APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA"

Transkripsi

1 Seminar Nasional Teknologi Informasi APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA Murinto 1) Rusydi Umar 2) Burhanuddin 3) 1,2,3) Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Kampus III UAD Jl.Prof.Soepomo Janturan Jogjakarta ABSTRACT Teknologi biometrik adalah sistem yang menggunakan bagian tubuh manusia untuk identitas pribadi seseorang. Teknologi ini menggunakan bagian tubuh manusia yang unik dan tetap. Pada saat tahap pengoperasian, pemindai biometrik menangkap karakteristik yang akan diidentifikasi dan diubah menjadi format digital..iris mata memiliki kekonsistenan dan kestabilan yang tinggi bertahun-tahun tanpa mengalami perubahan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur iris mata adalah dengan metode transformasi Hough. Penelitian ini hanya membahas bagaimana mengekstraksi fitur iris mata menggunakan transformasi hough, tidak sampai deteksi atau pengenalan pola iris mata manusia. Langkah awal untuk mengimplementsaikan metode transformasi Hough adalah dengan proses deteksi tepi menggunakan operator canny, dilanjutkan dengan proses transformasi Hough untuk mencari bagian iris dari citra mata tersebut dan ditampilkan histogramnya serta running Time proses secara keseluruhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pendeteksian tepi menggunakan operator canny menghasilkan citra hasil deteksi tepi yang sangat optimal. Key words Ekstraksi Fitur, Iris Mata, Transformasi Hough. 1. Pendahuluan Pesatnya kemajuan teknologi sekarang, ditandai dengan penggunaan komputer sebagai sarana untuk membantu manusia dalam mengerjakan tugastugasnya agar lebih efisien baik waktu, biaya, ataupun tenaga. Salah satunya yaitu perkembangan dibidang teknologi biometrik. Teknologi biometrik adalah sistem yang menggunakan bagian tubuh manusia untuk identitas pribadi seseorang. Teknologi ini menggunakan bagian tubuh manusia yang unik dan tetap. Secara logika sistem sistem biometrik dibagi menjadi dua modul yaitu modul pendaftaran dan modul identifikasi. Modul pendaftaran berfungsi untuk mengambil data dari individu dan menyimpannya ke dalam sistem. Pada saat pendaftaran, karakteristik biometrik dipindai terlebih dahulu oleh sebuah pemindai biometrik untuk menghasilkan sebuah representasi digital yang belum diolah. Untuk dapat digunakan dalam proses pencocokan, representasi digital tersebut diproses lebih lanjut dengan mengekstraksi fitur tertentu untuk mendapatkan representasi yang cukup untuk mewakilinya yang disebut sebagai template. Berbeda dengan sistem biometrik sidik jari yang rentan terhadap perubahan, penggunaan sistem biometrik iris mata manusia lebih baik karena bentuk dari iris mata manusia dapat bertahan dalam waktu yang sangat lama. Iris mata memiliki kekonsistenan dan kestabilan yang tinggi bertahuntahun tanpa mengalami perubahan. Dari kondisi ini, maka para ahli mata mengusulkan bahwa selaput iris ini dapat dijadikan identitas pribadi seseorang.

2 Sistem yang didasarkan pada bagian iris mata, sangat dipertimbangkan untuk menawarkan tingkat keamanan terbaik. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur iris mata adalah dengan metode transformasi Hough. Transformasi Hough adalah teknik yang dapat digunakan untuk memisahkan suatu bagian dari bentuk geometris tertentu di dalam citra seperti bentuk garis atau lingkaran. Metode ini digunakan karena bagian dalam dan luar iris mata berbentuk lingkaran. 2. EKSTRASI FITUR MATA 2.1. DETEKSI TEPI (Edge Detection) Penentuan tepian suatu objek dalam citra merupakan salah satu wilayah pengolahan citra digital yang paling awal dan paling banyak diteliti. Proses ini seringkali ditempatkan sebagai langkah pertama dalam aplikasi segmentasi citra, yang bertujuan untuk mengenali objek-objek yang terdapat dalam citra ataupun konteks citra secara keseluruhan. Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi garis batas (boundary) dari suatu objek yang terdapat pada citra. Tepian dapat dipandang sebagai lokasi piksel dimana terdapat nilai perbedaan intensitas citra secara ekstrem. Sebuah edge detector bekerja dengan cara mengidentifikasi dan menonjolkan lokasi-lokasi piksel yang memiliki karakteristik tersebut. Berbeda dengan operator gradient dan operator laplacian, operator Canny tidak menggunakan kernel dan deteksi citra yang dihasilkanpun relatif tanpa derau. Proses deteksi tepi dengan operator Canny yaitu citra asal dihaluskan menggunakan filter Gaussian, kemudian dilanjutkan dengan menghitung gradien yang paling besar untuk mendapatkan nilai derivative parsial (tingkat perubahan dari beberapa kuwantitas nilai). Pada pendekatan ini suatu titik tepi dikenalkan dan dilakukan pemilihan untuk titik dengan intensitas yang tingg yang disebut dengan proses Non maxima suppression. Untuk menghasilkan citra hasil deteksi tepi dengan sedikit derau maka digunakan pengambangan ganda untuk menghubungkan tepinya Transformasi Hough Pada transformasi Hough standar, bentuk yang diinginkan harus dinyatakan dalam sejumlah parameter tertentu. Karena itu transformasi Hough standar umumnya digunakan untuk mendeteksi kurva yang berbentuk teratur seperti garis, lingkaran, ellips, dan sebagainya. Transformasi Hough yang (GHT) dapat digunakan untuk mendeteksi bentuk yang sulit dideskripsikan secara sederhana, namun memerlukan kompleksitas komputasional yang tinggi. Meskipun domainnya lebih terbatas, namun transformasi Hough standar masih tetap banyak digunakan,karena kebanyakan komponen-komponen manufaktur maupun anatomi yang diteliti di dunia medis mengandung bentuk-bentuk yang dapat dideskripsikan sebagai kurva biasa. Keunggulan utama dari teknik transformasi Hough adalah sifatnya yang toleran terhadap adanya celah (gap) pada bentuk yang dideteksi, dan relatif tidak terpengaruh oleh adanya noise pada citra 3.METODOLOGI PENELITIAN Subyek dalam penelitian ini adalah mengaplikasikan transformasi Hough dengan menggunakan deteksi tepi canny untuk ekstraksi fitur iris citra mata manusia. Aplikasi ini mencakup antara lain menghitung kecepatan waktu (Running Time) proses ekstraksi fitur iris mata manusia dari citra mata digital. Adapun proses data digambarkan dalam bentuk Data Flow Diagram ( DFD ). Citra mata keabuan Batas nilai radius Citra Mata Yang telah terdeteksi bagian irisnya 1 Ekstraksi Fitur Iris Gambar 1. Diagram konteks proses ekstraksi fitur citra mata Diagram konteks pada gambar 1. memberikan gambaran bahwa sistem berinteraksi dengan 1 terminator, yaitu seorang pengguna (user). Tanda panah menunjukkan komponen masukan dan keluaran sistem. Seorang pengguna memasukkan data berupa citra mata keabuan dan batasan nilai radius. Data ini nantinya akan digunakan untuk mengekstraksi fitur iris dari citra mata. + Transformasi Hough (Hough Transform) adalah teknik yang dapat digunakan untuk memisahkan suatu bagian dari bentuk tertentu di dalam citra.

3 [Citra mata keabuan] 1.1 Deteksi Tepi Canny Piksel tepi Citra Hasil Deteksi Tepi Canny [Citra Mata Yang telah terdeteksi bagian irisnya] Piksel tepi 1.2 Transformasi Hough + [Batas nilai radius] bats nilai radius 100 dan 40. Setelah program selesai melakukan inisialisasi ukuran citra, program akan memasukan nilai-nilai tersebut kedalam transformasi Hough. Dari tansformasi ini dilanjutkan dengan penggabungan nilai-nilai lingkaran dalam citra yang kemudian nilai tersebut direkonstruksikan kembali kedalam citra awal dengan inisialisasi radius dan hasilnya dimasukan dalam fungsi circimg. Toc berfungsi untuk mengakhiri perhitungan waktu proses. Hasil perhitungan waktu proses akan ditampilkan edit text dalam program. Gambar 2. DFD level 1 Proses ekstraksi fitur iris 4. Hasil Percobaan Dalam penelitian untuk ekstraksi fitur citra iris mata manusia ini terdapat bagian program untuk memanggil fungsi untuk deteksi tepi citra menggunakan operator canny. Pada program ini perhitungan waktu dimulai serta pemberian nilai ambang dan nilai standar deviasi. Thresh adalah pengambangan (threshold) dalam program ini digunakan 2 batas pengambangan yaitu batas atas dan batas bawah, batas atas menggunakan nilai 0,45 dan batas bawah menggunakan nilai 0,2. Sigma adalah standar deviasi yang digunakan pada Gaussian filter. Tic adalah dimulainya perhitungan waktu proses ekstraksi fitur citra mata. Gambar 4. Tampilan hasil ekstraksi fitur. Secara visual dengan mata kita, hasil yang diperoleh dari deteksi tepi Canny pada seluruh citra uji sangat bebeda, tetapi kalau diamati hasil dari deteksi tepi tersebut menghasilkan citra yang relatif tanpa derau. citra1.bmp citra2.bmp citra3..bmp citra4.bmp citra5.bmp Gambar 5. Citra hasil deteksi tepi Gambar 3. Citra hasil dari deteksi tepi Canny. Program untuk melakukan ekstraksi fitur citra mata menggunakan transformasi Hough. Pada program ini terdapat beberapa langkah yaitu: penentuan radius, inisialisasi ukuran citra, transformasi Hough, dan rekonstruksi citra. Dengan di-eksekusinya perintah ekstraksi fitur citra mata menggunakan transformasi Hough, program akan menginisialisasi radius penelusuran bentuk lingkaran dalam citra mata. Dalam program ini manggunakan Ekstraksi fitur dilakukan berdasarkan hasil dari penelusuran citra mata hasil deteksi tepi canny yang nilainya dikembalikan pada citra awal. Hasil dari masing-masing citra uji yang telah diekstraksi fitur bagian Iris nya dapat dilihat pada gambar 6. citra_1.bmp citra_2.bmp citra_3.bmp citra_4.bmp citra_5.bmp Gambar 6. Citra hasil ekstraksi fitur.

4 Sedangkan Running Time dari masing masing citra uji dapat dilihat pada table.1. mendeteksi lingkaran dalam citra tersebut seperti terlihat dalam gambar 8. Tabel 1. Running time citra uji Citra Mata Waktu Ekstraksi ( detik ) Citra_1.bmp Citra_2.bmp Citra_3.bmp Citra_4.bmp Citra_5.bmp Dari hasil diatas tidak terdapat perbedaan waktu yang besar dalam melakukan proses ekstraksi fitur mata. Hal ini terjadi karena hasil dari deteksi tepi menggunakan metoda canny menghasilkan citra yang relatif tanpa derau. Histogram menggambarkan histogram citra asli, citra hasil deteksi canny dan citra hasil transformasi Hough. Perbedaan terdapat pada derah tumpukan histogram (gunung dan lembah) antara citra asli dengan citra hasil deteksi canny karena citra hasil deteksi canny merupakan citra biner yang memiliki nilai 0 dan 1 sedangkan citra asli merupakan citra keabuan yang memiliki nilai antara 0 dengan 255 perbedaan histogram juga terjadi antara citra asli dengan citra hasil transformasi Hough, tetapi perbedaanya sangat kecil hanya pada daerah yang telah terdeteksi. Hali ini karena nilai yang didapat dari transformasi Hough dikembalikan lagi pada citra aslinya. Gambar 8. Transformasi bukan citra mata Pengujian ini dilakukan untuk memperlihatkan bahwa fungsi-fungsi bekerja dengan baik, dalam artian masukan diterima dengan benar dan menghasilkan keluaran benar-benar tepat. Uji Blackbox dilakukan oleh orang-orang yang familiar dengan analisis citra, khususnya dosen serta mahasiswa teknik informatika maupun ilmu komputer. 5. Kesimpulan Gambar 7. Histogram Citra_1.bmp. Citra uji yang digunakan terdiri dari Citra_1.bmp,Citra_2.bmp,Citra_3.bmp, Citra_4.bmp dan Citra_5.bmp. Citra tersebut di-load dan ditampilkan pada program. Kemudian dilakukan proses ekstraksi fitur menggunakan transformasi Hough. Parameter yang perlu dicatat adalah hasil ekstraksi secara visual mata dan running time. Apabila citra yang akan diproses bukan merupakan citra mata, tetapi citra keabuan yang didominasi oleh bentuk lingkaran maka program akan tetap Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut: 1. Pendeteksian tepi menggunakan operator canny menghasilkan citra hasil deteksi tepi yang optimal. Hal ini ditandai dengan hasil yang didapatkan berupa citra yang relatif tanpa derau. 2. Running time yang diperlukan dalam mengolah citra mata tidak jauh berbeda untuk setiap citra. 3. Tumpukan histogram (gunung dan lembah) antara citra asli dengan citra hasil tidak jauh bebeda. Hal ini karena nilai yang didapat dari transformasi Hough dikembalikan lagi pada citra aslinya.

5 REFERENSI [1] Achmad Balza. dan Firdusy Kartika., 2005, Teknik Pengolahan Citra Digital Menggunakan Delphi, Ardi Publishing, Yogyakarta. [2] Gillies, D. F. and C.S., 2004, Feature Extraction for Biometric Recognition, Computing Science University, London [3] Iqbal, A, M. dan Haryadi, Sigit, Implementasi dan Analisis Performansi Autentikasi Sistem Biometrik Sidik jari, ITB, Bandung [4] Mohan Shrikanth., Iris Recognition for Personal Identification, Clemson University [5] Munir Renaldi., 2004, Pengolahan Citra Digital, Informatika, Bandung [6] Rafael C. Gonzalez and Richard E, Wood, 2004, Digital Image Processing, Pearson Education, Singapore [7] Sutarno., 2004, 3D Face Recognition Using longitudinal Section and Transection, Tesis, ITB, Bandung

1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

1. 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 terperinci

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH Syafril Tua (0822088) Jurusan Teknik Elektro email: syafrilsitorus@gmail.com ABSTRAK Struktur telinga adalah

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN

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

Lebih terperinci

Batra Yudha Pratama

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

DETEKSI TEPI KANKER ORGAN REPRODUKSI WANITA MENGGUNAKAN OPERARTOR PREWITT

DETEKSI TEPI KANKER ORGAN REPRODUKSI WANITA MENGGUNAKAN OPERARTOR PREWITT DETEKSI TEPI KANKER ORGAN REPRODUKSI WANITA MENGGUNAKAN OPERARTOR PREWITT Murinto, Wahyu Pujiyono, Hadijah Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Jogjakarta rintokusno@yahoo.com ABSTRAK

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Implementasi Metode Hough Transform Pada Citra Skeletonisasi Dengan Menggunakan MATLAB 7.6. Intan Nur Lestari

Implementasi Metode Hough Transform Pada Citra Skeletonisasi Dengan Menggunakan MATLAB 7.6. Intan Nur Lestari Implementasi Metode Hough Transform Pada Citra Skeletonisasi Dengan Menggunakan MATLAB 7.6 Intan Nur Lestari Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya, 100, Pondok Cina, Depok

Lebih terperinci

ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR

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

Lebih terperinci

DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI

DETEKSI 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 terperinci

ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY

ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY Proceeding, Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 28) Auditorium Universitas Gunadarma, Depok, 2-21 Agustus 28 ISSN : 1411-6286 ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dental radiology memiliki peranan yang penting dalam menentukan perawatan dan diagnosa gigi. Penggunaan sinar rontgen telah lama di kenal sebagai suatu alat dalam bidang

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B

IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B Heri Setiawan, Iwan Setyawan, Saptadi Nugroho IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KINERJA METODE GRADIENT BERDASARKAN OPERATOR SOBEL DAN PREWITT IMPLEMENTASI PADA DETEKSI SIDIK JARI

PERBANDINGAN KINERJA METODE GRADIENT BERDASARKAN OPERATOR SOBEL DAN PREWITT IMPLEMENTASI PADA DETEKSI SIDIK JARI JURNAL INFORMATIKA Vol 3, No. 1, Januari 29 PERBANDINGAN KINERJA METODE GRADIENT BERDASARKAN OPERATOR SOBEL DAN PREWITT IMPLEMENTASI PADA DETEKSI SIDIK JARI Wahyu Pujiyono, Murinto, Irfan Adam Program

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE IMAGE AVERAGING BERDASARKAN MEAN DAN MEDIAN PADA PENENTUAN GOLONGAN DARAH MANUSIA

ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE IMAGE AVERAGING BERDASARKAN MEAN DAN MEDIAN PADA PENENTUAN GOLONGAN DARAH MANUSIA ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE IMAGE AVERAGING BERDASARKAN MEAN DAN MEDIAN PADA PENENTUAN GOLONGAN DARAH MANUSIA Murinto, Eko Aribowo, Lidya Puspa Harleni Program Studi Teknik Informatika Universitas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007 PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING MEITA SETIAWAN / 0700709224

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter

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

Lebih terperinci

Implementasi Deteksi Tepi Canny pada Citra Mammografi

Implementasi Deteksi Tepi Canny pada Citra Mammografi JURNAL APLIKASI FISIKA VOLUME 11 NOMOR 1 FEBRUARI 2015 Implementasi Deteksi Tepi Canny pada Citra Mammografi Nurhasanah 1, *) dan Okto Ivansyah 2 1 Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura, Indonesia

Lebih terperinci

Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt

Klasifikasi 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 terperinci

PENERAPAN METODE DETEKSI BULUMATA UNTUK PENINGKATAN AKURASI PENGENALAN PERSONAL BERBASIS CITRA IRIS

PENERAPAN METODE DETEKSI BULUMATA UNTUK PENINGKATAN AKURASI PENGENALAN PERSONAL BERBASIS CITRA IRIS PENERAPAN METODE DETEKSI BUUMATA UNTUK PENINGKATAN AKURASI PENGENAAN PERSONA BERBASIS CITRA IRIS Andi Patombongi*, Rully Soelaiman ** Program Pasca Sarjana Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI VERIFIKASI KEAMANAN MELALUI IRIS MATA DENGAN

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital

Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital Edy Victor Haryanto Universitas Potensi Utama Jl. K.L.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Grafika komputer merupakan salah satu topik dalam bidang informatika.

BAB 1 PENDAHULUAN. Grafika komputer merupakan salah satu topik dalam bidang informatika. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 PENDAHULUAN Grafika komputer merupakan salah satu topik dalam bidang informatika. Perkembangan grafika komputer tentunya tidak lepas dari pengolahan citra secara digital. Pengolahan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1 BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan mengenai Latar Belakang, Identifikasi Masalah, Tujuan Tugas Akhir, Lingkup Tugas Akhir, Metodologi Tugas Akhir dan Sistematika Penulisan Tugas Akhir. 1.1 Latar Belakang

Lebih terperinci

Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi

Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi ABSTRAK Ni Luh Putri B. Vidyawati (0522138) Jurusan Teknik Elektro Email : niluhputribv@ymail.com Teknik pendeteksian

Lebih terperinci

DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN OPERATOR ISOTROPIK DENGAN PENGOLAHAN AWAL MENGGUNAKAN PENGATURAN INTENSITAS

DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN OPERATOR ISOTROPIK DENGAN PENGOLAHAN AWAL MENGGUNAKAN PENGATURAN INTENSITAS MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN OPERATOR ISOTROPIK DENGAN PENGOLAHAN AWAL MENGGUNAKAN PENGATURAN INTENSITAS Sulistono*, Achmad Hidayatno**, R. Rizal Isnanto** Abstrak Kadangkala hasil

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 16 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Retrival Citra Saat ini telah terjadi peningkatan pesat dalam penggunaan gambar digital. Setiap hari pihak militer maupun sipil menghasilkan gambar digital dalam ukuran giga-byte.

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI NOMOR POLISI MOBIL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF BUATAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

IDENTIFIKASI NOMOR POLISI MOBIL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF BUATAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION IDENTIFIKASI NOMOR POLISI MOBIL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF BUATAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Eko Sri Wahyono,1) Ernastuti, 2) Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya,

Lebih terperinci

Perbandingan Metode-Metode Pembangkitan Kunci Berdasarkan Fitur Biometrik

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

DAFTAR ISI PERNYATAAN PRAKATA ARTI LAMBANG DAN SINGKATAN INTISARI

DAFTAR ISI PERNYATAAN PRAKATA ARTI LAMBANG DAN SINGKATAN INTISARI PERNYATAAN PRAKATA ARTI LAMBANG DAN SINGKATAN ABSTRACT INTISARI DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Perumusan masalah 3 1.3 Keaslian penelitian

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI BAB Sistem Biometrik

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

Lebih terperinci

MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET

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

Lebih terperinci

1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas

1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR STATISTIK Yogi Febrianto yoefanto@gmail.com Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK

PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis

Lebih terperinci

Pengukuran Blok Window Terbaik Berdasarkan MSE...

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

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA SIDIK JARI

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

Lebih terperinci

Muhammad Nasir. Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh Medan Km Lhokseumawe

Muhammad Nasir. Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh Medan Km Lhokseumawe KLASIFIKASI DAN PNGNALAN SIDIK JAI TTUMPUK BBASIS MTOD LANING VCTO QUANTIZATION Muhammad Nasir Jurusan Teknik lektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh Medan Km. 280. Lhokseumawe 21 mail : masnasir_poli@yahoo.com

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Gambar 2 Prinsip pencarian: (a) struktur dan area-area pencarian, (b) jumlah dari garis-garis sampling (Sumber: (Kirchgeβner et al. 2002).

Gambar 2 Prinsip pencarian: (a) struktur dan area-area pencarian, (b) jumlah dari garis-garis sampling (Sumber: (Kirchgeβner et al. 2002). 6 kebanyakan informasi tentang suatu garis tepi objek akan berada pada frekuensi rendah dari transformasi Fourier diskret (Petković & Krapac 2002). Pada penerapan ekstraksi venasi daun, inisialisasi parameter

Lebih terperinci

Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3)

Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3) Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3) ISSN : 1693 1173 Abstrak Penelitian ini menekankan pada pentingnya teknik simuasi pada pengolahan citra digital. Simulasi

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI PERSONAL BERDASAR BENTUK TANGAN

IDENTIFIKASI PERSONAL BERDASAR BENTUK TANGAN IDENTIFIKASI PERSONAL BERDASAR BENTUK TANGAN Ardi Sanjaya 1), Ema Utami 2), Armadyah Amborowati 3) 1 ) 2) 3) Magister Teknik Informatika, Program Pasca Sarjana, STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

PERANCANGAN 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Setiap manusia diciptakan dengan bentuk fisik dan rupa yang berbeda sehingga manusia tersebut dapat dibedakan satu dengan yang lainnya. Pada teknologi informasi

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007

Pengantar 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 terperinci

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

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

Lebih terperinci

What are edges? Local intensity change Strong edge = the steep areas in a 3D plot (show: blobs-for-edge, surface plot) Bekerja pada arah x dan y:

What are edges? Local intensity change Strong edge = the steep areas in a 3D plot (show: blobs-for-edge, surface plot) Bekerja pada arah x dan y: Edge Detection (Dosen : Ibu Yeni) Dirangkum oleh: Eko Zulkaryanto (http://zulkaryanto.wordpress.com) Computer Science Bogor Agricultural University (http://www.ipb.ac.id) What are edges? Local intensity

Lebih terperinci

PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE

PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE Ayu Leonitami, Noor Aziza Arifani 2, Retno Dewi Anissa 3, Sari Narulita Hantari 4, Widya Wulaningsuci 5 Informatika/Ilmu Komputer,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL

APLIKASI 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 terperinci

Aplikasi Citra Mosaik Panoramik

Aplikasi Citra Mosaik Panoramik Aplikasi Citra Mosaik Panoramik Reyza Rizki Mahaputra dan Karmilasari Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Tekonologi Informasi, Universitas Gunadarma, Depok - Indonesia, [reyza riz, karmila]@staff.gunadarma.ac.id

Lebih terperinci

Operasi Bertetangga (1)

Operasi Bertetangga (1) Operasi Bertetangga () Kartika Firdausy - UAD kartika@ee.uad.ac.id blog.uad.ac.id/kartikaf Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu: menjelaskan alasan diperlukannya operasi bertetangga

Lebih terperinci

Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson

Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson Veronica Lusiana Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: verolusiana@yahoo.com Abstrak Segmentasi citra sebagai

Lebih terperinci

APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK

APLIKASI 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 terperinci

BAB II TEORI PENUNJANG

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB)

REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB) REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB) Elfrida Sihombing (0922019) Jurusan Teknik Elektro Universitas

Lebih terperinci

1. BAB I PENDAHULUAN

1. BAB I PENDAHULUAN 1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi pengolahan citra semakin pesat. Salah satu bidang pengolahan citra tersebut adalah bidang identifikasi citra

Lebih terperinci

APLIKASI PENGENALAN RAMBU BERBENTUK BELAH KETUPAT

APLIKASI PENGENALAN RAMBU BERBENTUK BELAH KETUPAT APLIKASI PENGENALAN RAMBU BERBENTUK BELAH KETUPAT Andhika Pratama, Izzati Muhimmah Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Lebih terperinci

DETEKSI 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 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 terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP) GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP) Mata Kuliah: Pengolahan dan Pengenalan Pola; Kode/Bobot : TSK 713/ 2 sks; Deskripsi Mata Kuliah: Mata kuliah ini berisi konsep teori, teknik-teknik dan aplikasi

Lebih terperinci

Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi

Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi Pendahuluan : Spatial filtering digunakan untuk proses-proses pengolahan citra seperti : Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) Penghalusan / Pelembutan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Operasi Bertetangga KONVOLUSI. Informatics Eng. - UNIJOYO log.i. Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan

Operasi Bertetangga KONVOLUSI. Informatics Eng. - UNIJOYO log.i. Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan KONVOLUSI Informatics Eng. - UNIJOYO log.i Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan Citra ideal: korespondensi satu-satu sebuah titik pada obyek yang dicitrakan

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CIG4E3 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Disusun oleh: Bedy Purnama PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENGUKURAN KEMIRIPAN CITRA BERBASIS WARNA, BENTUK, DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK RIZKI PEBUARDI

PENGUKURAN KEMIRIPAN CITRA BERBASIS WARNA, BENTUK, DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK RIZKI PEBUARDI PENGUKURAN KEMIRIPAN CITRA BERBASIS WARNA, BENTUK, DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK RIZKI PEBUARDI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET

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

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL

IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL Andri STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 122, 124, 140 Medan 20212 andri@mikroskil.ac.id Abstrak

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ALAT BANTU PEMBELAJARAN MATA KULIAH COMPUTER VISION PADA MATERI EDGE BASED SEGMENTASI CITRA BERBASIS MULTIMEDIA

ALAT BANTU PEMBELAJARAN MATA KULIAH COMPUTER VISION PADA MATERI EDGE BASED SEGMENTASI CITRA BERBASIS MULTIMEDIA ALAT BANTU PEMBELAJARAN MATA KULIAH COMPUTER VISION PADA MATERI EDGE BASED SEGMENTASI CITRA BERBASIS MULTIMEDIA 1 Achmad Sahri Ramdhani (07018037), 2 Murinto (0510077302) 1,2 Program Studi Teknik Informatika

Lebih terperinci

Perbandingan Metode Sobel, Metode Prewitt dan Metode Robert Untuk Deteksi Tepi Objek Pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Berbasis Citra Digital

Perbandingan Metode Sobel, Metode Prewitt dan Metode Robert Untuk Deteksi Tepi Objek Pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Berbasis Citra Digital Perbandingan Metode, Metode dan Metode Robert Untuk Deteksi Tepi Objek Pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Berbasis Citra Digital Apriyana (meikk_cttzz@yahoo.co.id), Delta Sri Maharani (delta.maharani@gmail.com)

Lebih terperinci

PENGENALAN SESEORANG MENGGUNAKAN CITRA GARIS TANGAN

PENGENALAN SESEORANG MENGGUNAKAN CITRA GARIS TANGAN PENGENALAN SESEORANG MENGGUNAKAN CITRA GARIS TANGAN Bagus Fadzerie Robby 1), Resty Wulanningrum 2) 1), 2) Universitas Nusantara PGRI Kediri 1), 2) Jl. KH. Achmad Dahlan 76, Kediri, Jawa Timur 64112 Email

Lebih terperinci

Deteksi Tepi Citra Kanker Payudara dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG)

Deteksi Tepi Citra Kanker Payudara dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013 Deteksi Tepi Citra Kanker Payudara dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah 1), Andi Ihwan 1) 1) Prodi Fisika FMIPA Untan, Pontianak

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING 1 Yunifa Miftachul Arif, 2 Achmad Sabar 1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Saintek, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang 2 Jurusan Sistem Komputer,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

EKSTRAKSI BENTUK JANIN PADA CITRA HASIL USG 3 DIMENSI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY

EKSTRAKSI BENTUK JANIN PADA CITRA HASIL USG 3 DIMENSI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY EKSTRAKSI BENTUK JANIN PADA CITRA HASIL USG 3 DIMENSI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY Abdiansah 1), Rizki Romodhon 2) 1 abdiansah84@gmail.com, 2 rizkiromodhon@gmail.com ABSTRACT In medical research, fetal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 1.2. Rumusan Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 1.2. Rumusan Masalah BAB I Pendahuluan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pemalsuan identitas sering kali menjadi permasalahan utama dalam keamanan data, karena itulah muncul teknik-teknik pengamanan data seperti penggunaan

Lebih terperinci

EDGE DETECTION MENGGUNAKAN METODE ROBERTS CROSS

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Jurnal Sarjana Teknik Informatika e-issn: Volume 2 Nomor 2, Juni 2014

Jurnal Sarjana Teknik Informatika e-issn: Volume 2 Nomor 2, Juni 2014 SISTEM IDENTIFIKASI CITRA JAHE (ZINGIBER OFFICINALE) MENGGUNAKAN METODE JARAK CZEKANOWSKI 1 Shinta Nur Desmia Sari, 2 Abdul Fadlil (0510076701) 1 Program Studi Teknik Informatika 2 Program Studi Teknik

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI METODE BERBASIS MULTISCALE FEATURE EXTRACTION UNTUK SEGMENTASI PEMBULUH DARAH CITRA RETINA RED-FREE DAN FLUORESCEIN

IMPLEMENTASI METODE BERBASIS MULTISCALE FEATURE EXTRACTION UNTUK SEGMENTASI PEMBULUH DARAH CITRA RETINA RED-FREE DAN FLUORESCEIN IMPLEMENTASI METODE BERBASIS MULTISCALE FEATURE EXTRACTION UNTUK SEGMENTASI PEMBULUH DARAH CITRA RETINA RED-FREE DAN FLUORESCEIN Dosen Pembimbing Dr. Agus Zainal Arifin, S.Kom., M.Kom. Dosen Pembimbing

Lebih terperinci

Penerapan Gaussian Filter pada Edge Detection

Penerapan Gaussian Filter pada Edge Detection Penerapan Gaussian Filter pada Edge Detection Ahmad Fajar Prasetiyo (13514053) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY, PREWITT DAN SOBEL PADA IMAGE IKAN

PERBANDINGAN METODE DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY, PREWITT DAN SOBEL PADA IMAGE IKAN PERBANDINGAN METODE DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY, PREWITT DAN SOBEL PADA IMAGE IKAN Ida Hastuti Politeknik Negeri Banjarmasin dhapoliban@gmail.com ABSTRACT Digital image processing is optimized

Lebih terperinci

Studi Pengukuran Konstanta Pegas dengan Pengolahan Citra

Studi Pengukuran Konstanta Pegas dengan Pengolahan Citra J.Oto.Ktrl.Inst (J.Auto.Ctrl.Ins Vol (), ISSN : 85-57 Studi Pengukuran Konstanta Pegas dengan Pengolahan Citra Abstrak Adhitya Alkautsar dan Suprijadi Program Studi Fisika, Institut Teknologi Bandung Jln.

Lebih terperinci