BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis dalam
pembuatan
dengan
sistem
tujuan
untuk
Algoritma
Gray
merupakan aplikasi
dalam
karakteristik Analisis Tomita yang
tekstur
tekstur
melalui
akan
menentukan
yang
tiga
berbagai
suatu
tekstur
yang
didapat
tahap
Gray
ciri
ti.
digunakan
dan Hmogenity [13]. Berdasarkan
aplikasi
flowchart proses
ini,
yang
awal,
hasil
penulis di
proses
benda
adalah
dari
adalah
Level
Citra
tigabelas aplikasi
berasal citra
secara
dari
dengan satu
satu
citra
ukuran
persatu
nilai dari masing - masing citra.
10
x
sehingga
10
http://digilib.mercubuana.ac.id/
oleh
adalah
aplikasi
kedua
yaitu
kayu
dengan
Correlation,
Entropy
paling
besar.
keperluan
rancangan proses
kemudian piksel.
diketahui
23
disarankan
citra.
(GLCM)
Co-occurrence
yang
mengetahui
Matrix
dan proses keluaran (hasil nilai ciri tekstur citra). 3.2.1 Proses Awal
(GLCM)
permasalahan
pemrosesan
tingkat
untuk
beberapa
Matric
sebuah
Contract,
sebuah
dilakukan
dibuat
kemiripan
maka
dalam
yang
awal
sistem
untuk
Co-Occurrence
memiliki
membuat
yang
jenis
paling
memahami
melalui
Aplikasi
Level
Gray
Analisis
penelitian
analisis,
bagi
yang
Co-occurrence
kemiripan
yang
.Perancangan Aplikasi
dan
digunakan
persentase
menghitung
sehingga
Level
mengklasifikasikan
dengan
ini.
mengetahui
dari suatu sistem yang akan dibuat. digunakan
tahapan
Ciri
pembuatan
yang
pembuatan
berupa yaitu
Matrix
(GLCM)
dipotong
menjadi
Citra
ukuran
dibaca
citra
oleh
dan
24
No Yes
No
Yes
Gambar 3.1 Flowchat baca citra
http://digilib.mercubuana.ac.id/
25
3.2.2 Proses Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Tahapan
kemudian Matrix
kemudian ciri
ini
menerima
diproses
(GLCM). citra
tekstur
correlation. Pada
ukuran
dengan
metode
Setelah
akan
dari
di
citra
secara
tersebut,
metode
beberapa proses yaitu :
dan
proses
diproses
perhitungan
citra
nilai
Gray
Level
dengan
seperti
variabel looping
citra
i
dan
yang
adalah
dibuat
Array
f[][]
tempat untuk
hasil
array
g[][]
dengan
dilakukan
array
dari
baru,
lalu
adalah
3.
nilai
0
mengetahui
didalamnya
dilakukan
citra
cara
deklarasi ke
untuk
Sehinga
baru.
untuk
Proses
dengan
kembali
dengan
dibagi
nilai
nilai
Flowcart
contrast,
dengan
mengulang
deklarasi
selanjutnya
dalam
pembatasan
array
g[][]
bentuk
mendapatkan
seperti
GLCM,
untuk
dilakukan
proses.
konversi
dipanggil
dihitung
dijumlahan
j
yang
Co-occurrence
homogeneity,
GLCM
grayscale
citra
metode
matematis
1. Konversi citra masukan ke citra grayscale Konversi
piksel
umumnya
yang
dari
sebagai
grayscale.
nilai
didapat proses
proses
RG
dengan
kedalam
konversi
citra masukan ke citra grayscale ini dapat dilihat pada Gambar 3.2 Flowchar konversi ke grayscale di bawah ini.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
26
start i=0 , j=0 , g[][];
New g [getWidht (a)] [getHeight(a)]
i<=getHeight(a)
No
Yes j<=getWidth(a)
No
Yes R, G, B, Gr R.getRed(f[][]) G.getGreen(f[][]) B.getBlue(f[][]) Gr = (R+G+B) / 3
g[i][j] = Gr
j++ i++ end
Gambar 3.2 Flowchar konversi ke grayscale
http://digilib.mercubuana.ac.id/
27
2.
Mencari nilai terkecil dan terbesar piksel citra paling
Nilai
array
kecil
g[][].
citra
dan
Pada
grayscale nilai
tahap
g[][]
pikselyang ini
dicari
paling
deklarasi
nilai
besar
variabel
adalah min untuk nilai paling kecil dan max
piksel
yang
citra
yang
ada
yang
dalam
digunakan
untuk nilai yang
paling besar dari citra grayscale g[][] yang bernilai 0 – 255. 0
untuk nilai max dan 255 untuk nilai min sehingga didapat dilai terkecil
dan
pencariannilaiterkecil dilihat
pada
terbesar
Gambar
dan terbesar di bawah ini.
dan
3.3
dari
terbesar
Flowchat
citra.
dari
mencari
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Flowcart
piksel nilai
citra
piksel
dari
dapat
terkecil
28
start a, i=0 , j =0 , f[][] ; a = input image New f [getWidht(a)] [getHeight(a)]
i<=getHeight(a)
No
Yes j<=getWidth(a)
No
Yes f[i][j] = getPixel (a) j++ i++ end
Gambar 3.3 Flowchat mencari nilai piksel terkecil dan terbesar
http://digilib.mercubuana.ac.id/
29
3.
Nilai ketetanggaan 0 derajat
Variabel yang dibutuhkan yaitu i dan j untuk pembatasan looping
dan dideklarasikan dengan nilai 0, selanjutnya yaitu x dan y yang
dideklarasikan dengan nilai variabel min dari citra. Variabel terakhir yang diperlukan yaitu array mat_A[][] sebagai tempat dari martik framework. Proses pertama yaitu jika variabel x dan y <= nilai variabel max maka
proses berjalan. Kemudian masuk kedalam looping kembali yaitu jika nilai
i <= lebar citra maka masuk ke looping selanjutnya yaitu jika nilai j <= panjang-1
dari
citra
(panjang-1
dikarenakan
untuk
menghindari
pembacaan citra melebihi dari batas array yang sudah dideskripsikan).
Dalam proses looping utama jika nilai array g[i][j] = x dan g[i][j+1] = y
sehingga jika persyaratan looping tersebut terpenuhi maka nilai dari array mat_A[][] terbentuk nilai baru dari ketetanggan 0 derajat. Flowcart untuk
menentukan nilai ketetanggaan 0 derajat dapat dilihat pada Gambar 3.4 Flowchart mencari nilai ketetanggaan 0o yang ada di bawah ini.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
30
No Yes
Yes
Yes
No
No
No
Yes
No Yes
Gambar 3.4 Flowchart mencari nilai ketetanggaan 0o
http://digilib.mercubuana.ac.id/
31
4.
Menjumlah seluruh nilai matrik framework
Nilai ketetanggaan yang telah didapat dijumlahkan untuk normalisasi.
Deklarasi variabel yang dibutuhkan yaitu x, y dengan nilai masing-masing nilai dari variabel min dan variabel selanjutnya yang dibutuhkan yaitu count sebagai
tempat dari hasil proses. Dalam proses looping setiap nilai mat_A[][] jika tidak menggunakan proses simetris atau diganti dengan matS[][] jika menggunakan
proses simetris dijumlahkan semua dan hasil dari penjumahan tersebut dimasukan
ke dalam variabel count. Flowcart untuk proses penjumlahan seluruh nilai matrik framwork dapat dilihat pada Gambar 3.5 Flowchart menjumlah nilai ketetanggaan yang sama yang ada di bawah ini.`
http://digilib.mercubuana.ac.id/
32
No Yes
No
Yes
Gambar 3.5 Flowchart menjumlah nilai ketetanggaan yang sama
http://digilib.mercubuana.ac.id/
33
5.
Normalisasi
Pada
seluruhnya
proses
dibagi
proses
diatas.
dibagi
dengan
dilihat
pada
ini
nilai
dengan
Deklarasi
yang
jumlah
variabel
tersimpan
mat_A/matS
yang
pada
yang
dibutuhkan
mat_A/matS telah
dalam
di
proses
ini yaitu x, y = min dan array matC[][]. Setiap matA[][]/matS[][] simpan
pada
nilai
count
matC[][].
Gambar
gambar di bawah ini.
sehingga
Flowcart 3.6
menjadi
untuk
Flowchart
http://digilib.mercubuana.ac.id/
proses
matrik
proses
baru
Normalisasi
yang
normalisasi
di
dapat
pada
34
No
Yes
No
Yes
Gambar 3.6 Flowchart proses normalisasi
http://digilib.mercubuana.ac.id/
35
Setelah
ekstraksi
proses
dan
normalisasi
disimpan
akan
pada
menghasilkan
matrik_C
yang
nilai
kemudian
citra
akan
proses selanjutnya untuk mendapatkan nilai ciri tekstur GLCM. Pada
penulisan
Tugas
Akhir
ini
penulis
memilih
yaitu Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity. 6.
∑
Matrix
pembacaan
tekstur,
dari
hasil
,
citra
mempresentasikan Sigma
adalah
dalam
penulisan
yang
dan
tahap
Pada ini
dan
Kemudian dilihat
di
deskripsi
variabel masuk
pada
telah
diubah
sementara
penjumlahan
proses
disimpan
digunakan
baris
itu digunakan looping.
ini.
ciri
Contrast memiliki rumus matematika sebagai berikut :
C i,j adalah elemen matriks C.
hasil
di
Contrast
∑
min
4
hasil
atas
berulang
limitnya
perhitungan awal
kedalam
pada
Gambar
sebagai
rumus
ConCount.
3.7
j
menjadi adalah
dengan
berupa
nilai
variabel
ConCount
adalah
ciri
yang
matrix
matrix
kolom
limit
variable
tekstur
dibutuhkan
C.
dari
tertentu
n,
Flowcart
Flowchart
nilai
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Setelah proses
ciri
oleh
Contrast. adalah
tempat nilai hasil
Contrast.
i
itu
dari
matrix.
dimana
karena Pada
x,y
di
=
proses.
nilai
contrast
Contrast
untuk
dari
dapat
bawah
36
No Yes No Yes
Gambar 3.7 Flowchart nilai ciri Contrast
http://digilib.mercubuana.ac.id/
37
7.
Correlation
Pada
tahap min,
proses
untuk
deskripsi
variabel
mTemp jumlah
ini
perhitungan awal
CorCount
sebagai
keseluruhan
menghitung
tempat dari
ciri
tekstur
sebagai
tempat
nilai
matC[][]
dan
rata-rata
nilai
variabel
preproses
dalam rumus Correlation. Flowcart
dari
yang
dibutuhkan
perhitungan m
matC[][].
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Correlation.
hasil
adalah dari
correlation
sebagai
x,y
preproses
Kemudian
Pada
=
proses,
masuk
yaitu
juga ke
38
No
Yes
No
Yes
Gambar 3.8 Flowchart nilai ciri Correlation
http://digilib.mercubuana.ac.id/
No
Yes
Yes
No
39
8.
Energy
Pada
x,y
=
proses.
tahap min,
ini
deskripsi
variabel
Kemudian
awal
EnCount
masuk
sebagai
kedalam
Flowchart nilai ciri Energy di bawah ini.
variabel rumus
yang
tempat
dibutuhkan nilai
Energy.
No
Yes
No
Yes
Gambar 3.9 Flowchart nilai ciri Energy
http://digilib.mercubuana.ac.id/
hasil
Gambar
adalah dari
3.7
40
9.
Homogeneity
Pada
x,y
=
proses. dari
tahap
min,
deskripsi
variabel
Kemudian
proses
bawah ini.
ini
awal
HomCount
masuk
Homogeneity
variabel
kedalam
dapat
sebagai
rumus
dilihat
http://digilib.mercubuana.ac.id/
yang
tempat
pada
dibutuhkan nilai
Homogeneity. Gambar
hasil
adalah dari
Flowcart
3.10
di
41
No
Yes No Yes
Gambar 3.10 Flowchart nilai ciri Homogeneity
http://digilib.mercubuana.ac.id/
42
3.2.3 Proses Identifikasi kemiripan Citra
Pada tahap ini, nilai GLCM yang dihitung bukan hanya berasal dari satu
citra saja melaikan dari 13 citra masukan yang dipilih. 5 citra pertama dalah citra pembanding sedang 8 adalah citra uji. Perhitungan nilai tekstur dari GLCM dilakukan secara berulang dari citra satu sampai citra ke 13. Tabel 3.1 Array f[][] yang akan di buat Cor1
Cor2
Cor3
Cor4
Cor5
Cor6
Cor8
Cor9
Cor10
Cor11
Cor12
Cor13
Cor14
Con1
Con2
Con3
Con4
Con5
Con6
Con8
Con9
Con10
Con11
Con12
Con13
Con14
En1
En2
En3
En4
En5
En7
En8
En9
En10
En11
En12
En13
En14
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
Hom
1
2
3
4
5
7
8
9
10
11
12
13
14
Hasil perhitungan tekstur 5 citra pertama dijadikan citra pembanding
dengan mengolahanya dalam proses statistik dengan menghitung rata rata ke
empat nilai tekstur kemudian melakukan perhitungan nilai min dan nilai max dari keempat nilai tekstur yang ada.
Tabel 3.2 Array g[][] yang merupakan mean dari array f[] Cor1
Con1 En1
Cor2
Con2 En2
Cor3
Con3 En3
Cor4
Con4 En4
Cor5
Con5 En5
Hom1 Hom2 Hom3 Hom4 Hom5 Tabel 3.3 Array h[][] nilai rentang nilai min dan max Cor5
Con5 En5
Cor5
Con5 En5
Hom5 Hom5
http://digilib.mercubuana.ac.id/
43
Aplikasi bertujuan untuk membandingkan citra kayu jati sehingga mampu
untuk membedakan jenis kayu jati. Aplikasi bertujuan untuk membuat data base sebagai bahan pemanding kayu jati, meskipun dalam hal ini aplikasi belum
memiliki data base untuk itu namun telah mewakili layanan interface dari aplikasi yang ingin dicapai.
Proses perhitungan dapat dilihat pada Gambar 3. Flowchart proses identifikasi citra di bawah ini . Bagian abu – abu adalah proses GLCM berlangsung.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
44
start Input image
Energy
GLCM
Contrast
Corelation
homogenity
F[x+1][y]
For f [x][y], y=y+4 ->x=x+1
G[][]= average f[1][y] :f[5][y] For y 1:5 H[x][y] = g[a][b] - f[x][y] For x = 1:5 , y 1:4 For a=1 b=1:4 i[][]=average h[1][y] :f[5][y] For y 1:5 J[1][y]=i[x][y] - g[x][y] J[2][y]=i[x][y] - g[x][y] K[x][y] = f[x][y] ->1 if j[1][y] <=f[x][y] <=j[2][y]
L[x][y] = (k[x++][y]/length k[x] )*100%
Print j[1][y] , j[2][y] Print L[x][y] end
Gambar 3.11 Flowchart proses identifikasi citra
http://digilib.mercubuana.ac.id/
45
3.2.4 Proses Keluaran
Tahapan terakhir yaitu menampilkan rentang nilai dari 4 nilai ciri tekstur serta
persentase ciri kemiripan citra yang telah di buat diatas yang memproses nilai hasil perhitungan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Pada proses ini aplikasi memanggil variabel rentang dan juga presentase untuk dijadikan keluaran pada aplikasi.
Pada aplikasi ini aplikasi berupa presentase dari masing masing ciri saja,
tujuan akhir dari pembangunan aplikasi ini adalah untuk membuat aplikasi yang akan memberikan keluaran pernyataan jenis kayu jati.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
