Abstrak —Teknik  pencarian  gambar  yang  saat  ini  umum digunakan masih berbasis teks atau text based search seperti pada mesin  pencarian Google  Image,  Yahoo ,  dan  lain  sebagainnya. Namun metode ini masih kurang efektif karena nama dari sebuah file tidak  dapat  merepresentasikan  isinya,  oleh  karena  itu diperlukan  pemilihan  kata  kunci  yang  benar-benar  tepat  agar hasil yang diinginkan dapat ditampilkan dengan baik. Salah satu teknik  pencarian  gambar  yang  saat  ini  sedang  diteliti  adalah Sketch-Based  Image  Retrieval (SBIR).  Dengan  teknik  ini user dapat menginputkan sketsa gambar atau user dapat menggambarkan  obyek  pada  area  yang  disediakan  lalu  sistem akan  melakukan  pencocokkan  sketsa  dengan database gambar. Untuk  mengimplementasikan  teknik  ini  digunakan  metode kombinasi Histogram  of  Oriented  Gradient dan Hierarchical Centroid. Tahapan  implementasi  teknik  tersebut  yaitu,  yang pertama  melakukan preprocessing pada  gambar  dengan  cara mendeteksi  tepi  obyek  lalu  membuat  citra  menjadi  hitam  putih. Yang kedua melakukan ektraksi fitur menggunakan Histogram of Oriented  Gradients dan Hierarchical  Centroid dan  menghasilkan fitur  vektor.  Yang  terakhir  menghitung  jarak  kedekatan  antara gambar yang diuji dengan gambar yang terdapat dalam database menggunakan Euclidean  Distance .  Hasil Euclidean  Distance kemudian  diurutkan  secara ascending dan  dikembalikan sejumlah  gambar  yang  jaraknya  terdekat.  Hasil  temu  kembali menghasilkan  nilai Average  Normalized  Modified  Retrieval  Rank sebesar 0,35 dan nilai presisi dan recall sebesar 78 % dan akurasi sebesar 96%.
Kata  Kunci — Sketch  Base  Image  Retrieval,  Histogram  of Oriented  Gradients,  Hierarchical  Centroid,  Average  Normalized Modified Ratrieval Rank

## I. PENDAHULUAN
ENELITIAN image  retrieval pada  awalnya  dilakukan dengan  berbasis  teks  dari  citra  yang  akan  dicari.  Seperti pada  halnya  mesin  pencarian  gambar  seperti Google Images , Yahoo , dan lain-lain masih  menggunakan metode berbasis teks atau text-based search yaitu mengembalikan citra yang sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan [1]. Dengan kompleksitas informasi  yang  dimiliki  oleh  suatu  citra user tidak  berharap mendapatkan  kecocokkan  dengan  pasti  antara queri atau  kata kunci  yang  dimasukkan  dan  citra  yang  akan  ditampilkan kembali  dari database .  Untuk  itu  teknik  pencarian  gambar berbasis  teks  ini  belum  sepenuhnya  efektif  karena  nama  dari sebuah file tidak dapat merepresentasikan isinya. Oleh karena itu diperlukan pemilihan kata kunci yang benar-benar tepat agar hasil  yang  diinginkan  dapat  ditampilkan.  Untuk  mengatasi
masalah  tersebut  diperlukan  pendekatan  alternatif.  Penelitian tentang image retrieval sudah banyak dilakukan. Salah satunya yang  sedang  populer  adalah  menggunakan queri berupa  citra hasil jepretan kamera. Dengan metode seperti itu membutuhkan kompleksitas waktu dan komputasi yang besar.
Content  Based  Image  Retrieval (CBIR)  bertujuan  untuk mempermudah dan mempercepat pencarian informasi bersarkan  pada  informasi  citra  dari  citra  yang  mirip  dengan kriteria tertentu yang diinginkan dari sekumpulan image yang ada.  Karekteristik  yang  dihasilkan  berupa  bentuk,  warna, tekstur dan lain-lain sesuai dengan citra yang diinginkan. Salah satu perkembangan Content Based Image Retrieval yaitu Sketch Based Image Retrieval . Dengan Sketch Based Image Retrieval (SBIR) user dapat menggambarkan obyek pada area yang telah disediakan  lalu  sistem  akan  mencocokkan  sketsa  dengan database .  Penggunaan queri dengan  sketsa  ini  dapat  sangat berguna  dan  efisien  pada  kehidupan  sehari-hari,  karena user dapat  mengingat  kembali  suatu  obyek  dengan  bantuan  sketsa dari obyek tersebut. Teknologi SBIR dapat berguna diberbagai bidang  seperti  mengidentifikasi  pelaku  kejahatan  dari  sketsa wajahnya, mengidentifikasi bentuk tato, grafiti, lukisan dan lain sebagiannya. Image retrieval dengan  sketsa  ini  penelitiannya masih  jarang  dilakukan  dari  pada  metode  CBIR  yang  telah memiliki  variasi deskriptor untuk  mendapatkan  fitur  [2]. Ada beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  yaitu menggunakan Query  by  Visual  Example (QVE)  yang menggunakan edge  map sebagai  sketsa  citra  dan  citra  tes dipetakan  dalam  representasi  yang  abstrak.  Proses  ini membutuhkan  dana  yang  banyak  dan  masih  belum  didukung oleh  banyak software [3].  Metode  yang  lain  yaitu  dengan melakukan  pendekatan  dari  bentuk  citra.  Pendekatan  tersebut ternyata  memberikan  hasil  yang  bagus [4]  dengan menggabungkan  metode Histogram of Oriented Gradient dan Hierarchical  Centroid [5].  Dengan  banyaknya  kegunaan  dari teknik  SBIR  ini  maka  topik  tugas  akhir  ini  akan  menerapkan teknik tersebut dengan metode Histogram of Oriented Gradient dan Hierarchical Centroid .
Oleh karena itu untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, pada tugas akhir ini akan dimplementasikan metode kombinasi Histogram  of  Oriented  Gradients dan Hierarchical  Centroid (HOG-HC).  Teknik  yang  dilakukan  yaitu  melakukan preprocessing dengan cara membuat citra menjadi hitam putih lalu mendeteksi bagian tepi dari citra. Setelah didapatkan citra hasil preprocessing lalu dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode HOG-HC dan selanjutnya menghitung jarak kedekatan
Implementasi Metode Kombinasi Histogram Of Oriented Gradients Dan Hierarchical Centroid

## Untuk Sketch Based Image Retrieval
Atika Faradina Randa, Nanik Suciati, Dini Adni Navastara Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : nanik@if.its.ac.id
P
menggunakan euclidean  distance dan  mengembalikkan  citra yang jaraknya terdekat.

## II. METODE

## A. Histogram of Oriented Gradients (HOG)
Dari berbagai penelitian menunjukkan bahwa metode HOG cocok  dijadikan deskriptor untuk  pencarian  gambar  berbasis sketsa  [6].  Metode  HOG  banyak  digunakan  pada computer vision .  HOG  adalah deskriptor berbasis window yang mendeteksi  pada  titik interest .  Metode  ini  menghitung  nilai gradien  dalam  daerah  tertentu  pada  suatu  citra.  Setiap  citra memiliki karakteristik yang ditunjukkan oleh distribusi gradien yang  diperoleh  dengan  membagi  citra  ke  dalam  daerah  kecil yang disebut cell . Tiap cell disusun dari sebuah histogram dari sebuah gradien. Kombinasi dari histogram ini dijadikan sebagai deskriptor yang  mewakili  sebuah  obyek  [7].  Diagram  alir algoritma HOG dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Algoritma Histogram of Oriented Gradients
Dari  Gambar  1,  tahap  awal  dari  metode  HOG  adalah menghitung nilai gradien citra dihitung menggunakan (1).
|𝐺| =   √𝐼 𝑥 2 + 𝐼 𝑦 2 (1)
Dimana I adalah  citra graylevel.  I x merupakan  matrik terhadap sumbu- x dan I y merupakan matrik terhadap sumbu-y. I x dan I y dapat dihitung dengan (2).
𝐼 𝑥 = 𝐼 ∗ 𝐷 𝑥 , 𝐼 𝑦 = 𝐼 ∗ 𝐷 𝑦 (2)
D x adalah mask [−1  0  1] , sedangkan D y adalah mask [ −1 0 1 ]
masing-masing  dihitung  dengan  cara  konvolusi.  Kemudian gradien ditransformasi ke dalam kordinat sumbu dengan sudut diantara 0 sampai 180 0 yang disebut orientasi gradien. Orientasi gradien (θ) dapat dihitung dengan (3).
𝜃 = arctan ( 𝐼𝑥 𝐼𝑦 ) (3)
Tahap selanjutnya adalah melakukan perhitungan histogram dari orientasi gradien tiap cell. Setiap piksel dalam sebuah cell mempunyai  nilai histogram sendiri-sendiri  berdasarkan  nilai yang  dihasilkan  dalam  perhitungan  gradien  yang  kemudian dilakukan normalisasi pada setiap blok. Cell memiliki ukuran
8x8 piksel pada sebuah citra. Sedangkan blok memiliki ukuran 2x2 cell . Ilustrasi ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Cell yang menyusun sebuah blok
Nilai  normalisasi  fitur  blok  didapat  dari  (4).  Fitur  blok dinormalisasi  untuk  mengurangi  efek  perubahan  kecerahan obyek pada satu blok. Variabel b merupakan nilai blok fitur dan variabel e merupakan bilangan positif yang bernilai kecil untuk mencegah pembagian dengan 0.
𝑏 = 𝑏 √𝑏2+𝑒 (4)
Nilai normalisasi tiap blok digabungkan menjadi satu vektor menjadi  fitur  vektor  HOG.  Kemudian  fitur  vektor  HOG dilakukan  normalisasi.  Normalisasi  dilakukan  melalui  (5). Variabel h merupakan  nilai  fitur  HOG  dan  variabel e merupakan bilangan positif yang bernilai kecil untuk mencegah pembagian dengan 0.
ℎ = ℎ √||ℎ||2+𝑒 (5)

## B. Hierarchical centroid
Metode Hierarchical Centroid adalah deskriptor sederhana dengan  mendapatkan  pusat  massa  dari  suatu  obyek.  Pusat massa  pada  bentuk  sederhana  seperti  persegi,  lingkaran,  dan segitiga mudah didapatkan dan sederhana untuk menghitungnya. Namun, untuk mendapatkan pusat massa pada bentuk  yang  tidak  beraturan  sulit  didapatkan  dan  perhitungan lokasinya  sulit.  Oleh  karena  itu,  untuk  mendapatkan  pusat massanya  dilakuakn  dengan  menghitung  jarak  rata-rata  di setiap  arah  dan  menyatakan  proporsi  dari  total  luas  obyek. Setiap  titik  pada  perubahan  ukuran  bentuk  dikenal  sebagai moment [5]. Gambar 3 menunjukkan centroid dari area citra dimana f(x) dan  g(x)  berbentuk  kurva.  Untuk  menghitung  nilai  pusat massanya pertama-tama hitung luas bidang dari obyek dihitung menggunakan (6).
𝐴 =   ∫ [𝑓(𝑥) − 𝑔(𝑥)]𝑑𝑥 𝑏 𝑎 (6)
Gambar 3. Centroid pada suatu bidang
Variabel A merupakan  luas  bidang  pada  obyek.  Sedangkan variabel a merupakan batas minimal dari obyek pada sumbu- x dan  variabel b merupakan  batas  maksimal  dari  obyek  pada sumbu- x .  Nilai a dan b diilustrasikan  pada  Gambar  3.  Nilai centroid dari suatu obyek dapat direpresentasikan sebagai x dan y diperoleh dari (7).
𝑥 = 1 𝐴 ∫ [𝑥 (𝑓(𝑥) − 𝑔(𝑥))]𝑑𝑥 𝑏 𝑎 𝑦 = 1 𝐴 ∫ 1 2 [𝑥 (𝑓(𝑥) 2 − 𝑔(𝑥) 2 )]𝑑𝑥 𝑏 𝑎
(7)

## III. SKETCH BASED IMAGE RETRIEVAL
A. Desain Sistem
Pada  bagian  ini  merupakan  desain  sistem  dari  pencarian gambar berbasis sketsa. Input berupa sketsa gambar yang akan dicari  kemiripannya  dengan  gambar  yang  ada  dalam dataset . Gambar  yang  ada  pada dataset terdiri  dari  10  kelas  gambar yaitu,  bintang  laut,  menara  Big  Ben,  menara  Burj  Al-arab, sepeda,  London  Eye,  gerbang  Arc  de  Triomphe,  Piramida Mesir,  gedung  Sydney  Opera,  jembatan  Sydney,  pantai. Gambar  pada dataset dan  gambar  sketsa  dilakukan preprosessing untuk  mencari  tepi  gambar  dan  menjadikan gambar menjadi gambar binary . Metode yang digunakan pada tahap preprocessing adalah  metode Sobel ,  ditunjukkan  pada gambar 4.
(a) (b) Gambar 4. Hasil Preprocessing (a) Citra RGB (b) citra yang telah dideteksi tepi dengan Sobel
Kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur  dan  diukur  jarak kedekatannya lalu ditampilkan gambar yang jarak kedekatannya  paling  kecil.  Ekstraksi  fitur  yang  digunakan adalah Histogram  of  Oriented Gradient (HOG)  dan Hierarchical  Centroid .  Kedua  ekstraksi  fitur  ini  berdasarkan pada  bentuk  gambar.  Metode  HOG  merupakan  fitur  untuk mencari orientasi dari gambar, sedangkan metode Hierarchical Centroid mencari nilai centroid secara hierarki. Ekstraksi fitur dilakukan pada dataset gambar dan gambar sketsa. Selanjutnya
dilakukan  pengukuran  jarak  kedekatan  antara dataset gambar dan  gambar  sketsa  menggunakan euclidean  distance .  Setelah itu  dilakukan  pengurutan  secara ascending .  Hasil  akhir  dari program  ini  adalah  menampilkan  sejumlah  gambar  yang memiliki  nilai similarity kecil.  Diagram  alir  proses  ini ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Diagram Alir Sistem
Pada  Gambar  5,  ukuran  gambar  dari data testing dan  data training adalah 134 x 100 piksel. Untuk metode HOG ukuran cell yang  digunakan  adalah  8x8  piksel  dan  blok  2x2 cell . Ukuran bin histogram berjumlah  9  dalam  sudul  180  derajat. Penentuan nilai histogram dilakukan dengan melakukan voting terhadap  masing-masing cell pada  citra. Voting dilakukan dengan metode bi-linear inerpolation di mana nilai yang saling overlapping akan  dilakukan  normalisasi.  Untuk  metode Hierarchical Centroid langkah dalam melakukan ekstraksi fitur dengan Hierarchical Centroid adalah yang pertama citra input berupa citra hitam putih dihitung luas area yang digunakan pada perhitungan centroid ,  kemudian  hitung  nilai centroid pada sumbu  x.  Setelah  itu  citra  dibagi  menjadi  citra  sebelah  kanan dan  citra  sebelah  kiri  lakukan  rekursif  untuk  mencari  nilai centroid . Rekursif berhenti jika telah mencapai kedalaman yang telah ditentukan. Setelah mendapatkan titik-titik centroid yang merupakan  fitur  dari Hierarchical  Centroid ,  kemudian  fitur dilakukan  normalisasi  untuk  menghilangkan  nilai  yang  lebih dominan.
B. Data Training
Data trainining merupakan  kumpulan  gambar  yang digunakan untuk melatih sistem agar dapat mengeluarkan hasil yang  sesuai.  Gambar  data training didapat  dari Centre  for Vision,  Speech  and  Signal  Processing ,  University  of  Surrey,
United Kingdom [8] yang terdiri dari 1000 gambar dari 10 kelas yang  berbeda.  Setiap  kelasnya  terdiri  dari  100  gambar. Kesepuluh kelas yaitu , bintang laut, menara Big Ben, menara Burj Al-arab, sepeda, London Eye, gerbang Arc de Triomphe, Piramida  Mesir,  gedung  Sydney  Opera,  jembatan  Sydney, pantai. Contoh data training ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Contoh gambar data training
C. Data Testing
Data testing merupakan kumpulan gambar yang digunakan untuk melakukan pengujian terhadap sistem. Data testing yang digunakan berjumlah 30 gambar dari 10 kelas. Masing-masing kelas terdiri dari 3 gambar. Data testing didapat dari hasil sketsa gambar secara manual. Contoh gambar data testing ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Contoh gambar data testing

## IV. HASIL DAN EVALUASI

## A. Pengujian dengan berbagai kedalaman centroid
Pada  pengujian  melakukan  perhitungan  nilai  performa dengan  metode Histogram  of  Oriented  Gradients dan Hierarchical Centroid dengan kedalaman hierarki 2, 3, 4, 5, dan 6.  Performa  yang  dihitung  adalah  nilai Average  Normalized Modified  Retrieval  Rank (ANMRR),  nilai  presisi, recall dan nilai akurasi. Setiap kedalaman diuji pada 30 queri data testing . Perhitungan nilai ANMRR dilakukan dengan langkah sebagai
berikut  [9].  Langkah  pertama  mencari  nilai  rata-rata ranking dari banyaknya queri dapat dicari dari (8).
𝐴𝑉𝑅(𝑞) = ∑ 𝑅𝑎𝑛𝑘(𝑘) 𝑁𝐺(𝑞) 𝑁𝐺(𝑘) 𝑘=1 (8)
Di mana variabel AVR merupakan nilai rata-rata rangking pada queri ke- q,  NG(q) adalah  jumlah ground  thruth gambar  pada queri ke- q. Jika  citra  yang  ditampilkan  terdapat  pada K yang pertama  maka Rank(k) = R ,  jika  tidak Rank(k) = 1,25*K . Variabel R adalah rangking citra  pada K pertama  yang ditampilkan. K adalah top-rangking yang ditampilkan. Di mana nilai K dapat diperoleh dari (9).
𝐾(𝑞) = min {𝑋 ∗ 𝑁𝐺(𝑞), 𝑋 ∗ 𝐺𝑀𝑇} (9)
Jika NG(q) >  50  maka X  =  2 jika  lebih  dari  50  maka X  =  4 . Parameter X didefinisikan oleh MPEG-7. GMT merupakan nilai maksimum ground truth untuk semua queri didalam dataset . Kemudian  mencari  nilai modified  retrieval  rank (MRR(q)), diperoleh dari (10).
𝑀𝑅𝑅(𝑞) = 𝐴𝑉𝑅(𝑞) − 0.5  × (1 + 𝑁𝐺(𝑞)) (10)
Melakukan normalisasi pada ranking retrieval (NMRR(q)) agar data tidak ada yang dominan. Normalisasi didapat dari (11).
𝑁𝑀𝑅𝑅(𝑞) = 𝑀𝑅𝑅(𝑞) 1.25×𝐾−0.5×(1+𝑁𝐺(𝑞)) (11)
Langkah  terakhir  dihitung  nilai  rata-rata  dari  normalisasi semua queri atau nilai ANMRR . Dihitung dengan (12).
𝐴𝑁𝑀𝑅𝑅 = 1 𝑄 ∑ 𝑁𝑀𝑅𝑅(𝑞) 𝑄 𝑞=1 (12)
Q adalah  banyaknya queri yang  diujikan.  Nilai NMRR dan ANMRR memiliki rentang nilai di antara [0,1], di mana semakin kecil  nilai NMRR dan ANMRR berarti  performa  dari  metode tersebut lebih bagus.
Tabel 1. Nilai ANMRR pada kedalaman yang berbeda Kedalaman Centroid Nilai ANMRR 2 0,474 3 0,352 4 0,374 5 0,412 6 0,439
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1 menunjukkan  bahwa  pada  kedalaman  3  menghasilkan  nilai ANMRR  yang  paling  baik  yaitu  0,352.  Sedangkan  pada kedalaman  2  menghasilkan  nilai  ANMRR  0,474.  Pada kedalaman  4  menghasilkan  nilai  0,374,  pada  kedalaman  5 menghasilkan nilai 0,412 dan pada kedalaman 6 menghasilkan nilai  0,439.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  letak centroid yang paling  baik  ada  pada  kedalaman  3.  Sehingga  semakin  tinggi kedalamannya letak centroid nya semakin tidak akurat, banyak letak centroid- nya yang melebihi dari gambar obyek. Sehingga pada kedalaman 3 menampilkan letak centroid yang lebih bak dari pada kedalaman yang lain.
Perhitungan performa presisi, recall , dan akurasi didapat dari tabel confussion matrix yang  terbentuk  [10].  Nilai  presisi, recall , dan akurasi dapat dihitung dari (13), (14) dan (15).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (13) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (14) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (15)
Nilai TP, TN, F P dan FN didapat dari tabel confussion matrix yang merupakan True Positive, True Negative, False Positive, dan False Negative.
Tabel 2.
Nilai presisi, recall , dan akurasi pada kedalaman yang berbeda Kedalaman Presisi Recall Akurasi 2 0,731 0,731 0,939 3 0,785 0,785 0,957 4 0,779 0,779 0,956 5 0,762 0,762 0,952 6 0,756 0,756 0,951
Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  nilai  presisi, recall dan akurasi  yang paling tinggi terdapat pada kedalaman 3 sebesar 0,785 untuk presisi dan recall serta 0,957 untuk akurasi. Nilai presisi dan recall sama karena jumlah gambar yang ditampilkan ada  100  gambar  dan  jumlah  gambar  setiap  kelas  ada  100 gambar.  Untuk  rincian  nilai  presisi, recall dan  akurasi  pada masing-masing queri ditampilkan  pada  lampiran  halaman  73. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  presisi, recall dan  akurasi sebanding  dengan  nilai  ANMRR.  Semakin  bagus  nilai ANMRR  maka  nilai  presisi, recall dan  akurasi  juga  akan semakin bagus.

## B. Perbandingan dengan metode lain
Perbandingan  dengan  metode  lain  dilakukan  dengan  cara melakukan  perhitungan  nilai Average  Normalized  Modified Retrieval Rank (ANMRR) dan perhitungan nilai presisi, recall dan  akurasi  dengan  metode Histogram  of  Oriented  Gradients dan Hierarchical  Centroid ,  metode Histogram  of  Oriented Gradients, metode Region properties , dan Edge of Histogram Descriptor .  Uji  coba  ini  dilakukan  untuk  membandingkan apakah metode HOGHC lebih baik dari metode lainnya. Tabel 3 dan Tabel 4 menampilkan nilai performa dari masing-masing metode.
Tabel 3. Nilai ANMRR pada masing-masing metode Metode Nilai ANMRR EHD 0,88 HOG 0,45 RP 0,92 HC 0,74 HOGHC 0,35 Tabel 4.
Nilai presisi, recall , dan akurasi pada masing-masing metode
Metode Presisi Recall Akurasi EHD 0,32 0,32 0,43 HOG 0,69 0,69 0,81 RP 0,29 0,29 0,36
HC 0,41 0,41 0,52 HOGHC 0,78 0,78 0,96
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  nilai  ANMRR  paling  kecil terdapat  pada  metode  kombinasi Histogram  of  Oriented Gradient dan Hierarchical  Centroid sebesar  0.52.  Sedangkan pada  metode Edge  of  Histogram  Descriptor nilai  ANMRR sebesar  0.88,  pada  metode Histogram  of  Oriented  Gradients sebesar  0.58, Region  Properties sebesar  0.92  dan  metode Hierarchical  Centroid sebesar  0,74.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  menggunakan  metode  HOGHC  dapat  menghasilkan perankingan  lebih  baik  dari  metode  lain  yang  umumnya digunakan  pada  permasalahan Sketch  Based  Image  Retrieval. Sedangkan pada Tabel 4 terlihat bahwa nilai presisi, recall , dan akurasi  tertinggi  terdapat  pada  metode  HOGHC,  sehingga HOGHC  lebih  baik  digunakan  dalam  pencarian  gambar berbasis sketsa dari pada metode-metode yang lainnya seperti Histogram  of  Oriented  Gradient,  Edge  of  Histogram Descriptor,  Region  Properties,  dan  Hierarchical  Centroid. Gambar 8 menampilkan keluaran dari program.

## Gambar 8. Hasil keluaran program

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  berdasarkan  hasil  uji  coba pencarian  gambar  dengan  metode  kombinasi Histogram  of Oriented Gradients dan Hierarchical Centroid adalah dengan implementasi preprocessing menggunakan  metode Sobel menghasilkan hasil yang kurang bagus karena ada bagian tepi yang  tidak  terdeteksi  sebagai  tepi  dan  masih  terdapat noise sehingga mengganggu dalam proses ekstraksi fitur. Hal tersebut terjadi  khususnya  pada  gambar  data training .  Sedangkan implementasi  metode  kombinasi Histogram  of  Oriented Gradient dan Hierarchical Centroid dapat digunakan  sebagai metode  dalam  pencarian  gambar  berbasis  sketsa.  Kedalaman nilai centroid yang  baik  digunakan  yang  menghasilkan  nilai ANMRR,  presisi, recall dan  akurasi  yang  terbaik  ada  pada kedalaman  3.  Nilai  ANMRR  pada  kedalaman  3  sebesar  0,35. Sedangkan rata-rata nilai presisi dan recall sebesar 0,78. Serta nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  0,96.  Metode  kombinasi Histogram  of  Oriented  Gradients dan Hierarchical  Centroid menghasilkan nilai ANMRR, presisi, recall , dan akurasi lebih baik  dari  pada  metode  lainnya  yang  diuji  seperti  metode Histogram of Oriented Gradients , Hierarchical Centroid , Edge Histogram Descriptor dan Region Properties .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  M.  Saavedra  dan  B.Bustos,  “An  improved histogram of  edge  local orientations  for  sketch-based image retrieval,” Pattern Rocognition, pp. 432-441, 2010.
[2] J.  P.  Eakins,  “Trademark image retrieval,”  dalam S.W.  Lew  (Ed), Principle of visual Information Retrieval , New York, Springer, 2001, pp. 319-354.
[3] T. Kato, T. Kurita, N. Otsu dan K. Hirata, “A sketch retrieval method for full color image database -query by visual example,” dalam Proc. of the 11th  IAPR  International  Conf  on  Computer  Vision  and  Applications , 1992.
[4] A.  K.  Jain  dan  A.  Vailaya,  “A  case  study  with  trademark image database s,” Pattern recognition, vol. 31, no. 9, pp. 1369-1390, 1998.
[5] N. M. Asiri, N. AlHumaidi dan N. AIOsaim, “Combination of Histogram of Oriented Combination of Histogram of Oriented Sketch-Based Image Retrieval,” 2015.
[6] R. Hu, M. Barnard, and J. P. Collomosse, "Gradient field descriptor for sketch based retrieval and localization," in ICIP, 20 I 0, pp. 1025-1028.
[7] N. Dalal dan B. Triggs, “ Histogram s  of  Oriented  Gradients  for  Human Detection,” dalam one-Alps, 655 avenue de l'Europe , Montbonnot 38334, France, 2005.
[8] R. Hu dan J. Collomosse, “A Performance Evaluation of Gradient Field HOG  Descritpor  for  Sketch  Based Image Retrieval,” Computer  Vision and Image Understanding (CVIU), 2013.
[9] MPEG-7,  “Subjective  Evaluationof  the  MPEG-7  Retrieval  Accuracy Measure (ANMRR),” 2000.
[10] J.  R.  Taylor,  “An  Introduction  to  Error  Analysis:  The  Study  of Uncertainties  in  Physical  Measurements,”  dalam University  Science Books , 1999, pp. 128-129.