BAB II LANDASAN TEORI
|
|
- Yuliana Sugiarto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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, dan unit indikator pengukur untuk menyatakan volume air yang lewat. Sedangkan badan meter air merupakan bagian utama yang ditengahnya merupakan ruang untuk menempatkan alat hitung dan mempunyai saluran masuk dan saluran keluar pada sisi yang berlawanan. (SNI 2547:2008) Komponen meter air terdiri dari : 1. Rumah meter air 2. Badan meter air 3. Kepala meter air 4. Tutup meter air 5. Katup meter air 6. Rib 7. Inner 8. Rumah katup 9. Katup pintu 10. Poros katup 11. Debit Peranan meter air Meter air memiliki peranan sebagai berikut : 1. Meter air memastikan kepada pelanggan mengenai biaya yang dikenakan sesuai dengan proporsi air yang dikonsumsi. 2. Sistem untuk menunjukkan proses akuntabilitas. II-1
2 II-2 3. Meter air bersifat adil pada setiap pelanggan karena mampu merekam setiap penggunaan air tertentu. 4. Meter air mampu mendorong pelanggan untuk melakukan penghematan air terutama jika dibandingkan tingkat tarif. 5. Sistem utilitas yang mampu memantau volume air yang keluar. 6. Meter air membantu dalam deteksi kebocoran dan pipa yang patah dalam distribusi air minum. (Zane,2004) Kapasitas Meter Air Meter air memiliki kapasitas sebagai berikut : 1. Kemampuan ukur maksimum (Qmaks). 2. Kemampuan ukur nominal (Qn). 3. Batas peralihan (Qt). 4. Kemampuan ukur minimum (Qmin). 5. Kepekaan (Starting Flow). 6. Batas lingkup beban. 7. Kesalahan maksimum yang diizinkan. 8. Kehilangan tekanan Klasifikasi Meter Air Meter air memiliki klasifikasi yang terdiri dari : 1. Jenis meter air berdasarkan pemakaian alat hitung. 2. Jenis meter air berdasarkan sistem pengaliran. 3. Jenis meter air masuknya air ke lubang/pori sebagai penggerak turbin. 4. Jenis meter air berdasarkan konstruksinya [5].
3 II-3 Gambar 2.1 Komponen Dasar Meter Air [6] Tiga komponen di atas adalah susunan dasar dari sebuah meter air. Untuk bagian display dapat kita lihat dibagian bawah berikut ini. Gambar 2.2 Meteran Air [7] 1. Tipe meter adalah jenis meter yang menjadi acuan pembuatan meter itu apakah multijet atau singlejet. 2. Nominal flowrate(qn) adalah debit acuan (nominal) tingkat kemampuan ukur meter air. 3. Metrology class adalah klarifikasi kelas meter berdasarkan nilai akurasi. Meter dengan kelas C akan lebih akurasi jika dibandingkan meter kelas B dan seterusnya.
4 II Pembacaan Meter Air Pembacaan meter merupakan kegiatan membaca indeks meter air yang terlihat pada register/totalister. Metode pembacaan meter air : 1. Pembacaan manual : meter dibaca langsung secara manual dengan melihat langsung di lokasi meter air. 2. Pembacaan otomatis (Automatic Meter Reading) : meter dibaca dengan menggunakan bantuan alat dan meter tidak langsung didatangi Indeks Meter Air Indeks meter air terdiri dari dua warna (ISO) 1. Warna hitam Menunjukkan satuan m3, digunakan sebagai dasar penghitungan tagihan. 2. Warna merah Menunjukkan satuan liter, digunakan untuk pengujian meter air [7]. 2.2 Pengolahan Citra Digital Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Umumnya, operasi operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra bila [JA189]: 1. Perbaikan atau memodifikasi citra perlu dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung di dalam citra, 2. Elemen di dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokkan, atau diukur, 3. Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain. Di dalam bidang komputer, sebenarnya ada tiga bidang studi yang berkaitan dengan data citra, namun tujuan ketiganya berbeda, yaitu : 1. Grafika komputer (computer graphics),
5 II-5 2. Pengolahan citra (image processing), 3. Pengenalan pola (pattern recognition/image interpretation). Gambar 2.3 Tiga bidang studi yang berkaitan dengan citra [8] Pengolahan citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra yang lain. Jadi, masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Termasuk ke dalam bidang ini juga adalah pemampatan citra (image compression) Operasi-operasi dalam Pengolahan Citra Operasi-operasi yang dilakukan di dalam pengolahan citra banyak ragamnya. Namun, secara umum, operasi pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis sebagai berikut: 1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement). Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Contoh-contoh operasi perbaikan citra: a. perbaikan kontras gelap/terang b. perbaikan tepian objek (edge enhancement)
6 II-6 c. penajaman (sharpening) d. pembrian warna semu (pseudocoloring) e. penapisan derau (noise filtering) Gambar 2.4 adalah contoh operasi penajaman. Operasi ini menerima masukan sebuah citra yang gambarnya hendak dibuat tampak lebih tajam. Bagian citra yang ditajamkan adalah tepi-tepi objek. Gambar 2.4 (a) Citra Lena asli, (b) Citra Lena setelah ditajamkan 2. Pemugaran citra (image restoration). Operasi ini bertujuan menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikan citra. Bedanya, pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui. Contoh-contoh operasi pemugaran citra: a. penghilangan kesamaran (deblurring). b. penghilangan derau (noise) 3. Pemampatan citra (image compression). Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting
7 yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus. II-7 4. Segmentasi citra (image segmentation). Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. 5. Pengorakan citra (image analysis) Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik pengorakan citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek. Proses segmentasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh-contoh operasi pengorakan citra: a. Pendeteksian tepi objek (edge detection) b. Ekstraksi batas (boundary) c. Representasi daerah (region) 6. Rekonstruksi citra (image reconstruction) Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis. Misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh [8] Cropping Cropping adalah proses pemotongan citra pada koordinat tertentu pada area citra. Untuk memotong bagian dari citra digunakan dua koordinat, yaitu koordinat awal yang merupakan awal koordinat bagi citra hasil pemotongan dan koordinat akhir yang merupakan titik koordinat akhir dari citra hasil pemotongan. Sehingga akan membentuk bangun segi empat yang mana tiap-tiap pixel yang ada pada area koordinat tertentu akan disimpan dalam citra yang baru.
8 II-8 Citra di crop citra hasil cropping Gambar 2.5 (a) citra asli, (b) citra hasil cropping [9] Matlab juga menyediakan fungsi untuk melakukan cropping (pemotongan bagian tertentu dari gambar menjadi matrik baru yang independen). Fungsi tersebut yaitu Imcrop(matrik_gambar,matrik_titiksudut_crop); [9] Citra Biner Dalam banyak aplikasi yang melibatkan citra, sangat berguna untuk memisahkan wilayah objek yang kita perlukan dari wilayah-wilayah lain yang tidak kita perlukan yang dikenal dengan background. Proses thresholding sering menyediakan cara yang mudah dan nyaman untuk melakukan segmentasi citra dengan cara membedakan intensitas atau warna antara objek (foreground) dengan latar belakang (background). Kadang thresholding juga sangat penting untuk dapat melihat daerah dari sebuah citra yang nilai pixelnya terletak dalam range atau band intensitas (atau warna). Proses thresholding ini akan menghasilkan citra biner. Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai 2 nilai derajat keabuan yaitu hitam dan putih, biasanya 0 menyatakan hitam (backgorund) dan 1 atau 255 untuk putih (foreground). Tetapi ketentuan tersebut juga bergantung dari citra yang dithresholdkan. Meskipun saat ini citra yang
9 II-9 berwarna lebih disukai karena memberi kesan yang lebih kaya daripada citra biner, namun tidak membuat citra biner mati. Pada beberapa aplikasi citra biner masih tetap dibutuhkan, misalnya citra logo instansi (yang harus terdiri atas warna hitam dan putih), citra kode batang (bar code) yang tertera pada label barang, citra hasil scanning dokumen teks, dan sebagainya. Seperti yang telah diterangkan citra biner hanya memiliki 2 derajat keabuan, pixel-pixel objek bernilai 1 dan pixel-pixel latar belakang 0. Pada waktu menampilkan gambar, 0 adalah putih dan 1 adalah hitam. Jadi pada citra biner, latar belakang berwarna putih dan objeknya berwarna hitam. Keuntungan citra biner antara lain : 1. Kebutuhan memori kecil, 2. Waktu pemrosesan lebih cepat. Citra biner didapatkan dari meng-threshold-kan citra grayscale. Operasi thresholding akan mengelompokkan nilai derajat keabuan setiap pixel ke dalam 2 kelas, yaitu hitam dan putih. Dalam program untuk menghasilkan citra hitam dan putih dapat menggunakan fungsi im2bw [10]. 2.3 Template Matching Template matching adalah teknik di pengolahan citra digital untuk menemukan bagian-bagian kecil dari suatu gambar yang cocok dengan template gambar [3]. Hal ini dapat digunakan dalam pembuatan sebagai bagian dari kontrol kualitas [11], cara untuk menavigasi mobile robot [12], atau sebagai cara untuk mendeteksi tepi dalam gambar [13]. Pada penelitian ini, template matching digunakan untuk membandingkan antara citra masukan dengan citra acuan. Citra masukan akan mempunyai tingkat kemiripan sendiri (similarity) terhadap masing-masing citra acuan. Bila nilai
10 II-10 tingkat kemiripan berada di bawah nilai batas ambang (similarity threshold) maka citra objek tersebut dikategorikan sebagai objek tidak dikenal. Menurut Andriessen [2] pada prinsipnya metode template matching memiliki karakteristik antara lain relatif mudah untuk diaplikasikan dalam teknik pengolahan citra digital dan hasilnya mendeteksi kesalahan hingga ukuran pixel. Prinsip metode ini adalah membandingkan antara citra streaming yang akan dikenali dengan citra sampel (template). Citra objek yang akan dikenali mempunyai tingkat kemiripan sendiri terhadap masing-masing citra sampel (template). Pengenalan dilakukan dengan melihat nilai tingkat kemiripan tertinggi dan nilai batas ambang pengenalan dari citra objek tersebut. Bila nilai tingkat kemiripan berada di bawah nilai batas ambang maka citra objek tersebut dikategorikan sebagai objek tidak dikenal. Pada prinsipnya metode template matching memiliki karakteristik antara lain: 1. Relatif mudah untuk diaplikasikan dalam teknik pengolahan citra digital. 2. Hasilnya relatif sangat akurat karena mendeteksi kesalahan hingga ukuran pixel. 3.Metode ini cukup rentan terhadap perbedaan orientasi antara citra sampel (template) dengan citra yang akan diidentifikasi, yang meliputi: ukuran, posisi dan kualitas citra. 4. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal maka metode ini sangat tergantung pada teknik pengolahan citra digital yang lain seperti enhancement, color filtering, dll [14]. Gambar 2.6 Metode Template Matching [15]
Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005
Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra Bertalya Universitas Gunadarma, 2005 Definisi Citra Citra (Image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Secara matematis, citra merupakan fungsi terus menerus (continue)
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih terperinciPengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom
Pengantar Pengolahan Citra Ade Sarah H., M. Kom Pendahuluan Data atau Informasi terdiri dari: teks, gambar, audio, dan video. Citra = gambar adalah salah satu komponen multimedia yang memegang peranan
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 1 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciPengantar Pengolahan Citra
Bab 1 Pengantar Pengolahan Citra D ata atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau informasi
Lebih terperinciPengolahan Citra : Konsep Dasar
Pengolahan Citra Konsep Dasar Universitas Gunadarma 2006 Pengolahan Citra Konsep Dasar 1/14 Definisi dan Tujuan Pengolahan Citra Pengolahan Citra / Image Processing Proses memperbaiki kualitas citra agar
Lebih terperinciPengenalan Pola Untuk Deteksi Uang Koin
Pengenalan Pola Untuk Deteksi Uang Koin Nesi Syafitri, S.Kom, M.Cs Teknik Perangkat Lunak Fakultas Teknik Universitas Islam Riau Email : nesisyafitri@yahoo.com Abstrak Pengenalan Pola (Pattern Recognition)
Lebih terperinciCS3214 Pengolahan Citra - UAS. CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra
CS3214 Pengolahan Citra - UAS CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra Fakultas Informatika IT Telkom CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis) = fungsi
Lebih terperinciTUGAS AKHIR STUDI KEHANDALAN METER AIR
TUGAS AKHIR STUDI KEHANDALAN METER AIR Oleh : Nasta Rofika/3308100113 Dosen Pembimbing: Ir. Eddy S. Soedjono, Dipl.SE, M.Sc, PhD TEKNIK LINGKUNGAN-FTSP INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER LATAR BELAKANG
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Citra Citra merupakan istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik
Lebih terperinciBAB 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 terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciImplementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra
Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra Eddy Nurraharjo Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank
Lebih terperinciPERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA
PERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA EDY WINARNO fti-unisbank-smg 24 maret 2009 Citra = gambar = image Citra, menurut kamus Webster, adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer (Sutoyo & Mulyanto, 2009). Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Digital Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel, f(x,y), dimana x dan y adalah koordinat spasial dan nilai f(x,y) adalah intensitas citra
Lebih terperinciMKB3383 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 terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciDETEKSI DAN SEGMENTASI OTOMATIS DERET PADA CITRA METERAN AIR
DETEKSI DAN SEGMENTASI OTOMATIS DERET PADA CITRA METERAN AIR Naser Jawas STIKOM Bali Jl. Raya Puputan, No.86, Renon, Denpasar, Bali Email: naser.jawas@gmail.com ABSTRAK Meter air adalah sebuah alat yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi 2.1.1 Sejarah Steganografi Teknik steganografi ini sudah ada sejak 4000 tahun yang lalu di kota Menet Khufu, Mesir. Awalnya adalah penggunaan hieroglyphic yakni menulis
Lebih terperinciPerancangan Sistem Identifikasi Barcode Untuk Deteksi ID Produk Menggunakan Webcam
Perancangan Sistem Identifikasi Barcode Untuk Deteksi ID Menggunakan Webcam Albert Haryadi [1], Andrizal,MT [2], Derisma,MT [3] [1] Jurusan Sistem Komputer Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas,
Lebih terperinciAPLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL
APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL Murien Nugraheni Prodi Teknik Informatika Fak FTI UAD Jl. Prof. Dr. Soepomo, Janturan, Yogyakarta 55164,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian citra Secara umum pengertian citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data
Lebih terperinciOperasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital
Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital Pendahuluan Citra digital direpresentasikan dengan matriks. Operasi pada citra digital pada dasarnya adalah memanipulasi elemen- elemen matriks. Elemen matriks
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Bab ini berisi tentang teori yang mendasari penelitian ini. Terdapat beberapa dasar teori yang digunakan dan akan diuraikan sebagai berikut. 2.1.1 Citra Digital
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. merekam suatu adegan melalui media indra visual. Citra dapat dideskripsikan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra adalah kumpulan elemen gambar yang secara keseluruhan merekam suatu adegan melalui media indra visual. Citra dapat dideskripsikan sebagai data dalam dua dimensi
Lebih terperinciPengolahan 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. mesin atau robot untuk melihat (http://en.wikipedia.org/wiki/computer_vision).
BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah suatu ilmu di bidang komputer yang dapat membuat mesin atau robot untuk melihat (http://en.wikipedia.org/wiki/computer_vision). Terdapat beberapa klasifikasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Gambaran obyek yang dibuahkan oleh pantulan atau pembiasan sinar yang difokuskan oleh sebuah lensa atau sebuah cermin.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra atau image adalah representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam koordinat cartesian x-y, dan
Lebih terperinciPenentuan 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 terperinciRepresentasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma
Representasi Citra Bertalya Universitas Gunadarma 2005 Pengertian Citra Digital Ada 2 citra, yakni : citra kontinu dan citra diskrit (citra digital) Citra kontinu diperoleh dari sistem optik yg menerima
Lebih terperinciPemampatan citra dengan menggunakan metode pemampatan kuantisasi SKRIPSI. Oleh : Sumitomo Fajar Nugroho M
Pemampatan citra dengan menggunakan metode pemampatan kuantisasi SKRIPSI Oleh : Sumitomo Fajar Nugroho M 0104062 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2010 BAB
Lebih terperincic. 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 terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. Pengajaran yang diperoleh dari sekolah adalah pengenalan dan pemahaman akan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sejak lahir, balita masih belum mengenal apapun yang dilihatnya. Dalam pertumbuhannya, balita mulai dapat mengenali sesuatu. Proses pengenalan pada balita dengan
Lebih terperinciMAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI OBJEK BERDASARKAN BENTUK DAN UKURAN Dika Adi Khrisna*, Achmad Hidayatno**, R.
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI OBJEK BERDASARKAN BENTUK DAN UKURAN Dika Adi Khrisna*, Achmad Hidayatno**, R. Rizal Isnanto** Abstrak Salah satu bidang yang berkaitan dengan pengolahan citra adalah
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus
BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini informasi tidak hanya didapatkan dari pesan teks saja namun sebuah gambar atau citra dapat juga mewakilkan sebuah informasi, bahkan sebuah citra memiliki arti
Lebih terperinciJudul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM :
Judul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM : 50403778 Email : reval_lauren@yahoo.com ABSTRAK Citra yang dimiliki pengguna seringkali mengalami gangguan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAUN BERDASARKAN FAKTOR KEKOMPAKAN DAN FAKTOR KEBUNDARAN BENTUK DAUN
Techno.COM, Vol. 13, No. 4, November 2014: 198-205 IDENTIFIKASI DAUN BERDASARKAN FAKTOR KEKOMPAKAN DAN FAKTOR KEBUNDARAN BENTUK DAUN Irwansyah Nur Amrullah 1, T.Sutojo 2 1,2 Fakultas Ilmu Komputer Universitas
Lebih terperinciCitra Biner. Bab Pendahuluan
Bab 11 Citra Biner C itra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan: hitam dan putih. Meskipun saat ini citra berwarna lebih disukai karena memberi kesan yang lebih
Lebih terperinciPENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION
PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION Sugiarti sugiarti_fikumi@ymail.com Universitas Muslim Indonesia Abstrak Peningkatan kualitas citra merupakan salah satu proses awal
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sistem parkir khususnya untuk parkir mobil di tempat-tempat pusat perbelanjaan di Indonesia pada umumnya sudah menerapkan sistem otomatis. Setiap mobil yang
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis dan perancangan sistem ini ditujukan untuk memberikan gambaran secara umum mengenai aplikasi yang akan dibuat. Hal ini berguna untuk menunjang pembuatan
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. PROGRAM PENGOLAHAN CITRA BIJI KOPI Citra biji kopi direkam dengan menggunakan kamera CCD dengan resolusi 640 x 480 piksel. Citra biji kopi kemudian disimpan dalam file dengan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Web camera atau yang biasa dikenal dengan webcam, adalah kamera yang
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Webcam Web camera atau yang biasa dikenal dengan webcam, adalah kamera yang gambarnya bisa di akses menggunakan world wide web (www), program instant messaging, atau aplikasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengantar Pengolahan Citra Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dalam bentuk gambar, audio (seperti bunyi, suara, musik), dan video. Keempat
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 2 x 3x 50 Menit Pertemuan : 10&11 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciMAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA. Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM
MAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM Semester Genap Tahun Akademik 2014 / 2015 Angkatan XIII Disusun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan sistem pendeteksi orang tergeletak mulai dari : pembentukan citra digital, background subtraction, binerisasi, median filtering,
Lebih terperinciKlasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,
Lebih terperinci7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing)
7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing) Pelembutan citra (image smoothing) bertujuan untuk menekan gangguan (noise) pada citra. Gangguan tersebut biasanya muncul sebagai akibat dari hasil penerokan yang
Lebih terperinciReview Paper. Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis
Review Paper Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis Agus Zainal Arifin a,*, Akira Asano b a Graduate School of Engineering, Hiroshima University, 1-4-1 Kagamiyama,
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 6 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciDETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY DENGAN MATLAB UNTUK MEMBEDAKAN UANG ASLI DAN UANG PALSU ABSTRAKSI
DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY DENGAN MATLAB UNTUK MEMBEDAKAN UANG ASLI DAN UANG PALSU ABSTRAKSI Peredaran uang palsu dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan. Peningkatan ini dikarena mudahnya
Lebih terperinciAPLIKASI PENAJAMAN CITRA (IMAGE SHARPENING) BERDASARKAN PRINSIP KUANTUM
APLIKASI PENAJAMAN CITRA (IMAGE SHARPENING) BERDASARKAN PRINSIP KUANTUM Dini Sundani 1, Seli Widiastuti 2, Dewi Agushinta R. 3 1 Program Doktor Ilmu Komputer dan Teknlogi Informasi, 2,3 Jurusan Sistem
Lebih terperinciSegmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
Lebih terperinciDETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI
DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI Marina Gracecia1, ShintaEstriWahyuningrum2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Katolik Soegijapranata 1 esthergracecia@gmail.com,
Lebih terperinciAPLIKASI 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 terperinciPertemuan 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 terperinciIDENTIFIKASI SEL DARAH BERBENTUK SABIT PADA CITRA SEL DARAH PENDERITA ANEMIA
IDENTIFIKASI SEL DARAH BERBENTUK SABIT PADA CITRA SEL DARAH PENDERITA ANEMIA IMAM SUBEKTI 2209106021 Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Mauridhi Hery Purnomo, M.Eng. Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST, MT. Latar
Lebih terperinciIdentifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra
Identifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra Shofiyyah Zahrah 1, Ristu Saptono 2, Esti Suryani 3 1,2,3 Program Studi Informatik, FMIPA, Universitas Sebelas Maret Email: 1 shofizr@gmail.com,
Lebih terperinciPENGENALAN 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 terperinci1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka
1. Pendahuluan Plat mobil merupakan nomor identitas dari setiap mobil yang ada. Tentunya setiap mobil yang ada mempunyai plat nomor yang berbeda untuk masing-masing menunjukkan identitas kendaraan tersebut.
Lebih terperinciMATHunesa (Volume 3: No 2) 2014
APLIKASI DETEKSI TEPI SOBEL UNTUK IDENTIFIKASI TEPI CITRA MEDIS Mochamad Nor Cholis Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Surabaya, email : cholis029@gmail.com Yusuf Fuad Jurusan Matematika, FMIPA,
Lebih terperinciPENERAPAN 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 terperinciSEGMENTASI 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 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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
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 terperinciPENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING UNTUK MENDETEKSI CACAT PADA PRODUKSI PELURU
PENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING UNTUK MENDETEKSI CACAT PADA PRODUKSI PELURU Oleh: Amilia Khoiro Masruri 1210 100 029 Dosen Pembimbing: Dr. Budi Setiyono, S.Si, MT JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Web camera atau bisa juga disebut webcam Kamera web (singkatan dari web
5 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Webcam Web camera atau bisa juga disebut webcam Kamera web (singkatan dari web atau kamera) adalah sebutan bagi kamera waktu-nyata yang gambarnya bisa dilihat melalui World
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. beberapa orang pada tahun-tahun yang lalu. Contohnya adalah Mengukur luas
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian yang berkaitan Penentuan luas wilayah berbasis citra digital telah beberapa kali diteliti oleh beberapa orang pada tahun-tahun yang lalu. Contohnya adalah Mengukur
Lebih terperinciBAB 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 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 I PENDAHULUAN. semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan mengikuti perkembangan zaman, tentunya teknologi juga semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga pengembangan dari teknologi yang sudah
Lebih terperinci1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
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
Lebih terperinciKonvolusi. 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 terperinciSEGMENTASI 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi tersebut pada setiap titik (x,y) merupakan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBinerisasi Otomatis Pada Citra Bergradasi Dengan Metode Variabel Dan Metode Iterasi
Binerisasi Otomatis Pada Citra Bergradasi Dengan Metode Variabel Dan Metode Iterasi Setia Astuti Abstract : Digital image processing is converting the image into binary image which is part of an image
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Pengolahan citra bertujuan memperbaiki
Lebih terperinciAPLIKASI 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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
48 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Sistem Sistem yang akan dibangun dalam penelitian ini adalah Implementasi Algoritma Template Matching dan Feature Extraction untuk Pengenalan Pola Angka Untuk
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. berupa citra, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau
6 BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 PENGOLAHAN CITRA (IMAGE PROCESSING) Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa citra, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR Gibtha Fitri Laxmi 1, Puspa Eosina 2, Fety Fatimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN
SATUAN ACARA PERKULIAHAN Mata Kuliah : PENGANTAR GRAFIK KOMPUTER & OLAH CITRA Fakultas : Ilmu Komputer Jurusan : S1 Sistem Informasi KODE MATA KULIAH / SKS : AK-011204 / 2 SKS PERTEMUAN POKOK BAHASAN &
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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