PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SEGMENTASI CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY CLUSTERING SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan syarat mencapai gelas Sarjana Komputer
MUHAMMAD PRAYUDHA 061401016
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011
Universitas Sumatera Utara
PERSETUJUAN
Judul
Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Departemen Fakultas
: PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SEGMENTASI CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY CLUSTERING : SKRIPSI : MUHAMMAD PRAYUDHA : 061401016 : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER : ILMU KOMPUTER : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan,
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Syahriol Sitorus, S.Si, MIT NIP. 197103101997031004
Pembimbing 1
Prof. Dr. Tulus, M.Si NIP. 196209011988031002
Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991021001
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SEGMENTASI CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY CLUSTERING SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan,
Muhammad Prayudha 061401016
Universitas Sumatera Utara
PENGHARGAAN
Alhamdulillah, puji syukur saya panjatkan kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya serta segala sesuatunya dalam hidup, sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara. Shalawat beriring salam saya hadiahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya saya sampaikan kepada Bapak Prof.Dr.Tulus,M.Si sebagai Dosen Pembimbing I dan Bapak Syahriol Sitorus ,S.Si,MIT sebagai Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran, dan masukan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas dan padat dan profesional telah diberikan kepada saya sehingga saya dapat menyelesaikan tugas ini. Selanjutnya kepada para Dosen Penguji Bapak Prof.Dr.Iryanto,M.Si dan Bapak Sajadin Sembiring,S.Si,MSComp atas saran dan kritikan yang sangat berguna bagi saya. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer, Bapak Dr.Poltak Sihombing,M.Kom dan Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc., M.Sc. Terima kasih juga kepada Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA USU, dan pegawai di FMIPA USU. Untuk kedua orang tua dan keluarga saya yang telah memberikan dukungan dan motivasi yang menggugah. Skripsi ini terutama saya persembahkan untuk papa dan mama tercinta yang membimbing saya sampai saat ini dan saat yang akan datang. Dan untuk kakak dan adik tercinta yang masih tetap belajar dan belajar serta harus tetap semangat menjalani hidup dan kehidupan. Untuk teman-teman sekelas dan satu angkatan yang sedang berjuang tanpa patah semangat dan tiada pupus harapan. Terima kasih pula kepada semua pihak-pihak yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu, terima kasih atas ide, saran, dan kerjasama yang baik. Saya menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, karena kesempurnaan hanya milik Allah. Oleh karena itu saya menerima saran dan kritik yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.
Universitas Sumatera Utara
ABSTRAK
Metode yang digunakan dalam segmentasi citra menggunakan teknik pemetaan warna adalah metode klasterisasi yang menggunakan algoritma Fuzzy Clustering. Pada algoritma Fuzzy Clustering tersebut terdapat pengukuran jarak euclidean dan pemberian nama komponen. Proses segmentasi citra dalam penelitian ini dimulai dari pengambilan citra, pembangkitan variabel k (cluster), pembacaan warna piksel (RGB), pengukuran jarak nilai piksel terhadap k, pengelompokan piksel pada k sesuai jarak terkecil, penentuan k baru, pencocokan nilai k baru dan k lama serta penampilan citra hasil segmentasi. Fuzzy clustering bertujuan mengelompokkan n objek yang disajikan dengan vektor ke dalam C-cluster berdasarkan kesamaannya dengan pusat cluster yang diukur melalui fungsi jarak. Fungsi tujuan Jm didefinisikan sebagai fungsi V dan U yaitu fungsi keanggotaan Fuzzy dari beberapa objek menjadi anggota cluster yang diminimumkan melalui iterasi. Kata kunci: Citra, Segmentasi, Fuzzy Clustering
Universitas Sumatera Utara
ABSTRACT
The method used in image segmentation using color mapping technique is a method that uses klasterisasi Fuzzy Clustering algorithm. On Fuzzy Clustering algorithms are included euclidean distance measurements and naming components. The process of image segmentation in this study starts from the image acquisition, the generation of variable k (cluster), the reading of color pixels (RGB), the distance measurement pixel of the k value, the grouping of pixels corresponding to the k smallest distance, the determination of the new k, matching the new value of k and k the old and the appearance of image segmentation results. Fuzzy clustering aims to group the n objects are presented with a vector in the C-cluster based on its similarity to the cluster center as measured by the distance function. Jm objective function is defined as a function of V and U are Fuzzy membership functions of several objects to be cluster members are minimized through iterations.
Keyword: Images, Segmentations, Fuzzy Clustering
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR ISI
Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1.2 Rumusan Masalah 1.3 Batasan Masalah 1.4 Tujuan Penelitian 1.5 Manfaat Penelitian 1.6 Metode Penelitian 1.7 Sistematika Penulisan Bab 2 Landasan Teori 2.1 Pengertian Citra 2.1.1 Citra Analog 2.1.2 Citra Digital 2.2 Format File Citra 2.2.1 Format Data Bitmap 2.2.2 Format JPEG 2.3 Mode Warna 2.4 Karakteristik File Citra 2.4.1 Image Resolution 2.4.2 Bit Depth 2.5 Pengenalan Pola 2.6 Klasifikasi dan Segmentasi Citra 2.6.1 Segmentasi Citra berdasarkan Pemberian Nama Komponen 2.6.2 Segmentasi Citra berdasarkan Pendekatan Wilayah dan Klusterisai 2.7 Teknik Pemetaan Warna (Color Mapping) 2.7.1 Clustering 2.7.2 Jarak Euclidean (Eucledian distance) 2.8 Fuzzy Clustering 2.8.1 Algoritma Fuzzy Clustering 2.9 Visual Basic.6.0 2.9.1 Integral Development Integration (IDE) 2.9.2 Variabel dan Tipe Data 2.10 Data Flow Diagram (DFD) 2.11 Flow Chart
ii iii iv v vi vii ix x 1 1 2 2 3 3 3 4 5 5 6 7 7 8 9 9 12 12 12 16 17 17 17 18 18 20 21 23 25 26 28 30 31
Universitas Sumatera Utara
Bab 3 Analisa dan Perancangan 3.1 Analisis 3.1.1 Pembacaan Nilai RGB 3.1.2 Flow chart Segmentasi Citra 3.2 Perancangan Sistem 3.2.1 Diagram Konteks Sistem 3.2.2 Data Flow Diagram Level 0 Segmentasi Citra 3.3 Perancangan Antarmuka (interface) 3.3.1 Rancangan Menu Utama 3.3.2 Rancangan Segmentasi Citra 3.3.3 Rancangan About Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 4.1 Implementasi 4.1.1 Tampilan Menu Utama 4.1.2 Tampilan Segmentasi 4.1.3 Tampilan About 4.2 Pengujian Sistem 4.2.1 Pengujian untuk Dimensi Citra Besar (1024x690 piksel) 4.2.2 Pengujian untuk Citra Kecil Dimensi 425x316 piksel Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan 5.2 Saran Daftar Pustaka
32 32 33 42 43 43 43 44 44 45 46 47 47 47 48 52 53 53 56 57 57 57 58
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 2.1 Hubungan Antara Bit Per Pixel dengan Jumlah Warna Maksimum Pada Bitmap Tabel 2.2 Hubungan Antara Kedalaman Warna dan Resolusi Warna Tabel 2.3 Warna Skala Abu – abu untuk Citra dengan Bit Depth 8 Bit Tabel 2.4 Jangkauan Nilai Tipe Data Tabel 2.5 Simbol Data Flow Diagram Tabel 2.6 Simbol – simbol Flowchart Program Tabel 3.1 Cluster Citra Foto Satelit 5 x 5 Tabel 3.2 Pusat Cluster Citra Foto Satelit 5 x 5
9 13 14 29 30 31 40 40
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR
Halaman Gambar 2.1 Gambar 2.2 Gambar 2.3 Gambar 2.4 Gambar 2.5 Gambar 2.6 Gambar 2.7 Gambar 3.1 Gambar 3.2 Gambar 3.3 Gambar 3.4 Gambar 3.5 Gambar 3.6 Gambar 3.7 Gambar 3.8 Gambar 3.9 Gambar 3.10 Gambar 3.11 Gambar 3.12 Gambar 4.1 Gambar 4.2 Gambar 4.3 Gambar 4.4 Gambar 4.5 Gambar 4.6 Gambar 4.7 Gambar 4.8 Gambar 4.9 Gambar 4.10 Gambar 4.11 Gambar 4.12 Gambar 4.13 Gambar 4.14 Gambar 4.15 Gambar 4.16 Gambar 4.17
Citra fungsi dua variabel, f(x,y) Kombinasi Warna RGB 8 Bit Grayscale Citra 4 Bit Indexed Citra 8 Bit Indexed Pemetaan Warna RGB Menu Utama Visual Basic 6.0 Citra Foto Satelit Citra Foto Satelit 5 x 5 Piksel Matriks Nilai RGB Citra Foto Satelit 5 x 5 Matriks Nilai Grayscale Citra Foto Satelit 5 x 5 Matriks Nilai Piksel Citra Foto Satelit 5 x 5 Iterasi 1 Matriks Nilai Piksel Citra Foto Satelit 5 x 5 Iterasi 1 Flow Chart Proses Segmentasi Diagram Konteks DFD Level 0 Segmentasi Citra Rancangan Menu Utama Rancangan Segmentasi Citra Rancangan About Tampilan Menu Utama Tampilan Segmentasi Tampilan Kotak Dialog Buka File Citra Tampilan Citra Yang Akan di Segmentasi Tampilan Menu Run Tampilan Input Jumlah Cluster Awal Tampilan Proses Segmentasi dengan Jumlah 5 cluster Awal Tampilan Hasil Segmentasi Citra dengan 5 cluster awal Tampilan Sub Menu Save As Tampilan Kotak Dialog Save As Tampilan About Tampilan Pembukaan File Citra Tampilan Pemasukan Jumlah Cluster 10 Tampilan Proses Cluster Tampilan Hasil Cluster Tampilan Penyimpanan Hasil Cluster Tampilan Hasil Pengujian Segmentasi dengan 3 Cluster
6 10 14 15 16 20 21 34 35 36 36 41 41 42 43 44 45 46 46 47 48 49 49 50 50 50 51 51 52 52 53 53 54 54 55 56
Universitas Sumatera Utara
