PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)"

Transkripsi

1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) ABSTRAK Silvester Tena Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto- Penfui Kupang, Telp (0380) Penelitian ini bertujuan untuk menghilangkan derau (noise) pada citra berwarna 4-bit dengan berukuran 51x51 bit menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Jenis wavelet yang digunakan dalam pengujian antara lain dari keluarga wavelet Haar, Daubechies, Symlet dan Coiflet. Sedangkan derau yang ditambahkan pada citra asli adalah derau sal t& pepper and gaussian dengan variasi kepadatan derau dari 0,01 sampai 0,5. Performansi sebuah metode perbaikan kualitas citra berdasarkan penilaian kuantitatif dan kualitatif. Penilaian kuantitatif ditentukan dengan MSE dan PSNR. Sedangan penilaian secara kualitatif berdasarkan HVS (Human Visual System). Hasil pengujian baik kuantitatif maupun kualitatif menunjukkan bahwa jenis wavelet terbaik dari keluarga coiflet. Semakin besar kepadatan noise (noise density), maka nilai MSE semakin besar dan nilai PSNR semakin kecil. Keunggulan metode wavelet adalah perbaikan kualitas citra pada level dekomposisi yang lebih tinggi, dimana nilai MSE menjadi lebih kecil dan terjadi peningkatan nilai PSNR. Salah stau hasil pengujian citra Sofi.bmp dengan perubahan level dekomposisi menunjukkan bahwa kepadatan noise Gaussian mean dan variance sebesar 0,5 diperoleh perubahan nilai PSNR dari 8,0 db (level 1) menjadi 11,5 db ( level 3). Penilaian secara kualitatif adalah kualitas cukup baik dan masih dapat diterima (passable) Penentuan level dekomposisi berdasarkan ukuran citra yang digunakan. Semakin besar ukuran citra maka dapat digunakan level dekomposisi yang lebih tinggi. Kata Kunci: Citra Berwarna, Noise, Discrete Wavelet Transform (DWT) 1. PENDAHULUAN Perbaikan kualitas citra (image enhancement) merupakan proses pengolahan citra untuk menghasilkan citra yang lebih mudah diinterpretasikan oleh mata manusia (Human Visual System/HVS). Perbaikan kualitas citra dapat digunakan sebagai proses awal dalam manipulasi dan analisa serta sintesis citra. Citra yang berkualitas akan sangat dibutuhkan untuk proses analisis lebih lanjut. Perbaikan kualitas citra dapat dilakukan dalam domain ruang maupun frekuensi. Dalam domain ruang akan menghasilkan waktu komputasi yang lama karena nilai-nilai diskrit citra mempunyai angka yang besar. Banyak penelitian dilakukan dalam domain frekuensi antara lain fourier transform, Discrete Cosinus Transform (DCT) dan Wavelet Transform. Untuk meningkatkan kualitas hasil proses perbaikan kualitas citra maka lebih baik manipulasi citra dilakukan dalam domain frekuensi. Citra yang terbentuk menjadi berkualitas buruk karena mengalami derau (noise) pada saat pengambilan gambar, akibat pengiriman melalui saluran transmisi, kurang cahaya sehingga gelap atau terang, kurang tajam, kabur akibat pergerakan horizontal atau vertikal dan sebagainya [Munir, 004]. Pada proses perbaikan kualitas citra, ciri-ciri tertentu dalam sebuah citra lebih diperjelas kemunculannya, dan secara matematis dinyatakan sebagai : T-30 f(x,y ) f (x,y) (1) Proses pelembutan dan penajaman citra merupakan operasi penapisan (filtering), sehingga dilakukan operasi konvolusi citra asli f(x,y) dan sebuah filter h(x,y) Secara matematis dalam domain spasial dirumuskan sebagai berikut: f (x,y) = h(x,y) * f(x,y) () dan dalam domain frekuensi F (u,v) = H(u,v) F(u,v) (3) Pemilihan filter H(u,v) yang tepat dalam rangka menonjolkan ciri citra f(x,y) mempengaruhi hasil perbaikan kualitas citra. Pemilihan filter h(x,y) yang tepat akan mendapatkan ciri tertentu dari citra asli. Pada umumnya dalam domain frekuensi, citra yang mengalami gangguan yaitu pada bagian frekuensi tinggi sehingga dilakukan proses penyaringan yang dapat menapis frekuensi tinggi High Pass Filter (HPF) dan meloloskan frekuensi rendah yaitu Low Pass Filter (LPF) [Gonzalez dkk., 00]. Telah dilakukan penelitian oleh Tena (011), dengan menggunakan metode linear filtering dan SWT dengan nilai varians dan mean untuk gausian noise bervariasi dari 0,01 sampai 0,5. Namun metode yang digunakan memberikan hasil terbaik hanya pada nilai varians dan mean sebesar 0,1. Kepadatan noise makin tinggi kualitas citra hasil perbaikan sangat menurun. Penelitian juga dilakukan oleh Prasetiyo (00), dengan memanfaatkan wavelet transform, namun hanya terbatas pada keluarga wavelet Haar dan citra grayscale. Dalam Sihag, dkk (011) menggunakan

2 metode wavelet untuk mereduksi noise, tetapi terbatas pada citra grayscale. Dalam penelitian ini menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dengan beberapa jenis keluarga wavelet dan level dekomposisi yang lebih tinggi. Keuntungan pemulihan citra dalam kawasan gelombang-singkat (wavelet transform) adalah waktu komputasi lebih cepat karena daerah dukungan (region of support) lebih kecil separuhnya. Selain itu juga hasil transformasi memiliki koefisien-koefisien wavelet yang bersifat jarang dan kecil pada komponen detail sehingga dapat diterapkan proses thresholding. Terdapat dua () jenis thresholding yaitu hard thresholding dan soft thresholding [Bovik, 000]. Persamaan hard thresholding adalah; ( τ λ p)( y) = p ( y ), jika p ( y ) > λ (4) 0 Sedangkan jenis soft thresholding sebagai berikut: ( τ p)( y) = λ p ( y ) λ, jika p ( y ) + λ, jika p ( y ) p ( y ) > λ < λ (5) 0 Implementasi algoritma DWT untuk mereduksi gangguan sinyal (denoising) yang terjadi pada data sinyal baik citra, suara maupun video dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar. CA Lo_D Hi_D 1 1 Lo_D Hi_D Lo_D Hi_D Gambar 1 Proses Dekomposisi DWT -D CA j aproks + horiso Proses dekomposisi pada sinyal -D dilakukan dengan dua langkah, (1) menerapkan penapisan terhadap seluruh sinyal (Lo_D dan Hi_D; konvolusi vektor dan tapis LPF dan HPF), yang menghasilkan dua buah sinyal dengan banyaknya adalah setengah dari sinyal aslinya, sedangkan banyaknya sama dengan semula, () melakukan penapisan terhadap dari kedua bagian sinyal tersebut sehingga dihasilkan empat bagian sinyal atau subband (f LL, f LH, f HL,c f HH ) dengan ukurannya menjadi setengah [Misiti dkk., 001]. (h j ( v j + verti + (d j diagon CA j+1 aproksimasi (h) j + 1 horisontal (v) j + 1 vertikal (d) j + 1 diagonal Lo_R Hi_R Lo_R Hi_R Gambar Proses Invers DWT -D Wavelet transform merupakan fungsi matematika yang digunakan untuk membagi frekuensi suatu isyarat, yaitu gelombang-singkat dengan skala besar diterapkan pada sebuah isyarat untuk mengetahui lebih detail tentang informasi yang terkandung dalam frekuensi rendahnya dan gelombang-singkat dengan skala kecil diterapkan pada sebuah isyarat untuk mengetahui informasi yang terkandung dalam frekuensi tingginya. Metode wavelet transform dapat mereduksi derau dengan noise density yang cukup besar pada data citra berwarna.. METODE PENULISAN Penelitian ini menggunakan metode DWT D untuk menghilangkan derau pada data citra berwarna 4-bit berukuran 51x51 piksel. Penelitian ini menggunakan beberapa jenis keluarga wavelet antara lain Haar, Daubechies, Symlet dan Coiflet. Jenis derau yang digunakan untuk uji coba adalah gaussian noise dan salt&pepper noise dengan perubahan nilai mean dan variance berkisar antara 0,01 sampai 1,0. Perubahan kepadatan derau (noise density) dilakukan pada kedua jenis derau. Pengolahan dan analisis data citra diperlukan perangkat-lunak (software) yaitu program MATLAB dan sebuah Personal Computer. Sedangkan data citra yang digunakan yakni citra sofi.bmp dan bird.bmp. (a) (b) Gambar 3 Data Citra (a) Sofi.bmp; (b) bird.bmp 1 Lo_R Hi_R CA j T-31

3 Diagram alir penelitian perbaikan kualitas citra berwarna dapat dilihat pada Gambar 4. digunakan. Ukuran matriks citra m x n, B1 dan B merupakan matriks citra. MSE dapat dirumuskan sebagai berikut: m n ( B ( ) ( ) ) 1 i, j B i, j MSE = (6) mn i= 0 j= 0. Kriteria Subjektif (Kualitatif) Kriteria kualitatif diberikan kepada hasil perbaikan kualitas citra dibandingkan dengan citra asli. Penilaian dengan cara pengamatan visual (Human Visual System) ini lebih bersifat subjektif karena penerimaan dan penilaian setiap orang berbeda. Penilaian subyektif tersebut dapat dibagi menjadi: (a) excellent (kualitas terbaik); (b) fine (kualitas tinggi, dapat dinikmati); (c) passable (kualitas cukup baik, masih dapat diterima); (d) marginal (kualitas buruk, masih bisa diperbaiki); (e) inferior (kualitas sangat buruk, namun masih bisa diamati); (f) unusable (sudah tidak dapat dinikmati lagi) [Yonata, 00]. 3. HASIL DAN DISKUSI Gambar 4 Diagram Alir Proses Perbaikan Kualitas Citra Berwarna Dalam proses analisa data perbaikan kualitas citra digunakan kriteria penilaian performansi metode baik secara kuantitatif maupun kualitatif. 3.1 Hasil Pengujian Pengujian dilakukan pada citra Bird dan Citra Sofi dengan jenis noise salt&pepper, variasi kepadatan derau dari 0,01 sampai 1,0. Untuk gaussian noise variasi mean dan varians dari 0,01 sampai 0,5. Selanjutnya dilakukan uji coba pada level dekomposisi yang lebih tinggi dengan noise density 1,0. Secara kualitatif berdasarkan HVS bahwa hasil perbaikan kualitas citra terlihat sama dari beberapa metode yang digunakan. Namun secara kuantitatif terjadi perbedaan yang signifikan baik MSE maupun PSNR. Semakin tinggi nilai MSE maka kualitas citra hasil rekonstruksi akan makin jelek seiring dengan penurunan nilai PSNR. 1. Kriteria Objektif (Kuantitatif) Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) Tingkat keberhasilan sebuah metode perbaikan kualitas citra dpat dihitung menggunakan persamaan PSNR (dinyatakan dengan satuan db). PSNR berfungsi untuk mengukur kualitas sinyal antara sinyal asli dan sinyal hasil denoising. PSNR sangat berkaitan dengan Mean Square Errror (MSE), dan didefinisikan sebagai b 1 PSNR= 10x 10 log (5) (3.) MSE dengan b adalah jumlah bit per piksel. Mean Square Error (MSE) MSE merupakan tolok ukur analisis kuantitatif yang digunakan untuk menilai kualitas sebuah citra hasil dan keunggulan sebuah metode yang T-3 Perbaikan Kualitas Citra Sofi Pada Gambar 5 terlihat hasil image enhancement menggunakan wavelet coif5 dari keluarga coiflet dengan kepadatan derau salt&pepper sebesar 0,01. Gambar tersebut merupakan contoh penilaian secara kualitatif bahwa hasil rekonstruksi citranya relatif sama. Untuk proses penilaian secara kuantitatif dengan variasi kepadatan derau dan beberapa jenis wavelet dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar.

4 Gambar 5 Perbaikan Kualitas Citra Sofi, dengan Sal t& Pepper Noise, d=0,01 Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada grafik yang menunjukkan hubungan antara nilai MSE maupun PSNR dengan variasi nilai kepadatan derau untuk salt&pepper noise dan gaussian noise Gambar 8 Perbaikan Kualitas Citra Sofi, Salt & Pepper Noise, Noise Density = 0, Gaussian noise(m,v) Gambar 9 Grafik Hubungan antara Gaussian Noise dengan untuk Citra Sofi Gambar 6 Grafik Hubungan antara Density Noise Salt & Pepper dengan untuk Citra Sofi Gambar Grafik Hubungan antara Noise Sal t& Pepper dengan untuk Citra Sofi Selanjutnya contoh hasil image enhancement citra Sofi dengan noise salt&pepper dan kepadatan derau sebesar 0, Gaussian noise(m,v) Gambar 10 Grafik Hubungan antara Gaussian Noise dengan untuk Citra Sofi Perbaikan Kualitas Citra Bird Pada Gambar 11 terlihat hasil perbaikan kualitas citra menggunakan wavelet coif5 dari keluarga coiflet dengan kepadatan derau Gaussian sebesar 0,01. Penilaian dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif. Penilaian secara kuantitatif dengan jelas terlihat pada Gambar 1 dan Gambar 13. T-33

5 Gambar 11 Perbaikan Kualitas Citra Bird, Gaussian Noise, Mean & Variance =0,01 Berikut ditampilkan grafik hubungan antara Nilai MSE dan PSNR terhadap variasi nilai noise baik untuk salt&pepper maupun gaussian Gaussian noise (M,V) Gambar 14 Perbaikan Kualitas Citra Bird, Salt & Pepperer Noise, Noise Density= 0, Gambar 15 Grafik Hubungan antara Density Noise Salt & Pepper dengan untuk Citra Bird Gambar 1 Grafik Hubungan antara Gaussian Noise dengan untuk Citra Bird gaussian noise(m,v) Gambar 13 Grafik Hubungan antara Gaussian Noise dengan untuk Citra Bird Selanjutnya contoh hasil perbaikan kualitas citra citra bird dengan kepadatan derau salt&pepper sebesar 0,1. Gambar 16 Grafik Hubungan antara Noise Salt & Pepper dengan untuk Citra Bird Pengaruh Level Dekomposisi Terhadap Perbaikan Kualitas Citra Perubahan level dekomposisi wavelet juga berpengaruh pada kualitas citra hasil baik dinilai secara kualitatif maupun kuantitatif. Penilaian secara kualitatif bahwa citra yang diberi derau masih dapat dikenali setelah proses perbaikan. Berdasarkan hasil pengujian untuk citra bird dengan wavelet coif5 dan nilai kepadatan sebesar 0,5 maka dapat dilihat perubahan nilai PSNR pada Gambar 16. T-34

6 Gambar 1 Pengaruh Level Dekomposisi DWT Terhadap Kualitas Perbaikan Citra (Perbandingan Level 1 dan ) level 1 level level 3 citra bird level dekomposisi citra Sofi Gambar 18 Pengaruh Perubahan Level Dekomposisi Terhadap pada Citra Bird dan Citra Sofi dengan Noise Gaussian M&V = 0, level 1 level level 3 citra bird level dekomposisi citra Sofi Gambar 19 Pengaruh Perubahan Level Dekomposisi Terhadap pada Citra Bird dan Citra Sofi dengan Noise Density Salt & Pepper Sebesar 0,5 3. Diskusi Berdasarkan hasil pengujian untuk citra Sofi dan citra Bird dengan variasi pembangkitan derau T-35 pada citra masukan dapat dijelaskan bahwa semakin besar kepadatan derau (noise density) yang diberikan akan mempengaruhi kualitas citra hasil. Hal ini akan membuktikan keunggulan beberapa keluarga wavelet untuk mereduksi derau yang ditambahkan pada citra asli. Dari grafik MSE maupun PSNR terlihat bahwa perbaikan kualitas citra dengan wavelet coif5 dari keluarga wavelet coiflet memberikan hasil yang cukup baik dibandingkan jenis wavelet yang lain. Perbedaan kualitas baik secara kualitatif maupun kuantitatif antara beberapa keluarga wavelet tidak signifikan. Kualitas metode yang digunakan dalam penelitian ini dapat terlihat jelas pada grafik hubungan antara PSNR dan MSE terhadap variasi derau. Keunggulan metode wavelet adalah proses dekomposisi yang membagi citra menjadi beberapa kelompok frekuensi sehingga memudahkan proses thresholding terhadap komponen frekuensi tinggi karena mata manusia lebih peka terhadap luminansi dari pada warna. Proses thresholding dilakukan pada komponen frekuensi HL,LH dan HH setelah proses dekomposisi baik untuk level 1 maupun level yang lebih tinggi. Jumlah level disesuaikan dengan ukuran citra. Perubahan level dekomposisi sampai citra berukuran 18x18 piksel masih memberikan hasil yang baik berdasarkan penilaian kualitatif dengan nilai kepadatan derau yang besar. Dalam penelitian ini citra berukuran 51x51 piksel maka pengujian level dekomposisi sampai pada level 3. Semakin besar nilai kepadatan gangguan (noise density) akan mempengaruhi kualitas perbaikan citra yang ditandai dengan meningkatnya nilai MSE dan sebaliknya nilai PSNR semakin menurun. Keunggulan metode wavelet juga bergantung pada jenis citra dan derau. Berdasarkan pengujian terlihat bahwa metode wavelet lebih baik dalam menghilangkan derau jenis salt&pepper jika dibandingkan dengan derau Gaussian. Untuk citra yang diberi kepadatan derau sebesar 1,0 masih dapat dikenali berdasarkan penilaian kualitatif. Pada penelitian lebih lanjut dapat dikembangkan metode hybrid antara wavelet dan metode lainnya untuk memberikan hasil perbaikan yang lebih baik dengan kepadatan derau yang lebih besar. 4. SIMPULAN Berdasarkan hasil pengujian dan bahasan terdapat beberapa kesimpulan antara lain: 1. Metode DWT memberikan hasil perbaikan kualitas citra yang baik terutama citra dengan kepadatan derau (noise density) yang besar. Keluarga wavelet coiflet (coif5) memberikan performansi yang lebih baik dibandingkan dengan jenis wavelet yang lain.. Pemilihan nilai thresholding yang tepat memberikan hasil perbaikan citra cukup baik.

7 3. Pada level dekomposisi yang lebih tinggi dan kepadatan derau yang besar akan menghasilkan citra yang masih dapat diterima (passable). 4. Semakin besar kepadatan derau (noise density) maka nilai MSE akan makin besar dan nilai PSNR semakin kecil. DAFTAR PUSTAKA Bovik Al. Handbook of Image and Video Processing. Academic Press Gonzalez R. C. dan Woods R.E,. Digital Image Processing. Prentice Hall. New Jersey, USA Prasetyo R. Pemulihan citra dalam kawasan gelombangsingkat. Master Thesis Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Rinaldi Munir. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Penerbit Informatika, Bandung Sihag R., Sharma R., Setia V. Wavelet Thresholding for image De-noising. International Conference on VLSI, Communication & Instrumentation (ICVCI). 01. International Journal of Computer Applications (IJCA) (0-3). Tena S. Image Enhancement Mengggunakan Metode Linear Filtering Dan Stationary Wavelet Transform (SWT). Jurnal Teknologi Elektro Udayana, Misiti M., Georges Oppenheim. Wavelet Toolbox for use with Matlab.User Guide version.1. The MathWorks inc Yonata Y., Kompresi Video, Elex Media Komputindo, Jakarta: T-36

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA Indrawati Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh-Medan Km. 280 Buketrata-Lhokseumawe

Lebih terperinci

TOLERANSI UNJUK PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENAMBAHAN DERAU DAN SUDUT PUTARAN TERHADAP POLA KARAKTER TULISAN TANGAN JENIS ANGKA

TOLERANSI UNJUK PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENAMBAHAN DERAU DAN SUDUT PUTARAN TERHADAP POLA KARAKTER TULISAN TANGAN JENIS ANGKA Iwan Suhardi, Toleransi Jaringan Syaraf Tiruan TOLERANSI UNJUK PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENAMBAHAN DERAU DAN SUDUT PUTARAN TERHADAP POLA KARAKTER TULISAN TANGAN JENIS ANGKA Iwan Suhardi Jurusan

Lebih terperinci

Pengantar Mata Kuliah Pengolahan Citra

Pengantar Mata Kuliah Pengolahan Citra Achmad Basuki Nana R Fadilah Fahrul Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Pengantar Mata Kuliah Pengolahan Citra Content: 1. Tujuan mata kuliah Pengolahan Citra 2. Apa saja yang bisa dikerjakan dengan

Lebih terperinci

Operasi-Operasi Dasar pada Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma

Operasi-Operasi Dasar pada Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma Operasi-Operasi Dasar pada Pengolahan Citra Bertalya Universitas Gunadarma 1 Operasi2 Dasar Merupakan manipulasi elemen matriks : elemen tunggal (piksel), sekumpulan elemen yang berdekatan, keseluruhan

Lebih terperinci

PENDETEKSI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE DOMAIN SPASIAL. Abstrak

PENDETEKSI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE DOMAIN SPASIAL. Abstrak PENDETEKSI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE DOMAIN SPASIAL Annisa Hayatunnufus [1], Andrizal,MT [2], Dodon Yendri,M.Kom [3] Jurusan Sistem Komputer Fakultas Teknologi Informasi Universitas

Lebih terperinci

Perlindungan Hak Cipta Gambar dengan Watermarking berbasis MVQ

Perlindungan Hak Cipta Gambar dengan Watermarking berbasis MVQ Perlindungan Hak Cipta Gambar dengan ing berbasis MVQ Gressia Melissa NIM : 13506017 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha no.10 Bandung E-mail : if16017@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

Epilog & Daftar Pustaka

Epilog & Daftar Pustaka Epilog & Daftar Pustaka Bila aplikasi deret dan transformasi Fourier telah cukup banyak dibahas, maka berikut ini disajikan ilustrasi bagaimana wavelet Haar digunakan dalam analisis dan pemrosesan signal,

Lebih terperinci

Kory Anggraeni Kory.anggraeni@gmail.com

Kory Anggraeni Kory.anggraeni@gmail.com Histogram Citra Kory Anggraeni Kory.anggraeni@gmail.com Lisensi Dokumen: Copyright 2003-2007 IlmuKomputer.Com Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas

Lebih terperinci

PEMAMPATAN CITRA MEDIK BERBASIS PENCUPLIKAN KOMPRESIF DAN PUSTAKA LATIH OVERCOMPLETE K-SVD

PEMAMPATAN CITRA MEDIK BERBASIS PENCUPLIKAN KOMPRESIF DAN PUSTAKA LATIH OVERCOMPLETE K-SVD Pemampatan Citra Medik berbasis Pencuplikan Kompresif dan Pustaka Latih.. (Antonius Darma Setiawan) PEMAMPATAN CITRA MEDIK BERBASIS PENCUPLIKAN KOMPRESIF DAN PUSTAKA LATIH OVERCOMPLETE K-SVD Antonius Darma

Lebih terperinci

VERIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA TANGAN DENGAN METODE FILTER GABOR. Abstrak

VERIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA TANGAN DENGAN METODE FILTER GABOR. Abstrak VERIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA TANGAN DENGAN METODE FILTER GABOR Resmana Lim & Santoso Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Siwalankerto 11-131 Surabaya Fax: 031-8436418 resmana@petra.ac.id

Lebih terperinci

SISTEM TEMU KEMBALI CITRA GEDUNG BERDASARKAN INFORMASI GARIS PADA BENTUK GEDUNG

SISTEM TEMU KEMBALI CITRA GEDUNG BERDASARKAN INFORMASI GARIS PADA BENTUK GEDUNG Vol. 5, No. 1, Januari 2009 ISSN 0216-0544 SISTEM TEMU KEMBALI CITRA GEDUNG BERDASARKAN INFORMASI GARIS PADA BENTUK GEDUNG * Iman Sapuguh, Daniel O Siahaan, dan Chastine Fatichah Program Magister Teknik

Lebih terperinci

BAB II CITRA DIGITAL

BAB II CITRA DIGITAL BAB II CITRA DIGITAL DEFINISI CITRA Citra adalah suatu representasi(gambaran),kemiripan,atau imitasi dari suatu objek. DEFINISI CITRA ANALOG Citra analog adalahcitra yang bersifat kontinu,seperti gambar

Lebih terperinci

PENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET. Oleh : RHOBI ROZIEANSHAH NIM : 13203054

PENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET. Oleh : RHOBI ROZIEANSHAH NIM : 13203054 PENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET LAPORAN TUGAS AKHIR Dibuat sebagai Syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Teknik Elektro dari Institut Teknologi

Lebih terperinci

Information Systems KOMUNIKASI DATA. Dosen Pengampu : Drs. Daliyo, Dipl. Comp. DISUSUN OLEH:

Information Systems KOMUNIKASI DATA. Dosen Pengampu : Drs. Daliyo, Dipl. Comp. DISUSUN OLEH: Information Systems KOMUNIKASI DATA Dosen Pengampu : Drs. Daliyo, Dipl. Comp. DISUSUN OLEH: Nama : Muh. Zaki Riyanto Nim : 02/156792/PA/08944 Program Studi : Matematika JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra

Lebih terperinci

APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH PENGUNJUNG OBYEK WISATA DENGAN WEBCAM

APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH PENGUNJUNG OBYEK WISATA DENGAN WEBCAM APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH PENGUNJUNG OBYEK WISATA DENGAN WEBCAM Oleh : Idhawati Hestiningsih, Tri Raharjo Yudantoro Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof. Sudarto, S.H.,

Lebih terperinci

Hill Estimator untuk Mendeksi Cacat Sederhana pada Texture

Hill Estimator untuk Mendeksi Cacat Sederhana pada Texture Hill Estimator untuk Mendeksi Cacat Sederhana pada Texture Siana Halim Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Petra Surabaya Jl. Siwalankerto 121-131 Surabaya Email: halim@petra.ac.id Abstrak Pada

Lebih terperinci

PENGENALAN ISYARAT TANGAN STATIS PADA SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK

PENGENALAN ISYARAT TANGAN STATIS PADA SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK MAKARA, TEKNOLOGI, VOL. 14, NO. 2, NOVEMBER 2010: 150-154 PENGENALAN ISYARAT TANGAN STATIS PADA SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Farida Asriani *) dan Hesti

Lebih terperinci

SISTEM IDENTIFIKASI SCAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE JST PROPAGASI BALIK UNTUK APLIKASI SISTEM PENGAMANAN BRANKAS

SISTEM IDENTIFIKASI SCAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE JST PROPAGASI BALIK UNTUK APLIKASI SISTEM PENGAMANAN BRANKAS SISTEM IDENTIFIKASI SCAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE JST PROPAGASI BALIK UNTUK APLIKASI SISTEM PENGAMANAN BRANKAS Trendy Fibri Syamsiar #1, Eru Puspita, S.T, M.Kom #2, Budi Nur Iman, S.Si, M.Kom #3 #

Lebih terperinci

Implementasi Filter IIR secara Real Time pada TMS 32C5402

Implementasi Filter IIR secara Real Time pada TMS 32C5402 Implementasi Filter IIR secara Real Time pada TMS 32C5402 Oleh: Tri Budi Santoso, Hary Octavianto, Titon Dutono E-mail: tribudi@eepis-its.edu Laboratorium Sinyal, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Teknik Informatika - Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Teknik Informatika - Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika - Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI SEKURITI SOAL UJIAN MENGGUNAKAN TWO-SIDED SIDE

Lebih terperinci

Cara Mudah Untuk Mengecilkan Ukuran File Gambar Oleh. M. Irwan P. Nasution *)

Cara Mudah Untuk Mengecilkan Ukuran File Gambar Oleh. M. Irwan P. Nasution *) Cara Mudah Untuk Mengecilkan Ukuran File Gambar Oleh. M. Irwan P. Nasution *) Abstrak Sebuah gambar bermakna lebih dari seribu kata ( a picture is more than a thousand words ), begitulah ungkapan yang

Lebih terperinci

ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY

ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY Theodorus Leo Hartono, F. Dalu Setiaji, Iwan Setyawan ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY Theodorus Leo Hartono 1, F. Dalu Setiaji 2, Iwan Setyawan 3 Program

Lebih terperinci

KNOWING HUMAN PERSONALITY FROM THE HEIGHT OF HANDWRITING MIDDLE ZONE USING LINEAR REGRESSION METHOD AND AVERAGE OF INTEGRAL PROJECTION COLUMN METHOD

KNOWING HUMAN PERSONALITY FROM THE HEIGHT OF HANDWRITING MIDDLE ZONE USING LINEAR REGRESSION METHOD AND AVERAGE OF INTEGRAL PROJECTION COLUMN METHOD ABSTRAK MENGETAHUI SIFAT SESEORANG DARI TINGGI MIDDLE ZONE TULISAN TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR DAN METODE RATA-RATA INTEGRAL PROYEKSI KOLOM Disusun oleh : Livin (1022015) Jurusan Teknik

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.2 Tujuan

BAB I PENDAHULUAN. 1.2 Tujuan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Radio Over Fiber (RoF) merupakan teknologi dimana sinyal microwave (listrik) didistribusikan menggunakan media dan komponen optik. Sinyal listrik digunakan

Lebih terperinci

Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Latin pada Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dengan Input Citra Kamera Digital

Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Latin pada Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dengan Input Citra Kamera Digital Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Latin pada Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dengan Input Citra Kamera Digital Dompak Petrus Sinambela 1 Sampe Hotlan Sitorus 2 Universitas Mpu Tantular Jakarta.

Lebih terperinci

FOURIER TRANSFORMS AND THEIR PROPERTIES

FOURIER TRANSFORMS AND THEIR PROPERTIES SIFAT-SIFAT TRANSFORMASI FOURIER DI L 1 (R) DAN L 2 (R) FOURIER TRANSFORMS AND THEIR PROPERTIES IN L 1 (R) AND L 2 (R) Rusdin, Mawardi Bahri, Loeky Haryanto Bagian Matematika Terapan, Fakultas Matematika

Lebih terperinci

Analisa Gerakan Manusia Pada Video Digital

Analisa Gerakan Manusia Pada Video Digital Analisa Gerakan Manusia Pada Video Digital Abstrak - Pengenalan cara bergerak tubuh manusia (human motion) dari video stream memiliki beberapa aplikasi dalam video surveillance (pengawasan), dunia hiburan,

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI GAMBAR IKAN BERDASARKAN EKSTRAKSI CIRI WARNA, BENTUK DAN TEKSTUR TUGAS AKHIR

RANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI GAMBAR IKAN BERDASARKAN EKSTRAKSI CIRI WARNA, BENTUK DAN TEKSTUR TUGAS AKHIR RANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI GAMBAR IKAN BERDASARKAN EKSTRAKSI CIRI WARNA, BENTUK DAN TEKSTUR TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Pada Jurusan Teknik

Lebih terperinci

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS Dasar Statistik untuk Pemodelan dan Simulasi oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS . Probabilitas Probabilitas=Peluang, bisa diartikan

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN STATIK MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DAN ALIHRAGAM WAVELET

IDENTIFIKASI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN STATIK MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DAN ALIHRAGAM WAVELET TESIS IDENTIFIKASI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN STATIK MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DAN ALIHRAGAM WAVELET ROSALIA ARUM KUMALASANTI No. Mhs. : 135302014/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN ALAT UKUR KETINGGIAN BENSIN DI DALAM RESERVOIR SPBU DENGAN SENSOR ULTRASONIK. Skripsi

RANCANG BANGUN ALAT UKUR KETINGGIAN BENSIN DI DALAM RESERVOIR SPBU DENGAN SENSOR ULTRASONIK. Skripsi RANCANG BANGUN ALAT UKUR KETINGGIAN BENSIN DI DALAM RESERVOIR SPBU DENGAN SENSOR ULTRASONIK Skripsi Untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Jurusan Fisika diajukan oleh VIKI

Lebih terperinci

TEKNIK PENYEMBUNYIAN PESAN TEKS PADA MEDIA CITRA GIF DENGAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)

TEKNIK PENYEMBUNYIAN PESAN TEKS PADA MEDIA CITRA GIF DENGAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) TEKNIK PENYEMBUNYIAN PESAN TEKS PADA MEDIA CITRA GIF DENGAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) Hasiholan Manurung (0911765) Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja

Lebih terperinci

APLIKASI KAMERA PENDETEKSI MOBIL Menggunakan Pendekatan Pengolahan Citra

APLIKASI KAMERA PENDETEKSI MOBIL Menggunakan Pendekatan Pengolahan Citra ISSN 2089-83 APLIKASI KAMERA PENDETEKSI MOBIL Menggunakan Pendekatan Pengolahan Citra Duman Care Khrisne Dosen Sistem Komputer STMIK STIKOM Indonesia Denpasar-Bali, Indonesia duman_lx14[at]ahoo.com I Made

Lebih terperinci

PENGENDALI POINTER DENGAN GAZE TRACKING MENGGUNAKAN METODE HAAR CLASSIFIER SEBAGAI ALAT BANTU PRESENTASI (EYE POINTER)

PENGENDALI POINTER DENGAN GAZE TRACKING MENGGUNAKAN METODE HAAR CLASSIFIER SEBAGAI ALAT BANTU PRESENTASI (EYE POINTER) PENGENDALI POINTER DENGAN GAZE TRACKING MENGGUNAKAN METODE HAAR CLASSIFIER SEBAGAI ALAT BANTU PRESENTASI (EYE POINTER) Edi Satriyanto (edi@eepis-its.edu) Fernando Ardilla Risa Indah Agustriany Lubis Politeknik

Lebih terperinci

I Gambaran umum Pengendalian dan Jaminan Kualitas. Pengendalian Kualitas TIN-212

I Gambaran umum Pengendalian dan Jaminan Kualitas. Pengendalian Kualitas TIN-212 I Gambaran umum Pengendalian dan Jaminan Kualitas Pengendalian Kualitas TIN-212 Materi Definisi kualitas Online quality control dan offline quality control Sejarah rekayasa dan manajemen kualitas Dimensi

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA STRUKTUR TANGAN

IDENTIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA STRUKTUR TANGAN IDENTIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA STRUKTUR TANGAN (Budiono Sentoso, et al.) IDENTIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA STRUKTUR TANGAN Budiono Sentoso Alumni Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik

Lebih terperinci

SEGMENTASI IRIS MATA BERBASIS TRANSFORMASI NON-SEPARABLE WAVELET DAN TRANSFORMASI RANDOMIZED HOUGH ABSTRAK

SEGMENTASI IRIS MATA BERBASIS TRANSFORMASI NON-SEPARABLE WAVELET DAN TRANSFORMASI RANDOMIZED HOUGH ABSTRAK SEGMENTASI IRIS MATA BERBASIS TRANSFORMASI NON-SEPARABLE WAVELET DAN TRANSFORMASI RANDOMIZED HOUGH * I Putu Putra Astawa, Agus Zainal Arifin, Bilqis Amaliah Program Magister Teknik Informatika, Institut

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA TANDA TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

PENGENALAN POLA TANDA TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) PENGENALAN POLA TANDA TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) Riza Firdaus Ardiansyah NIM : A11.2009.05106 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di PT. Pertamina EP Asset 2 dengan studi kasus pada Lapangan SBS yang terletak pada jalur Sesar Lematang yang membentuk

Lebih terperinci

PERCOBAAN I KARAKTERISTIK DIODA DAN PENYEARAH

PERCOBAAN I KARAKTERISTIK DIODA DAN PENYEARAH PERCOBAAN I KARAKTERISTIK DIODA DAN PENYEARAH 1. Tujuan 1. Memahami karakteristik dioda biasa dan dioda zener. 2. Memahami penggunaan dioda-dioda tersebut. 2. Pendahuluan 2.1 Karakteristik Dioda Dalam

Lebih terperinci

ANALISA SINYAL SUARA PADA LAYANAN IVR DAN PREDICTIVE DIALER BERBASIS CTI

ANALISA SINYAL SUARA PADA LAYANAN IVR DAN PREDICTIVE DIALER BERBASIS CTI >Seminar Proyek Akhir Jurusan Teknik Telekomunikasi PENS-ITS 2011< ANALISA SINYAL SUARA PADA LAYANAN IVR DAN PREDICTIVE DIALER BERBASIS CTI Mardawia M. Parenreng 1, Mike Yuliana 1, Tri Budi Santoso 2 1

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN METODA BACKPROPAGATION

IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN METODA BACKPROPAGATION IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN METODA BACKPROPAGATION Dila Deswari [1], Hendrick, MT. [2], Derisma, MT. [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas [1][3]

Lebih terperinci

Identifikasi Jenis Cairan Dengan Metode Serapan Panjang Gelombang Dan JST- RBF

Identifikasi Jenis Cairan Dengan Metode Serapan Panjang Gelombang Dan JST- RBF Seminar on Intelligent Technology and Its Applications 008 ISBN 978-979-8897-4-5 Identifikasi Jenis Cairan Dengan Metode Serapan Panjang Gelombang Dan JST- RBF Riny Sulistyowati.), Muhammad Rivai ) ) Jurusan

Lebih terperinci

KONSEP FREKUENSI SINYAL WAKTU KUNTINYU & WAKTU DISKRIT

KONSEP FREKUENSI SINYAL WAKTU KUNTINYU & WAKTU DISKRIT KONSEP FREKUENSI SINYAL WAKTU KUNTINYU & WAKTU DISKRIT Sinyal Sinusoidal Waktu Kontinyu T=/F A A cos X Acos Ft a 0 t t Sinyal dasar Eksponensial dng α imajiner X Ae a j t Ω = πf adalah frekuensi dalam

Lebih terperinci

PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU

PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU DIKTAT KULIAH PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU Dr.rer.nat. Dedi Rosadi, M.Sc.Eng.Math. Email: dedirosadi@ugm.ac.id http://dedirosadi.staff.ugm.ac.id Program Studi Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

Konsep Dasar Multimedia

Konsep Dasar Multimedia Konsep Dasar Multimedia i ii Konsep Dasar Multimedia Konsep Dasar Multimedia iii KONSEP DASAR MULTIMEDIA Penulis : Bambang Ela Purnama Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2013 Hak Cipta 2013 pada penulis, Hak

Lebih terperinci

Belajar Berbasis Aneka Sumber

Belajar Berbasis Aneka Sumber Materi 3 Belajar Berbasis Aneka Sumber Petunjuk belajar Perkembangan teknologi informasi yang pesat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap berbagai aktivitas kehidupan manusia termasuk didalamnya aktivitas

Lebih terperinci

VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA COLOUR CODE DAN EKSPRESI BOOLEAN XOR

VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA COLOUR CODE DAN EKSPRESI BOOLEAN XOR ISSN 1858-4667 JURNAL LINK VOL 18/No. 1/Maret 2013 VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA COLOUR CODE DAN EKSPRESI BOOLEAN XOR Maria Dominica Eliyana 1, Endra Rahmawati 2 1 Jurusan Teknik Informatika

Lebih terperinci

Proses Pembentukan dan Karakteristik Sinyal Ucapan

Proses Pembentukan dan Karakteristik Sinyal Ucapan Proses Pembentukan dan Karakteristik Sinyal Ucapan Oleh : Arry Akhmad Arman Dosen dan Peneliti di Departemen Teknik Elektro ITB email : aa@lss.ee.itb.ac.id, aa_arman@rocketmail.com 2.5.1 Sistem Pembentukan

Lebih terperinci

PEMODELAN FREKUENSI NON SELECTIVE CHANNEL DENGAN EXTENDED SUZUKI PROSES TIPE II

PEMODELAN FREKUENSI NON SELECTIVE CHANNEL DENGAN EXTENDED SUZUKI PROSES TIPE II PEMODELAN FREKUENSI NON SELECTIVE CHANNEL DENGAN EXTENDED SUZUKI PROSES TIPE II Hendro S / 0422055 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Univeristas Kristen Maranatha Jln. Prof. Drg. Suria Sumantri

Lebih terperinci

MENGUBAH TULISAN TANGAN MENJADI TEXT DIGITAL OCR (OPTICAL CHARACTER RECOGNITION) DENGAN MENGGUNAKAN METODE SEGMENTASI DAN KORELASI

MENGUBAH TULISAN TANGAN MENJADI TEXT DIGITAL OCR (OPTICAL CHARACTER RECOGNITION) DENGAN MENGGUNAKAN METODE SEGMENTASI DAN KORELASI MENGUBAH TULISAN TANGAN MENJADI TEXT DIGITAL OCR (OPTICAL CHARACTER RECOGNITION) DENGAN MENGGUNAKAN METODE SEGMENTASI DAN KORELASI Misbah Riyandi Fauzi *), Nugroho Agus D, and Ajub Ajulian Z Jurusan Teknik

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA V KOMPARATOR

LEMBAR KERJA V KOMPARATOR LEMBAR KERJA V KOMPARATOR 5.1. Tujuan 1. Mahasiswa mampu mengoperasikan op amp sebagai rangkaian komparator inverting dan non inverting 2. Mahasiswa mampu membandingkan dan menganalisis keluaran dari rangkaian

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERHITUNGAN HARGA POKOK PRODUKSI DENGAN METODE PROCESS COSTING STUDI KASUS PADA PT. XYZ

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERHITUNGAN HARGA POKOK PRODUKSI DENGAN METODE PROCESS COSTING STUDI KASUS PADA PT. XYZ PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERHITUNGAN HARGA POKOK PRODUKSI DENGAN METODE PROCESS COSTING STUDI KASUS PADA PT. XYZ Rudy Adipranata Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Surabaya

Lebih terperinci

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 26 34 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA NADIA UTIKA PUTRI, MAIYASTRI, HAZMIRA

Lebih terperinci

Penggunaan Algoritma Hough Tranforms Untuk Deteksi Bentuk Lingkaran pada Ruang 2D

Penggunaan Algoritma Hough Tranforms Untuk Deteksi Bentuk Lingkaran pada Ruang 2D Penggunaan Algoritma Hough Tranforms Untuk Deteksi Bentuk Lingkaran pada Ruang 2D Riwinoto,S.T,M.Kom KKT Game dan Multimedia, Teknik Informatika, Politeknik Batam Email: riwi@polibatam.ac.id ABSTRAK Identifikasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. tangan dijadikan alat untuk menganalisis kepribadian pemiliknya. Sebuah

BAB I PENDAHULUAN. tangan dijadikan alat untuk menganalisis kepribadian pemiliknya. Sebuah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tulisan tangan merupakan salah satu hal unik yang dapat dihasilkan oleh manusia selain tanda tangan. Seperti halnya tanda tangan, tulisan tangan juga dapat digunakan

Lebih terperinci

UNJUK KERJA MULTI-CODE MULTICARRIER CDMA PADA KANAL MULTIPATH FADING. Intisari

UNJUK KERJA MULTI-CODE MULTICARRIER CDMA PADA KANAL MULTIPATH FADING. Intisari UNJUK KERJA MULTI-CODE MULTICARRIER CDMA PADA KANAL MULTIPATH FADING Eva Yovita Dwi Utami Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik UKSW Jalan Diponegoro 52-6, Salatiga 5711 Intisari Sistem yang diteliti

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Geodesi dan Keterkaitannya dengan Geospasial

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Geodesi dan Keterkaitannya dengan Geospasial BAB II DASAR TEORI 2.1 Geodesi dan Keterkaitannya dengan Geospasial Dalam konteks aktivitas, ruang lingkup pekerjaan ilmu geodesi umumnya mencakup tahapan pengumpulan data, pengolahan dan manipulasi data,

Lebih terperinci

TERBENTUKNYA RUANG DARI BIDANG HORIZONTAL

TERBENTUKNYA RUANG DARI BIDANG HORIZONTAL TERBENTUKNYA RUANG DARI BIDANG HORIZONTAL Bidang Dasar Sebuah bidang datar horizontal yang terletak sebagai suatu figur di atas latar belakang yang kontras membentuk suatu daerah ruang sederhana. Daerah

Lebih terperinci

PEMANFAATAN KAMERA DIGITAL UNTUK MENGGAMBAR PANJANG GELOMBANG SPEKTRUM BERBAGAI JENIS LAMPU KIND OF LAMPS

PEMANFAATAN KAMERA DIGITAL UNTUK MENGGAMBAR PANJANG GELOMBANG SPEKTRUM BERBAGAI JENIS LAMPU KIND OF LAMPS PEMANFAATAN KAMERA DIGITAL UNTUK MENGGAMBAR PANJANG GELOMBANG SPEKTRUM BERBAGAI JENIS LAMPU Bidayatul Armynah 1,*, Paulus Lobo Gareso 1, Hardiyanti Syarifuddin 1 Universitas Hasanuddin UTILIZATION DIGITAL

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Produk berkualitas adalah produk yang memiliki tingkat presisi tepat, melalui proses efektif dan efisien. Begitu pula dengan produk bernilai artistik tinggi juga diperlukan

Lebih terperinci

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI Disusun Oleh: NANDANG FAHMI JALALUDIN MALIK NIM. J2E 009

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 3 Hal. 59 67 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA ANNISA UL UKHRA Program Studi Matematika,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Remaja Rosda Karya, 2013) hlm. 16. aplikasinya (Jakarta : PT. Rajagrafindo Persada, 2009) hlm, 13

BAB I PENDAHULUAN. Remaja Rosda Karya, 2013) hlm. 16. aplikasinya (Jakarta : PT. Rajagrafindo Persada, 2009) hlm, 13 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Pendidikan Nasional harus mampu menjamin pemerataan kesempatan pendidikan, peningkatan mutu dan relevansi, serta efisiensi manajemen pendidikan. Pemerataan kesempatan

Lebih terperinci

SCANNER OBJEK TIGA DIMENSI DENGAN LASER

SCANNER OBJEK TIGA DIMENSI DENGAN LASER SCANNER OBJEK TIGA DIMENSI DENGAN LASER Wiedjaja 1 ; Suryadiputra Liawatimena 2 1, 2 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Nusantara, Jln. K.H. Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta

Lebih terperinci

ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KARYAWAN TERHADAP SOFTWARE CLIPPER PADA PT. PRIMAJASA

ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KARYAWAN TERHADAP SOFTWARE CLIPPER PADA PT. PRIMAJASA ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KARYAWAN TERHADAP SOFTWARE CLIPPER PADA PT. PRIMAJASA Suryanto 1 e-mail : Suryanto1865@yahoo.com Diterima :20 Juli 2010 /Disetujui : 12 Agustus 2010 ABSTRACT Penelitian ini bertujuan

Lebih terperinci

LAPORAN TUGAS AKHIR SISTEM INFORMASI SIMPAN PINJAM PADA KOPERASI SURYA MITRA MANDIRI SEMARANG

LAPORAN TUGAS AKHIR SISTEM INFORMASI SIMPAN PINJAM PADA KOPERASI SURYA MITRA MANDIRI SEMARANG LAPORAN TUGAS AKHIR SISTEM INFORMASI SIMPAN PINJAM PADA KOPERASI SURYA MITRA MANDIRI SEMARANG Adelia Cipta Sari Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula

Lebih terperinci

Fokus kami adalah menyediakan gambar yang hanya berisi informasi relevan. Teknologi Pencitraan Berbasis Konten

Fokus kami adalah menyediakan gambar yang hanya berisi informasi relevan. Teknologi Pencitraan Berbasis Konten Fokus kami adalah menyediakan gambar yang hanya berisi informasi relevan Teknologi Pencitraan Berbasis Konten Menyediakan gambar yang hanya berisi informasi relevan Semua kamera Bosch IP dilengkapi CBIT

Lebih terperinci

SISTEM KONTROL KONDISI PERALATAN SEISMOGRAPH JARINGAN INATEWS. Oleh : Bidang Instrumentasi Rekayasa dan Kalibrasi Peralatan Geofisika

SISTEM KONTROL KONDISI PERALATAN SEISMOGRAPH JARINGAN INATEWS. Oleh : Bidang Instrumentasi Rekayasa dan Kalibrasi Peralatan Geofisika SISTEM KONTROL KONDISI PERALATAN SEISMOGRAPH JARINGAN INATEWS Oleh : Bidang Instrumentasi Rekayasa dan Kalibrasi Peralatan Geofisika I. PENDAHULUAN Indonesia terletak didaerah yang memiliki resiko bencana

Lebih terperinci

Kami berfokus untuk membuat gambar gelap terlihat jelas. teknologi starlight

Kami berfokus untuk membuat gambar gelap terlihat jelas. teknologi starlight Kami berfokus untuk membuat gambar gelap terlihat jelas teknologi starlight Kamera 24/7 sesungguhnya Bukankah akan sangat membantu jika Anda dapat mengandalkan gambar jernih dan relevan, bagaimanapun kondisi

Lebih terperinci

Model Matematika dari Sistem Dinamis

Model Matematika dari Sistem Dinamis Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 () Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 1 / 60 Pendahuluan Untuk analisis dan desain sistem kontrol, sistem sis harus dibuat model sisnya.

Lebih terperinci

BAB 3. RESPONS MANUSIA TERHADAP BUNYI

BAB 3. RESPONS MANUSIA TERHADAP BUNYI BAB 3. RESPONS MANUSIA TERHADAP BUNYI 3.1. PENDAHULUAN Telinga, tampaknya seperti sihir, mengubah energi suara yang masuk ke dalam osilasi gendang telinga, kemudian ke gerakan tulang telinga bagian tengah,

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN INVARIAN DAN RADIAL BASIS FUNCTION (RBF)

PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN INVARIAN DAN RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN INVARIAN DAN RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) AINUN JARIAH 1209201721 DOSEN PEMBIMBING 1. Prof. Dr. Mohammad Isa Irawan, M.T 2. Dr Imam Mukhlas, S.Si, M.T

Lebih terperinci

9. K omunikasi Bukti Bukti Secara Visual

9. K omunikasi Bukti Bukti Secara Visual 9. Komunikasi Bukti Bukti Secara 9. Komunikasi Bukti Bukti Secara Visual Pembaca akan menilai kualitas dari penelitian anda berdasarkan pentingnya klaim anda dan kekuatan dari argumen anda Sebelumnya,

Lebih terperinci

KONSEP OPTIMALISASI BUILDING PERFORMANCE DALAM PERANCANGAN RUMAH SUSUN SEDERHANA Lokasi Studi : Rumah Susun Sukaramai, Medan

KONSEP OPTIMALISASI BUILDING PERFORMANCE DALAM PERANCANGAN RUMAH SUSUN SEDERHANA Lokasi Studi : Rumah Susun Sukaramai, Medan KONSEP OPTIMALISASI BUILDING PERFORMANCE DALAM PERANCANGAN RUMAH SUSUN SEDERHANA Lokasi Studi : Rumah Susun Sukaramai, Medan By : ROBINHOT JEREMIA LUMBANTORUAN 3208201816 LATAR BELAKANG Rumah susun sebagai

Lebih terperinci

Seluk Beluk Frequency Response sebuah Loudspeaker Part3 Frequency Response yang terdengar

Seluk Beluk Frequency Response sebuah Loudspeaker Part3 Frequency Response yang terdengar Dalam artikel ini, kita akan membandingkan seperti apakah Frequency Response (selanjutnya disingkat FR) yang terdengar oleh penonton berdasarkan penyebaran direct sound pressure level. Pengaruh ruangan

Lebih terperinci

BAB V TRANSFORMASI 2D

BAB V TRANSFORMASI 2D BAB V TRANSFORMASI 2D OBJEKTIF : Pada Bab ini mahasiswa mempelajari tentang : Transformasi Dasar 2D 1. Translasi 2. Rotasi 3. Scalling Transformasi Lain 1. Refleksi 2. Shear TUJUAN DAN SASARAN: Setelah

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA KOMUNIKASI KOOPERATIF PENGGUNA PADA SISTEM KOMUNIKASI NIRKABEL

ANALISIS KINERJA KOMUNIKASI KOOPERATIF PENGGUNA PADA SISTEM KOMUNIKASI NIRKABEL KITEKTRO: Jurnal Online Teknik Elektro 18 e-issn: 2252-7036 Vol.1 No.2 2012: 18-24 ANALISIS KINERJA KOMUNIKASI KOOPERATIF PENGGUNA PADA SISTEM KOMUNIKASI NIRKABEL Mayliana 1) dan Nasaruddin 2) Jurusan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Mulyati, 2013

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Mulyati, 2013 BAB 1 PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Matematika sering dianggap sebagai mata pelajaran yang sulit dan membosankan bagi siswa. Begitu pula bagi guru, matematika dianggap sebagai pelajaran yang sulit

Lebih terperinci

BAB III DISAIN PRODUK

BAB III DISAIN PRODUK BAB III DISAIN PRODUK 3.1. Pendahuluan Salah satu karakteristik manusia adalah mereka selalu berusaha mencitakan sesuatu, baik alat atau benda lainnya untuk membantu kehidupan mereka. Untuk mewejudkan

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR KOMPRESI GAMBAR. berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor

BAB II TEORI DASAR KOMPRESI GAMBAR. berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor BAB II TEORI DASAR KOMPRESI GAMBAR 2.1 Pendahuluan Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SEAM CARVING PADA PEMBENTUKAN GAMBAR PANORAMA

IMPLEMENTASI SEAM CARVING PADA PEMBENTUKAN GAMBAR PANORAMA IMPLEMENTASI SEAM CARVING PADA PEMBENTUKAN GAMBAR PANORAMA Rahmat Hidayat 1, Tjokorda Agung Budi Wirayuda 2 Fakultas Informatika Telkom University, Bandung 1 mat.hdyt@gmail.com, 2 cok@ittelkom.ac.id Abstrak

Lebih terperinci

dan RBF pada pengendalian plant suhu secara online. I. PENDAHULUAN

dan RBF pada pengendalian plant suhu secara online. I. PENDAHULUAN Perbandingan Unjuk Kerja Jaringan Syaraf Tiruan CMAC (Cerrebellar Model Articulation Controller) dan RBF (Radial Basis Function) pada Pengendalian Plant Suhu secara On Line Amin Fauzan 1, Iwan Setiawan,ST.

Lebih terperinci

KODE MODUL 072.KK02. PENYUSUN Arif Gunawan, S.Pd.

KODE MODUL 072.KK02. PENYUSUN Arif Gunawan, S.Pd. KODE MODUL 072.KK02 Memahami Alir Proses Produksi Produk Multimedia PENYUSUN Arif Gunawan, S.Pd. PEMERINTAH KABUPATEN KULON PROGO DINAS PENDIDIKAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN 1 PENGASIH Jl. Pengasih 11 Kulon

Lebih terperinci

DATA dan INFORMASI DATA INFORMASI

DATA dan INFORMASI DATA INFORMASI KONSEP INFORMASI 1 DATA dan INFORMASI DATA benda, kejadian,aktivitas, dan transaksi, yg tidak mempunyai makna atau tidak berpengaruh secara langsung kepada pemakai INFORMASI data yg telah diproses sedemikian

Lebih terperinci

SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA/MADRASAH TSANAWIYAH KURIKULUM 2013

SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA/MADRASAH TSANAWIYAH KURIKULUM 2013 SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA/MADRASAH TSANAWIYAH KURIKULUM 2013 SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH MENENGAH PERTAMA/ MADRASAH TSANAWIYAH KELAS VII KURIKULUM

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Tabel 3.1 Desain Penelitian Tujuan Desain Penelitian Penelitian Jenis dan Metode Unit Analisis Time Horizon Penelitian T-1 Asosiatif/survey Organisasi-Departemen

Lebih terperinci

BAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN

BAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN BAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN Istilah nonparametrik pertama kali digunakan oleh Wolfowitz, pada tahun 94. Metode statistik nonparametrik merupakan metode statistik yang dapat

Lebih terperinci

ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 4230

ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 4230 ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 430 TUJUAN: Sinyal dan Sifat-sifat Sinyal Sistem dan sifat-sifat Sisterm Analisa sinyal dalam domain Waktu Analisa sinyal dalam domain frekuensi menggunakan Tools: Transformasi

Lebih terperinci

PERANCANGAN OUTPUT - INPUT

PERANCANGAN OUTPUT - INPUT PERANCANGAN OUTPUT - INPUT PERANCANGAN OUTPUT Rancangan sistem terinci dimulai dari output krn output merupakan komponen pengendalian rancangan sistem. Komponen lain dikembangkan dan dirancang untuk menghasilkan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil uji itas dan Reliabilitas Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi syarat-syarat alat ukur yang baik, sehingga mengahasilkan

Lebih terperinci

SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING

SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Afni Sahara (0911011) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 SINYAL DASAR ATAU FUNGSI SINGULARITAS Sinyal dasar atau fungsi singularitas adalah sinyal yang dapat digunakan untuk menyusun atau mempresentasikan sinyal-sinyal yang lain. Sinyal-sinyal

Lebih terperinci

ARSIP BENTUK KHUSUS DAN PEMELIHARAANNYA

ARSIP BENTUK KHUSUS DAN PEMELIHARAANNYA ARSIP BENTUK KHUSUS DAN PEMELIHARAANNYA An Nisa Sukma Mahasiswi D III Kearsipan, Fakultas Ilmu Budaya,UGM Pendahuluan Pengertian arsip dalam Undang Undang Nomor 43 tahun 2009 tentang Kearsipan yaitu Arsip

Lebih terperinci