BAB II LANDASAN TEORI
|
|
- Widya Susman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 KAYU JATI Jati dikenal dunia dengan nama teak (bahasa Inggris). Nama ini berasal dari kata thekku ( തk ) dalam bahasa Malayalam, bahasa di negara bagian Kerala di India selatan.nama ilmiah jati adalah Tectona grandis L.f dan termasuk dalam famili Verbenaceae.Penyebaran alami meliputi negara-negara India, Birma, Kamboja, Thailand, Malaysia dan Indonesia. Di Indonesia jati terdapat di beberapa daerah seperti Jawa, Muna, Buton, Maluku dan Nusa Tenggara. Jati adalah sejenis pohon penghasil kayu bermutu tinggi.pohonnya berukuran relatif besar, berbatang lurus, dapat tumbuh mencapai tinggi m, berdaun lebar, yang luruh di musim kemarau. Pohon Jati cocok tumbuh di daerah musim kering agak panjang yaitu berkisar 3-6 bulan pertahun. Jati dapat tumbuh di daerah dengan curah hujan mm/tahun dan suhu C baik di dataran rendah maupun dataran tinggi. Tempat yang paling baik untuk pertumbuhan jati adalah tanah dengan ph dan tidak dibanjiri dengan air. Jati memiliki daun berbentuk elips yang lebar dan dapat mencapai cm saat dewasa (Akram,2007). 2.2 ANATOMI MAKROKOPIS KAYU JATI Metode pengenalan kayu secara praktis adalah suatu metode pengenalan kayu berdasarkan kepada sifat-sifat struktur anatominya. Struktur anatomi suatu jenis kayu adalah merupakan sifat yang objektif, yang secara konstan terdapat di dalam kayu. Sifat-sifat objektif kayu yang sudah jelas dilihat dan diamati hanya dengan mata 5
2 6 telanjang atau dibantu dengan lup ( biasanya mempunyai pembesaran 10 kali ), disebut sifat makroskopis kayu. Sifat makroskopis jika diperhatikan lebih jauh dapat dibagi menjadi dua golongan yaitu: a. Sifat makroskopis non-struktural: sifat-sifat yang tidak ada atau sedikit sekali hubungannya dengan struktur dan jaringan kayu. b. Sifat makroskopis struktural: sifat-sifat yang langsung berhubungan dengan struktur dan jaringan kayunya. Sifat fisik/kasar atau makroskopis adalah sifat yang dapat diketahui secara jelas melalui panca indera, baik dengan penglihatan, pen-ciuman, perabaan dan sebagainya tanpa menggunakan alat bantu. Sifat-sifat kayu yang termasuk dalam sifat kasar antara lain adalah: a. Warna, umumnya yang digunakan adalah warna kayu teras, b. Tekstur, yaitu penampilan sifat struktur pada bidang lintang, c. Arah serat, yaitu arah umum dari sel-sel pembentuk kayu, d. Gambar, baik yang terlihat pada bidang radial maupun tangensial e. Berat, umumnya dengan menggunakan berat jenis f. Kesan raba, yaitu kesan yang diperoleh saat meraba kayu, g. Lingkaran tumbuh, h. Bau, dan sebagainya. Pada kayu dihasilkan dari perpaduan serat, tekstur, penyebaran warna, dan pemunculan riap-riap tumbuhan atau ciri-ciri pada bidang radial, yang bersama-sama menampilkan corak dalam pola atau bentuk tertentu.pola struktur anatomi inilah yang menyebabkan kayu memiliki figur indah sehingga memberikan nilai dekoratif tertentu. Yang dimaksud bidang orientasi kayu adalah bidang pembantu yang diperlukan dalam pengenalan kayu sehingga diperoleh kesan yang sebenarnya dari sifat-sifat atau tanda-tanda yang diperlukan untuk pengenalan. Adapun kaitannya antara penampang lintang dengan sifat makroskopis kayu adalah pada penampang
3 7 lintang akan ditemukan garis-garis konsentris bisa nyata atau kurang nyata dan memusat pada empulur. Garis-garis konsentris ini disebut sebagai lingkaran tumbuh ( growth ring ) yang terjadi sehubungan dengan mekanisme pertumbuhan pohon. Dan hal ini merupakan sifat makroskopis struktural kayu (Pandit, 2002). Struktur pori tatalingkar menyebabkan pola riap tumbuh terlihat jelas di permukaan. Pori atau sel pembuluh bentuknya bundar sampai oval, pada bagian kayu awal (early-wood) diameter tangensialnya berukuran mikron, sedangkan pada bagian kayu akhirnya (late-wood) berukuran mikron (Sarajar 1975). Penyusunan pori pada struktur anatomi kayu jati terlihat bahwa pori-pori tersusun secara soliter. Penyusunan pori-pori pada kayu jati dinyatakan soliter jika pori-pori pada bidang lintang terpisah satu dari yang lainnya oleh jaringan sel-sel lain. Jika pori-pori ada yang bersinggungan, tetapi dinding-dinding yang bersentuhan itu tetap lengkung bentuknya, maka pori-pori itu termasuk golongan soliter. Pada struktur pori kayu jati terdapat parenkim marginal yang penyebarannya berkelompok dengan berbentuk seperti pita. Parenkim marginal merupakan pengelompokan perenkim berupa pita yang terdapat pada batas tiap tumbuh, jadi sering disebut juga dengan istilah parenkim batas. Selain pada kayu jati, parenkim marginal juga terdapat pada kayu kempas dan ulin. Corak pada kayu jati yang sangat menarik juga diperkuat dengan adanya pola penyebaran parenkim marginal disekitar kayu awal. Penyusunan pori sangat mempengaruhi sifat makroskopis yang ditampilkan pada permukaan kayu. Pori dapat mengandung zat-zat pengisi tertentu, yang dapat dipakai sebagai tanda identifikasi kayu. Struktur anatomi penyusun T.grandis mempengaruhi corak yang ditampilkan pada permukaan kayunya. 2.3 STRUKTUR CIRI GREY LEVEL COOCCURANCE MATRIX (GLCM) Metode analisis tekstur citra keabuan telah banyak diteliti. Tekstur sebenarnya sulit didefinisikan meskipun secara intuitif manusia mampu membedakan dua atau lebih citra yang berbeda penampakannya. Berbagai metode analisis tekstur diajukan,
4 8 umumnya berdasar pada pendekatan statistis.fitur-fitur yang digunakan dalam analisis tekstur secara statistis umumnya didasarkan pada gray level cooccurence matrices, gray level difference matrices, run length matrices, spektra daya Fourier, fungsi autokorelasi, dan model random-field. Salah satu metode analisis tekstur yang paling banyak digunakan adalah gray level cooccurrence matrix yang didasarkan pada statistika orde kedua. Matriks cooccurence ini diperkenalkan pertama kali oleh Haralick (1973: 610) untuk mengekstrak fitur-fitur yang digunakan sebagai analisis citra hasil penginderaan jauh. Cooccurence didefinisikan sebagai distribusi gabungan dari level keabuan dua piksel yang terpisah jarak dan arah tertentu (Δx, Δy). Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM), atau Haralick et. al. (1973: 612) menyebutnya sebagai Gray-Tone Spatial- Dependence Matrices. Metode statistik terdiri dari ekstraksi ciri orde pertama dan ekstraksi ciri orde kedua. Ekstraksi ciri orde pertama dilakukan melalui histogram citra sedangkan ekstraksi ciri statistik orde kedua dilakukan dengan matriks kookurensi, yaitu suatu matriks antara yang merepresentasikan hubungan ketetanggaan antar piksel dalam citra pada berbagai arah orientasi dan jarak spasial. Suatu citra mempunyai ciri yang dapat di ekstrasi dengan beberapa cara yaitu Grey Level Coocurance Matrix (GLCM), Filter Gabor dan Wavelet. Dan pada ekstrasi anatomi makroskopis kayu jati ini akan menggunakan metode Grey Level Coocurance Matrix (GLCM). GLCM merupakan matrik pembantu yang berfungsi mencacah terjadinya sepasang piksel yang memiliki nilai intensitas tertentu dengan hubungan jarak dan arah tertentu. Metode GLCM termasuk dalam metode statistik dimana dalam perhitungan statistiknya menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas, dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Paradigma statistik ini penggunaannya tidak terbatas, sehingga sesuai untuk tekstur-tekstur alami yang tidak terstruktur dari sub pola dan himpunan aturan (mikrostruktur). Ada beberapa pendekatan statistic yaitu menurut Tomita dan Naddler. a. Pendekatan statistic menurut Tomita dibagi menjadi tiga tingkatan yaitu :
5 9 1. Tingkat pertama : dengan menghitung rata-rata(mean), maksimum dan minimum maupun variance. 2. Tingkat kedua : dengan menghitung Grey Level Coocurance Matrix (GLCM), Semi Variogram, atau Autoregresi. 3. Tingkat ketiga : dengan menghitung interval cover atau runlength. b. Pendekatan statistic menurut Naddler dibagi menjadi tiga tingkatan yaitu : 1. Imaged Based : ciri diperoleh langsung dari citra. 2. Model Based : ciri diperoleh dengan membuat model tekstur. 3. Transform Based : mentrasformasikan citra yang akan di analisis, yang termasuk transform based yaitu Transformasi Fourier, Wavelet, dan GLCM. Analis menggunakan Grey Level Coocurance Matrix (GLCM) akan menghasilkan beberapa ciri tekstur dari citra, dan Kandaswamy menyarankan yang digunakan hanya energy, entropy, correlation, contrast (Kandaswamy,2005). GLCM merupakan satu metoda yang banyak digunakan untuk analisis bertekstur contohnya satu citramedis, citra radar, juga pada control kualitas industry tekstil. Ciri dari GLCM merupakan sifat yang dapat membedakan beberapa tekstur ciri tersebut Dissimilarity, Energy, Entropy, Second Order Element Difference Moment (Contras). Ilustrasi ekstraksi ciri statistik ditunjukkan pada gambar 2.1. Gambar 2.1. GLCM yang menggambarkan korelasi antara sepasang piksel dengan jarak dan arah tertentu [2]
6 10 Seperti yang terlihat pada Gambar 1, GLCM akan mencacah terjadinya pola-pola pasangan piksel dengan hubungan jarak dan arah tertentu. Arah yang digunakan secara umum ada 4, yaitu 0, 45, 90, dan 135 derajat. Contoh bagaimana cara membentuk GLCM: Misal kita punya citra dengan jendela 4 x 4 dan derajat keabuannya adalah 0,1,2,3 (Gambar 2.2.) Gambar 2.2. Contoh matrix citra Jika kita menetapkan jaraknya 1 piksel dan arahnya adalah 0, 45, 90, dan 135 derajat, maka GLCM nya adalah sebagai berikut: Untuk arah 0 derajat (Gambar 2.3): 1. Tentukan derajat keabuan, diurut dari kecil kebesar. Misalkan sutu gambar di asumsikan dalam jendela pengamatan dengan ukuran 4x4 memiliki nilai piksel dari nilai 0,1,2,dan Bentuk matix A berukuran m x m dengan m adalah jumlah derajat keabuan element matrik A tersebut yaitu a ij merupakan jumlah kemunculan dengan derajat keabuan g i muncul bersebelahan dengan sudut 0 dimana 1 ij m. Matriks A menjadi seperti ditunjukan pada Gambar Gambar 2.3. Matriks A
7 11 3. Buat matriks coocurancec,bagilah setiap elemen matriks A dengan n dimana n adalah jumlah semua element matriks A yaitu 12. Matriks C dapat dilihat pada Gambar /12 2/ /12 2/12 2/12 2/ /122/ Gambar 2.4. Matriks C Dari matriks C inilah dapat dihitung beberapa ciri tekstur yang disarankan oleh Haralick.Pada penelitian ini hanya menggunakan 3 ciri yaitu Angular Second Moment, Correlation dan Dissimilary. Ini mengacu pada hasil penelitian untuk menghindari masalah kutukan dimensi (Kandaswamy,2005). Haralick et. al (1973: 613) mengekstrak 14 fitur dari matriks cooccurence tersebut, meskipun dalam banyak aplikasi hanya beberapa fitur yang banyak digunakan, antara lain: 1. Angular Second Moment (ASM) 2. Correlation, (1) ², (2) 3. Dissimilarity, ² (3)
8 12 4. Homogeneity, 1 1 ²,, (4) 5. Entropy, log, (5) 6. Second Order Element Difference Moment (Contras), (6) 2.4 WATERFALL (SOMMERVILLE IAN 2003) Metode Waterfall biasa disebut juga dengan siklus hidup perangkat lunak merupakan salah satu model pengembangan perangkat lunak dari sekian banyak model pengembangan perangkat lunak. Waterfall adalah model yang umumnya paling banyak digunakan. Pada model ini, desain perangkat lunak atau sistem dibagi menjadi sejumlah langkah linier, sistematis, dan sekuensial di mana evolusi perangkat lunak atau sistem terlihat seperti air yang mengalir semakin turun melalui serangkaian tahapan.
9 13 Gambar 2.5. Siklus Hidup Perangkat Lunak Waterfall Adapun langkah-langkahnya adalah : 1. Analisa dan Definisi Persyaratan Pada tahapan ini biasanya dilakukan pengumpulan data-data / informasiinformasi yang berkaitan dengan sistem yang akan dikembangkan. 2. Perencanangan Sistem dan Perangkat Lunak Pada tahapan ini, arsitektur sistem mulai dibuat berdasarkan data-data yang diperoleh sebelumnya pada tahapan analisa. CODING juga dilakukan pada tahapan ini, kemudian komponen antarmuka perangkat lunak juga dirancang dengan mengacu pada kebutuhan-kebutuhan yang sebelumnya telah dilakukan pada tahapan analisa. 3. Implementasi dan Pengujian Unit Pada tahap ini, aplikasi direalisasikan sebagai serangkaian program. Kemudian pengujian unit melibatkan verifikasi bahwa setiap unit program telah memenuhi spesifikasinya. 4. Integrasi dan Pengujian Sistem Unit aplikasi atau aplikasi individual diintegrasikan menjadi sebuah kesatuan system dan kemudian dilakukan pengujian. Dengan kata lain, pengujian ini ditunjukan untuk menguji keterhubungan dari tiap-tiap fungsi program untuk menjamin bahwa persyaratan system telah terpenuhi.
10 14 5. Operasi dan Pemeliharaan Tahap ini biasanya memerlukan waktu yang paling lama. Aplikasi diterapkan dan dipakai. Pemeliharaan mencakup koreksi dari beberapa kesalahan yang tidak ditemukan pada tahapan sebelumnya, perbaikan atas implementasi unit sistem dan pengembangan pelayanan sistem, sementara persyaratan-persyaratan baru ditambahkan. Kelebihan dari model ini adalah ketika semua kebutuhan sistem dapat didefinisikan secara utuh, eksplisit, dan benar di awal project, maka SE dapat berjalan dengan baik dan tanpa masalah.meskipun seringkali kebutuhan sistem tidak dapat didefinisikan seeksplisit yang diinginkan, tetapi paling tidak, problem pada kebutuhan sistem di awal project lebih ekonomis dalam hal uang (lebih murah), usaha, dan waktu yang terbuang lebih sedikit jika dibandingkan problem yang muncul pada tahap-tahap selanjutnya. 2.5 MATLAB Matlab adalah software buatan The MathWork, Inc., yang sangat bermanfaat untuk menyelesaikan berbagai masalah komputasi numerik.perangkat ini menawarkan kemudahan dan ksederhanaan dalam menyelesaikan permasalahan yang berhubungan dengan vektor dan matriks. Memperoleh invers matriks dan menyelesaikan persamaan linear merupakan contoh permasalah yang dapat dipecahkan dengan cara yang singkat dan mudah sekali. Untuk menangani persoalan-persoalan yang spesifik, MATLAB menyediakan sejumlah toolbox. Contoh toolbox: 1. Image Processing: ditujukan secara khusus untuk melakukan pengolahan citra. 2. Signal Processing: ditujukan untuk menangani pengolahan isyarat. 3. Neural Network: menyediakan berbagai fungsi yang terkait dengan jaringan syaraf tiruan.
11 15 Dibawah Gambar 2.6 merupakan tampilan saat aplikasi Matlab berjalan dan pertama kali muncul di layar. Gambar 2.6.Matlab Dibawah ini Gambar 2.7.adalah tampilan inti matlab saat berjalan Gambar 2.7. Tampilan Inti Matlab
12 16 Beberapa bagian penting yang terdapat pada antarmuka MATLAB adalah sepert berikut: 1. Command Window atau jendela perintah adalah jendela yang dipakai untuk memberikan perintah secara manual. 2. Workspace berisi daftar variabel yang diciptakan oleh pemakai dan masih ada dalam memori. 3. Command Historymencantumkan perintah-perintah yang pernah diberikan oleh pemakai. 4. Current Directorymenyatakan directory kerja M-File Editor Visualisasi pada Matlab yang berupa GUI tidak akan dapat berjalan sebagaimana mestinya tanpa adanya bantuan M-File. GUI hanyalah alat bantu dalam pembuatan desain interaksi antara pengguna dengan aplikasi. Sesungguhnya yang berperan dalam komputasi tetap saja script M-File. M-File secara otomatis terbentuk saat kita mengklik ikon Run pada jendela GUI. Sesaat kita mengklik tombol Run kita diminta untuk menyimpan dan member namaproject yang baru saja kita buat GUI-nya. Gambar 2.8.memperlihatkan tampilan editor hasil konversi dari GUI yang telah dibuat sebelumnya. Gambar 2.8. M-File Editor
13 17 Pada M-File editor tampak script yang dibuatkan oleh Matlab secar otomatis.berikutnya kita tinggal menyisipkan script-script yang dibutuhkan pada M- File tersebut.saat kita menyisipkan suatu komponen pada GUI, secara otomatis pada M-File disisipkan pula function yang berupa Callback. 2.6 FLOWCHART Flowchart merupakansuatu grafik yang terdiri dari sekumpulan simbol-simbol dan garis-garis yang memperlihatkan secara terstruktur tentang urutan dan hubungan antar proses beserta instruksinya yang terdapat pada suatu program.dengan demikian setiap simbol menggambarkan proses tertentu. Sedangkan hubungan antar proses digambarkan dengan garis penghubung. Pada umumnya flowchart terlebih dahulu dibuat sebelum membuat atau merancang suatu program. Flowchart sangat berperan penting dalam mendeskripsikan urutan poses kegiatan menjadi lebih jelas. Ketika sewaktu-waktu ada suatu proses baru yang ingin ditambahkan maka dapat dilakukan penambahan dengan lebih mudah menggunakan flowchart. Setelah flowchart selesai buat, barulah si perancang / programmer menerjemahkannya ke bentuk program dengan bahasa pemrograman yang sudah ditetapkan sebelmunya. Berikut adalah simbol-simbol yang umumnya sering digunakan dalam menggambar alur algoritma suatu program : Simbol-Simbol Flowchart Flowchart disusun dengan simbol-simbol. Simbol ini dipakai sebagai alat bantu menggambarkan proses di dalam program. Simbol-simbol yang dipakai antara lain :
14 18 1. Simbol Flow Direction / Flow Line Simbol Flow Direction / Flow Line adalah simbol yang digunakan untuk menghubungkan antara simbol yang satu dengan simbol yang lain. Simbol ini biasa disebut juga connecting line / dynamic connector. Gambar 2.9.Simbol Flow Direction / Flow Line 2. Simbol Terminator Simbol Terminator adalah simbol yang melambangkan sebuah permulaan (start) atau akhir (end) dari suatu program. Gambar 2.10.Simbol Terminator 3. Simbol Processing Simbol Processing adalah simbol yang umumnya digunakan untuk menggambarkan sebuah proses yang sedang dilakukan oleh program. Gambar Simbol Processing 4. Simbol Decision Simbol Decision adalah simbol yang digunakan jika terdapat sebuah kondisi pemilihan didalam sebuah program.
15 19 Gambar 2.12.Simbol Decision 5. Simbol Input-Output Simbol Input-Output adalah simbol yang menyatakan proses input atau output pada sebuah program. Gambar 2.13.Simbol Input-Output
16 20
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada bagian ini penulis akan menganalisa kebutuhan kebutuhan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai dianalisa, maka penulis akan melanjutkan ke tahap
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
7 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Anatomi Kayu Jati merupahan pohon penghasil kayu yang memiliki mutu tinggi. Pohon jati dapat berukuran besar berdiameter 30 60 cm serta mampu mencapai tinggi 30-40 m, berbatang
Lebih terperinciIDENTIFIKASI MACAN TUTUL DENGAN METODE GREY LEVEL COOCURENT MATRIX ( GLCM) Zuly Budiarso Fakultas teknologi Informasi, Univesitas Stikubank Semarang
IDENTIFIKASI MACAN TUTUL DENGAN METODE GREY LEVEL COOCURENT MATRIX ( GLCM) Zuly Budiarso Fakultas teknologi Informasi, Univesitas Stikubank Semarang Abstrak Tekstur (Textures) adalah sifat-sifat atau karakteristik
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 RPL RPL (Rekayasa Perangkat Lunak) adalah suatu disiplin ilmu yang mempelajari semua aspek produksi dalam suatu proses perancangan suatu perangkat lunak / sistem dengan tujuan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengenalan Wajah Pengenalan wajah adalah salah satu teknologi biometrik yang telah banyak diaplikasikan dalam sistem keamanan selain pengenalan retina mata, pengenalan sidik jari
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Rekayasa Perangkat Lunak RPL (Rekayasa Perangkat Lunak) adalah suatu disiplin ilmu yang mempelajari semua aspek produksi dalam suatu proses perancangan suatu perangkat lunak /
Lebih terperinciBAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM
BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses pengujian dari sistem yang dirancang terhadap beberapa citra dijital replika kulit. Pengujian terhadap sistem ini dilakukan untuk
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sampel pengujian menggunakan sebanyak 1 buah sampel beras A, 7 buah
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Data Sampel Sampel pengujian menggunakan sebanyak 1 buah sampel beras A, 7 buah sampel beras B, 1 buah sampel beras C, dan 2 buah sampel beras D. 1. Data Pengujian Mutu Beras
Lebih terperinciEKSTRAKSI CIRI TEKSTUR CITRA WAJAH PENGGUNA NARKOTIKA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX. Abstrak
EKSTRAKSI CIRI TEKSTUR CITRA WAJAH PENGGUNA NARKOTIKA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX Karina Auliasari, Bastian, Bella Fardani, Zulkifli, Ivandi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciPendahuluan. Praktikum Pengantar Pengolahan Citra Digital Departemen Ilmu Komputer Copyright 2008 All Rights Reserved
1 Pengenalan Matlab Pendahuluan Matlab adalah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk analisis dan visualisasi data. Matlab didesain untuk mengolah data dengan menggunakan operasi matriks. Matlab juga
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI CIRI TEKSTUR KAYU JATI MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX
APLIKASI IDENTIFIKASI CIRI TEKSTUR KAYU JATI MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX PRASTIKA INDRIYANTI 41512010042 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kayu merupakan salah satu komoditi yang dapat digunakan untuk beberapa keperluan, seperti bahan bangunan, furniture, dll. Setiap jenis kayu memiliki karakteristik
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Model sistem presensi biometri sidik jari yang dikembangkan secara garis
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Model sistem presensi biometri sidik jari yang dikembangkan secara garis besar terdiri atas bagian input, bagian proses, dan bagian output seperti gambar
Lebih terperinciPENGENALAN JENIS KAYU Manfaat Pengenalan Jenis Kayu
PENGETAHUAN DASAR TENTANG KAYU Materi perkuliahan KRIYA KAYU Drs. Yadi Rukmayadi, M.Pd. PENGENALAN JENIS KAYU Manfaat Pengenalan Jenis Kayu Kegiatan penentuan jenis kayu (identifikasi jenis kayu) merupakan
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH
PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH Rikko Ismail Hardianzah 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Fakultas Teknik
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR...
DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... i HALAMAN JUDUL... ii PERNYATAAN... iii LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR... iv BERITA ACARA TUGAS AKHIR... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... vii ABSTRACT... viii DAFTAR ISI...
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN 4.1 Implementasi Aplikasi Bagian ini membahas implementasi aplikasi yang telah dibuat untuk dilakukan pengujian terhadap aplikasi sehingga akan diketahui hasil dari
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1 Kebutuhan Perangkat Keras. Perangkat Keras Spesifikasi Processor Intel Core i3. Sistem Operasi Windows 7
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuhan Sistem Sebelum melakukan penelitian dibutuhkan perangkat lunak yang dapat menunjang penelitian. Perangkat keras dan lunak yang digunakan dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinci2.Landasan Teori. 2.1 Konsep Pemetaan Gambar dan Pengambilan Data.
6 2.Landasan Teori 2.1 Konsep Pemetaan Gambar dan Pengambilan Data. Informasi Multi Media pada database diproses untuk mengekstraksi fitur dan gambar.pada proses pengambilan, fitur dan juga atribut atribut
Lebih terperinciKLASIFIKASI CITRA BERAS BERDASARKAN PENCIRIAN MATRIKS KO-OKURENSI ARAS KEABUAN MENGGUNAKAN k-nearest NEIGHBOUR
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR KLASIFIKASI CITRA BERAS BERDASARKAN PENCIRIAN MATRIKS KO-OKURENSI ARAS KEABUAN MENGGUNAKAN k-nearest NEIGHBOUR Eko Prasetyo, Imam Santoso, Budi Setiyono. Jurusan Teknik Elektro
Lebih terperinciAtthariq 1, Mai Amini 2
IDENTIFIKASI IKAN KERAPU BERDSARKAN POLA KULIT DENGAN METODE GLCM DAN EUCLIDEAN DISTANCE Atthariq 1, Mai Amini 2 1,2,3 Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Jalan banda Aceh-Medan
Lebih terperinciAPLIKASI EKSTRAKSI CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX
APLIKASI EKSTRAKSI CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX HASAN BASRI 41512010059 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2015 JUDUL
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Rancangan Penelitian Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan dan penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari teori atau informasi
Lebih terperinciGRAY LEVEL COOCURENCE MATRIX SEBAGAI PENGEKSTRAKSI CIRI PADA PENGENALAN NASKAH BRAILLE
GRAY LEVEL COOCURENCE MATRIX SEBAGAI PENGEKSTRAKSI CIRI PADA PENGENALAN NASKAH BRAILLE Yegar Sahaduta 1), Chairisni Lubis 2) 1) Fakultas Teknologi Informasi-Universitas Tarumanagara Jl. S. Parman No.1,
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN 41 Analisa Analisa merupakan tahap paling utama dalam melakuakan penelitian Tahapan analisa digunakan untuk menganalisa permasalahan yang berhubungan dengan penelitian yang
Lebih terperinciBAB II IDENTIFIKASI DAERAH TERKENA BENCANA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH
BAB II IDENTIFIKASI DAERAH TERKENA BENCANA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH Teknologi penginderaan jauh merupakan teknologi yang memegang peranan yang sangat penting dalam manajemen bencana salah
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis dan perancangan sistem ini ditujukan untuk memberikan gambaran secara umum mengenai aplikasi yang akan dibuat. Hal ini berguna untuk menunjang pembuatan
Lebih terperinciEkstraksi Ciri Citra Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co Occurrence Matrix
Ekstraksi Ciri Citra Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co Occurrence Matrix Rizky Andhika Surya, Abdul Fadlil, Anton Yudhana Magister Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta,
Lebih terperinciWATERMARKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PADA CITRA DIGITAL
SEMIN HASIL TUGAS AKHIR 1 WATERMKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGUL PADA CITRA DIGITAL Oleh : Latifatul Machbubah NRP. 1209 100 027 JURUSAN MATEMATI FAKULTAS MATEMATI DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Alat dan Bahan Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Hardware a. Prosesor : Intel Core i5-3230m CPU @ 2.60GHz b. Memori : 4.00 GB c.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi di bidang informasi spasial dan fotogrametri menuntut sumber data yang berbentuk digital, baik berformat vektor maupun raster. Hal ini dapat
Lebih terperinciPengantar Algoritma & Flow Chart
PRAKTIKUM 1 Pengantar Algoritma & Flow Chart A. TUJUAN PEMBELAJARAN 1. Mampu memahami suatu masalah dan mampu mencari solusi pemecahannya dan mampu menuangkan langkah-langkah pemecahan masalah tersebut
Lebih terperinciJournal of Control and Network Systems
JCONES Vol. 5, No. 1 (2016) 158-163 Journal of Control and Network Systems Situs Jurnal : http://jurnal.stikom.edu/index.php/jcone IDENTIFIKASI JENIS PENYAKIT DAUN TEMBAKAU MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan yang paling awal dalam pembuatan sistem aplikasi ini. Analisis sistem dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui dan
Lebih terperinciKLASIFIKASI KAYU DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES-CLASSIFIER
KLASIFIKASI KAYU DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES-CLASSIFIER ACHMAD FAHRUROZI 1 1 Universitas Gunadarma, achmad.fahrurozi12@gmail.com Abstrak Masalah yang akan diangkat dalam makalah ini adalah bagaimana
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI. untuk mengurangi adanya false positive dan false negative. False positive dalam hal ini
34 BAB 3 METODOLOGI 3.1 Analisis Kebutuhan dan Masalah Dalam proses diagnosis kanker payudara dibutuhkan akurasi yang tinggi untuk mengurangi adanya false positive dan false negative. False positive dalam
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciSISTEM IDENTIFIKASI CITRA KAYU BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL COOCURRENCE MATRIX (GLCM) DENGAN KLASIFIKASI JARAK EUCLIDEAN
ISSN: 1410-233 SISTEM IDENTIFIKASI CITRA KAYU BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL COOCURRENCE MATRIX (GLCM) DENGAN KLASIFIKASI JARAK EUCLIDEAN Saifudin 1, Abdul Fadlil 2 1 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
15 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Rancang Bangun Rancang Bangun (desain) adalah tahap dari setelah Analisis dari siklus pengembangan sistem yang merupakan pendefinisian dari kebutuhan- kebutuhan fungsional,
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 terperinciDAFTAR ISI. DAFTAR ISI... vii. DAFTAR GAMBAR... x. DAFTAR TABEL... xii I. PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah...
DAFTAR ISI Halaman DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xii I. PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Rumusan Masalah... 2 1.3 Batasan Masalah... 2 1.4 Tujuan... 3 1.5 Manfaat...
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1. Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan yang paling awal dalam pembuatan sistem aplikasi ini. Analisis sistem dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui dan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Identifikasi Jenis Kayu Dalam bidang perhutanan, kayu dapat dibedakan menjadi dua kelompok yaitu kayu daun lebar (hardwood) dan kayu daun jarum (softwood). Di dalam taksonomi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) Vikri Ahmad Fauzi (0722098) Jurusan Teknik Elektro email: vikriengineer@gmail.com
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil identifikasi herbarium yang dilakukan mempertegas bahwa ketiga jenis kayu yang diteliti adalah benar burmanii Blume, C. parthenoxylon Meissn., dan C. subavenium Miq. 4.1
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Tahapan penelitian merupakan bagian yang berisi rancangan yang akan dilakukan dalam penelitian. Dimana tahap-tahapan pembangunan sistem ini dapat dilihat
Lebih terperinciARSITEKTUR ANFIS UNTUK PENGENALAN KAYU BERBASIS CITRA CROSS-SECTION
ARSITEKTUR ANFIS UNTUK PENGENALAN KAYU BERBASIS CITRA CROSS-SECTION Gasim #, dan Sri Hartati * # Mahasiswa Pasca Sarjana Fakultas MIPA UGM Jurusan Ilmu Komputer 1 gasim@stmik-mdp.net * Fakultas MIPA UGM
Lebih terperinciALGORITMA & PENGEMBANGAN
ALGORITMA & PENGEMBANGAN TUGAS 4 FLOWMAP & FLOWCHART BESERTA SIMBOLNYA Disusun Oleh : Sakina Mawardah Teknik Informatika Dosen : Asep M. Yusuf, S.T UNIVERSITAS NASIONAL PASIM FLOWMAP 1. Pengertian Flowmap
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. titiktitik penyusun citra itu sendiri. Titik-titik tersebut disebut dengan pixel. Banyaknya
BAB II LANDASAN TEORI 2. Citra/Image Citra atau yang lebih sering dikenal dengan gambar merupakan kumpulan dari titiktitik penyusun citra itu sendiri. Titik-titik tersebut disebut dengan pixel. Banyaknya
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Jati Tectona grandis Linn. f. atau jati merupakan salah satu tumbuhan yang masuk dalam anggota famili Verbenaceae. Di Indonesia dikenal juga dengan nama deleg, dodolan, jate,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Program aplikasi ini dirancang dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual C# 2008 Express Edition. Proses perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI. 3.1 Metode GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix)
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Metode GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix) Metode GLCM menurut Xie dkk (2010) merupakan suatu metode yang melakukan analisis terhadap suatu piksel pada citra dan mengetahui
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kain adalah bahan dasar dari pakaian yang biasa digunakan sebagai kebutuhan pokok manusia untuk melindungi dan menutup dirinya. Kain pun dapat menjadi identitas suatu
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN KEBUTUHAN ALGORITMA
BAB 3 ANALISIS DAN KEBUTUHAN ALGORITMA 3.1 Analisis Masalah Jaringan saraf tiruan hopfield merupakan salah satu Algoritma Machine Learning yang dapat mengklasifikasikan suatu objek citra berdasarkan pelatihan
Lebih terperinciPEMROGRAMAN TERSTRUKTUR MENGGUNAKAN MATLAB
PETUNJUK PRAKTIKUM PEMROGRAMAN TERSTRUKTUR MENGGUNAKAN MATLAB Oleh Ahmad Kamsyakawuni JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER 2009 MODUL 1 MENGENAL MATLAB A.
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN SIMULASI IMAGE RETREIVAL MENGGUNAKAN METODE COLOR HISTOGRAM, GREY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN KNN (Design and Simulation of Image Retreival Using Color Histogram, Grey Level Co-Occurrence
Lebih terperinciSimulasi dan Analisis Pengenalan Citra Daging Sapi dan Daging Babi dengan Metode GLCM
SEMINAR NASIONA INOVASI DAN APIKASI TEKNOOGI DI INDUSTRI (SENIATI) 06 Simulasi dan Analisis Pengenalan Citra Daging Sapi dan Daging Babi dengan Metode GCM Satrio Arief Wibowo, *, Bambang Hidayat,Unang
Lebih terperinciIDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI PCA DAN GLCM
1 IDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI DAN Ratna Dwi Jayanti A11.2011.05949 Program Studi Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, Jl.
Lebih terperinciIdentifikasi Ciri Kain Menggunakan Fitur Tekstur dan Gray Level Difference Method
Identifikasi Ciri Kain Menggunakan Fitur Tekstur dan Gray Level Difference Method Inwijayati Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarmai Universitas Gunadarma Depok, Indonesia Prihandoko, Bertalya
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 terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE Andre Sitorus (0822107) Jurusan Teknik Elektro email: tiantorus11@gmail.com ABSTRAK Pola yang dibentuk oleh
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI. melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang didapat. Untuk bisa mendapatkan
BAB 3 METODOLOGI 3.1 Analisis Kebutuhan dan Masalah 3.1.1 Analisis Kebutuhan Dalam melakukan analisa gambar mammogram, biasanya dokter secara langsung melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang
Lebih terperinciBAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Tahap pengolahan data pada penelitian ini meliputi pemilihan data penelitian, penentuan titik pengamatan pada area homogen dan heterogen, penentuan ukuran Sub Citra Acuan (SCA)
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Steganografi berasal dari Bahasa Yunani, yaitu kata steganos yang artinya tulisan tersembunyi (covered writing) dan kata graphos yang berarti tulisan. Sehingga steganografi
Lebih terperinciIdentifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski
Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski Junia Kurniati Computer Engineering Department Faculty of Computer Science Sriwijaya University South Sumatera Indonesia
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI Landasan teori merupakan panduan untuk menemukan solusi pemecahan masalah yang sedang dihadapi. Pada bab ini akan dikemukakan landasan teori yang terkait dengan permasalahan untuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Sistem yang berasal dari bahasa Latin (systēma) dan bahasa Yunani (sustēma)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Sistem yang berasal dari bahasa Latin (systēma) dan bahasa Yunani (sustēma) adalah suatu kesatuan yang terdiri dari komponen atau elemen yang dihubungkan bersama untuk memudahkan
Lebih terperinciAnalisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini mengambil tempat di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta yang berlokasi di Jl. Lingkar Selatan, Kasihan, Bantul, Daerah Istimewa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketersediaan teknologi dewasa ini mempengaruhi pada proses pertukaran informasi menjadi mudah dan bebas. Kemajuan yang cukup besar di bidang komputer dan dunia internet
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Istilah sistem berasal dari bahasa Yunani yaitu systema. Ditinjau dari sudut katanya sistem berarti sekumpulan objek yang bekerja bersama-sama untuk menghasilkan suatu kesatuan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 14, terdiri dari tahap identifikasi masalah, pengumpulan dan praproses data, pemodelan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar belakang masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah Saluran pernapasan pada manusia terdiri dari rongga hidung, faring, laring, trakea, percabangan bronkus dan paru-paru (bronkiolus, alveolus). Paru-paru merupakan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D
30 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D Penelitian ini mengembangkan model sistem pengenalan wajah dua dimensi pada citra wajah yang telah disiapkan dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari- hari seringkali ditemukan uang palsu pada berbagai transaksi ekonomi. Tingginya tingkat uang kertas palsu yang beredar di kalangan masyarakat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.1 merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1. Desain Penelitian Gambar 3.1 merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada proses pengenalan huruf tulisan tangan Katakana menggunakan metode Fuzzy Feature Extraction
Lebih terperinciKarakteristik Spesifikasi
Sinyal yang masuk difilter ke dalam sinyal frekuensi rendah (low-pass filter) dan sinyal frekuensi tinggi (high-pass filter) Lakukan downsampling pada kedua sinyal tersebut Low-pass frekuensi hasil downsampling
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Bab IV berisi pembahasan yang meliputi proses penelitian yakni hasil
BAB IV PEMBAHASAN Bab IV berisi pembahasan yang meliputi proses penelitian yakni hasil model Radial Basis Function Neural Network untuk diagnosa kanker otak, hasil klasifikasi, dan ketepatan hasil klasifikasinya.
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Rancang Bangun 3.1.1 Pengertian Rancang Rancang merupakan serangkaian prosedur untuk menerjemahkan hasil analisa dari sebuah sistem ke dalam bahasa pemrograman untuk mendeskripsikan
Lebih terperinciKLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI
KLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinciMakalah Tugas Akhir. Keywords : Feature extraction, co-occurrence, classification, k-nearest Neighbor, seeds.
Makalah Tugas Akhir KLASIFIKASI CITRA DENGAN MATRIKS KO-OKURENSI ARAS KEABUAN (Gray Level Co-occurrence Matrix-GLCM) PADA LIMA KELAS BIJI-BIJIAN Yudhistira Ganis K 1, Imam Santoso, R. Rizal Isnanto Human
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Sistem Prinsip kerja sistem diawali dengan pembacaan citra rusak dan citra tidak rusak yang telah terpilih dan dikumpulkan pada folder tertentu.
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN CITRA WARNA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN SOFTWARE MATLAB ABSTRAK
PENGELOMPOKKAN CITRA WARNA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN SOFTWARE MATLAB Nurhayati 1, John Adler 2, Sri Supatmi 3 1,2,3 Teknik Komputer, Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) 1 nuril24@yahoo.com,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah komputer ( computer ) berasal dari bahasa latin computere yang berarti
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Komputer Istilah komputer ( computer ) berasal dari bahasa latin computere yang berarti menghitung. Dalam bahasa Inggris berasal dari kata computer yang artinya menghitung.
Lebih terperinci1. BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Industri kulit (leather) merupakan salah satu sektor industri yang mengalami pertumbuhan cukup tinggi. Pada data Badan Pusat Statistik (BPS) mengenai pertumbuhan
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 terperinciANALISA PERBANDINGAN KOMPRESI 2 GAMBAR TIFF DAN BMP MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET. Oleh: FIRU AL FARIZI
ANALISA PERBANDINGAN KOMPRESI 2 GAMBAR TIFF DAN BMP MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET Oleh: FIRU AL FARIZI 41508110009 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA
Lebih terperinciPEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
Lebih terperinciFERY ANDRIYANTO
SISTEM ANALISA IMAGE PROCESSING UNTUK MENCARI KEMIRIPAN PADA TEKSTUR WARNA KULIT MANUSIA MENGGUNAKAN HISTOGRAM WARNA SKRIPSI Oleh : FERY ANDRIYANTO 0734010123 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)
IDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) SKRIPSI Disusun Oleh : THOMI LUTHFIANTO 1203030010 PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
Lebih terperinciEKSTRAKSI FITUR TEKSTUR CITRA TEMPE MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR CITRA TEMPE MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX WINDAYANI ACHMAD ZAENULLAH 41511120110 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA
Lebih terperinciDAFTAR ISI BAB II TINJAUAN PUSTAKA...4
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL...i PERNYATAAN BEBAS PLAGIARISME...ii HALAMAN PENGESAHAN...iii HALAMAN TUGAS...iv HALAMAN MOTTO...vi KATA PENGANTAR...vii DAFTAR ISI...ix DAFTAR TABEL...xiii DAFTAR GAMBAR...xv
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Menginterprestasi sebuah citra untuk memperoleh diskripsi tentang citra tersebut melalui beberapa proses antara lain preprocessing, segmentasi citra, analisis
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teori graf menurut Munir (2012), merupakan salah satu cabang dari ilmu matematika dengan pokok bahasan yang sudah sejak lama digunakan dan memiliki banyak terapan hingga
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Menurut Djapilus dan Suhaendi (1978) dalam Utomo (2008) E. urophylla
TINJAUAN PUSTAKA Kayu Eucalyptus urophylla Menurut Djapilus dan Suhaendi (1978) dalam Utomo (2008) E. urophylla termasuk dalam famili Myrtaceae, terdiri atas 500 jenis dan 138 varietas. Pohon ekaliptus
Lebih terperinciBAB III PEMROGRAMAN MATLAB 2 Copyright by
BAB III PEMROGRAMAN MATLAB 2 1 M-File M-file merupakan sederetan perintah matlab yang dituliskan secara berurutan sebagai sebuah file. Nama file yang digunakan berekstensi m yang menandakan bahwa file
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1 Data Uji Printer forensik merupakan suatu proses identifikasi untuk mengetahui asal dokumen bukti, cara yang dilakukan dengan membandingkan dengan ciri yang terdapat
Lebih terperinci