Content-Based Image Retrieval Menggunakan Metode Block Truncation Algorithm dan Grid Partitioning

Abstract

Dampak Image-Sharing melalui Internet, menyebabkan semakin meningkatnya volume dari basis data yang berisikan data gambar di Internet. Sehingga dalam melakukan pencarian gambar tidak dapat dilakukan secara manual. Para ahli mengemukakan dua teknik dalam proses temukembali gambar, yaitu Text-Based Image Retrieval dan Content-Based Image Retrieval. Penggunaan Content-Based Image Retrieval digunakan untuk mengatassi kelemahan Text-Based Image Retrieval yang membutuhkan sumber daya manusia yang banyak saat mendeskripsikan sebuah gambar. Content-Based Image Retrieval melakukan pencarian gambar berdasarkan pendekatan konten yang dimiliki gambar sendiri. Metode Block Truncation Algorithm (BTA) dan Grid Partitioning digunakan sebagai teknik ekstraksi ciri sebuah gambar uji, jarak Euclidean digunakan dalam pencocokan gambar uji terhadap gambar yang terdaftar dalam basis data. Hasil pengujian dinilai berdasarkan perbandingan antara Recall dan Precision yang disajikan dalam grafik analisis ROC (Receiver Operating Characteristics), hasilnya gabungan kedua metode yang diusulkan memiliki nilai presisi 53% dan recall 11,8% dan dalam daerah analisis ROC dengan nilai ‘Good.’