## RANCANG BANGUN PENGENALAN CITRA BUNGA BERDASARKAN BENTUK TEPI BUNGA MENGGUNAKAN METODE EUCLIDIAN DISTANCE
Rina Dewi Indah Sari 1 , Yuliana Melita 2
1 .. STMIK  ASIA Malang, 2 .. iSTTS e-mail: rideinsar30@yahoo.com , ymp@stts.edu

## ABSTRAKSI
Pendidikan  pada  anak-anak  diusia  dini  atau  taman  kanak-kanak  (TK)  sangatlah dibutuhkan karena merupakan  tahap  awal  untuk  pengenalan  alam  sekitar.  Metode pengajaran  yang  sering  dilakukan  oleh guru-guru TK masih menggunakan cara yang manual misalnya dengan tanya jawab, bercerita dan diskusi.
Sehingga  daya  ingat  anak  untuk  mengenali  alam  sekitar  kurang  dan  sering  lupa, kelemahan  lainnya  anak-anak  cepat  bosan  dengan  cara  mengajar  yang  manual. Dibuatlah    aplikasi    bertujuan    untuk    mengenali    jenis    bunga.    Ciri    yang    digunakan dalam    proses  pengenalan    bunga    adalah    bentuk    dari    tepi    bunga.    Selanjutnya dilakukan  pengolahan  gambar  meliputi proses grayscale , thersholding ,   dan   deteksi tepi.      Dan Feature   vector yang      dihasilkan      dari      proses preprocessing akan disimpan      dalam database .      Pada      tahap      testing      merupakan      tahap      pengguna memberikan input ke  dalam  program  berupa query  image .  Pada  tahap  ini query image juga    akan  diekstraksi  ciri-cirinya  untuk  menghasilkan feature vector . Feature vector yang  diperoleh  pada  tahap  testing  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  yang terdapat  di  dalam  data  base  dengan  menggunakan  metode Euclidean Distance .  Prinsip utama  dalam  metode Euclidean  Distance ,  jarak  yang  memiliki  nilai  terdekat  dengan query image akan ditampilkan sebagai hasil dari proses pencarian.
Dari    hasil      penelitian    ini    diperoleh    hasil    uji    coba      yang    diketahui    tingkat keberhasilannya sebesar  83,3%  dari  12  gambar  uji  yang  dikenali  hanya  10  gambar saja.  Yang  menyebabkan  gambar tidak berhasil dikenali ada banyak faktor. Antara lain range bobot antara gambar satu dengan yang lain yang  sempit.  Selain  itu  juga  hampir samanya  bentuk  dari  gambar  sehingga  memiliki  nilai  yang  hamper sama, sehingga sistem kurang bisa mengenali gambar dengan tepat.
Kata Kunci: Grayscale, Thersholding, Deteksi Tepi , Euclidian Distance.

## ABSTRACT
Education at an early age children or kindergarten (TK) is needed as an initial stage for the introduction of the natural surroundings. The method of teaching is often done by the  kindergarten  teachers  still  use  the  manual  as  a  way  to  question  and  answer, storytelling and discussion.
So the child to recognize the memory of nature around less and often forgotten, other disadvantages  children  get  bored  with  the  way  of  teaching  manual.  Made  application aims  to  identify  types  of  flowers.  Characteristics  that  are  used  in  the  process  of recognition of interest is the shape of the edge of interest. Further processing includes the  grayscale  image,  thersholding,  and  edge  detection.  And  feature  vector  generated from the process will be stored in a database preprocessing. In the testing stage is the stage of the user to provide input into the program in the form of the query image. At this  stage  the  query  image  will  also  be  extracted  characteristics  to  produce  a  feature vector.  Feature  vector  obtained  at  the  stage  of  testing  and  then  compared  with  the
values contained in the data base using the Euclidean Distance. The main principle of the method  of  Euclidean  Distance,  distance  has  a  value  closest  to  the  query  image  is displayed as a result of the search process.
From  the  results  of  this  study  were  obtained  test  results  were  known  success  rate  of 83.3%  of  12  test  images  that  are  recognized  only  10  pictures  alone. Which  causes  the image to no avail recognize there are many factors. Among other weights range between one image with another narrow. In addition, almost the shape of the picture with her so it  has  almost  the  same  value,  so  the  system  is  less  able  to  recognize  the  image appropriately.
Keywords: Grayscale, Thersholding, edge detection, Euclidian Distance .

## PENDAHULUAN
Pendidikan pada anak-anak di usia dini  atau  taman  kanak-kanak  (TK) sangatlah dibutuhkan karena merupakan  tahap  awal  untuk  mengenal alam  sekitar.  Metode  pengajaran  yang sering  dilakukan  oleh  guru-guru  TK masih  menggunakan  cara  yang  manual misalnya  dengan  tanya  jawab,  bercerita dan diskusi.
Sehingga  daya  ingat  anak  untuk mengenali  alam  sekitar  kurang  dan sering  lupa,  kelemahan  lainnya  anak- anak  cepat  bosan  dengan  cara  belajar yang manual.
Dengan demikian perlu penerapan system komputerisasi
dalam pembelajaran  untuk  pengenalan  alam sekitar  contohnya  pengenalan  jenis bunga. Yang bertujuan mempermudahkan  daya  ingat  anak untuk  mengetahui    jenis-jenis  bunga berdasarkan  bentuk  tepi  bunga.  Dan anak-anak  tidak  akan  bosan  dengan metode pembelajaran multimedia menggunakan  system  yang  sudah terkomputerisasi.  Karena  merupakan sesuatu  hal  yang  baru,  sehingga  rasa ingin tahu anak-anak semakin besar dan daya  ingatnya  tinggi.  Perkembangan dunia  pengolahan  citra  pola  saat  ini sangat  pesat  terutama image  procesing sehingga  dapat  diaplikasikan  dalam berbagai  bidang  teknologi  diantaranya bidang  keamanan,  kesehatan,  hiburan, militer, ilmu pengetahuan dan teknologi, industri  baik  berskala  besar  dan  kecil,
robotika, pertanian dan lain sebagainya. Salah satu contoh dalam mengaplikasikan teknologi image processing dibidang  ilmu  pengetahuan dan teknologi yang menyangkut pencarian  pada  citra  bunga  yang menggunakan  proses image  processing sebagai pengenalnya.

## KAJIAN TEORI
1.   Pengertian Bunga Bunga atau kembang adalah struktur  reproduksi  seksual  pada tumbuhan berbunga ( divisio magnoliophyta atau angiospermae , ”tumbunan  berbiji  tertutup”) (Ajie. 2010).
Pada bunga terdapat organ reproduksi  (benang  sari  dan  putik). Bunga  secara  sehari-hari  juga  dipakai untuk  menyebut  struktur  yang  secara botani  disebut  sebagai  bunga  majemuk atau inflorescence .  Bunga  majemuk adalah  kumpulan  bunga-bunga  yang terkumpul  dalam  satu  karangan.  Dalam konteks  ini,  satuan  bunga  yang menyusun  bunga  majemuk  disebut floret 2.  Pengolahan Citra
Pengolahan Citra merupakan    proses pengolahan    dan    analisis    citra    yang banyak melibatkan  persepsi visual Basuki, 2005). Proses    ini    mempunyai ciri    data    masukan    dan  informasi keluaran  yang  berbentuk  citra.  Istilah pengolahancitra digital secara umum definisikan        sebagai        pemrosesan citra    dua dimensi  dengan  komputer. Dalam    definisi    yang  lebih          luas,
pengolahan          citra          digital          juga mencakup    semua    data    dua    dimensi. Meskipun sebuah  citra  kaya  informasi, namun  seringkali citra     yang     dimiliki mengalami          penurunan  intensitas mutu,      misalnya      mengandung      cacat atau   derau   ( noise ),   warnanya   terlalu kontras atau  kabur  tentu  citra  seperti ini    akan    sulit    di  representasikan sehingga   informasi   yang   ada menjadi berkurang.  Agar  citra  yang  mengalami ganguan    mudah    direpresentasikan maka      citra  tersebut    perlu dimanipulasi    menjadi    citra    lain  yang kualitasnya lebih baik.
Umumnya          operasi-operasi pengolahan  citra  diterapkan  pada  citra apabila:
a.      Perbaikan        atau        memodifikasi citra        perlu  dilakukan          untuk meningkatkan          kualitas penampakan            atau            untuk menonjolkan  beberapa    aspek informasi    yang    terkandung  di dalam citra.
b.  Elemen    didalam    citra    perlu dikelompokkan,  dicocokkan  dan diukur.
c.   Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain.

## 3.    Pembentukan Citra
Citra    ada    dua    macam   yaitu    citra kontinu dan  citra  diskrit.  Citra  kontinu dihasilkan    dari  sistem        optik        yang menerima        sinyal        analog,  misalnya mata   manusia   dan   kamera analog . Citra       diskrit       dihasilkan       melalui proses  digitalisasi  sehingga  mampu menghasilkan  citra  diskrit,      misalnya kamera   digital   dan scanner (Basuki, 2005). Citra  diskrit  disebut  juga  citra digital.      Komputer      digital      yang umum      dipakai  saat  ini  hanya  dapat mengolah citra digital.
Citra  digital            mengandung sejumlah  elemen-elemen        dasar. Elemen-elemen        dasar  dalam pengolahan citra adalah: 1. Kecerahan ( brightness ) 2. Kontras ( contrast ) 3. Kontur ( contour ) 4. Warna ( colour ) 5. Bentuk ( shape ) 6. Tekstur ( texture ).
4. Image Processing Image    processing adalah    suatu metode  yang          digunakan          untuk mengolah          gambar  sehingga menghasilkan  gambar  lain  yang  sesuai dengan  keinginan .  (Putra.  2010) Pengambilan gambar biasanya dilakukan  dengan  kamera  video  digital atau  alat  lain  yang  biasanya  digunakan untuk  mentransfer  gambar  ( scanner , kamera digital).
Konsep Dasar Image Processing Citra    atau image adalah    angka ( image  is just   a   number ),      dari      segi estetika,      citra      atau  gambar    adalah kumpulan    warna    yang    bisa  terlihat indah, memiliki pola, berbentuk abstrak dan      lain      sebagainya.      Citra      dapat berupa   foto udara,  penampang  lintang ( cross    section )    dari  suatu  benda, gambar wajah, hasil tomografi otak  dan lain sebagainya. (Mulyanto. 2009)
a.     Citra Grayscale Dalam    komputasi,    suatu    citra digital grayscale atau grayscale adalah  suatu citra  dimana    nilai    dari    setiap    piksel merupakan  sampel  tunggal.  Citra  yang ditampilkan  dari  citra  jenis    ini    terdiri atas    warna    abu-abu,    bervariasi  pada warna    hitam    pada    bagian    yang intensitas  terlemah    dan    warna    putih pada  intensitas terkuat.

## Gambar 1. Grayscale Level
(Mulyanto, 2009)
Berikut  adalah  contoh  gambar perubahan citra grayscale :
Gambar 2. Perubahan Citra RGB ke Grayscale (Mulyanto. 2009)
b. Thresholding
Thresholding adalah    proses mengubah  citra      berderajat      keabuan menjadi   citra   biner atau  hitam  putih
sehingga  dapat  diketahui daerah  mana yang  termasuk  obyek  dan background dari    citra    secara    jelas.    Citra    hasil thresholding biasanya      digunakan lebih   lanjut untuk  proses  pengenalan obyek  serta  ekstraksi fitur.
Berikut    dalah    contoh    gambar perubahan citra thresholding.
Gambar 3. Citra RGB ke Citra hresholding (Mulyanto, 2009)
Metode thresholding secara  umum dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Thresholding global sebuah threshold (batas  ambang)  global  T,  yang berlaku  untuk  seluruh  bagian  pada citra.
2. Thresholding  adaptif  Thresholding dilakukan dengan  membagi  citra menggunakan      beberapa      sub citra.   Lalu pada   setiap   sub   citra, segmentasi      dilakukan  dengan menggunakan
threshold yang berbeda.
c.   Deteksi Tepi
Deteksi  tepi  ( Edge  Detection )  pada suatu  citra        adalah        operasi        yang dijalankan        untuk  mendeteksi    garis tepi    ( edges )    yang    membatasi  dua wilayah        citra        homogen        yang memiliki  tingkat      kecerahan      yang berbeda (Herdiyeni, 2009). Tujuannya adalah :
1.   Untuk    menandai    bagian    yang menjadi  detail citra.
2.    Untuk      memperbaiki      detail      dari citra      yang  kabur,  yang  terjadi karena error atau  adanya  efek  dari proses akuisisi citra .
3.  Mengubah  citra  2D  menjadi  bentuk kurva. Berikut  ini  adalah  gambar  hasil deteksi tepi.
Citra asli Hasil Deteksi tepi Gambar 2.4 Perubahan Citra Deteksi Tepi
(Mulyanto, 2009) Suatu    titik    (x,    y)    dikatakan sebagai  tepi ( edge )    dari    suatu    citra bila        titik        tersebut  mempunyai perbedaan        yang        tinggi        dengan tetangganya            dimana            intensitas kecerahan  berubah    secara    drastis. Macam-macam    metode  untuk  proses deteksi tepi ini, antara lain:
1.   Metode Robert
2.   Metode Prewitt
3.   Metode Sobel
Metode   yang   digunakan   untuk proses  deteksi      tepi      pada perancangan      sistem      adalah  metode Robert.
Metode Robert Metode    Robert    atau    operator Robert sering   disebut   juga   operator silang.      Gradien  Robert  dalam  arah-x dan  arah-y  dihitung  dengan  persamaan berikut,   ditunjukkan   pada   gambar 5:
R  (x , y)= f ( x+ 1, y+ 1)- f( x , y) R  ( x , y) = f ( x , y+ 1)- f( x+ 1, y)
Kernel    filter    yang    digunakan dalam metode Robert ini adalah:
Gambar 5. Operator Silang (Mulyanto, 2009)
5. Euclidean Distance Jarak Euclidean dapat    dianggap sebagai  jarak    yang    paling    pendek antar  dua  poin,  maka dari  itu  dalam tugas akhir  ini  digunakan  fungsi jarak Euclidean .      Perhitungan Euclidean pada  dasarnya    sama    halnya    dengan persamaan Pythagoras ketika
digunakan    di    dalam    dua  dimensi. Secara  matematis  dapat  dituliskan  di dalam persamaan berikut :
d    =    jarak    data    uji    terhadap tehadap  data sampel ke i xi= data sampel ke i i = indeks variable n = jumlah variable y = data uji

## PEMBAHASAN
1.    Deskripsi Sistem
Pada  subbab  ini  akan  membahas mengenai deskripsi sistem yang dikerjakan ada tugas  akhir  ini.  Tujuan dari    pembuatan    system  adalah  untuk melakukan  pengenalan  citra  bunga berdasarkan  bentuk  tepi  bunga.  Pada awalnya pengguna   memasukkan   data berupa      gambar.  Kemudian    pengguna diminta untuk melakukan preprosessing yaitu proses grayscale,thresholding dan deteksi  tepi.  Jika  semua  operasi  pada preprosesing telah    dikerjakan    dan diketahui    nilai    deteksi    tepi,    maka sistem  melakukan    proses    pencarian yang    akan  dicocokkan    dengan    data pada database . Setelah  dicocokkan  maka    akan ditampilkan maksimal  3 gambar  bunga yang    mendekati    gambar    inputan  dan citra  yang  digunakan  berformat    JPG. Analisis masalah  yang akan timbul dalam  nengklasifikasian    jenis    kayu adalah    tingkat  akurasi    pengenalan terhadap    citra    keabuan  berdasarkan tekstur yang akan dikenali.

## 2.  Desain Preprocessing
Proses                      ini                      dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  deteksi  tepi dari citra bunga.
Gambar 7 . Diagram Alir Proses Preprocessing
3.   Proses Grayscale Proses          menjadikan          citra berwarna menjadi grayscale merupakan proses  awal.  Pada  proses      ini      citra yang      masih      berwarna      akan  diubah menjadi citra abu-abu.
Gambar 8. Flowchart Proses Grayscale

## 4 .   Proses Thresholding
Gambar 9. Flowchart Proses Thesholding

## 5.Proses Deteksi Tepi
Proses        ini        dilakukan        setelah proses thresholding bertujuan    untuk membentuk  pola bunga.   Metode   yang digunakan      dalam      proses  diteksi  tepi ini metode Robert.
Flowchart  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini:
Gambar 10. Flowchart Proses Deteksi Tepi

## 6.   Deskripsi Perancangan Sistem
Menjelaskan        langkah-langkah dalam  perancangan    sistem    dari program    aplikasi  komputer        yang akan    dibangun.    Dengan perancangan system ini diharapkan program aplikasi yang      dibuat      akan      sesuai      dengan perancangannya.
a. Context Diagram
Gambar 11. Contex Diagram
b.     DFD Level 0 Untuk    DFD    Level    0    pada penelitian    ini  dapat  ditunjukkan  pada gambar 12
Gambar 12. DFD Level 0

## 7.    Implementasi  Dan  Pengujian Sistem
Sistem   ini   dirancang   dengan bahasa pemrograman visual basic 6.0 dan  memanfaatkan    matriks kookurensi  aras keabuan   untuk engambilan nilai fitur, ecludian distance untuk      mencari      jenis bunga.

## a.  Proses Grayscale
Merupakan      tahap      awal      dari pencarian  jenis    bunga    dengan metode ecludian distance , ditunjukkan pada gambar 13.
Gambar 13. Gambar di grayscale
Dari  gambar grayscale kemudian di thresholding. Ditunjukan pada ambar 14.
Gambar 14. Gambar Thresholding
Untuk  proses  yang  berikutnya dilakukan deteksi tepi dari bunga,ditunjukan pada gambar 15.
Gambar 15. Gambar Deteksi Tepi
b.   Proses Pengujian Merupakan        tujuan        dari penelitian    ini bagaimana dengan metode ecludian distance dapat      mengenali      jenis bunga.
Maka    dari    itu    perlu    dilakukan pengujian dari     perbandingan     data yang     sudah dilakukan       pelatihan.
Proses              untuk  mencari          nilai cirinya     sama dengan pelatihan perbedaannya.      Untuk      proses  dapat ditunjukan pada gambar 16.
Gambar 16. Uji Pencarian Jenis Bunga
c.      Pengujian  Performa  Sistem  Pada Nilai K Berikut    adalah    hasil    identifikasi citra bunga  yang  terdiri  dari  12  data sampel ditunjukkan pada tabel 1 Tabel
1. Pengujian Pada Data Latih

## PENUTUP
Dari  hasil  pembahasan  ini  dapat ditarik beberapa kesimpulan : a.      Untuk  mendapatkan  bentuk  tepi bunga  (pola  bunga) thresholding dan  Robert)    yang    akan menghasilkan    nilai    tepi  bunga untuk dilakukan proses pencarian.
b.     Pengambilan  dengan  tersimpan  di dalam database.
c.     Pada    pengenalan    jenis    bunga (bentuk    dari    pola  dengan  metode Robert.
d.    Pencarian  dengan  metode Euclidian
Distance adalah metode perbandingan    jarak    terdekat antara  gambar  inputan  dan  gambar yang  ada  di database dan menghasilkan    gambar    yang mendekati inputan.
e.      Pada  hasil    pengujian  diketahui
bahwa  untuk  pengenalan    bunga, bunga    yang    berhasil    dikenali sebanyak     10     gambar.     Tingkat keberhasilannya sebesar 51,8%.
Hasil  ini  belum  maksimal,  untuk meningkatkan hasil yang dicapai maka : a.    Disarankan      proses input      image bunga      ke  dalam      aplikasi dilakukan   secara   langsung melalui webcam agar      proses pengambilan  bentuk    bunga    dapat dilakukan   secara real time . b.      Kedepannya      diharapkan      aplikasi ini      dapat  bekerja      secara online , sehingga user dapat  melakukan pencarian secara real time .
c.  Diharapkan            kedepannya pengelompokan bunga lebih dari 10 jenis  bunga  dan  didalam  1  jenis bunga memiliki kategori-kategori.
d.  Diharapkan    kedepannya    bisa mengenali  mengenali    semua ukuran    gambar    tidak    hanya 120x120 pixel.
e.     Disarankan  proses    pengenalan obyek menggunakan  dua  metode sebagai  pembanding    untuk menentukan    hasil  identifikasi obyek.
f.   Disarankan    pengenalannya    tidak hanya  mengenali    yang    ada    di database saja,    tetapi  juga  bisa mengenali yang belum tersimpan di database .

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Ajie,  Subchan.  Analisis Deteksi Tepi Untuk  Mengidentifikasi  Pola  Bunga. Teknik Elektro Universitas Diponegoro, Semarang. 2010 2.  Atikapuri,  Deni.  “Image  retrieval menggunakan Segmentasi Warna”,PENS- ITS,Surabaya,2007. 3.  Basuki,      Ahmad,      Palandi,      dkk, Pengolahan  Citra  Menggunakan Visual Basic,  Graha Ilmu, 2005.
4.   Cushman  k.  Pulinine,  ph.d,”Dasar – dasar database relational”,  erlangga, 12februari 2004.
5.   Fathansyah.  “  Buku  fest  computer Basis
Data Informatika”,Bandung,1999. 6.   Gembong, Tjitrosoepomo. Morfologi Tumbuhan . Gajah  Mada
University,Yogyakarta. 2005 7.   Herdiyeni,    Yeni.    Pengolahan  Citra Digital . Andi, Yogyakarta. 2009
8.   Krisna      D.      Octovhiana,      Cepat Mahir Visual Basic 6.0, Jakarta, 2003
9.   Mulyanto,    Edy.    ”Teori  pengolahan citra digital”,UDINUS, Semarang,2009.
10.  Nugroho,      Adi.ST,      MMSI      (2002).
“ Analisis  Dan  Perancangan  Sistem informasi Dengan
Metodelogi Berorientasi  Objek  ”. Informatika Bandung. Bandung.
11.  Putra,    Darma.    Pengolahan  Citra Digital . Andi, Yogyakarta. 2010