INDEXING BASISDATA CITRA DENGAN METODE KUANTISASI VEKTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA FAIR SHARE AMOUNT

Authors

  • Ary Mazharuddin Shidiqy
  • Febriliyan Samopa
  • Darlis Heru Murti
Views: 598 Downloads: 205

DOI:

https://doi.org/10.12962/j24068535.v5i1.a207

Abstract

Basisdata merupakan sesuatu yang selalu dipakai pada penyimpanan data-data baik dalam jumlah sedikit maupun banyak. Alasan penyimpanan dalam basisdata adalah keamanan data dan kemudahan dalam pencarian jika akan digunakan. Seiring berjalannya waktu, basisdata berkembang semakin kompleks. Kompleksitas tersebut dalam hal konsep maupun ragam data yang mampu disimpan di dalamnya. Jika dulu data yang dapat disimpan hanya berupa tulisan dan angka, maka sekarang basisdata tidak hanya mampu menyimpan tulisan dan angka, tapi juga gambar. Karena tidak semua data dapat dicari dengan metode yang sama, maka diperlukan metode pencarian data sesuai dengan tipe data yang dimaksud. Pada Tugas Akhir ini dikembangkan metode pencarian yang bisa diterapkan pada pencarian gambar dalam basisdata.

Metodologi yang digunakan dalam pembuatan Tugas Akhir ini terdiri dari beberapa tahapan. Pertama dilakukan pembuatan codebook sebagai acuan untuk melakukan indexing basisdata. Codebook ini dihasilkan dari algoritma Fair Share Amount (FSA). Tahapan selanjutnya adalah melakukan penyimpanan data dengan menggunakan acuan codebook yang sudah dibuat. Untuk mencari gambar, dilakukan dengan memasukkan parameter pencarian berupa gambar ke aplikasi dan mencocokkan parameter pencarian yang sudah terindeks dengan menggunakan codebook yang sama dengan yang digunakan pada penyimpanan.

Ujicoba dan evaluasi dilakukan dengan menggunakan sejumlah gambar yang diambil secara acak dari yang sudah ada dalam basisdata untuk menguji akurasinya. Pilihan yang digunakan untuk mengatur akurasi pencarian adalah tepat sama (kecocokan 100%) dan kesamaan (kecocokan 50%-90%). Selain itu juga digunakan gambar yang tidak ada dalam basisdata untuk menguji validitas pencarian. Data yang tersimpan dalam basisdata sejumlah 50 data. Hasil uji coba menunjukkan bahwa yang berpengaruh pada pencarian adalah ukuran gambar dan codebook yang digunakan, sedangkan warna dan pola gambar tidak berpengaruh pada pencarian

Kata Kunci : Kuantisasi Vektor, Fair Share Amount.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2006-01-01

Issue

Vol 5, No 1 Januari 2006

Section

Articles

How to Cite

[1]
A. M. Shidiqy, F. Samopa, and D. H. Murti, “INDEXING BASISDATA CITRA DENGAN METODE KUANTISASI VEKTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA FAIR SHARE AMOUNT”, JUTI, vol. 5, no. 1, pp. 54–59, Jan. 2006, doi: 10.12962/j24068535.v5i1.a207.

License

All papers should be submitted electronically. All submitted manuscripts must be original work that is not under submission at another journal or under consideration for publication in another form, such as a monograph or chapter of a book. Authors of submitted papers are obligated not to submit their paper for publication elsewhere until an editorial decision is rendered on their submission. Further, authors of accepted papers are prohibited from publishing the results in other publications that appear before the paper is published in JUTI unless they receive approval for doing so from the Editor-in-Chief.

JUTI open access articles are distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. This license lets the audience to give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made and if they remix, transform, or build upon the material, they must distribute contributions under the same license as the original.