dalam
bahasa C dan Fortran mampu berinterakasi dengan MATLAB. Ini
melibatkan fasilitas untuk pemanggilan routines dari MATLAB
(dynamic linking), pemanggilan MATLAB sebagai sebuah
computational engine, dan untuk membaca dan menuliskan MATfiles. Memulai Matlab Perhatikan Dekstop pada layar monitor PC,
anda mulai MATLAB dengan melakukan double-clicking pada
shortcut icon MATLAB.
2.11 GUI / GUIDE MATLAB
Menurut Teuinsuksa (2009), Dibangun dengan obyek grafik seperti
tombol (button), kotak teks, slider, menu dan lain-lain. Aplikasi yang
menggunakan GUI umumnya lebih mudah dipelajari dan digunakan karena
orang yang menjalankannya tidak perlu mengetahui perintah yang ada dan
bagaimana kerjanya. Sampai saat ini, jika kita membicarakan pemrograman
berorientasi visual, yang ada di benak kita adalah sederetan bahasa
pemrograman, seperti visual basic, Delphi, visual C++, visual Fox Pro, dan
lainnya yang memang didesai secara khusus untuk itu. Matlab merintis ke
arah pemrograman yang menggunakan GUI dimulai dari versi 5, yang terus
disempurnkan sampai sekarang. GUIDE Matlab mempunyai kelebihan
tersendiri dibandingkan dengan bahasa pemrogram lainnya, diantaranya:
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
24
1. GUIDE Matlab banyak digunakan dan cocok untuk aplikasiaplikasi berorientasi sains, sehingga banyak peneliti dan mahasiswa
menggunakan GUIDE Matlab untuk menyelesaikan riset atau tugas
akhirnya.
2. GUIDE Matlab mempunyai fungsi built-in yang siap digunakan
dan pemakai tidak perlu repot membuatnya sendiri.
3. Ukuran file, baik FIG-file maupun M-file, yang dihasilkan relatif
kecil.
4. Kemampuan grafisnya cukup andal dan tidak kalah dibandingkan
dengan bahasa pemrograman lainnya.
2.11.1
Membuat GUI dengan MATLAB
Menurut Teuinsuksa (2009), MATLAB mengimplementasikan
GUI sebagai sebuah figure yang berisi barbagai obyek UIControl.
Selanjutnya kita harus memprogram masing-masing obyek agar
dapat bekerja ketika diaktifkan oleh pemakai GUI. Langkah dasar
yang harus dikerjakan dalam membuat GUI adalah:
1. Mengatur layout komponen GUI
Setelah kita membuka GUIDE Matlab dan telah menentukan
template GUI, langkah selanjutnya adalah adalah mendesai
figure dengan menggunakan komponen palet sesuai dengan
kebutuhan, seperti push button, radiobutton, chexkboxes, edit
text, static text, slider, frames, popup menu, axes, dan
sebagainya. Selanjutnya kita dapat mengatur tampilan masing-
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
25
masing komponen, baik string(caption), font, color, size, dan
sebagainya menggunakan property inspector. Jika kita telah
selesai mendesain, jangan lupa untuk menyimpan file figure
yang secara default akan memiliki ekstensi *.fig. Dari sini,
matlab secara otomatis akan membuatkan sebuah m-file dengan
nama yang sama, yaitu file berekstensi *.m.
2. Memprogram Komponen GUI
M-file yang telah dibuat pada langkah sebelumnya, akan
otomatis terbuka dan kita harus menulis programnya agar
komponen kontrol dapat bekerja secara simultan. Untuk
membuat program dalam m-file kita cukup memperhatikan
fungsi-fungsi matlab bertanda callback dimana perintah
disispkan. Dari langah-langkah dasar diatas, secara sederhana
sebenarnya GUI Matlab dibentuk oleh dua buah file, yaitu figfile dan m-file. Matlab User’s Guide, The Math Works inc,
1989.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses pembuatan penelitian
pengolahan citra digital untuk mengenali tanda air pada uang kertas rupiah asli
dan palsu dengan menerapkan segmentasi citra. Proses perancangan aplikasi
dalam sub-bab ini akan dibagi menjadi beberapa tahap antara lain : analisis,
gambaran aplikasi secara umum, perancangan proses.
3.1
Data Set
Data set diperoleh dari pengambilan gambar uang kertas rupiah asli dan
uang rupiah hasil scan yang dicetak sebagai contoh uang palsu. Gambar
diambil menggunakan kamera DSLR. Gambar yang diambil berupa
tampilan uang kertas tepat di posisi tanda air berada. Dalam hal ini
dilakukan 2 (Dua) skenario cara pengambilan gambar uji. Pertama
dilakukan tepat di bawah lampu statis di dalam ruangan sebanyak 30
gambar uji. Kedua dilakukan di bawah sinar matahari sebanyak 30 gambar
uji. Hasil dari pengambilan gambar dapat dilihat di Tabel 3.1 dan Tabel
3.2.
26
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
27
Tabel 3.1 Data Set Citra Di Dalam Ruangan
No.
Gambar Uang
Keterangan
1.
Asli di dalam ruangan
2.
Asli di dalam ruangan
3.
Asli di dalam ruangan
4.
Asli di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
28
5.
Asli di dalam ruangan
6.
Asli di dalam ruangan
7.
Asli di dalam ruangan
8.
Asli di dalam ruangan
9.
Asli di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
29
10.
Asli di dalam ruangan
11.
Asli di dalam ruangan
12.
Asli di dalam ruangan
13.
Asli di dalam ruangan
14.
Asli di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
30
15.
Asli di dalam ruangan
16.
Palsu di dalam ruangan
17.
Palsu di dalam ruangan
18.
Palsu di dalam ruangan
19.
Palsu di dalam ruangan
20.
Palsu di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
31
21.
Palsu di dalam ruangan
22.
Palsu di dalam ruangan
23.
Palsu di dalam ruangan
24.
Palsu di dalam ruangan
25.
Palsu di dalam ruangan
26
UANG KERTAS
SKRIPSI
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J ATIM
SURABAYA
2014
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI
TANDA AIR UANG KERTAS
TUGAS AKHIR
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Per syaratan
Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Program Studi Teknik Infor matika
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J ATIM
SURABAYA
2014
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
TUGAS AKHIR
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI
TANDA AIR UANG KERTAS
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
Telah dipertahankan dihadapkan dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi
Program Studi Teknik Infor matika Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional “Veteran” J awa Timur
Pada Tanggal 22 J uli 2014
Pembimbing :
Tim Penguji :
1.
1.
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
Rizky Par lika, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
NPT. 3 8405 070 2191
2.
2.
Yisti Vita Via, S.T, M.Kom
Fetty Tri Anggraeny, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8604 130 3471
NPT. 3 8202 060 2081
3.
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur
Ir. Sutiyono, MT
NPT. 19600713 198703 1 001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
LEMBAR PENGESAHAN
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI
TANDA AIR UANG KERTAS
Disusun Oleh :
IDHAMSYAH
NPM. 0934010212
Telah disetujui mengikuti Ujian Negara Lisan
Gelombang VI Tahun Akademik 2013/2014
Menyetujui,
Pembimbing Utama
Pembimbing Pendamping
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
Yisti Vita Via, S.ST, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
NPT. 3 8604 130 3471
Mengetahui,
Ketua J urusan Teknik Infor matika
Fakultas Teknologi Industri
UPN ”Veteran” J awa Timur
Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT
NPT. 1965 07 31 1992 032 001
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
YAYASAN KESEJ AHTERAAN PEDIDIKAN DAN PERUMAHAN
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J AWA TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
Jl. Rungkut Madya Gunung Anyar Surabaya 60294 Tlp. (031) 8706369, 8783189
Fax. (031) 8706372 Website. www.upnjatim.ac.id
KETERANGAN REVISI
Kami yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa mahasiswa berikut :
Nama
:
Idhamsyah
NPM
:
0934010212
Program Studi
:
Teknik Informatika
Telah mengerjakan REVISI SKRIPSI Ujian Lisan Gelombang VI TA 2013/2014
dengan judul :
“ PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI TANDA AIR UANG
KERTAS“
Surabaya, 26 Agustus 2014
Dosen penguji yang memeriksa revisi
1.
Rizky Par lika, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8405 070 2191
2.
}
{
}
{
}
Fetty Tri Anggraeny, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8202 060 2081
3.
{
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
NIP. 3 8006 050 2051
Mengetahui,
Pembimbing Utama
Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
NPT. 3 8006 050 2051
Pembimbing Pendamping
Yisti Vita Via, S.T, M.Kom
NPT. 3 8604 130 3471
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ini penulis persembahkan sebagai perwujudan rasa syukur
atas terselesaikannya tugas akhir. Ucapan terima kasih ini penulis tujukan kepada :
1. Allah SWT, karena berkat rahmat dan berkah-Nya penulis dapat menyusun
dan menyelesaikan tugas akhir ini hingga selesai.
2. Bapak dan Ibu tercinta, serta keluarga dan orang-orang tersayang, terima kasih
atas semua doa, dukungan serta harapan-harapannya pada saat penulis
menyelesaikan tugas akhir ini.
3. Bapak Ir. Sutiyono, MS selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri.
4. Ibu Dr.Ir. Ni Ketut Sari, MT selaku ketua jurusan Teknik Informatika, UPN
“Veteran” Jawa Timur yang selalu memberi support mahasiswanya.
5. Bapak Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom dan Ibu Yisti Vita Via, S.ST, M.Kom
selaku Dosen Pembimbing yang telah meluangkan begitu banyak waktu,
tenaga dan pikiran serta dengan sabar membimbing penulis dari awal hingga
laporan tugas akhir ini dapat terselesaikan.
6. Kepada teman-teman Informatic-Dhe yang selalu memberi saran, dan supportnya untuk penulis.
iii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillahi Rabbil ‘Alamin terucap ke hadirat Allah SWT atas
segala limpahan Kekuatan-Nya sehingga dengan segala keterbatasan waktu,
tenaga, pikiran dan keburutungan yang dimiliki peneliti, akhirnya peneliti dapat
menyelesaikan skripsi yang berjudul “Pengolahan Citra Digital Untuk Deteksi
Tanda Air” tepat waktu.
Skripsi dengan beban 4 SKS ini disusun guna di ajukan 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 perkulihan,
terutama berkenaan tentang penerapan teknologi perangkat bergerak, 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, Juli 2014
Penulis
ii
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 ................................................................................................. vii
DAFTAR TABEL .....................................................................................................viii
DAFTAR SOURCE CODE ....................................................................................... ix
BAB I PENDAHULUAN............................................................................................. 1
1.1. Latar Belakang ........................................................................................................ 1
1.2. Rumusan Masalah ................................................................................................... 2
1.3. Batasan Masalah ..................................................................................................... 2
1.4. Tujuan ...................................................................................................................... 3
1.5. Manfaat .................................................................................................................... 3
1.6. Metodelogi Penelitian ............................................................................................. 3
BAB II TINJ AUAN PUSTAKA ................................................................................. 6
2.1. Uang ......................................................................................................................... 6
2.2. Penelitian Terdahulu ............................................................................................... 8
2.3. Kecerdasan Buatan.................................................................................................. 8
2.4. Citra ......................................................................................................................... 9
2.4.1. Citra Analog ................................................................................................ 10
2.5.2. Citra Digital ................................................................................................. 10
2.5. Visi Komputer ....................................................................................................... 12
2.6. Pengolahan Citra Digital ...................................................................................... 13
2.7. Citra Grayscale ...................................................................................................... 13
2.8. Morfologi ............................................................................................................... 14
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2.8.1. Elemen Terstruktur ..................................................................................... 15
2.8.1.1. Erosi ................................................................................................ 15
2.8.1.2. Dilasi ............................................................................................... 17
2.9. Tresholding ............................................................................................................ 19
2.10. Matlab .................................................................................................................. 20
2.11. GUI / Guide Matlab ............................................................................................ 23
2.11.1. Membuat GUI Dengan Matlab .............................................................. 24
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................................... 26
3.1. Data Set.................................................................................................................. 26
3.2. Analisis Sistem ...................................................................................................... 38
3.3. Gambaran Aplikasi Secara Umum....................................................................... 39
3.3.1. Perancangan Proses .................................................................................... 41
3.3.1.1. Grayscale........................................................................................ 41
3.3.1.2. Binerisasi........................................................................................ 42
3.3.1.3. Dilasi .............................................................................................. 43
3.3.1.4. Erosi ............................................................................................... 44
3.3.1.5. Dilasi-Erosi .................................................................................... 45
3.3.1.6. Skeleton .......................................................................................... 46
3.3.1.7. Deteksi Tanda Air ......................................................................... 47
3.4. Perancangan Tampilan Antarmuka. ..................................................................... 47
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN .................................................................. 49
4.1. Kebutuhan Hardware dan Software ..................................................................... 49
4.2. Implementasi Data ................................................................................................ 50
4.3. Implementasi Antarmuka ..................................................................................... 50
4.4. Implementasi Proses ............................................................................................. 51
4.4.1.Proses Pilih Citra.......................................................................................... 51
4.4.2.Proses Pengolahan Citra Digital dan Deteksi Tanda Air........................... 52
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.5. Uji Program ........................................................................................................... 54
4.5.1. Skenario Uji Program. ................................................................................ 55
4.5.2. Pelaksanaan Uji Coba. ................................................................................ 55
4.6. Analisa Aplikasi. ................................................................................................... 58
4.6.1. Analisis Proses Berdasarkan Gambar ...................................................... 58
4.7. Pengujian Validitas Aplikasi…………………………………………………...71
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .................................................................... 75
5.1.Kesimpulan ............................................................................................................. 75
5.2.Saran ....................................................................................................................... 76
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................. 77
vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
J udul
: Pengolahan Citr a Digital Untuk Mendeteksi Tanda Air Uang Ker tas
Penyusun
: Idhamsyah
Pembimbing I
: Budi Nugroho, S.Kom, M.Kom
Pembimbing II
: Yisti Vita Via, S.ST, M.Kom
ABSTRAK
Pengolahan citra digital saat ini telah berkembang kegunaannya untuk melakukan sistem
pengenalan terhadap kemungkinan gangguan kriminalitas, terutama untuk pengenalan objek
yang unik, seperti tanda air pada uang rupiah. Dengan metode terapan morfologi dan segmentasi
citra.
Morfologi adalah teknik pengolahan citra berdasarkan bentuk segmen atau region dalam
citra. Morfologi memiliki banyak fungsi di dalamnya untuk mengelola citra hingga mendapatkan
bentuk sederhana dari sebuah citra. Hasil terakhir dari proses morfologi adalah kumpulan piksel
yang digunakan untuk menentukan apakah di citra tersebut memiliki tanda air atau tidak.
Dari hasil pengujian sistem terhadap 60 citra, tingkat keakurasian mencapai 100%.
Dalam pengujian validitas aplikasi menggunakan Kappa Cohen aplikasi cukup efektif digunakan
untuk mendeteksi tanda air pada uang kertas rupiah.
Kata Kunci: Deteksi Tanda Air, Pengolahan Citra Digital, Morfologi
i
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Kemajuan teknologi telah berkembang dengan pesat. Terlebih lagi
teknologi di bidang informatika. Seiring dengan kemajuan ini, kriminalitas
yang menggunakan teknologi juga berkembang. Salah satu kriminalitas
yang memanfaatkan kemajuan teknologi adalah pembuatan uang palsu.
Uang palsu yang beredar terdiri dari pecahan Rp.20.000 hingga pecahan
Rp.100.000. Peredaran uang palsu dari tahun ke tahun terus mengalami
peningkatan. Menurut Tempo (2014), ada sedikit peningkatan peredaran
uang palsu di tahun 2013 dibandingkan 2012. Selama Januari sampai
Februari 2014. BI Jember menemukan uang palsu sekitar Rp. 20 juta lebih.
Peningkatan ini dikarenakan mudahnya mendapatkan informasi cara
membuat uang palsu di internet. Untuk itu, perlu adanya suatu teknologi
yang dapat mengetahui dan membedakan uang palsu tersebut. Maka
diciptakanlah alat untuk mendeteksi pengenalan uang asli dengan
menghitung prosentase tingkat akurasi kemiripan. Berbagai macam
teknologi digunakan, antara lain menggunakan sinar ultraviolet, deteksi tepi
dan lain-lain.
Teknik yang digunakan untuk membedakan uang palsu dengan uang
asli adalah dengan mendeteksi ada tidaknya benang pengaman, tanda air,
perbedaan warna dan tekstur serta perbedaan bahan kertas. Salah satu teknik
1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2
yang sering digunakan adalah dengan mendeteksi ada tidaknya tanda air
dari suatu mata uang kertas. Saat ini pengolahan citra digital muncul sebagai
salah satu cara yang bisa membedakan uang asli dengan uang palsu dengan
cara mendeteksi ada tidaknya tanda air pada suatu mata uang.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya maka
dapat dirumuskan masalah, yaitu:
1. Bagaimana hasil deteksi tanda air dari pengolahan citra digital?
2. Bagaimana menentukan kinerja sistem pendeteksi uang asli
menggunakan pengolahan citra digital (PCD)?
1.3. Batasan Masalah
Adapun batasan-batasan masalah yang dibuat agar dalam pengerjaan
tugas akhir ini dapat berjalan dengan baik adalah sebagai berikut :
1. Penelitian difokuskan pada pengidentifikasian tanda air melalui
pengolahan citra digital.
2. Pengambilan citra uang dilakukan di dalam ruangan dengan
menggunakan kamera DSLR.
3. Citra yang diproses adalah citra yang telah diedit untuk
menghasilkan citra yang optimal.
4. Uang asli yang digunakan adalah uang kertas rupiah, diperoleh
dengan foto menggunakan kamera (uang asli), cetakan uang (uang
palsu).
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3
5. Uang kertas yang digunakan adalah uang kertas dalam kondisi baik
(tidak ada lipatan, tidak lusuh, tidak ada coretan).
1.4. Tujuan
Dari rumusan masalah yang telah diuraikan sebelumnya, maka tujuan
dari penulisan tugas akhir ini adalah bagaimana mendeteksi uang asli
dengan menggunakan pengolahan citra digital (PCD). Serta untuk
mengetahui kinerja metode pengolahan citra digital dalam mendeteksi tanda
air yang terdapat pada uang rupiah.
1.5. Manfaat
Manfaat dari penulisan tugas akhir ini adalah :
1. Untuk mengetahui sejauh mana teknik pengolahan citra digital
(PCD) untuk mendeteksi uang asli.
2. Menyebarluaskan informasi tentang pemanfaatan pengolahan citra
digital pada suatu citra yang dapat diaplikasikan dalam kehidupan
sehari-hari.
3. Dapat dipergunakan sebagai dasar penelitian selanjutnya untuk
pendeteksian tanda air dan teknik-teknik pengolahan citra digital
lainnya.
1.6. Metodologi Penelitian
Beberapa metode dan teknik yang dipergunakan dalam pengumpulan
dan pengolahan data skripsi ini antara lain:
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4
1. Studi Literatur
Pada tahap ini, penulis mempelajari dan membaca buku diktat,
referensi, buletin perpustakaan sebagai acuan yang berkaitan
dengan permasalahan yang akan dibahas.
2. Dokumentasi
Penulis
berhubungan
melakukan
dengan
pencatatan terhadap
pengamatannya,
aktifitas
apabila
yang
diperlukan
pencatatan.
3. Perancangan dan Pembuatan Sistem
Melakukan analisa awal tentang sistem yang akan dibuat untuk
menentukan langkah selanjutnya. Setelah sistem dirancang maka
tahap berikutnya adalah pembuatan sistem yang benar, agar sesuai
dengan rancangan. Pada tahap ini juga dilakukan perancangan
struktur data, algoritma dan diagram alur yang akan digunakan
untuk implementasi dalam perangkat lunak yang akan dibuat.
Kemudian dilakukan pengimplementasian struktur data dan
algoritma yang telah dirancang ke dalam bahasa pemrograman.
4. Pengujian dan Evaluasi Perangkat Lunak
Tahap ini dilakukan pengujian pada perangkat lunak yang telah
dibuat, pengevaluasian hasil yang diperoleh serta perbaikan
program (revisi), jika hasil belum sesuai dengan tujuan yang
diharapkan.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
5
5. Pembuatan Naskah Skripsi
Pada tahap ini dilakukan pendokumentasian dari semua tahap
agar
dicatat
dipelajari
untuk
pengembangan
lebih
lanjut.
Memaparkan dasar-dasar teori dan metode yang terlibat di
dalamnya,
diantaranya
desain
perangkat
lunak
dan
implementasinya, hasil pengujian sistem termasuk juga perbaikan.
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
Uang
Menurut UKP-PPP (Unit Kerja Presiden Bidang Pengawasan dan
Pengendalian Pembangunan) (2014), Keberadaan uang menyediakan
alternatif transaksi yang lebih mudah daripada barter yang lebih kompleks,
tidak efisien, dan kurang cocok digunakan dalam sistem ekonomi modern
karena membutuhkan orang yang memiliki keinginan yang sama untuk
melakukan pertukaran dan juga kesulitan dalam penentuan nilai. Efisiensi
yang didapatkan dengan menggunakan uang pada akhirnya akan mendorong
perdagangan
dan
pembagian
tenaga
kerja
yang
kemudian
akan
meningkatkan produktifitas dan kemakmuran. Uang Rupiah memiliki ciriciri berupa tanda-tanda tertentu yang bertujuan mengamankan uang Rupiah
dari upaya pemalsuan. Dalam penetapan ciri-ciri uang dianut suatu prinsip
bahwa semakin besar nilai nominal uang maka semakin banyak unsur
pengaman (Secutiy Features) dari uang tersebut.
Secara umum, ciri-ciri keaslian uang Rupiah dapat dikenali dari unsur
pengaman yang tertanam pada bahan uang dan teknik cetak yang digunakan,
yaitu:
1.
Tanda Air (Watermark) dan Electrotype
Pada kertas uang terdapat tanda air berupa gambar yang akan
terlihat apabila diterawangkan ke arah cahaya.
6
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
7
2.
Benang Pengaman (Security Thread)
Ditanam di tengah ketebalan kertas atau terlihat seperti dianyam
sehingga tampak sebagai garis melintang dari atas ke bawah, dapat
dibuat tidak memendar maupun memendar di bawah sinar ultraviolet
dengan satu warna atau beberapa warna.
3.
Cetak Intaglio
Cetakan yang terasa kasar apabila diraba.
4.
Gambar Saling Isi (Rectoverso)
Pencetakan suatu ragam bentuk yang menghasilkan cetakan pada
bagian muka dan belakang beradu tepat dan saling mengisi jika
diterawangkan ke arah cahaya.
5.
Tinta Berubah Warna (Optical Variable Ink)
Hasil cetak mengkilap (glittering) yang berubah-ubah warnanya
bila dilihat dari sudut pandang yang berbeda.
6.
Tulisan Mikro (Micro Text)
Tulisan berukuran sangat kecil yang hanya dapat dibaca dengan
menggunakan kaca pembesar.
7.
Tinta Tidak Tampak (Invisible Ink)
Hasil cetak tidak kasat mata yang akan memendar di bawah sinar
ultraviolet.
8.
Gambar Tersembunyi (Latent Image)
Teknik cetak dimana terdapat tulisan tersembunyi yang dapat
dilihat dari sudut pandang tertentu.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
8
2.2
Penelitian Terdahulu
Dalam penelitian terdahulu pengidentifikasian tanda air dilakukan
menggunakan deteksi tepi dengan menggunakan metode canny, dengan cara
membandingkan dua buah citra di mana citra pertama sebagai citra original,
dan citra kedua sebagai citra uji. Kedua citra tersebut dibandingkan
similaritasnya.
Dalam tugas akhir ini, penelitian dilakukan hanya dengan metode
segmentasi. Dikarenakan setelah dilakukan percobaan sendiri menggunakan
deteksi tepi, metode ini tidak akurat untuk digunakan. Metode segmentasi
yang digunakan pada penelitian ini adalah grayscale, binerisasi, dilasi,
erosi, dilasi-erosi, skeleton. Pada proses tersebut dimungkinkan untuk
mengelola citra hingga bisa diidentifikasi hasil tanda airnya. Dari proses
penulangan atau skeletonizing sudah bisa menjadi proses akhir segmentasi
untuk mendeteksi ada atau tidaknya tanda air, karena dari hasil penulangan
sudah terbentuk pola tanda air apabila di citra uji terdapat tanda air, tetapi
banyak faktor yang dapat mengganggu hasilnya, seperti adanya coretan,
pencahayaan yang terlalu berlebihan dan kualitas foto yang rendah.
2.3
Kecerdasan Buatan
(Luger,1993) Artifical Intelligence atau Kecerdasan buatan (AI) dapat
didefinisikan sebagai cabang dari ilmu komputer yang memusatkan
perhatian pada otomatisasi dari karakteristik inteligensia. (Kusumadewi,
2003) Kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
9
membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan
sebaik yang dilakukan oleh manusia. Manusia pandai dalam menyelesaikan
segala permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan dan
pengalaman. Agar komputer dapat bertindak seperti dan sebaik manusia,
maka komputer juga harus dibekali bekal pengetahuan dan mempunyai
kemampuan untuk menalar. Dua bagian utama pada konsep kecerdasan
buatan, yaitu:
1.
Basis Pengetahuan
Berisi fakta, teori, pemikiran, dan hubungan suatu hal dengan hal
lainnya.
2.
Mesin Inferensi
Kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.
2.4
Citra
Menurut (Sutoyo, 2009:10) Secara harafiah, citra adalah representasi
(gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau
dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue)
dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Sumber cahaya menerangi
objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut.
Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya mata pada
manusia sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam. Citra
dapat dikelompokkan menjadi dua macam, yaitu citra analog dan citra
digital. Citra analog dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal
analog. Contoh: mata manusia, kamera analog. Sedangkan citra digital
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
10
dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Contoh: kamera
digital, scanner.
2.4.1 Citra Analog
(Sutoyo, 2009:10) Citra analog adalah citra yang bersifat
kontinu, seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, foto
yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT
scan, gambar-gambar yang terekam pada pita kaset dan lain
sebagainya. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam
komputer sehingga tidak bisa diproses dikomputer secara langsung.
Oleh sebab itu, agar citra ini dapat diproses di komputer, proses
konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dulu.
2.4.2 Citra Digital
(Sutoyo, 2009:10) Citra digital adalah citra yang dinyatakan
secara diskrit (tidak kontinu), baik untuk posisi koordinatnya
maupun
warnanya.
Dengan
demikian,
citra
digital
dapat
digambarkan sebagai suatu matriks, dimana indeks baris dan indeks
kolom dari matriks menyatakan posisi suatu titik di dalam citra dan
harga dari elemen matriks menyatakan warna citra pada titik
tersebut. Dalam citra digital yang dinyatakan sebagai susunan
matriks seperti ini, elemen–elemen matriks tadi disebut juga
dengan istilah piksel yang berasal dari kata elemen citra.
Shapiro dan Stockman (2001, p29), digital image adalah image
2D I[r,c] yang direpresentasikan oleh array diskrit 2D dari
intensitas sampel, dimana masing masing titik direpresentasikan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
11
dengan ketelitian terbatas. Digital image juga didefinisikan sebagai
representasi dari gambar dua dimensi sebagai himpunan terbatas
dari nilai digital yang disebut picture
elements atau pixel.
Umumnya pixel disimpan dalam komputer sebagai gambar raster,
yaitu array dua dimensi dari integer. Nilai ini kadang disimpan
dalam bentuk terkompresi. Digital image dapat diperoleh dari
berbagai macam alat dan teknik pengambil gambar, seperti kamera
digital, scanner, radar, dan sebagainya. Dapat pula disintesis dari
data seperti fungsi matematika dan lain lain. (Anonim, 2005a)
Menurut Jain, Kasturi dan Schunck (1995, p12), pixel adalah
sampel dari intensitas image yang terkuantisasi ke dalam nilai
integer. Sementara Image merupakan array dua dimensi dari pixelpixel tersebut. Image inilah yang akan menjadi input awal dalam
Computer Vision. Beberapa bentuk digital image yang sering
digunakan dalam Computer Vision (Shapiro dan Stockman, 2001,
p30):
1.
Binary image, yaitu digital image dengan nilai pixel 1 atau 0.
2.
Grayscale image, yaitu digital image monokrom dengan satu
nilai intensitas tiap pixel.
3.
Multispectral image, adalah image 2D yang memiliki vektor
nilai pada tiap pixel, jika image-nya berwarna maka vektornya
memiliki 3 elemen.
4.
Labeled image, adalah digital image dimana nilai pixel-nya
adalah simbol dari alfabet terbatas.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
12
2.5
Visi Komputer
Visi komputer (Referensi : Kulkarni, Arun D., 2001, Visi komputer dan
Fuzzy-Neural Systems, Prentice-Hall, Inc., New Jersey, hal. 1) didefinisikan
sebagai sebuah proses mengenal objek- objek penting dari sebuah citra dan
dapat digambarkan sebagai properti deduksi logik yang otomatis objek 3
dimensi dari citra tunggal atau citra ganda. Visi komputer dapat
didefinisikan juga sebagai ilmu dan teknologi mesin dimana mesin dapat
mengektrasi informasi dari citra yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu
tugas tertentu.
Visi komputer sulit untuk diwujudkan karena format citra pada
dasarnya adalah relasi banyak ke satu, yang maksudnya setiap entitas pada
himpunan A berhubungan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan
B, tapi tidak sebaliknya.
Tugas- tugas seperti mengidentifikasi tanda
tangan, mengidentifikasi tumor di dalam citra resonansi magnetik, mengenal
objek yang diterima dari citra yang dihasilkan oleh satelit, mengidentifikasi
wajah, menentukan lokasi sumber mineral dari sebuah citra, dan
membangun citra tiga dimensi dari potongan citra dua dimensi
dipertimbangkan sebagai lapangan subjek di visi komputer. Tipe sistem visi
komputer terdiri dari tingkatan seperti akuisisi citra (image acquisition),
preprocessing, ekstrasi fitur (feature extraction), menyimpan objek dengan
asosiasi, mengakses basis pengetahuan dan pengenalan. visi komputer lebih
daripada pengenalan, visi komputer melakukan operasi “low level
processing” sebagai algoritma pemrosesan citra yang murni. Mereka juga
yang menggolongkan pengolahan citra ke dalam visi komputer.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
13
2.6
Pengolahan Citra Digital
(Munir. R. 2004) Pengolahan
citra
adalah
pemrosesan
citra,
khususnya dengan menggunakan komputer menjadi citra yang kualitasnya
lebih baik. Umumnya, operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan
pada citra bila.
1.
Perbaikan
atau
meningkatkan
memodifikasi
kualitas
citra
penampakan
perlu
atau
dilakukan
untuk
untuk
menonjolkan
beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra.
2.
Elemen di dalam citra perlu dikelompokkan, dicocok atau diukur.
3.
Sebagian citra perlu digabung dengan citra lain Pengolahan
citra
bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh
manusia
atau
komputer.
Teknik-teknik
pengolahan citra
mentransformasikan citra menjadi citra lain.
Pengolahan
Citra
Citra
Citra
Gambar 2.1 Proses Pengolahan Citra Digital
2.7
Citra Grayscale
(Agus : 2010) Dalam komputasi, suatu citra digital grayscale atau
grayscale adalah suatu citra dimana nilai dari setiap pixel merupakan
sample tunggal. Citra yang ditampilkan dari citra jenis ini terdiri atas warna
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
14
abu-abu, bervariasi pada warna hitam pada bagian yang intensitas terlemah
dan warna putih pada intensitas terkuat. Citra grayscale berbeda dengan
citra ”hitam-putih”, dimana pada konteks komputer, citra hitam putih hanya
terdiri atas 2 warna saja yaitu ”hitam” dan ”putih” saja. Pada citra grayscale
warna bervariasi antara hitam dan putih, tetapi variasi warna diantaranya
sangat banyak. Citra grayscale seringkali merupakan perhitungan dari
intensitas cahaya pada setiap piksel. Citra grayscale disimpan dalam format
8 bit untuk setiap sample piksel, yang memungkinkan sebanyak 256
intensitas. Format ini sangat membantu dalam pemrograman karena
manupulasi bit yang tidak terlalu banyak. Pada aplikasi lain seperti pada
aplikasi medical imaging dan remote sensing biasa juga digunakan format
10,12 maupun 16 bit.
2.8
Morfologi
Menurut Krishna (2012), Morfologi merupakan suatu cabang dari
pengolahan citra yang sangat bermanfaat dalam analisis bentuk dalam citra.
Operasi morfologi adalah teknik pengolahan citra berdasarkan bentuk
segmen atau region dalam citra. Karena difokuskan pada bentuk obyek,
maka operasi ini biasanya diterapkan pada citra biner (terdiri dari 1 dan 0).
pemrosesan citra secara morfologi dilakukan denga cara mem-passing
sebuah sturktur elemen terhadap sebuah citra dengan cara yang hampir sama
dengan konvolusi. Struktur elemen dapat diibaratkan dengan mask pada
pemrosesan citra biasa (bukan secara morfologi).
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
15
2.8.1 Elemen Ter struktur :
Menurut
Dougherty
(2009),
Elemen
terstruktur
dapat
berukuran sembarang. Element terstruktur juga memiliki titik poros
(disebut juga titik origin/ titik asal/titik acuan).
2.8.1.1 Erosi
(Dougherty, 2009) Erosi adalah salah satu operasi dasar
dalam pemrosesan citra secara morfologi. Erosi adalah
sebuah operasi yang meningkatkan ukuran dari latar
belakang (dan mengikis objek latar depan) pada citra biner.
Dengan memisalkan A sebagai objek pada citra masukan, B
sebagai elemen terstruktur, dan C sebagai objek pada citra
keluaran hasil erosi, maka proses erosi dapat dinotasikan
dengan:
......................................... (1)
Erosi dilakukan dengan bantuan elemen terstruktur.
Elemen terstruktur membantu menentukan piksel tetangga
yang
akan ditelusuri dengan proses erosi. Elemen
terstruktur yang sering digunakan adalah 4-konektivitas dan
8-konektivitas.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
16
0
1
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
1
0
1
1
1
4-connectivity
8-connectivity
Gambar 2.2 Elemen Terstruktur 4- dan 8- Konektivitas
Erosi memiliki karakteristik :
1.
Erosi pada umunya memperkecil ukuran dari objek dan
menghilangkan
elemen
atau
anomali
kecil
dengan
mengurangi objek dengan radius yang lebih kecil dari
ukuran elemen terstruktur.
2.
Dengan citra biner erosi menghilangkan objek yang lebih
kecil dari elemen terstruktur dan mengiliminasi piksel
parameter dari objek citra yang lebih besar.
Algoritma yang dilakukan pada erosi adalah sebagai berikut:
1.
Posisikan elemen terstruktur dibagian atas (menutupi) tiaptiap piksel dari citra masukan hingga titik pusat dari elemen
terstruktur bertepatan dengan posisi piksel masukan.
2.
Jika paling sedikit satu piksel pada elemen terstruktur
bertemu dengan piksel latar belakang di bawahnya (yang
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
17
ditutupinya), maka tetapkan piksel keluaran pada citra baru
ke nilai latar belakang, maka tetapkan piksel.
Gambar 2.3 Erosi Menggunakan Elemen Terstruktur 8- Konektivitas
Dengan begitu, piksel latar belakang pada citra masukan akan
menjadi latar belakang pada citra keluaran dan juga piksel latar
depan pada citra masukan akan menjadi latar belakang pada citra
keluaran.
2.8.1.2 Dilasi
(Daugherty, 2009) Dilasi adalah salah satu operasi
dasar dalam morfologi matematika. Pada citra biner, dilasi
adalah
sebuah
operasi
yang
mengekspansi
atau
memperbesar ukuran dari objek latar depan. Biasanya objek
pada citra dilambangkan dengan piksel putih, walaupun
untuk
beberapa
implementasi
objek
pada
citra
dilambangkan dengan piksel hitam. Konektivitas antar
piksel pusat dengan tetangganya dibuat berdasarkan elemen
terstruktur yang terdefinisi. Memisalkan A sebagai objek
pada citra masukan, B sebagai elemen terstruktur, dan C
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
18
sebagai objek citra keluaran hasil dilasi, maka proses dilasi
dapat dinotasikan sebagai :
......................................... (2)
Dilasi memiliki karakteristik :
1.
Dilasi umunya memperbesar ukuran dari objek, mengisi
lubang dan area yang rusak, dan menghubungkan area yang
dipisahkan oleh jarak yang lebih kecil dari ukuran elemen
terstruktur.
2.
Dengan citra biner, dilasi menghubungkan area yang
dipisahkan oleh jarak yang lebih kecil dari elemen
terstruktur dan menambahkan piksel dari setiap objek citra.
Algoritma yang dilakukan pada dilasi adalah sebagai berikut :
1.
Posisikan elemen terstruktur di bagian atas (menutupi) tiaptiap piksel dari citra masukan hingga titik pusat dari elemen
terstruktur bertepatan dengan posisi piksel masukan.
2.
Jika paling sedikit satu piksel pada elemen terstruktur
bertemu dengan piksel latar depan dibawahnya ( yang
ditutupinya), maka tetapkan piksel keluaran pada citra baru
kenilai latar depan. Begitu juga jika bertemu dengan piksel
latar belakang, maka tetapkan piksel keluaran pada citra
baru ke nilai latar depan.
3.
Piksel latar depan pada citra masukan akan menjadi latar
depan pada citra keluaran dan juga pada piksel latar
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
19
belakang pada citra masukan akan menjadi latar depan pada
citra keluaran.
Gambar 2.4 Dilasi Menggunakan Elemen Terstruktur 8- Konektivitas
2.9
Thresholding
(Shapiro, 2002) Thresholding adalah metode paling sederhana dari
segmentasi citra. Dari citra abu-abu, thresholding dapat digunakan untuk
membuat citra biner. Pada proses thresholding, masing - masing piksel pada
sebuah citra ditandai sebagai piksel milik objek jika nilainya lebih dari nilai
threshold. Dengan asumsi objek tersebut lebih terang dari latar belakangnya,
hal ini disebut threshold above. Sedangkan kebalikannya disebut threshold
below. Jika piksel-piksel suatu objek berada diantara dua threshold disebut
threshold inside dan kebalikannya disebut threshold outside. Biasanya
piksel suatu objek dilabeli dengan nilai “1”sementara piksel-piksel latar
belakangnya dilabeli dengan nilai “0”. Thresholding dapat dibentuk dalam
persamaan sebagai berikut
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
20
......................................... (3)
Jika nilai T konstan, pendekatan ini disebut global thresholding.
2.10 Matlab
Menurut Teuinsuksa (2009), MATLAB adalah sebuah bahasa dengan
(high-performance) kinerja tinggi untuk komputasi masalah teknik. Matlab
mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam suatu
model yang sangat mudah untuk pakai dimana masalah-masalah dan
penyelesaiannya diekspresikan dalam notasi matematika yang familiar.
Penggunaan Matlab meliputi bidang–bidang:
1.
Matematika dan Komputasi
2.
Pembentukan Algorithm
3.
Akusisi Data
4.
Pemodelan, simulasi, dan pembuatan prototipe
5.
Analisa data, explorasi, dan visualisasi
6.
Grafik Keilmuan dan bidang Rekayasa
MATLAB merupakan suatu sistem interaktif yang memiliki elemen
data dalam suatu array sehingga tidak lagi kita dipusingkan dengan masalah
dimensi. Hal ini memungkinkan kita untuk memecahkan banyak masalah
teknis yang terkait dengan komputasi, kususnya yang berhubungan dengan
matrix dan formulasi vektor, yang mana masalah tersebut merupakan
momok apabila kita harus menyelesaikannya dengan menggunakan bahasa
level rendah seperti Pascall, C dan Basic. Nama MATLAB merupakan
singkatan dari matrix laboratory. MATLAB pada awalnya ditulis untuk
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
21
memudahkan akses perangkat lunak matrik yang telah dibentuk oleh
LINPACK dan EISPACK. Saat ini perangkat MATLAB telah menggabung
dengan LAPACK dan BLAS library, yang merupakan satu kesatuan dari
sebuah seni tersendiri dalam perangkat lunak untuk komputasi matrix.
Dalam lingkungan perguruan tinggi teknik, Matlab merupakan
perangkat standar untuk memperkenalkan dan mengembangkan penyajian
materi matematika, rekayasa dan kelimuan. Di industri, MATLAB
merupakan perangkat pilihan untuk penelitian dengan produktifitas yang
tingi, pengembangan dan analisanya. Fitur-fitur MATLAB sudah banyak
dikembangkan, dan lebih kita kenal dengan nama toolbox. Sangat penting
bagi seorang pengguna Matlab, toolbox mana yang mandukung untuk learn
dan apply technologi yang sedang dipelajarinya. Toolbox ini merupakan
kumpulan dari fungsi-fungsi MATLAB (Mfiles) yang telah dikembangkan
ke suatu lingkungan kerja MATLAB untuk memecahkan masalah dalam
kelas particular. Area-area yang sudah bisa dipecahkan dengan toolbox saat
ini meliputi pengolahan sinyal, kontrol sistem, neural networks, fuzzy logic,
wavelets, dan lain-lain.
Kelengkapan pada Sistem MATLAB Sebagai sebuah system,
MATLAB tersusun dari 5 bagian utama
1. Development Environment merupakan sekumpulan perangkat dan
fasilitas yang membantu anda untuk menggunakan fungsi-fungsi
dan file-file MATLAB. Beberapa perangkat ini merupakan sebuah
graphical user interfaces (GUI). Termasuk didalamnya adalah
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
22
MATLAB Desktop dan Command Window, Command History,
sebuah editor dan debugger, dan browsers untuk melihat help,
workspace, files, dan search path.
2. MATLAB Mathematical Function Library merupakan sekumpulan
algoritma komputasi mulai dari fungsi-fungsi dasar seperti: sum,
sin, cos, dan complex arithmetic, sampai dengan fungsi-fungsi yang
lebih komplek seperti matrix inverse, matrix eigenvalues, bessel
functions, dan fast fourier transforms.
3. MATLAB Language merupakan suatu high-level matrix/array
language dengan control flow statements, functions, data
structures,
input/output,
dan
fitur-fitur
object-oriented
programming. Ini memungkinkan bagi kita untuk melakukan kedua
hal baik "pemrograman dalam lingkup sederhana " untuk
mendapatkan hasil yang cepat, dan "pemrograman dalam lingkup
yang lebih besar" untuk memperoleh hasil-hasil dan aplikasi yang
komplek.
4. Graphics MATLAB memiliki fasilitas untuk menampilkan vector
dan matrik sebagai suatu grafik. Didalamnya melibatkan high-level
functions (fungsi-fungsi level tinggi) untuk visualisasi data dua
dikensi dan data tiga dimensi, pengolahan citra, aniamsi, dan
grafik.
Ini
juga
melibatkan
fungsi
memungkinkan bagi anda untuk
level
rendah
yang
membiasakan diri untuk
memunculkan grafik mulai dari benutk yang sederhana sampai
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
23
dengan tingkatan graphical user interfaces pada aplikasi MATLAB
anda.
5. MATLAB Application Program Interface (API) merupakan suatu
library yang memungkinkan program yang telah anda tulis dalam
bahasa C dan Fortran mampu berinterakasi dengan MATLAB. Ini
melibatkan fasilitas untuk pemanggilan routines dari MATLAB
(dynamic linking), pemanggilan MATLAB sebagai sebuah
computational engine, dan untuk membaca dan menuliskan MATfiles. Memulai Matlab Perhatikan Dekstop pada layar monitor PC,
anda mulai MATLAB dengan melakukan double-clicking pada
shortcut icon MATLAB.
2.11 GUI / GUIDE MATLAB
Menurut Teuinsuksa (2009), Dibangun dengan obyek grafik seperti
tombol (button), kotak teks, slider, menu dan lain-lain. Aplikasi yang
menggunakan GUI umumnya lebih mudah dipelajari dan digunakan karena
orang yang menjalankannya tidak perlu mengetahui perintah yang ada dan
bagaimana kerjanya. Sampai saat ini, jika kita membicarakan pemrograman
berorientasi visual, yang ada di benak kita adalah sederetan bahasa
pemrograman, seperti visual basic, Delphi, visual C++, visual Fox Pro, dan
lainnya yang memang didesai secara khusus untuk itu. Matlab merintis ke
arah pemrograman yang menggunakan GUI dimulai dari versi 5, yang terus
disempurnkan sampai sekarang. GUIDE Matlab mempunyai kelebihan
tersendiri dibandingkan dengan bahasa pemrogram lainnya, diantaranya:
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
24
1. GUIDE Matlab banyak digunakan dan cocok untuk aplikasiaplikasi berorientasi sains, sehingga banyak peneliti dan mahasiswa
menggunakan GUIDE Matlab untuk menyelesaikan riset atau tugas
akhirnya.
2. GUIDE Matlab mempunyai fungsi built-in yang siap digunakan
dan pemakai tidak perlu repot membuatnya sendiri.
3. Ukuran file, baik FIG-file maupun M-file, yang dihasilkan relatif
kecil.
4. Kemampuan grafisnya cukup andal dan tidak kalah dibandingkan
dengan bahasa pemrograman lainnya.
2.11.1
Membuat GUI dengan MATLAB
Menurut Teuinsuksa (2009), MATLAB mengimplementasikan
GUI sebagai sebuah figure yang berisi barbagai obyek UIControl.
Selanjutnya kita harus memprogram masing-masing obyek agar
dapat bekerja ketika diaktifkan oleh pemakai GUI. Langkah dasar
yang harus dikerjakan dalam membuat GUI adalah:
1. Mengatur layout komponen GUI
Setelah kita membuka GUIDE Matlab dan telah menentukan
template GUI, langkah selanjutnya adalah adalah mendesai
figure dengan menggunakan komponen palet sesuai dengan
kebutuhan, seperti push button, radiobutton, chexkboxes, edit
text, static text, slider, frames, popup menu, axes, dan
sebagainya. Selanjutnya kita dapat mengatur tampilan masing-
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
25
masing komponen, baik string(caption), font, color, size, dan
sebagainya menggunakan property inspector. Jika kita telah
selesai mendesain, jangan lupa untuk menyimpan file figure
yang secara default akan memiliki ekstensi *.fig. Dari sini,
matlab secara otomatis akan membuatkan sebuah m-file dengan
nama yang sama, yaitu file berekstensi *.m.
2. Memprogram Komponen GUI
M-file yang telah dibuat pada langkah sebelumnya, akan
otomatis terbuka dan kita harus menulis programnya agar
komponen kontrol dapat bekerja secara simultan. Untuk
membuat program dalam m-file kita cukup memperhatikan
fungsi-fungsi matlab bertanda callback dimana perintah
disispkan. Dari langah-langkah dasar diatas, secara sederhana
sebenarnya GUI Matlab dibentuk oleh dua buah file, yaitu figfile dan m-file. Matlab User’s Guide, The Math Works inc,
1989.
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses pembuatan penelitian
pengolahan citra digital untuk mengenali tanda air pada uang kertas rupiah asli
dan palsu dengan menerapkan segmentasi citra. Proses perancangan aplikasi
dalam sub-bab ini akan dibagi menjadi beberapa tahap antara lain : analisis,
gambaran aplikasi secara umum, perancangan proses.
3.1
Data Set
Data set diperoleh dari pengambilan gambar uang kertas rupiah asli dan
uang rupiah hasil scan yang dicetak sebagai contoh uang palsu. Gambar
diambil menggunakan kamera DSLR. Gambar yang diambil berupa
tampilan uang kertas tepat di posisi tanda air berada. Dalam hal ini
dilakukan 2 (Dua) skenario cara pengambilan gambar uji. Pertama
dilakukan tepat di bawah lampu statis di dalam ruangan sebanyak 30
gambar uji. Kedua dilakukan di bawah sinar matahari sebanyak 30 gambar
uji. Hasil dari pengambilan gambar dapat dilihat di Tabel 3.1 dan Tabel
3.2.
26
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
27
Tabel 3.1 Data Set Citra Di Dalam Ruangan
No.
Gambar Uang
Keterangan
1.
Asli di dalam ruangan
2.
Asli di dalam ruangan
3.
Asli di dalam ruangan
4.
Asli di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
28
5.
Asli di dalam ruangan
6.
Asli di dalam ruangan
7.
Asli di dalam ruangan
8.
Asli di dalam ruangan
9.
Asli di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
29
10.
Asli di dalam ruangan
11.
Asli di dalam ruangan
12.
Asli di dalam ruangan
13.
Asli di dalam ruangan
14.
Asli di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
30
15.
Asli di dalam ruangan
16.
Palsu di dalam ruangan
17.
Palsu di dalam ruangan
18.
Palsu di dalam ruangan
19.
Palsu di dalam ruangan
20.
Palsu di dalam ruangan
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
31
21.
Palsu di dalam ruangan
22.
Palsu di dalam ruangan
23.
Palsu di dalam ruangan
24.
Palsu di dalam ruangan
25.
Palsu di dalam ruangan
26