SEGMENTASI CITRA X-RAY DARI CITRA CT MENGGUNAKAN ACTIVE CONTOUR
|
|
- Ridwan Indradjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SEGMENTASI CITRA X-RAY DARI CITRA CT MENGGUNAKAN ACTIVE CONTOUR Indrawati Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln. Banda Aceh Medan Km Buketrata Lhokseumawe windra96@yahoo.com Abstrak Untuk pembuatan prostesis, maka diperlukan data tentang dimensi suatu tulang, Biasanya tindakan ini dimulai dengan operasi pembedahan, kemudiaan pengukuran dan pemasangan implan. Pada artikel ini untuk mendapatkan dimensi sebuah tulang diperlukan proses segmentasi tulang, proses segmentasi ini merupakan bagian dari proses untuk memisahkan obyek-obyek, sehingga pengolahan citra dapat dilakukan pada masing-masing objek. Citra tulang yang dideteksi adalah tulang tibia, metode segmentasi yang dipilih adalah active contour. Penelitian dilakukan pada sebuah model tulang tibia. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan hasil pengujian parameter keberhasilan segmentasi fitur citra dengan akurasi 99,1%, sensitivitas sebesar 90% dan specificitas sebesar 39%. Hal ini menunjukkan hasil segmentasi citra mendekati sama dengan citra aslinya. Kata kunci : segmentasi, active countor Pendahuluan Tindakan awal yang biasa dilakukan sebelum pembedahan orthopedi untuk pemasangan implan prostesis dan sekrup pada tulang adalah mengobservasi kerusakan struktur tulang dengan cara menganalisis citra x-ray. Untuk menganalisis pembacaan x-ray, langkah awal yang dilakukan adalah mela-kukan segmentasi pada citra x-ray. Segmentasi bertujuan memisahkan objek-objek citra, sehingga dapat dilakukan pengolahan citra menurut keperluan yang dinginkan, seperti mengobservasi bentuk, mengukur volume citra, mengobservasi ukuran dari objek citra yang diamati [1]. Validasi pengolahan citra, sangat bergantung pada metode segmentasi yang dilakukan, sehingga kesesuaian antara hasil pengolahan citra x-ray dengan ukuran citra yang sesungguhnya adalah sama. Sebagai contoh, ukuran panjang-pendek tulang dari hasil pengukuran citra sesuai dengan kondisi sebenarnya. Pada penelitian ini akan diobservasi validasi hasil segmentasi citra x-ray. Validasi akan mengukur akurasi, sensitivitas dan specificity []. Pada penelitian ini, masukan proses segmentasi ini adalah citra medis yang berasal dari CT scan (Computed Tomography), karena struktur tulang yang terlihat pada citra CT lebih jelas. Metode segmentasi yang dipilih adalah metode active contour. Metode ini mempunyai kelebihan, yaitu dapat melakukan segmentasi dengan baik terhadap semua bentuk geometri (cekung, cembung)
2 Metodologi Penelitian Dari gambar 1, terlihat bahwa segmentasi citra x-ray berasal Input citra dari citra 3 dimensi yaitu citra CT. Citra CT diproyeksi menjadi citra x-ray. Hal ini dilakukan karena untuk mendapatkan citra x-ray dari suatu model tulang yang sama sangat sulit untuk didapatkan, maka dilakukan proyeksi untuk mendapatkan citra x-ray dari model tulang tersebut. Contoh citra 3 dimensi dari tulang tibia dapat dilihat pada gambar. CITRA CT PROYEKSI CITRA X-RAY SEGMENTASI KEBERHASILAN SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI Gambar 1. Metode segmentasi dan klasifikasi pada citra CT Input citra berasal dari citra 3 dimensi yaitu citra CT. Citra CT selanjutnya diproyeksi menjadi citra X-Ray. Gambar. Citra 3 dimensi dari tulang tibia Hal ini dilakukan karena untuk mendapatkan citra X-Ray dari suatu model tulang yang sama sangat sulit untuk didapatkan maka dilakukan proyeksi untuk mendapatkan citra X-Ray dari model tulang tersebut. Contoh citra 3 dimensi dari tulang tibia dapat dilihat pada gambar. Segmentasi. Proses segmentasi citra x-ray dilakukan menggunakan active contour. Konsep active contours models pertama kali diperkenalkan pada tahun 1987 dan kemudian dikembangkan oleh berbagai peneliti [3 dan 4]. Active contour menggunakan prinsip energi minimizing yang mendeteksi fitur tertentu dalam image. Sistem ini terdiri dari sekumpulan titik yang saling berhubungan dan terkontrol oleh garis lurus. Active contour digambarkan sebagai sejumlah titik yang berurutan satu sama lain. Penentuan obyek dalam image melalui active contour merupakan proses interaktif. Selanjutnya, contour akan tertarik kearah fitur didalam image karena
3 pengaruh energi internal yang menghasilkan gambar. Proses active contour dapat dilihat pada gambar 3. Gambar 3. Bentuk dasar active contour [3] Parameter active contour untuk sekumpulan titik koordinat yang terkontrol pada contour dapat didefenisikan pada persamaan berikut ini: s xs ys v,... (1) x dan Dimana s y s adalah koordinat x dan y pada kontur dan s adalah indeks normalisasi dari titik kontrol. Fungsi energi yang digambarkan active contour terdiri dari dua komponen, yaitu energi internal dan energi eksternal. Gaya internal membuat kurva kompak (gaya elastis) dan batasannya berbelok sangat tajam (gaya lentur). Gaya eksternal cenderung membuat kurva bergerak kearah batas obyek. Energi internal sebagai penjumlahan dari energi elastis dan energi kelenturan dapat dinyatakan sebagai berikut : E int dv d v Eelastic Ebend s s... () ds ds Dimana adalah konstanta variabel elastisitas dan adalah konstanta variabel belokan (kelenturan) kurva kontur. Energi elastisitas dan kelenturan dapat didefinisikan sebagai berikut: dan s vs E v. ds...(3) elastic s 1 s 1 vs vs 1 E v. ds... (4) bend s Fungsi energi minimalisasi dapat ditunjukkan sebagai berikut : 1 vs * Esnake Esnake ds. Eint v s Eimage v s Econ v s ds.... (5) 0 1 0
4 Dimana E int adalah energi internal dari kurva, E image adalah energi dari image, dan E con adalah energi eksternal. Setelah dilakukan segmentasi maka dilakukan uji akurasi dengan membandingkan citra yang disegmentasi secara manual dengan citra hasil segmentasi program. Teknik pengukuran akurasi untuk segmentasi dapat dilihat pada gambar 4. Gambar 4. Teknik pengukuran akurasi untuk segmentasi Parameter Keberhasilan Segmentasi Akurasi. Akurasi menunjukkan kedekatan nilai hasil pengukuran dengan nilai sebenarnya. Untuk menentukan tingkat akurasi perlu diketahui nilai sebenarnya dari parameter yang diukur. Nilai kedekatan diamati melalui segmentasi dengan menggunakan metode active countour. Ukuran akurasi menunjukkan besarnya jumlah titik-titik warna gray yang membentuk tulang dan titik yang membentuk warna yang tidak membentuk tulang. Berdasarkan nilai-nilai tersebut dapat diukur akurasi dengan menggunakan persamaan 6. Akurasi= TP+TN TP TN FP + FN... (6) Lebih jelasnya uraian di atas dapat dilihat pada gambar 5. TP merupakan pixel citra tulang dan dikenali sebagai tulang, FP merupakan pixel citra bukan tulang namun dikenali sebagai tulang, FN adalah pixel citra tulang namun tidak dikenali sebagai tulang, dan TN adalah bukan pixel citra tulang dan dikenali bukan tulang. Gambar 5. Perbedaan referensi dan hasil
5 Keempat nilai diatas dapat diformulasikan dengan menggunakan matrik x, dan dapat dilihat seperti gambar 6. Sensitivitas. Merupakan ukuran yang merepresentasikan nilai dari pixel citra tulang yang dikenali sebagai tulang terhadap false negativenya. Nilai sensitivitas suatu citra itu dapat dihitung dengan persamaan 7. TP TP Sensitivit as = =... (7) P TP+ FN Gambar 6. Formulasi matrix dari TP, TN, FP, dan FN Specificitas. Adalah ukuran yang merepresentasikan nilai dari pixel bukan tulang yang dikenali bukan citra tulang terhadap true negativenya. Nilai specificitas suatu citra itu dapat dihitung dengan persamaan 8. TN Specificit y = N TN... (8) FP TN Hasil dan Pembahasan Citra X-Ray tulang tibia yang dihasilkan dari proyeksi citra CT diperlihatkan pada gambar 7. Selanjutnya citra x-ray tersebut disegmentasi dan hasilnya diperlihatkan pada gambar 8. Gambar 7.Citra X-Ray
6 Pada gambar 8 memperlihatkan bahwa hasil segmentasi telah memisahkan objekobjek citra yang tidak diperlukan dimana citra yang membentuk tulang telah terpisah dari citra yang membentuk daging. Gambar 8. Hasil segmentasi dengan bentuk kontur yang sesuai dengan bentuk tulang Selanjutnya, hasil segmentasi diukur, pengukuran dilakukan terhadap 3 parameter yaitu akurasi, sensitifitas dan specificitas. Lebih jelasnya akan diuraikan di bawah ini. Akurasi. Untuk menunjukkan kedekatan nilai hasil pengukuran dengan nilai sebenarnya, maka dilakukan pengukuran terhadap nilai-nilai TN, FP, FN dan TP dan hasilnya ditunjukkan pada tabel 1. Tabel 1. Nilai Akurasi Penilaian Nilai Pixel Akurasi TN 300,973 FP 459 FN,409 TP 1,011 99,1% Berdasarkan persamaan 6, diketahui bahwa akurasi dari hasil segmentasi dari tulang tibia adalah 99,1%. Hal ini menunjukkan kedekatan nilai hasil pengukuran dengan nilai sebenarnya. Sensitifitas. Untuk menggambarkan nilai dari pixel citra tulang yang dikenali sebagai tulang terhadap nilai negatifnya, maka dilakukan pengukuran terhadap nilai-nilai TN, FP, FN dan TP dan hasilnya ditunjukkan pada tabel. Tabel. Nilai Sensitifitas Penilaian Nilai Pixel Sensitifitas FN,409 TP 1, % Berdasarkan persamaan 7, maka diketahui bahwa nilai sensitivitas hasil perhitungan adalah 90%. Nilai ini menunjukkan bahwa hasil segmentasi menampilkan citra tulang yang dikenali sebagai tulang sebanyak 90%. Hasil ini menunjukkan bahwa nilai dari pixel citra tulang yang dikenali sebagai tulang terhadap citra tulang yang dikenali bukan tulang jauh lebih besar, sehingga sejumlah titik yang berurutan satu sama lain dalam dalam penentuan obyek pada citra, prosesnya sangat interaktif.
7 Dengan demikian contour yang membentuk citra akan tertarik kearah fitur didalam citra dan pengaruh energi internal akan menghasilkan citra seperti diperlihatkan pada gambar 8. Specificitas. Untuk menggambarkan nilai dari pixel bukan tulang yang dikenali bukan citra tulang terhadap true negativenya, maka dilakukan pengukuran terhadap nilai-nilai TN, FP, FN dan TP dan hasilnya ditunjukkan pada tabel 3 Tabel 3. Specificitas Penilaian Nilai Pixel Specificitas TN 300,973 FP % Berdasarkan persamaan 8, maka diketahui bahwa nilai specificitas hasil perhitungan adalah 39%. Nilai ini menunjukkan bahwa pixel citra bukan tulang yang dikenali sebagai citra tulang terhadap bukan pixel citra tulang dan dikenali bukan tulang. Hal ini menggambarkan bahwa segmentasi berhasil memisahkan objek-objek citra yang akan diolah dan objek-objek citra yang tidak dikehendaki. Kesimpulan Penelitian ini mengevaluasi tahapan parameter keberhasilan segmentasi, kualitas citra ditentukan oleh tiga parameter yaitu akurasi, sensitifitas, specificitas. Hasil yang penting dalam penelitian ini adalah diperolehnya hasil akurasi sekitar 99,1%, sensifitas 90% dan specificitas sebesar 39%. Hal ini menunjukkan hasil segmentasi citra mendekati sama dengan citra aslinya. Daftar Pustaka [1] Suprijanto, Faridam Irwan, 009, Segmentasi Citra Secara Semi-Otomatis untuk Visualisasi Volumetrik Citra CT-Scan Pelvis, Makara, Teknologi, vol. 13, no., November 009: [] Tutuk Indriyani, Agus Zainal Arifin, Rully Soelaiman, 009, Segmentasi Cortical Bone pada Citra Dental Panoramic Radiograph Menggunakan Watershed Berintegrasi dengan Active Contour Berbasis Level Set., Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember, [3] Marian Bacos, 007, Active Contours and their Utilization at Image Segmentation, 5th Slovakian-Hungarian Joint Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics January 5-6, Poprad, Slovakia [4] D Cremers, F Tischhauser, J Weickert, C Schnorr,00, Diffusion Snakes: Introducing Statistical Shape Knowledge into the Mumford-Shah Functional, Int Journal of Computer Vision, vol. 50(3), pp
8
METODE ACTIVE CONTOUR BERBASIS LEVEL SET UNTUK SEGMENTASI TINGKAT KERUSAKAN JALAN RAYA (STUDI KASUS JALAN DI SURABAYA)
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan III 5 ISBN 978-6-98569-- METODE ATIVE ONTOUR BERBASIS LEVEL SET UNTUK SEGMENTASI TINGKAT KERUSAKAN JALAN RAYA (STUDI KASUS JALAN DI SURABAYA) Tutuk Indriyani,
Lebih terperinciSEGMENTASI CORTICAL BONE PADA CITRA DENTAL PANORAMIC RADIOGRAPH MENGGUNAKAN WATERSHED BERINTEGRASI DENGAN ACTIVE CONTOUR BERBASIS LEVEL SET
SEGMENTASI CORTICAL BONE PADA CITRA DENTAL PANORAMIC RADIOGRAPH MENGGUNAKAN WATERSHED BERINTEGRASI DENGAN ACTIVE CONTOUR BERBASIS LEVEL SET Tutuk Indriyani, Agus Zainal Arifin, dan Rully Soelaiman Teknik
Lebih terperinciSegmentasi Tulang Kortikal pada Citra Dental Panoramic Radiograph
IJEIS, Vol.6, No.1, April 2016, pp. 37~46 ISSN: 2088-3714 37 Segmentasi Tulang Kortikal pada Citra Dental Panoramic Radiograph Thohiroh Agus Kumala* 1, Agus Harjoko 2 1 Prodi S2/S3 Ilmu Komputer, FMIPA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu komputer dalam bidang medis sekarang ini sudah sangat maju. Banyak penelitian yang dilakukan untuk membantu dokter dalam menganalisis suatu penyakit,
Lebih terperinciSEGMENTASI TULANG PADA CITRA CT MENGGUNAKAN ACTIVE CONTOUR
SEGMENTASI TULANG PADA CITRA CT MENGGUNAKAN ACTIVE CONTOUR Nurpadmi*, Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST, MT** nur.padmi@mail.com 1 Jurusan Teknik Elektro FTI, ITS, Surabaya Jurusan Teknik Elektro FTI, ITS,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. atau yang disebut dengan cardiomegaly. Pemantauan pembesaran jantung
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit jantung merupakan pembunuh yang paling berbahaya saat ini yang menjadikannya sebagai penyebab kematian nomor satu di dunia (WHO, 2012). Salah satu tanda penyakit
Lebih terperinciMetode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax
Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax Abstrak Segmentasi citra merupakan salah satu tahapan dalam pengolahan citra yang penting, terutama dalam dunia medis. Apabila seorang dokter
Lebih terperinciPendeteksian 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Identifikasi Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.1.1. Identifikasi Masalah Penggunaan citra digital telah menjadi semakin popular akhir-akhir ini. Hal ini menyebabkan program pengolah grafis untuk memanipulasi citra
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Skoliosis adalah fenomena kelainan tulang belakang yang akan
BAB I PENDAHULUAN 1. asd 1.1. Latar Belakang Masalah Skoliosis adalah fenomena kelainan tulang belakang yang akan membengkok membentuk huruf C atau S. Bila dibiarkan, sudut kemiringan tulang belakang (cobb
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dunia kesehatan dewasa ini tidak bisa dipisahkan dengan teknologi yang terus berkembang. Pengembangan teknologi yang erat kaitannya dengan dunia kesehatan atau dunia
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciOleh Yuli Wijayanti. Dosen Pembimbing : 1. Bilqis Amaliah, S.Kom, M.Kom 2. Anny Yuniarti, S.Kom, M.Com.Sc
Oleh Yuli Wijayanti Dosen Pembimbing : 1. Bilqis Amaliah, S.Kom, M.Kom 2. Anny Yuniarti, S.Kom, M.Com.Sc TEKNIK INFORMATIKA-ITS 26 JULI 2010 Latar Belakang Segmentasi gambar merupakan salah satu faktor
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PULPITIS MENGGUNAKAN METODE WATERSHED
PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PULPITIS MENGGUNAKAN METODE WATERSHED Imam Abdul Hakim 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi
Lebih terperinciSISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA
SISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA Dirvi Eko Juliando Sudirman 1) 1) Teknik Komputer Kontrol Politeknik Negeri Madiun Jl Serayu No. 84, Madiun,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMETODE OTOMATIS PENEMUAN BENTUK PARASIT THEILERIA PADA DARAH SAPI MENGGUNAKAN ACTIVE CONTOUR MODEL
METODE OTOMATIS PENEMUAN BENTUK PARASIT THEILERIA PADA DARAH SAPI MENGGUNAKAN ACTIVE CONTOUR MODEL Eka Dwi Nurcahya 1, Andy Triyanto Pujo raharjo 2. 1 Universitas Muhammadiyah Ponorogo, Ponorogo 2 Universitas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. organ dalam tubuh seperti Computed Tomography (CT) scan, Digital
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Perkembangan jaman menghantarkan masyarakat dunia masuk ke era globalisasi dimana tidak ada keterbatasan ruang dan waktu yang melingkupi berbagai aspek. Kemajuan teknologi
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN METODE KONTUR AKTIF DENGAN SEGMENTASI LOKAL ATAU GLOBAL SECARA SELEKTIF
SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN METODE KONTUR AKTIF DENGAN SEGMENTASI LOKAL ATAU GLOBAL SECARA SELEKTIF Yustina Retno B, Yudhi Purwananto, Rully Soelaiman 3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Artificial Intelligence Artificial Intelligence adalah studi tentang bagaimana komputer melakukan sesuatu dimana saat itu orang melakukannya lebih baik. (Rich dan Knight, 1991).
Lebih terperinciSALIENT POINTS PADA CITRA TULANG CORTICAL BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET
SALIENT POINTS PADA CITRA TULANG CORTICAL BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET Oleh: Ika Usfarina Dhamasari(5106100040) DosenPembimbing1: Dr. AgusZainalArifin, S. Kom, M. Kom Dosen Pembimbing 2: Diana Purwitasari,
Lebih terperinciPenemuan Dimensi Standar Kepala Manusia Berdasarkan Citra CT
Penemuan Dimensi Standar Kepala Manusia Berdasarkan Citra CT Bayu Kurniawan, Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT., Ir. Stevanus Hardiristanto,. ST., MT Jurusan Teknik Elektro FTI-ITS Abstrak Angka kecelakaan
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 terperinciPENGEMBANGAN MODUL SEGMENTASI PADA M-ANALYZER, SISTEM PORTABEL CERDAS UNTUK IDENTIFIKASI PARASIT MALARIA
PENGEMBANGAN MODUL SEGMENTASI PADA M-ANALYZER, SISTEM PORTABEL CERDAS UNTUK IDENTIFIKASI PARASIT MALARIA Dias Natawan Gita 1, I Ketut Eddy Purnama 2, Diah Puspito Wulandari 3 Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sentimen dari pengguna aplikasi android yang memberikan komentarnya pada fasilitas user review
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sesuai dengan berbagai macam pemikiran manusia. Banyak teori-teori maupun
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring berjalannya waktu ilmu pengetahuan semakin berkembang pesat sesuai dengan berbagai macam pemikiran manusia. Banyak teori-teori maupun aplikasi baru yang lahir
Lebih terperinciIdentifikasi Sel Darah Berbentuk Sabit Pada Citra Sel Darah Penderita Anemia
Identifikasi Sel Darah Berbentuk Sabit Pada Citra Sel Darah Penderita Anemia Imam Subekti, I Ketut Eddy Purnama, Mauridhi Hery Purnomo. Jurusan Teknik Elektro FTI - ITS Penelitian ini mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jenis kelainan pada tulang punggung manusia bermacam-macam, bergantung pada faktor umur, kebiasaan, dan kecelakaan/virusbakteri. Skoliosis adalah kelainan tulang belakang
Lebih terperinciKOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL
KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL Rudy Adipranata Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya. Telp. (031) 8439040
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Perancangan Sistem dan Blok Diagram Sistem. Model penelitian yang akan dilakukan adalah model penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Perancangan Sistem dan Blok Diagram Sistem Model penelitian yang akan dilakukan adalah model penelitian pengembangan. Untuk mempermudah dalam memahami sistem yang akan dibuat
Lebih terperinciPerbaikan Komponen Garis pada Citra Dental dengan Metode Histogram Modification Local Contrast Enhancement untuk Identifikasi Periodontitis
Perbaikan Komponen Garis pada Citra Dental dengan Metode Histogram Modification Local Contrast Enhancement untuk Identifikasi Hardika Khusnuliawati Institut Teknologi Sepuluh Nopember hardika.khusnulia@gmail.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Beberapa tahun terkahir ini, penggunaan persamaan diferensial dalam bidang analisis citra menjadi salah satu topik penelitian yang menarik perhatian para peneliti,
Lebih terperinciDosen Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pakuan Bogor
PENGENALAN KADAR TOTAL PADAT TERLARUT PADA BUAH BELIMBING BERDASAR CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBORHOOD (KNN)
Lebih terperinciJournal of Control and Network Systems
JCONES Vol. 2, No. 1 (2013) 9-15 Journal of Control and Network Systems Situs Jurnal : http://jurnal.stikom.edu/index.php/jcone PERBAIKAN KUALITAS CITRA SINAR X TULANG BELAKANG PENDERITA SKOLIOSIS DENGAN
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. dan GVF Snake yang telah selesai dibuat. Dimulai dari modified
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem yang dilakukan merupakan pengujian terhadap preprocessing dan GVF Snake yang telah selesai dibuat. Dimulai dari modified tophat filter, Gaussian cropping, dan GVF
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan jenis penelitian eksperimen, dengan tahapan penelitian sebagai berikut: 3.1 Pengumpulan Data Tahap ini merupakan langkah awal dari penelitian. Dataset
Lebih terperinciSegmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
Lebih terperinciCOMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA
Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL
SEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL Andi Hendra 1 1 Jurusan Matematika MIPA Universitas Tadulako ABSTRAK Penelitian pengolahan
Lebih terperinciAPLIKASI PENDETEKSI TANDA AIR PADA UANG KERTAS DENGAN METODE SEGMENTASI REGION BASED ACTIVE CONTOUR MENGGUNAKAN MATLAB
APLIKASI PENDETEKSI TANDA AIR PADA UANG KERTAS DENGAN METODE SEGMENTASI REGION BASED ACTIVE CONTOUR MENGGUNAKAN MATLAB Muhammad Zain Fadli 1 Cut Maisyarah Karyati 2 1,2 FakultasIlmuKomputerdanTeknologiInformasi,
Lebih terperinciPENERAPAN TEKNIK DATA MINING UNTUK MENENTUKAN HASIL SELEKSI MASUK SMAN 1 GIBEBER UNTUK SISWA BARU MENGGUNAKAN DECISION TREE
PENERAPAN TEKNIK DATA MINING UNTUK MENENTUKAN HASIL SELEKSI MASUK SMAN 1 GIBEBER UNTUK SISWA BARU MENGGUNAKAN DECISION TREE Castaka Agus Sugianto Program Studi Teknik lnformatika Politeknik TEDC Bandung
Lebih terperinciSegmentasi Bagian Paru-Paru di Citra 2D CT-Scan
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Segmentasi Bagian Paru-Paru di Citra 2D CT-Scan Naser Jawas STIKOM Bali Jl. Raya Puputan no.86 Renon Denpasar e-mail: naser.jawas@stikom-bali.ac.id
Lebih terperinciDeteksi Lokasi Bibir Otomatis Pada Citra Wajah Berbasis Ciri Bentuk dan Warna
F7 bentuk [5]. Pendekatan berbasis bentuk bibir menggunakan Deteksi Lokasi Bibir Otomatis Pada Citra Wajah Berbasis Ciri Bentuk dan Warna Shinta Puspasari, STMIK lobal Informatika MDP Abstrak Metode yang
Lebih terperinciTraffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel
1 Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel Andi Muhammad Ali Mahdi Akbar, Arief Kurniawan, Ahmad Zaini Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri Institut
Lebih terperinciSegmentasi Citra Sel Tunggal Smear Serviks Menggunakan Radiating Component Normalized Generalized GVFS
JNTETI, Vol. 6, No. 1, Februari 2017 107 Segmentasi Citra Sel Tunggal Smear Serviks Menggunakan Radiating Component Normalized Generalized GVFS Nursuci Putri Husain 1, Chastine Fatichah 2 Abstract Component
Lebih terperinciImplementasi Sistem Pendeteksi Gerakan dengan Motion Detection pada Kamera Video Menggunakan AForge.NET
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) 1 Implementasi Sistem Pendeteksi Gerakan dengan Motion Detection pada Kamera Video Menggunakan AForge.NET Muhammad Redha, Dwi
Lebih terperinciFourier Descriptor Based Image Alignment (FDBIA) (1)
Fourier Descriptor Based Image Alignment (FDBIA) (1) Metode contour tracing digunakan untuk mengidentifikasikan boundary yang kemudian dideskripsikan secara berurutan pada FD. Pada aplikasi AOI variasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik
Lebih terperinciPRA PENGOLAHAN CITRA X-RAY THORAX PADA SEGMENTASI PARU-PARU DAN JANTUNG MENGGUNAKAN ANISOTROPIC DIFFUSION DAN GUIDED IMAGE FILTER
TESIS PRA PENGOLAHAN CITRA X-RAY THORAX PADA SEGMENTASI PARU-PARU DAN JANTUNG MENGGUNAKAN ANISOTROPIC DIFFUSION DAN GUIDED IMAGE FILTER SAMPUL DALAM AGUS TOMMY ADI PRAWIRA KUSUMA NIM 1191761017 PROGRAM
Lebih terperinciPemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA
Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA Chandra Purnamaningsih Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret Surakarta Jl. Ir. Sutami No 36 A Surakarta cpurnamaningsih@gmail.com
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih terperinciSEGMENTASI KANDIDAT NODUL PARU MENGGUNAKAN ACTIVE SHAPE MODEL DAN MATEMATIKA MORFOLOGI
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-3 November 2015 SEGMENTASI KANDIDAT NODUL PARU MENGGUNAKAN ACTIVE SHAPE MODEL DAN MATEMATIKA MORFOLOGI Sri Widodo 1), Kustanto 2), Sri Tomo 3) 1 Akademi Perekam
Lebih terperinciBab I. Pendahuluan. dibutuhkan. Tidak hanya untuk memudahkan proses penyimpanan dan
Bab I Pendahuluan I. 1 Latar Belakang Dewasa ini, kebutuhan akan sebuah teknologi yang mampu menganalisis dan mengklasifikasikan berbagai citra ke dalam kelas-kelas yang sesuai sangat dibutuhkan. Tidak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Mining Data Mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge)
Lebih terperinci= = 100 N = = 200 N. Apabila konstanta pegas diperbesar, maka akan mempengaruhi gaya pegas = = 50 N = = 140 N. Apabila panjang pegas
IV. HASIL DAN ANALISA Hasil dan pembahasan pada penelitian ini dipaparkan berdasarkan subyek yaitu subyek A dan subyek B. Paparan terdiri dari jawaban dan alasan subyek disertai analisa dan pembahasan
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 terperinciPenjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt
Penjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt Sulfan Bagus Setyawan 1, Djoko Purwanto 2 Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 1 sulfan13@mhs.ee.its.ac.id
Lebih terperinciPENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL
Makalah Nomor: KNSI-472 PENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL Barep Wicaksono 1, Suryarini Widodo 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Gunadarma 1,2 Jl.
Lebih terperinciSEGMENTASI PEMBULUH DARAH PADA CITRA RETINA MENGGUNAKAN MAX-TREE DAN ATTRIBUTE FILTERING
SEGMENTASI PEMBULUH DARAH PADA CITRA RETINA MENGGUNAKAN MAX-TREE DAN ATTRIBUTE FILTERING Kadek Yota Ernanda Aryanto 1,2, I Ketut Eddy Purnama 1 1 Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jawa Timur 2 Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendarahan Otak adalah suatu kondisi dimana terdapat darah di jaringan otak baik itu di dalam otak (Intracerebral) maupun diantara lapisan-lapisan pelindung otak (Cranial
Lebih terperinciAnalisa Pengaruh Perbedaan Medium Air dan Udara Terhadap Kalibrasi Kamera Dengan Menggunakan Metode Zhang
Analisa Pengaruh Perbedaan Medium Air dan Udara Terhadap Kalibrasi Kamera Dengan Menggunakan Metode Zhang Pulung Nurtantio Andono 1, Guruh Fajar Shidik 2, Ricardus Anggi Pramunendar 3, Catur Supriyanto
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 1.1 Data Training Data training adalah data yang digunakan untuk pembelajaran pada proses data mining atau proses pembentukan pohon keputusan.pada penelitian ini
Lebih terperinciPerbaikan Citra X-ray Gigi Menggunakan Contrast Stretching
Perbaikan Citra X-ray Gigi Menggunakan Contrast Stretching Ima Kurniastuti 1, Tri Deviasari Wulan 1, I Ketut Eddy Purnama 2, Mauridhi Hery Purnomo 2, Margareta Rinastiti 3, Fatmala Agustina 1 1 Sistem
Lebih terperinciANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA
ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA Indrawati Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh-Medan Km. 280 Buketrata-Lhokseumawe
Lebih terperinciAnalisis Algoritma Decision Tree untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif
Analisis Algoritma Decision Tree untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif Khafiizh Hastuti 1, Erwin Yudi Hidayat 2 1, 2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang 50131 E-mail : 1 afis@dsn.dinus.ac.id,
Lebih terperinciANALISIS SISTEM PARKIR CERDAS BERBASIS OCR (OPTICAL CHARACTER RECOGNITION) MENGGUNAKAN METODE CONFUSSION MATRIX
ANALISIS SISTEM PARKIR CERDAS BERBASIS OCR (OPTICAL CHARACTER RECOGNITION) MENGGUNAKAN METODE CONFUSSION MATRIX Diana Rahmawati 1*, Kunto Aji Wibisono 2 2, Fajar Dwima W 3 1,2 Prodi S1 Teknik Elektro,
Lebih terperinciAplikasi Segmentasi Citra Medis Berbasis Morfologi Kontur Aktif
Aplikasi Segmentasi Citra Medis Berbasis Morfologi Kontur Aktif Korsa S. Putra 1, Yudhi Purwananto, Rully Soelaiman 3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, ITS email : korsa.putra@gmail.com
Lebih terperinciKLASIFIKASI PENENTUAN TIM UTAMA OLAHRAGA HOCKEY MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (Study Kasus : Hockey Kabupaten Kendal)
1 KLASIFIKASI PENENTUAN TIM UTAMA OLAHRAGA HOCKEY MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (Study Kasus : Hockey Kabupaten Kendal) Budi Utami Jurusan Teknik Informatika FIK UDINUS, Jl. Nakula No. 5-11 Semarang-50131
Lebih terperinciSwakalibrasi Kamera Menggunakan Matriks Fundamental
Swakalibrasi Kamera Menggunakan Matriks Fundamental Eza Rahmanita, Eko Mulyanto 2, Moch. Hariadi 3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang Po Bo 2 Kamal, Bangkalan
Lebih terperinciSEGMENTASI OPTIC NERVE HEAD DARI CITRA FUNDUS RETINA DENGAN ALGORITMA HOUGH TRANSFORM
SEGMENTASI OPTIC NERVE HEAD DARI CITRA FUNDUS RETINA DENGAN ALGORITMA HOUGH TRANSFORM Abstrak Ari Wijayanti 1, Handayani Tjandrasa 2 Nanik Suciati 3 Teknik Infromatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember,
Lebih terperinciLaporan Akhir Praktikum Mempelajari Karakterisitk Visual Citra Tomat Menggunakan Image Processing. Avicienna Ulhaq Muqodas F
Laporan Akhir Praktikum Mempelajari Karakterisitk Visual Citra Tomat Menggunakan Image Processing Avicienna Ulhaq Muqodas F14110108 DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciPENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN DOKTER DENGAN MENGGUNAKAN SVM DAN FILTER GABOR
PENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN DOKTER DENGAN MENGGUNAKAN SVM DAN FILTER GABOR Angga Lisdiyanto (1), Lukman Zaman P.C.S.W (2) Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan (1) Teknik Informatika, Sekolah
Lebih terperinciUJI KINERJA FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN EIGENFACES
1 Uji Kinerja Face Recognition Menggunakan Eigenfaces UJI KINERJA FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN EIGENFACES ABDUL AZIS ABDILLAH 1 1STKIP Surya, Tangerang, Banten, abdillah.azul@gmail.com Abstrak. Pada paper
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA SECARA SEMI-OTOMATIS UNTUK VISUALISASI VOLUMETRIK CITRA CT-SCAN PELVIS
MAKARA, TEKNOLOGI, VOL. 13, NO., NOVEMBER 009: 59-66 SEGMENTASI CITRA SECARA SEMI-OTOMATIS UNTUK VISUALISASI VOLUMETRIK CITRA CT-SCAN PELVIS Suprijanto 1*), Farida I. Muchtadi 1, dan Irwan Setiawan 1.
Lebih terperinciPengukuran Panjang Saluran Akar Gigi pada Citra X-Ray Gigi Menggunakan Active Shape Model
Pengukuran Panjang Saluran Akar Gigi pada Citra X-Ray Gigi Menggunakan Active Shape Model Ima Kurniastuti Jaringan Cerdas Multimedia, Pasca Sarjana Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri, Institut
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA C5.0 DALAM PENGKLASIFIKASIAN DATA MAHASISWA UNIVERSITAS NEGERI GORONTALO
PENERAPAN ALGORITMA C5.0 DALAM PENGKLASIFIKASIAN DATA MAHASISWA UNIVERSITAS NEGERI GORONTALO Wandira Irene, Mukhlisulfatih Latief, Lillyan Hadjaratie Program Studi S1 Sistem Informasi / Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dengan alat medis seperti Computed Tomography (CT) scan atau Magnetic
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penyakit pada bagian dalam tubuh manusia merupakan suatu hal yang tidak dapat dilihat secara langsung. Contohnya untuk mengetahui dan mendiagnosa penyakit tumor pada
Lebih terperinciPengembangan Program Simulator Frame Kacamata Secara Real-Time 3D Face Tracking dengan Menggunakan Augmented Reality
Pengembangan Program Simulator Frame Kacamata Secara Real-Time 3D Face Tracking dengan Menggunakan Augmented Reality Endang Setyati Information Technology Department Sekolah Tinggi Teknik Surabaya endang@stts.edu,
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BERBASIS ISI PADA CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE INTEGRATED COLOR AND INTENSITY CO-OCCURRENCE MATRIX (ICICM)
PENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BERBASIS ISI PADA CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE INTEGRATED COLOR AND INTENSITY CO-OCCURRENCE MATRIX (ICICM) Rima Tri Wahyuningrum *) Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciImplementasi Metode Watershed Transformation Dalam Segmentasi Tulisan Aksara Bali Berbasis Histogram
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Implementasi Metode Watershed Transformation Dalam Segmentasi Tulisan Aksara Bali Berbasis Histogram Komang Budiarta,
Lebih terperincioleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP
oleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP. 1202 109 022 Teknologi fotografi pada era sekarang ini berkembang sangat pesat. Hal ini terbukti dengan adanya kamera digital. Bentuk dari kamera digital pada umumnya kecil,
Lebih terperinciPERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA
PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA Naser Jawas Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Jl Raya Puputan No.86 Renon, Denpasar, Bali 80226
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Bab ini berisi tentang teori yang mendasari penelitian ini. Terdapat beberapa dasar teori yang digunakan dan akan diuraikan sebagai berikut. 2.1.1 Citra Digital
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR Gibtha Fitri Laxmi 1, Puspa Eosina 2, Fety Fatimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciPendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) F 201 Pendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi Hendijanto Dian Pradikta dan Arif Wahyudi
Lebih terperinciSIMULASI ROBOT PEMADAM API DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK
SIMULASI ROBOT PEMADAM API DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK M. Basyir Program Studi Teknik Elektronika Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln. Banda Aceh Medan Km. 280.5 Buketrata Lhokseumawe
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tumor Otak Otak manusia merupakan pusat pengaturan yang memiliki volume sekitar 1.350cc dan terdiri atas 100 juta sel saraf ( neuron). Otak mengatur dan mengkoordinir sebagaian
Lebih terperinciVISUALISASI GAMBAR BIOMEDIS TIGA DIMENSI 1 DISERTAI APLIKASI SISTEM INFORMASI YANG INTERAKTIF
VISUALISASI GAMBAR BIOMEDIS TIGA DIMENSI 1 DISERTAI APLIKASI SISTEM INFORMASI YANG INTERAKTIF Yulia 1, Silvia Rostianingsih 2, Arif Wiratama P. 3 1,2 Dosen Fakultas Teknologi Industri Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang efektif dalam membantu mengambil suatu keputusan yang kompleks, sistem ini menggunakan aturan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Dalam beberapa tahun terakhir perkembangan Computer Vision terutama dalam bidang pengenalan wajah berkembang pesat, hal ini tidak terlepas dari pesatnya
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL-SET CHAN & VESE DAN LANKTON
ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL-SET CHAN & VESE DAN LANKTON 1 Dyah Apriliani (08018225), 2 Murinto (0510077302) 1,2 Program Studi Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian Kurva ID anteseden menampilkan model ambang hujan dan persamaan empirik yang disajikan pada Gambar 4.1. Model ambang hujan pada penelitian yang
Lebih terperinciSYSTEM IDENTIFIKASI GANGGUAN STROKE ISKEMIK MENGGUNAKAN METODE OTSU DAN FUZZY C-MEAN (FCM)
SYSTEM IDENTIFIKASI GANGGUAN STROKE ISKEMIK MENGGUNAKAN METODE OTSU DAN FUZZY C-MEAN (FCM) Jani Kusanti Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Informatika Universitas Surakarta (UNSA),
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis
A216 Rancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis Anas Maulidi Utama, Djoko Purwanto, dan Ronny Mardiyanto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciPengukuran Performansi Hasil Segmentasi Citra dengan Metoda Level Set Terhadap Variansi Noise
97 ISSN 1979-2867 (print) Electrical Engineering Journal Vol. 1 (2011) No. 2, pp. 97-110 Pengukuran Performansi Hasil Segmentasi Citra dengan Metoda Level Set Terhadap Variansi Noise Roy Pramono Adhie
Lebih terperinci