BAB IV ANALISIS. Tabel IV-1 Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet pada Daerah Homogen. Wavelet
|
|
- Fanny Oesman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB IV ANALISIS IV.1 Perbandingan Nilai Antar Induk Pada daerah homogen, penggunaan transformasi satu dimensi hanya meningkatkan sedikit nilai korelasi, dilihat dari nilai korelasi sebelum dilakukan transformasi untuk induk Haar hanya naik sebesar ± untuk arah horisontal dan menurun nilai korelasinya untuk arah vertikal sebesar ± Sementara untuk induk Daubechies 2 dan 3, justru penggunaan transfomasi menurunkan seluruh nilai korelasi sekitar ± dari sebelum dilakukannya transformasi dengan satu dimensi. Tabel IV-1 Perbandingan Nilai Antar Induk Setelah Setelah Induk Sebelum (Horisontal) (Vertikal) Haar Daubechies Daubechies Nilai Haar db2 db3 Induk Gambar IV-1 Perbandingan Nilai Antar Induk 28
2 Pada daerah heterogen, setelah penggunaan transformasi satu dimensi dengan induk Haar terjadi peningkatan nilai korelasi sebesar ± 0.05 untuk sekuensial ke arah horisontal, tetapi menurunkan nilai korelasi sebesar ± 0.01 untuk sekuensial ke arah vertikal. Pada penggunaan induk Daubechies 2 dan 3, nilai korelasi naik hingga ± 0.05 untuk sekuensial ke arah vertikal hingga kenaikan sebesar ± 0.08 untuk sekuensial ke arah horisontal. Tabel IV-2 Perbandingan Nilai Antar Induk Induk Sebelum Setelah (Horisontal) Setelah (Vertikal) Haar Daubechies Daubechies Nilai Haar db2 db3 Induk (horisantal) Gambar IV-2 Perbandingan Nilai Antar Induk 29
3 IV.2 Perbandingan Nilai Antar Level Dekomposisi Perbandingan nilai korelasi antar level dekomposisi pada citra homogen menunjukkan peningkatan nilai korelasi pada setiap kenaikan level dekomposisi setelah penggunaan transformasi satu dimensi. Dari level pertama terdapat selisih nilai korelasi dengan level kedua sebesar ± 0.35 dari sekuensial ke arah horisontal dan selisih sebesar ± 0.38 dari sekuensial ke arah vertikal. Sementara dari level kedua ke level ketiga hanya meningkat ± 0.03 untuk arah vertikal dan justru menurun ± 0.03 untuk arah horisontal. Namun, ada sedikit peningkatan nilai korelasi sebesar ± 0.03 dari sebelum penggunaan transformasi satu dimensi terhadap level pertama serta sebesar ± 0.4 terhadap level kedua dan ketiga. Tabel IV-3 Perbandingan Nilai Antar Level Dekomposisi Level Dekomposisi Sebelum Setelah (Horisontal) Setelah (Vertikal) Nilai Level Dekomposisi Gambar IV-3 Perbandingan Nilai Antar Level Dekomposisi 30
4 Perbandingan nilai korelasi antar level dekomposisi pada citra heterogen menunjukkan peningkatan nilai korelasi pada setiap kenaikan level dekomposisi setelah penggunaan transformasi satu dimensi. Dari level pertama terdapat selisih nilai korelasi dengan level kedua sebesar ± 0.4. Sementara dari level kedua ke level ketiga hanya meningkat ± 0.01 untuk sekuensial ke arah vertikal. Selain itu, terjadi peningkatan nilai korelasi sebesar ± 0.03 dari sebelum penggunaan transformasi satu dimensi terhadap level pertama, sebesar ± 0.08 terhadap level kedua dari arah horisontal dan hanya ± 0.05 dari arah vertikal, serta kenaikan sebesar ± 1 terhadap level ketiga dari arah horisontal dan hanya ± 0.04 dari arah vertikal. Tabel IV-4 Perbandingan Nilai Antar Level Dekomposisi Level Dekomposisi Sebelum Setelah (Horisontal) Setelah (Vertikal) Nilai Level Dekomposisi Gambar IV-4 Perbandingan Nilai Antar Level Dekomposisi 31
5 IV.3 Perbandingan Nilai terhadap Ukuran Citra Pencarian dan Waktu Pengolahan Pada daerah homogen, besar ukuran citra pencarian tidak terlalu berpengaruh dalam meningkatkan nilai korelasi. Dengan semakin besarnya ukuran citra pencarian, waktu yang diperlukan untuk mengolah justru menjadi semakin besar. Peningkatan nilai korelasi hanya terjadi sebesar ± 0.02, sementara waktu yang diperlukan bertambah hingga 100%. Namun, mengalami peningkatan hingga ± 0.2 dari hasil korelasi. Tabel IV-5 Perbandingan Nilai terhadap Ukuran Citra Pencarian Setelah Waktu Ukuran Setelah Waktu Sebelum Pengolahan Citra Pengolahan (Horisontal/ Pencarian (Vertikal/detik) (Horisontal) detik) (Vertikal) 21x x x x x x21 31x31 41x41 51x51 61x61 Gambar IV-5 Perbandingan Nilai terhadap Ukuran Citra Pencarian 32
6 Waktu Penolahan (detik) x21 31x31 41x41 51x51 61x61 Ukuran Citra Pencarian Gambar IV-6 Perbandingan Waktu Pengolahan terhadap Ukuran Citra Pencarian Begitupun pada citra daerah heterogen, peningkatan nilai korelasi dari sebelum dilakukan transformasi hingga hanya meningkatkan sekitar ± 0.01 saja. Tabel IV-6 Perbandingan Nilai terhadap Ukuran Citra Pencarian Setelah Waktu Setelah Waktu Ukuran Citra Sebelum Pengolahan Pengolahan Pencarian (Horisontal/detik) (Vertikal/detik) (Horisontal) (Vertikal) 21x x x x x
7 setelah transforasi x21 31x31 41x41 51x51 61x61 Gambar IV-7 Perbandingan Nilai terhadap Ukuran Citra Pencarian Waktu Pengolahan (detik) x21 31x31 41x41 51x51 61x61 Ukuran Citra Pencarian Gambar IV-8 Perbandingan Waktu Pengolahan terhadap Ukuran Citra Pencarian 34
8 IV.4 Perbandingan Hasil Pengolahan Data Dari hasil pengolahan data diketahui bahwa keberhasilan peningkatan nilai korelasi terbaik setelah dilakukan transformasi satu dimensi dalam pencocokan citra dijital adalah pada penggunaan induk Daubechies 3 bagi daerah homogen dan heterogen, dengan level dekomposisi ke-2 untuk sekuensial ke arah horisontal dan level dekomposisi ke-3 untuk arah vertikal pada daerah homogen, sebaliknya dengan level dekomposisi ke-3 untuk sekuensial ke arah horisontal dan level dekomposisi ke-2 untuk arah vertikal pada daerah heterogen. Sementara itu, penggunaan induk Haar menghasilkan nilai korelasi yang rendah, yaitu berkisar ± 0.4, yang berarti berada di bawah ambang batas kecocokan. Dilihat dari karakteristik induk Haar sendiri yang sederhana dimana aproksimasinya tidak terlalu presisi, Haar cenderung menghilangkan frekuensi tinggi dan mengasumsikannya sebagai noise, padahal belum tentu sinyal berfrekuensi tinggi tersebut merupakan noise. Jadi, kemungkinannya adalah justru semakin banyak data yang dapat digunakan sebagai karakterisasi obyek yang terbuang. Jika dilihat dari level dekomposisi yang dipergunakan, level dekomposisi dapat meningkatkan nilai korelasi pada setiap kenaikan levelnya. Hal ini mungkin disebabkan oleh aproksimasi dan detail yang sudah mengalami pengurangan noise pada level tersebut jauh lebih banyak dari level-level sebelumnya, sehingga derau yang mengganggu proses pencocokan citra pun menjadi semakin sedikit, tidak seperti pada dekomposisi level pertama. Walaupun pada proses transformasi dengan satu dimensi hilangnya data spasial menjadi lebih sedikit, namun tidak dapat dipungkiri bahwa setiap kenaikan penggunaan level dekomposisi dapat membuat semakin berkurangnya resolusi spasial dari citra, meskipun sedikit. Penggunaan ukuran citra pencarian yang berbeda pun ternyata dapat meningkatkan nilai korelasi, karena dengan semakin besarnya ukuran citra pencarian semakin besar pula nilai korelasinya, namun semakin lama pula waktu yang dibutuhkan bagi proses korelasi. Setelah dilakukannya transformasi pada citra homogen, dapat dilihat bahwa rentang histogramnya menjadi lebih lebar, hal ini dapat membuat citra menjadi tampak seperti citra heterogen sehingga keunikan obyek menjadi lebih tampak dan mudah untuk diidentifikasi. Setiap kenaikan level akan semakin meningkatkan rentang histogram pula. 35
9 Namun, tetap saja keunikan pada citra homogen akan lebih sulit ditemukan karena keseragaman nilai derajat keabuan yang tinggi. Gambar IV-9 Citra dan Histogram Daerah Homogen Sebelum dan Setelah (diolah dengan induk Daubechies-3 level dekomposisi ketiga yang disekuensialkan ke arah horisontal) Begitu pula pada citra heterogen. Setelah dilakukan transformasi, rentang histogram citra yang semakin lebar makin menunjukkan keunikan obyek pada citra, sehingga akan semakin memudahkan dalam identifikasi dan pencocokan. Ditambah lagi dengan adanya kenaikan nilai korelasi di setiap kenaikan level. 36
10 Gambar IV-10 Citra dan Histogram Daerah Heterogen Sebelum dan Setelah (diolah dengan induk Daubechies-3 level dekomposisi ketiga yang disekuensialkan ke arah horisontal) 37
Gambar IV-1. Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet Pada Daerah Homogen Untuk Level Dekomposisi Pertama
BAB IV ANALISIS IV.1 Analisis Terhadap Hasil Pengolahan Data Gambar IV-1 menunjukkan peningkatan nilai korelasi dari sebelum transformasi wavelet dengan setelah transformasi wavelet pada level dekomposisi
Lebih terperinciBAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Pengolahan data pada penelitian ini meliputi tahapan pengambilan data, penentuan titik tengah area yang akan menjadi sampel, pengambilan sampel, penentuan ukuran window subcitra
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Proses pencocokan citra dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengukur pasangan titiktitik sekawan antara citra satu dengan citra lainnya untuk objek yang sama pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Fotogrametri adalah suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan sekitarnya melalui proses
Lebih terperinciPencocokan Citra Digital
BAB II DASAR TEORI II.1 Pencocokan Citra Digital Teknologi fotogrametri terus mengalami perkembangan dari sistem fotogrametri analog hingga sistem fotogrametri dijital yang lebih praktis, murah dan otomatis.
Lebih terperinciCreated with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB IV. Analisis Pada bab ini dibahas mengenai analisis terhadap citra aproksimasi dan hasil ekstraksi jalan pada citra aproksimasi tersebut untuk mendapatkan gambaran mengenai keterkaitan antara proses
Lebih terperinciBAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang
BAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang Jalan merupakan salah satu sarana transportasi darat yang penting untuk menghubungkan berbagai tempat seperti pusat industri, lahan pertanian, pemukiman, serta sebagai
Lebih terperinciCreated with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB III Pelaksanaan Penelitian Pada bab ini dibahas pelaksanaan ekstraksi unsur jalan secara otomatis yang terdiri dari tahap persiapan dan pengolahan data. Tahap persiapan yang terdiri dari pengambilan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision Computer vision dapat diartikan sebagai suatu proses pengenalan objek-objek berdasarkan ciri khas dari sebuah gambar dan dapat juga digambarkan sebagai suatu deduksi
Lebih terperinciKAJIAN PENCOCOKAN CITRA (IMAGE MATCHING) SETELAH FILTERISASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SATU DIMENSI
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA (IMAGE MATCHING) SETELAH FILTERISASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SATU DIMENSI TUGAS AKHIR Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Oleh IKA NUGRAENI
Lebih terperinciINSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL BERDASARKAN KORELASI KOEFISIEN-KOEFISIEN WAVELET 2-D TUGAS AKHIR Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana. Oleh: Muhammad Aldien Said NIM 151
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Gambar 3.1. Diagram Blok Rancangan Penelitian Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan dan penelitian laboratorium.
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Dalam proses pemetaan secara fotogrametris, salah satu hal yang harus diatasi adalah masalah restitusi dua foto udara yang saling pertampalan sedemikian rupa sehingga
Lebih terperinciMelalui persamaan di atas maka akan terbentuk pola radargram yang. melukiskan garis-garis / pola pendekatan dari keadaan yang sebenarnya.
BAB IV SIMULASI DAN ANALISIS 4.1 Pembuatan Data Sintetis Dalam karya tulis ini pembuatan data sintetis mengikuti pola persamaan (3.1) Melalui persamaan di atas maka akan terbentuk pola radargram yang melukiskan
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Pustaka
BAB II Tinjauan Pustaka Pada bab ini dibahas mengenai konsep-konsep yang mendasari ekstraksi unsur jalan pada citra inderaja. Uraian mengenai konsep tersebut dimulai dari ekstraksi jalan, deteksi tepi,
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 terperinciOperasi 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra
Lebih terperinciEKSTRAKSI 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 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 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciBAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA 3.1. Data Sumber data dalam penelitian ini adalah berupa foto dijital berwarna ITB2-05.bmp dan ITB2-06.bmp yang diambil dengan kamera small format Nikon Colpix dengan resolusi 24
Lebih terperinciKONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA
KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mampu membangun struktur data untuk merepresentasikan citra di dalam memori computer Mampu melakukan manipulasi citra dengan menggunakan
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 terperinciOperasi 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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuhan Sistem Sebelum melakukan perbandingan sinyal suara jantung dibutuhkan perangkat lunak yang dapat menunjang penelitian. Perangkat keras dan lunak yang digunakan
Lebih terperinciSAMPLING DAN KUANTISASI
SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan
Lebih terperinciAplikasi Transformasi Wavelet Untuk Menghilangkan Derau Pada Sinyal Peluahan Sebagian
Aplikasi Transformasi Wavelet Untuk Menghilangkan Derau Pada Sinyal Peluahan Sebagian Swastiti Vinana Sari 1, Achmad Hidayatno 2, Abdul Syakur 2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,
Lebih terperinciPENAJAMAN INFORMASI OBYEK PERMUKAAN BUMI DENGAN FUSI CITRA PENG1NDERAAN JAUH BERDASARKAN WAVELET
PENAJAMAN INFORMASI OBYEK PERMUKAAN BUMI DENGAN FUSI CITRA PENG1NDERAAN JAUH BERDASARKAN WAVELET Mohammad Natsir Peneliti Pusat Data Penginderaan Jauh, LAPAN ABSTRACT There are different cases that high
Lebih terperinciPENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION 1 Andrian Rakhmatsyah 2 Sayful Hakam 3 Adiwijaya 12 Departemen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Fotogrametri dapat didefinisikan sebagai suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka, berikut beberapa contoh penelitian yang sudah dilakukan oleh para peneliti yang dapat digunakan sebagai acuan dan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. MMS (Multimedia Messaging Service) adalah puncak dari evolusi SMS
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah MMS (Multimedia Messaging Service) adalah puncak dari evolusi SMS (Short Messaging Service) yang berupa pesan teks pendek, dan EMS (Enhanced Messaging Service)
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian terkait Gunung Merapi merupakan hal yang menarik untuk dilakukan. Berbagai metode digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian terkait Gunung Merapi merupakan hal yang menarik untuk dilakukan. Berbagai metode digunakan untuk mengetahui aktivitas dan karakteristik dari gunung tersebut.
Lebih terperinciPENGENALAN CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN JARAK MINKOWSKI DENGAN EKSTRAKSI CIRI ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT DAUBECHIES
PENGENALAN CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN JARAK MINKOWSKI DENGAN EKSTRAKSI CIRI ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT DAUBECHIES Maria Fitriana *), R. Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 2 x 3x 50 Menit Pertemuan : 10&11 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciPERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)
PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) ABSTRAK Silvester Tena Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto- Penfui
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. terbesar (39%), diikuti kanker (27%), sedangkan penyakit pernafasan kronis,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penyakit jantung menduduki peringkat teratas penyebab kematian di dunia. Proporsi penyebab kematian penyakit tidak menular (PTM) pada orangorang berusia kurang
Lebih terperinciBABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini transformasi wavelet banyak sekali digunakan dan bermanfaat untuk analisis numerik, analisis isyarat, aplikasi kontrol dan aplikasi audio [1]. Dalam analisis
Lebih terperinciKOMPUTASI DEKOMPOSISI WAVELET HAAR BERBASIS ALJABAR MAX-PLUS
KOMPUTASI DEKOMPOSISI WAVELET HAAR BERBASIS ALJABAR MAX-PLUS Dosen Pembimbing : Dr. Mahmud Yunus Dr. Subiono Hergian Dinarina 1209201009 Pascasarjana Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Generalisasi =
6 Kelas Target Sidik jari individu 5 0000100000 Sidik jari individu 6 0000010000 Sidik jari individu 7 0000001000 Sidik jari individu 8 0000000100 Sidik jari individu 9 0000000010 Sidik jari individu 10
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. berkaitan dengan pemprosesan sinyal suara. Berbeda dengan speech recognition
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Speaker recognition adalah salah satu bidang pengenalan pola yang berkaitan dengan pemprosesan sinyal suara. Berbeda dengan speech recognition yang mengenali kata atau
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi berisi tahapan-tahapan yang dilakukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM. penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari teori atau
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan dan penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari
Lebih terperinciSuatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Lebih terperinciEKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN
EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN Ilina Khoirotun Khisan Iskandar *), R. Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik
Lebih terperinciEkstraksi Ciri Berbasis Wavelet Untuk Membedakan Bakteri Lactobacillus Bulgaricus Dan Streptococcus Thermophilus Pada Yogurt
Ekstraksi Ciri Berbasis Wavelet Untuk Membedakan Bakteri Lactobacillus Bulgaricus Dan Streptococcus Thermophilus Pada Yogurt Andi Sri Irtawaty 1, Adhi Susanto, Indah Soesanti 3 Jurusan Teknik Elektro dan
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 terperinciSIMULASI REDUKSI DERAU SINYAL SUARA PADA GEDUNG KEBUN RAYA PURWODADI PASURUAN DENGAN METODE DWT
SIMULASI REDUKSI DERAU SINYAL SUARA PADA GEDUNG KEBUN RAYA PURWODADI PASURUAN DENGAN METODE DWT ( Kristiawan Purwanto, Tutug Dhanardono) Jurusan Teknik Fisika FTI ITS Surabaya Kampus ITS Keputih Sukolilo
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Otot adalah sebuah jaringan konektif dalam tubuh dengan tugas utamanya
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Otot adalah sebuah jaringan konektif dalam tubuh dengan tugas utamanya kontraksi. Kontraksi otot berfungsi untuk menggerakkan bagian-bagian tubuh dan substansi dalam
Lebih terperincidan 3. Jumlah partisi vertikal (m) dari kiri ke kanan beturut-turut adalah 1, 2, 3, 4, dan 5. akurasi =.
dan 3. Jumlah partisi vertikal (m) dari kiri ke kanan beturut-turut adalah 1, 2, 3, 4, dan 5. Gambar 5 Macam-macam bentuk partisi citra. Ekstraksi Fitur Pada tahap ini semua partisi dari citra dihitung
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinciPemampatan Citra Warna Menggunakan 31 Fungsi Gelombang-Singkat
Pemampatan Citra Warna Menggunakan 31 Fungsi Gelombang-Singkat Albertus Joko Santoso Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Atma Jaya Yogyakarta albjoko@mail.uajy.ac.id Gede Bayu Suparta
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menggunakan digital watermarking. Watermarking bekerja dengan menyisipkan
BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Perkembangan teknologi digital serta internet yang cukup pesat telah memberi kemudahan dalam mengakses dan mendistribusikan berbagai informasi dalam format digital,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian Pada bagian ini akan disajikan hasil penelitian pemanfaatan sistem sensor pergeseran mikro untuk estimasi diameter lubang pada bahan gigi tiruan berbasis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Database sinyal EKG Pengambilan data dari database Visual Basic 6.0 Discrete Wavelet Transform (DWT) Dekomposisi Daubechies Orde 2
Lebih terperinciBAB IV. Perancangan Dan Realisasi Antena Horn
BAB IV Perancangan Dan Realisasi Antena Horn Pada bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan realisasi doubleridged horn antena tanpa adanya aperture horn secara horisontal. Mulai dari perhitungan frekuensi,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Sinyal PCG Denoising Dekomposisi Frekuensi cuplik 8Khz Frekuensi cuplik 44,1Khz Frekuensi cuplik 48Khz Coiflet Symlet Daubechies Biorthogonal
Lebih terperinciKata kunci: Fourier, Wavelet, Citra
TRANSFORMASI FOURIER DAN TRANSFORMASI WAVELET PADA CITRA Oleh : Krisnawati Abstrak Tranformasi wavelet merupakan perbaikan dari transformasi Fourier. Transformasi Fourier hanya dapat menangkap informasi
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 OPTIMASI NILAI AMBANG WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA DENOISING CITRA BERWARNA (Kata kunci: denoising, transformasi wavelet, logika fuzzy, thresholding, median absolute
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD
SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD Murinto, Resa Fitria Rahmawati Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad
Lebih terperinci4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Batimetri Selat Sunda Peta batimetri adalah peta yang menggambarkan bentuk konfigurasi dasar laut dinyatakan dengan angka-angka suatu kedalaman dan garis-garis yang mewakili
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Histogram dan Operasi Dasar Pengolahan Citra Digital 3 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 MAMPIR SEB EN TAR Histogram Histogram citra
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Teori Dasar Layanan Pesan Multimedia (MMS) Layanan pesan multimedia (MMS/Multimedia Messaging Service) merupakan puncak dari evolusi layanan pesan singkat (SMS/Short Messaging
Lebih terperinciKomunikasi Data POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA. Lecturer: Sesi 5 Data dan Sinyal. Jurusan Teknik Komputer Program Studi D3 Teknik Komputer
POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA Jurusan Teknik Komputer Program Studi D3 Teknik Komputer Lecturer: M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng. Komunikasi Data Sesi 5 Data dan Sinyal 2015 Komunikasi Data 1 Data & Sinyal
Lebih terperinciPendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1)
ISSN : 1693 1173 Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1) Abstrak Mean, standard deviasi dan skewness dari citra domain spasial
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bahasa Lampung merupakan bahasa tradisional masyarakat Lampung. Masyarakat Lampung sering menggunakan Bahasa Lampung sebagai bahasa komunikasi sehari-hari. Biasanya,
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Kinerja Kompresi Wavelet Haar dan Daubechies 9/7 Berbasis MATLAB, Compiler GCC dan Mikrokontroler Arduino
Analisis Perbandingan Kinerja Kompresi Wavelet Haar dan Daubechies 9/7 Berbasis MATLAB, Compiler GCC dan Mikrokontroler Arduino M Normansyah, Prima Dewi Purnamasari Fakultas Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciBAB IV ANALISA. 4.1 Analisa teknik pengolahan citra
BAB IV ANALISA 4.1 Analisa teknik pengolahan citra Pada proses pengolahan citra ada beberapa teknik lain yang digunakan selain teknik restorasi citra blur untuk memperjelas citra blur, seperti proses grayscale
Lebih terperinciPercobaan 1 Percobaan 2
direpresentasikan dengan histogram. Perlakuan pertama terhadap data-data penelitian ini adalah menghitung histogramnya. Kemudian dari interval antara 0-255 akan dibagi menjadi interval-interval bagian
Lebih terperinciPENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L
PENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L Hermawan Syahputra* 1, Andani D N 2 1,2 Jurusan Matematika, FMIPA Unimed, Medan, Indonesia e-mail:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Radiografi sinar-x telah mengalami pengembangan ke arah radiografi sinar-x digital dimana teknik pencitraannya memanfaatkan sensor digital untuk menangkap citra (Ko
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Beberapa definisi tentang tutupan lahan antara lain:
BAB II TEORI DASAR 2.1 Tutupan Lahan Tutupan Lahan atau juga yang biasa disebut dengan Land Cover memiliki berbagai pengertian, bahkan banyak yang memiliki anggapan bahwa tutupan lahan ini sama dengan
Lebih terperinciPemampatan Citra. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Pemampatan Citra Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Mengapa? MEMORI Citra memerlukan memori besar. Mis. Citra 512x512 pixel 256 warna perlu 32 KB (1 pixel =
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih 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 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 PROTEKSI TRANSFORMATOR DAYA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET. 1980, dalam bahasa Prancis ondelette, yang berarti gelombang kecil.
BAB III PROTEKSI TRANSFORMATOR DAYA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET A. Dasar Teori Transformasi Kata dikemukakan oleh Morlet dan Grossmann pada awal tahun 1980, dalam bahasa Prancis ondelette, yang berarti
Lebih terperinciPemisahan Sinyal Noise Pada Pengolahan Data Medan Magnet Bumi Menggunakan Transformasi Wavelet
Pemisahan Sinyal Noise Pada Pengolahan Data Medan Magnet Bumi Menggunakan Transformasi Wavelet Setyanto Cahyo Pranoto Pusat Sains Antariksa, Lembaga Penerbangan Dan Antariksa Nasional - LAPAN, Jl. DR.
Lebih terperinciBAB IV UJI COBA DAN ANALISIS
BAB IV UJI COBA DAN ANALISIS Bab ini tersusun atas penjelasan hasil uji coba terhadap Sistem Pencocokan Dental yang dikembangkan beserta analisis hasil uji coba. Pengujian dan analisis dilakukan untuk
Lebih terperinciAnalisa Suara Jantung Normal Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Fast Fourier Transform (FFT)
Analisa Suara Jantung Normal Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Fast Fourier Transform (FFT) Putri Madona Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Caltex Riau Pekanbaru,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan sistem pendeteksi orang tergeletak mulai dari : pembentukan citra digital, background subtraction, binerisasi, median filtering,
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Penentuan Masalah Penelitian Masalah masalah yang dihadapi oleh penggunaan identifikasi sidik jari berbasis komputer, yaitu sebagai berikut : 1. Salah satu masalah dalam
Lebih terperinciBAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM
BAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM 3.1 Gambaran Umum Gambar 3.1 Gambar Keseluruhan Proses Secara Umum 73 74 Secara garis besar, keseluruhan proses dapat dikelompokkan menjadi
Lebih terperinciABSTRAK. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version
ABSTRAK Pengolahan citra digital mempunyai aplikasi yang luas, contohnya adalah: pengiriman dan penyimpanan citra digital untuk bisnis, dan pemeriksaan medis. Citra digital yang didapat sering mengalami
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR...iii DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR...
ABSTRAK Noise merupakan salah satu kendala yang mempengaruhi kualitas sinyal suara yang ditransmisikan. Noise tersebut dapat berasal dari peralatan komunikasi itu sendiri atau pengaruh dari sumber luar.
Lebih terperinciModel Citra (bag. I)
Model Citra (bag. I) Ade Sarah H., M. Kom Defenisi Citra Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Jenis dari citra ada 2, yaitu: 1. Citra analog (kontinu) : Dihasilkan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) atau yang secara umum disebut gambar merupakan representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam
Lebih terperinciMATHunesa (Volume 3: No 2) 2014
APLIKASI DETEKSI TEPI SOBEL UNTUK IDENTIFIKASI TEPI CITRA MEDIS Mochamad Nor Cholis Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Surabaya, email : cholis029@gmail.com Yusuf Fuad Jurusan Matematika, FMIPA,
Lebih terperinciBatra 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 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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Kendali Sistem Kendali atau control system terdiri dari dua kata yaitu system dan control. System berasal dari Bahasa Latin (systēma) dan bahasa Yunani (sustēma) adalah
Lebih terperinciPengembangan Aplikasi Presensi Sidik Jari dengan menggunakan Alihragam Wavelet dan Jarak Euclidean di Dinas Pendidikan Kabupaten Wonogiri
Makalah Pengembangan Aplikasi Presensi Sidik Jari dengan menggunakan Alihragam Wavelet dan Jarak Euclidean di Dinas Pendidikan Kabupaten Wonogiri disusun oleh : RANDI GUSTAMA PUTRA PROGRAM STUDI TEKNIK
Lebih terperinciKonvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Konvolusi Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Filter / Penapis Digunakan untuk proses pengolahan citra: Perbaikan kualitas citra (image enhancement) Penghilangan
Lebih terperinciPenggunaan Gray Level Co-Occurance Matrix Dari Koefisien Aproksimasi Wavelet untuk Deteksi Cacat Tekstil
Islamadina, Penggunaan Gray Level Co-Occurance Matrix dari Koefisien Aproksimasi Wavelet untuk Deteksi Cacat Tekstil 143 Penggunaan Gray Level Co-Occurance Matrix Dari Koefisien Aproksimasi Wavelet untuk
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Proses pengolahan citra digital dapat dibagi menjadi beberapa bidang seperti object detection, image analyze, computer vision, dan medical imaging. Medical imaging
Lebih terperinciMKB3383 -TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kompresi Citra. Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap, 2016/2017
MKB3383 -TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kompresi Citra Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap, 2016/2017 Latar Belakang 2 Latar Belakang Seringkali representasi citra yang besar membutuhkan memori yang besar Contoh
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
35 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi GUI GUI diimplementasikan sesuai dengan program pengolah citra dan klasifikasi pada tahap sebelumya. GUI bertujuan untuk memudahkan pengguna mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB 5 PEMBAHASAN. 39 Universitas Indonesia
BAB 5 PEMBAHASAN Dua metode penelitian yaitu simulasi dan eksperimen telah dilakukan sebagaimana telah diuraikan pada dua bab sebelumnya. Pada bab ini akan diuraikan mengenai analisa dan hasil yang diperoleh
Lebih terperinci