## APLIKASI PENGUKURAN TINGKAT KEMIRIPAN OBJEK MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE BERDASARKAN HASIL DETEKSI TEPI
1 Silvina Reskia, 2 Dini Sundani 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 silvinareskia18i@gmail.com, 2 dinisundani@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Pengolahan  citra  mengalami  perkembangan  yang  begitu  pesat  yang  ditandai  dengan banyaknya  citra  yang  disajikan  dalam  berbagai  bidang  seperti  bidang  kedokteran,  industri pertanian, geologi, dan kelautan. Banyaknya citra yang tersaji seringkali pengguna mengalami kesulitan  pada  saat  proses  pengambilan  atau  pengklasifikasian  citra  berdasarkan  kemiripan citra.  Penilaian  kemiripan  citra  dapat  diukur  berdasarkan  perbedaaan  jarak  tepi  (Euclidean distance)  atau  jarak  warna  (distance  metric).  Pada  penelitian  ini  dikembangkan  aplikasi pengukuran  tingkat  kemiripan  objek  citra  menggunakan  metode  modified  Hausdorff  distance. Nilai  kemiripan  yang  dihasilkan  pada  proses  pengukuran  tingkat  kemiripan  objek  menggunakan metode  modified  Hausdorff  distance  berupa  bilangan  desimal.  Jika  nilai  proses  mendekati  0 atau  sama  dengan  0  maka  citra  dianggap  mirip.  Implementasi  dilakukan  menggunakan  tiga jenis  objek  citra  dengan  masing-masing  jenis  objek  citra  memiliki  7  objek  citra  sehingga keseluruhan  objek  sebanyak  21  objek  citra  dengan  format  JPG  dan  PNG  yang tidak  memiliki latar  belakang.  Tampilan  aplikasi  ini  dibuat  menggunakan  Graphic  User  Interface  (GUI). Pengujian keakuratan dari aplikasi diukur menggunakan metode efektifitas dengan menghitung perbandingan  antara  nilai  dari  aplikasi  (AVVR)  terhadap  nilai  responden  (IAVVR).  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang  dibuat  memiliki  nilai  keakuratan  mendekati  1, artinya aplikasi dianggap mirip dengan penilaian mata manusia.
Kata Kunci : Canny, modified Hausdorff distance, pengukuran kemiripan objek, Sobel

## Abstract
Image  processing  has  developed  so  rapidly  which  is  marked  by  the  large  number  of images  presented  in  various  fields  such  as  medicine,  agriculture,  geology,  and  marine.  The number of images presented often users have difficulty when the process of taking or classifying images based on image similarity. Image similarity assessment can be measured based on the difference  in  edge  (Euclidean  distance)  or  color  distance  (distance  metric).  In  this  research application developed to measure the similarity of image objects using the modified Hausdorff distance method. Similarity values generated in the process of measuring the level of similarity of objects using the modified Hausdorff Distance method in the form of decimal numbers. If the process value is close to 0 or equal to 0 then the image is considered similar. Implementation is carried  out  using  three  types  of image  objects  with  each type  of image  object  having  7 image objects so that the overall object is 21 image objects with JPG and PNG formats that have no background. This application display is made using Graphic User Interface (GUI). Testing the accuracy  of  the  application  is  measured  using  the  effectiveness  method  by  calculating  the comparison  between  the  values  of  the  application  (AVVR)  against  the  respondent's  value (IAVVR). The test results show that the application made has an accuracy value of close to 1, meaning that the application is considered to be similar to the assessment of the human eye.
Keywords : Canny, modified Hausdorff distance, object similarity measurement, Sobel

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi komputer pada saat ini telah membawa kemajuan yang sangat berarti  dalam  berbagai  aspek  terutama  bagi negara yang sedang berkembang. Perkembangan tersebut didukung dengan tersedianya perangkat keras  dan  perangkat  lunak  yang  semakin  hebat kemampuannya.  Salah  satu  teknologi  yang mengalami  perkembangan  yang  begitu  pesat adalah pengolahan citra. Teknologi pengolahan citra  dapat  masuk  ke  berbagai  bidang  seperti kedokteran,  industri  pertanian,  geologi,  dan kelautan. Kehadiran teknologi pengolahan citra memberikan  kemajuan  yang  luar  biasa  pada bidang-bidang tersebut.
Pengolahan  citra  adalah  suatu  metode atau  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk memproses  citra  atau  gambar  dengan  jalan memanipulasinya  menjadi  data  gambar  yang diinginkan  untuk  mendapatkan  informasi tertentu [1]. Citra digital banyak digunakan di masyarakat,  misalnya  untuk  bidang  medis digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit dan  di  bidang  keamanan  digunakan  untuk pemeriksaan  identitas  melalui face  detection.
Banyaknya  citra  yang  tersaji  seringkali mengalami  kesulitan  dalam  mengidentifikasi kemiripannya  pada  saat  proses  pengambilan atau pengklasifikasian citra. Penilaian kemiripan citra dapat diukur berdasarkan perbedaaan jarak tepi    (Euclidean distance )  atau  jarak  warna ( distance  metric ).  Pengukuran  jarak  warna seringkali  mengalami  ketidakcocokan  antara hasil yang diperoleh dengan hasil mata manusia.
Penelitian mengenai identifikasi kemiripan citra telah dilakukan oleh beberapa peneliti.  Leksono,  Hidayanto,  dan  Isnanto melakukan  penelitian  mengenai  identifikasi kemiripan citra sidik jari untuk mengklasifikasi sidik  jari  menggunakan  metode template matching [2].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Indarti mengenai identifikasi kemiripan objek pada  citra  berdasarkan  similaritas  karakteristik kurva sederhana yang merupakan hasil deteksi tepi  objek  pada  citra  menggunakan  operator Canny  [3].  Penelitian  mengenai  metode  nilai jarak  Euclidean,  jarak  Manhattan,  dan  jarak Mahalanobis untuk identifikasi kemiripan ciri suatu citra pada kasus deteksi awan Cumulonimbus menggunakan Principal Compone nt Analysis telah  dilakukan  oleh  Nugraheny  [4].  Penelitian yang  dilakukan  oleh  Kurniasih  dan  Akbar mengenai identifikasi  kemiripan  wajah  untuk kehadiran  karyawan  menggunakan  algoritma eigenface [5].
Beberapa  peneliti  lain  melakukan identifikasi  kemiripan  citra  menggunakan metode modified  Hausdorff  distance .  Metode modified Hausdorff distance akan menghitung jarak  dari  setiap  titik  pada  tepi  citra  antara segmentasi  manual  dengan  segmentasi  yang dihasilkan oleh sistem [6]. Halomon melakukan penelitian  mengenai  identifikasi  seseorang berdasarkan  jarak  rata-rata  antara  dua  pola citra  pembuluh  darah  menggunakan modified Hausdorff  distance [7].  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Harahap,  Sundani,  dan Agushinta, tingkat kemiripan citra menggunakan metode modified  Hausdorff  distance cukup
akurat  jika  dibandingkan  dengan  hasil  yang diperoleh dari penilaian mata manusia [8].
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini dikembangkan  aplikasi  pengukuran  tingkat kemiripan  objek  pada  citra  menggunakan metode modified  Hausdorff  distance. Metode
modified Hausdorff distance merupakan salah satu  metode  pengukuran  tingkat  kemiripan berdasarkan  perbedaan  jarak  tepi  yang memiliki hasil akurasi yang baik. Deteksi tepi citra yang digunakan pada penelitian ini yaitu deteksi  tepi  Canny  dan  Sobel.  Pengujian keakuratan dari aplikasi diukur menggunakan
metode efektifitas dengan menghitung perbandingan  antara  nilai  dari  aplikasi (AVVR) terhadap nilai responden (IAVVR).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan  yaitu  pengumpulan  data  citra input , deteksi tepi citra, pengukuran tingkat kemiripan  objek  dengan  metode Modified Hausdorff  Distance ,  pembuatan  tampilan GUI,  dan  pengukuran  keakuratan.  Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Bagan Penelitian
Pengumpulan Data Citra Input
Pengumpulan  data  berupa  citra  yang diambil secara acak melalui internet sebanyak 21  objek  citra  dengan  format  JPG  dan  PNG yang  tidak  memiliki  latar  belakang.  Ukuran citra  diubah  menjadi  256  ×  256  piksel.  Jenis
citra  yang  digunakan  sebagai  citra input terdiri  dari  tiga  jenis  citra  yaitu  citra  lampu, saksofon,  dan  stroberi  seperti  ditunjukkan oleh  Gambar  2.  Masing-masing  jenis  citra terdiri dari satu buah citra uji dan enam buah citra referensi.
Lampu Saksofon Stroberi Gambar 2. Citra Input
Deteksi Tepi Citra Input
Pada tahap ini dilakukan deteksi tepi dari citra input .  Tujuan  dari  deteksi  tepi  adalah untuk mendapatkan tepi dari suatu objek citra yang selanjutnya digunakan untuk melakukan perhitungan  tingkat  kemiripan  objek  citra dengan  metode modified  Hausdorff  distance .
Deteksi tepi yang digunakan adalah deteksi tepi
citra Canny dan Sobel. Gambar 3  merupakan salah  satu  contoh  citra input yang  telah ditransformasi menjadi citra gray level sebelum dilakukan deteksi tepi citra. Salah satu contoh hasil deteksi tepi citra menggunakan operator Canny dapat dilihat pada Gambar 4 dan hasil deteksi tepi citra dengan operator Sobel dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3. Transformasi Citra Asli ke Citra Gray Level
Gambar 4. Hasil Deteksi Tepi Dengan Operator Canny
Gambar 5. Hasil Deteksi Tepi Dengan Operator Sobel
Metode Modified Hausdorff Distance Metode modified  Hausdorff  distance menghitung  jarak  dari  setiap  titik  pada  tepi citra  antara  citra  referensi  dan  citra  uji.  Pada
penelitian  ini  titik-titik  yang  diihasilkan  dari deteksi tepi citra  referensi dinyatakan dengan P = { p 1 , p 2 , …, p n }, sedangkan titik-titik yang dihasilkan  dari  deteksi  tepi  citra uji
dinyatakan dengn Q = { q 1 , q 2 , …, q n }. Rumus modified Hausforff distance untuk  mengukur jarak  antara  himpunan  titik-titik P dan Q seperti pada Persamaan (1).
H ( P , Q ) = max( h ( P , Q ), h ( Q , P )). (1) dengan h ( P , Q ) = max{min|| p – q ||} dan h ( Q , P )  =  max{min|| q – p ||}.  Objek  dikatakan cocok  atau  mirip  apabila  nilai  maksimum yang diperoleh mendekati 0 atau sama dengan 0.

## Perancangan Tampilan GUI
Pada  aplikasi  terdapat  tampilan  menu utama, menu pengukuran, dan menu petunjuk. Rancangan  tampilan  GUI  menu  utama  dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 7  merupakan rancangan  tampilan  GUI  pengukuran  tingkat kemiripan  objek.  Rancangan  tampilan  menu petunjuk dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 6. Rancangan Tampilan GUI Menu Utama
Gambar 7. Rancangan Tampilan GUI Pengukuran Tingkat Kemiripan Objek
Gambar 8. Rancangan Tampilan GUI Petunjuk

## Perancangan Struktur Navigasi GUI
Struktur  navigasi  yang  digunakan dalam  aplikasi  ini  adalah  struktur  navigasi campuran  yaitu  gabungan  dari  struktur
navigasi  hirarki,  struktur  navigasi  linier  dan non  linier.  Struktur  navigasi  aplikasi  pada penelitian  ini  seperti  terlihat  pada  Gambar 9.

## Gambar 9. Struktur Navigasi

## Pengukuran Tingkat Kemiripan Objek
Pengujian keakuratan dari aplikasi diukur menggunakan  metode  efektifitas  dengan menghitung  perbandingan  antara  nilai  dari aplikasi  (AVVR)  terhadap  nilai  responden (IAVVR). Rumus nilai efektifitas seperti pada Persamaan (2) [9].
(2)
dengan rumus AVRR dan IAVRR secara ber- urutan dapat dilihat pada Persamaan (3) dan (4).
(3) (4)
dengan T adalah jumlah  citra  relevan, i =  (1, 2,  …, T )  adalah  urutan  kemiripan  citra referensi  dengan  citra  uji  dari  hasil  aplikasi, dan r i adalah urutan kemiripan citra referensi dengan  citra  uji  dari  hasil  penilaian  mata manusia.
Responden yang diambil sebanyak 10
orang.  Masing-masing  responden  diminta untuk  memberikan  penilaian  berupa  bilangan desimal  pada  tabel  yang  disediakan,  kemudian responden  mengikuti  petunjuk  berdasarkan indeks  penilaian  yang  telah  disediakan.  Indeks penilaian  kemiripan  citra  ditetapkan  yaitu sangat  mirip  jika  nilai  rata-rata  penilaian responden 0 – 3, mirip jika nilai rata-rata 3 – 6, dan tidak mirip jika 6 – 9.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  membuka  aplikasi,  pengguna akan  masuk  ke  halaman  menu  utama  seperti terlihat pada Gambar 10. Pada halaman menu utama  terdapat  tiga  pilihan  menu  yaitu  menu pengukuran,  petunjuk  dan  keluar.  Pembuatan halaman  tersebut  menggunakan  fungsi push button ,  karena  digunakan  untuk  pindah  ke halaman lain.
Gambar 10. Tampilan Halaman Menu Utama
Tampilan  menu  pengukuran  tingkat kemiripan  objek  dapat  dilihat  pada  Gambar 11. Pada menu pengukuran terdapat beberapa pilihan  tombol  pengukuran  yang  dapat
digunakan  untuk  proses  pengukuran  suatu citra, serta tombol masukkan gambar, tombol ok, tombol proses, dan tombol kembali.
Gambar 11. Tampilan Menu Pengukuran Tingkat Kemiripan Objek
Gambar 12 merupakan contoh tampilan menu pengukuran setelah citra uji dimasukkan. Pada menu pengukuran, pengguna memasukkan citra  yang  akan  diproses  dengan  menekan tombol masukkan gambar. Kemudian pengguna
memilih  citra  yang  dimasukkan.  Lalu  citra akan  ditampilkan  pada axes1 sampai  dengan axes11 .  Jika  citra  telah  dimasukkan,  pengguna dapat  memilih  salah  satu metode  deteksi  tepi yang tersedia yaitu Canny dan Sobel.
Gambar 12. Contoh Tampilan Menu Pengukuran
Setelah  citra  dimasukkan  dan  dipilih metode  deteksi  tepi  yang  akan  digunakan, selanjutnya pengguna menekan tombol proses untuk  memulai  pengukuran  kemiripan  antar citra  uji  dan  citra  referensi.  Gambar  13
merupakan  tampilan  setelah  citra  uji  diukur tingkat  kemiripannya  dengan  citra  referensi menggunakan  deteksi  tepi  Canny.  Tampilan pengukuran tingkat kemiripan citra menggunakan deteksi tepi Sobel dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Tampilan Hasil Implementasi Deteksi Canny
Gambar 14. Tampilan Hasil Implementasi Deteksi Sobel
Berdasarkan  Gambar  13  dan  14,  pada tampilan  aplikasi  terdapat  tabel  hasil pengukuran tingkat kemiripan citra. Nilai-nilai pada  tabel  tersebut  merupakan  urutan  nilai yang  diperoleh  dari  pengukuran  kemiripan citra  berdasarkan  hasil  deteksi  tepi  Canny atau Sobel.
Pada  halaman  menu  utama  terdapat menu petunjuk yang berisi penjelasan tentang cara  menggunakan  aplikasi.  Penjelasan  yang diberikan  berupa  informasi  penggunaan  fungsi tombol-tombol  yang  terdapat  di  halaman pengukuran  citra.  Gambar  15  merupakan tampilan dari menu petunjuk.
Gambar 15. Tampilan Menu Petunjuk
Hasil  Penilaian  Aplikasi  Berdasarkan Metode Modified  Hausdorff  Distance dan

## Penilaian Responden
Hasil  penilaian  aplikasi  berdasarkan metode modified  Hausdorff  distance dan penilaian  respoden  digunakan  untuk  mengukur keakuratan dari aplikasi. Tabel 1
menunjukkan  hasil  penilaian  aplikasi  dengan objek  stroberi  menggunakan  deteksi  tepi Canny.  Berdasarkan  Tabel  1,  citra  4 merupakan  citra  yang  memiliki  tingkat kemiripan  paling  tinggi  dengan  citra  uji dibandingkan  citra  lainnya  menggunakan hasil deteksi tepi Canny.
Tabel 1. Hasil Penilaian Aplikasi Menggunakan Deteksi Tepi Canny Citra Nilai Citra 4 5,83 Citra 1 7,07 Citra 2 7,07 Citra 3 7,07 Citra 6 7,07 Citra 5 7,14
Hasil  penilaian  aplikasi  menggunakan deteksi tepi Sobel dengan objek stroberi dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Hasil  penilaian  aplikasi menggunakan deteksi tepi Sobel sama dengan
hasil  penilaian  aplikasi  menggunakan  deteksi tepi  Canny.  Citra  4  merupakan  citra  dengan tingkat  kemiripan  paling  tinggi  dengan  citra uji dibandingkan kelima citra lainnya.
Tabel 2. Hasil Penilaian Aplikasi Menggunakan Deteksi Tepi Sobel
Citra Nilai Citra 4 4,69 Citra 3 5,10 Citra 1 5,20 Citra 5 5,66 Citra 2 6,08 Citra 6 6,08
Selanjutnya dilakukan pengujian ketiga untuk  membandingkan penilaian  mata  manusia dengan hasil dari aplikasi pengukuran tingkat kemiripan  objek.  Hasil  penilaian  10  orang responden  mengenai  tingkat  kemiripan  citra uji  dan  citra  referensi  pada  objek  stroberi
dapat dilihat pada Tabel 3. Berdasarkan Tabel 3, citra 4 dan 2 merupakan citra sangat mirip dengan citra uji, citra 1 dan 6 merupakan citra yang mirip dengan citra uji, dan citra 3 dan 5 merupakan citra yang tidak mirip dengan citra uji.
Tabel 3. Hasil Penilaian Responden Pada Citra Stroberi
Citra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  Rata-rata Citra 1 6 9 7 5 5 6 4 6 5 5 5,8 Citra 2 4 1 2 3 4 2 3 4 3 3 2,9 Citra 3 9 9 9 8 8 7 8 7 9 8 8,2 Citra 4 0 3 1 2 0 1 2 3 1 1 1,4 Citra 5 9 8 8 7 7 8 9 7 6 7 7,6 Citra 6  5,5 6 4 4 6 4 5 4 5 6 4,95

## Hasil Pengukuran Keakuratan Aplikasi
Setelah  diperoleh  hasil  dari  metode modified Hausdorff distance dan  penilaian  dari responden,  kemudian  dilakukan  pengukuran keakuratan aplikasi dengan metode efektifitas.
Nilai  efektifitas  menggunakan  deteksi  tepi Canny  dan  Sobel  pada  tiga  jenis  citra  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Efektivitas Citra Canny Sobel Lampu 0,92 0,90 Saksofon 0,90 0,82 Stroberi 1,34 1,06
Berdasarkan  Tabel  4,  hasil  efektifitas aplikasi  mendekati  1  artinya  hasil  aplikasi sesuai  dengan  hasil  penilaian  mata  manusia. Hasil  yang  diperoleh  dengan  deteksi  tepi Canny  memberikan  nilai  efektifitas  lebih tinggi daripada deteksi tepi Sobel karena hasil deteksi  tepi  Canny  secara  visual  dapat  men- deteksi  lebih  banyak  tepi  dibandingkan  dengan hasil deteksi tepi Sobel.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Aplikasi ini dapat berjalan dengan baik pada  GUI  dan  dapat  menampilkan  informasi berupa  penilaian  kemiripan  citra  dari  urutan tertinggi  (paling  mirip)  sampai  terendah. Hasil  pengukuran  keakuratan  dari  aplikasi menunjukkan  nilai  keakuratan  mendekati  1, sehingga  aplikasi  dinyatakan  akurat  dalam
mengukur tingkat kemiripan objek citra. Pada aplikasi  juga  menunjukkan  bahwa  metode modified Hausdorff distance dengan deteksi tepi Canny  memiliki  nilai  keakuratan  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan deteksi tepi Sobel.
Pada  penelitian  lebih  lanjut,  aplikasi dapat  dikembangkan  dengan  penambahan jumlah  citra input dan  fungsi-fungsi  pada aplikasi seperti simpan, reset , dan cetak gambar.
Selain itu, metode pengukuran kemiripan citra lainnya juga dapat digunakan untuk memberikan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode modified Hausdorff distance .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Zalukhu,  “Implementasi  metode  canny dan  sobel  untuk  mendeteksi  tepi  citra,”
Jurnal Riset Komputer , vol. 3, no. 6, hal 25 – 29, 2016.
[2] B.  Leksono,  A.  Hidayanto,  dan  R.  R.
Isnanto,  “Aplikasi  metode  template matching  untuk  klasifikasi  sidik  jari,”
Transmisi ,  vol.  13,  no.  1,  hal.  1  –  6, 2012.
[3] D.  Indarti,  “Pengenalan  objek  pada  citra
berdasarkan similiaritas karakteristik kurva sederhana,” Jurnal  Ilmiah  Informatika dan Komputer , vol. 20, no. 2, hal. 101 – 110, 2015.
[4] D.  Nugraheny,  “Metode  nilai jarak  guna kesamaan  atau  kemiripan ciri  suatu  citra
(kasus  deteksi  awan  cumulonimbus
menggunakan principal component analysis),” Jurnal  Angkasa ,  vol.  VII,
no.2, hal 21 – 30, 2015.
[5] M. Kurniasih dan S. Akbar , “Identifikasi
kemiripan wajah untuk kehadiran karyawan menggunakan algoritma
eigenface,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi
Informasi ,  vol.  XIII,  no.2,  hal.  78  –  84,
2018.
[6] W. Qiang, W. Xuefeng, L. Xuwen, dan J.
Kebin,  “A  modified  image  matching algorithm  based  on  robust  hausdorff distance,” High  Technology  Letters ,  vol.
20, no. 1, hal. 29 – 33, 2014.
[7] D.  Halomon,  “Identifikasi  seseorang berdasarkan citra pembuluh darah menggunakan modified hausdorff distance , ” Skripsi ,  Universitas  Kristen
Maranatha, Bandung, 2013.
[8] A.  S.  Harahap,  D.  Sundani,  dan  D. Agushinta, “Implementasi metode modified hausdorff distance dalam menilai kemiripan citra,” Dalam Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional Komputer dan Sistem Intelijen
(KOMMIT 2014), vol. 8, 2014, hal. 47 – 52.
[9] C. Faloutsos, W. Equitz, M. Flickner, W.
Niblack,  D.  Petkovic,  dan  R.  Barber, “Efficient  and  effective  querying  by image  content,” Journal  of  Intelligent Information  Systems ,  vol.  3,  hal  231  – 262, 1994.