PERANCANGAN APLIKASI TEMU KEMBALI CITRA BUAH BERDASARKAN BENTUK DAN WARNA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR

Sari

ABSTRAK

Banyak cara yang dapat digunakan untuk melakukan pencarian gambar. Salah satucara yang digunakan yaitu pencarian menggunakan kata kunci (keyword). Keyword tersebut umumnya sulit menghasilkan gambar yang sesuai dengan keinginan, karena keterbatasan keyword dalam melakukan pencarian gambar, oleh karena itu, pencarian gambar apat dilakukan dengan menerapkan algoritma CBIR (content based image retrieval) yang merupakan suatu metode pencarian citra dengan melakukan perbandingan antara fitur citra queri dengan fitur citra yang terdapat dalam database. Penelitian ini bertujuan mengekstraksi nilai-nilai fitur dengan parameter fitur yaitu mean, variance, skewness, kurtosis, dan entropy untuk ekstraksi warna, sedangkan ekstraksi bentuk menggunakan deteksi tepi. Pengujian mengunakan metode euclidean distance untuk mencocokan nilai fitur citra queri dengan nilai fitur di database.Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 50 sampel yang terdiri dari 10 jenis citra buah maka tingkat keberhasilan aplikasi temu kembali citra buah berdasarkan bentuk dan warna menggunakan ekstraksi fiturya itu sebesar 80%.

Kata Kunci : Image retrieval, keyword, CBIR (content based image retrieval), extraction feature, euclidean

distance.

ABSTRACT

Many options can be used for image retrieval. One method used is a search using keywords (keywords). Keyword is generally difficult to produce images as you wish, because of the limitations of keyword in the search image, therefore, the image search can be done by applying the algorithm CBIR (content-based image retrieval) which is a method of image retrieval by making a comparison between the image features queries the image features contained in the database. This research aims to extract the values of the parameters feature by feature, namely the mean, variance, skewness, kurtosis, and entropy for color extraction, while extraction shapes using edge detection. Tests using euclidean distance method to match the query image feature value with feature values in the database. Based on test results using 50 samples of 10 types of fruit image the success rate of applications fruits image retrieval based on shape and color using feature extraction that is equal to 80%.

Keywords:Image retrieval, keyword, CBIR (content based image retrieval), extraction feature, euclidean

distance.