## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 191-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Kemiripan Dua Gambar Menggunakan Algoritma Ratcliff/Obershelp

## Lina Wati Aritonang
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: lina.aritonang@gmail.com
Abstrak −Pencarian  gambar  dengan  tingkat  kemiripan  dua  buah  gambar  pada  sekumpulan  file  dengan  algoritma Ratcliff/Obershelp sangat diharapkan untuk membantu pekerjaan manusia. Algoritma ini merupakan salah satu algoritma yang bisa digunakan untuk mencari kemiripan dua buah gambar dengan mengambil nilai rgb dari masing-masing rgb dari pixel tiap gambar.  Proses  pencarian  untuk  mendapatkan  gambar  dengan  kemiripan  tertinggi.  Format  gambar  yang  bisa  diinputkan kedalam sistem adalah citra bitmap. Pemetaan bitmap gambar grafis komputer yang terdiri atas  titik-titik yang membentuk baris dan kolom,  citra yang terdiri atas titik dan pixel. Pada format bitmap, citra disimpan sebagai sebagai suatu matriks dimana masing-masing  elemennya  digunakan  untuk  menyimpan  informasi  warna  untuk  menyimpan  informasi  warna  untuk  setiap pixel. Penelitian ini menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp merupakan algoritma pencarian citra yang dilakukan dengan pencarian pencocokan dari  nilai rgb yang sama pada citra. Proses pencarian kemiripan gambar dapat membantu mengatasi masalah pada tingkat kemiripan gambar dan pencarian gambar lebih cepat dan akurat.Algoritma Ratcliff/Obershelp membantu pencarian  kemiripan  gambar  dapat  diterapkan  sehingga  proses  pencarian  dapat  lebih  mudah.Algoritma  Ratcliff/Obershelp dilakukan secara detail dengan menampilkan nilai query dari tingkat kemiripan gambar dan bagian yang dieksekusinya serta menampilkan gambar dengan format bmp, jpg dan png terhadap pencarian kemiripan gambar.
Kata Kunci: File Teks, Kompresi, Algoritma Elias Delta Code, Algoritma Levenstein
Abstract − Image search with the level of similarity of two images in a set of files with the Ratcliff / Obershelp algorithm is expected to help human work. This algorithm is an algorithm that can be used to find the similarity of two images by taking the RGB value of each RGB of the pixels per image. The process of searching for images with the highest likeness. Image format that can be input into the system is a bitmap image. Bitmap mapping of computer graphic images consisting of dots that form rows and columns, images consisting of dots and pixels. In the bitmap format, the image is stored as a matrix where each element is used to store color information to store color information for each pixel. This study uses the Ratcliff / Obershelp algorithm which is an image search algorithm which is performed by searching for matching of the same RGB value in the image. The image similarity search process can help resolve problems at the image similarity level and image search faster and more accurately. Ratcliff / Obershelp's algorithm helps image similarity search can be applied so that the search process can be easier. The Ratcliff / Obershelp algorithm is performed in detail by displaying query values from the level the similarity of the image and the part that it executes and displays the image in bmp, jpg and png format to the image similarity search.
Keywords : T Search, Image, Image Similarity, Ratcliff/Obershelp

## 1. PENDAHULUAN
Pencarian  kemiripan  antara  dua  buah  gambar  bukanlah  hal  yang  bisa  dengan  mudah  dilakukan  oleh  sebuah komputer. Padahal, keberadaan komputer diharapkan bisa mempermudah pekerjaan manusia dengan lebih cepat dan akurat termasuk didalamnya untuk mencari kemiripan antara dua buah gambar. Oleh karena itu, diperlukan sebuah solusi yang tepat untuk memecahkan masalah. Seiring dengan berkembangnya ilmu komputer, dihasilkan beberapa metode yang bisa digunakan sebagai solusi untuk memecahkan masalah pencarian kemiripan antara dua buah gambar.
Masalah  yang  dihadapi  pada  deteksi  suatu  proses  untuk  mencari  atau  melakukan  pencarian  terhadap sesuatu dengan menggunakan cara dan teknik tertentu. Deteksi kemiripan dua buah gambar dapat digunakan untuk berbagai  masalah,  dimana  sistem  mengindentifikasi  masalah-masalah  yang  berhubungan  dengan  pendeteksian kemiripan dua buah gambar. Akan tetapi dengan alat tersebut sudah pasti akan membuat berkas gambar yang di miliki oleh seorang user akan sangat banyak dan kemungkinan besar berkas tersebut adalah duplikat atau sama (kemiripan gambar) . Algoritma Ratcliff/Obershelp menggunakan proses yang sama untuk memutuskan seberapa mirip dua pola satu  dimensi.  Karena string piksel  merupakan  satu  dimensi,  algoritma  ini  mengembalikan  nilai  yang  dapat  di gunakan sebagai faktor kepercayaan atau persentase, menunjukkan kesamaan dua string . Konsep pencocokan dari algoritma  ini  yaitu,  pertama  menemukan  sub  string  terpanjang  yang  memiliki  kesamaan  dari string dalam kemiripan dua buah gambar di sebut anchor . Kemudian bagian yang tersisa dari string sebelah kiri dan kanan dari anchor harus diperiksa sebagai string-string yang baru (dengan kata lain mengulangi step 1). Proses tersebut di ulangi sampai semua karakter dari string kemiripan pada dua buah gambar di analisa.[1]
Yudhy  Lady  Joane,  Alicia  Sinsuw,  Agustinus  Jacobus ”  Rancang  Bangung  Aplikasi  Deteksi  Kemiripan Dokumen Teks Menggunakan Algoritma Ratcliff/Obershelp” Junal Teknik Informatika Vol. 11, No.1, 2017 ISSN :  2301-8364.  Kegiatan  menjiplak  tugas  sering  dilakukan  mahasiswa  yang  merupakan  tindakan  plagiat,  banyak tugas yang terkumpul dan waktu yang terbatas membuat dosen sulit untuk memeriksa tugas satu per satu. Oleh karena  itu,  diperlukan  suatu  aplikasi  yang  dapat  mendeteksian  kemiripan  dokumen  teks.  Penelitian  ini

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 191-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
menggunakan  algoritma Ratcliff/Obershelp yang  dapat  menilai  seberapa  mirip  pola  dari  dua  string  yang berbeda[2].
Dengan penerapan Algoritma Ratcliff/Obershelp pada sebuah aplikasi, maka kemungkinan besar masalah penduplikasian gambar-gambar yang ada dapat teratasi dengan baik. Yaitu dengan memindai semua berkas gambar yang ada di dalam tempat penyimpanan dan membandingkan semua berkas gambar tersebut hingga mendapatkan hasil. Nantinya nilai perbedaan terkecil dari hasil pengembalian citra akan menjadi tanda bahwa gambar-gambar tersebut mempunyai berkas yang sama atau mirip pada berkas yang lainnya, dan pada akhirnya user atau pemilik berkas dapat mengambil tindakan untuk menghapus atau tindakan lain.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Information Retrieval
Information Retrieval merupakan studi tentang sistem pengindeksan, pencarian, dan mengingat data, khususnya teks atau bentuk tidak terstruktur lainnya yang dapat memenuhi informasi dari dalam koleksi besar yang biasanya disimpan dalam komputer.[4]. Information Retrieval merupakan suatu  sistem yang menemukan informasi  yang sesuai dengan kebutuhan user dari kumpulan informasi secara otomatis. Information Retrieval sering digunakan untuk aplikasi pencarian contohnya seperti mesin pencarian internet.
Sistem  temu  balik  informasi  adalah  suatu  sistem yang  mampu  melakukan  penyimpanan,  pencarian,  dan pemeliharaan  informasi.  Informasi  dalam  konteks  ini  dapat  terdiri  dari  gambar  (termasuk  data  numerik  dan tanggal), gambar, audio, video, dan objek multimedia lainnya.[5]

## 2.2 Analisis Citra
Analisis  citra  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  parameter-parameter  yang  diasosiasikan  dengan  ciri  dari  objek didalam citra, untuk selanjutnya parameter tersebut digunakan dalam menginterpretasi citra. Analisis  citra  pada dasarnya terdiri dari tiga tahapan yaitu ekstraksi ciri, segmentasi dan klasifikasi. Faktor kunci dalam mengekstraksi ciri adalah kemampuan mendeteksi keberadaan tepi   dari objek didalam citra. Setelah tepi objek diketahui, langkah selanjunya  dalam  analisis  citra  adalah    segmentasi,  yaitu  me  reduksi  citra  menjadi  objek  atau region.  Langkah terakhir dari analisis citra adalah klasifikasi, yaitu memetakan segmen-segmen yang berbeda kedalam kelas objek yang berbeda pula. [6].

## 2.3 Algoritma Ratcliff/Obershelp
Algoritma Ratcliff/Obershelp menggunakan proses yang sama untuk memutuskan seberapa mirip dua pola satu dimensi. Karena string teks merupakan satu dimensi, algoritma ini mengembalikan nilai yang dapat di gunakan sebagai  faktor  kepercayaan  atau  persentase,  menunjukkan  kesamaan  dua  string[2].  Konsep  pencocokan  dari algoritma ini yaitu, pertama menemukan sub string terpanjang yang memiliki kesamaan dari string S1 dan S2 yang di sebut anchor . Nilai dari Km bertambah berdasarkan panjang dari anchor . Kemudian bagian yang tersisa dari string  sebelah  kiri  dan  kanan  dari anchor harus  diperiksa  sebagai  string-string  yang  baru  (dengan  kata  lain mengulangi step 1). Proses tersebut di ulangi sampai semua karakter dari string S1 dan S2 di analisa. Algortima Ratcliff/Obershelp dinyatakan dengan rumus :
𝐷 𝑟𝑜 = 2 ∗𝐾𝑚 ||𝑆1 |+ |𝑆2|
Keterangan : Km = Jumlah karakter yang sama |S1| = Panjang dari string 1 |S2| = Panjang dari string 2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisis  Aplikasi  pencarian  kemiripan  gambar  bertujuan  untuk  mempermudah  menemukan  file  gambar  dan membandingkan  gambar-gambar  yang  sama  atau mirip.  Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  bagaimana  sistem dapat menemukan kemiripan pada semua file gambar yang berformat Jpeg. Setelah mendapatkan file gambar yang dimaksud, pengguna dapat melihat tingkat kemiripan pada gambar yang sama dan memilih mode pencarian dengan menerapkan Ratcliff/Obershelp, merupakan sebuah algoritma untuk mencari sub string terpanjang yang memiliki kesamaan dari string . Akan tetapi algoritma ini akan digunakan untuk mencari kemiripan sebuah gambar dengan gambar lain yang ada di sekumpulan gambar dan kemungkinan besar berkas tersebut adalah duplikat atau sama (kemiripan  gambar) .  Dan  masalah  ini  sangat  sulit  untuk  diatasi  jika  dikerjakan  secara  manual  contoh,  untuk menghapus gambar-gambar yang sama, harus memilah dan mengingat gambar tersebut kemudian menghapusnya. Oleh sebab itu bagaimana merancang aplikasi yang dapat menemukan kemiripan gambar yang sama berdasarkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
algoritma Ratcliff/Obershelp. Aplikasi yang dibuat nantinya dapat membantu dan mempermudah pengguna untuk mencari gambar yang mirip secara akurat.

## 3.2 Penerapan Algoritma Ratcliff/Obershelp
Permasalahan  yang  akan  diangkat  dari  penerapan  ini  adalah  bagaimana  mengklasifikasikan  pada  Algoritma Ratcliff/Obershelp pada citra. Format file citra didalam penelitian ini adalah citra berwarna. Berikut ini merupakan contoh penggunaan gambar dapat dilihat pada tingkat kemiripan dengan format bmp.
Tabel 1. Kemiripan Gambar Gambar 1 Gambar 2 Resolusi bitmap (bmp) 296x170 296x178 296x170 296x178 8x8 8x8
269x187 284x177 259x194 300x168
Dari gambar-gambar diatas memiliki segmentasi warna. Pada gambar diatas penulis mengambil sample dari gambar ke satu dan gambar ke dua dengan mobil berwarna merah dengan resolusi 8x8 piksel berformat bmp. Dari gambar ke satu mobil berwarna merah, memperlihatkan matriks pada nilai-nilai piksel setiap baris dan kolom adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Citra 8x8 piksel
Berikut ini merupakan nilai ASCII yang di ambil dari setiap baris pertama nilai RGB Perintah untuk mengambil nilai warna R : Ascii (:,:,1) = R
Perintah untuk mengambil nilai warna G : Ascii (:,:2) =
232 221 209 189 162 141 126 123
239 219 200 176 154 139 131 129
246 216 186 160 146 141 139 138
232 198 161 136 129 134 137 137
205 170 135 113 112 124 132 133
173 141 111 95 99 115 125 129 148 120 94 80 87 107 117 121
143 116 91 77 86 105 117 120 247 234 219 193 163 140 124 121 250 229 205 177 152 134 123 121
250 220 186 155 134 127 123 122 236 200 159 128 114 116 116 116 210 173 134 107 100 106 110 112 182 149 113 90 89 99
106 108

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
G
Perintah untuk mengambil nilai warna B : Ascii (:,:,3) = B
Pada  contoh  kasus  ini  dilakukan  pada  algoritma Ratcliff/Obershelp mencari  kesamaan  kedua  string  dari nilai RGB terhadap citra dengan ukuran 8x8 piksel :
R
1. Panjang dari string S1 : |S1|=8
Panjang dari string S2 : |S2|=8
2. Substring  yang  terpanjang  yang  dimiliki  oleh  kedua  string  pada  nilai  Red  adalah  141,  137.  Maka  nilai merupakan sebuah anchor , dan Km= |141, 137|=2
3. Di sebalah kiri dari anchor tersisa kumpulan nilai 232, 198, 161, 136, 129, 134 dan 246, 216, 186, 160, 146. Sub string yang terpanjang dan memiliki kesamaan dari kumpulan nilai red tersebut adalah 141, 137. Maka, Km= 2+|141, 137|= 280
4. Nilai 246, 216, 186, 160, 146 dan 232, 198, 161, 136, 129, 134 merupakan substring yang berada di awal dari  kedua string S1 dan S2, disebelah kiri substring tersebut  sudah tidak terdapat  nilai lagi. Pada sebelah kanan, memiliki nilai 139 dan 138 . Maka Km tetap sama dan kita lanjutkan pada nilai sebelah kanan dari anchor . Penilaian Ratcliff/Obershelp untuk string pada nilai red adalah: 𝐷 𝑟𝑜 = 2 ∗280 ||8 |+ |8| = 560 16 = 35,00
Jadi, dari kedua string nilai Red memiliki nilai kesamaan : 35,00
G
1.
Panjang dari string S1 : |S1|=8 Panjang dari string S2 : |S2|=8 2. Substring yang terpanjang  yang  dimiliki  oleh 163 132 99 80 79 93 100 102 161 131 99 79 80 93 101 103 216 206 195 176 155 136 127 126 220 202 182 159 140 128 121 119 223 193 162 135 118 114 110 109 211 176 136 105 93 96 97 95 190 152 113 85 76 82 86 85 163 128 92 68 64 73 76 77 142 110 77 56 56 67 72 72 139 108 76 55 56 67 75 75 |1| |2| |3| |4| |5| |6| |7| |8| S1 232 221 209 189 162 141 126 123 S2 239 219 200 176 154 139 131 129 S1 246 216 186 160 146 141 139 138 S2 232 198 161 136 129 134 137 137 S1 205 170 135 113 112 124 132 133 S2 173 141 111 95 99 115 125 129 S1 148 120 94 80 87 107 117 121 |1| |2| |3| |4| |5| |6| |7| |8| R S1 246 216 186 160 146 141 139 138
S2 232 198 161 136 129 134 137 137 |1| |2| |3| |4| |5| |6| |7| |8| R S1 246 216 186 160 146 141 139 138
S2 232 198 161 136 129 134 137 137 |1| |2| |3| |4| |5|
|6| |7| |8|
S1 247 234 219 193 163 140 124 121 S2 250 229 205 177 152 134 123 121 S1 250 220 186 155 134 127 123 122 S2 236 200 159 128 114 116 116 116 S1 210 173 134 107 100 106 110 112 S2 182 149 113 90 89 99 106 108 S1 163 132 99 80 79 93 100 102

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 191-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Submitted: 06/05/2020 ; Accepted: 18/05/2020 ; Published: 26/05/2020
kedua string pada nilai Green adalah 250, 134, 123, 116. Maka nilai merupakan sebuah anchor , dan Km= |250, 134, 123, 116|=4
3. Di sebelah kiri dari anchor tersisa kumpulan nilai 236, 200, 159, 128, 114 dan 220, 186, 155. Sub string yang terpanjang dan memiliki kesamaan dari kumpulan nilai green tersebut adalah 250, 134, 123, 116. Maka, Km= 4+|250, 134, 123, 116|= 623
4. Nilai 220, 186, 155 dan 236, 200, 159, 128, 114 merupakan substring yang berada di awal dari kedua string S1 dan S2, disebelah kiri substring tersebut sudah tidak terdapat nilai lagi. Pada sebelah kanan, memiliki nilai 127 dan 122 di dalam string S1 dan pada string S2 sudah tidak memiliki nilai lagi. Maka Km tetap sama dan kita lanjutkan pada nilai sebelah kiri dari anchor . Penilaian Ratcliff/Obershelp untuk string pada nilai green adalah:
𝐷 𝑟𝑜 = 2 ∗623 ||8 |+ |8| = 1246 16 = 77,87
Jadi, dari kedua string nilai Green memiliki nilai kesamaan : 77,87
B
1. Panjang dari string S1 : |S1|=8
Panjang dari string S2 : |S2|=8
2. Substring  yang  terpanjang  yang  dimiliki  oleh  kedua  string  pada  nilai  Blue  adalah  85,  76,  77.  Maka  nilai merupakan sebuah anchor , dan Km= |85, 76, 77|=3
3. Di sebelah kiri dari anchor tersisa kumpulan nilai 163, 128, 92, 68, 68, 64, 73 dan 190, 152, 113. Sub string yang  terpanjang  dan  memiliki  kesamaan  dari  kumpulan  nilai  blue  tersebut  adalah  85,  76,  77  Maka,  Km= 3+|85, 76, 77 |=241
4. Nilai 190, 152, 113 dan 163, 128, 92, 68, 68, 64, 73 merupakan substring yang berada di awal dari kedua string  S1  dan  S2,  disebelah  kiri  substring  tersebut  sudah  tidak  terdapat  nilai  lagi.  Pada  sebelah  kanan, memiliki nilai 82 dan 86 di dalam string S1 dan pada string S2 sudah tidak memiliki nilai lagi. Maka Km tetap sama dan kita lanjutkan pada nilai sebelah kanan dari anchor . Penilaian Ratcliff/Obershelp untuk string pada nilai blue adalah:
𝐷 𝑟𝑜 = 2 ∗241 ||8 |+ |8| = 482 16 = 30,12
Kemudian melakukan deteksi kemiripan pada gambar ke dua dengan mobil berwarna merah dengan resolusi 8x8 piksel berformat bmp :
Gambar 2. Citra 8x8 piksel
Berikut Algoritma Ratcliff/Obershelp pada citra mencari kesamaan kedua string dari nilai RGB :
G S1 250 220 186 155 134 127 123 122 S2 236 200 159 128 114 116 116 116
G S1 250 220 186 155 134 127 123 122 S2 236 200 159 128 114 116 116 116 |1| |2| |3| |4| |5| |6| |7| |8| S1 216 206 195 176 155 136 127 126 S2 220 202 182 159 140 128 121 119 S1 223 193 162 135 118 114 110 109 S2 211 176 136 105 93 96 97 95 S1 190 152 113 85 76 82 86 85 S2 163 128 92 68 64 73 76 77 S1 142 110 77 56 56 67 72 72 B S1 190 152 113 85 76 82 86 85 S2 163 128 92 68 64 73 76 77 B S1 190 152 113 85 76 82 86 85 S2 163 128 92 68 64 73 76 77 |1| |2| |3| |4| |5| |6| |7| |8|
S1 205 136 129 134 137 124 132 133 S2 213 141 110 195 199 137 125 129 S1 200 198 161 136 129 134 128 137

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
1. Panjang dari string S1 : |S1|=8 Panjang dari string S2 : |S2|=8
2. Substring 141, 137. yang terpanjang yang dimiliki oleh kedua string pada nilai Red adalah 141, 137. Maka nilai merupakan sebuah anchor , dan Km= |141, 137|= 2
3. Di sebelah kanan dari anchor tersisa kumpulan nilai 200, 198, 161, 136, 129, 134, 128 dan 213, 110, 195, 199, 125, 129. Sub string yang terpanjang dan memiliki kesamaan dari kumpulan nilai red tersebut adalah Maka, Km= 2+|141, 137|= 280
4. Nilai 213, 110, 195, 199, 125, 129 dan 200, 198, 161, 136, 129, 134, 128 merupakan substring yang berada di awal dari kedua string S1 dan S2, disebelah kanan substring tersebut sudah tidak terdapat nilai lagi. Pada sebelah kiri, memiliki nilai 213 di dalam string S1 dan pada string S2 sudah tidak memiliki nilai lagi. Maka Km tetap sama dan kita lanjutkan pada nilai sebelah kanan dari anchor . Penilaian Ratcliff/Obershelp untuk string pada nilai red adalah:
𝐷 𝑟𝑜 = 2 ∗280 ||8 |+ |8| = 560 16 = 35,00
Jadi, dari kedua string nilai Red memiliki nilai kesamaan : 35,00
G
1. Panjang dari string S1 : |S1|=8
Panjang dari string S2 : |S2|=8
2. Substring yang terpanjang yang dimiliki oleh kedua string pada nilai Green adalah 134, 123, 116, 250. Maka nilai merupakan sebuah anchor , dan Km= |134, 123, 116, 250|=4
3. Di sebalah kiri dari anchor tersisa kumpulan nilai 110, 107, 115, 125 dan 232, 198, 161, 136, 129, 122. Sub string yang terpanjang dan memiliki kesamaan dari kumpulan nilai green tersebut adalah 134, 123, 116, 250. Maka, Km= 4+|134, 123, 116, 250|= 623
4. Nilai 232, 198, 161, 136, 129, 122 dan 110, 107, 115, 125 merupakan substring  yang berada di awal  dari kedua string S1 dan S2, disebelah kiri substring tersebut sudah tidak terdapat nilai lagi. Pada sebelah kanan, memiliki nilai 122 di dalam string S1 dan  pada string  S2 sudah tidak memiliki nilai lagi. Maka Km  tetap sama dan kita lanjutkan pada nilai sebelah kiri dari anchor . Penilaian Ratcliff/Obershelp untuk string pada nilai green adalah: 𝐷 𝑟𝑜 = 2 ∗623 ||8 |+ |8| = 1246 16 = 77,87
Jadi, dari kedua string nilai Green memiliki nilai kesamaan : 77,87
S2 210 173 134 107 100 106 110 112 S1 173 141 111 90 89 116 133 136 S2 148 120 94 80 87 107 117 121 S1 113 98 56 35 72 28 114 117 G S1 213 141 110 195 199 137 125 129 S2 200 198 161 136 129 134 128 137 G S1 213 141 110 195 199 137 125 129
S2 200 198 161 136 129 134 128 137 |1| |2| |3| |4| |5| |6| |7| |8| S1 210 273 250 107 100 106 110 132 S2 205 277 135 113 112 124 123 133 S1 232 198 161 136 129 134 134 122 S2 250 110 123 116 107 115 125 116
S1 161 131 113 79 80 93 101 109
S2 182 149 97 90 89 99 106 105
S1 163 132 99 80 79 93 100 102 B S1 232 198 161 136 129 134 134 122
S2 250 110 123 116 107 115 125 116 B S1 232 198 161 136 129 134 134 122 S2 250 110 123 116 107 115 125 116

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 191-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
B
1. Panjang dari string S1 : |S1|=8 Panjang dari string S2 : |S2|=8
2. Substring  yang  terpanjang  yang  dimiliki  oleh  kedua  string  pada  nilai  Blue  adalah  85,  76,  77.  Maka  nilai merupakan sebuah anchor , dan Km= |85, 76, 77 |=3
3. Di sebalah kanan dari anchor tersisa kumpulan nilai 163, 128, 92, 68, 64, 73, 78 dan 190, 152, 113, 87, 84, 86. Sub string yang terpanjang dan memiliki kesamaan dari kumpulan nilai blue tersebut adalah 85, 76, 77. Maka, Km= 3+|85, 76, 77 |= 241
4. Nilai 190, 152, 113, 87, 84, 86 dan 163, 128, 92, 68, 64, 73, 78 merupakan substring yang berada di awal dari kedua string S1 dan S2, disebelah kanan substring tersebut sudah tidak terdapat nilai lagi. Pada sebelah kiri, memiliki nilai 130 di dalam string S1 dan pada string S2 sudah tidak memiliki nilai lagi. Maka Km tetap sama dan kita lanjutkan pada nilai sebelah kanan dari anchor .  Penilaian Ratcliff/Obershelp untuk string pada nilai blue adalah:
𝐷 𝑟𝑜 = 2 ∗241 ||8 |+ |8| = 482 16 = 30,12
Adapun  hasil  citra  dari  gambar  ke  satu  dan  ke  dua  pada  gambar  mobil  berwarna  merah  memiliki  hasil kemiripan dari nilai RGB dari penilaian Ratcliff/Obershelp . Dapat dilihat pada tabel 2. sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil citra tingkat kemiripan Gambar 1 resolusi (bmp) Nilai kemiripan 8x8 R = 82,75 G = 47,37 B = 72,75 Rata-rata kemiripan % 202,87 Gambar 2 resolusi (bmp) Nilai kemiripan 8x8 R = 47,37 G = 32,25 B = 39,00 Rata-rata kemiripan % 114,00

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  di  dapat  dalam  penelitian  dan  penyusunan  skripsi  ini  serta  disesuaikan  dengan  tujuan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Proses pencarian kemiripan gambar dapat membantu mengatasi masalah pada tingkat kemiripan gambar dan pencarian gambar lebih cepat dan akurat.
2. Algoritma Ratcliff/Obershelp membantu  pencarian  kemiripan  gambar  dapat  diterapkan  sehingga  proses pencarian dapat lebih mudah.
3. Algoritma Ratcliff/Obershelp dilakukan secara detail dengan menampilkan nilai query dari tingkat kemiripan gambar dan bagian yang dieksekusinya serta menampilkan gambar dengan format bmp, jpg dan png terhadap pencarian kemiripan gambar.

## REFERENCES
[1] Ilya Ilyankou, 2014. “Comparison of Jaro-Winkler and Ratcliff/Obershelp algorithms in spell check.” IB Extended Essay Computer Science.
|1| |2| |3| |4| |5| |6| |7| |8| S1 223 293 162 135 118 114 110 129 S2 220 202 172 157 140 128 123 119 S1 123 170 142 130 150 104 120 110 S2 211 176 136 105 96 98 95 94 S1 190 152 113 87 76 84 86 85 S2 163 128 92 68 64 73 77 78 S1 142 110 77 53 56 85 76 72 G S1 190 152 113 87 76 84 86 85 S2 163 128 92 68 64 73 77 78 G S1 190 152 113 87 76 84 86 85 S2 163 128 92 68 64 73 77 78

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 191-198 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
Submitted: 06/05/2020 ; Accepted: 18/05/2020 ; Published: 26/05/2020
[2] Yudhy Lady Joane, Alicia Sinsuw, Agustinus Jacobus” Rancang Bangung Aplikasi Deteksi Kemiripan Dokumen Teks Menggunakan Algoritma Ratcliff/Obershelp” Junal Teknik Informatika Vol. 11, No.1, 2017 ISSN : 2301-8364
[3] Abdul kadir & Andi susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Penerbit Andi, Yogyakarta : 2013
[4] Nana ramadijanti, Modul Pratikum Color Histogram. Online Content  Based Image Retrieval. Jakarta : PENS –ITS.
[5] JURNAL TEKNIK POMITS. Ardian Yusuf Wicaksono, Implementasi Transformasi Curvelet dan Ruang Warna HSV untuk Temu Kembali Citra Batik Berbasis Isi pada Situs Batik. Vol. 2, No.1, 2013.
[6] Darma putra, Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta : 2010
[7] Aniati murni, Pengantar pengolahan citra, Elex Media Komputindo. Jakarta : 2007.
[8] Jogiyanto.HM. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi, ANDI. Yogyakarta
[9] Adi Nugroho, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak menggunakan UML  dan Java, penerbit ANDI : Yogyakarta
[10] Priyanto, Rahmat, 2009, Langsung Bisa Visual Basic.Net 2008 ,Penerbit ANDI, Yogyakarta.