PENGUKURAN KEMIRIPAN FITUR PADA SISTEM TEMU KEMBALI CITRA BERBASIS KONTEN MENGGUNAKAN EUCLIDIAN DISTANCE - Rini Arianty; Maukar Maukar; Octarina Budi Lestari (Universitas Gunadarma, 2022)
Sistem Temu Kembali Citra berbasis Konten atau sistem, sudah diterapkan pada beberapa mesin pencari seperti Google dan Bing, tetapi citra hasil pencarian yang diberikan masih ada yang tidak relevan dengan citra permintaan. Membangun Temu Kembali Citra berbasis Konten yang dapat memberikan hasil pencarian yang relevan tergantung pada penarikan informasi dari konten citra yang dimasukan. Proses penarikan informasi terhadap konten suatu citra dapat dilakukan dengan menggunakan metode ekstraksi fitur berdasarkan konten warna, bentuk atau tekstur. Penelitian ini, mengukur jarak kesamaan atau kemiripan antara citra query dengan citra pada database menggunakan Euclidian Distance pada Sistem Temu Kembali Citra berbasis Konten berdasarkan warna dan tekstur. Ekstraksi fitur warna dilakukan menggunakan metode Momen Warna, dan fitur tekstur menggunakan Filter Gabor. Persentase presisi tingkat keberhasilan Sistem yang diuji pada setiap kategori menggunakan pengujian secara visual dengan memperhatikan citra groundtruth. Hasil terendah memiliki presisi sejumlah 50% pada kategori gunung dan presisi tertinggi sejumlah 100% pada kategori dinosaurus. Rata-rata persentase presisi tingkat keberhasilan Sistem Temu Kembali Citra berbasis Konten sejumlah 84% dari 10 data uji yang diambil dari database. Hasil yang diharapkan dari penelitian, aplikasi dapat mengidentifikasi citra berdasarkan ekstraksi fitur yang digunakan dan dapat menampilkan 10 citra yang mirip dengan citra query pada perangkat desktop.