1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengidetifikasian

BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Pengidetifikasian obyek merupakan permasalahan yang penting saat ini
dimana seiring dengan perkembangan zaman, kebutuhan manusia terhadap
teknologi identifikasi semakin tinggi. Pada bidang kedokteran contohnya,
identifikas diperlukan dalam pencarian lokasi protein subcellular, dimana pada
awalnya hanya bisa dilakukan oleh pakar-pakar manusia dengan memeriksa imageimage yang dihasilkan oleh mikroskop fluorence Pendekatan subjecktif ini
memiliki sejumlah batasan. Seperti ketelitian tinggi yang sukar dilakukan oleh
manusia untuk jangka waktu yang lama. Dalam bidang industri contohnya, perlu
dilakukan identifikasi pada hasil barang produksi sebagai pengawasan mutu
produk. Pada bidang penerbangan, diperlukan identifikasi pada objek yang
dideteksi oleh radar. Pada bidang pertanian, identifikasi berfungsi untuk
mengidentifikasikan dari jenis buah, sampai kualitas buah.
Contoh lain, pada
bidang militer, saat pertempuran memerlukan pembedaan antara pasukan musuh
dan pasukan sendiri melalui citra yang didapatkan dari pesawat mata-mata atau
satelit.
Manusia memiliki kemampuan alami dalam mengidentifikasikan suatu
obyek namun manusia memiliki banyak keterbatasan dalam hal ketelitian,
konsistensi dan daya tahan tubuh. Contoh, akan lebih sulit dan berbahaya bagi
seorang prajurit dalam mengenali apakah suatu pasukan itu musuh atau teman, jika
harus mendekati pasukan itu dan melihat dengan mata sendiri, dibandingkan
1
menggunakan kemajuan teknologi, yang dalam kasus ini terlihat keterbatasan ruang
gerak manusia.
Dengan pendekatan yang kita kenal dengan nama Pengenalan Pola (Pattern
Recognition) komputer dapat membantu kita mengenali objek-objek yang terdapat
pada suatu gambar atau citra. Proses pengenalan ini dilakukan dengan memberi
inputan kepada komputer berupa citra atau gambar objek yang ingin dikenali,
kemudian obyek-obyek tersebut akan dikenali ciri-cirinya dan kemudian
diklasifikasikan sesuai kelas yang ada berdasarkan ciri-cirinya yang serupa.
Tapi pada pelaksanaannya terdapat beberapa permasalahan. Salah satu
permasalahan yang dominan adalah kesulitan komputer untuk mengidentifikasi
obyek – obyek yang memiliki ciri yang serupa. Melalui skirpsi ini penulis berusaha
untuk menerapkan metode backpropagation sebagai salah satu cara untuk
membantu proses pengklasifikasian obyek.
Metode backpropagation merupakan salah satu metode pada jaringan syaraf
tiruan (Artificial Neural Network), yang secara struktural biasanya terbagi menjadi
3 yaitu lapisan masukan (input layer), lapisan tengah (hidden layer) dan lapisan
keluar (output layer) dimana antar tiap – tiap layer terhubungkan melalui bobot
(weight). Nilai masukan pada lapisan masukan mengunakan parameter – parameter
suatu obyek (parameter ini bisa berupa warna, luas, berat, dsb). Sedangkan nilai
weight yang tepat didapatkan melalui proses training berdasarkan data yang sudah
ada dan nilai output didapatkan setelah nilai input dikalkulasikan dengan nilai
weight. Oleh karena itu judul dari skripsi ini adalah : “IMPLEMENTASI
METODE BACKPROPAGATION DALAM KLASTERISASI OBJEK”
2
1.2
Rumusan Masalah dalam Penelitian
Masalah yang umum terjadi pada merode backpropagation ini adalah
sulitnya mendapatkan fitur yang unik. Selain itu dalam mendapatkan fitur dari data
gambar, sering ditemukannya noise (derau) yang terdapat pada citra masukan, citra
masukkan tidak memenuhi syarat, terjadinya perubahan sudut pandang (rotational
variance), perubahan ukuran (size variance), perubahan posisi (translational
variance) dan sulitnya menemukan fitur-fitur yang tepat untuk digunakan.
1.3
Ruang Lingkup
Ruang lingkup penelitian yang akan dilakukan penulis adalah sebagai
berikut :
•
Obyek yang akan digunakan untuk proses pengenalan dan klasifikasi
adalah buah apel, buah tomat dan buah pear. Objek dipilih karena
tidak cocok jika diidentifikasi dengan metoda pengenalan citra selama
ini dan ingin dibuktikan bahawa objek bisa diidentifikasi dengan
metode backpropagation.
•
Citra yang diambil tidak memiliki banyak noise dan berada pada jarak
yang konstan.
1.4
Tujuan dan Manfaat
1.4.1
Tujuan Penelitian
1. Merancang suatu aplikasi komputer untuk dapat mengenali obyek buah.
Dengan akurasi dan kecepatan yang tinggi.
3
2. membuktikan
bahwa
metode
backpropagation
bisa
mengatasi
kelemahan yang ada selama ini.
1.4.2
Manfaat penelitian
1. Menyediakan basis penelitian untuk sistem computer vision, pada
aplikasi yang menerapkan metode backpropagation.
2. Menyediakan data untuk pengembangan teknik klasifikasi objek.
1.5
Metodologi
Sebagai pertimbangan dalam penyusunan skirpsi, penulis menggunakan
beberapa metodoloagi penulisan yaitu :
1. Studi Kepustakaan (Library Research)
Mencari informasi mengenai pemrosesan citra (image processing),
jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) dan juga metode back
propagation dari buku – buku atau nara sumber tertulis lainnya.
2. Analisis dan eksperimen
Analisis yang dilakukan oleh penulis adalah sebagi berikut :
a. Menganalisa dan membangun algoritma pemrosesan citra dan
pengenalan pola.
b. Pengembangan dan implementasi meotde Backpropagation.
c. Mengadakan eksperimen – eksperimen percobaan.
3. Metode perancangan
Dilakukan dengan pembuatan spesifikasi modul, bagan alir,
perancangan interface seperti STD dan pembuatan aplikasi.
4
1.6
Sistematika Penulisan
BAB 1 PENDAHULUAN
Dalam bab ini dibahas mengenai latar belakang masalah, ruang lingkup,
tujuan dan manfaat, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2 LANDASAN TEORI
Dalam bab ini dibahas mengenai konsep – konsep dan pengertian –
pengertian yang berhubungan dengan judul skirpsi mengenai pengenalan pola
dengan metode Backpropagation. Dan pada bab ini juga akan dibahas metode –
metode yang telah dipakai untuk melakukan teknik backpropagation.
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini penulis akan memproses citra untuk mendapatkan parameter –
parameter untuk input layer. Penulis akan membahas analisis dan perancangan
yang dilakukan dalam skripsi ini, seperti contohnya metode Backpropagation yang
digunakan untuk pengklasifikasian obyek beradasarkan input yang didapatkan dari
pemrosesan citra..kemudian akan dilakukan penerapan teknik klasifikasi obyek
dengan Backpropagation pada sebuah citra atau gambar.
BAB 4 EVALUASI HASIL PENELITIAN
Dalam bab ini akan dilakukan evaluasi kinerja dari algoritma yang telah
dirancang. Analisa ini meliputi analisa kecepatan dan keakurasian yang didapat
dengan metode Backpropagation.
5
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Pada akhir bab ini akan dibahas kesimpulan akhir dan saran yang dapat
diambil oleh penulis.
6