1. BAB I
PENDAHULUAN
11. Latar Belakang Masalah
Citra salah satu komponen multimedia yang memegang peran sangat penting
sebagai informasi visual. Citra dapat bermakna lebih dari seribu kata, Citra merupakan
keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat analog
berupa sinyal–sinyal video seperti gambar pada monitor televisi atau bersifat digital yang
dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik. oleh karena itu banyak pengetahuan
yang dapat di ekstraksi dari sebuah citra, hingga telah banyak dibuat aplikasi yang
mendukung pengolahan citra digital dan banyak peneliti yang mengembangkan konsepkonsep yang mempelajari citra.
Mendeteksi wajah dalam sebuah citra adalah langkah awal untuk berbagai
aplikasi yang memverifikasi identitas pribadi, CCTV security, klasifikasi jenis kelamin
dan lain sebagainya, untuk mendeteksi wajah perlu diterapkan beberapa bidang ilmu
seperti pengolahan citra, pengenalan pola dan computer visi. Mendeteksi wajah dapat
dipandang menjadi dua masalah dimana sebuah wilayah gambar diklasifikasikan sebagai
wajah atau bukan wajah, untuk mendapatkan apakah didalam sebuah gambar terdapat
wajah perlu dilakukan ektraksi fitur wajah, wajah memiliki fitur-fitur yang dapat
dibedakan dengan citra lain yaitu wajah memiliki mata, hidung, mulut dan alis.
Ada beberapa metode untuk mengektaksi ciri wajah, salah satunya adalah Gabor
Filter yang berfungsi mengektraksi ciri wajah dalam sebuah wilayah citra, Filter Gabor
dapat memanfaatkan sifat menonjol visual seperti lokalisasi spasial, orientasi selektivitas,
dan karakteristik frekuensi spasial Filter Gabor merupakan salah satu filter yang mampu
mensimulasikan karakteristik sistem visual manusia dalam mengisolasi frekuensi dan
orientasi tertentu dari citra. Karakteristik ini membuat filter Gabor sesuai untuk aplikasi
pengenalan tekstur dalam computer vision. , citra yang diektraksi ciri dengan Gabor
Filter belum dapat mendeteksi keberadaan wajah pada citra lain, untuk ciri yang

2. terektraksi perlu dilatih dengan jaringan syaraf tiruan,
yaitu menggunakan metode
backpropagation untuk melatih data,
Algoritma Backpropagation adalah metode yang paling banyak digunakan untuk
menentukan kesalahan bobot dalam mengekstraksi ciri. Analisa ini akan diteliti lebih
lanjut serta dituliskan dalam bentuk Tugas Akhir yang diberi judul: “DETEKSI OBJEK
MENGGUNAKAN GABOR FILTER DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
BACKPROPOGATION PADA CITRA DIGITAL
1.2. Rumusan Masalah
Mendeteksi wajah dengan filter gabor dan backpropagation menimbulkan
beberapa permasalahan pokok antara lain:
1. Bagaimana mengektraksi ciri patterned glass (gelas bercorak ) dengan filter gabor dan
melatih data hasil ektraksi dengan backpropagation hingga dapat mendeteksi objek dalam
sebuah citra
2. Bagaimana menganalisis tingkat keberhasilan pendeteksian objek patterned glass (gelas
bercorak) menggunakan filter gabor dan backpropagation
3. Bagaimana
membangun
aplikasi
pendeteksi
objek
dengan
filter
gabor
dan
backpropagation.
1.3.Batasan Masalah
Agar tidak memperluas materi penulisan maka penulis membuat batasan-batasan dan
ruang lingkup antara lain adalah:
1. Penelitian ini hanya mendeteksi ada/tidaknya objek bercorak di dalam sebuah gelas
dalam sebuah citra digital.
2. Metode yang digunakan adalah filter gabor dan jaringan syaraf tiruan backpropagation.
3. Citra diambil dengan kamera digital dan posisi objek menghadap kedepan(frontal), dalam
posisi tegak, dan tidak terhalangi sebagian oleh objek lain. .
4. Untuk menerapkan pendeteksian wajah menggunakan pemrograman Visual Basic 2010

3. 1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian adalah:
1. Ektraksi ciri objek pada citra digital dengan filter gabor
2. Melatih data ektraksi ciri dengan backpropagation agar aplikasi dapat mengenali
objek.
3. Membuat perangkat lunak untuk mendeteksi objek pada citra digital.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian adalah :
1. Memberi masukan kepada para peminat pengolahan citra dalam ektraksi ciri
objek baik wajah maupun objek-objek lainnya.
2. Cikal bakal pengembangan software yang memerlukan pendeteksian wajah atau
objek lainnya.
1.6 Sistematika Penulisan
Dalam memberikan gambaran yang menyeluruh dan memudahkan dalam memahami isi
Tugas Akhir, maka secara garis besar sistematika Penulisan Tugas Akhir terdiri dari,
BAB I PEDAHULUAN
Pada bab ini dijelaskan tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan
masalah, tujuan penelitian dan manfaat penelitian dan sistematika penelitian.
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini membahas tentang landasan teori tentang Citra, Pengolahan Citra,
Pengenalan Pola, Gabor filter ,Backpropogation , Komputer visi, Ciri objek, serta teoriteori lain yang mendukung penelitian ini.
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini dijabarkan secara detail tentang kerangka kerja penelitian serta
metodologi-metodologi yang digunakan dalam deteksi objek.

4. BAB IV IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dibahas tentang analisa deteksi objek dengan Gabor Filter dan
Jaringan Backpropagation, bagaimana mengektraksi ciri wajah dan melatih data
ektraksi tersebut dan memaparkan hasil penelitian dan implementasi analisa kedalam
sebuah software dan hasil uji dari software yang telah dibuat.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Pada bagian ini memuat kesimpulan dan saran yang didapat tersebut bertolak dari uraian
bab-bab sebelumnya yang selanjutnya diikuti saran-saran
setelah melakukan penelitian
tentang pendeteksi wajah menggunakan gabor filter dan backpropagation.