25

BAB III

ANALISA DAN PERANCANGAN

3.1 Analisa Algoritma Connected Component Labeling dan Cropping

Pada bagian pembahasan ini dijelaskan secara umum bagaimana cara kerja

algoritma Connected Component Labeling dan Cropping dalam melakukan proses

segmentasi citra bitmap biner. Algoritma Connected Component Labeling

memiliki dua jenis konektivitas atau pendekatan terhadap piksel-piksel yang

memiliki nilai intensitas yang sama yaitu 4-connected neighbors dan 8-connected

neighbors.

Dalam pembahasan ini digunakan pendekatan 4-connected neighbors yang

bertujuan untuk melakukan operasi segmentasi citra biner terhadap sebuah objek

citra biner dengan memberikan contoh kasus untuk proses scanning, labeling,

merging dan cropping.

3.1.1 Proses Scanning, Labeling dan Merging pada Citra

Pada dasarnya dalam pemberian label untuk piksel yang terkoneksi, kita

melakukan scanning terhadap semua piksel citra dari piksel paling atas yaitu

mulai dari kiri ke kanan dan dari atas ke bawah. Tujuan dari aktifitas ini adalah

untuk menemukan cluster terhadap region-region di dalam citra biner.

Dalam proses pelabelan piksel, digunakan pendekataan 4-connected

neighbors untuk menghubungkan antara piksel yang memiliki nilai sama dan

menggunakan teknik flood fill untuk mengisi warna acak pada piksel terpilih ke

sebuah matrix penampung yang biasa disebut matrix mapping. Sebelum

melakukan proses scanning dan labeling, terlebih dahulu harus kita defenisikan

25

26

bahwa objek gambar/piksel yang akan kita ambil adalah tipe foreground dan yang

kita tinggalkan merupakan background. Adapun langkah-langkah dalam proses

scanning, labeling dan merging adalah sebagai berikut :

1. Buat dua buah matrix, matrix pertama merepresentasikan objek gambar/citra

biner yang akan diolah dan matrix kedua merupakan matrix tempat

meletakkan piksel-piksel terpilih yang disebut dengan matrix mapping.

Gambar 3.1 Bentuk Matrix Original dan Matrix Mapping

2. Lakukan scanning piksel-piksel terhadap citra foreground mulai sisi atas

matrix yaitu dari kiri ke kanan dan dari atas ke bawah.

Gambar 3.2 Proses scanning pada Matrix Original

Jika ditemukan piksel foreground, maka lakukan pelabelan terhadap piksel

tersebut, sebagai contoh label 1 (satu) dan pindahkan piksel pertama ke

matrix mapping. Selanjutnya ubah nilai piksel pertama pada matrix original

yang telah ditemukan tadi dengan nilai 0.

27

3. Lakukan pendekatan 4-connected neighbors secara berulang-ulang terhadap

piksel-piksel yang memiliki kedekatan dan kesamaan nilai intensitas sampai

tidak ada lagi kedekatan secara 4-connected neighbors antara piksel-piksel

yang telah dilabeli dengan label (1) satu.

Gambar 3.3 Tahap 1 proses labeling dan merging dari Matrix Original ke Matrix Mapping

Gambar 3.4 Tahap 2 Proses labeling dan merging dari Matrix Original ke Matrix Mapping

Gambar 3.5 Tahap 3 Proses labeling dan merging dari Matrix Original ke Matrix Mapping

28

Gambar 3.6 Tahap 4 Proses labeling dan merging dari Matrix Original ke Matrix Mapping

Gambar 3.7 Tahap 5 Proses labeling dan merging dari Matrix Original ke Matrix Mapping

Jika sudah tidak ditemukan lagi piksel-piksel tetangga yang terdapat

kedekatan secara 4-connected neighbors, maka lakukan proses merging

pada matrix mapping.

Gambar 3.8 Region Piksel-piksel menjadi sebuah Objek pada Matrix Mapping

4. Lakukan lagi scanning terhadap citra foreground untuk mendapatkan

karakter objek yang lain.

29

Gambar 3.9 Proses scanning kedua pada Matrix Original

Jika ditemukan piksel foreground, maka lakukan pelabelan terhadap piksel

tersebut, sebagai contoh label 2 (dua) dan pindahkan piksel pertama ke

matrix mapping. Selanjutnya ubah nilai piksel pertama pada matrix original

yang telah ditemukan tadi dengan nilai 0.

5. Lakukan pendekatan 4-connected neighbors secara berulang-ulang terhadap

piksel-piksel yang memiliki kedekatan dan kesamaan nilai intensitas sampai

tidak ada lagi kedekatan secara 4-connected neighbors antara piksel-piksel

yang telah dilabeli dengan label (2) dua.

Gambar 3.10 Tahap 1 Proses labeling dan merging dari Matrix Original ke Matrix Mapping

30

Gambar 3.11 Tahap 2 Proses labeling dan merging dari Matrix Original ke Matrix Mapping

Jika sudah tidak ditemukan lagi piksel-piksel tetangga yang terdapat

kedekatan secara 4-connected neighbors, maka lakukan proses merging

pada matrix mapping.

Gambar 3.12 Region Piksel-piksel menjadi sebuah Objek pada Matrix Mapping

Periksa kembali piksel pada matrix original dengan melakukan pelacakan

atau scanning piksel - piksel citra foreground, jika tidak ditemukan, maka

selesailah proses scanning, labeling dan merging.

3.1.2 Proses Cropping pada Citra

Pada matrix mapping terdapat dua buah karakter objek berbeda yang

terbentuk dari hasil proses sebelumnya yaitu scanning, labeling dan merging.

Pada tahap ini, akan dilakukan proses cropping yang nantinya akan terbentuk

beberapa objek citra bitmap baru dengan karakter yang berbeda-beda.

31

Lakukan proses cropping piksel-piksel pada matrix mapping untuk

menghasilkan sebuah objek citra baru yang independen berupa objek bitmap

biner. Dimana digunakan persamaan sebagai berikut :

w’ = xR – xL

h’ = yB – yT

persamaan diatas merupakan persamaan yang akan digunakan untuk

mengcropping objek citra yang baru.

x’ = x – w’ x => xL + xR

y’ = y – h’ y => yT + yB

dan persamaan diatas digunakan untuk membuat titik koordinat baru yang

terbentuk dari hasil cropping citra.

1. Proses cropping untuk objek citra dengan label 1 (satu)

0 x

y

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1

2

3

4

5

6

7

Gambar 3.13 Proses Cropping untuk objek citra dengan label 1(satu)

Sebelum melakukan cropping untuk objek citra dengan label 1 (satu), harus kita

tentukan terlebih dahulu titik koordinat awal dan akhir objek citra tersebut, yaitu

mulai dari sisi kiri objek citra sebagai titik koordinat awalnya dan koordinat

akhirnya pada posisi kanan objek citra secara horizontal. Mulai dari atas titik

32

koordinat awal dan akhirnya pada posisi bawah objek citra secara vertikal, dan

tampilannya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

0 x

y

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1

2

3

4

5

6

7

xL xR

x’

y’

yT

yB

h’

w’

Gambar 3.14 Pendefenisian titik koordinat objek citra label 1 (satu)

Dapat disimpulkan bahwa titik koordinat awal dari sebelah kiri objek citra

disimbolkan dengan xL dan titik koordinat akhir pada sebelah kanan objek citra

disimbolkan dengan xR jika dilihat secara horizontal, sedangkan titik awal

koordinat dari bagian atas objek citra disimbolkan dengan yT dan titik akhir

koordinat dari bagian bawah objek citra disimbolkan dengan yB dilihat secara

vertikal. Jika ditarik garis perpotongan antara empat titik koordinat tersebut maka

dapat dilihat bahwa perpotongan antara (xL dengan yT) merupakan titik koordinat

pojok kiri atas objek citra dan perpotongan antara (xR dengan yB) merupakan titik

koordinat pojok kanan bawah dari objek citra, sehingga ukuran citra baru menjadi:

w’ = xR – xL => w’ = 5 – 1 = 4

sedangkan untuk

h’ = yB – yT => h’ = 5 – 1 = 4

33

jadi ukuran untuk objek citra dengan label 1 (satu) adalah 4 x 4 nilai piksel. Dan

untuk mendapatkan titik – titik awal pada objek baru yang disimbolkan dengan x’

dan y’, maka digunakan persamaan sebagai berikut :

x’ = x – w’ => x’ = 5 – 4 = 1

yang berarti titik awal untuk objek baru yang disimbolkan dengan x’ berada pada

titik 1 pada sumbu x objek yang lama. Sedangkan untuk menentukan titik awal

sumbu y’, maka digunakan persamaan sebagai berikut :

y’ = y – h’ => y’ = 5 – 4 = 1

yang berarti titik awal untuk objek baru yang disimbolkan dengan y’ berada pada

titik 1 pada sumbu y objek yang lama.

Dari alur penjelasan diatas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa untuk

meng-cropping objek dengan label 1 (satu) dapat dibuat sebuah fungsi cropping

objek citra yang dapat diimplemetasikan kedalam program adalah sebagai berikut

imgCropping = (x’,y’,w’,h’), dan hasil dari proses cropping tersebut dapat dilihat

pada gambar dibawah ini

Gambar 3.15 Hasil dari proses cropping untuk objek citra label 1 (satu)

34

2. Proses cropping untuk objek citra dengan label 2 (dua)

0 x

y

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1

2

3

4

5

6

7

xL xR

x’

y’

yT

yB

h’

w’

Gambar 3.16 Pendefenisian titik koordinat objek citra label 2 (dua)

Untuk proses cropping pada objek citra dengan label 2 (dua) sama dengan proses

cropping yang dilakukan terhadap objek citra dengan label 1 (satu). Untuk

menghasilkan ukuran lebar atau width yang disimbolkan dengan w’ dapat

digunakan persamaan sebagai berikut :

w’ = xR – xL => w’ = 8 - 5 = 3

sedangkan untuk ukuran tinggi atau height yang disimbolkan dengan y’ adalah

sebagai berikut :

h’ = yB – yT => h’ = 6 – 3 = 3

jadi ukuran untuk objek citra dengan label 2 (dua) adalah 3 x 3 nilai piksel . Dan

untuk mendapatkan titik – titik awal pada objek baru yang disimbolkan dengan x’

dan y’, maka digunakan persamaan sebagai berikut :

x’ = x – w’ => x’ = 8 – 3 = 5

35

yang berarti titik awal untuk objek baru yang disimbolkan dengan x’ berada pada

titik 5 pada sumbu x objek yang lama. Sedangkan untuk menentukan titik awal

sumbu y’, maka digunakan persamaan sebagai berikut :

y’ = y – h’ => y’ = 6 – 3 = 3

yang berarti titik awal untuk objek baru yang disimbolkan dengan y’ berada pada

titik 3 pada sumbu y objek yang lama. Dan hasil dari proses cropping tersebut

dapat dilihat pada gambar dibawah ini

Gambar 3.17 Hasil dari proses cropping untuk objek citra label 2 (dua)

3.2 Algoritma Sistem

Algoritma Sistem yang dirancang terdiri dari dua algoritma, yaitu

algoritma connected component labeling menggunakan pendekatan 4-connected

neighbors untuk menentukan kedekatan antara piksel-piksel yang saling

berhubungan dan algoritma cropping. Dimana dalam proses segmentasi citra biner

digunakan algoritma connected component labeling untuk memisahkan citra

foreground dengan background dan selanjutnya dilakukan operasi cropping pada

setiap citra yang telah diberi label.

3.2.1 Algoritma Scanning, Labeling dan Merging Citra Biner

Dalam proses pelabelan dan merging citra biner, algoritma connected

component labeling merupakan teknik yang paling baik digunakan untuk

mengklasifikasikan region atau objek dalam citra digital. Teknik ini

memanfaatkan teori connectivity piksel pada citra. Piksel-piksel dalam region

36

disebut connected (ada konektifitasnya atau connectivity) bila mematuhi aturan

adjacency atau aturan “kedekatan” piksel. Aturan kedekatan piksel ini

memanfaatkan sifat ketetanggaan piksel. Dengan demikian piksel yang di katakan

connected pada dasarnya memiliki sifat adjacency satu sama lain karena masih

memiliki hubungan neighbourhood atau ketetanggaan. Perlu diingat, bahwa citra

yang bisa diolah dengan menggunakan metode ini adalah citra biner.

Ketetanggaan harus memiliki panjang atau jarak 1 unit (langsung antara piksel

dengan piksel tanpa ada perantara nya).

Untuk menghasilkan objek citra baru, dilakukan beberapa tahapan yaitu

mulai dari scanning piksel jika ditemukan piksel foreground maka akan diberikan

label terhadap piksel tersebut kemudian dilakukan merging didalam matrix

mapping. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

Objek Citra Biner Scanning Pixel Labeling Pixel Merging Pixel

Gambar 3.18 Algoritma Pelabelan Piksel Citra Biner

Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa dalam proses segmentasi citra

biner ada beberapa tahapan yang harus dilakukan, yaitu mulai dari scanning piksel

jika ditemukan dilakukan pelabelan terhadap piksel foreground dan selanjutnya

dilakukan merging piksel sehingga terbentuk piksel-piksel dalam sebuah region.

3.2.2 Algoritma Pemotongan (Cropping) Citra

Untuk menghasilkan objek citra baru dari hasil pelabelan, maka digunakan

algoritma cropping terhadap piksel dalam region yang terbentuk berdasarkan

label- label tertentu didalam sebuah matrix mapping.

37

Sebelumnya tentukan terlebih dahulu letak titik koordinat awal dan akhir

dari sebuah region piksel yang ada pada matrix mapping. Kemudian lakukan

proses cropping dengan menggunakan persamaan yang digunakan dalam

algoritma cropping tersebut. Adapun proses algoritma yang digunakan dapat

dilihat pada gambar dibawah ini.

Cropping Objek

Berdasarkan

Hasil Merging

Pixel

Objek Citra

BaruMerging Pixel

Gambar 3.19 Algoritma Pemotongan (Cropping) Dari Hasil Merging Piksel Citra Biner

Dari gambar algoritma diatas bisa diambil kesimpulan, bahwa untuk

mendapatkan sebuah objek citra baru yang dipilih, sangat tepat jika menggunakan

algoritma cropping.

3.3 Use Case Diagram

Adapun Use Case diagram untuk aplikasi segmentasi citra biner pada

skripsi ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Gambar 3.20 Use Case Diagram Segmentasi Citra Biner

38

Skenario use case diatas dapat dideskripsikan sebagai berikut:

Actor

Pengguna : Aktor yang menggunakan perangkat lunak pada skripsi

Use Case

1. Nama : Segmentasi Citra Biner

Deskripsi : Operasi citra yang dilakukan untuk membagi-bagi objek

citra menjadi objek yang independen.

Prekondisi : User sudah menjalankan perangkat lunak

Kondisi Akhir : User memilih objek citra yang akan disegmentasi.

2. Nama : Scanning Piksel-piksel

Deskripsi : Operasi citra dalam menentukan piksel-piksel foreground.

Prekondisi : User memilih proses scanning piksel terhadap objek citra.

Kondisi Akhir : Jika ditemukan piksel foreground maka lanjut ketahap

labeling piksel-piksel.

3. Nama : Labeling Piksel-piksel

Deskripisi : Operasi citra untuk memberikan tanda atau pelabelan

terhadap piksel-piksel foreground.

Prekondisi : Perangkat lunak melakukan proses labeling terhadap

Piksel-piksel foreground yang terpilih.

Kondisi Akhir : Piksel-piksel yang telah dilabeli, selanjutnya akan

digabungkan atau merging menjadi region – region

tertentu.

4. Nama : Merging Piksel-piksel

Deskripsi : Operasi citra yang berfungsi untuk menggabungkan

39

piksel-piksel yang memiliki nilai intensitas yang sama

menjadi sebuah region yang membentuk objek citra baru.

Prekondisi : Perangkat lunak melakukan proses merging terhadap

Piksel-piksel yang telah dilabeli sebelumnya.

Kondisi Akhir : Piksel-piksel yang telah dimerging akan terbentuk sebuah

karakter objek citra baru.

5. Nama : Cropping Objek Citra.

Deskripsi : User melakukan proses cropping objek citra secara

manual, dimana proses ini akan menghasilkan objek citra

baru yang bersifat independen dengan tipe citra biner.

Prekondisi : Perangkat lunak melakukan cropping terhadap objek citra

sesuai dengan letak titik koordinat, tinggi dan lebar objek

citra yang telah ditentukan.

Kondisi Akhir : Telah terbentuk objek citra baru dengan tipe citra biner

dan bersifat independen.

3.4 Activity Diagram

Pada aplikasi ini dapat digambarkan proses dari Activity Diagram ke dalam

beberapa kategori yaitu Activity scanning, labeling, merging dan cropping.

40

3.4.1 Activity Diagram Scanning, Labeling dan Merging

Input Citra Biner

Pengguna Sistem

Tampilkan Citra Biner

Segmentasi Citra

Scanning PixelsYa

Labeling Pixels

Merging Pixels

Tampilkan Citra Hasil

Tidak

Pixels Ditemukan

Ya

Tidak

Gambar 3.21 Activity Diagram Segmentasi Citra Biner

Gambar 3.21 merupakan Activity Diagram scanning, labeling dan merging citra

biner, dimana pengguna dalam melakukan proses segmentasi citra akan memilih

41

citra biner yang akan disegmentasi. Dalam proses segmentasi, objek citra yang

diinput haruslah citra biner, dimana selain citra biner maka hasil tidak akan

optimal.

3.4.2 Activity Diagram Cropping

Pengguna Sistem

Tampilkan Citra Hasil

Cropping Citra Hasil

Tampilkan Citra Hasil CroppingYa

Tidak

Gambar 3.22 Activity Diagram Cropping Citra Biner

Pada gambar 3.22 merupakan Activity Diagram Cropping citra biner, dimana

pengguna dalam melakukan proses cropping terhadap objek, sebelumnya harus

melakukan tahapan scanning, labeling dan merging terhadap citra biner yang akan

dicropping.

3.5 Class Diagram

Bentuk Class Diagram pada proses segmentasi citra biner dapat dilihat dari

gambar dibawah ini.

42

+Call Object() : void

+Close() : void

-Name : string

-Menu : object

-Main : bool

-Dispose : bool

Form Main

+Attach_File() : void

+Scanning() : void

+Labeling() : void

+Merging() : void

+Cropping() : void

+Close() : void

-Name : string

-Picture : object

-Button : object

-Dispose : bool

Form Segmentation

-Name : string

-Coordinates : int

-Width : int

-Height : int

-Image_Type : bool

Image

+Close() : void

-Name : string

-Dispose : bool

Form About

-1

1

-1..*

*

Gambar 3.23 Class Diagram Segmentasi Citra Biner

Dari gambar diatas dapat disimpulkan bahwa dalam sistem yang dibangun

terdapat beberapa Class Diagram yang memiliki fungsi masing-masing. Pada

masing-masing Class Diagram memiliki attribute dan operation yang bisa di-

generate menjadi routin atau method pada bahasa pemrograman yang digunakan

dalam proses segmentasi citra biner.

.

3.6 Flowchart Program

Flowchart program merupakan keterangan yang lebih rinci tentang

bagaimana prosedur sesungguhnya yang dilakukan oleh suatu program. Flowchart

ini menggambarkan urutan logika dari suatu prosedur pemecahan masalah.

Flowchart pada program ini terdiri dari dua prosedur, yaitu flowchart program

scanning, labeling dan merging citra biner dan flowchart program cropping citra

biner.

43

3.6.1 Flowchart Scanning, Labeling dan Merging Citra Biner

Adapun bentuk flowchart pada proses scanning, labeling dan merging

citra biner dapat dilihat dari gambar dibawah ini.

Mulai

Input Objek

Citra Biner

Inisialisasi Objek

Citra Biner

Tampilkan

Objek Citra

Biner

Segmentasi

Citra Biner?

Scanning Piksel

Foreground

Pixels Foreground

Ditemukan ?

Merging Pixels

Tampilkan

Citra HasilB

B

Ya

Tidak

Selesai

C

Ya

C

Tidak

A

A

Pendekatan

4-Connected

Neighbours

Ditemukan Piksel

Tetangga yang Sama?

Labeling Piksel dan

Ubah Nilai Piksel

Menjadi 0

Ya

Tidak

D

D

Gambar 3.24 Flowchart Scanning, Labeling dan Merging Citra Biner

Alur penjelasan dalam proses segmentasi citra biner adalah sebagai berikut :

1. Dimulai dengan menginput objek gambar berupa citra biner

2. Proses inisialisasi objek citra biner guna mengambil informasi dari citra biner

yang diinput.

44

3. Tampilkan objek citra biner ke dalam sebuah objek PictureBox beserta

informasi dari citra biner tersebut.

4. Dilakukan pengujian terhadap objek citra biner, apakah objek citra biner akan

disegmentasi? Jika ya, maka lanjut ke proses selanjutnya, jika tidak maka

proses dihentikan.

5. Lakukan pelacakan (scanning) piksel-piksel foreground terhadap objek citra

biner.

6. Dilakukan pengujian, apakah piksel foreground ditemukan? Jika ya, maka

lanjut ke proses selanjutnya, jika tidak maka proses segmentasi selesai dan

diakhiri dengan menampilkan hasil akhir dari proses segmentasi yang

dilakukan.

7. Proses pelabelan dan flood fill terhadap piksel foreground.

8. Lakukan pendekatan berulang secara 4-Connected Neighbours terhadap

piksel-piksel tetangga yang saling berhubungan sampai tidak ditemukan lagi

kedekatan antara piksel-piksel tetangga secara 4-Connected Neighbours.

9. Dilakukan pengujian, apakah ditemukan nilai piksel yang sama? Jika ya,

maka lanjut ke tahap selanjutnya, jika tidak maka kembali ke proses scanning

piksel foreground.

10. Proses pelabelan dan flood fill terhadap piksel tetangga.

11. Proses merging piksel-piksel dari hasil labeling.

3.6.2 Flowchart Cropping Citra Biner

Bentuk flowchart pada proses cropping citra biner dapat dilihat dari

gambar dibawah ini.

45

Mulai

Tampilkan

Citra Hasil

Cropping Citra

Biner ?

Cropping Objek

Citra Biner

Tampilkan

Citra Hasil

Cropping

Selesai

Tidak

Ya

Gambar 3.25 Flowchart Cropping Citra Biner

Alur penjelasan dalam proses cropping citra hasil segmentasi adalah sebagai

berikut :

1. Dimulai dengan menampilkan citra hasil segmentasi yang berisi informasi

berupa titik koordinat baru dan ukuran baru.

2. Dilakukan pengujian apakah akan dilanjutkan proses cropping citra? Jika ya,

maka lanjut ke proses selanjutnya, jika tidak maka operasi cropping citra

selesai.

3. Menjalankan operasi cropping citra.

4. Menampilkan citra hasil cropping.

5. Operasi cropping selesai.

46

3.7 Perancangan Antar Muka

Dalam pembuatan program, dirancang antar muka yang terdiri dari beberapa

form. Pembagian ke dalam beberapa form ini dimaksudkan untuk mempermudah

pengguna dalam penggunaannya, sehingga pengguna tidak mengalami kesulitan

ataupun kerancuan dalam proses scanning, labeling dan merging maupun

cropping citra biner. Dalam program segmentasi citra biner ini, terbagi ke dalam

tiga form, yaitu form pembuka, form menu utama, form segmentasi citra biner.

3.7.1 Antar Muka Form Pembuka

Form pembuka merupakan form yang menampilkan judul dan penulis dari

program segmentasi citra biner ini. Bentuk rancangan dari form ini dapat dilihat

pada gambar 3.26 dibawah ini.

GAMBAR

Aplikasi Segmentasi Citra Biner

By :

Muhammad Iqbal Hasibuan

LOGO Please Wait...

Copyright : 2013 - 2015

Gambar 3.26 Perancangan Antar Muka Form Pembuka

Form pembuka pada gambar 3.26 akan muncul sebelum form utama

ditampilkan disaat program segmentasi citra biner dijalankan oleh pengguna.

Form ini hanya tampil dalam beberapa detik saja dan langsung menampilkan form

menu utama.

47

3.7.2 Antar Muka Form Menu Utama

Form menu utama merupakan form utama dalam program segmentasi citra

biner. Bentuk dari rancangan form menu utama dapat dilihat pada gambar 3.27.

Aplikas Segmentasi Citra Biner -- X

Segmentasi Close About

Background

Aplikasi Segmentasi Citra Biner__________

Gambar 3.27 Perancangan Antar Muka Form Menu Utama

Rancangan form menu utama pada gambar 3.27 diatas, terdapat tiga icon

dan tiga tombol untuk mengakses ke form berikutnya, yaitu icon satu dan tombol

satu merupakan tombol yang memiliki fungsi untuk menampilkan form

segmentasi citra biner. Pada icon dua dan tombol dua memiliki fungsi untuk

keluar dari aplikasi. Kemudian tombol yang memiliki fungsi yang sama yaitu icon

tiga dan tombol tiga yang digunakan untuk menampilkan form about.

3.7.3 Antar Muka Form Segmentasi Citra Biner

Proses segmentasi citra biner dijalankan pada form ini baik proses

scanning, labeling dan merging piksel-piksel hingga cropping citra hasil.

Terdapat beberapa tombol yang memiliki fungsi masing-masing. Adapun bentuk

48

rancangan antar muka dari Form Segmentasi Citra Biner dapat dilihat pada

gambar dibawah ini.

Aplikasi Segmentasi Citra Biner Menggunakan Algoritma Connected Component ... -- X

Open File Scanning, Labeling and Merging Cropping

Citra Biner Original Citra Hasil Labeling dan Merging

Citra Biner Original Citra Hasil Cropping

Character Dimention

PictureBox PictureBox

ListView

PictureBox

Clear Close

Width

Height

Gambar 3.28 Perancangan Antar Muka Form Segmentasi Citra Biner

Pada gambar 3.28 dapat dijelaskan proses segmentasi citra biner, dimana

awalnya pengguna diminta untuk memilih media citra dengan tipe citra biner,

yang akan dipakai sebagai objek untuk disegmentasi. Untuk memilih objek citra,

pengguna harus menekan tombol dengan nama open file. Citra yang telah dipilih

akan ditampilkan ke dalam objek PictureBox beserta keterangannya yang

dilampirkan pada keterangan GroupBox.

Langkah selanjutnya yaitu dengan mengklik tombol scanning, labeling

and merging untuk mendapatkan posisi dari setiap karakter objek yang ada pada

objek citra biner. Jika objek citra yang disegmentasi memiliki lebih dari satu

karakter, maka setiap objek karakter yang telah di scanning, labeling and

merging, akan diberi warna secara random (acak).

49

Tahap terakhir adalah dengan melakukan cropping terhadap citra yang

telah di scanning, labeling and merging, sehingga akan terbentuk sebuah atau

lebih objek citra baru dengan karakter tertentu dan masih bertipe citra biner.

3.7.4 Antar Muka Form About

Pada Form ini berisi penjelasan sekilas tentang nama aplikasi, versi, tahun

pembuatan dan perancang sekaligus programmer yang membuat aplikasi ini. Dan

aplikasi ini boleh dikembangkan untuk digunakan pada penelitian-penelitian yang

berkaitan dengan bidang Biometrika yang tentunya harus ada izin dari penulis,

perancang sekaligus programmer dari aplikasi ini.

About -- X

LOGO Judul

Keterangan tentang

aplikasi

OK

Gambar 3.29 Perancangan Antar Muka Form About