Temu Balik Informasi Materi Pertemuan Ke 9 Temu

Temu Balik Informasi Materi Pertemuan Ke – 9 Temu Balik Informasi Multimedia Anggota : Nama Wahyu Septi Anjar Patria Adhyaksa Nim 14. 11. 0224 14. 11. 0225 Dian Restiani 14. 11. 0226 Afiatur Rohmah 14. 11. 0231 Indah Dwi Prawitasari 14. 11. 0234 Faiz Al-Hamidi 14. 11. 0235 Bela Crista C L 14. 11. 0236 Ifal Pandu Kiat 14. 11. 0237 Nandya Tiara N 14. 11. 0311

Pengertian Sistem Temu Kembali Informasi (STKI) Multimedia Menurut Maghrebi: sistem informasi yang dapat memperhitungkan jenis informasi, karakteristik dan komponen (gambar, suara, teks) dalam rangka memungkinkan pengguna untuk memiliki akses ke informasi tersebut. (Maghrebi, 2008, p 2) Menurut Peter: metodologi yang telah dikembangkan untuk mencari informasi yang relevan didalam database multimedia, dalam hal ini disebut dokumen. (Peter, 1997, p 4) Menurut Joan: sistem untuk manajemen (penyimpanan, pengambilan, dan manipulasi) data beberapa media seperti kombinasi data tabulasi/administrasi, dokumen teks, gambar, spasial, sejarah, audio, dan data video.

Prinsip Sistem Temu Kembali Informasi (STKI) Multimedia Peter S. Dalam Multimedia Information Retrieval menyatakan bahwa biasanya pengguna tidak pernah melihat dokumen yang diinginkan sebelumnya, dan jumlah dokumen yang relevan tidak diketahui (Peter, 1997, p 4). Semua metode pencarian yang telah diterbitkan didasarkan pada salah satu dari dua prinsip berikut: 1. Prinsip Temu Kembali Berorientasi Penyimpanan (Storage Oriented Retrieval Principle) 2. Prinsip Probabilitas Peringkat (Probability Ranking Principle)

Prinsip Sistem Temu Kembali Informasi (STKI) Multimedia lanjutan. . . . Prinsip Temu Kembali Berorientasi Penyimpanan (Storage Oriented Retrieval Principle): Fokus utama dari prinsip ini adalah organisasi dari “tempat yang sesuai” dimana dokumen yang akhirnya disimpan, atau dimana referensi dokumen yang disimpan (misalnya kartu indeks). Pendekatan yang mengikuti hasil prinsip dalam struktur informasi berupa klasifikasi, dan thesaurus (Lancaster, 1986). Prinsip Probabilitas Peringkat (Probability Ranking Principle): Jika respon sistem pengambil referensi untuk setiap permintaan adalah peringkat dokumen dalam koleksi dalam probabilitas kegunaan bagi pengguna yang mengajukan permintaan, dimana probabilitas diperkirakan seakurat mungkin atas dasar data apapun yang telah dibuat tersedia untuk sistem untuk tujuan ini, maka keseluruhan efektifitas sistem untuk penggunanya akan menjadi yang terbaik yang dapat diperoleh berdasarkan data (Robertson, 1977)

Lanjutan. . Dalam konteks perpustakaan digital, prinsip pertama belum dibenarkan sejauh ini. Prinsip probabilitas peringkat lebih jelas lebih unggul daripada pendekatan penyimpanan tradisional yang berorientasi dalam dua hal. Pertama, prinsip probabilitas peringkat bisa dibuktikan secara sistematis. Kedua, percobaan dibuat juga menunjukkan keunggulan prinsip probabilitas peringkat. Perlu dicatat, bahwa kedua prinsip tersebut tidak sepenuhnya berhubungan. Terdapat hubungan antara berbagai jenis metode pengambilan (Penyu dan Croft, 1992) dan (Wong dan Yao, 1995).

Komponen penting dalam STKI Multimedia 1. Dokumen Multimedia: sistem yang mampu menyimpan dokumen multimedia 2. Model Temu Kembali: sistem mengadopsi model pengambilan yang mengoptimalkan efektivitas pengambilan sesuai dengan prinsip probabilitas peringkat. 3. Analisis Dokumen: dokumen diproses untuk mengumpulkan informasi statistik. 4. Teknik pencarian yang interaktif: sistem mendukung interaksi dengan pengguna untuk meningkatkan kemungkinan keberhasilan pencarian.

Jenis-jenis Sistem Temu Kembali Berdasarkan Medianya Temu Kembali Audio Berbasis Konten (Content Based Audio Retrieval) Temu Kembali Vidio Berbasis Konten (Content Based Video Retrieval) Temu Kembali Citra Berbasis Konten (Content Based Image Retrieval) Temu Kembali Teks Berbasis Konten (Content Based Text Retrieval)

Arsitektur CBIR Bagian arsitektur CBIR: 1. Interface: bagian untuk interaksi antar pengguna dengan sistem CBIR melalui aplikasi GUI (Graphical User Interface). 2. Query-processing module 3. Image Database

Komponen CBIR Sebuah sistem CBIR merupakan sistem yang kompleks yang terdiri dari berbagai komponen. Komponen ini diantaranya: user interface, prosesor query, struktur pengindeksan, perhitungan kesamaan citra dan output citra.

Contoh Implementasi STBI Multimedia (1) Rahman , Arif. 2009. Sistem Temu Balik Citra Menggunakan Jarak Histogram Dalam Model Warna YIQ. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) Yogyakarta, 20 Juni 2009 Komposisi warna piksel dalam suatu citra dapat direpresentasikan dalam histogram warna. Tingkat kemiripan warna antar citra dapat ditentukan berdasarkan nilai jarak antar histogramnya. Semakin kecil nilai jarak antar histogram, semakin tinggi tingkat kemiripan suatu citra. Jumlah piksel dalam citra berbeda-beda sesuai dengan ukuran citra, sehingga histogram perlu dinormalisasi agar invarian terhadap ukuran citra Hasil temu balik diranking berdasarkan nilai jarak antar histogramnya

Contoh Implementasi STBI Multimedia (2) Wahyuningrum, Rima Tri. , Rochman, Eka Mala Sari. 20012. PENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BATIK MADURA YANG EFEKTIF SEBAGAI UPAYA INVENTARIS KEKAYAAN BUDAYA MADURA. Jurnal Rekayasa, Volume 5, No. 2, Oktober 2012. http: //journal. trumojoyo. ac. id/rekayasa Pada penelian telah dibuat pengembangan Sistem Perolehan Citra Batik yang efektif menggunakan fitur warna, tekstur dan bentuk. Metode yang digunakan adalah kombinasi Fuzzy Color Histogram (FCH), Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) dan Moment Invarians. Untuk mengukur kemiripak citra batik didasarkan pada perhitungan modifikasn Euclidian Distance Ekstraksi Fitur digunakan untuk memperoleh tingkat akurasi perolehan citra yang tinggi, setelah itu evaluasi performansi dengan menghitung nilai recall dan precision. Berdasarkan hasil uji coba ditunjukan bahwa dengan jumlah data yang ditampilkan sebanyak 10 pada nilai recall = 0, 2 maka nilai precision yang dicapai cukup tinggi yaitu 0, 93.

Contoh Implementasi STBI Multimedia (3) Chyan, Phle. , Marwi, Hans Christian. 2014. SISTEM TEMU BALIk CITRA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CITRA DENGAN KLASIFIKASI REGION UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK. JURNAL TELEMATIKA VOL. 2, NO. 2, September 2014 Citra digambarkan sebagai satu set hasil segmentasi wilayah. Pengguna sistem menentukan objek yang akan dicari pada gambar dan memberi contoh sebuah wilayah untuk melatih sistem melalui antarmuka grafis. Sistem akan memberi peringkat semua wilayah dalam koleksi tersebut diindeks query kelas ke dalam koleksi database. Sistem akan menampilkan hasil gambar yang sesuai dari koleksi pada database, yaitu citra yang memiliki kemiripan tertinggi.

Referensi _______. SISTEM Temu-kembali Informasi Multimedia (Multimedia Information Retrieval System). Kajian Pustaka (2011 -1 -00327 -if 2) _______. Content Feedback 1) Based Image Retrival. Makalah PDF(Materi-1 -Relevance- Chyan, Phle. , Marwi, Hans Christian. 2014. SISTEM TEMU BALIk CITRA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CITRA DENGAN KLASIFIKASI REGION UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK. JURNAL TELEMATIKA VOL. 2, NO. 2, September 2014 Rahman , Arif. 2009. Sistem Temu Balik Citra Menggunakan Jarak Histogram Dalam Model Warna YIQ. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) Yogyakarta, 20 Juni 2009 Wahyuningrum, Rima Tri. , Rochman, Eka Mala Sari. 20012. PENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BATIK MADURA YANG EFEKTIF SEBAGAI UPAYA INVENTARIS KEKAYAAN BUDAYA MADURA. Jurnal Rekayasa, Volume 5, No. 2, Oktober 2012. http: //journal. trumojoyo. ac. id/rekayasa