Pengolahan Citra Digital

Reverberasi (multiple echo) adalah sinyal noise akustik yang muncul dalam suatu ruang tertutup akibat adanya superposisi dari suatu pantulan multiple dan difraksi dari dinding dan objek-objek yang ada di dalam ruangan tersebut. Sinyal yang tereverberasi merupakan masalah kompleks yang sulit dicari solusinya, karena sinyal suara asli berkorelasi dengan efek reverberasi.

Although Raspberry Pi has a mini size, it can do quite complex computing jobs, such as: digital image processing to recognize faces. In this research, facial recognition techniques are applied in combination with eigenfaces algorithm. The algorithm is capable to deliver accurate facial recognition with minimal exposure by making black and-white face detection. Other aspects which are investigated in this research is focused on the settings of Raspberry Pi associated with the multimedia system which aim to allow users interacting with camera via Raspberry Pi. The programming language used during the development is Python. The results show that eigenfaces algorithms using Python language is capable to detect faces during login activity on a computer system by combining Raspberry Pi and its camera.

Dalam proses pengenalan karakter, diperlukan proses segmentasi citra. Tujuan dari dilakukan segmentasi citra adalah mengubah representasi dari suatu citra menjadi sesuatu yang lebih berarti dan mudah untuk dianalisis. Segmentasi citra dengan menggunakan metode clustering dapat digunakan dengan berbagai macam metode, salah satunya adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Proses segmentasi citra menggunakan metode PSO membutuhkan waktu komputasi yang lama. Pada penelitian ini diterapkan metode parallel programing, dan arsitektur komputer yaitu GPU dengan support CUDA untuk mempercepat proses komputasi. Hasil akhir dari Penelitian ini dapat mengimplementasikan segmentasi citra digital dengan metode Particle Swarm Optimization pada Aksara Jawa dan mengimplementasikan metode backpropagation dari pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk melakukan pengenalan karakter Aksara Jawa pada Aksara Jawa. GPU CUDA terbukti mempercepat proses segmentasi citra Aksara Jawa. Persentase rata rata akurasi hasil pengenalan tiap karakter untuk jenis font yang sama dengan yang dilatihkan mencapai 75%.

Pembelajaran mesin merupakan jalur menuju kecerdasan buatan. Subkategori AI ini menggunakan algoritma untuk mempelajari wawasan dan mengenali pola dari data secara otomatis, serta menerapkan pembelajaran tersebut untuk membuat keputusan yang semakin baik. Dengan mempelajari dan bereksperimen dengan pembelajaran mesin, programmer menguji batas seberapa besar mereka dapat meningkatkan persepsi, kognisi, dan tindakan sistem komputer. Kecerdasan Buatan adalah bidang pengembangan komputer dan robot yang mampu berperilaku dengan cara yang meniru dan melampaui kemampuan manusia. Program yang didukung AI dapat menganalisis dan mengontekstualisasikan data untuk memberikan informasi atau secara otomatis memicu tindakan tanpa campur tangan manusia. Saat ini, kecerdasan buatan merupakan inti dari banyak teknologi yang kita gunakan, termasuk perangkat pintar dan asisten suara seperti Siri pada perangkat Apple. Perusahaan-perusahaan menggabungkan teknik-teknik seperti pemrosesan bahasa alami dan visi komputer, kemampuan komputer untuk menggunakan bahasa manusia dan menginterpretasikan gambar untuk mengotomatiskan tugas-tugas, mempercepat pengambilan keputusan, dan memungkinkan percakapan pelanggan dengan chatbot.

Fourier transformation (TF) is experiencing very rapid growth and Fourier transform applied to many differentfields, among usability TF is the signal processing and image. The Fourier transform of this time has been extended to the field of quaternion algebra known as the Quaternion Fourier Transform (TFQ). In fact it has proved some important properties such as translation, modulation, differentiation and uncertainty. Due to the nature of algebra quaternion multiplication is not commutative in the TFQ there are three, namely. TFQ Type I (two -sided), TFQ Type II (left side) and TFQ Type III (right side). Development of signal analysis do not stop at TFQ, this time also developed TFFrQ which is a merger between the fractional Fourier transform (TFFR) and quaternionKey word: Fractional Quaternion Fourier Transform (FQFT), Fractional Fourier Transform (FFT), Fourier Transform (FT), quaternion algebra. TFFR itself is a generalization of the TF Yang has many roles in pure mathematics an...

Peneltian ini bertujuan untuk menganalisis penentuan jenis batubara. Seiring dengan perkembangan kecepatan komputasi perangkat komputer, cara-cara mengklasifikasikan/ menggolongkan objek telah banyak dikembangkan, salah satunya dengan berbasis pengolahan citra digital. Data atau sampel penelitian ini adalah data citra batubara pada PT Laskar Semesta Alam. Data tersebut diolah dengan menggunakan metode logika fuzzy. Dalam hal ini, percobaan dilakukan untuk menggolongkan jenis batubara kedalam tiga kualitas, yaitu: high, medium, dan low. Dalam percobaan ini, metode logika fuzzy digunakan untuk menggolongkan data citra batubara agar dapat mengenali jenis batubara berdasarkan kualitasnya, sehingga pada saat pengujian dapat mengenali data citra batubara. Dari hasil pengujian data citra batubara dari masing-masing data citra high sebanyak 35 data, medium sebanyak 30 data, dan low sebanyak 35 data, maka total keseluruhan adalah 100 data citra batubara. Kemudian data yang berhasil di uji ad...

Teknologi speech recognition merupakan teknologi pengenalan wicara yang memanfaatkan sinyal suara manusia sebagai masukan yang kemudian dikenali oleh sistem. Pengenalan suara sendiri masih terus berkembang dan merupakan terobosan teknologi baru dalam bidang komonikasi mesin dan manusia. Sehingga dalam perkembangannya banyak metode yang terus diuji dan dikembangan salah satunya adalah ekstraksi ciri dengan menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Pada metode DWT data suara akan diolah dan dibentuk vektor sehingga bisa dilakukan analisa berdasarkan sistem pengenalan suara yang nantinya akan diklasifikasikan menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Algoritma yang dipakai untuk klasifikasi Jaringan saraf tiruan yaitu backpropagation, pencarian nilai bobot merupakan faktor utama penentu baik buruknya sistem. Pengenalan terbaik dalam proses klasifikasi data latih 100 % dan untuk data uji 89,9 %.

Teknologi speech recognition merupakan teknologi pengenalan wicara yang memanfaatkan sinyal suara manusia sebagai masukan yang kemudian dikenali oleh sistem. Pengenalan suara sendiri masih terus berkembang dan merupakan terobosan teknologi baru dalam bidang komonikasi mesin dan manusia. Sehingga dalam perkembangannya banyak metode yang terus diuji dan dikembangan salah satunya adalah ekstraksi ciri dengan menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Pada metode DWT data suara akan diolah dan dibentuk vektor sehingga bisa dilakukan analisa berdasarkan sistem pengenalan suara yang nantinya akan diklasifikasikan menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Algoritma yang dipakai untuk klasifikasi Jaringan saraf tiruan yaitu backpropagation, pencarian nilai bobot merupakan faktor utama penentu baik buruknya sistem. Pengenalan terbaik dalam proses klasifikasi data latih 100 % dan untuk data uji 89,9 %.

Artery is the part of the circulation system that carries the blood to all parts of body including the eyes. If there is a disorder of artery in the eyes there will be damage on the eyes function. In this case, the eyes that have big risk of dysfunction of eyes are for people who have diabetes, called retinopati diabetik. Retinopati diabetik can be happened because of the plug in the artery of eyes that causes bleeding. The most dangerous of retinopati diabetic is a permanent blindness. Because of that, the writer want to decrease the risk of the blindness by using early detection by using segmentation of artery from the image of fundus retina using filter gabor method then will be clusted using support vector machine (SVM), so can show the high accuracy in this early detection. To get that result, the writer will test the 60 retina images.

Deteksi objek merupakan salah satu langkah dalam sebuah pengenalan objek pada bidang computer vision. Tepi dari gambar mencirikan batas yang membedakan dengan objek lainnya dan karena itu menjadi masalah yang sangat penting dalam pemrosesan gambar. Deteksi tepi gambar yang akurat secara signifikan dapat mengurangi jumlah data dan memfilter informasi yang tidak berguna, dengan tetap mempertahankan properti struktural penting dalam gambar. Karena deteksi tepi merupakan yang terdepan dalam pemrosesan gambar untuk deteksi objek, sangat penting untuk memiliki pemahaman yang baik tentang algoritme deteksi tepi. Dalam penelitian ini menerapkan metode canny untuk deteksi tepi dengan menggunakan python. Hasilnya algoritma canny untuk deteksi tepi memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya seperti LoG (Laplacian of Gaussian), Robert Cross Operator, Prewitt dan Sobel.

1 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri 3 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100, Depok, Jawa Barat Telp : 021-78881112 (ext. 501) Email : [email protected] 1) , [email protected] 2) , [email protected] 3)

Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisa citra dengan bantuan komputer. Salah satu teknik pengolahan citra yang di gunakan adalah deteksi tepi (edge detection). Deteksi tepi adalah proses untuk menentukan lokasi titk-titik yang merupakan tepi objek. Data yang digunakan dalam deteksi tepi berupa citra digital. Citra dari sudut pandang matematis, merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi f(x,y), dengan x dan y adalah koordinat special dan amplitudo f pada pasangan (x,y) yang disebut intensitas atau derajat keabuan citra pada titik tersebut. Jika x, y, dan f semuanya berhingga, dan nilainya diskrit, citra tersebut merupakan citra digital. Menurut Ayu Leonitami, Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pendektesian tepi adalah menggunakan metode Robinson operator 3 level. Pendektesian Robinson operator 3 level bukan hanya melakukan proses pendektesian tepi dari arah vertikal dan horisontal saja seperti metode Robert's operator dan sobel operator lebih sensitive terhadap tepi diagonal, sedangkan robinson operator 3 level melakukan pencarian tepi dengan menggunakan delapan arah mata angin, sama halnya dengan proses pendektesian tepi prewitt dan kirsch operator bedanya hanya pada nilai kernel (mask).

Pemantuan obyek bergerak dalam video visual sangat bermanfaat dalam kehidupan, seperti pengawas lingkungan, keamanan, robotika, multimedia, HCI (Human Computer Interfacing), dll. Untuk pencapaian hasil yang tepat diperlukan metode pematauan yang dinamis dan tidak tergantung pada satu unsur. Dalam pemantauan suatu obyek dapat dilakukan dengan metode pengelompokan warna, namun untuk mencapai ketepatan suatu pemantuan yang bervariasi maka diperlukan prosedur algoritma yang robust berdasarkan perluasan skala warna. Dengan memanfaatkan perkiraan dari obyek yang tidak dikenali maka diperlukan metode Expectation-Maximization untuk mencari lokal maksimum dari kesamaan pengukuran antara warna dari model dan target obyek. Sehingga didapatkan metode pemantauan dalam pencarian dari obyek yang efektif dan efisien dalam komputasi. Maka metode perluasan skala warna EM-Mean Shift lebih efektif digunakan untuk obyek yang bergerak cepat dengan berbagai variasi lingkungan baik perputaran maupun perbed...

Abstrak. Buah jeruk mudah mengalami penurunan mutu selama penyimpanan. Pengetahuan tentang perubahan mutu jeruk perlu diketahui karena menjadi faktor yang mempengaruhi proses penanganan selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perubahan karakteristik fisik, mekanik, kimia dan optik buah jeruk selama penyimpanan pada suhu ruang serta mengetahui korelasi kualitas buah jeruk dengan fitur citranya menggunakan analisis regresi. Sebanyak 135 sampel jeruk disimpan pada suhu ruang (25-27 oC) selama 40 hari. Buah jeruk ditangkap citranya menggunakan webcam kemudian diukur karakteristik fisik (bobot dan diameter), mekanik (kekerasan dan koefisien gesek), dan kimia (total padatan terlarut). Fitur citra yang dianalisis adalah area citra biner, warna RGB, warna HSV, warna CIE-Lab, warna abu-abu dan fitur tekstur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa area citra biner memiliki korelasi yang kuat terhadap bobot dan diameter buah jeruk dengan koefisien determinasi (R2) masing-masin...

Penanganan ikan yang tidak tepat dapat menurunkan harga ikan. Proses pengolahan dan pengawetan ikan merupakan salah satu bagian penting dari mata rantai industri perikanan. Tanpa adanya kedua proses tersebut, peningkatan produksi ikan yang dicapai sia-sia, karena tidak semua produk perikanan dapat dimanfaatkan oleh konsumen dengan baik. Pengolahan dan pengawetan bertujuan mempertahankan mutu dan menstabilkan harga jual ikan pada musim ikan. Bentuk penanganan yang dapat dilakukan ialah pengawetan ikan secara tradisional. Contoh dari produk pengawetan ikan secara tradisional ialah naniura. Naniura dikenal di daerah Sumatera Utara (dikalangan suku batak), bahan baku yang digunakan untuk pengolahan naniura ialah ikan mas (Cyprinus carpio,Linn) yang diolah dengan cara tidak dimasak, namun hanya direndam menggunakan asam ( air jeruk nipis ) dan garam yang secara kimiawi mengubah ikan mentah tidak terasa amis dan siap disajikan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode pendekatan sta...

Saat ini penggemar dan pecinta kopi membentuk kemunitas-komunitas. Dampak kopi ini menjadi komoditas bagi komunitas. Terkadang bagi seseorang pertamakali sulit membedakan secara tepat perbedaan antara tipe kopi robusta dengan kopi arabika. Permasalahan yang terjadi saat ini yaitu banyak konsumen tidak dapat memastikan jenis kopi tersebut ketika membelinya di toko kopi maupun kopi yang tlah siap saji. Maka dari pemasalahan ini, peneliti mencoba merancang aplikasi yang dapat membantu seseorang dalam membedakan antara kopi robusta dengan kopi arabika. Studi kasus pada penelitian menggunakan pendekatan Canny edge detection dibantu dengan K-Nearest Lightweight Classification (K-NN) ddan MATLAB programming language. Pemrosesan citra yang digunakan pada biji kopi adalah 200 salinan data gambar yang dibagi menjadi 80% training data dan 20% testing data, maka penelitian ini menggunakan 160 gambar training data and 40 gambar testing data. Dari hasil penelitian menghasilkan akurasi terbaik yaitu 75% pada K = 1 dan K=7, dengan jarak pengambilan gambar yaitu 15 cm.

Dalam abad terakhir ini, khususnya metode Convolution Neural Network (CNN) pada penggunaan machine learning yang merupakan teknologi intelegensi artifisial atau Artificial Intelligence (AI) telah dapat dan sangat mampu membantu dunia medis (kedokteran). Melalui penelitian tindakan pada dataset gambar, CNN berhasil dan mampu menunjukkan klasifikasi atau pengelompokan berdasarkan karakteristik dan properti yang sama pada gambar yang tidak berlabel dengan akurasi lebih tinggi dan lebih cepat daripada metode pembelajaran mesin lainnya. Hal ini sangat berguna bagi dunia Kesehatan, khususnya dalam penggunaan chest-x-ray (rontgen dada) pada dunia kedokteran. Studi ini bertujuan untuk mengoptimalkan arsitektur CNN InceptionResNet-V2, untuk mengklasifikasikan penyakit Covid-19, dengan melatih 4000 dataset citra x-ray dada. Hasil uji akurasi dari InceptionResNet-V2 menghasilkan 98%, dengan presisi tiap kelas arsitektur CNN InceptionRestNet-V2 adalah Covid (99%), Lung_Opacity (97%), Normal (98...

Information on the availability of parking spaces is needed for drivers. Drivers walking around looking for parking spaces have negative impacts, including traffic jams, waste of fuel, increasing pollution and even causing driver panic. Classification of parking spaces properly and quickly becomes a solution to present information on the availability of parking spaces. Based on the technology used, parking space classification usually uses sensors or computer vision. However, computer vision is lower in cost usage because a single camera can classify multiple parking spaces simultaneously. Convolutional Neural Network (CNN) is a popular method in dealing with vision problems. mAlexnet is one of the CNN architectures that has succeeded in classifying parking spaces well, but its accuracy still needs to be improved. A better architecture of mAlexnet needs to be made to improve classification accuracy and speed. In this study, we designed a CNN architecture named ParkingNet. Based on t...

Informasi tutupan lahan dengan citra penginderaan jauh (inderaja) berbasis hiperspektral sangat efektif dalam pengelolaan peruntukan penggunaan lahan secara tepat. Selain dapat memberikan informasi keragaman spasial secara luas, cepat dan mudah, citra ini memiliki ratusan band spektral yang dapat memberikan struktur informasi permukaan bumi berdasarkan reflektansi gelombang elektromagnetik yang diterimanya. Metode One Dimensional Convolutional Neural Network (1D CNN) menunjukkan performa yang cukup baik pada klasifikasi tutupan lahan berbasis citra hiperspektral. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis performa metode 1D CNN pada dataset Indian Pines 16 kelas, dimana sebelumnya metode 1D CNN diimplementasikan pada dataset Indian Pines 9 k elas. Hasil klasifikasi terbaik diperoleh pada percobaan 10000 epoch dari lima percobaan epoch yang berbeda dengan Overall Accuracy (OA) 88.97% dan Kappa 87.4%.

Angka adalah sebuah sistem Character Recognition yang menerima input berupa citra partitur notasi balok dan menghasilkan output berupa file DOCX berisi notasi angka dari citra input. Notasi balok adalah cara penulisan karya musik yang memiliki nilai notasi, nilai ritmus, dan ditulis dengan garis paranada. Sistem Konversi Citra Notasi Balok Menjadi Notasi Angka terdiri dari empat proses utama yaitu preprocessing citra input, segmentasi baris garis paranada, segmentasi karakter notasi, dan pengenalan dengan template matching. Preprocessing citra input terdiri dari proses grayscale, dan thresholding. Template matching digunakan untuk mencari karakter notasi balok yang didapatkan dengan membandingkan citra tersebut dengan template-template yang ada. Untuk dapat menggunakan metode template matching, ukuran citra template dan ukuran akhir segmentasi disamakan. Sistem ini memiliki tingkat keberhasilan pada segmentasi karakter sebesar 100% dan tingkat keberhasilan pada pengenalan karakter dengan template matching sebesar 38,4843%.

Indonesia merupakan bangsa yang terdiri dari berbagai etnik dan memiliki keberagaman kesenian dan kebudayaan yang unik. Perkembangan zaman telah membawa perubahan seperti sejarah budaya, salah satunya adalah senjata tradisional. Senjata tradisional merupakan salah satu kekayaan budaya, seperti yang ada di Indonesia, Masyarakat di Indonesia sudah cukup mengenal berbagai jenis senjata tradisional dari daerah masing-masing namun untuk mengenal senjata tradisional dari daerah lain dapat dibilang kurang memahami, Banyaknya jenis senjata tradisional yang ada di Indonesia khususnya di pulau Jawa membuat peneliti tertarik untuk membuat suatu program pengenalan jenis senjata tradisional yang ada di Jawa Tengah berdasarkan dataset foto atau citra senjata tradisional menggunakan metode Transfer Learning. Citra senjata tradisional Jawa Tengah yang digunakan adalah Keris, Tombak, Kudi, Wedung dan Plinteng. Implementasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari MobileNetV2 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pengujian sebanyak 638 data training atau sebesar 81% dan 147 data validasi atau sebesar 19% dengan melakukan pengujian sebanyak 50 kali dan batch size sebesar 32, maka diperoleh hasil akurasi sebesar 98,64% namun memiliki nilai loss sebesar 0.16.

Indonesia merupakan bangsa yang terdiri dari berbagai etnik dan memiliki keberagaman kesenian dan kebudayaan yang unik. Perkembangan zaman telah membawa perubahan seperti sejarah budaya, salah satunya adalah senjata tradisional. Senjata tradisional merupakan salah satu kekayaan budaya, seperti yang ada di Indonesia, Masyarakat di Indonesia sudah cukup mengenal berbagai jenis senjata tradisional dari daerah masing-masing namun untuk mengenal senjata tradisional dari daerah lain dapat dibilang kurang memahami, Banyaknya jenis senjata tradisional yang ada di Indonesia khususnya di pulau Jawa membuat peneliti tertarik untuk membuat suatu program pengenalan jenis senjata tradisional yang ada di Jawa Tengah berdasarkan dataset foto atau citra senjata tradisional menggunakan metode Transfer Learning. Citra senjata tradisional Jawa Tengah yang digunakan adalah Keris, Tombak, Kudi, Wedung dan Plinteng. Implementasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari MobileNetV2 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pengujian sebanyak 638 data training atau sebesar 81% dan 147 data validasi atau sebesar 19% dengan melakukan pengujian sebanyak 50 kali dan batch size sebesar 32, maka diperoleh hasil akurasi sebesar 98,64% namun memiliki nilai loss sebesar 0.16.

Penelitian ini berisikan tentang komparasi metode deteksi tepi Robinson dan Kirsch pada sistem deteksi Batik Parang Rusak. Batik adalah kain yang memiliki gambar pola yang pembuatannya dilakukan dengan cara menuliskan atau menerapkan cairan malam melalui canting ke kain, kemudian pengolahannya diproses dengan cara tertentu. Jenis batik Parang Rusak/Barong pada masa kerajaan hanya boleh dipakai oleh keluarga/kalangan kerajaan, lebih tepatnya keraton Yogyakarta. Data yang digunakan adalah citra Batik Parang Rusak dan Non-Parang rusak yang didapat dari dosen pembimbing dan internet. Data yang diperoleh berjumlah 167 citra (115 citra latih dan 52 citra uji) dengan ukuran citra 300x200 dan memiliki format file BMP dan JPG. Tahapan deteksi pada penelitian ini meliputi : (1) Merubah citra RGB menjadi Grayscale atau warna keabuan. (2) Merubah citra Grayscale menjadi citra biner untuk memudahkan proses deteksi tepi. (3) Melakukan deteksi tepi pada citra biner dengan metode Kirsch dan Robinson. (4) Ekstraksi fitur bentuk dari citra deteksi tepi menggunakan metode Geometric Invariant Moment untuk mendapatkan nilai momen invariant. (5) Deteksi jenis batik dari nilai momen invariant menggunakan metode K-NN. Akurasi hasil deteksi tepi pada 52 citra uji dievaluasi dengan metode Accuracy. Hasil evaluasi dari 52 citra yang terdeteksi menggunakan k optimal dari metode K-NN menghasilkan nilai 94,28% untuk metode deteksi Robinson dan 86,53% untuk metode deteksi tepi Kirsch.

Perkembangan teknologi pada bidang transportasi darat di lalu lintas semakin pesat. UP SPLL Dinas Perhubungan DKI Jakarta sedang melakukan beberapa pengembangan teknologi yang diharapkan dapat menurunkan tingkat kecelakaan lalu lintas. Salah satu faktor penyebab kecelakaan lalu lintas adalah pengguna kendaraan yang membawa kendaraan melebihi kecepatan yang telah ditentukan. Untuk menyelesaikan masalah, dibuat sebuah aplikasi yang dapat menghitung jumlah dan kecepatan kendaraan melalui rekaman video CCTV. Proses deteksi kendaraan melalui rekaman video diawali dari proses Preprocessing dimana pada proses ini dilakukan pengaturan untuk mengatur Rest Of Interest (ROI) untuk garis awal dan garis akhir yang menjadi batas wilayah perhitungan. Tahap selanjutnya adalah proses segmentasi dengan menggunakan metode Gaussian Blur, Absolute Difference, Morfologi Erode dan Dilate , dan metode Blob Detection. Pada tahap selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri. Setelah itu dilakukan perhitungan jumlah kendaraan untuk mendapat urutan kendaraan. Tahap terakhir adalah menghitung kecepatan kendaraan. Dari proses perhitungan ditampilkan setiap informasi objek Blob yang terdeteksi berupa jarak, waktu, kecepatan pada setiap kendaraan yang terdeteksi. Kontribusi pada penelitian ini adalah perhitungan jumlah kendaraan dan kecepatan kendaraan dengan menggunakan metode Gaussian Blur, Absolute Difference, dan Blob Detection. Pengujian aplikasi menggunakan contoh rekaman CCTV dan rekaman HandPhone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi tertinggi untuk perhitungan jumlah kendaraan adalah 100%. Selisih terkecil antara kecepatan sebenarnya dan kecepatan uji coba adalah 5,11%. Dengan menggunakan metode Blob Detection diharapkan aplikasi ini dapat membantu Dinas Perhubungan DKI Jakarta melakukan perhitungan jumlah dan kecepatan kendaraan melalui rekaman CCTV.

Perkembangan teknologi pada bidang transportasi darat di lalu lintas semakin pesat. UP SPLL Dinas Perhubungan DKI Jakarta sedang melakukan beberapa pengembangan teknologi yang diharapkan dapat menurunkan tingkat kecelakaan lalu lintas. Salah satu faktor penyebab kecelakaan lalu lintas adalah pengguna kendaraan yang membawa kendaraan melebihi kecepatan yang telah ditentukan. Untuk menyelesaikan masalah, dibuat sebuah aplikasi yang dapat menghitung jumlah dan kecepatan kendaraan melalui rekaman video CCTV. Proses deteksi kendaraan melalui rekaman video diawali dari proses Preprocessing dimana pada proses ini dilakukan pengaturan untuk mengatur Rest Of Interest (ROI) untuk garis awal dan garis akhir yang menjadi batas wilayah perhitungan. Tahap selanjutnya adalah proses segmentasi dengan menggunakan metode Gaussian Blur, Absolute Difference, Morfologi Erode dan Dilate , dan metode Blob Detection. Pada tahap selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri. Setelah itu dilakukan perhitungan jumlah ...

Model transduksi urutan dominan didasarkan pada jaringan saraf berulang atau konvolusional kompleks yang mencakup encoder dan decoder. Model berkinerja terbaik juga menghubungkan encoder dan decoder melalui mekanisme perhatian (Attention). Kami mengusulkan arsitektur jaringan sederhana baru, Transformer, hanya berdasarkan mekanisme attention, mengeluarkan pengulangan dan konvolusi sepenuhnya. Eksperimen pada dua tugas terjemahan mesin (Machine translation) menunjukkan model-model ini lebih unggul dalam kualitas sementara lebih dapat diparalelkan dan membutuhkan waktu yang jauh lebih sedikit untuk berlatih. Model kami mencapai 28,4 BLEU pada tugas terjemahan Inggris-Jerman WMT 2014, meningkatkan hasil terbaik yang ada, termasuk ansambel, lebih dari 2 BLEU. Pada tugas penerjemahan WMT 2014 Inggris-ke-Prancis, model kami menetapkan skor BLEU canggih model tunggal baru 41,0 setelah pelatihan selama 3,5 hari pada delapan GPU, sebagian kecil dari biaya pelatihan model terbaik dari literatur.

LBM adalah salah satu metode pendekatan computational Fluid Dynamics (CFD) yang sangat baik untuk menggambar kan system fisik dalam bentuk cell mikro, dimana pada setiap cellnya melakukan interaksi seperti streming dan tumbukan, hasil yang di dapatkan dari metode ini , di ambil kemudian di baca menggunakan library openGL untuk menvisualkan simulasinya, untuk dimulasi 2 fase menggunakan metode shan dan chen yang menambahkan nilai untuk gaya eksternal seperti gravitasi, penerapan pararel computing menggunakan GPU di butuhkan untuk mengurangi beban komputasinya serta pengurangan waktu hingga mendekati kondisi nyata, namun perbedaan arsitekur dan tata cara penulisan program membuat implementasi simulasi cairan 2D dua fase membuthkan modifikasi formula untuk mendapatkan nilai setiap cellnya agar hasil simulasi mendekati hasil nyata.

Prajurit TNI khususnya TNI AD di tuntut untuk memiliki kemampuan dan kehandalan dalam menembak. Dalam menunjang kemampuan dan kehandalan tersebut, maka setiap prajurit TNI AD akan melaksanakan latihan menembak setiap 3 bulan sekali. Dalam menghitung skor tembak, saat ini masih dilakukan secara manual yakni ada personil yang bertugas untuk mengamati dan menilai dari skor tembak. Hal ini merupakan perkerjaan yang beresiko tinggi dan berbahaya salain itu juga sangat melelahkan mengingat ketika sedang berlatih menembak terkadang bisa mencapai puluhan personel. Peneliti ingin menerapkan Metode Background Substraction dan Euclidean Distance dalam membangun sebuah sistem penghitung skor tembak secara otomatis. Teknik Background Substraction difungsikan untuk mendeteksi bekas lubang tembak dan Euclidean Distance untuk mengukur jarak antara lubang tembak tehadap titik pusat sekaligus difungsikan untuk perhitungan skor otomatis. Penelitian ini menghasilkan sistem yang mampu berjalan dengan ba...

The head movement based control methods in the 3D graphic applications requires the real-time face position estimation. Therefore, the tracking method at the high speed and with the minimal latency is needed. This is especially hard to achieve when the face is tracked with the use of the high resolution video image on mobile devices. In the article, we present several methods for an acceleration of the face position estimation method based on the fuzzy skin color classifier and other color-based face tracking methods. The acceleration is achieved through a highly parallel GPU computation, the precalculation of the classifier weights and through the combined computations on the GPU and the CPU. The achieved computation time is independent of the used skin color classification method, allowing for use of very complex classifiers. The presented methods provides the robust head position tracking on the high resolution video image of 1920x1080 pixels, at 300 frames per second, on the mobile device with a low computing power.

High consumption of oranges (Citrus sinensis) leads to the increase of orange peel waste, that’s why those orange peel waste needs to be utilized as a value-added product, such as fruit candy. Fruit candy can be produced by a process called osmotic dehydration, which is the process of immersing food material in a hypertonic solution. This research was done with Randomized Block Design to understand the effect of immersion time (2, 4, and 6 hours) and blanching time as the pretreatment (2,5, 5, and 7,5 minutes). This research was done in triplicate. The parameters that were observed are solid gain (SG), water loss (WL), weight reduction (WR), water content, and colors (L*, a*, and b*). The results indicated that the increase in immersion and blanching time causes the value of solid gain (SG) and water loss (WL) to increase, weight reduction to decrease then increase, and water content to decrease. Analysis of Variance test suggests that immersion time has a significant effect on SG, ...

Sebagai salah satu objek penelitian yang dikembangkan untuk klasifikasi spesies tanaman melalui proses identifikasi citra daun. Seringkali citra daun yang digunakan tidak dalam kondisi yang ideal untuk dikaji karena banyaknya gangguan terutama bila pengujian dilakukan menggunakan objek sketsa yang tentunya memiliki tingkat keserupaan yang jauh dari bentuk alaminya. Sehingga diperlukan adanya perbaikan struktur citra sketsa daun agar mempermudah klasifikasi tanaman dengan metode penerjemahan citra. Metode yang dapat digunakan untuk mengubah menerjemahkan citra adalah dengan memanfaatkan model generatif pada kerangka kerja deep learning. Metode yang diusulkan pada model generatif ini adalah dengan memanfaatkan jaringan permusuhan model antara model generatif dengan arsitektur U-Net dan model diskriminatif dengan arsitektur PatchGANs yang lebih dikenal dengan metode CoGANs. Kerangka kerja deep learning tersebut dilatih selama 50 epoch kemudian dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif. Pada hasil kualitatif, semakin lama pembelajaran maka hasil penerjemahan akan semakin baik. Sedangkan pada penilaian kuantitatif model generatif melalui MAE loss function menghasilkan nilai 0,0926 (± 0,0068) yang menunjukkan bahwa model generatif tersebut menghasilkan penerjemahan citra yang mampu mendekati citra aslinya

Saya menyatakan dan bertanggung jawab dengan sebenarnya bahwa Skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri kecuali cuplikan dan ringkasan yang masing-masing telah saya jelaskan sumbernya. Jika pada waktu selanjutnya ada pihak lain yang mengklain bahwa Skripsi ini sebagai karyanya, yang disertai bukti-bukti yang cukup, maka saya bersedia untuk dibatalkan gelar Sarjana Komputer saya beserta segala hak dan kewajiban yang melekat pada gelar tersebut".

ABSTRAKPupilometri merupakan metode pengukuran respons pupil terhadap stimulus. Kemampuan pupil mata dalam merespons cahaya diamati melalui pupillary light response (PLR). Penelitian mendapati PLR pasien demensia berbeda dengan pasien normal. Penelitian ini bertujuan merancang algoritma computer vision yang dapat mendeteksi pupil secara akurat, menampilkan respons pupil terhadap cahaya dalam bentuk grafik dan PLR pada sebuah aplikasi desktop, yang mengendalikan goggles berisi rangkaian kamera, pencahayaan, dan sensor jarak VL53L0X. Rekaman diproses dengan Local Binary Pattern (LBP) dan deteksi kontur untuk mendeteksi pupil. Data pengukuran diproses dan disimpan pada basis data lokal dan aplikasi web, sehingga tenaga medis dapat menentukan ada atau tidaknya gejala demensia pada pasien lansia. Tingkat ketelitian algoritma pengukuran pupil sebesar 73,33% yang didapatkan dari 30 kali pengujian.Kata kunci: computer vision, demensia, deteksi dini, pupillary light response, pupilometri ABS...

3) ABSTRAK Salah satu makanan laut yang penting adalah ikan. Meskipun ikan mengandung protein yang dibutuhkan oleh tubuh, terkadang ikan mengandung racun. Ini karena adanya pemambahan zat pengawet seperti formalin. Karena itu, masyarakat harus berhati-hati mengonsumsi ikan. Ikan senangin (Eleutheronema tetradactylum) adalah salah satu jenis ikan yang disukai karena rasanya yang lezat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem komputerisasi untuk prediksi kualitas ikan. Kategori ikan terdiri dari tiga jenis, yaitu ikan senangin segar (A), ikan senangin diawetkan dengan es (B) dan ikan senangin yang diawetkan dengan formalin (C). Fitur yang digunakan adalah warna RGB (merah, hijau, biru) dan tekstur (energi, kontras, korelasi, homogenitas). Klasifikasi dilakukan berdasarkan kemiripan yaitu menggunakan nearest mean classifier (NMC). Metode 10 fold cross validation digunakan untuk mengevaluasi sistem. Berdasarkan hasil evaluasi sistem dapat disimpulkan bahwa rata-rata prediksi adalah 91,20%. Sistem yang dikembangkan diharapkan bermanfaat membantu masyarakat dalam memilih ikan senangin yang aman dan sehat.

Salah satu warisan budaya benda yang ada di Nusa Tenggara Barat khusunya Lombok adalah takepan (naskah lontar kuno). Takepan ditulis pada lembaran daun Lontar (daun Duntan dalam bahasa Sasak) dikenal dengan aksara jejawan (turunan dari bahasa jawa kuno).Menurut dalam penelitianya pada segmentasi citra aksara jawa, nilai adaptive thresholding di peroleh berdasarkan variasi itensitas tiap lokal windows.[1] Proses penentuan nilai thresholdingnya bekerja pada blok-blok dalam citra. Citra yang memiliki variasi kontras dan pencahayaan tinggi sangat sulit diklasifikasi sebagai background atau foreground karena terdapat banyak piksel, sebaiknya menggunakan Local Adaptive Thresholding. Dari penelitian yang sudah di lakukan dapat simpulkan bahwa adaptive thresholding dan morfologi dengan pendekatan dilasi sangat membantu memaksimalkan keterbacaan citra dengan nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) tertinggi mencapai 34.107 dB.

Proses penapisan pada derau sinyal merupakan hal yang penting dalam sistem komunikasi. Kualitas sinyal akan menurun ketika sinyal terganggu oleh derau. Ketika seseorang berkomunikasi menggunakan perangkat komunikasi dan pada saat bersamaaan terdapat derau yang mengganggu maka kualitas sinyal wicara yang diterima tidak jelas. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengurangi derau pada sinyal wicara yaitu menggunakan dual microphone system (DMS). DMS menggunakan skema filter adaptif yaitu sebuah filter yang karakteristiknya dapat mengadaptasi secara otomatis menurut algoritma tertentu. Penelitian pada Tugas Akhir ini menggunakan algoritma adaptif Discrete Cosine Transform Least Mean Square (DCTLMS). Algoritma DCTLMS merupakan salah satu pengembangan dari algoritma Least Mean Square (LMS) untuk meningkatkan konvergensi dan signal to noise ratio (SNR) dari algoritma LMS. Sistem penghapusan derau pada Tugas Akhir ini menghasilkan stepsize optimal di 0.2. Selain itu, diperoleh MSE minimum sebesar 0.001383 serta SNR optimal sebesar 16.1906 dB.

Sepatu selain sebagai fashion juga sebagai pelindung utama kulit permukaan kaki pada aktifitas kehidupan sehari-hari. Pada toko sepatu belum mempunyai sistem dan alat untuk mendeteksi ukuran sepatu orang secara realtime dan otomatis, sehingga calon pembeli sepatu tidak perlu lagi mencoba berulangkali untuk mendapatkan ukuran sepatu yang sesuai dan nyaman dipakai. Pada penelitian ini membuat sebuah sistem dan alat yang mampu mendeteksi ukuran sepatu secara realtime dan otomatis melalui segmentasi citra dari telapak kaki menggunakan webcam. Untuk mendapatkan ukuran sepatu yang pas pada penelitian ini maka dilakukan komparasi tiga metode deteksi tepi, yaitu: Sobel, Prewitt dan Canny. Hasil eksperimen secara empiris, metode Canny mempunyai akurasi tertinggi dalam mendeteksi ukuran panjang telapak kaki sebesar 97% dan lebarnya 98,8%. Metode Sobel mempunyai waktu komputasi tercepat, yaitu: 23,26 detik. Presisi terbaik dalam mendapatkan ukuran telapak kaki pada penelitian ini pada skala 4,48 piksel sebanding dengan 1 mm.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek daya lampu sinar ultraviolet (UV C) dan lama penyinaran terhadap perubahan pH dan total padatan terlarut pada nira aren selama penyimpanan. Penelitian dilakukan menggunakan Rancangan Acak Lengkap dengan dua faktor yaitu perlakuan daya lampu UV C dan lama penyinaran. Parameter yang diukur yaitu pH dan brix dan pengukuran diulang sebanyak tiga kali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nira aren yang diberi perlakuan sinar UV C memiliki laju perubahan pH yang lebih rendah dibandingkan kontrol. Semakin tinggi daya lampu UV C yang digunakan mampu memperlambat laju perubahan pH nira aren. Faktor kekeruhan, buih, kandungan asam organik maupun zat yang tersuspensi pada nira aren diketahui menjadi faktor lama penyinaran tidak berjalan efektif dikarenakan transmisi sinar UV yang rendah. Efek daya lampu UV C dan lama penyinaran diketahui mampu menjaga kestabilan kandungan total padatan terlarut pada nira aren.

ABSTRAK. Operasi konvolusi digunakan untuk melihat tanggapan suatu masukan pada suatu sistem, seperti pengolahan citra dan pengolahan sinyal. Operasi konvolusi dua vektor data memerlukan beberapa langkah yaitu operasi perkalian, pergeseran dan penjumlahan. Operasi konvolusi dibedakan menjadi dua yaitu operasi konvolusi integral dan operasi konvolusi diskret. Operasi konvolusi diskret merupakan operasi perkalian antar polynomial. Mahasiswa sering kali mengalami kesulitan untuk memahami operasi konvolusi apalagi untuk koefisien yang besar. Operasi konvolusi dengan koefisien yang besar memerlukan komputasi untuk mempercepat perhitungan. Pada penelitian ini akan dijabarkan visualisasi operasi konvolusi diskret mengunakan freeware Octave. Operasi konvolusi diskret yang dijabarkan berupa operasi perskalaan, pergeseran, pengubahan tanda, dan operasi differensiasi. Visualisasai operasi konvolusi juga untuk menunjukkan sifat-sifat operasi konvolusi seperti sifat komutatif, sifat asosiatif dn sifat distributif. Visualisasi operasi konvolusi berupa grafik untuk operasi dua buah polinomial dalam bentuk diskret. Dengan adanya visualisasi ini mahasiswa lebih mudah dalam memahami operasi konvolusi dan dapat melakukan operasi konvolusi menggunakan Octave.

Telah dilakukan penelitian deteksi tepi citra CT-Scan kanker paru-paru metode Canny menggunakan beberapa filter yaitu mean, median, dan Gaussian filter. Deteksi tepi ini bertujuan untuk mengetahui batasan dari kanker serta mengetahui filter terbaik dalam deteksi tepi metode Canny berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal Noise to Ratio (PSNR). Berdasarkan beberapa penelitian metode Canny adalah metode yang sangat baik dalam deteksi tepi citra  karena menghasilkan bentuk tepi citra yang terlihat jelas, tetapi namun kualitas citra masih kurang baik karena banyaknya noise. Noise adalah citra atau pixel yang mengganggu kualitas citra maka dilakukan proses smooting dengan menggunakan filter. Terdapat enam citra pasien kanker paru-paru yang diuji dengan tahapan pendeteksian tepi pada metode Canny tanpa filter dan menggunakan filter. Dari hasil penelitian, filter median mendapatkan hasil yang lebih baik dari filter mean dan Gaussian. Berdasarkan nilai MSE dan PSNR filter me...