Sistem Identifikasi Relief pada Situs Bersejarah Menggunakan Perangkat Mobile Android (Studi Kasus Candi Borobudur)

Abstract

Abstrak Bangsa yang besar adalah bangsa yang menghargai sejarah dan asal usulnya. Relief yang terdapat pada candi Borobudur menggambarkan banyak cerita, termasuk sejarah dan asal usul bangsa ini. Mulai dari cerita kehidupan kalangan kerajaan, kehidupan masyarakat, dan adat istiadat pada saat bangunan candi tersebut dibuat, dsb. Penelitian ini merancang sebuah perangkat lunak mobile Android untuk identifikasi citra relief Candi Borobudur sehingga dapat membantu wisatawan dalam menerjemahkan pesan dan informasi yang terkandung didalamnya. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Speeded-Up Robust Feature (SURF) dan hierarchical k-means tree nearest-neighbor untuk identifikasinya. Pengujian identifikasi citra relief dilakukan dengan berbagai macam variasi, yaitu sudut, jarak, rotasi, intensitas cahaya dan keutuhan citra masukan untuk melihat pengaruhnya terhadap hasil pengenalan citra relief tersebut. Metode identifikasi yang diajukan memberikan hasil pengenalan sebesar 93.30% dengan rata-rata waktu komputasi 59.55 detik. Abstract The great nation built from people who can respects they history and origins. Reliefs at Borobudur temple contained many stories, including the history and origins of this nation. Starting from the life story of the royal, society, and customs at the time of the building of the temple was made, and so on. This study develops mobile Android software for identification of Borobudur Temple relief image object so that it can help travelers in translating the story and the information contained therein. Feature extraction method used is speeded-Up Robust Feature (SURF) and hierarchical k-means tree nearest-neighbor for identification. Identification testing of relief images is done by different variations, ie angle, distance, rotation, intensity of the light and wholeness of image input to see the effect on the relief image recognition results. The proposed identification method gives recognition results of 93.30% and the average computation time for 59.55 seconds.

Keywords

• Borobudur tample, relief, Android, SURF, hierarchical k-means tree