V. IMPLEMENTASI SISTEM A. Instalasi Sistem
Instalasi sistem temukembali citra adalah proses menggandakan seluruh file yang dibutuhkan oleh sistem dari media penyimpan program ke dalam media penyimpan komputer. File tersebut berupa modul program dan data parameter sistem yang berada dalam direktori cbir\code. File dalam direktori tersebut berjumlah 35 yang terdiri dari 22 format M-File, 10 format Mat-File, 2 format batchfile dan 1 shortcut untuk eksekusi sistem.
Tahapan untuk melakukan instalasi sistem temukembali citra adalah sebagai berikut (Gambar 19) : 1. Pilih atau klik Start menu bar Microsoft Windows XP. 2. Pilih atau klik Run. 3. Ketik d:\install.bat (d:\ tergantung pada drive media penyimpan sistem). 4. Pilih atau klik OK .
Gambar 19. Instalasi Sistem Menggunakan Batchfile. Cara lain untuk instalasi sistem adalah dengan menggunakan windows explorer dengan tahapan sebagai berikut :
1. Pilih atau klik Start. 2. Pilih atau klik Accessories - Windows Explorer. 43
3. Pilih atau klik direktori cbir pada drive media penyimpan sistem (Gambar 20). 4. Klik kanan mouse dan pilih copy.
Gambar 20. Menyalin File ke Memori dari Media Penyimpan Sistem. 5. Pindahkan posisi pointer mouse ke drive C: (Gambar 21) 6. Klik kanan dan pilih paste.
Gambar 21. Menyalin File Sistem ke Drive C. 44
7. Di direktori c:\cbir\code pilih shortcut ’Fuzzy Image Retrieval Systems. 8. Klik kanan dan copy . 9. Pindahkan pointer mouse ke desktop. 10. Klik kanan dan pilih paste. B. Prosedur Pengoperasian
Pengoperasian sistem temukembali citra ini memerlukan penambahan path untuk melakukan routing modul-modul program yang berada dalam direktori c:\cbir\code disamping default path yang dimiliki oleh Matlab.
Tahapan
untuk melakukan penambahan path yang digunakan oleh sistem dilakukan dengan cara sebagai berikut : 1. Pilih atau klik File di menu bar Matlab (Gambar 22). 2. Di antarmuka pada Gambar 22 pilih atau klik Set Path .....
Gambar 22. Antarmuka Set Path Matlab. 45
3. Di antarmuka window Set Path pilih atau klik tombol Add Folder (Gambar 23).
Gambar 23. Antarmuka Penambahan Path. 4. Di antarmuka window Browse For Folder (Gambar 24) :
Gambar 24. Antarmuka Pemilihan Direktori. - Klik tanda plus di kiri CBIR di drive C: - Letakkan pointer mouse di direktori code. - Klik OK.
46
5. Di antarmuka window Set Path terjadi penambahan path c:\cbir\code, klik button Save dan kemudian Close (Gambar 25).
Gambar 25. Antarmuka Penyimpanan Path Sistem 5. Keluar dari Matlab. 6. Di layar desktop tekan Ctrl + Alt + A atau klikganda pada shortcut. 7. Atau jalankan program Matlab. 8. Di antarmuka command window ketik CBIR, kemudian ENTER. C. Kompleksitas Sistem
Kinerja algoritma dinyatakan benar memecahkan masalah jika setiap masukan algoritma tersebut akan berhenti dengan keluaran yang benar. Algoritma dinyatakan tidak benar jika algoritma tersebut tidak berhenti untuk semua atau beberapa masukan atau berhenti dengan keluaran yang tidak diinginkan. Analisis kompleksitas algoritma dalam penelitian ini dilakukan dengan menganalisis waktu komputasi rata-rata (average case) yaitu jumlah total operasi atau langkah yang dieksekusi dalam algoritma.
47
Algoritma yang menjadi obyek analisis adalah algoritma ekstraksi ciri dan query citra. Algoritma ekstraksi ciri terdiri dari dua algoritma yaitu ekstraksi ciri warna dan ekstraksi ciri bentuk dan algoritma query merupakan akumulasi dari semua algoritma yang terdapat dalam sistem temukembali. Algoritma ekstraksi ciri dan query yang digunakan dalam rancangan sistem temukembali citra ini adalah sebagai berikut : 1. Ekstraksi Ciri Warna 1.
Baca citra RGB
2.
chsv Å transformasi citra RGB ke HSV
3.
FOR i Å 1 TO jumlah piksel
4.
euclidmin Å 1000
5.
bin_warna(jumlah warna referensi) Å 0
6.
FOR j Å 1 TO jumlah warna referensi euclid Å jarak euclid warna piksel ke-i dan
7.
warna referensi ke-j 8.
IF euclid < euclidmin THEN
9.
euclidmin Å euclid
10.
idx Å j END
11. 12.
END
13.
bin_warna(idx) Å bin_warna(idx) + 1
14. END
Algoritma ekstraksi ciri warna mempunyai iterasi program dua tingkat yaitu pada baris nomor 3 dan 6. Iterasi program dilakukan pada setiap piksel citra dan setiap warna referensi sehingga dalam algoritma ini jumlah total iterasi program adalah sama dengan jumlah piksel x jumlah warna referensi. Jika jumlah piksel dan jumlah warna referensi masing-masing adalah n, maka kompleksitas algoritma ekstraksi ciri warna adalah O(n2). 48
2. Ekstraksi Ciri Bentuk 1.
Baca citra RGB
2.
cgray Å transformasi RGB ke grayscale
3.
m_pq(0) Å 0
4.
eta_pq(0) Å 0
5.
FOR i Å 1 TO jumlah piksel
6.
m_pq(i) Å m_pq(i-1) + momen piksel cgray
7.
END
8.
FOR i Å 1 TO jumlah piksel
9.
eta_pq(i) Å eta_pq(i-1) + momen pusat normalisasi
10. END 11. phi Å vektor momen invarian
Algoritma ekstraksi ciri bentuk mempunyai dua kali iterasi program yaitu pada baris nomor 5 dan 8. Iterasi program dalam algoritma ini dilakukan pada setiap piksel sehingga jumlah total iterasi program adalah sama dengan 2 x jumlah piksel.
Jika jumlah piksel adalah n, maka kompleksitas algoritma ekstraksi ciri
bentuk adalah O(2n) = O(n). Secara keseluruhan kompleksitas ekstraksi ciri citra adalah kompleksitas ekstraksi ciri warna ditambah kompleksitas ekstraksi ciri bentuk yaitu O(n2) + O(n) = O(n2). 3. Query Citra 1.
Baca citra query
2.
Ekstraksi Ciri
3.
FOR i Å 1 TO jumlah citra basisdata
4.
dwarna(i) Å jarak euclid warna
5.
dbentuk(i) Å jarak euclid bentuk
6.
END
7.
Hitung parameter kurva warna dan bentuk
49
8.
Baca basis kaidah fuzzy
9.
FOR i Å 1 TO jumlah citra basisdata
10.
FOR j Å 1 TO jumlah kaidah miu_warna Å fuzzyfikasi dwarna(i) pada
11.
kaidah ke-j miu_bentuk Å fuzzyfikasi dbentuk(i) pada
12.
kaidah ke-j miu_imp Å implikasi(miu_warna, miu_bentuk)
13. 14.
END
15.
miu_agregat Å agregasi miu_imp
16.
COG(i) Å centroid miu_agregat
17. END 18. Sortir COG secara menaik 19. Tampilkan citra
Algoritma query citra tersebut diatas terdiri dari satu iterasi program satu tingkat yaitu pada baris nomor 3 untuk menghitung jarak euclid dan satu iterasi program dua tingkat pada baris nomor 9 dan 10 untuk proses sistem inferensi fuzzy. Iterasi program yang dihasilkan dalam algoritma query citra ini adalah sama dengan 1 x jumlah citra basisdata + jumlah kaidah fuzzy x jumlah citra basisdata. Jika jumlah citra basisdata dan jumlah kaidah fuzzy masing-masing
adalah n, maka kompleksitas algoritma query citra ini adalah sama dengan kompleksitas algoritma ekstraksi ciri + O(n) + O(n2) atau O(n2) + O(n) + O(n2) = O(n2).
Berdasarkan hasil analisis algoritma query ini menunjukkan bahwa
implementasi basis kaidah fuzzy pada sistem temukembali citra tidak menambah kompleksitas sistem secara keseluruhan karena sama dengan kompleksitas algoritma ekstraksi ciri yaitu O(n2).
50
Algoritma lain disamping algoritma tersebut diatas yang terdapat dalam sistem temukembali citra adalah algoritma pendukung proses pengindeksan dan temukembali.
Algoritma yang terdapat dalam proses pengindeksan adalah
algoritma transformasi model warna RGB ke HSV dan RGB ke Grayscale. Algoritma yang terdapat dalam proses temukembali adalah algoritma penentuan parameter kurva dan sortasi nilai centroid. Kompleksitas seluruh algoritma yang terdapat dalam sistem temukembali citra adalah sebagai berikut : Tabel 3. Kompleksitas Algoritma No.
Algoritma
A
PENGINDEKSAN
1
Praproses
2
Kompleksitas Algoritma
a. Transformasi RGB ke HSV
O(n)
b. Transformasi RGB ke Grayscale
O(n)
Segmentasi a. Warna
O(n2)
b. Bentuk
O(n)
B
TEMUKEMBALI
1
Parameter Kurva
O(n)
2
Inferensi Basis Kaidah Fuzzy
O(n2)
3
Sortasi Centroid
O(n2)
51
