ekaditya itu eka aditya™

Sebelumnya aku masih bingung apa maksud kata mining pada Image Information Mining. Menurut kuliah Basisdata, definisi mining adalah mencari pola-pola yang tidak atau belum pernah ditemukan. Asumsiku sebelumnya, mining pada IIM adalah mencari pola-pola tersembuyi yang terdapat pada gambar-gambar, seperti ternyata ada saluran air dibawah gambar sebuah gedung. Ternyata definisinya cukup berbeda definisi yang terdapat pada Basisdata dengan IIM.

Misalkan kita mempunyai sebuah koleksi image yang sangat besar. Bayangkan, beberapa image diantara semua image tersebut, pada persepktif tertentu, mungkin dapat dikategorikan kedalam sebuah kelompok. Misalnya dari sebuah koleksi image tersebut, mayoritas image-nya ternyata adalah pemandangan pantai.

Garis besarnya, mining pada IIM adalah mengelompokan image-image yang relatif sama ke dalam sebuah kelompok. Terdapat banyak pendekatan untuk mengelompokan image-image tersebut ke dalam sebuah kelompok tertentu. Salah satunya adalah dengan melakukan feature extraction untuk setiap image yang terdapat pada koleksi.

Feature extraction disini dibagi kembali kedalam beberapa karakteristik, seperti karakteristik warna, texture, bentuk(shape), dan lainnya. Kemudian, dari karakteristik-karakteristik yang terdapat pada setiap image yang terdapat pada koleksi dilakukan pengelompokan antara image-image yang relatif memiliki karakteristik yang sama.

Namun ada tambahan, bukan berarti dengan banyaknya karakteristik akan membuat hasil dari pengelompokan akan menjadi lebih baik. Untuk kasus tertentu, ada karakteristik yang akan memperbaiki, tetapi ada juga dengan tambahan sebuah karakteristik akan membuat hasil pengelompokan image tersebut menjadi lebih buruk.

mungkin sudah ada yang melihat status di IM-ku, baik di talk maupun YM!? di talk aku selalu menulis “kapankah ini berakhir??”, dan di YM! “5 persen”. Yap, itu adalah kondisi real keadaan Tugas Akhir-ku saat ini. “Kapankah ini berakhir” karena saat ini aku sedang ada kepentingan lain sehingga TA nyaris tidak tersentuh sama sekali. Sehubungan dengan kondisi tersebut, “5 persen” adalah kalimat yang tepat untuk kondisi TA-ku.

sudahlah.. aku percaya badai pasti berlalu sehingga urusanku yang sekarang bisa selesai, dan aku bisa kembali ke jalan yang lurus. Berbicara tentang TA, aku mengambil topik dibawah asuhan Ibu Aniati Murni. Sudah dapat dibayangkan daerah yang akan dieksplorasi tentunya jika sudah tau pembimbingnya. Ya, TA-ku berhubungan dengan Pengolahan Citra.

Mengambil TA dengan topik citra sebetulnya bukan prioritas utamaku. Sebelumnya aku punya rencana untuk mengambil TA dengan topik Information Retrieval, dibawah bimbingan Ibu Mirna. Namun, karena nilai akhir kuliah proteks yang hanya BPLES, aku mengurungkan niatku untuk TA bersama beliau karena tau diri, modal awal untuk TA masih kurang.

Tetapi, bukan berarti tidak TA dengan Ibu Mirna terus TA-ku tidak ada hubungannya dengan Information Retrieval. Hubungannya masih ada, kalo tidak bisa dibilang erat. Topik TA-ku adalah Image Information Retrieval. Ide dasarnya sama dengan Information Retrieval pada umumnya. Information Retrieval pada umumnya yaitu terdapat sebuah query yang akan di-run pada sebuah sistem dan System akan menampilkan dokumen-dokumen yang relevan dengan query tersebut. Namun, untuk TA-ku, querynya tidak berbentuk kalimat, namun bagian dari sebuah gambar. Dan system harus dapat menampilkan gambar-gambar lain yang relatif relevan dengan query gambarnya.

Kira-kira seperti itu garis besarnya..
sign off.. balik jadi kuli..