TEMU BALIK INFORMASI Multimedia Dalam Temu Balik Informasi.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGENALAN POLA Dr. Kusrini, M.Kom.
Advertisements

Other Data Warehouse Usage
Materi 5 - Komputer Multimedia
Konsep Dasar Sistem Temu Kembali Informasi
Database Management System
Element Multimedia Eri Prasetyo.
Image color feature Achmad Basuki
ORGANISASI INFORMASI Sistem Temu Kembali Informasi
Pengertian Microsoft Access
PENGENALAN SISTEM OPERASI
Analisis Model.
SEARCHING MENU FEATURES IN DIGITAL LIBRARY REFERENSI: 1. 1.__________ Journal Title Searching in Melvyl dari
“Image Retrieval” Shinta P.
Pengenalan Datawarehouse
KONSEP DAN ARSITEKTUR SISTEM BASIS DATA
Pemrograman Terstruktur
Pemrograman multimedia
PENGANTAR ORGANISASI INFORMASI Sistem Temu Kembali Informasi (Information Retrieval System) Modul 11 Muslech, Dipl.Lib, MSi 3 Desember 2012.
E-Learning by : AIRA 2009.
Interaksi Manusia dengan Komputer
1 Pertemuan 12 Manajemen Dialog (02) Matakuliah: M0154 / Management Support Systems Tahun: 2005 Versi: 1/1.
PENGEMBANGAN APLIKASI MULTIMEDIA
komponen antarmuka pengguna
Temu Balik Informasi Materi Pertemuan Ke – 1 Materi Dasar TBI
Temu Balik Informasi BY : Taufik Ari Arnandan ( )
KONSEP USER INTERFACE.
TEMU BALIK INFORMASI.
Produksi Konten Multimedia
Anggota : Nama Nim Wahyu Septi Anjar Patria Adhyaksa Dian Restiani
Pertemuan 9 : Temu Balik Informasi Multimedia
Sistem Temu Kembali Informasi Multimedia
Penelitian Kualitatif
ARSITEKTUR APLIKASI WEB
Sari Agustin Wulandari ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA
Review Jurnal Internasional
Sistem Temu Balik Informasi Multimedia
Sistem Pendukung Keputusan
KONSEP DAN ARSITEKTUR SISTEM BASIS DATA
KONSEP INTERFACE
MODUL 9 Ekstraksi Fitur Warna
Pengembangan Aplikasi Data Tak Terstruktur 2011
TEMU BALIK INFORMASI MULTIMEDIA
TEMU KEMBALI INFORMASI
PENGALAMAN PENGGUNA A. Ridwan Siregar.
Sistem Temu Kembali Informasi Multimedia
PENGELOLAAN DATA Roni Kurniawan M.Si.
Penyimpanan dan Pengambilan Data Multimedia
TEMU BALIK INFORMASI TI 14 A.
Pertemuan 5-2 Database dan Sistem
Sistem temu balik multimedia
Evaluasi Interaksi Manusia dan Komputer Oleh : SRI HERAWATI, S.KOM
Topik Database : 1. Sistem Basis Data 2. ER Model
1.
Sistem Operasi Oleh: Oktapiyanti.
GRAFIKA KOMPUTER DAN INFORMASI VISUAL
Pengantar Basis Data.
Desain User Interface dengan Visual Basic
Sistem TEMU KEMBALI INFORMASI
E-Learning Fungsi Implementasi Oleh: Izzul Fatawi, M.Pd.I.
PENGANTAR KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI 1B
Database Management System
KONSEP DAN ARSITEKTUR SISTEM BASIS DATA
Pengenalan Temu Balik Informasi.
(CBIS) Computer Base Information System
Teknologi dan Perubahan Organisasi
Multimedia Information Retrieval
KONSEP USER INTERFACE PENGANTAR KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI 1B.
Modul 5 Kegiatan Belajar 4: DESAIN MULTIMEDIA INTERAKTIF Kelompok 4: Nur Awaludin Warjito Totok Hermawan.
KOMUNIKASI MULTIMEDIA
Element Multimedia Eri Prasetyo.
Transcript presentasi:

TEMU BALIK INFORMASI Multimedia Dalam Temu Balik Informasi

Pengertian Temu Balik Informasi Multimedia Temu Balik Informasi Multimedia adalah sebuah metodologi yang telah yang dikembangkan untuk mencari informasi yang relevan didalam database multimedia, dalam hal ini disebut dokumen (Peter, 1997,p4). Maghrebi berpendapat bahwa sistem temu balik informasi multimedia adalah sistem informasi yang dapat menghitungkan jenis informasi, karakteristik dan komponen (gambar, suara, teks) dalam angka memungkinkan pengguna untuk akses ke informasi tersebut (Maghrebi, 2008).

Pengertian Temu Balik Informasi Multimedia Sistem Temu Balik Informasi Multimedia adalah sistem untuk manajemen (penyimpanan, pengambilan, dan manipulasi) data beberapa media seperti kombinasi data tabulasi/administrasi, dokumen teks, gambar, spasial, sejarah, audio, dan data video (joan, 2008). Tujuan: untuk memberikan jawaban terbaik yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Prinsip Sistem Temu-kembali Informasi Multimedia Prinsip Temu-kembali Berorientasi Penyimpanan (Storage Oriented Retrieval Principle) Jika dokumen disimpan dalam tempat yang cocok, maka akan mudah untuk mengambilnya di masa depan. Fokus utama dari prinsip berorientasi penyimpanan adalah organisasi dari "tempat yang sesuai" di mana 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 Sistem Temu-kembali Informasi Multimedia 2. Prinsip Probabilitas Peringkat (Probablitiy Ranking Principle) Jika respon sistem pengambilan referensi untuk setiap permintaan adalah peringkat dokumen dalam koleksi dalam probabilitas kegunaan bagi pengguna yang mengajukan permintaan, dimana probabilitas diperkirakan seakurat mungkin atas dasar apa pun data telah dibuat tersedia untuk sistem untuk tujuan ini, maka keseluruhan efektivitas sistem untuk penggunanya akan menjadi yang terbaik yang dapat diperoleh berdasarkan data (Robertson, 1977).

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

Komponen Temu Balik Iinformasi Multimedia Analisisdokumen: dokumen diproses untuk mengumpulkan informasi statistik Teknik pencarian interaktif: sistem mendukung interaksi dengan pengguna untuk meningkatkan kemungkinan keberhasilan pencarian Pengguna dapat memberikan informasi umpan balik kepada sistem. Dokumen multimedia: sistem mampu menyimpan dokumen multimedia. Dokumen berupa data multimedia (teks, gambar, audio, video, dll) dan disimpan semi terstruktur: data terstruktur dan tidak terstruktur. Model temu kembali: menyajikan daftar dokumen yang diurutkan dalam peringkat.

Jenis-jenis Sistem Temu Kembali Informasi Multimedia Temu Kembali Audio berbasis Konten(Conten Based Audio Retrieval) Temu Kembali video berbasis Konten(Content Based Video Retrieval) Temu Kembali Citra Berbasis Konten(Content Based Image Retrieval) Temu Kembali Teks Berbasis Konten(Content Based Text Retrieval)

Ciri Sistem Temu Kembali Citra Berbasis Konten Suatu teknik pencarian kembali gambar yang mempunyai kemiripan karakteristik atau content dari sekumpulan gambar. Proses umum dari CBIR adalah gambar yang menjadi query dan penyimpanan dalam database dilakukan proses ekstraksi fitur. Fitur gambar yang dapat digunakan untuk retrieval pada system ini misalnya histogram, susunan warna, teksture, dan shape, tipe spesifik dari obyek, tipe event tertentu, lokasi, emosi.

Jenis – Jenis Sistem Temu Kembali Citra Berbasis Konten Sistem Generik CBIR Tujuan dari sistem ini adalah untuk mencari dan mengambil citra berdasarkan sifat visual mereka. Dalam sistem ini, warna merupakanyang paling umum digunakan sebagai visual fitur dalam menggambarkan citra. Sistem WWW-CBIR WWW-CBIR merupakan modifikasi dari sistem CBIR asli. Sementara sistem CBIR asli beroperasi sebagian besar dalam lingkungan offline atau tertutup, WWW-CBIR sistem merupakan bagian dari Internet atau online. Sistem CBM IR Sistem CBIR generik adalah kerangka domain spesifik menggunakan pengetahuan sebelumnya dari modalitas medis yang berbeda untuk menentukan isi citra.

Arsitektur CBIR

Bagian Arsitektur CBIR Interface: bagian untuk interaksi antara pengguna dengan sistem CBIR melalui aplikasi GUI (Graphical User Interface). Terdiri dari: Data Insertion untuk memasukan citra yang akan diekstraksi. Query Specification untuk menentukan citra yang akan dijadikan citra query serta menentukan metode ekstraksi fitur. Visualization untuk menampilkan citra query dan citra hasil pencarian. 2. Query-processing module, terdiri dari: 1. Feature vector extraction untuk mengekstraksi baik citra yang ada didatabase citra maupun citra query. 2. Similarity Computation digunakan untuk menghitung kesamaan fitur citra. 3. Ranking digunakan untuk mengurutkan citra yang memiliki tingkat kemiripan dengan citra query.

Bagian Arsitektur CBIR 3. Image Database, terdiri dari 1. Feature Vectors yang digunakan untuk menyimpan hasil ekstraksi fitur citra.Dan disimpan didalam database derby. 2. Images merupakan database citra yang secara fisik berupa folder yang didalamnya terdapat kumpulan citra.