BAB III METODOLOGI PENELITIAN
|
|
- Sri Hermanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 39 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini akan dibahas mengenai metodologi penelitian skripsi ini yang terbagi menjadi dua bagian, yaitu metode eksperimen (pengambilan data) dan metode testing (pengujian data). 1.1 DIAGRAM ALIR METODE PENELITIAN Mulai Mengubah gambar ke gray level Melakukan Ekstraksi fitur GLCM Melakukan Ekstraksi fitur Gabor Filter Skenario 10-Fold Cross Validation Mengukur similarity distance dengan Euclidean Distance Hasil Gambar 3.1 Diagram alir metode penelitian
2 METODE EKSPERIMEN Proses pada tahap eksperimen mencakup pada pengambilan citra batik sebagai data input dan ekstraksi citra dengan menggunakan metode GLCM dan Gabor Filter. Proses ekstraksi dikerjakan pada program MATLAB R2010b dan hasil ekstraksi diolah dengan menggunakan Microsoft Excel Data Input Untuk melakukan ekstraksi diperlukanlah data input, dalam hal ini data input yang digunakan adalah data citra batik. Data citra batik yang digunakan adalah motif batik kawung dan motif batik parang. Data citra berupa foto pola batik diambil dari Museum Tekstil Jakarta dan sumber lainnya. Data-data tersebut disimpan dalam format JPG dengan piksel 300x300 dan masing-masing file memiliki size yang berbeda-beda. Citra itu akan digunakan untuk mengetahui beberapa ciri pada metode GLCM dan Gabor. Dimana dari hasil ekstraksi fitur itu akan menghasilkan sebuah ciri dari motif batik kawung dan parang. Gambar 3.2 Motif Batik Kawung
3 41 Gambar 3.3 Motif Batik Parang Pre-Processing Data Input Pre processing merupakan sebuah proses awal yang dilakukan pada suatu citra digital sebelum dilakukan pemrosesan citra selanjutnya. Pre processing pada tugas akhir ini mengubah ukuran gambar yang diperoleh. Untuk keseragaman masukan pre processing diperlukan ukuran data yang seragam. Oleh karena itu, dilakukan proses resize. Proses resize pada tugas akhir ini dilakukan secara manual menggunakan perangkat lunak Adobe Photoshop CS3. 1. Buka Adobe Photoshop CS3 2. Buka image baru, klik File - New Gambar 3.4 Langkah membuat image baru Photoshop
4 42 3. Setting dimensi menjadi 300x300 piksel lalu klik OK a. Kotak dialog setting piksel pada image baru b. Image baru ukuran 300x300 piksel Gambar 3.5 Setting dimensi piksel pada image baru 4. Selanjutnya buka citra yang akan diubah menjadi dimensi 300x300 piksel. Klik File - Open lalu pilih citra yang akan diubah dimensinya.
5 43 a. Membuka file b. Kotak dialog membuka file Gambar 3.6 Langkah membuka file pada Photoshop 5. Setelah itu ubah cintra menjadi minimal 300 piksel. Klik kanan citra lalu pilih image size. Maka citra asli tersebut akan mengecil dan selanjutnya dapat dipindahkan ke image baru yang sudah disetting menjadi 300x300 piksel.
6 44 Gambar 3.7 Setting dimensi piksel pada image size 6. Lalu pindahkan citra asli ke dalam image dengan dimensi 300x300 piksel dengan cara klik dan geser tombol pada toolbar. Sesuaikan gambar tersebut dan simpan gambar tersebut dalam bentuk JPG. Gambar 3.8 Tampilan citra ukuran asli dan citra 300x300 piksel 7. Lakukan hal yang sama pada citra batik lainnya. Berikut contoh citra batik yang sudah diubah dimensinya menjadi 300x300 piksel.
7 Klasifikasi Motif Batik Setelah citra asli sudah menjadi dimensi 300x300 piksel, untuk memudahkan dalam pengujian, untuk motif batik kelas kawung diberi nama 1.jpg s/d 10.jpg sedangkan untuk motif batik kelas parang diberi nama 11.jpg s/d 20.jpg, berikut tabel klasifikasi motif batik kelas kawung dan parang. No File Gambar Kelas 1 1.jpg 2 2.jpg 3 3.jpg 4 4.jpg 5 5.jpg Kawung 6 6.jpg 7 7.jpg 8 8.jpg 9 9.jpg jpg jpg jpg jpg jpg Parang jpg jpg jpg jpg jpg jpg Tabel 3.1 Klasifikasi citra pada kelas kawung dan parang
8 Mengubah Citra Menjadi Grayscale Tahap selanjutnya sebelum melakukan ekstraksi fitur citra batik ialah mengubah citra asli menjadi citra keabuan (Grayscale). Hal ini digunakan untuk menyederhanakan model citra. Citra berwarna terdiri dari 3 layer matrik yaitu R- layer, G-layer dan B-layer. Sehingga untuk melakukan proses-proses selanjutnya tetap diperhatikan tiga layer di atas. Bila setiap proses perhitungan dilakukan menggunakan tiga layer, berarti dilakukan tiga perhitungan yang sama. Sehingga konsep itu diubah dengan mengubah 3 layer di atas menjadi 1 layer matrik grayscale dan hasilnya adalah citra grayscale. Di dalam citra ini tidak ada lagi warna, yang ada hanyalah derajat keabuan. Pada Matlab, command yang digunakan untuk mengubah citra berwarna menjadi grayscale sebagai berikut: >> x=imread('e:\motif Batik Finish\1.jpg'); >> I=rgb2gray(x); a. Citra Asli b. Citra Grayscale Gambar 3.9 Citra asli dan grayscale motif batik
9 Ekstraksi Citra Menggunakan Metode GLCM dan Gabor Filter Tahap selanjutnya adalah melakukan ekstraksi dengan menggunakan metode GLCM dan Gbor Filter. Hasil ekstraksi tersebut nantinya akan dijadikan nilai training dan nilai testing. 1. Script Esktraksi Citra Sebelum melakukan ekstraksi citra batik, buat terlebih dahulu feature extractor pada M-file editor Matlab. 1. Buka program Matlab pilih File New Script 2. Muncul kotak dialog Editor dan isikan script berikut ini. Script ekstraksi GLCM % Do GLCM Feature extraction % Input: I = gray image % Output: feature = 16-length vector x=imread('e:\anugrah\kuliah semester 8\TUGAS AKHIR\Motif Batik Finish\2.jpg'); I=rgb2gray(x); offset = [0 1; -1 1; -1 0; -1-1]; % can be changed GLCM2 = graycomatrix(i,'offset',offset); properties = graycoprops(glcm2); feature = [properties.contrast properties.correlation properties.energy properties.homogeneity]; if nargin >1 figure('name','glcm'), hold on; subplot(2,3,1),imshow(i),title('gray'); subplot(2,3,2), plot([properties.contrast]);title('contrast');xlabel('horizontal Offset');ylabel('Contrast'); subplot(2,3,3), plot([properties.correlation]);title('correlation');xlabel('horizontal Offset');ylabel('Correlation'); subplot(2,3,5), plot([properties.energy]);title('energy');xlabel('horizontal Offset');ylabel('Energy'); subplot(2,3,6), plot([properties.homogeneity]);title('homogeneity');xlabel('horizontal Offset');ylabel('Homogeneity'); end MContrast=mean(properties.Contrast); scontrast=std(properties.contrast); MCorrelation=mean(properties.Correlation); scorrelation=std(properties.correlation); MEnergy=mean(properties.Energy); senergy=std(properties.energy); MHomogeneity=mean(properties.Homogeneity); shomogeneity=std(properties.homogeneity);
10 48 Gambar 3.10 Script ekstraksi GLCM pada M-File editor Script ekstraksi Gabor Filter %GABORPRE % Do gabor filter to image % im = gray image a=imread('e:\anugrah\kuliah semester 8\TUGAS AKHIR\Motif Batik Finish\20.jpg'); im=rgb2gray(a); nscale = 4; omin = 0; ostep=10; omax=180; norient = 1+(omax-omin)/(ostep*2); if(nargin>1) figure('name','gabor'); hold on; subplot(nscale,norient+1,1),imshow(im),title('gray'); counter = 0; end ratamean=0; ratadef=0; vector_out = []; for h = 1 : nscale; urut=0; for I = omin:ostep:omax; nil=i; X=2; Y=4; f=2.83; %freq( )
11 49 urut=urut+1; [G,gabout] = gaborfilter(im,x,y,f,nil); var1= mean (mean (gabout)); var3= std(std (gabout)); vector_out = [vector_out var1 var3]; ratamean=ratamean+var1; ratadef=ratadef+var3; if nargin>1 counter = counter+1; subplot(nscale,norient+1,counter+h),imshow(gabout), title(sprintf('h:%d-o:%d',h,i)); end end; end; if nargin >1 hold off; end feature = vector_out; Gambar 3.11 Script ekstraksi Gabor Filter pada M-File editor
12 50 3. Lalu save kedua script tersebut dalam bentuk file.m Gambar 3.12 Kotak dialog save pada M-File Editor 2. Ekstraksi Citra Setelah membuat script pada M-File Editor, langkah selanjutnya adalah melakukan ekstraksi dengan metode GLCM dan Gabor Filter. Berikut langkah-langkah ekstraksi motif batik : 1. Buka script feature extractor pada Program Matlab 2. Klik tombol Run pada toolbar yang berarti menjalankan script tersebut. Maka akan muncul figure dan pada jendela workspace akan ada nilai-nilai dari hasil ekstraksi yang akan kita proses selanjutnya. 3. Lakukan hal tersebut dari gambar 1.jpg hingga gambar 20.jpg
13 51 a. Data hasil ekstraksi GLCM pada workspace b. Tampilan plot hasil ekstraksi GLCM
14 52 c. Data hasil ekstraksi Gabor Filter pada workspace d. Tampilat plot hasil ekstraksi Gabor Filter Gambar 3.13 Hasil ekstraksi citra dengan metode GLCM dan Gabor Filter
15 METODE PENGUJIAN Skenario 10-Fold Cross Validation 1. Fold 1 Pada pengujian pertama (fold 1), untuk kelas batik kawung diambil 1 gambar yang akan dijadikan testing, yaitu gambar 1.jpg. Untuk sisanya gambar 2.jpg s/d 10.jpg dijadikan sebagai nilai training dengan cara diambil nilai rata-ratanya. Sedangkan untuk kelas batik parang diambil 1 gambar juga yang akan dijadikan testing, yaitu gambar 11.jpg, lalu gambar 12.jpg s/d 20.jpg diambil nilai rata-ratanya untuk dijadikan nilai training. 2. Fold 2 Pada Fold 2 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 2.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 12.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg, 9.jpg, dan 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 13.jpg, 14.jpg, 15.jpg, 16.jpg, 17.jpg, 18.jpg, 19.jpg, dan 20.jpg. 3. Fold 3 Pada Fold 3 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 3.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 13.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg, 9.jpg, dan
16 54 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 14.jpg, 15.jpg, 16.jpg, 17.jpg, 18.jpg, 19.jpg, dan 20.jpg. 4. Fold 4 Pada Fold 4 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 4.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 14.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg, 9.jpg, dan 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 13.jpg, 15.jpg, 16.jpg, 17.jpg, 18.jpg, 19.jpg, dan 20.jpg. 5. Fold 5 Pada Fold 5 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 5.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 15.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg, 9.jpg dan 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 13.jpg, 14.jpg, 16.jpg, 17.jpg, 18.jpg, 19.jpg dan 20.jpg. 6. Fold 6 Pada Fold 6 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 6.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 16.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 7.jpg, 8.jpg, 9.jpg dan 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 13.jpg, 14.jpg, 15.jpg, 17.jpg, 18.jpg, 19.jpg dan 20.jpg.
17 55 7. Fold 7 Pada Fold 7 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 7.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 17.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 8.jpg, 9.jpg dan 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 13.jpg, 14.jpg, 15.jpg, 16.jpg, 18.jpg, 19.jpg dan 20.jpg. 8. Fold 8 Pada Fold 8 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 8.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 18.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 9.jpg dan 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 13.jpg, 14.jpg, 15.jpg, 16.jpg, 17.jpg, 19.jpg dan 20.jpg. 9. Fold 9 Pada Fold 9 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 9.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 19.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg dan 10.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 13.jpg, 14.jpg, 15.jpg, 16.jpg, 17.jpg, 18.jpg dan 20.jpg.
18 Fold 10 Pada Fold 10 yang akan dijadikan nilai testing adalah gambar 5.jpg pada kelas kawung, sedangkan pada kelas parang gambar yang dijadikan nilai testing adalah gambar 15.jpg. Pada kelas kawung yang dijadikan sebagai nilai training adalah gambar 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg dan 9.jpg. Lalu pada kelas parang yang dijadikan sebagai nilai training adalah 11.jpg, 12.jpg, 13.jpg, 14.jpg, 15.jpg, 16.jpg, 17.jpg, 18.jpg dan 19.jpg Mengukur Similarity Distance Mean dan Standard Deviasi Dengan Perhitungan Euclidean Distance Setelah mendapatkan nilai testing dan nilai training, maka proses selanjutnya adalah membandingkan antara nilai testing dengan nilai training. Perbandingan tersebut dapat dilakukan dengan cara menghitung jarak euclidean (euclidean distance), yang merupakan selisih nilai piksel antara nilai tersebut. Jarak euclidean adalah akar dari jumlah selisih kuadrat antara 2 nilai tesebut, dan secara matematis dapat dirumuskan: Rumus untuk mencari jarak euclidean adalah. ED NilaiTraining 2 NilaiTesting 2
PERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE
PERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan GABOR FILTER DALAM PENGENALAN MOTIF BATIK OLEH : ANUGRAH SURADIPURWO NIM : 41508110061
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PENGUJIAN. telah dibuat. Pengujian yang dilakukan adalah menguji proses region of interest
BAB IV HASIL DAN PENGUJIAN Bab ini menjelaskan tentang seluruh hasil pengujian dari aplikasi yang telah dibuat. Pengujian yang dilakukan adalah menguji proses region of interest (ROI) yaitu suatu proses
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini mengambil tempat di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta yang berlokasi di Jl. Lingkar Selatan, Kasihan, Bantul, Daerah Istimewa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Alat dan Bahan Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Hardware a. Prosesor : Intel Core i5-3230m CPU @ 2.60GHz b. Memori : 4.00 GB c.
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu preprocessing citra, ekstraksi citra, SIFT, dan pencocokan citra.
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Penelitian Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu preprocessing citra, ekstraksi citra, SIFT, dan pencocokan citra. Gambar 3.1 Kerangka penelitian 42 43
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG. Tekstur adalah salah satu elemen dasar citra. Elemen dasar ini berupa ciriciri
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Tekstur adalah salah satu elemen dasar citra. Elemen dasar ini berupa ciriciri atau sifat-sifat yang terdapat didalam citra dan membentuk suatu pola-pola dengan interval
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: b. Memori : 8192 MB. c. Sistem Model : Lenovo G40-45
20 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Hardware a. Prosesor : AMD A8-6410 APU (4 CPUs), ~2.0 GHz b. Memori : 8192
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D
30 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D Penelitian ini mengembangkan model sistem pengenalan wajah dua dimensi pada citra wajah yang telah disiapkan dalam
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PENGUJIAN. Perancangan perangkat lunak terdiri dari beberapa bagian, yaitu perangkat
BAB IV HASIL DAN PENGUJIAN Perancangan perangkat lunak terdiri dari beberapa bagian, yaitu perangkat lunak berbasis shadow feature dan multi layer perceptron (MLP), pada bagian shadow feature bagian input
Lebih terperinciAPLIKASI PENGKLASIFIKASIAN MOTIF BATIK TULIS LASEM MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
APLIKASI PENGKLASIFIKASIAN MOTIF BATIK TULIS LASEM MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Prosesor : Intel Core i5-6198du (4 CPUs), ~2.
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Hardware a. Prosesor : Intel Core i5-6198du CPU @2.30GHz (4 CPUs), ~2.40GHz b.
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi berisi tahapan-tahapan yang dilakukan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Dalam penelitian penerapan metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Dalam penelitian penerapan metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk pengenalan wajahterdiri dari empat metodologi penelitian,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Rancangan Penelitian Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan dan penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari teori atau informasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Tulisan Tangan angka Jawa Digitalisasi Pre-Processing ROI Scalling / Resize Shadow Feature Extraction Output Multi Layer Perceptron (MLP) Normalisasi
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Proses masking terhadap citra bertujuan sebagai penandaan tempat pada citra yang akan disisipkan pesan sedangkan filtering bertujuan untuk melewatkan nilai pada
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Sistem Prinsip kerja sistem yaitu dengan melakukan pengambilan data berupa foto fisik dari permukaan buah manggis kemudian melakukan sampling data
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN. Input Data, Pre-processing, Feature Extraction, Training, dan Verification. Pada tahap
BAB 3 PERANCANGAN 3.1 Desain Verifikasi Tanda Tangan Desain verifikasi tanda tangan secara umum terdiri dari lima tahap utama, yaitu Input Data, Pre-processing, Feature Extraction, Training, dan Verification.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Waktu penelitian dilakukan pada semester
Lebih terperinci@UKDW BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Batik adalah salah satu warisan budaya Indonesia. Tanggal 2 Oktober adalah hari batik nasional dan juga hari batik internasional karena pada tanggal 2 Oktober
Lebih terperinciSISTEM IDENTIFIKASI CITRA JENIS KUNYIT (Curcuma Domestica Val.) MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI MINKOWSKI DISTANCE FAMILY
SISTEM IDENTIFIKASI CITRA JENIS KUNYIT (Curcuma Domestica Val.) MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI MINKOWSKI DISTANCE FAMILY 1 Devi Puspita Sari (08018272), 2 Abdul Fadlil (0510076701) 1 Program Studi Teknik
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE Andre Sitorus (0822107) Jurusan Teknik Elektro email: tiantorus11@gmail.com ABSTRAK Pola yang dibentuk oleh
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM. tangan huruf vokal seperti terlihat pada gambar 3.1.
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Alur Penelitian Perancangan sistem simulasi identifikasi dan pengenalan pola tulisan tangan huruf vokal seperti terlihat pada gambar 3.1. Pengambilan data Pre-processing
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Pengerjaan tugas akhir ini ditunjukkan dalam bentuk blok diagram pada gambar 3.1. Blok diagram ini menggambarkan proses dari sampel citra hingga output
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Sistem Prinsip kerja sistem diawali dengan pembacaan citra rusak dan citra tidak rusak yang telah terpilih dan dikumpulkan pada folder tertentu.
Lebih terperinciIdentifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski
Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski Junia Kurniati Computer Engineering Department Faculty of Computer Science Sriwijaya University South Sumatera Indonesia
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Masalah Dalam mengetahui suatu bahan jenis kulit cukup sulit karena bahan jenis kulit memeliki banyak jenis. Setiap permukaan atau tekstur dari setiap jenisnya
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH
PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH Rikko Ismail Hardianzah 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Fakultas Teknik
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK DAN INSTRUMENTASI KENDALI. M-File dan Simulink
LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK DAN INSTRUMENTASI KENDALI M-File dan Simulink Disusun Oleh Nama : Yudi Irwanto NIM : 021500456 Prodi Jurusan : Elektronika Instrumentasi : Teknofisika Nuklir SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1. Sistem Pengenalan Gender Sistem pengenalan gender dalam skripsi ini dibuat dengan membandingkan 3 buah metode, yaitu 1 metode tanpa ekstraksi fitur yaitu subtraction
Lebih terperinciSeminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ISSN ITN Malang, 4 Pebruari 2017
PENGENALAN INDIVIDU BERDASARKAN SIDIK RUGAE PALATINA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION SEBAGAI PENGOLAH EKSTRAKSI CIRI DAN SUPPORT VECTOR MACHINE SEBAGAI KLASIFIKATOR Shofi Annisa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: PC dengan spesifikasi: a. Sistem Operasi : Microsoft Windows 10 Enterprise 64-bit
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE
SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE Bagus Aditya *), Achmad Hidayatno, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang
Lebih terperinciMagister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta 2. Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta 3
Sistem Identifikasi Jamur Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik Orde 1 dan Klasifikasi Jarak Mushroom Identification System Using the 1st Order Statistic Characteristic Extraction and Distance Classification
Lebih terperinciDAFTAR ISI. BAB II... Error! Bookmark not defined.
DAFTAR ISI SKRIPSI... Error! Bookmark not defined. HALAMAN PERSETUJUAN SKRIPSI... Error! Bookmark not defined. PENGESAHAN DEWAN PENGUJI... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN KEASLIAN TUGAS AKHIR...
Lebih terperinciYOGI WARDANA NRP
PENGEMBANGAN ALGORITMA SISTEM IDENTIFIKASI MATA MANUSIA BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DENGAN METODE GABOR PADA PERALATAN AOI ( AUTOMATED OPTICAL INSPECTION ) YOGI WARDANA NRP. 2107 100 115 JURUSAN TEKNIK MESIN
Lebih terperinciMODUL IV APLIKASI MULTIMEDIA
MODUL IV APLIKASI MULTIMEDIA 4.1 TUJUAN Praktikan dapat mengenal fitur fitur di Adobe Photoshop Praktikan dapat menggunakan dan memanipulasi image dengan Adobe Photoshop 4.2 DASAR TEORI Adobe Photoshop,
Lebih terperinciKLASIFIKASI GERAK ATLET JALAN CEPAT MENGGUNAKAN METODE KNN
KLASIFIKASI GERAK ATLET JALAN CEPAT MENGGUNAKAN METODE KNN Langkah-langkah yang dilakukan dalam tahap pengujian ini adalah : Pertama membuka Matlab, lalu membuka file yang ingin diujikan dengan memilih
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPEMBIMBING : 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar belakang masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah Saluran pernapasan pada manusia terdiri dari rongga hidung, faring, laring, trakea, percabangan bronkus dan paru-paru (bronkiolus, alveolus). Paru-paru merupakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
23 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tahapan Penelitian Tahapan proses penelitian ditunjukkan pada Gambar 15 berikut. Mulai 96 citra stomata Ekstraksi fitur - RGB & Skala Keabuan Ekstraksi fitur - Wavelet
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Pada bab ini dibahas mengenai implementasi serta evaluasi terhadap metode transformasi wavelet dalam sistem pengenalan sidik jari yang dirancang. Untuk mempermudah evaluasi,
Lebih terperinciPengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya
Pengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya 1 Hafidz Surahman 1, Aisyah Fuja 2, Ir.Rubandi 3, Willy 4 1,2 STMIK GI MDP; Jalan Rajawali No.14 Palembang,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciDETEKSI PENYAKIT KULIT MENGUNAKAN FILTER 2D GABOR WAVELET DAN JARINGAN SARAF TIRUAN RADIAL BASIS FUNCTION
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Kulit merupakan pelindung tubuh kita pertama kali dari benda asing yang masuk ke dalam tubuh. Kulit terdiri dari lapisan epidermis berupa lapisan kulit mati dan dermis
Lebih terperinciKreasi Bingkai Gokil
1 Kreasi Bingkai Gokil Bab ini membahas: Kreasi Foto Wajah dalam Bingkai Mata Kreasi Foto Wajah dalam Bingkai Blackhole Kreasi Foto Wajah dalam Bingkai Mulut Kreasi Foto Wajah dalam Bingkai Telapak Tangan
Lebih terperinciGambar 3.1. Diagram alir apikasi image to text
ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Sistem Dalam tahap ini penulis menganalisa kebutuhan dasar sistem. Analisa dilakukan terhadap data-data yang merepresentasikan masalah, sehingga dapat diketahui spesifikasi
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN 4.1 Implementasi Aplikasi Bagian ini membahas implementasi aplikasi yang telah dibuat untuk dilakukan pengujian terhadap aplikasi sehingga akan diketahui hasil dari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penelitian
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada sebuah citra, sangat dimungkinkan terdapat berbagai macam objek. Objek yang ada pun bisa terdiri dari berbagai bentuk dan ukuran. Salah satu objek yang mungkin
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. fold Cross Validation, metode Convolutional neural network dari deep learning
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Program P rinsip kerja program yaitu dengan melakukan pra pengolahan citra terhadap foto fisik dari permukaan buah manggis agar ukuran seluruh data
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
35 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi GUI GUI diimplementasikan sesuai dengan program pengolah citra dan klasifikasi pada tahap sebelumya. GUI bertujuan untuk memudahkan pengguna mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN 4.1 Analisa Analisa merupakan tahapan yang sangat penting dalam melakukan penelitian. Tahap analisa yaitu proses pembahasan persoalan atau permasalahan yang dilakukan sebelum
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan dan algoritma yang akan digunakan pada sistem pengenalan wajah. Bagian yang menjadi titik berat dari tugas akhir
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. akan dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan aplikasi. Untuk itulah,
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Program Aplikasi Dengan aplikasi perangkat lunak yang dibuat dalam skripsi ini, implementasi akan dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan aplikasi.
Lebih terperinciBAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM
BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses implementasi dari metode pendeteksian paranodus yang digunakan dalam penelitian ini. Bab ini terbagai menjadi empat bagian, bagian 3.1 menjelaskan
Lebih terperinciPada bab ini akan dijelaskan berbagai cara mengelola isi konten yang diperlukan diantaranya :
Bab III Mengisi Sekolah Data Website Pada bab ini akan dijelaskan berbagai cara mengelola isi konten yang diperlukan diantaranya : Data Semester Data Jurusan/P rogram Studi Data Pelajaran Data Guru/ Pegawai
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Waktu penelitian dilakukan
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Program aplikasi ini dirancang dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual C# 2008 Express Edition. Proses perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sekunder berupa citra Magnetic Resonansi Image (MRI) yang diperoleh dari
BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini adalah teknik pengumpulan data dan teknik analisis data. A. Teknik Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Identifikasi Masalah Identifikasi permasalahan ini bahwasanya diambil dari sudut pandang masyarakat tentang objek (batik) yang dikenal dari segi pola dan gambar
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM. implementasi dari program aplikasi yang dibuat. Penulis akan menguraikan
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM Dari hasil perancangan yang dilakukan oleh penulis, pada bab ini disajikan implementasi dari program aplikasi yang dibuat. Penulis akan menguraikan spesifikasi sistem
Lebih terperinciIDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION ABSTRAK
IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION Disusun oleh: Togu Pangaribuan 0722087 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.Drg. Suria Sumantri, MPH No. 65, Bandung
Lebih terperinciMemberi Efek Transisi
MODUL III VIDEO (Part 2) A. TUJUAN Mahasiswa mengerti cara memberikan efek transisi, efek video dan teknik editing tingkat lanjut B. TEORI dan PRAKTEK Memberi Efek Transisi Transisi video adalah efek yang
Lebih terperinciMembuat Kalender Meja dengan Photoshop
Membuat Kalender Meja dengan Photoshop Di bab sebelumnya kita telah menyelesaikan satu kalender meja menggunakan CorelDRAW X5. Pada bab ini saya akan membahas pembuatan kalender meja dengan Photoshop.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. database dan database query, secara keseluruhan menggunakan cara yang sama.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Experimen Pada dasarnya tahapan yang dilakukan pada proses pengambilan sampel dari database dan database query, secara keseluruhan menggunakan cara yang sama. Berdasarkan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dicolokan ke komputer, hal ini untuk menghindari noise yang biasanya muncul
37 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 4.1.1 Pengambilan Database Awalnya gitar terlebih dahulu ditala menggunakan efek gitar ZOOM 505II, setelah ditala suara gitar dimasukan kedalam komputer melalui
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang Keamanan data pribadi merupakan salah satu hal terpenting bagi setiap orang yang hidup di era dimana Teknologi Informasi (TI) berkembang dengan sangat pesat. Setiap orang
Lebih terperinciBab III ANALISIS&PERANCANGAN
3.1 Analisis Masalah Bab III ANALISIS&PERANCANGAN Pada penelitian sebelumnya yaitu ANALISIS CBIR TERHADAP TEKSTUR CITRA BATIK BERDASARKAN KEMIRIPAN CIRI BENTUK DAN TEKSTUR (A.Harris Rangkuti, Harjoko Agus;
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR Eric (0822026) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: eric.wennas@gmail.com ABSTRAK Pola pembuluh
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. pengembangan sistem pemugaran citra digital dengan algoritma exemplar-based
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini diuraikan metode penelitian yang digunakan penulisan dalam pengembangan sistem pemugaran citra digital dengan algoritma exemplar-based image inpainting dan metode
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permainan catur cina, yang dikenal sebagai xiang qi dalam bahasa mandarin, merupakan sebuah permainan catur traditional yang memiliki jumlah 32 biji catur. Setiap
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR...
DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... i HALAMAN JUDUL... ii PERNYATAAN... iii LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR... iv BERITA ACARA TUGAS AKHIR... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... vii ABSTRACT... viii DAFTAR ISI...
Lebih terperinciPanduan Dasar Abode Photoshop Asik by Gapra.
KATA PENGANTAR Dalam tulisan ini penulis memberikan sejumlah materi latihan yang mudah dimengerti dan dipelajari, tip-trik yang bermanfaat yang terkait langsung dengan materi latihan dan soal-soal yang
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Alat transportasi merupakan bagian dari ekosistem kota yang perlahan terus berkembang dan memenuhi kebutuhan penduduk agar dapat berpindah dari satu tempat
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN 4.1 Implementasi Aplikasi Pada bab ini akan dibahas mengenai implementasi aplikasi yang telah dibuat setelah melakukan analisa dan perancangan aplikasi filter sobel
Lebih terperinciPENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR
PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR Ardilla Ayu Dewanti Ridwan, Ivanna K. Timotius, Iwan Setyawan PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA
Lebih terperinciBAB IV BASIS DATA SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI DAERAH PENELITIAN
BAB IV BASIS DATA SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI DAERAH PENELITIAN Untuk keperluan penelitian ini, sangat penting untuk membangun basis data SIG yang dapat digunakan untuk mempertimbangkan variabel yang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMengelola Bagian. Website Sekolah. Mengelola bagian utama Website Sekolah dibagi menjadi 3
Bab II: Mengelola Bagian Website Sekolah Utama Mengelola bagian utama Website Sekolah dibagi menjadi 3 kategori pokok, yakni: Mengelola Admin Merubah Disain Banner Atas Melengkapi Profil Sekolah A. Mengelola
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui tahapan awal didalam sebuah sistem pendeteksian filter sobel. Didalam aplikasi filter sobel ini
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi dan Evaluasi yang dilakukan penulis merupakan implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan perangkat lunak dari sistem secara keseluruhan
Lebih terperinciKLASIFIKASI BUNGA EUPHORBIA BERDASARKAN KELOPAK DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
KLASIFIKASI BUNGA EUPHORBIA BERDASARKAN KELOPAK DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Nama Mahasiswa : Gigih Prasetyo Cahyono NRP : 1206 100 067 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Prof.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dan fakor-faktor penyebab masalah tersebut bisa terjadi diantaranya. dimanfaatkan dan dikelola dengan baik.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Identifikasi Masalah Dalam menentukan status calon dosen dan dosen tetap terdapat masalahmasalah dan fakor-faktor penyebab masalah tersebut bisa terjadi diantaranya sebagai
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Uang didefinisikan sebagai alat tukar yang dapat diterima secara umum oleh setiap orang di masyarakat dalam proses pertukaran barang dan jasa. Uang sendiri
Lebih terperinciMemperbaiki kualitas gambar dengan perintah Levels. Memperbaiki tingkat keterangan gambar. Menciptakan special FX dengan filter Photoshop.
Kata Pengantar Buku Student Exercise Series Adobe Photoshop ditujukan untuk para siswa-siswi SMP/SMA dan pemula pengguna komputer agar dapat lebih memahami, menguasai, dan terampil menggunakan program
Lebih terperinciJURNAL ANALISIS PERBANDINGAN METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DENGAN METODE MEDIAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE
JURNAL ANALISIS PERBANDINGAN METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DENGAN METODE MEDIAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE THE COMPARISON ANALYSIS OF HISTOGRAM EQUALIZATION WITH MEDIAN FILTER METHODS TO NOISE REDUCTION.
Lebih terperinciMemulai Simulink. Memulai Simulink. Membuat Model Baru. Untuk memulai Simulink dan membuka library milik Simulink :
Memulai Simulink Memulai Simulink Untuk memulai Simulink dan membuka library milik Simulink : 1. Jalankan program MATLAB. 2. Ketik simulink pada jendela peritah MATLAB. maka akan nampak Library untuk Simulink
Lebih terperinciImplementasi Deteksi Seam Carving Berdasarkan Perubahan Ukuran Citra Menggunakan Local Binary Patterns dan Support Vector Machine
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-346 Implementasi Deteksi Seam Carving Berdasarkan Perubahan Ukuran Citra Menggunakan Local Binary Patterns dan Support Vector
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bahasa Jepang menggunakan berbagai jenis karakter untuk sistem
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bahasa Jepang menggunakan berbagai jenis karakter untuk sistem penulisannya. Salah satu jenis huruf Jepang adalah kana, yaitu karakter fonetis yang melambangkan
Lebih terperinciBAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. perhitungan LSI dan juga interface yang akan dibuat oleh penulis.
BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI Pada Bab ini, penulis akan membahas mengenai prosedur dan metodologi seperti perhitungan LSI dan juga interface yang akan dibuat oleh penulis. 3.1 Sistem CBIR Gambar 3.1 Sistem
Lebih terperinci