Rancang Bangun Sistem Bantu Komunikasi Verbal Pada Pasien Penderita Stroke Berdasarkan Pergerakan Mata
|
|
- Iwan Suhendra Budiono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 1 Rancang Bangun Sistem Bantu Komunikasi Verbal Pada Pasien Penderita Stroke Berdasarkan Pergerakan Mata Aminudin, Ronny Mardiyanto, Djoko Purwanto. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya Abstrak Kematian jaringan otak pada penderita stroke dapat menyebabkan gejala yang berupa kelemahan (impairment), keterbatasan kemampuan (disabilitas), bahkan suatu kecacatan (handycap) dalam aktifitas kesehariannya. Terapi yang intensif adalah cara yang tepat untuk pemulihan kondisi pasien penderita stroke ini. Untuk penderita stroke tertentu, hanya dapat berbaring di atas tempat tidur mereka sehingga cukup sulit dalam melakukan terapi motorik dan kognitif. Pada pasien dengan kondisi seperti ini, membutuhkan perlakuan yang khusus dalam usaha pemulihannya. Sampai saat ini, terus dikembangkan teknologi sebagai penunjang terapi penderita stroke tersebut. Salah satunya adalah teknologi untuk membantu penderita stroke untuk berkomunikasi dan bersosialisasi dengan sekitar. Dalam tugas akhir ini, dirancang sebuah sistem yang dapat membantu penderita stroke untuk melakukan komunikasi verbal. Sistem ini memungkinkan pasien penderita stroke untuk mengetikkan sesuatu dengan menggunakan pandangan mata mereka kemudian diucapkan oleh program pada komputer. Sistem ini dilakukan dengan cara memproses citra mata dan citra monitor untuk melakukan pengontrolan pointer pada layar monitor. Juga menggunakan software eye to speech, pengguna dapat mengetikkan tombol-tombol yang ada pada layar yang kemudian dirubah menjadi suara/bahasa verbal oleh Microsoft Speech SDK. Sistem ini dapat berfungsi dengan optimal dengan penerangan yang sesuai. Dengan menggunakan sistem ini, diharapkan penderita stroke dapat lebih terbantu dan dapat lebih menikmati aktifitas komunikasi dengan orang lain. Kata Kunci Stroke, pandangan mata, pengolahan citra, eye to speech. S I. PENDAHULUAN troke adalah suatu kondisi yang terjadi ketika pasokan darah ke otak tiba-tiba terganggu. Dalam jaringan otak, kurangnya aliran darah menyebabkan serangkaian reaksi biokimia yang dapat merusak atau mematikan sel-sel saraf di otak[8]. Kematian jaringan otak dapat menyebabkan hilangnya fungsi yang dikendalikan oleh jaringan itu. Gejalanya dapat berupa munculnya suatu kelemahan (impairment), keterbatasan kemampuan (disabilitas), bahkan suatu kecacatan (handycap) di dalam menjalankan aktifitas sehari-hari secara pribadi maupun sosial. Pada penderita stroke akut terkadang hanya bisa mendengarkan perkataan orang lain dengan berbaring tak berdaya di tempat tidur. Umumnya para penderita stroke merasa frustasi karena tidak dapat berkomunikasi dua arah dengan para penjenguknya. Dengan kondisi seperti ini, penderita stroke sangat terbatasi untuk bisa berkomunikasi dengan pengunjungnya, padahal hal itu merupakan terapi yang terbaik untuk penderita stroke akut[8]. Pada tugas akhir ini dirancang sebuah sistem yang dapat membantu penderita stroke untuk dapat berkomunikasi dengan pengunjungnya untuk menunjang terapi mereka. Dengan memanfaatkan pergerakan mata dari penderita stroke, dapat dibuat sistem untuk menterjemahkan pergerakan mata tersebut menjadi kata-kata. Lebih lanjut, kata-kata ini akan direalisasikan ke dalam bahasa verbal agar dapat mengurangi keterbatasan tersebut sehingga para penderita stroke dapat menikmati aktifitas komunikasi dengan pengunjungnya. Menggunakan sistem yang dikembangkan dalam tugas akhir ini, seorang objek manusia penggunanya dapat melakukan pengontrolan posisi pointer menggunakan arah pandangan mata. Dengan demikian, seseorang dapat mengoperasikan fitur software eye to speech dengan gerakan matanya. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Pupil Knowledge in The Gaze Estimation Mata harus terdeteksi terlebih dahulu untuk menganalisa pandangan mata. Metode yang umum digunakan deformable template ini mencocokkan bentuk umum pola mata pada citra. Metode ini kurang handal tapi dapat memproses dengan lebih cepat. Digunakan klasifikasi Viola-Jones ketika metode sebelumnya gagal. Hasil training dari banyak sampel citra mata dan wajah dipergunakan dalam Metode Viola- Jones. Dengan OpenCV, dicari lokasi titik tengah wajah dan titik tengah mata pada citra. Untuk mendapatkan lokasi pupil yang akurat pada keadaan yang berbeda-beda digunakan, ditentukan nilai threshold (T) yang didapatkan dari rata-rata nilai pixel (µ) dari citra I. Dan menentukan nilai threshold 27% dibawah rata-rata. (2.1) Gambar 1 Noise dan percampuran yang muncul antara pupil dan kelopak mata[2]. (a) Mata terbuka jelas. (b) Ukuran dan bentuk pupil dan noise hampir sama. (c) Pupil menghilang jadi tidak ada pixel hitam yang terekstrak.
2 2 Hasil dari adaptif threshold dapat mendeteksi lokasi pupil ditandai sebuah lingkaran pada citra yaitu pada pixel hitam pupil seperti pada Gambar 1. Kondisi pengguna melihat ke arah kanan atau kiri membuat bentuk pupil berubah dan deteksi pupil sulit dilakukan. Digunakan lokasi pupil sebelumnya, yaitu dengan persamaan berikut, (2.2) Gambar (b) menampilkan lokasi pupil yang rasional P(t) masih berada di sekitar lokasi sebelumnya P(t-1) dengan area pencarian C. III. PERANCANGAN SISTEM Sistem yang dirancang pada tugas akhir ini dimaksudkan menjadi alat bantu komunikasi verbal bagi penderita stroke yaitu keterbatasan dalam komunikasi verbal dan keterbatasan gerak yang serupa. Untuk merealisasikannya dibutuhkan beberapa tahap. mendapatkan posisi kepala terhadap layar monitor. Dengan demikian, melalui perhitungan posisi mata dan posisi layar monitor, dapat ditentukan daerah arah pandangan mata pada layar monitor. Dalam mendapatkan titik pusat pupil, diperlukan suatu peningkatan kontras citra pupil dengan citra iris yang juga cenderung gelap pada mata penduduk Indonesia. Untuk itu, dilakukan sedikit modifikasi pada sensor kamera. Pada tugas akhir ini sensor kamera diberi tambahan Infra Red LED untuk mendapatkan pencahayaan sinar Infra Red pada objek mata yang diamati. Juga dengan melepas filter cahaya Infra Red pada sensor kamera tersebut, didapatkan peningkatan kontras yang signifikan pada citra yang didapat antara pupil dan iris seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3[10]. Gambar 3 (a) Citra mata pencahayaan normal, (b) Citra mata dengan pencahayaan Infra Red. Dengan modifikasi kedua kamera yang dipasangkan pada sebuah kacamata tanpa lensa, maka eye tracker yang dipergunakan dalam tugas akhir ini dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4 Modifikasi Eye Tracker Gambar 2. Ilustrasi cara kerja sistem. Cara kerja sistem secara keseluruhan antara lain adalah sebagai berikut: Kamera digital sebagai sensor visual menangkap citra mata dan citra layar monitor. Setelah komputer menerima citra, kedua citra tersebut akan diolah dengan pengolahan citra digital oleh CPU. Dalam CPU dibuat suatu program aplikasi Windows sebagai interface dengan objek manusia untuk menggunakan fitur virtual keyboard dan text to speech. Kemudian dari kata-kata yang diinputkan, dirubah dalam bentuk ucapan suara yang dikeluarkan melalui speaker. Program akan melakukan pendeteksian koordinat pupil mata dan keempat sudut layar monitor yang mempunyai pola persegi. Calibrasi camera dilakukan terlebih dahulu sebelum fitur pengetikan pada virtual keyboard dapat dijalankan untuk mengestimasikan arah pandangan mata. Setelah itu, fitur pengetikan menggunakan pandangan mata dapat dijalankan dengan konsep keyboard yang serupa dengan keypad pada handphone Setelah kata diketikkan, kata dapat dieksekusikan menjadi ucapan yang keluar melalui speaker A. Perancangan Hardware Eye Tracker Selain pemasangan sensor kamera untuk image mata, pada tugas akhir ini dipergunakan sebuah kamera lain untuk Untuk menunjang pendeteksian sudut tepian dari layar monitor menggunakan sensor kamera, ditambahkan suatu marker warna pada bingkai monitor dengan warna yang cukup unik, dalam hal ini dipergunakan marker dengan warna ungu. Gambar 5 Capture program eye tracking. B. Perancangan Software Setelah mendapatkan kedua citra yaitu citra mata dan citra layar monitor, selajutnya akan diproses menggunakan software. Dalam perancangan software ini software dibagi dalam tiga bagian yaitu pengenalan pola citra digital, camera calibration, dan software eye to speech. Gambar 5
3 3 menunjukkan hasil capture program eye tracking yang digunakan dalam tugas akhir ini. 1) Pengenalan Pola Citra Layar Monitor Pada tugas akhir ini, didapatkan dua buah citra yaitu citra mata dan citra monitor. Dari kedua citra ini, diterapkan image pre-processing sehingga didapatkan koordinat titik pusat pupil mata dan keempat sudut layar monitor. Citra monitor yang didapatkan dari kamera yang digunakan adalah berukuran 640x480 pixel. Diagram alir dari algoritma prosedur pre-processing dan pengenalan pola citra layar monitor dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 7 Diagram alir pengenalan pola citra mata. Gambar 6 Diagram alir pengenalan pola citra layar monitor. 2) Pengenalan Pola Citra Mata Sedangkan untuk citra mata, tidak perlu dilakukan perubahan skala HSV karena hanya dibutuhkan suatu kontras yang signifikan untuk membedakan area pupil. Citra yang didapatkan dari kamera yang digunakan memiliki ukuran 480x360 pixel. Diagram alir dari algoritma prosedur pre-processing citra mata dapat dilihat pada Gambar 7. C. Camera Calibration Sebelum sistem benar-benar dapat dijalankan, objek pengguna haruslah terlebih dahulu melakukan camera calibration menggunakan eye tracker[13]. Proses ini mengkalibrasi dan kemudian dapat menghubungkan posisi arah pandangan mata dengan posisi kursor pada layar monitor. Pada inisisasi, dibutuhkan sebuah window baru sebesar layar monitor khusus untuk camera calibration. Screen ini terbagi dalam beberapa segmen yang nantinya setiap perpotongan segmen akan dijadikan titik acuan dalam camera calibration. Gambar 8 Diagram alir camera calibration. Diagram alir dari algoritma prosedur kalibrasi dapat dilihat pada Gambar 8. Dan dari proses yang dijelaskan di atas, didapatkan sekumpulan titik koordinat mata saat mengarahkan pandangannya pada beberapa titik kalibrasi pada layar monitor. Sekumpulan titik koordinat mata ini dijadikan referensi untuk mencari nilai rata-rata sumbu x kolom dan nilai rata-rata sumbu y baris pada setiap kolom dan baris titik-titik kalibrasi. Dengan informasi tersebut, kita berusaha untuk mengasosiasikan koordinat posisi pusat pupil mata dengan koordinat suatu posisi pada monitor. Posisi ini nantinya digunakan untuk menggerakkan pointer berdasarkan koordinat pupil. Dapat dinyatatakan koordinat pada mata ( merupakan fungsi dari koordinat titik koordinat pada layar ( (masih dengan asumsi kedudukan kepala tidak berubah). Maka dinotasikan sebagai berikut: (3.1) (3.2)
4 4 dengan asumsi fungsi tersebut adalah fungsi linier, maka untuk mendapatkan persamaan dari fungsi tersebut, perlu dicari nilai konstanta pengali weight dan dan konstanta awal koordinat mata dan dari masing-masing axis. Dengan persamaan linier umum yang dinotasikan sebagai berikut: (3.3) (3.4) Diambil dua sample dari hasil kalibrasi, yaitu 2 titik pojok kiri atas dan kanan bawah hasil dari rata-rata baris dan kolom seperti yang telah dijelaskan sebelumnya untuk dimasukkan dalam persamaan (3.3) di atas, pertama-tama untuk mencari parameter sumbu x. (3.5) (3.6) Maka dengan metode eliminasi, Dan substitusi, (3.7) Begitu pula dengan sumbu y: Maka dengan metode eliminasi, Dan substitusi, (3.8) (3.9) (3.10) (3.11) Gambar 9 Diagram alir software eye to speech. Diagram alir dari algoritma prosedur pre-processing dan pengenalan pola citra mata dapat dilihat pada Gambar 9 Pada tampilan Gambar 10 ini proses utama eye to speech dilakukan. (3.12) Setelah didapatkan nilai keempat parameter tersebut dari program, proses pengontrolan posisi pointer dapat dilakukan dengan memasukkan dalam rumus (3.3) dan (3.4): Maka dapat didapatkan koordinat posisi pointer : (3.13) (3.14) D. Software Eye to Speech Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai program utama dari sistem ini yaitu program eye to speech. Dalam program eye to speech ini, dipergunakan fitur yang menyerupai keyboard virtual. Dalam tugas akhir ini, dipergunakan konsep keyboard virtual yang menyerupai keypad pada handphone disertai tombol speak untuk mengeksekusi kata-kata yang telah diketikkan ke dalam ucapan/ bahasa verbal. Gambar 10 Capture keyboard virtual pada eye to speech. Window pada Gambar 10 ini memuat sebuah keyboard virtual dan sebuah tampilan untuk menampilkan tulisan yang sedang diketikkan. Window ini memiliki 12 tombol yaitu 10 tombol untuk mengetikkan karakter, 1 tombol untuk menghapus satu karakter sebelumnya, dan 1 tombol untuk mengucapkan kata-kata yang telah dituliskan. Untuk menekan tombol ini, berdasarkan pandangan mata, pointer diarahkan pada salah satu tombol karakter dan mendiamkan pointer tersebut selama 10 sequence iterasi program. Jadi, untuk mengetikkan sebuah karakter pada
5 5 keyboard virtual ini, pengguna diharuskan untuk hanya sekedar memandang salah satu tombol karakter selama beberapa saat dan kemudian muncul pilihan tombol lain pada layar untuk pemilihan tombolnya. IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS Pengujian yang dilakukan pada tugas akhir bertujuan untuk melihat respon dari metode yang digunakan pada sistem, beserta analisanya. Pengujian pada bab ini meliputi proses pengambilan data dari eye tracker yaitu koordinat titik pusat pupil dan koordinat posisi titik-titik sudut layar monitor, pengambilan data camera calibration, pengujian mouse pointer yang dikontrol pandangan mata, serta software eye to speech. A. Pengujian Software tahap Pengenalan Pola Citra Digital Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah setelah output dari tahap pengenalan pola citra digital yang memproses citra mata dan citra layar monitor dapat berhasil mengekstrak data koordinat posisi titik pusat mata dan koordinat titik-titik sudut layar monitor. Gambar 11 menunjukkan capture salah satu hasil pengujian tahap pengenalan pola citra digital. Dari hasil pengujian yang ditunjukkan pada Gambar 13, didapatkan koordinat titik pusat pupil mata dan koordinat keempat titik sudut layar monitor dari deteksi segi empat pada citra layar monitor (ditandai dengan bingkai warna hijau) yaitu: - Titik pusat pupil : 322,279 - Sudut kiri atas : 37,90 - Sudut kiri bawah : 47,408 - Sudut kanan atas : 535,80 - Sudut Kanan bawah : 527,405 Gambar 11 tidak dipublikasikan Gambar 11 Pengujian Software tahap Pengenalan Pola. B. Camera calibration dengan 2x2 Titik Kalibrasi Dipergunakan proses kalibrasi dengan hanya 4 (2x2) titik. Dengan begitu, proses kalibrasi dapat berlangsung lebih cepat agar posisi kepala pada saat kalibrasi tidak banyak berubah. Dengan 4 titik saja juga masih dapat mendapatkan parameter-parameter yang dibutuhkan dalam proses normalisasi posisi mata dengan posisi pointer pada monitor. Parameter-parameter ini antara lain,,, dan. Dari pengujian tahap kalibrasi kali ini yang dapat dilihat dari Gambar 12, didapatkan hasil sebagai berikut: - Didapatkan 4 koordinat titik hasil kalibrasi - Didapatkan nilai rata-rata koordinat x dan rata-rata koordinat y dari titik-titik tersebut pada setiap baris dan kolom - Didapatkan nilai konstanta awal dan weight elemen x dan elemen y yang akan dipergunakan untuk pengontrolan posisi pointer menggunakan arah pandangan mata. - Gambar 12 Hasil pengujian camera calibration dengan 4 (2x2) titik. Dengan keempat parameter ini, dapat dilakukan proses pengontrolan koordinat posisi pointer pada layar monitor berdasarkan koordinat posisi pusat pupil mata. C. Pengujian Mouse Pointer yang Dikontrol Pandangan Mata Pengujian dengan 4 titik kalibrasi ini merupakan pengembangan dari pengujian sebelumnya yang masih mempergunakan 12 titik kalibrasi. Dengan 4 titik kalibrasi, proses kalibrasi dapat berlangsung lebih cepat dan bisa mendapatkan nilai-nilai parameter kalibrasi dengan lebih presisi karena dapat menghindari pergerakan kedudukan kepala pada saat proses kalibrasi berlangsung. Hasil yang didapatkan sebagai berikut: Tabel 1 Pengujian pengontrolan posisi pointer x_screen Gambar 12 tidak dipublikasikan y_screen x_eye y_eye x_pointer x_error y_pointer y_error Tabel 3001 tidak 149 dipublikasikan ,21 18, Dari tabel 1 tersebut didapatkan nilai absolut error posisi hasil pengontrolan 19,35 pixel untuk sumbu x dan 22,59 pixel untuk sumbu y. Hal ini menunjukkan bahwa posisi pointer pada layar monitor cukup representatif pada arah pandangan mata. D. Pengujian Fitur Software Eye to Speech Ketika telah selesai melakukan pengetikan, tentunya yang dilakukan selanjutnya adalah mengeksekusi kata-kata tersebut ke dalam ucapan/ bahasa verbal. Dengan fitur inilah yang diharapkan dapat menjadikan alat ini agar dapat menjadi alat bantu untuk komunikasi bagi para penderita keterbatasan seperti penderita penyakit stroke, dan penyakit yang serupa. Untuk mengeksekusi kata-kata tersebut ke dalam ucapan/bahasa verbal dan mengaktifkan fitur text to speech yang disediakan oleh Microsoft Speech SDK, cukup dengan penekanan tombol speak pada keyboard virtual. Ucapan kata-kata akan keluar dengan segera melalui speaker PC seketika tombol SPEAK ditekan. Untuk saat ini, fitur text to speech ini masing menggunakan speech SDK dar
6 6 Microsoft yang masih hanya menyediakan suara dengan logat bahasa inggris. Tabel 2 Hasil pengujian software eye to speech. Yang diketikkan Jumlah karakter Waktu pengetikkan dalam detik waktu/jumla h karakter communication tool aids ,08 Tabel 2 tidak dipublikasikan based on eye gaze ,94 for disabled person ,45 by electronics laboratory ,30 Dari tabel 2 hasil percobaan di atas dari beberapa kali pengetikkan kata-kata, didapatkan rata-rata kecepatan pengetikkan karakter dalam software eye to speech adalah kisaran 4-6,5 detik. Dan dari 4 kali percobaan tersebut didapatkan rata-rata kecepatan pengetikan karakter adalah 5,44 detik per-karakter. V. KESIMPULAN Setelah dilakukan rangkaian kegiatan perancangan sistem dan pengujian alat penulis memperoleh kesimpulan sebagai berikut: a. Dengan pengolahan citra yang diterapkan dan jarak ±55 cm pada layar monitor, 99% eye tracker dapat mendeteksi posisi layar monitor dan koordinat titik pusat pupil.. b. Metode dengan 4 (2x2) titik kalibrasi dapat menurunkan 20% hasil percobaan dengan error lebih dari 53% dari koordinat mata daripada metode kalibrasi dengan 12 (4x3) titik. c. Sistem yang dirancang mampu melakukan pengontrolan posisi pointer untuk menjalankan fitur text to speech dengan error 7% sampai 10,3% dari ukuran tombol dengan tingkat kegagalan 20% akibat kesalahan kalibrasi yang menyebabkan didapatnya parameter perhitungan yang tidak valid atau perubahan posisi kepala yang menyebabkan pergeseran posisi pointer. d. Pergeseran 2 cm posisi kepala dan perubahan 2 derajat arah pandangan kepala dapat menyebabkan rata-rata error pengontrolan pointer sebesar 78,16% dan 229,67 % dari posisi pointer. e. Kecepatan rata-rata pengetikan pada text to speech sekitar 4-6,5 detik per karakter, dengan tingkat error pengetikan 8,04 %. f. Percobaan dengan beberapa pengguna yang berbeda untuk mengetikkan kata hello menggunakan software tersebut. Rata-rata kecepatan pengetikan karakter adalah 7,35 detik per karakter. <URL: [8] [12]Obat Stroke, "Penyebab Stroke" <URL: [9] [13]OpenCV Dev Team, "Camera Calibration With OpenCV", <URL: amera_calibration.html>, June [10] [15]Q-Branch, "The Eyewriter" <URL: [11] [16]Rahman, Abid, "Contours", <URL: June [12] [17]Rouse, Margaret, "Virtual Keyboard" <URL: December [13] [18]Szeliski, Richard, "Brightness and contrast adjustments" <Computer Vision Algorithms and Applications>, Springer, September [14] [19]Tejada, Pedro J., A Computer Geometry Approach to Digital Image Contour Extraction, Utah State University, [15] [21]Universitas Sumatra Utara, "Teori Dasar Citra Digital", Medan, [16] [22]Ahmad, U. (2005). Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya. Yogyakarta: Graha Ilmu. [17] [23] Vilis, Tutis, "Eye movement Tutorial" <URL: BIODATA PENULIS Aminudin dilahirkan di Surabaya 26 Juli Anak ketiga dari tiga bersaudara dari pasangan Nusri Faroch dan Mimik Alisah. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SDN Medokan Ayu II Surabaya kemudian penulis menyelesaikan pendidikan menengah di SMP Negeri 35 Surabaya dan SMA Negeri 16 Surabaya. Pada tahun 2009, penulis memulai pendidikan di jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya. Selama kuliah penulis aktif membantu penyelenggaran kegiatan dan aktif sebagai asisten laboratorium Elektronika Dasar pada semester DAFTAR PUSTAKA [1] Arman, Arry Akhmad, Indonesian Text to Speech" <URL: May [2] [2]Arai, Kohei and Mardiyanto, Ronny, "Eye-based HCI with full specification of mouse and keyboard using pupil knowledge in the gaze estimation. Saga University, [3] [3]Bradski,G and Kaehler, A, "Learning OpenCV", O'Reilly Media Amerika Serikat, September [4] [5]Efford, Nick. Digital Image Processing: A Practical Introduction Using JavaTM. Pearson Education, [5] [9]Kuntz, Noah, "Affine Transform", <URL: [6] [10]Maragos, Petros, "Morphological Filtering For Image Enhancement and Feature Detection" The Image and Video Processing Handbook, 2nd edition, edited by A.C. Bovik, Elsevier Academic Press, 2005, pp , November [7] [11]LC Technologies, Inc, "Eye Trackers"
Aminudin NRP Dosen Pembimbing Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT. Dr.Ir. Djoko Purwanto, M. Eng.
Aminudin NRP 2209100050 Dosen Pembimbing Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT. Dr.Ir. Djoko Purwanto, M. Eng. Bidang Studi Elektronika JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPerbaikan Estimasi Arah Pandang Mata Terhadap Layar Monitor Dengan Menggunakan Posisi Wajah
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) 1-7 1 Perbaikan Estimasi Arah Pandang Mata Terhadap Layar Monitor Dengan Menggunakan Posisi Wajah Titis Widyanto, Ronny Mardianto, Pujiono, Rudy Dikairono Jurusan
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra
Rancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra M Agus Taksiono, Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT.dan Ir. Joko Purwanto M.Eng, Ph.d Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat. Graphic Card dengan memory minimum 64 mb
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Driver 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat menjalankan driver ini adalah: Prosesor Pentium
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem pengenalan wajah adalah aplikasi dari pengolahan citra yang dapat mengidentifikasi seseorang melalui citra digital atau frame video. Sistem pengenalan wajah
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis
A216 Rancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis Anas Maulidi Utama, Djoko Purwanto, dan Ronny Mardiyanto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
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 terperinciRancang Bangun Sistem Pelacakan Obyek Menggunakan CCTV dan Webcam. Kampus ITS, Surabaya
Rancang Bangun Sistem Pelacakan Obyek Menggunakan CCTV dan Webcam Choirul Umul Islami 1, Mike Yuliana 2, Akuwan Shaleh 2 1 Mahasiswa Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jurusan Teknik Telekomunikasi
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 3 METODE PENELITIAN. pendapat para responden mengenai Augmented Reality, aplikasi Virtual dressing
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Hasil Uji Kuesioner Kuisioner terdiri dari 12 pertanyaan dan terdapat 56 responden yang menjawab kuesioner secara online. Kuisioner ini dimaksudkan untuk mengetahui pendapat
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING
PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING 1 Rucitra Danny Anindita dan Arief Rahman Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciSISTEM KAMERA DENGAN PAN-TILT TRIPOD OTOMATIS UNTUK APLIKASI FOTOGRAFI
SISTEM KAMERA DENGAN PAN-TILT TRIPOD OTOMATIS UNTUK APLIKASI FOTOGRAFI Jourdan Septiansyah Efflan NRP. 2209100084 Dosen Pembimbing Ronny Mardiyanto, ST.,MT.,Ph.D. Ir. Djoko Purwanto,M.Eng.,Ph.D. JURUSAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Deteksi pandangan pada ruang nyata merupakan proses untuk mengestimasi koordinat 3D (x, y, z) titik pandang terhadap objek yang dilihat dalam satuan fisik. Ketika suatu
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisa Program Aplikasi Dalam proses identifikasi karakter pada plat nomor dan tipe kendaraan banyak menemui kendala. Masalah-masalah yang ditemui adalah proses
Lebih terperinciTRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW
TRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW Ubaidillah Umar, Reni Soelistijorini, B. Eng, MT, Haryadi Amran Darwito, S.ST Jurusan Teknik Telekomunkasi - Politeknik
Lebih terperincipbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI uji coba terhadap program aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan roda empat ini,
pbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi penjelasan tentang implementasi sistem meliputi kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan untuk melakukan perancangan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Dalam tugas akhir ini penguji melakukan pengujian dari judul tugas akhir sebelumnya, yang dilakukan oleh Isana Mahardika. dalam tugas akhir tersebut membahas pendeteksian tempat
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menjalankan aplikasi ini adalah : Prosesor Pentium IV 2.6 Ghz. Graphic Card dengan memori minimum 64 MB
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Perangkat Lunak Aplikasi 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang dibutuhkan agar dapat menjalankan aplikasi ini adalah
Lebih terperinciOPTIMASI ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS
OPTIMASI ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS PADA MATA MANUSIA BERBASIS IMAGE PROCESSING DENGAN EUCLIDEAN DISTANCE PADA SISTEM MEKANIKAL AUTOMATED OPTICAL INSPECTION (AOI) AHMAD RIFA I RIF AN NRP. 2106 100
Lebih terperinciPengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007
Pengantar PENGOLAHAN CITRA Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007 TUJUAN Mahasiswa dapat membuat aplikasi pengolahan citra Mahasiswa dapat menerapkan konsep-konsep pengolahan citra untuk menghasilkan suatu
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini, akan membahas implementasi dan hasil pengujian dari program aplikasi yang telah dibuat. Pada perancangan aplikasi ini meliputi perbedaan citra hasil foto
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Zaman semakin berkembang pesat, begitu pula dengan teknologi dan ilmu pengetahuan yang juga turut berkembang dengan pesatnya. Hal ini, membuat manusia berpikir dan
Lebih terperinciTracking Mata secara real-time Berbasis ROI dari hasil deteksi pusat iris menggunakan Template Matching
Hal B36-B40 Industrial Electronicss Seminar 008 EEPIS-ITS Tracking secara real-time Berbasis ROI dari hasil deteksi pusat iris menggunakan Template Matching Akhmad Hendriawan 1, Djoko Purwanto hendri@eepis-its.edu
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 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penggunaan kamera digital sebagai alat untuk mengambil citra saat ini sudah banyak digunakan karena kepraktisannya, terkadang hasil citra memiliki tampilan
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 terperinciPendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) F 201 Pendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi Hendijanto Dian Pradikta dan Arif Wahyudi
Lebih terperinciMendeteksi Blob dengan Menggunakan Algoritma BFS
Mendeteksi Blob dengan Menggunakan Algoritma BFS Ahmad Fajar Prasetiyo (13514053) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinciSISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA
SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA Syahrul 1, Andi Kurniawan 2 1,2 Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur No.116,
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Perancangan Perancangan sistem didasarkan pada teknologi computer vision yang menjadi salah satu faktor penunjang dalam perkembangan dunia pengetahuan dan teknologi,
Lebih terperinciCOMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA
Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah
Lebih terperinciTRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION
TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION Indra Pramana, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah studi literatur, pembuatan program serta melakukan deteksi dan tracking obyek. Pada
Lebih terperinciSISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA
SISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA Dirvi Eko Juliando Sudirman 1) 1) Teknik Komputer Kontrol Politeknik Negeri Madiun Jl Serayu No. 84, Madiun,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
68 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji Algoritma Pengujian dilakukan untuk mendapatkan algoritma yang paling optimal dari segi kecepatan dan tingkat akurasi yang dapat berjalan secara real time pada smartphone
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1 Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Kontrol Objek 3D Interaktif Melalui Sentuhan Tangan Berbasis Augmented Reality Dengan Library FLAR dan MotionTracker
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi 4.1.1 Spesifikasi Sistem Spesifikasi komputer yang digunakan dalam melakukan simulasi pada aplikasi perancangan pencarian daftar hitam dengan deteksi wajah berdasarkan
Lebih terperinciDETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID
DETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID Afdhol Dzikri 1, Dwi Ely Kurniawan 2, Handry Elsharry Adriyanto 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Prodi Teknik Multimedia dan Jaringan, Politeknik Negeri
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini akan membahas mengenai analisis dan perancangan sistem. Pada prinsipnya perancangan dengan sistematika yang baik akan memberikan kemudahan-kemudahan dalam
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. CV Dokumentasi CV berisi pengolahan citra, analisis struktur citra, motion dan tracking, pengenalan pola, dan kalibrasi kamera.
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan skripsi ini, meliputi pustaka OpenCV, citra, yaitu citra grayscale dan citra berwarna, pengolahan citra meliputi image enhancement
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
21 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Arsitektur Sistem Template Formulir Sample Karakter Pengenalan Template Formulir Pendefinisian Database Karakter Formulir yang telah diisi Pengenalan Isi Formulir Hasil
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 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 terperinciBelajar Komputer dari Nol
Belajar Komputer dari Nol Bagian 1. BAGIAN-BAGIAN KOMPUTER DAN PENGOPERASIAN DASAR KOMPUTER Pada bagian ini akan dibahas tentang bagian-bagian komputer yang perlu diketahui oleh pengguna computer. Juga
Lebih terperinciProgram Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciANALISA PERANCANGAN SISTEM
Gambar 2.16. Black Bo Pengujian black bo adalah pengujian aspek fundamental sistem tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat lunak. Metode ini digunakan untuk mengetahui apakah perangkat lunak
Lebih terperinciBab 3. Perancangan Sistem
Bab 3 Perancangan Sistem 3.1 Aplikasi Serupa 3.1.1 SODIC (Sound and Digital Classroom) SODIC adalah sebuah software tool yang membantu dosen/guru dalam proses mengajar di laboratorium bahasa dan hanya
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari
48 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari 2012. Pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME
IDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME Hendy Mulyawan, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (22) -6 Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection Muji Tri Nurismu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Desain penelitian ini mengacu pada tahapan proses yang ada pada sistem
21 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian ini mengacu pada tahapan proses yang ada pada sistem pengenalan wajah ini yaitu input, proses dan output. Dengan input bahan penelitian
Lebih terperinciPERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI
PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI Nadia R.W (0822084) Email: neko882neko@yahoo.co.id Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof. Drg.
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 terperinciREALISASI SISTEM DETEKSI RASA KANTUK BERDASARKAN DURASI KEDIPAN MATA SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES
REALISASI SISTEM DETEKSI RASA KANTUK BERDASARKAN DURASI KEDIPAN MATA SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES Avrian Andreas Marjono NRP : 1222006 e-mail : avrianandreas@yahoo.co.id ABSTRAK Rasa
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 terperinciPENGENDALI POINTER DENGAN GAZE TRACKING MENGGUNAKAN METODE HAAR CLASSIFIER SEBAGAI ALAT BANTU PRESENTASI (EYE POINTER)
PENGENDALI POINTER DENGAN GAZE TRACKING MENGGUNAKAN METODE HAAR CLASSIFIER SEBAGAI ALAT BANTU PRESENTASI (EYE POINTER) Edi Satriyanto (edi@eepis-its.edu) Fernando Ardilla Risa Indah Agustriany Lubis Politeknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan terus meningkatnya kemajuan teknologi komputer, peranan teknologi komputer dalam mendukung kepentingan manusia juga semakin meningkat. Termasuk salah
Lebih terperinciBab III. Analisa dan Perancangan Sistem
Bab III Analisa dan Perancangan Sistem Pada bab ini membahas tentang analisa dan perancangan sistem. Analisa sistem meliputi kebutuhan fungsional, kebutuhan non fungsional, use case diagram, dan deskripsi
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI & EVALUASI
BAB IV IMPLEMENTASI & EVALUASI Pada bab ini membahas tentang bagaimana cara mengimplementasikan dan pengambilan data serta melakukan evaluasi terhadap data-data yang sudah didapatkan. Pertama disini digunakan
Lebih terperinciPERTEMUAN KE 3 PERANGKAT KERAS KOMPUTER
PERTEMUAN KE 3 PERANGKAT KERAS KOMPUTER A. PENGANTAR Perangkat keras komputer atau lebih dikenal dengan Hardware merupakan perangkat komputer yang dapat bekerja berdasarkan perintah yang telah ditentukan
Lebih terperinciBab III Perangkat Pengujian
Bab III Perangkat Pengujian Persoalan utama dalam tugas akhir ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode pengukuran jarak menggunakan pengolahan citra tunggal dengan bantuan laser pointer dalam suatu
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 terperinciPENGEMBANGAN ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS PADA MATA MANUSIA BERBASIS IMAGE PROCESSING DENGAN EUCLIDEAN DISTANCE
PENGEMBANGAN ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS PADA MATA MANUSIA BERBASIS IMAGE PROCESSING DENGAN EUCLIDEAN DISTANCE PADA SISTEM MEKANIKAL AUTOMATED OPTICAL INSPECTION (AOI) Ahmad Rifa i Rif an., Hendro
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN Rudy Adipranata 1, Liliana 2, Gunawan Iteh Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciTraffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel
1 Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel Andi Muhammad Ali Mahdi Akbar, Arief Kurniawan, Ahmad Zaini Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri Institut
Lebih terperinciPenjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt
Penjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt Sulfan Bagus Setyawan 1, Djoko Purwanto 2 Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 1 sulfan13@mhs.ee.its.ac.id
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 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra
Lebih terperinciPERANGKAT LUNAK PENGENDALI POINTER MENGGUNAKAN PELACAKAN MATA (EYE TRACKING) DENGAN ALGORITMA LUCAS KANADE
PERANGKAT LUNAK PENGENDALI POINTER MENGGUNAKAN PELACAKAN MATA (EYE TRACKING) DENGAN ALGORITMA LUCAS KANADE Yuli Syarif *), R. Rizal Isnanto, and Kodrat Iman Satoto Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA
ISSN : 2442-5826 e-proceeding of Applied Science : Vol.2, No.1 April 2016 Page 383 RANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA Luki Wahyu Hendrawan 1 Mohammad Ramdhani, S.T.,M.T
Lebih terperinciDETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung
Lebih terperinciInteraksi Manusia dan Komputer (Pengantar User Interface) Dosen : Agus Aan Jiwa Permana, S.Kom, M.Cs
Interaksi Manusia dan Komputer (Pengantar User Interface) Dosen : Agus Aan Jiwa Permana, S.Kom, M.Cs Gambar Ilustrasi CONTENTS: 1 2 3 PENGANTAR ANTARMUKA INPUT-OUTPUT PC JENIS PERANGKAT INPUT-OUTPUT PC
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN ANALISA
BAB 4 HASIL DAN ANALISA 4. Analisa Hasil Pengukuran Profil Permukaan Penelitian dilakukan terhadap (sepuluh) sampel uji berdiameter mm, panjang mm dan daerah yang dibubut sepanjang 5 mm. Parameter pemesinan
Lebih terperinciPengembangan Sistem Konversi Citra ke G-Code untuk Aplikasi Manufaktur
Pengembangan Sistem Konversi Citra ke G-Code untuk Aplikasi Manufaktur Retno Tri Wahyuni, Djoko Purwanto, Tri Arief Sardjono Program Studi Teknik Elektro, Program Pascasarjana ITS Kampus ITS, Sukolilo,
Lebih terperinciPertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc
Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1), S.Kom, M.Comp.Sc Tujuan Memberikan pemahaman kepada mahasiswa mengenai berbagai teknik perbaikan citra pada domain spasial, antara lain : Transformasi
Lebih terperinciBAB 3 PERUMUSAN OBJEK RANCANGAN. Berikut adalah analisis masalah dan kebutuhan dalam perancangan aplikasi
BAB 3 PERUMUSAN OBJEK RANCANGAN 3.1 Analisis Masalah dan Kebutuhan Berikut adalah analisis masalah dan kebutuhan dalam perancangan aplikasi yang akan kami buat. 3.1.1 Analisis Masalah Untuk mengetahui
Lebih terperinciTracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan Metode Optical Flow
The 3 th Industrial Electronics Seminar 2 (IES 2) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2 Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. teknologi yang sangat penting adalah TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi).
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era informasi memerlukan dukungan teknologi diberbagai bidang. Salah satu teknologi yang sangat penting adalah TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi). Telah banyak
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Masalah Tahapan analisis permasalahan terhadap suatu sistem dilakukan sebelum tahapan permasalahan dilakukan. Tujuan diterapkannya analisis terhadap
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. koordinat pada tiap-tiap area, akses pixel, contrast streching, histogram. yang
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Sistem yang di ujicoba merupakan dari hasil program yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan citra dari WebCam, pengolahan citra yang dimulai dengan update citra kondisi
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Penyandang cacat atau disabilitas adalah kemampuan dari tubuh yang tidak mampu melakukan suatu kegiatan ataupun aktivitas tertentu seperti orang normal biasanya. Hal
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSIAN OBJEK MENGGUNAKAN METODE YCBCR PADA ROBOWAITER DRU99RWE4-V13
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSIAN OBJEK MENGGUNAKAN METODE YCBCR PADA ROBOWAITER DRU99RWE4-V13 Ferry Ebitnaser 1, Taufiq Nuzwir Nizar 2, John Adler 3 1,2,3 Jurusan Teknik Komputer Unikom,
Lebih terperinciBAB 4. Sistem Yang Diusulkan
61 BAB 4 Sistem Yang Diusulkan 4.1 Kerangka Sistem Pada bagian ini dijelaskan lebih lanjut mengenai kerangka sistem yang diusulkan serta urut-urutan sistem berjalan. 4.1.1 Pengambilan Data Pada proses
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR Zulkifli Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Email : Zulladasicupak@gmail.com
Lebih terperinciPENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW
PENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW Reza Umami 1*, Irawan Hadi 1, Irma Salamah 1 1 Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Telekomunikasi
Lebih terperinciPengenalan Perangkat Keras
PTI Pertemuan 3 Pengenalan Perangkat Keras P r a j a n t o W a h y u A d i prajanto@dsn.dinus.ac.id +6285 641 73 00 22 Rencana Kegiatan Perkuliahan Semester # Pokok Bahasan 1 Pengenalan TI 2 Konsep Sistem
Lebih terperinciAPLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS
APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS Apri 1, Herlina 2, Ade 3 1,2 Jurusan Teknik Informatika Sekolah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kesehatan merupakan hal yang sangat penting bagi makhluk hidup, khususnya manusia. Dengan kondisi tubuh yang sehat, maka kita dapat melakukan aktifitas kita dengan
Lebih terperinciPEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR Rudy Adipranata 1, Cherry Galatia Ballangan 2, Danny Raharja Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
68 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini membahas tentang program yang telah dianalisis dan dirancang atau realisasi program yang telah dibuat. Pada bab ini juga akan dilakukan pengujian program. 4.1
Lebih terperinciJURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 3 NO. 1 MARET 2011
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENGENALAN GAMBAR KATA DAN BILANGAN DENGAN KELUARAN SUARA Muhammad Ilhamdi Rusydi 1 Hendra Syahputra 2 ABSTRACT The development of computer technology has triggered
Lebih terperinciANALISIS DAN DESAIN SISTEM
ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Perancangan aplikasi terjemahan melalui perangkat mobile phone Android dibuat agar dapat dengan mudah digunakan oleh siapa saja. Aplikasi yang dikembangkan
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 terperinciFACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA
FACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA Edy Winarno¹, Agus Harjoko² ¹ Program Studi Teknik Informatika FTI Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN II.1 Analisis Sistem Algoritma canny adalah salah satu operator yang digunakan untuk deteksi tepi pada citra, Operator ini mirip seperti operator sobel. Aloritma canny
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING Mohamad Aditya Rahman, Ir. Sigit Wasista, M.Kom Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Lebih terperinci