Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 1, No. 5 Desember 2020

## EKSTRAKSI  INFORMASI  MEME-INTERNET  BERBAHASA  INDONESIA DENGAN MESIN PENCARIAN

## Fery Satria Kristianto, Endang Setyati dan Reddy Alexandro Harianto
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Email: fsatria26@gmail.com, endang@stts.edu, reddy@stts.edu

## Abstract
Meme images on the internet have information that can be extracted with the aim of obtaining new information that is needed by society. Information extraction is one of the sciences in recognizing unstructured text data into structured text data. In this research,  we  will  conduct  trials  in  recognizing  the  background  image  and  text contained in the image. The position of the text that you want to recognize is at the top and bottom of the meme image. The SIFT algorithm is one of the most widely used feature extraction methods in recognizing local features of an image. The use of  the  SIFT  algorithm  in  recognizing  local  features  of  the  image  is  expected  to provide good information. Meanwhile, the Jaro-Winkler distance algorithm is used for textual similarity. Trials in the pre-process in forming a database of image and word features using 1000 image data from the crawling process can be carried out. The  preprocessing  especially  for  the  text  extraction  stage  contained  in  the  image can  run  well.  In  the  information  retrieval  test  phase,  50  images  were  used.  The results  of  the  information  retrieval  trial  by  utilizing  thedatabase  featureformed  in the study have not been maximized because the output of the system in providing results is still far from the initial hypothesis. The percentage of the similarity in the image results from theoutput test is query still below 50%, especially in the section on the compatibility between the image text and the  background image.
Keyword : extraction, information, SIFT, jaro-winkler, internet-memes

## Abstrak
Citra  meme  yang  ada  di  internet  memiliki  informasi  yang  dapat  digali  dengan tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  baru  yang  diperlukan  masyarakat.  Ekstraksi Informasi  merupakan  salah  satu  ilmu  dalam  mengenali  data  teks  tidak  terstruktur menjadi  data  teks  terstruktur.  Dalam  penelitian  akan  melakukan  ujicoba  dalam mengenali  citra  latar  dan  teks  yang  terkandung  di  dalam  citra.  Posisi  teks  yang hendak  dikenali  berada  pada  bagian  atas  dan  bawah  citra  meme.  Algoritma  SIFT adalah  salah  satu  metode  ekstraksi  fitur  yang  paling  banyak  digunakan  dalam mengenali  lokal  fitur  dari  sebuah  citra.  Penggunaan  algoritma  SIFT  dalam mengenali lokal fitur dari citra diharapkan dapat memberikan informasi yang baik. Sedangkan  untuk  kemiripan  secara  tekstual  digunakan  algoritma  Jaro-Winkler distance.  Uji  coba  dalam  pra-proses  dalam  pembentukan database fitur  citra  dan kata  menggunakan  1000  data  citra  hasil  proses  crawling  dapat  dilaksanakan. Praproses  terutama  untuk  tahapan  ekstraksi  teks  yang  terdapat  pada  citra  dapat berjalan  baik.  Pada  tahap  uji  coba  temu  kembali  informasi  data  citra  yang
digunakan  sebanyak  50  citra.  Hasil  uji  coba  temu  kembali  informasi  dengan memanfaatkaan database fitur  yang  terbentuk  dalam  penelitian,  belum  berjalan maksimal  karena  luaran  dari  sistem  dalam  memberikan  hasil  masih  jauh  dari hipotesa  awal.  Prosentase  kemiripan  citra  hasil  ujicoba  luaran query masih  di bawah 50%, terutama di bagian kesesuaian antara teks citra dan citra latar.
Kata kunci : ekstraksi, informasi , SIFT, jaro-winkler, meme-internet

## Pendahuluan
Penyebaran  meme  menjadi  sebuah  budaya  baru  di  masyarakat  untuk menyampaikan ekspresi dari suatu ide, perilaku ataupun gaya dari satu orang ke orang lain  terutama  di  media  sosial.  Istilah  bahasa  Inggris  meme  dicetuskan  oleh  Richard Dawkins  tahun  1976  melalui  bukunya  yang  berjudul  “The  Selfish  Gene”(Dawkins, 2016).  Meme-internet  sebagai  salah  satu hasil  produk  dari  teknologi  digital  khususnya citra gambar yang dapat memberi pengaruh positif maupun negatif.
Pengaruh  ini  baik  dari  segi  gambar  yang  di  jadikan  latar  belakangnya  maupun kalimat  teks  yang  menjadi  bagian  dari  gambar  tersebut.  Dengan  semakin  banyaknya minat para kreator meme dan pengguna internet di Indonesia. Hal ini mendorong anak- anak  bangsa  membuat  sebuah  wadah  di  internet  yang  dapat  banyak  menampung kreatifitas  meme  yang  terutama  yang  memiliki  unsur  komedi.  Salah  satu  laman  yang populer  adalah  1  Cak.com,  sebuah  laman  yang  di  dalamnya  menampung  berbagai macam  meme  yang  terinpirasi  dari  kehidupan  sehari-hari  atau  yang  menjadi trending topic di media sosial.
Frase  Kalimat  pada  citra  meme  dapat  menjadi  sebuah  informasi  yang  dapat membantu dalam mencari tingkat kepopuleran dari citra meme tersebut di lihat dari segi banyaknya  meme  dengan  citra  latar  yang  mirip  tersebar  di  internet.  Dalam  penelitian ini, akan dilakukan pemisahan teks dari citra latar meme agar di dapatkan data teks yang dapat  di  olah  menjadi  informasi.  Sehingga  mucul  tantangan  dalam  menggali  maupun melakukan ekstraksi informasi dari obyek citra. Untuk menyelesaikan kendala tersebut dilakukan teknik Information Extraction (IE), dimana teknik ini untuk mengambil teks pada  citra  meme  menjadi  sebuah  informasi  yang  mudah  digunakan  kembali.  Definisi dari ekstraksi informasi adalah suatu mekanisme dalam melakukan ektraksi sekumpulan teks  untuk  mendapatkan  suatu  fakta-fakta.  Fakta-Fakta  tersebut  dapat  dalam  bentuk events, entitas dan relationship maupun dalam bentuk informasi terstruktur (Saggion & Poibeau, 2013).
Ekstraksi informasi merupakan salah satu bagian dari Pemrosesan Bahasa Alami (Natural  Language  Processing).  Pada  penelitian  ini  proses  ektraksi  akan  dilakukan dengan menggunakan metode Optical Character Recognition (OCR), dimana  proses ini dilakukan  untuk  mengubah  pada  bagian  teks  dari  sebuah  citra  optis  yang  memiliki dokumen  atau  teks  didalamnya(Amalia,  Sharif,  Haisar,  Gunawan,  &  Nasution,  2018). Menurut  Cherriet,  OCR  adalah  sebuah  aplikasi  komputer  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi   citra   huruf   maupun   angka untuk dikonversi ke dalam bentuk yang dapat diubah.(Cheriet,M. & Kharma,N., Liu,C., Suen, 2006)
Penelitian yang di usulkan ini adalah untuk melihat kemiripan baik secara frase kata  yang  terkandung  di  dalam citra  tersebut  maupun  obyek  dari  citra  latarnya.  Untuk ekstraksi  fitur  dalam  mencari  kemiripan  citra  latar,  peneliti  akan  menggunakan  salah satu  algoritma  pengenalan  obyek  yaitu  SIFT  (Nakashima  &  Kuroki,  2017).  Algoritma SIFT  digunakan  untuk  menemukan  titik-titik  kunci  pada  image  dan  SIFT  desktriptor.
Titik  kunci  antar  citra  kemudian  akan  dihitung  menggunakan cosine  distance . Sedangkan kemiripan pada kata, peneliti menggunakan algoritma jaro-winkler distance . Metode  yang  di  usulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggabungkan  kedua  algoritma dalam menemukan kembali informasi dari citra meme.

## Metode Penelitian
Tahapan  awal  dalam  penelitian  ini  adalaha  pembuatan  dataset  dengan melakukan proses crawling citra meme di internet. Proses ini mengumpulkan sebanyak 1000  citra  meme  dengan  teks  dalam  bahasa  Indonesia  yang  akan  digunakan  sebagai dataset awal. Salah satu hasil citra meme yang diperoleh seperti pada gambar 1.
Pada  tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  beberapa  tahapan  pra-proses  terhadap  citra hingga  proses  ekstraksi  teks  dan  vector  fitur  pada  citra  diperoleh.  Tahapan-tahapan praproses sebagai berikut:
1. Pra-proses citra
Metode praproses yang dilakukan adalah dengan melakukan konversi citra RGB ke grayscale .  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempercepat  proses  pada  tahapan  selanjutnya karena  dengan  dengan  nilai  hanya  derajat  keabuan,  proses  ekstraksi  akan  lebih  cepat dilakukan. Hal ini untuk merubah intensitas informasi warna dari RGB (16 bit) menjadi 8  bit.  Sedangkan  untuk  segmentasi  akan  menggunakan  metode Thresholding untuk mendapatkan wilayah yang mengandung teks dan non teks. Pada tahapan ini dilakukan proses  morfologi  untuk  dapat  mendeteksi  wilayah  teks  pada  citra  yang  memiliki beragam warna latar sehingga diperlukan proses morfologi gradien dan dilasi pada citra biner  dan  kemudian  dilakukan  proses inverted pada  citra.  Sehingga  wilayah  teks  yang dikenali dalam warna putih dan background berwarna hitam dapat dilakukan transposisi sehingga  nantinya  wilayah  teks  berwarna  hitam.  Proses  ini  perlu  dilakukan  karena sistem  OCR  tidak  mengenali  wilayah  putih  sehingga  akan  banyak  wilayah  teks  yang tidak dikenali.
2. Ekstraksi teks pada citra
Setelah  proses  pengenalan  wilayah  teks  terbentuk  maka  proses  dilanjutkakn dengan ekstraksi teks pada citra menggunakan library tesseract. Teks hasil ekstraksi ini menjadi data awal yang akan dilakukan proses pembersihan dan normalisasi teks agar di peroleh kumpulan keyword . Keyword ini yang akan menandai setiap citra dan menjadi fitur unik dari citra. Proses normalisasi meliputi: case folding, tokenisasi, stopword, dan normalisasi teks.
Gambar 1 Contoh Citra Meme
3. Ekstraksi fitur pada citra
Pada  tahap  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  SIFT  dan kemudian  hasil  proses  ekstraksi  vector  fitur  disimpan  kedalam database .  Selanjutnya dalam  pengujian  fitur  dari  data  uji  akan  dilakukan  satu  persatu  dengan  dibandingkan dengan  fitur  yang  sudah  tersimpan  pada database . Proses  pengenalan  awal  dari ekstraksi  fitur  citra  dengan  mendeteksi  keypoints  (titik  pusat  pola  local)  pada  citra. Menentukan  keypoint  citra  yang  memiliki  ketahanan  terhadap  perubahan  dan  dapat mewakili  obyek  citra  secara  keseluruhan.  Hasil  pembentuka  pola  pada  citra  ditandai dengan pola lingkaran pada citra. Pada gambar 2 untuk obyek citra dengan atribut nama file 2.jpg dihasilkan 462 keypoint

## Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini akan menggunakan data citra meme dalam bahasa Indonesia untuk dijadikan database awal. Proses pembentukan dataset dilakukan melalui beberapa tahapan  berikut  ini  untuk  mendapatkan  informasi  yang  tidak  terstruktur  menjadi informasi terstruktur. Pada penelitian ini citra yang digunakan sebagai data uji sebanyak 20  citra  meme  berbahasa  Indonesia.  Data  citra  terbagi  menjadi  2  yaitu:  10  citra  dari dataset dan 10 citra dari luar dataset.
A. Implementasi Praproses Citra
Citra hasil proses crawling yang diperoleh memiliki ukuran minimal 300 piksel x  400  piksel  dan  maksimal  sebesar  1028  x  1028  piksel  seperti  pada  gambar  1.  Tahap pertama citra akan dirubah dari citra berwarna RGB ke citra berwarna abu-abu. Setelah diperoleh  citra  abu-abu  proses  berikutnya  adalah  fungsi  pembuatan  kernel.  Fungsi  ini digunakan untuk melakukan pemindaian dan konvolusi pada citra dengan transformasi morfologi.  Uji  coba  deteksi  teks  dengan  menggunakan  operasi  morfologi  untuk  dapat mengenali wilayah teks pada citra.
Ukuran  kernel  sangat  mempengaruhi  seberapa  tebal  obyek  yang  akan  terkikis atau  terlapisi  dengan  operasi  morfologi.  Pada  tahap  ini  kernel  yang  digunakan berukuran 3x3 dengan menggunakan bentuk elipse. Pembentukan kernel dengan ukuran tersebut  nantinya  digunakan  untuk  operasi  morfologi  gradien  pada  citra.  Tahapan selanjutnya  adalah  melakukan  proses  tresholding  menggunakan  metode  Otsu.  Setelah didapatkan  citra  hasil,  dilakukan  prose  pembentukan  kernel  berukuran  5x5  dengan menggunakan bentuk kotak. Pembentukan kernel ini digunakan untuk operasi morfologi

## Gambar 2 Pembentukan Descriptor Keypoint dengan SIFT
close,  untuk  melihat  kontur  citra  yang  saling  terhubung.  Pemilihan  komposisi  kernel dipilih  setelah  dilakukan  beberapa  uji  coba  kombinasi  kernel.  Komposisi  kernel  3x3 untuk morfologi gradient dan kernel 5x5 untuk morfologi close.
Uji coba tahapan sistem ditunjukkan seperti pada gambar 3. Uji coba untuk citra meme  dengan  warna  teks  terang  dan  gambar  3  citra  meme  dengan  warna  teks  gelap. Pada  bagian  (a)  menunjukkan  gambar  asli  sebagai input sistem,  (b)  hasil  proses merubah  citra  RGB  menjadi  citra grayscale ,  (c)  menunjukkan  hasil  proses  Otsu Thresholding , (d) bounding box wilayah teks, (e) connected region text, (f) hasil luaran sistem.
(a) (b) (c) (d) (e)
(f) Gambar 3 Contoh Praproses Citra

## B. Implementasi Ekstraksi Teks
Setelah  praproses  citra  telah  dilakukan  dan  memperoleh  wilayah  teks  yang  di tandai  dengan  kotak  bergaris  hijau.  Proses  ekstraksi  ini  akan  menggunakan  library tesseract  sebagai  modul  pembaca  dan  pengenalan  citra  optis(Özgen,  Fasounaki,  & Ekenel,  2018).  Teks  hasil  ekstraksi  ini  akan  menjadi  data  awal  yang  akan  dilakukan proses pembersihan dan normalisasi teks agar di peroleh kumpulan keyword yang akan menandai setiap citra dan menjadi fitur unik dari citra. Pada gambar 5 merupakan salah satu ujicoba proses ekstraksi dimana, wilayah teks dapat dikenali secara utuh dan hasil ektraksi  juga  menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan  mengenali  keseluruhan  teks  pada citra meme. Hasil  yang cukup baik ini di pengaruhi kondisi citra yang memiliki piksel yang  cukup  baik,  warna  wilayah  teks  yang  cukup  kontras  dengan  wilayah  gambar. Poses ekstraksi fitur untuk pemrosesan teks hasil dari pengolahan OCR sehingga akan diperoleh kumpulan data keyword dan kemudian disimpan ke dalam database .
C. Implementasi Pos-proses Teks dan Normalisasi
Proses  ini  meliputi  proses: case  folding ,  tokenisasi, stopword  removal dan normalisasi  teks.  Proses case  folding dilakukan  pada  keseluruhan  data  hasil  ekstraksi teks  yang  tersimpan  pada  file  berlabel dataframe.csv .  Dimana  proses  ini  untuk menyamakan teks menjadi lower case . Proses ini menjadi langkah awal dari pengolahan normalisasi  dan  pembersihan  teks  dari noise yang  muncul  dalam  proses  penelitian  ini. Selanjutnya  tahapan  tokenisasi  dilakukan  untuk  pemotongan  string  input  berdasarkan tiap kata yang menyusunnya.
Metode  yang  digunakan  adalah Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF).  Metode  ini  digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  pada  setiap  kata  yang akan digunakan pada proses temu kembali informasi, Sehingga bobot hubungan antara sebuah  kata  dan  sebuah  dokumen  akan  tinggi  apabila  frekuensi  kata  tersebut  tinggi  di dalam  dokumen  dan  frekuensi  keseluruhan  dokumen  yang  mengandung  kata  tersebut yang  rendah  pada  kumpulan  dokumen  (Intan  et  al.,  2006).  Pada  tiap  term  di  setiap dokumen teks hasil ektraksi OCR dalam corpus . Persamaan perhitungan untuk metode TF-IDF
𝒲 𝒹𝓉 =  𝒯ℱ 𝒹𝓉 ×  ℐ𝒟ℱ 𝓉 (12)
IDF  menunjukkan  ketersediaan  sebuah  kata term pada  seluruh  dokumen.  Pada dokumen  yang  mengandung  semakin  sedikit term maka  membuat  nilai  IDF  semakin bernilai besar.
ℐ𝒟ℱ 𝓉 =   log 𝒟 𝒹𝒻 (13)
Dimana : D adalah total dari keseluruhan dokumen df adalah banyak dokumen yang memiliki term
TF adalah jumlah atau frekuensi kemunculan term t dalam dokumen  d W adalah bobot dokumen ke d terhadap kata term ke t
Tabel 1  Contoh Praproses teks

## Gambar 4 Hasil deteksi teks pada citra sesuai bounding box
Pada  Tabel  1  menunjukkan  proses  pengolahan  teks  menggunakan  tahapan  pra proses  teks  dimana,  proses  ini  akan  memberikan  data  teks  yang  sudah  mengalami pembersihan  dan  penataan  secara  teratur.  Kemudian  setelah  tahap  tokenisasi  akan dilakukan  pengolahan  dan  pencarian  kandidat keyword dengan  bantuan  algoritma  TF IDF. Proses ini akan memberikan pembobotan pada setiap kata hasil tokenisasi sehingga sampai  di  peroleh  kata  yang  memiliki  nilai  bobot  baik.  Pada  proses  ini  diperoleh sebanyak  1657  term  dari  proses  pembobotan  kata  menggunakan  TFIDF.  Hasil perhitungan  bobot  TFIDF  terhadap  setiap  term  pada  keseluruhan  dokumen mendapatkan  term  tenggelamkan  memiliki  nilai  tertinggi  karena  terdapat  pada  50 dokumen pada database .

## Tabel 2 nilai pembobotan term dengan TFIDF
Hasil  pemringkatan  pada term akan  memudahkan  dalam  pencarian  citra berdasarkan  kata-kata  terentu,  dimana  hal  ini  akan  penulis  gunakan  pada  penelitian selanjutnya terkait dengan temu kembali informasi. Peningkatan nilai akurasi juga telah mengurangi jumlah karakter yang tidak dikenali oleh sistem.
Keterangan Teks Hasil OCR DIKASIH  TUGAS  2  MINGGU  YANG  LALU,  BARU DIKERJAIN PAGI-PAGI DI SEKOLAH SEBELUM DIKUMPULKANY3 & YAy L N / N GA EA ,-/ “MURID LEGEND” Case folding dikasih tugas 2 minggu yang lalu, baru dikerjain pagi-pagi di sekolah sebelum dikumpulkany3 & yay l n / n ga ea ,-/ “murid legend” Tokenisasi dikasih, tugas, 2, minggu, yang, lalu, baru, dikerjain, pagi-pagi, di, sekolah, sebelum, dikumpulkany3, &, yay, l, n, /, n. ga. Ea. -/, “, murid, legend, “ Stopword dikasih, tugas, minggu, dikerjain, pagi-pagi, sekolah, dikumpulkany3, ga, ea, murid, legend Normalisasi Dikasih, tugas, minggu, dikerjain, pagi, sekolah, dikumpulkan, murid, legend Term Rank 910 tenggelamkan 26.206278 560 mantan 21.192048 77 baru 13.726510 738 pas 12.330564 141 cinta 12.110186 ... ... ... 454 kembang 0.908488 441 kehujanan 0.908488

## D. Implementasi Ekstraksi Fitur Citra
Pada  tahapan  uji  coba  proses  ektraksi  fitur  pada  citra  meme  menggunakan library dari OpenCV. Sehingga pembuatan deskriptor pada citra dapat dilakukan untuk mengenali  pattern  feature  dari  sebuah  citra  dan  mencari  kemiripan  dari  sebuah  citra. Proses  pengenalan  awal  dari  ekstraksi  fitur  citra  dengan  mendeteksi  keypoints  (titik pusat  pola  local)  pada  citra.  Setelah  melewati  tahapan-tahapan  tersebut,  hasil  luaran digunakan  sebagai  dataset  awal  dalam  pengembangan  sistem  temu  kembali  informasi yang di usulkan pada penelitian ini.
Dimana  sistem  yang  di  usulkan  dalam  penelitian  ini  akan  menampilkan  hasil query citra  berdasarkan  nilai  kemiripan.  Nilai  kemiripan  ini  di  ukur  berdasarkan  nilai kemiripan  fitur  citra  SIFT  dan  nilai  kemiripan  teks  yang  menempel  pada  citra. Perhitungan  nilai  kedekatan  antar  vektor  citra  query  dengan  citra  pada  database  akan menentukan akurasi dalam pengembalian informasi. Nilai kemiripan citra SIFT dihitung menggunakan  persamaan cosine distane .  Seperti  pada  gambar  5  menunjukkan  hasil pencarian  titik  kunci  yang  memiliki  kemiripan  antar  citra.  Sedangkan  untuk  nilai kemiripan teks akan dilakukan dengan menggunakan perhitungan Jaro-Winkler.

## E. Implementasi Pencarian Citra Berdasarkan Query Input
Uji coba aplikasi dalam mengenali citra query pada sistem yang diusulkan dalam penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan.  Penjelasan  terkait  masing-masing tahapan tersebut dijelaskan sebagai berikut:
1. Citra query  input dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  dengan  menggunakan  algoritma SIFT  untuk  mendapatkan  fitur  pada  citra  dalam  bentuk  vektor  berukuran  32 sedangkan  untuk descriptor vektornya  berukuran  64.  (S.  Meshram  &  M.  Agarkar, 2015)
2. Citra query dilakukan  pencocokan  dengan  citra  di database berdasarkan  vektor fiturnya,  dimana  proses  perhitungan  kedekatan  jarak  antar  vektor  dari citra  query dan citra database menggunakan persamaan cosine distance .
3. Setelah  diperoleh  10  citra  dengan  nilai  kemiripan  tertinggi,  kemudian  dilakukan pengujian kembali untuk kemiripan pada keyword citra query dengan data keyword dari  citra  luaran  yang  tersimpan  di database. Nilai  kemiripan keyword ini  akan menggunakan perhitungan Jaro-Winkler.
4. Proses  berikutnya  melakukan  perhitungan  rata-rata  nilai  kemiripan  dengan menggunakan persamaan berikut
Gambar 5 Uji coba pencocokan
pada titik kunci pada fitur Citra
𝑆𝑖𝑚 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝𝑎𝑛 𝑐𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒+𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑘𝑠 𝑗𝑎𝑟𝑜 2
5. Setelah  proses  perhitungan  kemiripan  kemudian  dilakukan  pemeringkatan  dengan menampilkan 10 citra yang memiliki nilai kedekatan tertinggi dengan citra query .
Pengujian awal sistem dilakukan dengan  mencoba melakukan proses pencarian citra  dengan  menggunakan database yang  memiliki  kemiripan  gambar  background dengan  citra query .  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengukur  akurasi  sistem  apakah  bekerja dengan  baik  atau  tidak.  Uji  coba  yang  saya  lakukan  menggunakan  50  data  uji, sedangkan yang saya gunakan baru 20 data uji citra. Dengan komposisi data uji 10 citra di  ambil  dari database dan  10  citra  di  ambil  dari  luar database .  Pada  gambar  6  salah satu  proses query sistem  dalam  memberikan  informasi  kembali  dari database berdasarkan citra query input .
Penilaian  kebenaran  dari  luaran query pada  penelitian  ini  menggunakan penilaian  obyektif  dan  penilaian  subyektif.  Untuk  penilaian  obyektif  didasarkan  pada nilai kecocokan yang dihasilkan dengan metode cosine dan Jaro-Winkler. Pada gambar 6  sistem  memberikan  luaran query yang  memiliki  kesaamaan  pada  rentang  nilai kemiripan 1 sampai dengan 0.700. Rentang nilai ini kemudian digunakan sebagai aturan dalam  memberikan  label  benar  atau  salah  pada  hasil  luaran query .  Pemberian  label benar  dan  salah  di  lakukan  berdasarkan  pada  nilai  kecocokan  dengan  batas  minimum adalah 0.700. Jika nilai kecocokan adalah >=0.700 maka akan diberi label “benar” pada hasil luaran. Tetapi jika kecocokan adalah < 0.700 antara citra query dengan citra dari database akan diberi label “salah”.
Sedangkan  sebagai  pembanding  dilakukan  penilaian  subyektif  didasarkan  pada pengamatan  langsung  secara  visual  hasil  temu  kembali  dari  sistem  oleh  peneliti. Selanjutnya memberikan label benar dan salah pada hasil output sistem pencarian. Label benar di berikan jika memenuhi kriteria latar yang mirip dan teks yang mirip minimal 1 kata. Pengujian temu kembali citra disajikan dalam beberapa tabel di bawah ini. Untuk kolom  pengujian  subyektif  merupakan  hasil  pengamatan  dari  peneliti  terhadap  luaran query dari  sistem.  Dalam  mengukur  efektifitas  sebuah  sistem  temu  kembali  informasi memenuhi  permintaan  informasi  dan  kemampuan  sistem  menyediakan  dokumen  yang relevan  digunakan  perhitungan precision dan recall .  (Dwiyantoro,  2017;  Hasugian, 2006; Lestari, 2016)
precission = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙  𝑝𝑒𝑛𝑐𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛
Gambar 6 Contoh hasil proses query sistem.
Tabel 3 Hasil Nilai Precision Uji Coba query Nilai Precision Uji Coba Query Dari Dataset Dari Luar Dataset 20 Keypoint Match Precision obyektif 0.32 0.05 Precision Subyektif 0.35 0.17 40 Keypoint Match Precision obyektif 0.36 0.12 Precision Subyektif 0.35 0.20
Pada  tabel  4  hasil  pengujian  dengan  20 keypoint kecocokan  antara  citra query dengan citra luaran dari database. Untuk query yang diambil dari dataset nilai rata-rata precision mencapai  32%  untuk  penilaian  secara  obyektif.  Sedangkan  nilai  rata-rata precision mencapai 35% untuk penilaian secara subyektif. Untuk query non dataset nilai rata-rata precision cukup rendah untuk kedua penilaian yaitu 5% dan 17%. Karena nilai precision yang cukup rendah maka dilakukan pengujian kembali dengan meningkatkan jumlah keypoint  match menjadi  40.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  ada  peningkatan nilai akurasi terutama pada query non dataset menjadi 12% untuk penilaian obyektif dan 20% untuk  penilaian  subyektif.  Nilai precision yang  didapat  dari  keseluruhan  ujicoba  yang berada  di  bawah  50  %  masih  dibutuhkan  pengembangan  lebih  lanjut  terutama  dalam penentuan jumlah keypoint yang cocok pada citra. Uji coba sistem masih perlu banyak dilakukan agar hasil pengembalian sistem dapat diperbaiki lagi.

## Kesimpulan
Dari hasil rangkaian ujicoba pada penelitian ini, di dapatkan kesimpulan. Pengolahan  praproses  pada  citra  sebelum  proses  ekstraksi  dapat  membantu meningkatkan  hasil  pengenalan  teks  pada  citra.  Kualitas  penandaan  wilayah  yang mengandung teks dan non teks pada citra di pengaruhi banyak factor antara lain: ukuran piksel  asli  dari  citra  itu  sendiri,  penggunaan  warna  antara  teks  dan  latar,  nilai  kontras dan pencahaayaan pada citra serta jenis font yang digunakan. Penggunaan metode SIFT dalam proses ekstraksi lokal fitur pada citra meme dapat dilakukan. Hasil fitur pola dan keypoint  dapat  digunakan  dalam  proses  pencocokan  dengan  citra  query.  Pengujian menggunakan  jumlah  kecocokan  keypoint  dapat  meningkatkan  kecocokan  pada  hasil luaran  query.  Meskipun  hasil  luaran  dari  sistem  masih  di  bawah  hipotesa  awal  yaitu hanya dibawah 50%. Penggunaan metode Jaro-Winkler dalam mencocokan antara kata pada keyword query dengan kata pada citra yang tersimpan di database dapat dilakukan dan membantu peningkatan nilai luaran dari sistem temu kembali.

## Bibliografi
Amalia,  Amalia,  Sharif,  Arner,  Haisar,  Fikri,  Gunawan,  Dani,  &  Nasution,  Benny  B.
(2018). Meme opinion categorization by using optical character recognition (OCR) and  naïve  bayes  algorithm. Proceedings  of  the  3rd  International  Conference  on Informatics and Computing, ICIC 2018 . https://doi.org/10.1109/IAC.2018.8780410 Cheriet,M., & Kharma,N., Liu,C., Suen, C. Y. (2006). Character Recognition SystemA Guide for Student and Practioners . Retrieved from
https://books.google.co.id/books?id=txYpjiK_BmgC&printsec=frontcover&redir_ esc=y#v=onepage&q&f=false. Di akses pada tanggal 10 oktober 2020
Dawkins,  Richarcd.  (2016). The  Selfish  Gene:  40th  Anniversary  Edition  (4th  Ed.)
(Terjemahan; Kepustakaan Populer Gramedia, ed.). PT. Gramedia.
Dwiyantoro.  (2017).  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Dengan  Keyword. Jurnal  Ilmu Perpustakaan, Informasi, Dan Kearsipan , 5 (2), 164–174.
Hasugian,  Jonner.  (2006).  Penelusuran  Informasi  Ilmiah  Secara  Online:  Perlakuan Terhadap Seorang Pencari Informasi Sebagai Real User. Pustaha , 2 (1), 1-13–13.
Intan,  Rolly,  Defeng,  Andrew,  Informatika,  Jurusan  Teknik,  Industri,  Fakultas Teknologi,  Kristen,  Universitas,  &  Surabaya,  Petra.  (2006).  Hard:  Subject-Based Search  Engine  Menggunakan  Tf-Idf  Dan  Jaccard’S  Coefficient. Jurnal  Teknik Industri , 8 (1), 61–72. https://doi.org/10.9744/jti.8.1.pp.61-72.
Kurniawati,  Anna,  Puspitodjati,  Sulistyo,  &  Rahman,  Sazali.  (2010).  Implementasi Algoritma  Jaro-Winkler  Distance  untuk  Membandingkan  Kesamaan  Dokumen Berbahasa Indonesia. Proceeding, Seminar Ilmiah Nasional Komputer Dan Sistem Intelijen KOMMIT 2008, Depok, Indonesia .
Lestari,  Nisaa  Putri.  (2016).  Uji  Recall  and  Precision  Sistem  Temu  Kembali.
Universitas Airlangga , 5 (3), 45–46. Retrieved from
http://journal.unair.ac.id/LN@uji-recall-and-precision-sistem-temu-kembali- informasi-opac-perpustakaan-its-surabaya-article-10825-media-136-category- 8.html
Nakashima,  Yuji,  &  Kuroki,  Yoshimitsu.  (2017).  Sift  feature  point  selection  by  using image  segmentation. 2017  International  Symposium  on  Intelligent  Signal Processing  and  Communication  Systems,  ISPACS  2017  -  Proceedings , 2018 - Janua , 275–280. https://doi.org/10.1109/ISPACS.2017.8266488
Özgen,  Azmi  Can,  Fasounaki,  Mandana,  &  Ekenel,  Hazim  Kemal.  (2018).  Text detection in natural and computer-generated images. 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications
Conference, SIU 2018 , 1–4.
https://doi.org/10.1109/SIU.2018.8404600
S.  Meshram,  Kimaya,  &  M.  Agarkar,  Ajay.  (2015).  Content  Based  Image  Retrieval Systems  using  SIFT:  A  Survey. International  Journal  of  Electronics  and Communication Engineering , 2 (10), 18–25. https://doi.org/10.14445/23488549/ijece-v2i10p105
Saggion,  Horacio,  &  Poibeau,  Thierry.  (2013). Multi-source,  Multilingual  Information Extraction and Summarization . 3–21. https://doi.org/10.1007/978-3-642-28569-1
Unar, Salahuddin, Wang, Xingyuan, Wang, Chunpeng, & Wang, Yu. (2019). A decisive content  based  image  retrieval  approach  for  feature  fusion  in  visual  and  textual images. Knowledge-Based Systems , 179 , 8–20. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.05.001