Content Based Image Retrieval (CBIR) Berdasarkan Transformasi Citra True Color Menggunakan Haar Wavelet Transform

Content Based Image Retrieval (CBIR) adalah salah satu metode untuk pemanggilan kembali citra tertentu berdasarkan ciri-ciri yang terkandung di dalam suatu citra. Teknik CBIR yang banyak digunakan adalah teknik berdasarkan warna, tekstur, dan bentuk suatu citra. Dalam skripsi ini CBIR yang digunakan berdasarkan warna yang dikandung oleh suatu citra. Banyak metode telah digunakan dalam penanganan di dalam konteks CBIR, khususnya pada pencarian citra-citra di dalam suatu image database, salah satu yang populer adalah menggunakan wavelet sebagai preprocessing-nya untuk mentransformasi nilai-nilai pixel(warna) pada citra. Wavelet yang digunakan dalam skripsi ini adalah Haar Wavelet Transform yang digunakan untuk mendekomposisi nilai-nilai pixel dari suatu citra. Proses dekomposisi dilakukan terhadap 3(tiga) layer warna RGB, yakni layer red, layer green dan layer blue. Selanjutnya digunakan teori Frobenius-norm(F-norm) untuk menormalisai nilai-nilai pixel hasil dekomposisi yang akan menghasilkan nilai vektor ciri-ciri citra. Pengujian dilakukkan dengan menampilkan citra dari dalam image database yang memiliki tingkat derajat kesamaan dengan image query yang lebih besar dari nilai α. Penelitian mencari nilai batas minimum α yang mampu menyuguhkan tingkat akurasi yang tinggi. Pada proses pengujian diperoleh hasil yang baik pada nilai derajat kesamaan (α) minimum sebesar 0.6 dengan tingkat precision 100% dan recall 53% serta diperoleh nilai F measure sebesar 0.7