Sistem perolehan citra berbasis isi Berdasarkan tekstur menggunakan metode Gray level co-occurrence matrix dan Euclidean distance

Abstract

Dewasa ini pencarian citra berbasis teks sudah tidak efektif lagi karena adanya penilaian subyektif dari pengguna dalam merepresentasikan suatu citra. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat menangani pencarian citra menggunakan query berupa citra atau disebut Sistem Perolehan Citra Berbasis Isi (SPCI) atau Content Based Image Retrieval (CBIR). Jika nama file dimodifikasi dan dirubah, dengan menggunakan SPCI tidak menyebabkan pencarian citra menjadi rancu karena tidak didasarkan pada teks atau nama dari sebuah file melainkan berdasarkan ciri baik bentuk, warna maupun tekstur. Dalam  penelitian ini penggunaan ciri tekstur sebagai proses pencarian kemiripan dari delapan kelas citra yang  berbeda yaitu: bangunan, bus, dinosaurus, gajah, gunung, kuda, mawar, dan pantai sebagai objek untuk Sistem Perolehan Citra Berbasis Isi. Sistem ini dibangun dengan proses utama yaitu ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Dari hasil ekstraksi fitur tersebut akan dilakukan pengukuran kemiripan dengan citra database menggunakan metode Euclidean Distance. Citra query dan citra database yang digunakan sebanyak 200 citra dengan delapan kelas citra didalamnya. Dari uji coba sistem ini yang menggunakan pengukuran kemiripan Euclidean Distance dengan nilai threshold=0,01 diperoleh akurasi presisi sebesar  79% pada data pelatihan 184 dan data uji coba 16, dengan jumlah citra yang ditampilkan 10.