Category Archives: Pengenalan Matlab

Pengenalan software MATLAB

Ekstraksi Ciri Citra Grayscale


Ekstraksi ciri merupakan tahapan yang sangat penting dalam pengenalan pola. Tahapan ini bertujuan untuk memperoleh informasi yang terkandung dalam suatu citra untuk kemudian dijadikan sebagai acuan untuk membedakan antara citra yang satu dengan citra yang lain.

Ekstraksi ciri dapat dilakukan setelah tahapan segmentasi citra (memisahkan antara objek dengan background) maupun tanpa segmentasi citra (objek adalah background dan background adalah objek).

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan ekstraksi ciri citra grayscale baik yang didahului dengan tahapan segmentasi maupun tidak.

Langkah-langkah pemrogramannya yaitu:

A. Ekstraksi ciri didahului dengan segmentasi

1. Membaca dan menampilkan citra RGB asli

clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('candy.png');
figure, imshow(I);

candy

-read more->

Pembuatan Database Mahasiswa menggunakan MATLAB


Berikut ini merupakan contoh pemrograman GUI Matlab R2015b untuk pembuatan database mahasiswa. Sistem yang dirancang meliputi Form Registrasi Mahasiswa, Form Status Mahasiswa, dan Form Database Mahasiswa. Data mahasiswa disimpan dalam bentuk tabel dengan ekstensi .mat.

Langkah-langkah registrasi dan visualisasi database mahasiswa adalah sebagai berikut:
1. Membuka tampilan menu awal
Pada menu ini terdapat beberapa tombol untuk menuju ke sub menu lain di antaranya adalah Form Registrasi, Form Status, Form Database, dan Sub menu keluar

-read more->

Pembuatan Database menggunakan Matlab dan Ms. Excel


Dalam pembuatan basis data (database), Matlab dapat diintegrasikan dengan beberapa software lain contohnya adalah Microsoft Office Excel 2007. Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk membuat database mahasiswa menggunakan GUI Matlab R2015b.

Sistem basis data yang dirancang terdiri dari 4 buah tampilan GUI yaitu:
1. Tampilan menu Utama (Home)
Pada menu ini disajikan 4 buah tombol untuk masuk ke dalam tampilan submenu yang lain. Submenu yang lain antara lain yaitu Menu Registrasi Mahasiswa, Menu Status Mahasiswa, Menu Database Mahasiswa, dan Menu Keluar.

-read more->

Ekstraksi Ciri Citra RGB


Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan proses ekstraksi ciri dari citra rgb. Ciri yang diekstrak adalah berupa ciri statistik dan ciri bentuk. Pada contoh ini digunakan citra fish.jpg di mana foreground adalah berupa ikan sedangkan background adalah berupa air.

Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli

clc;clear;close all;

Img = imread('fish.jpg');
figure, imshow(Img), title('original image');

sehingga diperoleh tampilan:

-read more->

Segmentasi Citra dengan Metode Multi Thresholding dan K-Means Clustering


Berikut ini merupakan pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi citra dengan menggunakan dua buah metode yang berbeda. Metode yang pertama yaitu multi thresholding, sedangkan metode yang kedua adalah k-means clustering. Segmentasi dilakukan terhadap citra rose.jpg yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

rose.jpg

-read more->

Jaringan Syaraf Tiruan untuk Klasifikasi Citra Daun


Salah satu penerapan dari algoritma jaringan syaraf tiruan adalah untuk proses klasifikasi citra. Berikut ini merupakan pemrograman matlab untuk melakukan klasifikasi terhadap citra daun. Citra daun dikelompokkan ke dalam 4 kelas spesies yaitu Bougainvillea sp, Geranium sp, Magnolia soulangeana, dan Pinus sp. Pada contoh ini digunakan 40 citra daun yang terdiri dari 10 citra pada masing-masing kelas. Contoh dari citra daun yang digunakan ditunjukkan pada gambar di bawah ini:

Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan citra latih dan citra uji. Pada contoh ini 40 citra daun dibagi menjadi dua bagian yaitu 24 citra untuk citra latih dan 16 citra untuk citra uji.

-read more->

Pengolahan Citra Biner


Penghitungan terhadap atribut-atribut yang melekat pada suatu objek dalam citra digital secara sederhana dapat dilakukan dengan cara mengkonversi citra asli (RGB ataupun grayscale) menjadi citra biner terlebih dahulu. Setelah diperoleh citra biner, maka selanjutnya atribut-atribut (misalnya luas dan keliling) dapat dihitung. Namun terkadang citra biner tersebut perlu diolah lebih lanjut agar citra biner benar-benar tepat merepresentasikan objek yang dimaksud.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan proses segmentasi  dan analisis citra. Langkah-langkah nya yaitu:
1. Membaca dan menampilkan citra asli. Pada contoh ini citra yang digunakan adalah citra ‘airplane.jpg’ di mana objek yang dikehendaki adalah berupa pesawat, sedangkan background adalah berupa langit.

clc; clear; close all; warning off all;

Img = imread('airplane.jpg');
figure, imshow(Img);

sehingga diperoleh tampilan

-read more->

Pengolahan Citra untuk Deteksi Warna Kulit (Skin Detection)


Deteksi warna kulit (skin color detection) merupakan salah satu proses segmentasi yang memisahkan region objek dalam citra berdasarkan pada perbedaan warna. Objek yang memiliki warna tertentu dipisahkan dengan objek yang memiliki warna lainnya. Hasil segmentasi dapat digunakan untuk proses selanjutnya seperti ekstraksi ciri atau klasifikasi citra. Pada contoh ini, warna kulit didefiniskan dalam ruang warna  YCbCr dengan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173.

Deteksi warna kulit merupakan salah satu tahapan awal dalam computer vision untuk mendeteksi hal-hal yang berkaitan dengan manusia (people detection). Deteksi warna kulit dapat dijadikan sebagai metode segmentasi  untuk pengenalan wajah (face recognition) maupun pengenalan organ tubuh lainnya. Sistem tersebut dapat dikembangkan lebih lanjut untuk sistem biometrik.

Langkah-langkah proses segmentasi warna kulit adalah sebagai berikut:
1. Melakukan penyeimbangan warna RGB (Color Balanced 24-bit RGB Image)
2. Melakukan transformasi ruang warna RGB menjadi YCbCr
3. Melakukan segmentasi warna kulit berdasarkan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173
4. Menampilkan hasil segmentasi

Hasil segmentasi ditunjukkan pada gambar berikut:

No                     Citra Asli      Hasil Deteksi Warna Kulit
1
2
3
4

-read more->

Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Pola


Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan propagasi balik (backpropagation neural network).

Pada contoh ini dilakukan pengklasifikasian terhadap bentuk segi-3, segi-4, dan segi-5. Ciri yang digunakan untuk membedakan ketiga jenis bentuk tersebut adalah metric dan eccentricity.

Metric merupakan nilai perbandingan antara luas  dan keliling objek. Sedangkan eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. (Materi mengenai ekstraksi ciri lebih lanjut dapat dilihat pada laman berikut ini: Ekstraksi Ciri Citra).

Langkah-langkah pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan matlab adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan data latih untuk proses pelatihan (training). Pada proses ini digunakan 45 citra data latih yang terdiri dari 15 citra segi-3, 15 citra segi-4, dan 15 citra segi-5.

-read more->

Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prediksi menggunakan Matlab


Jaringan syaraf tiruan merupakan algoritma klasifikasi yang meniru prinsip kerja dari jaringan syaraf manusia. Algoritma ini memetakan data masukan pada layer masukan menuju target pada layer keluaran melalui neuron-neuron pada layer tersembunyi.

Data masukan dirambatkan maju, dihubungkan oleh bobot-bobot masukan yang sebelumnya telah diinisialisasi secara acak menuju neuron pada layer tersembunyi

Pada layer tersembunyi, data masukan yang telah dihubungkan dengan bobot tersebut kemudian diproses menggunakan fungsi aktivasi. Selanjutnya data hasil olahan dari layer tersembunyi dihubungkan oleh bobot-bobot tersembunyi menuju neuron pada layer keluaran.

Hasil yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan data target sehingga diperoleh tingkat kesalahan (error). Apabila tingkat kesalahan yang diperoleh lebih kecil daripada tingkat kesalahan yang sebelumnya telah ditetapkan (target error), maka proses perambatan akan berhenti. Namun apabila tingkat kesalahan masih lebih besar daripada tingkat kesalahan tetapan maka dilakukan proses perambatan balik dengan melakukan pembaharuan bobot.

Salah satu aplikasi dari algoritma jaringan syaraf tiruan adalah untuk kasus prediksi.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk memprediksi curah hujan menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan propagasi balik (backpropagation neural network).

Langkah-langkahnya yaitu:

1. Mempersiapkan data curah hujan time series untuk prediksi. Pada contoh ini digunakan data rata-rata curah hujan tiap bulan di kota Semarang pada tahun 2005 s.d 2007. Pada algoritma jaringan syaraf tiruan propagasi balik ini digunakan fungsi aktivasi sigmoid biner di mana fungsi ini bernilai antara 0 s.d 1. Namun fungsi sigmoid biner tersebut sejatinya tidak pernah mencapai angka 0 maupun 1. Oleh sebab itu, data curah hujan perlu dinormalisasi terlebih dahulu salah satu contohnya ke dalam range 0,1 s.d 0,9 menggunakan persamaan berikut ini:


di mana:
X’ = data hasil normalisasi
X = data asli/data awal
a = nilai maksimum data asli
b = nilai minimum data asli

Data curah hujan asli dan setelah dinormalisasi tampak pada gambar di bawah ini:

-read more->

%d bloggers like this: