## KONVERSI DATA IMAGE KE  FORMAT BINARY DENGAN MENGGUNAKAN BAHASA PEMPROGRAMAN VISUAL BASIC 6.0 DAN DATABASE SQL SERER
2000
Sunu Jatmika

## Dosen STMIK ASIA Malang

## Abstract
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkonversi data Image ( JPG, GIF,BMP)  yang akan dikonversi dalam bentuk data  format binary . Dimana dalam penelitiian ini  nantinya ada dua modul program ( dalam bentuk modul OCX ) yaitu : (1) Binary to Pict (2) Pict to Binary . Dalam  penelitian  ini  penulis  mengunakan  sampling  file  gambar  berekstensi  JPG,GIF  dan BMP dengan  file  size  yang  beragam  dan  mengunakan  bahasa  pemprograman  visual  basic  6.0  dan hasil konversi disimpan dalam database SQL Server 2000.
Hasil  penelitian  untuk  keseluruhan  sampling  data image yang  telah  dikonversi  ke  format binary ternyata mempunyai panjang digit yang sama.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang Masalah
Teknologi  konversi  binery  adalah  suatu  proses  perhitungan  yang  dilakuan  oleh  computer dengan  tujuan  agar  computer  dapat  mengenali  data image kedalam  bentuk binery .  Teknologi konversi  data binery dapat  digunakan  untuk  mempercepat  proses  penyimpanan  dan  pengambilan data  yang  berbentuk image dengan  catatan;  data  yang  akan  disimpan  maupun  yang  akan  dibaca sudah  dalam  bentuk  binery  yang  disimpan  dalam  database  komputer.  Teknologi  konversi  binery merupakan bagian dari pengembangan teknologi image processing ( pemprosesan gambar ). Konversi  data image ke  binery  bertujuan  agar  komputer  dapat  membuat  suatu  keputusan, apakah komputer memiliki data untuk mengenali image atau  gambar  yang telah disimpan didalam database komputer.
Konversi  data image ke binery suatu  teknologi  yang  berfungsi  untuk  menyelesaikan masalah  mengenai  pengolahan  data  gambar. Image  processing bertugas  mengolah  gambar sedemikian  rupa  ,  sehingga  gambar  atau image tersebut  bisa  dikonversi  ke  dalam  bilangan binery yang  tersimpan  dalam  database,  sehingga  akan  memudahkan  untuk  proses  lebih  lanjut  dalam  hal pengeditan atau pemakaian image tersebut.
Software yang akan dibuat pada penelitian ini mempunyai fungsi untuk mengkonversi data image ke  dalam  bentuk binery begitu  pula  sebaliknya  mengkonversi  data binery ke  dalam  bentuk data image .  Agar  software  dapat  mengenali image harus  dipersiapkan  database  yang  berisi  field dengan  tipe  image  yang  telah  diidentifikasi  terlebih  dahulu.  Database  ini  diperlukan  untuk menyimpan data image yang telah dikonversinya menjadi bilangan binery.
Software  ini  nantinya  bisa  dikembangkan  penggunaanya  untuk  teknologi face  recognition dalam system absensi pada perusahaan – perusahaan atau “ kunci” untuk dapat masuk pada ruangan tertentu yang hanya biasa diacces oleh orang – orang tertentu saja.

## Tujuan
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  suatu  software    yang  secara  cepat dapat  mengkonversi  data  berbentuk image ke  dalam  bentuk  data binery yang  tersimpan  dalam database sehingga akan mengurangi size dalam media storage, juga akan mempercepat dalam proses pembacaanya.
Metode yang digunakan untuk mengkonversi data image ini adalah perpaduan dua metode yaitu image to binary dan binary to image .

## Perumusan Masalah
Pola piker dasar yang digunakan  untuk membuat penelitian ini adalah mendapat informasi untuk  tiap image yang  dikonversi  ke  binery,  kemudian  akan  memproyeksikan  ke  dalam  binery  ke image sehingga antara data image yang asli dengan data yang telah dikonversi ke binery tidak ada perubahan, hanya ada perubahan dalam hal penyimpanan dalam databasenya saja.
Untuk merancang system konversi ini, ada beberapa masalah yang harus diselesaikan, yaitu :
a. Proses konversi data image ke format binery agar dapat langsung diolah oleh komputer
b. Proses konversi binery ke format image

## Ruang Lingkup Pembahasan
Beberapa hal atau kondisi yang harus dipenui selama proses konversi berlangsung, yaitu :
a. Perancangan software dibangun dengan menggunakan Visual Basic 6.0
b. Database yang dipakai menggunakan SQL Server 2000
c. Image yang digunakan maksimal berdimensi 100 x 100 pixel. Digunakan batasan pixel ini juga untuk menpercepat proses konversi.
d. Metode yang digunakan yaitu PCA ( Principal Componet Analysis ).

## Metode Penelitian
Dalam  mengerjakan  penelitian ini ada beberapa tahap kerja yang dilakukan; yaitu :

## Studi Literatur
Studi litertur dikerjakan antara lain :
a. Mempelajari algoritma program dan system bilangan binery .
b. Mempelajari bahasa pemprograman visual basic 6.0 dalam hal ini adalah konsep pembuatan OCX dan Dll.
c. Mempelajari  SQL  Server  2000  sebagai  pendukung  database  yang  telah  menyediakan  tipe data image .
d. Mencari cara untuk mengkonversi dari image ke binery dan sebaliknya yaitu dari binery ke image .

## Pengumpulan Data
Mencari  dan  mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan  dalam  mengerjakan  penelitian  ini. Data yang di cari meliputi beberapa hal, antara lain :
a. Komponen  –  komponen  yang  diapakai  oleh  Visual  Basic  agar  dapat  mengkonversi  dari Image ke Binery atau dari Binery ke Image .
b. Algortma yang duperlukan dalam merancang system.

## Perencanaan dan Perancangan Sistem
Perencanaan  dan  perancangan system yang akan dibangun adalah sebagai berikut : a. Capture image hal ini diperlukan karena software yang dibuat akan langsung mengkonversi ke binery dan diteruskan disimpan dalam database.
b. Pembuatan procedure untuk mengembalikan dari binery ke image .
Teori Penunjang

## Image processing
Computer Vision mempunyai tujuan utama untuk membuat keputusan yang berguna tentang obyek  fisik  nyata  berdasarkan image yang  telah  di  capture. Computer  vision ingin  membangun sebuah mesin pandai yang dapat melihat. Tentunya hal ini bukan hal mustahil. Ada berbagai contoh dari  aplikasi computer  vison seperti Human  Computer  Interaction  (HCI) , Object  Identification , Segmenatation , dan Recognition .
Dalam  pengambilan  keputusan  tentang  obyek  nyata,  ternyata  selalu  dibutuhkan  untuk membangun  beberapa  deskripsi  atau  mpdel  dari  obyek,obyek  tersebut  dari  gambar  yang  ada. Karena  itu  banyak  ahli  akan  berkata  bahwa  tujuan  dari computer  vision adalah  kontruksi  dari deskripsi pemandangan yang diambil dari gambar yang diperoleh.
Pengertian sederhana dari image processing adalah manipulasi dan analsis suatu informasi gambar dari komputer. Yang dimakud dengan informasi  gambar disini adalah  gambar  visual dalm dua  dimensi.  Segala  operasi  untuk  memperbaiki,  analisis  atau  pengubahan  suatu  gambar  disebut image  processing .  Konsep  dasar  dari  system image  processing diambil  dari  kemampuan  indera penglihatan  manusia  yang  selanjutnya  dihubungkan  dengan  kemampuan  otak  manusia.  Dalam process image processing masih murni menggunaka image yang disimpan dalam komputer, untuk itu  penulis  ingin  mengkombinasikan  system image  processing yang  nantinya  data  yang  disimpan dalam komputer dalam bentuk binery bukan dalam bentuk image lagi. Karena  telah  banyak  yang  menggunakan image  processing baik  untuk  industri,  medik bahkan bidang militer telah menggunakan perkembangan dunia digital image processing ini. Pada  umumnya,  obyektif  dari image  processing adalah  mentransformasikan  atau menganalisa suatu gambar sehingga informasi baru tentang gambar dibuat lebih jelas.

## Open Source Computer Vision
Open  Source  Computer  Vison  Library mulai  dikembangkan  tiga  tahun  yang  lalu  oleh  Visual Interactivity Group didalam Intel’s Microprocessor Research Lab. Proyek ini dibuat dengan tujuan untuk  mendirikan  sebuah  komunitas Open  Source  Vision dan  menyediakan  sebuah  situs  dimana usaha  terdistribusi  dari  komunitas  dapat  dikonsolidasi  dan  performance-nya  dapat  dioptimalkan. Library ini  ditunjukkan  untuk  digunakan  oleh  peneliti  dan  pengembang  software  komersial. Keunggulan library ini adalah semua fungsi-fungsinya telah dapat dioptimasi untuk prosessor Intel sehingga dapat berjalan lebih cepat.
Open Source Computer Vision Library Comunities terdiri dari beberapa orang diantaranya Dr.  Gary  Bradski,  Prof.  Trevor  Darell,  Prof  Irfan  Essa,  prof  Jitendra  Malik,  Prof.  Poetro  Perona, Prof.  Stan  Sclaroff  dan  Prof.  Cario  Tomasi.  Berikut  adalah  beberapa  fungsi  umum  yang  dapat didukung oleh Open Source Computer Vison Libabry Comunites :
a. Geometric Methos
b. Recognition
c. Measures
d. Segmentation
e. Utilities
f. Features
g. Image Pyramids
h. Camera
i. Tracking
j. Fitting
k. Matrix
l. Image Processing
Liberary Open Source Computer Vison dalam mempresentasikan suatu gambar ( image) dalam format IpLLMage dari Intel  Image  Processing  Library (IPL).  Struktur  ini  hanya  dapat mendukung tingkat depth sebagai berikut :
a. IPL_DEPTH_8U – unsigned 8-bit intereger values( Unsigned char)
b. IPL_DEPTH-8S – Signed 8-bit intereger value 9 Signed char atau simply char)
c. IPL_DEPTH-16S – Signed 16-bit intereger value (Short int)
d. IPL_DEPTH_32S – Signed 32 bit intereger value (int)
e. IPL_DEPTH_32F – 32 bitfloating point single precision value ( float).
Open Source Computer Vision Library dibuat berdasarkan fungsi-fungsi dasar dari Intel Image Processing  (IPL)  ini. Intel  Image  Processing  Librara  (IPL) menyediakan  sekumpulan  fungsi- fungsi image processing pada processor berarsitektur intel.

## Image Processing Library
Intel Image Processing Library (IPL) adalah  suatu library yang menyediakan sekumpulan fungsi-fungsi low-level untuk  memanipulasi  gambar  dalam  standart  DLL.  Fungsi-fungsi tersebut  telah  dioptimasi  untuk  prosessor-prosessor  dengan  arsitektur  Intel,  dan  sangat  efektif dikarenakan  menggunakan  keungguluan  dari  teknologi  MMX,  Streaming  SIMD  Exstention (SSE)  dan  SSE-2.  Hingga  kini  ,versi-versinya  telah  dikembangkan  untuk  prosessor  Intel  486 kompatible,  processor  Pentium,  Prosessor  Pentium  Pro  bahkan  sampai  generasi  yang  terbaru sekarang. Untuk masing – masing prosessor telah disediakan DLL yang berbeda-beda.
Library ini  terdiri  dari  fungsi  –  fungsi  untuk  melakukan  proses filtering,  thresholding, transformasi  (FFT,DCT,  geometri) serta  untuk  operasi-operasi  aritmatika  dan  morfologi  juga disediakan. Library ini menggunakan format gambar yang fleksibel, mendukung gambit dengan 1,8  dan  19  channels  dan  pixel  integer  atau  floating-point  32  but,  dimana  setiap  gambar  dapat memiliki  sejulah  chanels  yang  berbeda.  Konversi  dari  dan    formasi  gambar  windows  DIB  ( device independent bitmap ), konversi antara gambar berwarna dan gray-scale juga disediakan. Library ini  dapat  dipakai  di  beberapa  software  pemprograman  umum  seperti  Borland  Delphi, Borland C++, Visual Basic dan Visual C++. Untuk saat ini versi yang terbaru dari Intel Image Processing  Library  (IPL) adala  versi  2.5.  Salah  satu  hal  yang  disayangkan  dari Library ini adalah sifatnya yang tidak open source , sehingga para pengembang software agak terbatas jika ingin melakukan perubahan-perubahan pada fungsi library ini.
Microsoft Directshow
Pekerjaan yang berhubungan dengan multimedia memberikan beberapa tantangan utama :
a. Multimedia stream mempunyai data dalam jumlah yang banyak yang harus diproses dengan cepat.
b. Sebuah aplikasi tidak mempunyai cara untuk mengetahui hardware device yang mana yang disajikan pada end-user’s system Direct show didesain khusus untuk mengatasi setiap tantangan diatas. Tujuan utama dari desain adalah  untuk  mnyederhanakan  tugas  dari  pembuatan  aplikasi  pada  windows. Platform dengan mengisolasi  aplikasi  dari  kompleksitas  dan  transport,  perbedaan  hardware  dan  masalah sinkronisasi.
Direct  Show menyediakan  capture  dengan  kualitas  tinggi. Direct  show menyederhanakan playback  media,  melakukan  format  konversi  dan  tugas-tugas  capture.  Pada  sat  yang  sama, direct  show juga  menyediakan  akses  ke  alikasi  yang  membutuhkan  solusi  yang  diinginkan  ( custom solution ). Metode Nearest Mean Untuk metode nearest mean , Ix tidak dibandingkan pada tiap feature pada database, melainkan pada  rata-rata feature yang  berada  di  satu  kelas.  Keunggulan  metode Nearest  Mean adalah memiliki  proses  yang  lebih  cepat,  namun  ketepatan  agak  rendah.  Sebelum  mencari
perbandingan distance , diari dulu rata-rata tiap kelas. Setelah itu, Ix dibandingkan dengan setiap rata-rata kelas tersebut.
Desain System Pada bagian ini akan dibahas desain dan cara kerja dari system konversi data format image ke format binery . Sistem ini dibagi menjadi dua bagian yaitu modul mengkonversi dari data image ke  data binery dan  modul  data binery ke  modul image .  Blok  diagram  secara  sederhana  dapat digambarkan sebagai berikut :

## Proses Load Picture
Pada modul ini system menyediakan bagaiman cara Load Picture yang ditempatkan pada frame guna dikonversi ke binery . Adapun perintah yang digunakan adalah sebagai berikut :
Private Sub fp_loadpic() On Error GoTo local_err CommonDialog1.Filter  =  "File  gambar  (*.jpg)  |*.jpg|File  gambar  (*.gif)|*.gif|Files  gambar (*.bmp) |*.bmp|Semua file (*.*) |*.*|" CommonDialog1.FilterIndex = 1 CommonDialog1.ShowOpen If CommonDialog1.FileName <> "" Then vl_filename = CommonDialog1.FileName Image1.Picture = LoadPicture(vl_filename) vp_picfile = vl_filename End If GoTo local_exit local_err: If MsgBox("Foto tidak dapat diambil", vbRetryCancel, "Peringatan") = vbCancel Then GoTo local_exit Else Resume
Load File JPG,GIF,BMP Konver Ke Binery Simpan Ke Database Konver Ke Binery Load File JPG,GIF,BMP
End If local_exit: End Sub

## Proses Konversi dari Imge ke Binery
Pada  modul  ini  setalah  iamge  ditampilkan  pada  frame  maka  system  selanjutnya  akan mengkonversi menjadi binery dengan perintah sebagai berikut :
Sub WriteFromBinary(ByVal f As Long, fld As ADODB.Field, _ ByVal FieldSize As Long) Dim Data() As Byte, BytesRead As Long Do While FieldSize <> BytesRead If FieldSize - BytesRead < BLOCK_SIZE Then Data = fld.GetChunk(FieldSize - BLOCK_SIZE) BytesRead = FieldSize Else Data = fld.GetChunk(BLOCK_SIZE) BytesRead = BytesRead + BLOCK_SIZE End If Put #f, , Data Loop End Sub

## Proses Penyimpanan Ke Database
Pada modul ini digunakan untuk menyimpan ke database dengan format binery  perintah yang digunakan sebagai berikut :
Sub fp_PicToSql(ByVal FName As String, fld As ADODB.Field, _ Optional Threshold As Long = 1048576)
Dim f As Long, Data1() As Byte, FileSize As Long f = FreeFile Open FName For Binary As #f FileSize = LOF(f) If FileSize > Threshold Then ReadToBinary f, fld, FileSize Else Data1 = InputB(FileSize, f) MsgBox Data1 fld.Value = Data1 End If Close #f End Sub vp_sqlsyn = "select * from tbl_Foto" vp_sqlsyn = vp_sqlsyn & " where Id ='" & Trim(Text.Text) & " Set vl_Adoset = fp_SQLGetdata(vp_sqlsyn, vp_ServerSwitch) Pict1.BITS_ImageToSQL vp_picfile, vl_Adoset!foto, 16384

## vl_Adoset.Update

## Proses Pembacaan Binery Ke Image
Pada  modul  ini  digunakan  untuk  pembacaan  dari  binery  ke  image  perintah  yang  digunakan sebagai berikut :
Sub ReadToBinary(ByVal f As Long, fld As ADODB.Field, _ ByVal FileSize As Long) Dim Data() As Byte, BytesRead As Long Do While FileSize <> BytesRead If FileSize - BytesRead < BLOCK_SIZE Then Data = InputB(FileSize - BytesRead, f) BytesRead = FileSize Else Data = InputB(BLOCK_SIZE, f) BytesRead = BytesRead + BLOCK_SIZE End If fld.AppendChunk Data Loop End Sub
Sub WriteFromUnsizedBinary(ByVal f As Long, fld As ADODB.Field) Dim Data() As Byte, temp As Variant Do temp = fld.GetChunk(BLOCK_SIZE) If IsNull(temp) Then Exit Do Data = temp Put #f, , Data Loop While LenB(temp) = BLOCK_SIZE End Sub

## Proses Pengembalian dari Binery ke Image
Pada modul ini digunakan untuk mengembalikan dari binery ke bentuk image semula, perintah yang diguanakn sebagai berikut :
Sub fp_SqlToPic(fld As ADODB.Field, ByVal FName As String, _ Optional FieldSize As Long = -1, _ Optional Threshold As Long = 1048576)
Dim f As Long, bData() As Byte, sData As String f = FreeFile Open FName For Binary As #f If FieldSize = -1 Then WriteFromUnsizedBinary f, fld Else If FieldSize > Threshold Then WriteFromBinary f, fld, FieldSize Else If IsNull(fld.Value) Then
MsgBox "fld.value" & fld.Value, vbOKOnly Exit Sub Else If fld.Value <> Null Then bData = fld.Value Put #f, , bData End If End If End If End If Close #f End Sub

## Pengujian Sistem
Berikut  adalah  program  yang  digunakan  untuk  pengujian  mengkonversi  data  image  ke  data binery.
Pada program ini terdapat beberapa tombol, dimana tombol-tombol tersebut mempunyai fungsi sebagai berikut :
a. Tombol gambar kamera digunakan untuk mengambil image yang akan disimpan modul perintahnya pada Load Picture
b. Tombol Clear digunakan untuk membersihkan foto dari fream jika tidak jadi simpan.
c. Tombol Simpan untuk menyimpan image di frame ke binery pada database
d. Tombol Upd. Gambar digunakan untuk mengupdate gambar bila perlu.
e. Tombol Batal untuk keluar dari program

## Berikut hasil uji data image yang telah di konversi ke binery
No Image Hasil Binery Image Tipe BMP 1 0x424D48A400000000000036000000280000006400000 08C000000010018000000000000000000120B0000120B 00000000000000000000FFF4FAFFF9FFFFFBFCFFFEF FFFFFFFFFFDFDFFFDFFFFFCFEFFFBFCFFFBFCFF FDFDFFFEFEFFFDFEFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFBF FFFFAFFFFFAFFFFF9FFFFFAFFFFFBFFFFFCFFFF FCFFFF 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image BMP File Size 1 K 2 0x424D48A400000000000036000000280000006400000 08C000000010018000000000000000000120B0000120B 00000000000000000000FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFEFFFFFEFFFFFEFFFFFEFFFFFCFFFFFCFFF FFBFFFFFBFFFFFBFFFFFBFFFFF9FFFFF9FBFFFEF BFFFEFBFFFEFBFFFEFBFFFEFBFFFEFBFFFEFBFF FEFB 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K
4. Resolution 72
pixel/inc
5. Tipe image BMP
File Size 1 K
3 0x424D48A4000000000000360000002800000064000000 8C000000010018000000000000000000120B0000120B00 000000000000000000FFFEFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFF FFFFCFFFFFCFFFFFBFFFFFBFFFFF9FFFFF9FFFFF BFFFFFBFFFFFEFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image BMP File Size 1 K 4 0x424DA0A6000000000000360000002800000064000000 8E000000010018000000000000000000120B0000120B00 000000000000000000FCFEFFFCFEFFFAFFFDFAFFFD FAFFF8FAFFF8F9FFF6F9FFF6F7FFF4F7FFF4F7FFF4 F7FFF4F5FFF6F5FFF6F5FFF6F5FFF6F9FFFEF9FFFE F9FFFEF9FFFEF9FFFEF9FFFEF9FFFEF9FFFEF9 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image BMP File Size 1 K 5 0x424D48A40000000000003600000028000000640000008 C000000010018000000000000000000120B0000120B0000 0000000000000000FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K
4. Resolution 72 File Size 1 K
pixel/inc
5. Tipe image BMP Tpe Image JPG 1 0xFFD8FFE000104A46494600010201004800480000FFED 10D850686F746F73686F7020332E30003842494D03ED0A 5265736F6C7574696F6E0000000010004800000001000100 480000000100013842494D040D18465820476C6F62616C2 04C69676874696E6720416E676C65000000000400000078 3842494D04191246582047 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image JPG File Size 1 K 2 0xFFD8FFE000104A46494600010201004800480000FFED 150A50686F746F73686F7020332E30003842494D03ED0A 5265736F6C7574696F6E0000000010004800000001000100 480000000100013842494D040D18465820476C6F62616C2 04C69676874696E6720416E676C65000000000400000078 3842494D04191246582047 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image JPG File Size 1 K 3 0xFFD8FFE000104A46494600010201004800480000FFED 143E50686F746F73686F7020332E30003842494D03ED0A 5265736F6C7574696F6E000000001000480000000100010 0480000000100013842494D040D18465820476C6F62616 C204C69676874696E6720416E676C65000000000400000 0783842494D04191246582047 1. Widh 100 pixel File Size 1 K
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K
4. Resolution 72
pixel/inc
5. Tipe image JPG
4 0xFFD8FFE000104A46494600010201004800480000FFED 106050686F746F73686F7020332E30003842494D03ED0A 5265736F6C7574696F6E000000001000480000000100010 0480000000100013842494D040D18465820476C6F62616 C204C69676874696E6720416E676C65000000000400000 0783842494D04191246582047 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image JPG File Size 1 K 5 0xFFD8FFE000104A46494600010201004800480000FFED 105450686F746F73686F7020332E30003842494D03ED0A 5265736F6C7574696F6E000000001000480000000100010 0480000000100013842494D040D18465820476C6F62616 C204C69676874696E6720416E676C65000000000400000 0783842494D04191246582047 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image JPG File Size 1 K Image Tipe GIF 1 0x47494638396164008C00F70000000000FFFFFFA42A2 CDFAFB099292D6A292BC3686CAC2C34A42C34A634 3C9A353A81303599676BB43241B05C65AC2434A1243 49B2C39A63645AB43518B3A45763C43AC2C3EA42C3 D993846AC243CA2243C994053724952982C466461628 63B577F5866AF738B824460BE7A9CEBE9EA6E3755
1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image GIF File Size 1 K 2 0x47494638396164008C00F70000000000FFFFFF0000 FEB93540BA07298F05245B1323E0ABB7CAB8BCCF 2458EB054CCA99A8E7C3CFD5CCCFF80D62B28495 DA2E6FC03067A15875F0ABC5D7BAC5FB0569CCB DC3E30567FC0E76E6116DFD95C1E194B6EC1977E B2F85A82461FD037AF30578C6166AD2B0C0C2A7B 4FC0D88DA5A99 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image GIF File Size 1 K 3 0x47494638396164008C00F70000000000FFFFFFFEF EFEC1C1C17B4D502F1F207A6B6C8B7B7C9484850 C000176353CAB1F31993743060001FFE7EB868081F FF9FAFECDD7837E7F24030A8C83851400057F7B7 CFFD8E7D1BAC30A0507FFEBF3C7BEC283787D8 78184B2A9AEFEF4FAC3BCC2080008FFFAFFBFB CBFC3C0C3FFFDFF 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image GIF File Size 1 K 4 0x47494638396164008E00F70000000000FFFFFFC1C1 C1C0C0C0BFBFBFBEBEBE7F7F7F7E7E7EC6C0C1C 1BBBC80777ABEB5B8BDBABBFFFCFDFEF3F7CAC 0C4FFFAFC7E7C7DBBB9BABAB8B9C4BDC1C9C3C 7C3C0C2FDF7FC807580FFFBFFBDBABDFFFDFF8C 828D857D86C5BFC6C1BEC4BEBCC0BEBBC2FBF9F EF2EFFFBDB0FF21167E 1. Widh 100 pixel
2. Height 140 pixel
3. Image size 42 K
4. Resolution 72
pixel/inc
5. Tipe image GIF
File Size 1 K
5 0xFFD8FFE000104A46494600010201004800480000FFE D105450686F746F73686F7020332E30003842494D03ED 0A5265736F6C7574696F6E000000001000480000000100 0100480000000100013842494D040D18465820476C6F62 616C204C69676874696E6720416E676C65000000000400 0000783842494D04191246582047 1. Widh 100 pixel 2. Height 140 pixel 3. Image size 42 K 4. Resolution 72 pixel/inc 5. Tipe image GIF File Size 1 K

## Simpulan
Setelah dilakukan beberapa uji ternyata file image yang telah disimpan dalan bentuk format binery memilki:
a. Mempunyai Panjang digit sama
b. Dalam hal kecepatan pembacaan dan Penulisan ke/dari database lebih cepat jika dibandingkan disimpan dalam bentuk image
c. Memiliki file size lebih kecil jika dibandingkan dengan format image.

## DAFTAR RUJUKAN
Steve Brown (2000). “Visual Basic Developer’d Guide to the Win32 API”
Belove, Charles, and Drossman, Melvyn M., “Systems and Circuits for Electrical Engineering Technology. Tokyo, McGraw-Hill Kogakusha, Ltd., 1976,662 hlaman.
Charles Williams (1999). “Profesional Visual Basic 6 Databeses” Published by Wrox  Press Ltd. Raymond (Tugas Akhir). “Face Recognition Menggunakan Metode Linier Discriminant Analysis (LDA)”