1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang"

Transkripsi

1 1 1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Iris mata merupakan salah satu organ internal yang dapat di lihat dari luar. Selaput ini berbentuk cincin yang mengelilingi pupil dan memberikan pola warna pada mata sehingga organ tubuh ini tidak dapat di gantikan oleh organ lain yang ada pada tubuh manusia. Pada mata manusia tersimpan banyak sekali informasi yang dapat diolah melalui iris mata maupun retina mata. Informasi-informasi yang tersimpan ini dapat meliputi kondisi tubuh manusia yang bersangkutan, dan kode genetis yang membedakan manusia satu dengan yang lainnya. Kode genetis ini bersifat unik dimana setiap manusia memiliki kode genetis nya masing-masing dan saat ini memiliki peranan untuk mengindentifikasi seseorang. Kode genetis ini selain pada mata manusia juga dapat ditemukan pada sidik jari, bentuk geometris telapak tangan, telapak tangan, bentuk telinga dan pada wajah. Dahulu cara untuk mengidentifikasi manusia di gunakan wajah maupun kode sandi, tetapi dua cara ini memiliki kekurangan yaitu wajah manusia dapat berubah dan manusia rentan untuk lupa akan kode sandi nya, sehingga dalam beberapa tahun terakhir, identifikasi seseorang berdasarkan biometric telah berkembang dan dikembangkan dengan pesat dikalangan industri maupun akademis. Identifikasi berdasarkan biometrik ini menggunakan tubuh manusia sebagai media untuk menggali informasi. Terdapat dua jenis biometric diantaranya adalah physiological (iris mata, wajah dan sidik jari) dan behavioural (suara dan tulis tangan) (Munir, 2004). Pengenalan iris mata adalah jenis biometric yang di dasarkan pada fitur physiological. Iris memiliki tekstur yang unik dan sangat kompleks sebagai salah satu metode pengenalan yang digunakan didalam biometrik. Di bandingkan dengan metode biometrik lain seperti tanda tangan, maupun suara, pola iris mata stabil dan dapat di andalkan karena iris mata manusia memiliki pola yang konsisten sepanjang waktu (Jain, 2004)

2 2 Untuk melakukan hal tersebut diatas, maka penulis melakukan penelitian mengenai penentuan lokasi iris mata manusia. Proses pengenalan ini menggunakan segmentasi citra dengan dengan deteksi tepi Gradient Magnitude, dengan menggunakan metode deteksi tepi ini digunakan untuk mengetahui dan membedakan daerah iris, pupil, sclera dan daerah mata yang lain. Proses percobaan yang dilakukan menggunakan citra mata aras keabuan milik CASIA Iris Database (http://biometrics.idealtest.org/findtotaldbbymode.do?mode=iris, 2014) yang siap untuk di proses. System penentuan lokasi dengan menggunakan iris mata manusia yang dikembangkan dalam penelitian ini terdiri dari kurang lebih tiga buah tahap. Tahap pertama adalah menentukan Region of Interest pada foto iris mata untuk menemukan lokasi iris maupun lokasi pupil dengan menggunakan median filter maupun histogram equalization untuk memperjelas batas yang di dapat antara pupil dengan iris. Pada tahap kedua, proses deteksi tepi dengan menggunakan metode Gradient Magnitude untuk mendapatkan batas antara pupil dan iris, pada tahap ini hasil yang di dapatkan berupa gambar hitam putih yang mana untuk bagian yang merupakan tepi di warnai putih, sebaliknya yang bukan akan di warnai hitam, tetapi bagian yang diwarnai putih akan memiliki lubang maupun rongga yang sebaiknya di tutup untuk digunakan dalam tahap selanjutnya. Tahap selanjutnya adalah ketika daerah pupil maupun iris yang di lakukan proses deteksi tepi tidak memiliki celah maupun rongga lagi, sehingga langkah selanjutnya adalah menghitung nilai masing-masing baris dan kolom. Baris dan kolom tersebut akan menunjukan perubahan yang dapat di amati, dimana ketika nilai total nya tidak sama dengan nol, maka dipastikan di sepanjang baris maupun kolom tersebut memiliki piksel yang bernilai 1 di salah satu lokasi nya. Sehingga dengan cara ini dapat di rumuskan titik pusat lingkaran maupun jari-jari dari lingkaran pupil maupun iris, sehingga bagian yang telah di dapatkan diharapkan terhindar dari noise atau gangguan berupa bulu mata maupun kelopak mata. Salah satu penelitian yang dilakukan oleh Stewart Sentanoe dengan menggunakan model Iris Localization using Gradient Magnitude and Fourier Descriptor (Sentanoe, 2014). Objek yang di ambil adalah citra iris mata. Proses

3 3 awal yang dilakukan pada model ini adalah segmentasi dan selanjutnya adalah normalisasi. Segmentasi ditujukan untuk memisahkan iris dari citra mata keseluruhan sedangkan normalisasi bertujuan untuk mendapatkan standar ekstraksi ciri yang sesuai pada setiap iris mata. pada tahap segmentasi bagian batas antara iris mata dengan sclera akan di deteksi kemudian pada sisi iris mata akan di hilangkan untuk mendapatkan posisi pupil, yang kemudian menemukan batas dari daerah pupil, setelah batas pupil di dapatkan, maka bagian pupil akan di hilangkan, dan bagian iris di kembalikan ke tempat nya semula. Setelah bagian iris mata yang telah di kembalikan menempati posisi nya, seluruh noise yang berupa sclera, bulu mata, maupun kelopak mata akan di hapus untuk mendapatkan citra yang benar-benar hanya berisi citra iris mata. Hasil dari penelitian ini menghasilkan tingkat keberhasilan 71% dari 450 buah citra iris mata sebagai data set. Selain itu penelitian yang dilakukan oleh Maimunah mengenai Sistem Pengenalan Iris Mata Manusia Menggunakan Transformasi Wavelet yang pada penelitian ini menggunakan transformasi wavelet untuk menghasilkan sinyal-sinyal digital yang merupakan representasi dari masing-masing citra iris mata. Pada penelitian ini membagi hasil pengujian menjadi terdeteksi hampir benar dan terdeteksi benar yang mana untuk citra yang terdeteksi hampir benar sebesar 50% dan citra yang terdeteksi benar sebesar 50,39%. Hasil penelitian ini dipengaruhi oleh metode transformasi hough dan deteksi tepi canny yang mana sebelum melakukan transformasi hough, terlebih dahulu dilakukan proses deteksi tepi canny yang akan mendeteksi tepi dari wilayah iris dan pupil mata yang kemudian transformasi hough akan membentuk lingkaran yang berguna untuk mensegmentasi wilayah dari iris mata dan pupil mata. Kendala yang muncul adalah kualitas dari deteksi tepi yang berakibat pada tidak maksimal nya transformasi Hough bekerja untuk mensegmentasi wilayah iris dan pupil mata. Penelitian lain yang berasal dari Karmilasari mengenai Segmentasi Iris Mata Menggunakan Metode Deteksi Tepi dan Operasi Morfologi, yang pada penelitian ini menggunakan kombinasi antara deteksi tepi canny yang berguna untuk mendapatkan tepi pada iris mata dan pupil, dan operasi morfologi seperti dilatasi maupun eliminasi yang berguna untuk menghapus maupun memperluas

4 4 wilayah yang dikehendaki berdasarkan threshold yang ditentukan. Threshold ini akan menjadi ambang yang nantinya akan menghentikan operasi morfologi ketika jumlah piksel pada suatu wilayah telah terpenuhi. Pada penelitian ini mengkategorikan hasil pengujian menjadi hampir berhasil terdeteksi dan berhasil terdeteksi, yang mana cara ini dilakukan pula oleh Maimunah, yang mana hasil yang didapatkan hampir mendekati hasil yang dicapai oleh Maimunah yaitu untuk yang berhasil terdeteksi adalah sebesar 35% dan untuk yang hampir berhasil terdeteksi sebesar 50%. Hasil dari deteksi tepi canny akan mempengaruhi hasil dari operasi morfologi, sehingga perlu dilakukan peningkatan dan perbaikan kualitas yang dihasilkan oleh deteksi tepi canny sehingga operasi morfologi yang dihasilkan menjadi lebih baik yang akan berimbas pada hasil penelitian yang maksimal. Penelitian terakhir yang menjadi acuan dalam penelitian ini dilakukan oleh Feng Gui mengenai Iris Localization Scheme Based on Morphology and Gaussian Filtering. Penelitian ini membandingkan beberapa metode penentuan lokasi iris mata dengan metode yang dikembangkan pada penelitian ini. Penelitian yang dilakukan oleh Feng Gui ini melakukan operasi morfologi yang kemudian melakukan tapis Gaussian untuk mendapatkan wilayah mata yang telah tersegmentasi. Wilayah mata ini yang nantinya akan lakukan proses operasi morfologi lagi sampai ditemukannya titik tengah serta jari-jari dari iris dan pupil mata. Pada penelitian ini membandingkan hasil yang didapatkan dari metode Daughman circle, Wildes circle serta serta metode yang dikembangkan dalam penelitian ini. Hasil yang didapatkan untuk titik tengah dan jari-jari dari pupil dan iris mata merupakan hasil yang paling baik dari dua metode yang digunakan sebagai pembanding serta waktu proses dari metode operasi morfologi dan tapis Gaussian ini menghasilkan waktu yang paling singkat sehingga metode operasi morfologi dan tapis Gaussian ini merupakan metode yang lebih unggul jika dibandingkan dengan dua metode yang digunakan untuk membandingkan. Walaupun banyak program yang gunakan untuk penentuan lokasi iris mata, tetapi penggunaan metode ini masih belum banyak dan merupakan metode yang baru yang digunakan untuk deteksi tepi sehingga penulis tertarik untuk melakukan penelitian ini.

5 5 Rumusan Masalah Masalah yang ditemukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. a. Bagaimana menemukan dan memisahkan bagian iris mata dengan bagianbagian yang lain dengan menggunakan metode deteksi tepi? b. Bagaimana menghilangkan noise yang masih tersisa setelah melakukan proses segmentasi terutama pada bagian bulu mata (eyelids) pada citra iris mata menggunakan metode deteksi tepi? Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut. a. Untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat menentukan letak iris mata menggunakan metode Gradient Magnitude sebagai metode deteksi tepi. b. Menghasilkan citra iris mata yang baik dimana iris mata benar-benar didapatkan dengan sempurna dan bersih dari noise sehingga mampu di gunakan untuk pengenalan iris mata lebih lanjut. Batasan Masalah Batasan masalah pada penelitian ini adalah : a. Penelitian ini hanya meneliti iris mata dan tidak melakukan proses apapun kepada pupil maupun bagian luar iris mata selain memukan batas dengan iris mata b. Penelitian ini menggunakan deteksi tepi Gradient Magnitude dengan konvolusi dari Sobel sebagai metode deteksi tepi yang kemudian akan menentukan lokasi dari iris mata c. Citra mata yang digunakan berupa citra mata yang berupa citra keabuan sehingga intensitas piksel memiliki rentang yang kecil. d. Format citra adalah.bmp dengan dimensi ukuran data adalah 112x128 piksel.

6 6 Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian mengenai penentuan lokasi dengan penerapan gradient magnitude, sebagai berikut: a. Bagi peneliti Hasil penelitian yang berupa aplikasi yang dikembangkan dapat menemukan lokasi iris mata yang tepat sehingga penelitian ini dapat dijadikan sebagai acuan dalam mengembangkan pengolah citra digital pada pengenalan iris mata manusia hal ini sebagai upaya pengembangan ilmu biometrik khusus nya pengembangan iris mata. b. Bagi pihak lain Hasil penelitian diharapkan dapat dijadikan sebagai bahan perbandingan bagi pihak lain yang tertarik untuk melakukan penelitian lebih lanjut dibidang biometrik dan diharapkan penelitian ini dapat memberi wawasan baru bagi pembaca. Metodelogi Penelitian Pada sub bab metode penelitian akan dijelaskan mengenai proses yang dilalui untuk menentukan lokasi dari iris mata sebagai objek penelitian. Adapun sub bab metode penelitian akan menjelaskan tentang desain penelitian, pengumpulan data, pengolahan data awal dan metode yang digunakan Desain Penelitian Judul dari penelitian ini adalah Penentuan Lokasi Iris Mata Menggunakan Metode Gradient Magnitude. Penelitian ini merupakan penelitian riset eksperimental (Hasibuan, 2007). Analisis data citra di lakukan dengan menginputkan gambar mata manusia, yang nantinya akan muncul pada picturebox, gambar yang muncul merupakan gambar awal, yang belum mendapatkan proses apapun, hal ini bertujuan untuk melihat apakah gambar yang terambil merupakan gambar yang dimaksud atau bukan. Kemudian setelah gambar yang di load sesuai, maka proses akan di mulai dari deteksi tepi dengan metode Gradient Magnitude ini.

7 7 Pada saat gambar sudah didapatkan masing-masing tepi nya, maka gambar tersebut akan di simpan di dalam sebuah folder yang hanya berisi dataset hasil deteksi tepi Pengumpulan Data Data penelitian ada dua jenis (Hasibuan, 2007), yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diambil langsung dari objek penelitian. Sedangkan data sekunder merupakan data yang tidak dapat didapatkan secara langsung dari objek penelitian, melainkan data yang berasal dari sumber yang telah di kumpulkan oleh pihak lain. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa citra iris mata yang berasal dari CASIA Iris Image Database versi 1 untuk menghindari hasil buruk menggunakan kamera dengan resolusi yang tidak cukup memadai. Jumlah sampel yang ada pada database CASIA Iris Image Database berjumlah 756 citra mata grayscale yang berasal dari 108 subjek orang Asia dan terdapat pula data sampel yang berasal dari database CASIA Iris Image Database dengan jumlah subjek sebanyak 108 orang dengan citra yang berjumlah 756 citra mata yang telah dilakukan proses cropping untuk mendapatkan lokasi yang pasti dari iris mata. Format asli dari citra mata pada database ini masingmasing adalah.bmp dengan ukuran sebesar 320x280 pixel. Citra mata ini akan di gunakan dalam identifikasi lokasi iris mata. Citra mata yang di pakai dalam penelitian ini di ambil dari 108 individu yang mana pada masing-masing individu diambil sebanyak 7 buah citra, sehingga terdapat 756 buah citra mata yang di gunakan baik dalam di dalam proses pengujian sistem dan deteksi tepi dimana masing-masing citra ini berbeda antara satu dengan yang lain, walaupun berasal dari satu individu. Walaupun ukuran asli dari citra yang digunakan adalah sebesar 320x280 piksel, tetapi citra tersebut akan diatur ulang ukuran nya menjadi sebesar 112x128 piksel. Dalam melakukan sebuah proses penentuan lokasi ini data yang sebelumnya sudah terlebih dahulu di lakukan proses cropping nantinya akan dicocokan dengan data hasil deteksi tepi yang diterapkan dalam penelitian ini. Citra yang akan diterapkan proses deteksi tepi akan ditempatkan ditempat yang terpisah dari citra yang telah dilakukan proses cropping sebelumnya.

8 Pengolahan Data Awal Citra iris mata yang di akan di olah berupa file citra dengan format.bmp. format ini merupakan format citra yang umum dan banyak di gunakan, sehingga tidak perlu untuk melakukan konversi ke dalam bentuk citra dengan format yang berbeda. Adapun tahapan pengolahan citra awal ini antara lain dengan melakukan tahap preprocessing pada citra yang akan ditentukan lokasi iris matanya, dengan harapan agar batas-batas dari iris menjadi semakin jelas sehingga memudahkan saat proses mendeteksi tepi. Citra yang sebelumnya telah dilakukan proses cropping, pada bagian selain bagian iris dihitamkan dan hanya bagian iris saja yang dibiarkan seperti aslinya yaitu dengan format citra keabuan. Karena citra yang terapkan proses deteksi tepi memiliki ukuran 112x128 piksel maka citra yang telah dilakukan proses cropping juga diubah ukuran nya menjadi 112x128 piksel Metode yang Digunakan Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk deteksi tepi adalah metode gradient magnitude dengan konvolusi dari sobel. Pada proses preprocessing dibagi menjadi 3 tahapan, yaitu dengan tapis nilai tengah untuk memperjelas batas-batas dari iris mata dengan mengaburkan nilai piksel yang ada, setelah itu dengan menerapkan Gaussian tapis rendah untuk mendapatkan batasbatas yang lebih jelas dari iris mata dan pupil mata selain itu untuk menghilangkan derau yang ada pada citra mata. Citra hasil proses Gaussian tapis rendah ini di terapkan maka proses terakhir yang diterapkan adalah proses penyamaan histogram (histogram equalization) untuk mendapatkan kontras yang lebih tajam pada daerah iris mata, setelah itu baru melakukan deteksi tepi pada citra yang telah mendapatkan penyamaan histogram (histogram equalization).

c. Segmentasi Iris Mata Menggunakan Metode Deteksi Tepi dan Operasi Morfologi (Karmilasari, 2009)

c. Segmentasi Iris Mata Menggunakan Metode Deteksi Tepi dan Operasi Morfologi (Karmilasari, 2009) 9 2. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Tinjauan Empiris Pada penelitian ini, peneliti menggunakan beberapa penelitian terkait dengan penelitian yang sebelumnya pernah di lakukan yang menjadi tinjauan studi, yakni

Lebih terperinci

APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA

APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA Seminar Nasional Teknologi Informasi 2007 1 APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA Murinto 1) Rusydi Umar 2) Burhanuddin 3) 1,2,3) Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Keamanan adalah masalah penting dalam kehidupan masyarakat pada saat ini. Terjadinya banyak tindak kejahatan dan pemalsuan identitas mengindikasikan bahwa masyarakat

Lebih terperinci

PERBAIKAN KUALITAS CITRA IRIS MATA UNTUK PENGENALAN POLA (BIOMETRIC) RINGKASAN

PERBAIKAN KUALITAS CITRA IRIS MATA UNTUK PENGENALAN POLA (BIOMETRIC) RINGKASAN PERBAIKAN KUALITAS CITRA IRIS MATA UNTUK PENGENALAN POLA (BIOMETRIC) Dadang Heksaputra, Dhina Puspasari Wijaya, Sri Nilawati Jurusan Farmasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. perkembangan zaman dan teknologi, teknik pengenalan individu secara

BAB I PENDAHULUAN. perkembangan zaman dan teknologi, teknik pengenalan individu secara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Untuk mengontrol akses menuju suatu wilayah atau material yang dilindungi, dibutuhkan teknik pengenalan individu yang handal. Seiring dengan perkembangan zaman dan

Lebih terperinci

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan Konvolusi Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Filter / Penapis Digunakan untuk proses pengolahan citra: Perbaikan kualitas citra (image enhancement) Penghilangan

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET

SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 27 (SNATI 27) ISSN: 197-522 Yogyakarta, 16 Juni 27 SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET Maimunah 1), Agus Harjoko 2)

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

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter Metha Riandini 1) DR. Ing. Farid Thalib 2) 1) Laboratorium Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN TAPIS GABOR WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN TAPIS GABOR WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN TAPIS GABOR WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Budi Setiyono, R. Rizal Isnanto *) Abstract Biometric represents the human identification

Lebih terperinci

3 BAB III METODE PENELITIAN

3 BAB III METODE PENELITIAN 20 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode penelitian Penenelitian ini merupakan penelitian eksperimen, dengan melalui beberapa tahapan sebagai berikut : 1. Pengumpulan data Tahapan ini merupakan langkah

Lebih terperinci

FAKULTAS TEKNIK (FT) PROGRAM TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016

FAKULTAS TEKNIK (FT) PROGRAM TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016 DETEKSI KEMUNCULAN BULAN SABIT MENGGUNAKAN METODE CIRCULAR HOUGH TRANSFORM ARTIKEL Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN

PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN 1) Merly Indira 2) Eva Yuliana 3) Wahyu Suprihatin 4) Bertalya Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl.

Lebih terperinci

EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN

EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN Ilina Khoirotun Khisan Iskandar *), R. Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI BAB Sistem Biometrik

LANDASAN TEORI BAB Sistem Biometrik BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Biometrik Biometrik berasal dari bahasa Yunani yaitu, bios artinya hidup dan metron berarti ukuran. Biometrik berarti mengukur karakteristik pembeda (distinguishing traits)

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada

Lebih terperinci

Pengukuran Blok Window Terbaik Berdasarkan MSE...

Pengukuran Blok Window Terbaik Berdasarkan MSE... Pengukuran Blok Window Terbaik Berdasarkan MSE... (Dwiyanto dkk.) PENGUKURAN BLOK WINDOW TERBAIK BERDASARKAN MSE UNTUK SEGMENTASI CITRA SIDIK JARI BERBASIS MEAN DAN VARIANS Dwiyanto *, Agus Bejo, Risanuri

Lebih terperinci

ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR

ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR Pengolahan citra digital by Jans Hry / S2 TE UGM 09 ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR Edge atau tepi merupakan representasi dari batas objek dalam citra. Hal ini

Lebih terperinci

Batra Yudha Pratama

Batra Yudha Pratama Pendeteksian Tepi Pengolahan Citra Digital Batra Yudha Pratama m111511006@students.jtk.polban.ac.id Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada prakteknya, bidang kedokteran dan biologi mengandalkan visualisasi untuk mempelajari struktur anatomi tubuh dan sel maupun fungsi biologis untuk mendeteksi serta

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai

BAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Citra (image) adalah bidang dalam dwimatra (dua dimensi) (Munir, 2004). Sebagai salah satu komponen multimedia, citra memegang peranan sangat penting sebagai

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision Computer vision dapat diartikan sebagai suatu proses pengenalan objek-objek berdasarkan ciri khas dari sebuah gambar dan dapat juga digambarkan sebagai suatu deduksi

Lebih terperinci

... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra

... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra atau image adalah suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar

Lebih terperinci

Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1)

Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1) ISSN : 1693 1173 Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1) Abstrak Mean, standard deviasi dan skewness dari citra domain spasial

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra (image processing) merupakan proses untuk mengolah pixel-pixel dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Beberapa alasan dilakukan pengolahan

Lebih terperinci

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org Abstrak

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 pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,

Lebih terperinci

3.2.1 Flowchart Secara Umum

3.2.1 Flowchart Secara Umum BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui dan memahami permasalahan dari suatu sistem yang akan dibuat. Dalam aplikasi menghilangkan derau

Lebih terperinci

MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner

MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner Dosen Pengampu: Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap 2016/2017 Definisi Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat

Lebih terperinci

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org ABSTRAKSI

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah kegiatan memanipulasi citra yang telah ada menjadi gambar lain dengan menggunakan suatu algoritma atau metode tertentu. Proses ini mempunyai

Lebih terperinci

corak lukisan dengan seni dekorasi pakaian, muncul seni batik tulis seperti yang kita kenal sekarang ini. Kain batik merupakan ciri khas dari bangsa I

corak lukisan dengan seni dekorasi pakaian, muncul seni batik tulis seperti yang kita kenal sekarang ini. Kain batik merupakan ciri khas dari bangsa I Pembuatan Perangkat Lunak Untuk Menampilkan Deskripsi Mengenai Batik dan Pola Citra Batik Berdasarkan Segmentasi Objek Maulana Sutrisna, maulanasutrisna@gmail.com Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi

Lebih terperinci

BAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM

BAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM BAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM 3.1 Gambaran Umum Gambar 3.1 Gambar Keseluruhan Proses Secara Umum 73 74 Secara garis besar, keseluruhan proses dapat dikelompokkan menjadi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Marka Jalan Marka jalan merupakan suatu penanda bagi para pengguna jalan untuk membantu kelancaran jalan dan menghindari adanya kecelakaan. Pada umumnya marka jalan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra.

BAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra. BAB III METODE PENELITIAN Untuk pengumpulan data yang diperlukan dalam melaksanakan tugas akhir, ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : 1. Studi Kepustakaan Studi kepustakaan berupa pencarian

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Secara harfiah, citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Jika dipandang dari sudut pandang matematis, citra merupakan hasil pemantulan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan hasil representasi atau duplikasi dari sebuah objek ataupun merupakan imitasi dari sebuah objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang

Lebih terperinci

BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. menawarkan pencarian citra dengan menggunakan fitur low level yang terdapat

BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. menawarkan pencarian citra dengan menggunakan fitur low level yang terdapat BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Permasalahan CBIR ( Content Based Image Retrieval) akhir-akhir ini merupakan salah satu bidang riset yang sedang berkembang pesat (Carneiro, 2005, p1). CBIR ini menawarkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. Processor Intel Core i3-350m.

BAB III METODE PENELITIAN. dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. Processor Intel Core i3-350m. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Untuk menunjang penelitian yang akan dilakukan, maka diperlukan alat dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. 3.1.1 Alat Penelitian Adapun

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE PHASE ONLY CORRELATION

SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE PHASE ONLY CORRELATION SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE PHASE ONLY CORRELATION Bondhan Tunjung ), R. Rizal Isnanto 2), Achmad Hidayatno 3) Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang Jl. Prof. Sudharto,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- 8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pendahuluan Sebelumnya telah ada penelitian tentang sistem pengenalan wajah 2D menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dan jaringan

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Penentuan Masalah Penelitian Masalah masalah yang dihadapi oleh penggunaan identifikasi sidik jari berbasis komputer, yaitu sebagai berikut : 1. Salah satu masalah dalam

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA

PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338

Lebih terperinci

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Alihragam Wavelet Haar dan Transformasi Hough

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Alihragam Wavelet Haar dan Transformasi Hough Identifikasi Iris Mata Menggunakan Alihragam Wavelet Haar dan Transformasi Hough Okta Silvia M 1, Febi Yanto 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. H.R.

Lebih terperinci

KONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA

KONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA KONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA Nazrul Effendy 1), Khoerul Anwar 2), Ananda Dwi Mahendra 3), Beta M.G.S 4) 1,2,3,4) Jurusan Teknik Fisika,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Meteran Air Meteran air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor, unit penghitung,

Lebih terperinci

PEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE EARTH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN GOGRAFIS MENGGUNAKAN METODE IMAGE ENHANCEMENT

PEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE EARTH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN GOGRAFIS MENGGUNAKAN METODE IMAGE ENHANCEMENT PEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE EARTH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN GOGRAFIS MENGGUNAKAN METODE IMAGE ENHANCEMENT Dewi Arita 1, Andri Pranolo 2 1 Teknik Informatika, FITB, Universitas Teknologi Yogyakarta Jalan

Lebih terperinci

PEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom, MM, DSER.

PEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom, MM, DSER. PROSES PENYARINGAN PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN, LOW PASS FILTERING DAN HIGH PASS FILTERING NAMA : DWI PUTRI ANGGRAINI NPM : 12112301 PEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom,

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : PENGOLAHAN CITRA / 8 KODE MK / SKS / SIFAT : AK / 2 SKS / MK LOKAL

SATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : PENGOLAHAN CITRA / 8 KODE MK / SKS / SIFAT : AK / 2 SKS / MK LOKAL SATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : PENGOLAHAN / 8 KODE MK / SKS / SIFAT : AK01220 / 2 SKS / MK LOKAL Pertemuan Pokok Bahasan dan ke TIU 1 PENDAHULUAN TIU mengetahui

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB III PERANCANGAN SISTEM BAB III PERANCANGAN SISTEM Perancangan perangkat lunak dari sistem biometrik sidik jari dibuat dibagi menjadi 2 module utama yakni : module enhencement sidik jari berikut aplikasi penyimpanan kedalam database

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Dalam penelitian ini diperlukan sebuah desain dan metode penelitian agar dalam pelaksanaaannya dapat menjadi lebih teratur dan terurut. 3.1. Desain Penelitian Bentuk dari desain

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Menginterprestasi sebuah citra untuk memperoleh diskripsi tentang citra tersebut melalui beberapa proses antara lain preprocessing, segmentasi citra, analisis

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar analog dibagi

Lebih terperinci

One picture is worth more than ten thousand words

One picture is worth more than ten thousand words Budi Setiyono One picture is worth more than ten thousand words Citra Pengolahan Citra Pengenalan Pola Grafika Komputer Deskripsi/ Informasi Kecerdasan Buatan 14/03/2013 PERTEMUAN KE-1 3 Image Processing

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA SIDIK JARI

PENGENALAN POLA SIDIK JARI TUGAS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENALAN POLA SIDIK JARI Disusun oleh : FAHMIATI NPM : 08.57201.000502 PROGRAM STUDI STRATA SATU (S1) SISTEM INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS DARWAN ALI SAMPIT

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI TRANSFORMASI WAVELET

IDENTIFIKASI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI TRANSFORMASI WAVELET IDENTIFIKASI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI TRANSFORMASI WAVELET Ledya Novamizanti Institut Teknologi Telkom, Bandung ledyamizan@gmail.com, ledya_novamizanti@yahoo.com ABSTRACT The recent advances

Lebih terperinci

SAMPLING DAN KUANTISASI

SAMPLING DAN KUANTISASI SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan

Lebih terperinci

BAB IV PREPROCESSING

BAB IV PREPROCESSING BAB IV PREPROCESSING 4.1 Langkah yang Dilakukan Interpretasi visual citra Pap smear merupakan hal yang sangat rumit. Hal ini disebabkan karena citra Pap smear memberikan hasil sel yang beragam mulai dari

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang

Lebih terperinci

ABSTRAK. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

ABSTRAK. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version ABSTRAK Pengolahan citra digital mempunyai aplikasi yang luas, contohnya adalah: pengiriman dan penyimpanan citra digital untuk bisnis, dan pemeriksaan medis. Citra digital yang didapat sering mengalami

Lebih terperinci

Pertemuan 2 Representasi Citra

Pertemuan 2 Representasi Citra /29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PREWIT DAN ROBERTS UNTUK KEAKURATAN MENDETEKSI TEPI PADA SEBUAH GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN VB.6

PERBANDINGAN METODE PREWIT DAN ROBERTS UNTUK KEAKURATAN MENDETEKSI TEPI PADA SEBUAH GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN VB.6 PERBANDINGAN METODE PREWIT DAN ROBERTS UNTUK KEAKURATAN MENDETEKSI TEPI PADA SEBUAH GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN VB.6 Siti Mujilahwati 1, Yuliana Melita Pranoto 2 1 Mahasiswa Magister Teknologi Informasi,

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS 081401039 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

Lebih terperinci

Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)

Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) *) Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura Abstrak CT scan mampu menghasilkan citra organ internal (struktur

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang

BAB III METODE PENELITIAN. Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Model Pengembangan Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang melakukan proses data mulai dari pengolahan citra otak hingga menghasilkan output analisa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Berikut adalah beberapa definisi dari citra, antara lain: rupa; gambar; gambaran (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Sebuah fungsi dua dimensi, f(x, y), di mana x dan y adalah

Lebih terperinci

Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax

Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax Abstrak Segmentasi citra merupakan salah satu tahapan dalam pengolahan citra yang penting, terutama dalam dunia medis. Apabila seorang dokter

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa

Lebih terperinci

PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE PENCIRIAN INDEPENDENT COMPONENTS ANALYSIS (ICA) DAN JARAK MINKOWSKI

PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE PENCIRIAN INDEPENDENT COMPONENTS ANALYSIS (ICA) DAN JARAK MINKOWSKI PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE PENCIRIAN INDEPENDENT COMPONENTS ANALYSIS (ICA) DAN JARAK MINKOWSKI Febry Santo *), R.Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro

Lebih terperinci

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Tapis Gabor Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Tapis Gabor Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) ARTIKEL ILMIAH TERPUBLIKASI Identifikasi Iris Mata Menggunakan Tapis Gabor Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) oleh : R. Rizal Isnanto, ST, MM, MT Program Studi Sistem

Lebih terperinci

EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :

EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM : EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA (Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Penghalusan Citra ) TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Lebih terperinci

Tugas Teknik Penulisan Karya Ilmiah. M.FAIZ WAFI Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Tugas Teknik Penulisan Karya Ilmiah. M.FAIZ WAFI Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Tugas Teknik Penulisan Karya Ilmiah Sistem Identifikasi Biometrik Finger Knuckle Print Menggunakan Histogram Equalization dan Principal Component Analysis (PCA) M.FAIZ WAFI 09121001043 Sistem Komputer

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI PCA DAN GLCM

IDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI PCA DAN GLCM 1 IDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI DAN Ratna Dwi Jayanti A11.2011.05949 Program Studi Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, Jl.

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PERFORMA SEGMENTASI CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI METODE SOBEL DENGAN METODE CANNY

PERBANDINGAN PERFORMA SEGMENTASI CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI METODE SOBEL DENGAN METODE CANNY PERBANDINGAN PERFORMA SEGMENTASI CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI METODE SOBEL DENGAN METODE CANNY Sila abdullah syakry 1, Muhammad Syahronir 2, Mulyadi 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan

Lebih terperinci

MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET

MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET Purnomo Adi Setiyono Program Studi Teknik Informatika-S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro (Udinus) Semarang

Lebih terperinci

Gambar IV-1. Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet Pada Daerah Homogen Untuk Level Dekomposisi Pertama

Gambar IV-1. Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet Pada Daerah Homogen Untuk Level Dekomposisi Pertama BAB IV ANALISIS IV.1 Analisis Terhadap Hasil Pengolahan Data Gambar IV-1 menunjukkan peningkatan nilai korelasi dari sebelum transformasi wavelet dengan setelah transformasi wavelet pada level dekomposisi

Lebih terperinci

BAB II TEORI PENUNJANG

BAB II TEORI PENUNJANG BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Dalam proses pemetaan secara fotogrametris, salah satu hal yang harus diatasi adalah masalah restitusi dua foto udara yang saling pertampalan sedemikian rupa sehingga

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Penyakit usus buntu adalah saluran usus yang terjadinya pembusukan dan

BAB II LANDASAN TEORI. Penyakit usus buntu adalah saluran usus yang terjadinya pembusukan dan BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Penyakit Usus Buntu Penyakit usus buntu adalah saluran usus yang terjadinya pembusukan dan menonjol dari bagian awal usus besar atau seku. Penyakit usus buntu timbul

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Ilustrasi pencarian titik pusat dan jari-jari pupil. Segmentasi

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Ilustrasi pencarian titik pusat dan jari-jari pupil. Segmentasi 4 Perangkat keras berupa Notebook: Processor intel Core i3 2.2 GHz. RAM kapasitas 2. GB. Harddisk Kapasitas 5 GB. Monitor pada resolusi 1366 x 768 piksel. Merek Acer Aspire 475. Perangkat lunak berupa:

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN

PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN Dolly Indra dolly.indra@umi.ac.id Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia Abstrak Pada tahap melakukan ekstraksi ciri (feature extraction) faktor

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. atau yang disebut dengan cardiomegaly. Pemantauan pembesaran jantung

BAB I PENDAHULUAN. atau yang disebut dengan cardiomegaly. Pemantauan pembesaran jantung BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit jantung merupakan pembunuh yang paling berbahaya saat ini yang menjadikannya sebagai penyebab kematian nomor satu di dunia (WHO, 2012). Salah satu tanda penyakit

Lebih terperinci

EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN PADA SISTEM PRESENSI

EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN PADA SISTEM PRESENSI EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN PADA SISTEM PRESENSI Afrizal Mohamad Riandy *), R. Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinu dari intensitas cahaya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang

Lebih terperinci

PENCOCOKAN OBYEK WAJAH MENGGUNAKAN METODE SIFT (SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM)

PENCOCOKAN OBYEK WAJAH MENGGUNAKAN METODE SIFT (SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM) Jurnal Ilmiah NERO Vol. 1 No. 1 2014 PENCOCOKAN OBYEK WAJAH MENGGUNAKAN METODE SIFT (SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM) Meidya Koeshardianto, S. Si., M. T. Program Studi D3Manajemen Informatika, Universitas

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. 1 Tinjauan Studi Berbagai penelitian telah dilakukan untuk menunjukkan betapa pentingnya suatu edge detection dalam perkembangan pengolahan suatu citra, berikut

Lebih terperinci

KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL

KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL Rudy Adipranata Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya. Telp. (031) 8439040

Lebih terperinci

SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD

SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD Murinto, Resa Fitria Rahmawati Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad

Lebih terperinci

Bulu mata. Generalisasi= Jumlah pola dikenali dengan benar x 100% Jumlah total pola

Bulu mata. Generalisasi= Jumlah pola dikenali dengan benar x 100% Jumlah total pola Generalisasi Hasil penelitian ini diukur menggunakan nilai konvergen dan generalisasi. Nilai konvergen adalah tingkat kecepatan jaringan untuk mempelajari pola input yang dinyatakan dalam satuan iterasi

Lebih terperinci

SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )

SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan

Lebih terperinci

EDGE DETECTION MENGGUNAKAN METODE ROBERTS CROSS

EDGE DETECTION MENGGUNAKAN METODE ROBERTS CROSS EDGE DETECTION MENGGUNAKAN METODE ROBERTS CROSS Arifin 1, Budiman 2 STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 112, 124, 140 Medan 20212 arifins2c@yahoo.com 1, sync_vlo@yahoo.com 2 Abstrak Pengolahan citra digital

Lebih terperinci

Perbandingan Metode-Metode Pembangkitan Kunci Berdasarkan Fitur Biometrik

Perbandingan Metode-Metode Pembangkitan Kunci Berdasarkan Fitur Biometrik Perbandingan Metode-Metode Pembangkitan Kunci Berdasarkan Fitur Biometrik Eka Mukti Arifah - 13507100 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Pengolahan Citra INTERACTIVE BROADCASTING. Yusuf Elmande., S.Si., M.Kom. Modul ke: Fakultas Ilmu Komunikasi. Program Studi Penyiaran

Pengolahan Citra INTERACTIVE BROADCASTING. Yusuf Elmande., S.Si., M.Kom. Modul ke: Fakultas Ilmu Komunikasi. Program Studi Penyiaran INTERACTIVE BROADCASTING Modul ke: Pengolahan Citra Fakultas Ilmu Komunikasi Yusuf Elmande., S.Si., M.Kom Program Studi Penyiaran www.mercubuana.ac.id Pendahuluan Istilah citra digital sangat populer pada

Lebih terperinci

BAB III METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL

BAB III METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL BAB III METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL 3.1 Tepi Objek Pertemuan antara bagian obyek dan bagian latar belakang disebut tepi obyek. Dalam pengolahan citra, tepi obyek

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. seperti suhu udara, keindahan, kecantikan adalah hal-hal yang samar, yang

BAB 1 PENDAHULUAN. seperti suhu udara, keindahan, kecantikan adalah hal-hal yang samar, yang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kehidupan manusia dipengaruhi oleh hal-hal yang samar atau tidak pasti. Faktorfaktor seperti suhu udara, keindahan, kecantikan adalah hal-hal yang samar, yang tidak

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mampu membangun struktur data untuk merepresentasikan citra di dalam memori computer Mampu melakukan manipulasi citra dengan menggunakan

Lebih terperinci