BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
|
|
- Veronika Sumadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Penggunaan citra yang semakin meningkat menimbulkan kebutuhan retrival citra yang juga semakin meningkat. Diperlukan suatu metode retrival citra yang efektif dan efisien. Retrival citra pada saat ini menggunakan cara retrival berbasis teks. Hal ini berarti bahwa tiap citra memiliki pengenal dengan cara memberikan informasi tambahan berupa teks kepada suatu gambar. Permasalahan utama pada cara ini adalah dengan semakin bertambahnya citra digital, akan semakin susah memberikan informasi pada tiap-tiap citra secara manual. Selain itu, terdapat kendala di mana suatu citra dapat memiliki arti yang berbeda-beda untuk tiap orang yang melihat citra tersebut. Kendala berikutnya terdapat pada penggunaan bahasa, di mana suatu gambar yang sama harus diterjemahkan ke banyak bahasa sesuai dengan asal pencari gambar. Solusi dari masalah ini adalah dengan menggunakan retrival citra berbasis citra. Retrival citra ini dapat mengatasi ketiga permasalahan di atas. Pertama, tidak diperlukan lagi pemberian informasi secara manual. Kedua, tidak akan ada perbedaan padangan karena citra dianalisis oleh komputer. Ketiga, karena tidak perlu adanya pemasukan informasi kepada citra, maka secara otomatis tidak akan terdapat perbedaan bahasa.
2 21 Secara umum, terdapat tiga fitur yang digunakan dalam sistem retrival citra berbasis citra. Fitur yang digunakan adalah warna, tekstur, dan bentuk. Tranformasi Walsh-Hadamard merupakan suatu cara ekstraksi fitur warna yang akan digunakan dalam sistem retrival citra. 3.2 Metode Umum Secara umum, retrival citra berbasis konten memiliki dua tingkatan. 1. Ekstraksi fitur Citra yang ada harus diekstraksi fiturnya. Kegunaan ekstraksi fitur adalah untuk mendapatkan vektor fitur di mana vektor fitur yang dihasilkan harus jauh lebih kecil daripada citra yang ada. Vektor fitur ini yang kemudian akan dimasukkan ke dalam database fitur. 2. Eksekusi kueri Citra yang menjadi kueri akan diekstraksi vektor fiturnya. Vektor fitur yang didapatkan akan dibandingkan dengan vektor fitur yang ada di dalam database fitur. Dengan menggunakan jarak kemiripan antara kedua vektor fitur tersebut, akan kita dapatkan suatu nilai yang apabila kita berikan suatu nilai batas (threshold), maka akan dapat kita ambil citra-citra yang memiliki content yang sama dengan citra yang kita kueri.
3 Perancangan Perancangan Program Dari metode umum di atas, prosedur retrival citra dibagi menjadi dua yaitu: 1. Ekstraksi Fitur a. Penyesuaian ukuran citra Citra yang berbeda-beda ukurannya dijadikan ukuran 64x64. Ukuran citra harus dalam bentuk 2 n. b. Pembagian citra ke dalam sub-sub citra Citra dibagi menjadi beberapa sub citra. Pembagian ini dilakukan dengan memotong citra menjadi potongan-potongan persegi yang sama besar di mana ukurannya harus dalam bentuk 2 n. c. Pencarian rata-rata baris dan kolom Citra yang sudah dibagi-bagi dicari rata-rata baris dan kolomnya. Setiap sub-citra akan memiliki vektor rata-rata baris dan kolom. d. Transformasi vektor rata-rata dengan transformasi Walsh- Hadamard dan pembobotan bagian citra Vektor rata-rata yang sudah didapatkan ditransformasi untuk mendapatkan vektor fitur. Pembobotan dilakukan dengan asumsi bagian tengah citra akan memiliki fitur yang lebih tinggi dibandingkan bagian sudut citra.
4 23 e. Pegindeksan citra Vektor fitur disimpan ke dalam basis data fitur. Vektor fitur ini akan mewakili citra yang ada dalam basis data citra. 2. Eksekusi Kueri a. Penyesuaian ukuran citra Citra yang akan digunakan sebagai kueri disamakan ukurannya dengan citra yang diindeks vektor fiturnya. Proses ini sama dengan penyesuaian ukuran citra pada saat ekstraksi fitur dilakukan. b. Pembagian citra ke dalam sub-sub citra Citra dibagi menjadi beberapa sub citra. Proses ini sama dengan proses pembagian citra yang dilakukan pada saat ekstraksi fitur dilakukan. c. Pencarian rata-rata baris dan kolom Proses pencarian rata-rata sama dengan proses pencarian rata-rata pada saat ekstraksi fitur dilakukan. d. Tranformasi vektor rata-rata dengan tranformasi Walsh-Hadamard Proses ini sama dengan proses transformasi vektor rata-rata pada saat ekstraksi fitur dilakukan.
5 24 e. Pencocokan fitur Vektor fitur yang dihasilkan dari citra kueri dibandingkan dengan vektor fitur yang ada di dalam basis data fitur. Citra-citra yang memiliki jarak kemiripan tertentu dengan vektor fitur citra kueri akan dianggap sebagai citra yang merupakan kelompok yang sama dengan citra kueri. Citra Citra Citra Penyesuaian Ukuran Citra Pembagian citra ke dalam sub sub citra Pencarian rata rata baris dan kolom dan pembobotan bagian citra Transformasi Walsh Hadamard Pengindeksan Citra Database Gambar 3.1 Diagram Kerja Penyimpanan Vektor Fitur Database Hasil Pencarian Pencocokan Fitur Citra Penyesuaian Ukuran Citra Pembagian citra ke dalam sub sub citra Pencarian rata rata baris dan kolom dan pembobotan bagian citra Transformasi Walsh Hadamard Gambar 3.2 Diagram Kerja Kueri Pada Retrival Citra Berbasis Konten
6 Perancangan Algoritma Program Algoritma yang dipakai secara garis besar adalah sebagai berikut: 1) Mengatur ukuran citra agar menajadi. 2) Mencari rata-rata warna dari citra. 3) Melakukan transformasi Walsh-Hadamard terhadap rata-rata citra tersebut untuk mendapatkan vektor fitur yang akan digunakan untuk membandingkan kemiripan citra. Terdapat 8 metode yang dilakukan dengan menggunakan algoritma di atas. Masing-masing metode yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Gray Row Mean Gambar yang sudah diatur agar berukuran diubah menjadi gambar grayscale, kemudian diambil rata-rata warnanya untuk masing-masing baris sehingga akan mendapatkan vektor fitur berukuran 64. Vektor fitur ini kemudian ditransformasi dengan transformasi Walsh-Hadamard menjadi vektor fitur berukuran 64 yang kemudian digunakan sebagai vektor fitur untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya: Gambar Rata rata Baris (64 Baris) Vektor Fitur
7 26 2. Gray Column Mean Gambar yang sudah diatur agar berukuran diubah menjadi gambar grayscale, kemudian diambil rata-rata warnanya untuk masing-masing kolom sehingga akan mendapatkan vektor fitur berukuran 64. Vektor fitur ini kemudian ditransformasi dengan transformasi Walsh-Hadamard menjadi vektor fitur berukuran 64 yang kemudian digunakan sebagai vektor fitur untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya: Gambar Rata rata Kolom (64 Kolom) Vektor Fitur
8 27 3. Gray Row Column Mean Gambar yang sudah diatur agar berukuran diubah menjadi gambar grayscale, kemudian diambil rata-rata warnanya untuk masing-masing kotak yang berukuran 8 x 8 sehingga akan mendapatkan vektor fitur berukuran 64. Vektor fitur ini kemudian ditransformasi dengan transformasi Walsh-Hadamard menjadi vektor fitur berukuran 64 yang kemudian digunakan sebagai vektor fitur untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya: Gambar (8 baris x 8 kolom) Vektor Fitur
9 28 4. RGB Row Mean Gambar yang sudah diatur agar berukuran diambil rata-rata warna masing-masing baris untuk setiap dimensi warnanya (Red, Green, dan Blue). Vektor fitur ini kemudian ditransformasi dengan transformasi Walsh-Hadamard menjadi vektor fitur berukuran 64 untuk masing-masing dimensi warna yang kemudian digabungkan dan sebagai vektor fitur untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya: Rata rata Baris (64 Baris) (RED) Gambar (GREEN) Rata rata Baris (64 Baris) (BLUE) Rata rata Baris (64 Baris) Vektor Fitur
10 29 5. RGB Column Mean Gambar yang sudah diatur agar berukuran diambil rata-rata warna masing-masing kolom untuk setiap dimensi warnanya (Red, Green, dan Blue). Vektor fitur ini kemudian ditransformasi dengan transformasi Walsh-Hadamard menjadi vektor fitur berukuran 64 untuk masing-masing dimensi warna yang kemudian digabungkan dan sebagai vektor fitur untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya: (RED) Rata rata Kolom (64 Kolom) Gambar (GREEN) Rata rata Kolom (64 Kolom) (BLUE) Rata rata Kolom (64 Kolom) Vektor Fitur
11 30 6. RGB Row Column Mean Gambar yang sudah diatur agar berukuran diambil rata-rata warna masing-masing kotak yang berukuran 8 x 8 untuk setiap dimensi warnanya (Red, Green, dan Blue). Vektor fitur ini kemudian ditransformasi dengan transformasi Walsh- Hadamard menjadi vektor fitur berukuran 64 untuk masing-masing dimensi warna yang kemudian digabungkan dan sebagai vektor fitur untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya: (RED) (8 baris x 8 kolom) Gambar (GREEN) (8 baris x 8 kolom) (BLUE) (8 baris x 8 kolom) Vektor Fitur
12 31 7. Gray Row Column Mean 2 Walsh Dalam metode ini dilakukan transformasi Walsh-Hadamard sebanyak 2 kali. Transformasi ini dilakukan terhadap keseluruhan citra dan terhadap posisi tengah citra yang berukuran 32 x 32. Transformasi tambahan yang khusus dilakukan untuk bagian tengah citra ini bertujuan untuk meningkatkan keefektifan pencarian citra. Metode ini berasumsi bahwa kebanyakan citra memiliki fokus untuk citra yang terletak di tengah (citra yang di tengah biasanya merupakan objek yang ingin diambil). Transformasi pertama dalam metode ini dilakukan untuk citra berukuran 32 x 32 yang terletak di tengah citra. Metode yang dilakukan sama halnya dengan metode Gray Row Column Mean. Perbedaannya terletak pada ukuran gambar yang ditransformasi, yaitu 32 x 32 dan fitur vektor ini dikalikan dengan nilai 1.25 untuk meningkatkan persentase perbedaan citra apabila perbedaan tersebut terletak di tengah gambar. Transformasi kedua dalam metode ini sama persis dengan metode Gray Row Column Mean. Kedua hasil transformasi ini kemudian digabungkan menjadi suatu vektor fitur baru yang digunakan untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya:
13 32 (8 baris x 8 kolom) Gambar 32 x 32 (4 baris x 4 kolom) Vektor Fitur
14 33 8. RGB Row Column Mean 2 Walsh Dalam metode ini dilakukan transformasi Walsh-Hadamard sebanyak 2 kali. Transformasi ini dilakukan terhadap keseluruhan citra dan terhadap posisi tengah citra yang berukuran 32 x 32. Transformasi tambahan yang khusus dilakukan untuk bagian tengah citra ini bertujuan untuk meningkatkan keefektifan pencarian citra. Metode ini berasumsi bahwa kebanyakan citra memiliki fokus untuk citra yang terletak di tengah (citra yang di tengah biasanya merupakan objek yang ingin diambil). Transformasi pertama dalam metode ini dilakukan untuk citra berukuran 32 x 32 yang terletak di tengah citra. Metode yang dilakukan sama halnya dengan metode RGB Row Column Mean. Perbedaannya terletak pada ukuran gambar yang ditransformasi, yaitu 32 x 32 dan fitur vektor ini dikalikan dengan nilai 1.25 untuk meningkatkan persentase perbedaan citra apabila perbedaan tersebut terletak di tengah gambar. Transformasi kedua dalam metode ini sama persis dengan metode RGB Row Column Mean. Kedua hasil transformasi ini kemudian digabungkan menjadi suatu vektor fitur baru yang digunakan untuk menentukan nilai kemiripan. Berikut adalah proses transformasinya:
15 (RED) (8 baris x 8 kolom) 34 (GREEN) (8 baris x 8 kolom) Gambar (BLUE) (8 baris x 8 kolom) 32 x 32 (RED) (4 baris x 4 kolom) 32 x 32 (GREEN) (4 baris x 4 kolom) 32 x 32 (BLUE) (4 baris x 4 kolom) Vektor Fitur
16 35 Selain 8 metode di atas, terdapat persentase nilai yang dibandingkan dalam pencarian kemiripan citra. Pada percobaan ini, dilakukan pembandingan kemiripan citra dengan persentase vektor fitur yang diambil sebesar 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, dan 100%. Dengan menggunakan persentase pembandingan seperti di atas, maka dapat dihasilkan fitur vektor yang lebih kecil daripada fitur vektor aslinya. Ukuran fitur vektor yang lebih kecil tentunya akan dapat menghemat ukuran penyimpanan fitur vektor yang merupakan hal yang sangat penting dalam pencarian citra.
17 Perancangan Flowchart Program Untuk mempermudah penggunaan program, penggunaan program dapat digambarkan dalam flowchart. Penggunaan program dapat digambarkan dengan flowchart sebagai berikut: Mulai Masuk Form Pilih Algoritma Y Generate Hasil Transformasi Semua Gambar Ulang N Pilih Gambar Generate Jarak Kedekatan 6 Gambar Terdekat Y Ulang N Selesai Gambar 3.3 Flowchart Penggunaan Aplikasi Retrival Citra Berbasis Konten
18 Perancangan Layar Sebelum membuat program aplikasi, maka perlu dilakukan terlebih dahulu perancangan layar aplikasi sebagai gambaran dalam pembuatan antarmuka aplikasi. Terdapat 2 form yang akan dipakai dalam aplikasi ini, yaitu form Retrival Citra dan form About. Berikut adalah rancangan layar form dan susunan menu pada program aplikasi: 1) Rancangan susunan menu Menu Image Retrieval About Gambar 3.4 Rancangan menu 2) Rancangan layar form Retrival Citra Image Retrieval Percentage Image 1 Image 2 Method Method 1 Method 2 Image 3 Image 4 Method n Source Image Image 5 Image 6 Choose Picture
19 38 Gambar 3.5 Rancangan Form Retrival Citra 3) Rancangan layar form About About Program : Content Based Image Retrieval Created : Winardi Kurniawan Year : Gambar 3.6 Rancangan Form About
PERANCANGAN PROGRAM RETRIVAL CITRA BERBASIS KONTEN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WALSH-HADAMARD TERHADAP RATA-RATA BARIS DAN KOLOM WARNA CITRA SKRIPSI
PERANCANGAN PROGRAM RETRIVAL CITRA BERBASIS KONTEN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WALSH-HADAMARD TERHADAP RATA-RATA BARIS DAN KOLOM WARNA CITRA SKRIPSI Oleh Winardi Kurniawan 1000864581 PROGRAM GANDA TEKNIK
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. semakin tinggi jumlah citra dijital yang dapat diakses oleh pengguna. Basis data citra
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang semakin pesat, semakin tinggi jumlah citra dijital yang dapat diakses oleh pengguna. Basis data citra akan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra digital didefinisikan sebagai matriks berukuran N baris dan M kolom di mana elemen dari matriks merupakan suatu nilai yang menyatakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab pendahuluan ini akan diuraikan penjelasan mengenai latar belakang penelitian, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan
Lebih terperinciBAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI. Pada bab ini kita akan melihat masalah apa yang masih menjadi kendala
52 BAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 ANALISA MASALAH Pada bab ini kita akan melihat masalah apa yang masih menjadi kendala melakukan proses retrival citra dan bagaimana solusi untuk memecahkan masalah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: b. Memori : 8192 MB. c. Sistem Model : Lenovo G40-45
20 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Hardware a. Prosesor : AMD A8-6410 APU (4 CPUs), ~2.0 GHz b. Memori : 8192
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pada tahun 1970an penelitian awal image retrieval dilakukan dengan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Pada tahun 1970an penelitian awal image retrieval dilakukan dengan menggunakan pendekatan pengindeksan dan informasi citra berbasis teks. Teknik pencarian berbasis
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN PROGRAM. dilanjutkan dengan rancangan cetak biru untuk program yang akan dibangun.
BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM Pada bab 3 ini, akan dijelaskan proses rancangan program aplikasi pengurangan noise pada citra digital. Dimulai dari analisa kebutuhan sistem yang akan dirancang, dilanjutkan
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 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
A 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK Pada bab ini diuraikan mengenai perancangan perangkat lunak untuk implementasi aplikasi pengenalan obyek tiga dimensi dengan metode Subclass Discriminant Analysis (SDA).
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 terperinciDAFTAR ISI. BAB II... Error! Bookmark not defined.
DAFTAR ISI SKRIPSI... Error! Bookmark not defined. HALAMAN PERSETUJUAN SKRIPSI... Error! Bookmark not defined. PENGESAHAN DEWAN PENGUJI... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN KEASLIAN TUGAS AKHIR...
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : CBIR, GLCM, Histogram, Kuantisasi, Euclidean distance, Normalisasi. v Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Content-Based Image Retrieval (CBIR) adalah proses untuk mendapatkan suatu citra berdasarkan konten-konten tertentu, konten yang dimaksud dapat berupa tekstur, warna, bentuk. CBIR pada dasarnya
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN 4.1 Analisa Analisa merupakan tahapan yang sangat penting dalam melakukan penelitian. Tahap analisa yaitu proses pembahasan persoalan atau permasalahan yang dilakukan sebelum
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Masalah Dalam mengetahui suatu bahan jenis kulit cukup sulit karena bahan jenis kulit memeliki banyak jenis. Setiap permukaan atau tekstur dari setiap jenisnya
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Model Pengembangan Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang melakukan proses data mulai dari pengolahan citra otak hingga menghasilkan output analisa
Lebih terperinciBAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. perhitungan LSI dan juga interface yang akan dibuat oleh penulis.
BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI Pada Bab ini, penulis akan membahas mengenai prosedur dan metodologi seperti perhitungan LSI dan juga interface yang akan dibuat oleh penulis. 3.1 Sistem CBIR Gambar 3.1 Sistem
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinci... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra atau image adalah suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciIV. RANCANG BANGUN SISTEM. Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk
IV. RANCANG BANGUN SISTEM 4.1 Analisis dan Spesifikasi Sistem Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menyisipkan label digital, mengekstraksi label digital, dan dapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada sistem identifikasi pembicara atau speaker identification, proses eksraksi ciri memainkan peranan penting dalam menghasilkan persentase keakuran yang baik. Terdapat
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Sistem yang Sedang Berjalan Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk memahami
Lebih terperinciGambar 3.1. Diagram alir apikasi image to text
ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Sistem Dalam tahap ini penulis menganalisa kebutuhan dasar sistem. Analisa dilakukan terhadap data-data yang merepresentasikan masalah, sehingga dapat diketahui spesifikasi
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 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... viii ABSTRACT... ix DAFTAR ISI...
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 IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN 4.. Analisa Penelitian ini terdiri dari analisa kebutuhan data dan analisa proses identifikasi watermark untuk mendeteksi ada atau tidaknya watermark pada citra uang kertas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi senantiasa membawa dampak secara langsung maupun tidak langsung, baik itu berdampak positif maupun negatif dan akan sangat berpengaruh terhadap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan semakin luasnya pemanfaatan teknologi komputer di berbagai bidang kehidupan, kebutuhan akan efisiensi pengelolaan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2. Citra Digital Menurut kamus Webster, citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra digital adalah representasi dari citra dua dimensi
Lebih terperinciCONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN WAVELET
CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN WAVELET Nana Ramadijanti RG. Computer Vision, Program Studi Teknologi Informasi, Politeknik Elektronika Negri Surabaya E-mail: nana@eepis-its.edu
Lebih terperinciAPLIKASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL DENGAN FITUR WARNA DAN BENTUK
APLIKASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL DENGAN FITUR WARNA DAN BENTUK Arwin Halim 1, Hardy 2, Alvin Yufandi 3, Fiana 4 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 122, 124, 140 Medan
Lebih terperinciPrincipal Component Analysis
Perbandingan Ukuran Jarak pada Proses Pengenalan Wajah Berbasis Principal Component Analysis (PCA) Pembimbing: Dr.Ir.Wirawan, DEA (Ir. Hendra Kusuma, M.Eng) Nimas Setya Yaniar 2208.100.616 POSE (posisi
Lebih terperinciPengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2)
Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2) ISSN : 1693 1173 Abstrak Pengenalan obyek pada citra merupakan penelitian yang banyak dikembangkan. Salah satunya pengenalan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Video Video adalah teknologi untuk menangkap, merekam, memproses, mentransmisikan dan menata ulang citra bergerak. Teknologi ini biasanya menggunakan film seluloid, sinyal elektronik,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram
Lebih terperinciGambar 1.1 Tahapan Penelitian
BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Content Based Image Retrieval (CBIR) atau dikenal sebagai query dengan konten image dan pengambilan informasi visual berbasis konten merupakan penerapan 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 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 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 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 I PENDAHULUAN. digunakan untuk identitas citra adalah nama file, tanggal pengambilan,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Seiring berkembangnya teknologi, makin banyak pulalah hasil-hasil citra digital di berbagai aspek. Citra tersebut bisa merupakan hasil digitalisasi foto-foto analog,
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN
PERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN Warsiti Mahasiswi Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Proses masking terhadap citra bertujuan sebagai penandaan tempat pada citra yang akan disisipkan pesan sedangkan filtering bertujuan untuk melewatkan nilai pada
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 terperinciBAB IV DESAI SISTEM. Tabel 4.1 Lingkungan Desain Perangkat Lunak Prosesor : Core 2 Duo, 2 GHz Memori : 2 GB
BAB IV DESAI SISTEM Pada bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan aplikasi perangkat lunak. Perangkat lunak yang akan dibuat pada tugas akhir ini adalah aplikasi HVF Pada perancangan sistem
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 terperinciIMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisa Program Aplikasi Dalam proses identifikasi karakter pada plat nomor dan tipe kendaraan banyak menemui kendala. Masalah-masalah yang ditemui adalah proses
Lebih terperinciSistem Penitipan Barang berdasarkan Pola Tanda Tangan Dengan menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Nia Saurina SST., M.Kom
Sistem Penitipan Barang berdasarkan Pola Tanda Tangan Dengan menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Nia Saurina SST., M.Kom ABSTRAK Sistem penitipan barang yang umum digunakan adalah secara manual, penjaga
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Saat ini, kebutuhan manusia akan teknologi semakin meningkat karena tidak bisa dipungkiri bahwa teknologi tersebut dapat meringankan pekerjaan manusia. Hal ini juga diimbangi
Lebih terperinciBab 3. Perancangan Sistem
Bab 3 Perancangan Sistem 3.1 Aplikasi Serupa 3.1.1 SODIC (Sound and Digital Classroom) SODIC adalah sebuah software tool yang membantu dosen/guru dalam proses mengajar di laboratorium bahasa dan hanya
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Sistem Absensi Berbasis Webcam
BAB PEMBAHASAN.1 Sistem Absensi Berbasis Webcam Sistem absensi berbasis webcam adalah sistem yang melakukan absensi karyawan berdasarkan input citra hasil capture webcam. Sistem akan melakukan posting
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Perancangan Sistem Neural Network di Matlab Gambar 3.1 Blok Diagram Perancangan Sistem Neural network 3.1.1 Training Neural Network Untuk pelatihan neural network penulis lebih
Lebih terperinciPengenalan Bahasa Isyarat Tangan Menggunakan Metode PCA dan Haar-Like Feature
Pengenalan Bahasa Isyarat Tangan Menggunakan Metode PCA dan Haar-Like Feature Dosen Pembimbing : 1) Prof.Dr.Ir. Mauridhi Hery Purnomo M.Eng. 2) Dr. I Ketut Eddy Purnama ST., MT. Oleh : ATIK MARDIYANI (2207100529)
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 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 terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PARKIR KOSONG MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) SKRIPSI JOKO KURNIANTO
PENENTUAN LOKASI PARKIR KOSONG MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) SKRIPSI JOKO KURNIANTO 121402102 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
Lebih terperinciImplementasi Deteksi Copy-move Forgery pada Citra menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradients (HOG)
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) 1 Implementasi Deteksi Copy-move Forgery pada Citra menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) Ni Luh Made Asri Mulyasari,
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 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Permasalahan Tahapan analisis terhadap suatu sistem dilakukan sebelum masuk ke tahapan perancangan. Tujuan dilakukannya analisis terhadap suatu sistem
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI
PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI Oleh Nama : Januar Wiguna Nim : 0700717655 PROGRAM GANDA TEKNIK INFORMATIKA DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. sistem analog menjadi sistem komputerisasi. Salah satunya adalah sistem
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi digital pada era ini berkembang sangat pesat. Hampir setiap tahun telah ditemukan ataupun dikembangkan sebuah inovasi teknologi baru.
Lebih terperinciPENCARIAN CITRA VISUAL BERBASIS ISI CITRA MENGGUNAKAN FITUR WARNA CITRA. Abstract
PENCARIAN CITRA VISUAL BERBASIS ISI CITRA MENGGUNAKAN FITUR WARNA CITRA Kusrini 1, Agus Harjoko 2 1 Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta 2 Dosen FMIPA Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Abstract There are two
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi dan Evaluasi yang dilakukan penulis merupakan implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan perangkat lunak dari sistem secara keseluruhan
Lebih terperinciPENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK
PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE NOVIANI KRISNADI/0322064 Email Address: s103novi@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40165, Indonesia
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 terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Identifikasi Masalah Identifikasi permasalahan ini bahwasanya diambil dari sudut pandang masyarakat tentang objek (batik) yang dikenal dari segi pola dan gambar
Lebih terperinciBAB III ANALISIS KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan yang digunakan dalam sistem yang dibangun yaitu analisis kebutuhan masukan (input), kebutuhan keluaran (output), dan
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 I PENDAHULUAN. bit serta kualitas warna yang berbeda-beda. Semakin besar pesat pencuplikan data
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Citra digital merupakan suatu tampilan hasil dari proses digitalisasi citra analog yang diambil dari dunia nyata. Hasil dari proses digitalisasi citra analog
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perkembangan teknologi komputer dan internet semakin maju
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi komputer dan internet semakin maju menyebabkan data digital yang dihasilkan, disimpan, ditransmisikan, dianalisis, dan diakses menjadi
Lebih terperinciDETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI
DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI Marina Gracecia1, ShintaEstriWahyuningrum2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Katolik Soegijapranata 1 esthergracecia@gmail.com,
Lebih terperinciKLASIFIKASI BUNGA EUPHORBIA BERDASARKAN KELOPAK DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
KLASIFIKASI BUNGA EUPHORBIA BERDASARKAN KELOPAK DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program
Lebih terperinciSTMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011
STMIK GI MDP Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011 PENGENALAN KARAKTER ANGKA DARI SEGMENTASI CITRA PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN METODE SOMs Winda Marlia
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
48 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Sistem Sistem yang akan dibangun dalam penelitian ini adalah Implementasi Algoritma Template Matching dan Feature Extraction untuk Pengenalan Pola Angka Untuk
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Pada bab ini berisi mengenai analisa dan perancangan program steganografi dengan menggunakan Matlab. Analisa ini bertujuan untuk mengetahui cara kerja proses steganografi
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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uang Kertas Rupiah Uang Rupiah Kertas adalah Uang Rupiah dalam bentuk lembaran yang terbuat dari Kertas Uang yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia, dimana penggunaannya dilindungi
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENGACAKAN CITRA MENGGUNAKAN M-SEQUENCE BERDASARKAN PARAMETER
PERANCANGAN APLIKASI PENGACAKAN CITRA MENGGUNAKAN M-SEQUENCE BERDASARKAN PARAMETER Kristian Telaumbanua 1, Susanto 2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 122, 124, 140 Medan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. Processor Intel Core i3-350m.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Untuk menunjang penelitian yang akan dilakukan, maka diperlukan alat dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. 3.1.1 Alat Penelitian Adapun
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pendahuluan Sebelumnya telah ada penelitian tentang sistem pengenalan wajah 2D menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dan jaringan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Kemajuan cara berpikir manusia membuat masyarakat menyadari bahwa teknologi informasi merupakan salah satu alat bantu penting dalam peradaban
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
16 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Retrival Citra Saat ini telah terjadi peningkatan pesat dalam penggunaan gambar digital. Setiap hari pihak militer maupun sipil menghasilkan gambar digital dalam ukuran giga-byte.
Lebih 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 terperinciPENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
PENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Sinar Monika 1, Abdul Rakhman 1, Lindawati 1 1 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Dalam pengerjaan perancangan dan pembuatan aplikasi pengenalan karakter alfanumerik JST algoritma Hopfield ini menggunakan software Borland Delphi 7.0. 3.1 Alur Proses Sistem
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 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 1 PENDAHULUAN. individu lain. Karakteristik ini perlu diidentifikasikan agar dapat digunakan untuk
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusia adalah makhluk yang unik dan berbeda satu satu sama lain. Ia memiliki berbagai karakteristik yang dapat digunakan untuk membedakan dirinya dengan individu
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 terperinciPELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI
PELABELAN OTOMATIS CITRA MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS UNTUK SISTEM TEMU KEMBALI CITRA MARSANI ASFI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Hal ini dikarenakan penggunaan komputer pada kehidupan setiap hari telah menjadi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Saat ini keamanan data sangat penting terutama keamanan pada bidang komputer. Hal ini dikarenakan penggunaan komputer pada kehidupan setiap hari telah menjadi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
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 terperinciPENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
PENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Eko Subiyantoro, Yan Permana Agung Putra Program Studi Teknik
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinci