BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
|
|
- Farida Tedjo
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil pengindraan atau pengukuran Pengambilan data dari hasil pengindraan atau pengukuran dapat dilihat pada lampiran A, berupa citra asli yang dengan format data.png kemudian dilakukan pengolahan dengan menggunakan metode pengindraan kompresi. Percobaan menggunakan 10 gambar dengan ukuran citra sebesar 256x256 piksel dan presentasi warna grayscale. Data hasil percobaan berupa gambar dapat dilihat pada lampiran C yaitu bahwa dengan menggunakan key yaitu Ratio Measure Number (RMN) yang sedikit maka menghasilkan dimensi citra yang kecil dibandingkan pada citra awal dan sebaliknya jika menggunakan RMN yang besar maka dimensi akan membesar dari citra aslinya. Sedangkan kualitas gambar hasil pengindraan telah rusak atau samar dengan citra aslinya, dilihat dari citra asli dengan citra hasil pengindraan mengalami kompresi atau termapatkan. Gambar berikut 4.1 adalah perbandingan citra asli dengan hasil percobaan menggunakan sebuah citra cameraman. Gambar 4.1. Perbandingan citra asli dengan citra hasil percobaan menggunakan citra cameraman. Pada gambar 4.2 terlihat hasil perbandingan dari citra asli dengan citra yang telah terkompresi menggunakan 9 citra yang lain sehingga diperoleh ukuran dimensi yang kecil yaitu dengan menggunakan sensing matrix yang berukuran matriks 8x64. 39
2 40 Gambar 4.2. Perbandingan gambar asli dengan gambar hasil percobaan pada myrio. Pada lampiran A.1 terdapat tabel yang berisikan data RMN, Dimensi dalam satuan piksel dan ukuran size dalam satuan kilobyte (Kb). Ratio Measure Number (RMN) yaitu merupakan presentasi nilai sensing dalam satuan (%). Nilai RMN diperoleh menggunakan perhitungannya sebagai berikut.
3 41... (4.1) N = banyaknya jumlah kolom. M = banyaknya jumlah baris. Sebagai contoh jika menggunakan sensing matrix dengan ukuran matriks sebesar 8x64 diperoleh nilai RMN sebesar 12,5% dan berlaku untuk seterusnya. Sedangkan dimension atau dimensi dalam satuan piksel menetukan berapa banyak jumlah baris dan kolom pada gambar sebagai contoh 256x32 yang memiliki arti ukuran gambar sebanyak 256 baris dan 32 kolom. Pada tabel terdapat size, yang mentukan nilai kapasitas gambar hasil enkrispsi. Perhitungannya sebagai berikut....(4.2) Panjang dan lebar pixel menetukan lebar dan panjang gambarkan sedangkan kedalaman citra menetukan representasi piksel pada gambar. Sebagai contoh pada percobaan ini menggunakan kedalam citra yaitu 8bit dan citra sepanjang 256 dan lebar 256 sehingga diperoleh nilai sebesar bit. Kemudian dilakukan pembagian sebesar 8 untuk menjadi byte (1 bit = 8 byte), karena menggunakan satuan Kbyte (Kb) dibagi sebesar 1024 (1 byte = 1024 Kbyte) menjadi 64Kb. Gambar 4.3 merupakan grafik perhitungan size terhadap RMN pada 10 gambar yang digunakan.
4 42 Gambar 4.3. Grafik hasil enkrispi berdasarkan perhitungan size dan RMN 4.2. Hasil Rekontruksi Dapat dilihat pada lampiran A.1 merupakan nilai hasil percobaan rekontuksi, diperoleh berupa gambar hasil dekripsi dengan format data PNG yang kemudian dilakukan perbandingan pada gambar asli dengan gambar hasil rekontuksi. Gambar 4.4. Hasil perbandingan rekontruksi citra cameraman. Dapat dibandingkan hasil rekontruksi yang dilakukan dengan gambar asli mendekati sama tetapi masih adanya noise disebelah kiri gambar. Pada proses percobaan rekontuksi menggunakan key atau sensing matrix sebesar 60x64, merupakan kualitas nilainya terbaik pada PSNR. Pada lampiran A.1 terdapat PSNR atau Peak Signal to Noise Ratio digunakan untuk mengetahui perbandingan kualitas citra sebelum dan sesudah terenkripsi. Nilai dari PSNR akan mendekati tak terhingga bila citra asli sama dengan citra rekontuksi. PSNR biasanya diukur dalam satuan decibel (db). Untuk mementukan PSNR, terlebih dahulu harus menentukan Mean Square Error (MSE) dengan rumus perhitungan sebagai berikut.... (4.3) MSE = nilai Mean Square Error dari citra. m = panjang citra. n= lebar citra. (i,j) = koordinat masing-masing piksel. I = citra asli.
5 43 K = citra rekontuksi.... (4.4) MAX I = nilai maksimum piksel input. MSE = nilai MSE. MAX I yang digunakan adalah bernilai 1 karena pengunaan tipe data double dengan rentang nilai 0-1 sehingga nilai maksimum piksel input sebesar 1. Gambar 4.5(a) Hasil Percobaan gambar yang telah dekripsi pada komputer dengan nilai PSNR terbaik.
6 44 Gambar 4.5.(b) Hasil Percobaan gambar yang telah dekripsi pada komputer dengan nilai PSNR terbaik. Dari Gambar 4.5 terdapat 9 gambar yang diuji coba dengan menggunakan ukuran sensing matriks yaitu sebesar 60x64 diperoleh hasil PSNR terbaik pada semua sensing yang digunakan. Untuk melihat gambar hasil dari percobaan dengan ukuran sensing yang lain dapat dilihat pada lampiran C pada gambar dekripsi. Tabel 4.1. dibawah menunjukkan rangkuman beragam metode dan hasil penelitian terhadap compressive sensing. Tabel 4.1. metode dan hasil penelitian terhadap compressive sensing. No. JUDUL Metode Penelitian Hasil A novel Encryption method based on compressive sensing. Ensuring Security to the Compressed Data Using A Steganographic Approach. Menggunakan metode algoritma linier feedback shift register (LFSR) untuk pemberian pada tiap blok dengan key yang beragam. Menggunakan bloking matrix sebesar 32x32 dengan ukuran citra sebesar 256x256. Menggunakan metode algoritma L optimization untuk melakukan proses rekontuksi. Menggunakan metode SVD based Embedding untuk proses Cipher image. Dengan nilai Rate 8,36 atau menggunakan sensing matrix kurang lebih sebesar 25x32 menghasilkan PSNR sebesar 29,67 db. Hasil secret image bersamaan dengan dengan rekontuksi sebesar 8,64dB dengan
7 45 No. JUDUL Metode Penelitian Hasil Menggunakan bloking matriks sebesar 90x90 dengan ukuran gambar 90x90 dan dengan sensing matriks sebesar 6400x8100. Compressing Encrypted Image Using Compressive Sensing. Lossy Compression of Encrypted Image by Compressive Sensing Technique. Compressive Sensing-Base Image Encryption with optimized sensing matrix. Menggunakan metode Gradient Projection for Space Reconstruction (GPSR) untuk mencari sparse dan rekontuksi. Sedangkan enkripsi menggunakan bloking matriks sebesar 32x32 dengan ukuran citra 512x512. Menggunakan metode DCT untuk dictionary untuk mencari nilai sparse dan rekontuksi. Menggunakan bloking matriks sebesar 16x16 dengan ukuran citra sebesar 256x256. Menggunakan metode Orthogonal Matching Pursuit (OMP) untuk mendapatkan nilai θ dan proses rekontuksi. Menggunakan bloking matriks sebesar 8x8 dengan ukuran citra sebesar 481x321 dan 321x481. menggunakan image test Baboon. Dengan menggunakan image test lena dengan compression rate 75%, 50%, 25% menghasilkan PSNR sebesar 37,5 ; 33,1 dan 27,8 db Dengan menggunakan sebuah citra lena diperoleh PSNR sebesar 27,55dB sebelum denosing. Dengan menggunakan basis DCT sebagai dictionary semua gambar pemandangan berhasil pada proses decoding. Menggunakan citra sebesar 321x481 dengan menggunakan RMN sebesar 25% mendapat PSNR 32,47dB sedangkan dengan citra 481x321 pada RMN yang sama menghasilkan PSNR sebesar 31,65dB Berdasarkan tabel di atas, rata- rata dengan menggunakan metode rekontuksi yang beragam diperoleh hasil PSNR lebih dari 20 db. Dari nilai tersebut dengan gambar hasil dekompres dapat direkontuksi dengan baik dengan gambar asli, sehingga informasi pada gambar masih dapat dilihat dengan kasap mata dengan baik. Sedangkan pada tahap kompresi dilakukan blocking, reshape dan perkalian dengan
8 46 sensing matriks. Percobaan enkripsi masih dilakukan pada sebuah simulasi berupa matrix laboratory (MATLAB) yang kinerjanya menggunakan sebuah komputer, Sehingga dilakukan percobaan implementasi pada sebuah embedded hardware menggunakan metode pengindraan kompresi pada sebuah citra 2 dimensi atau citra diam Hasil rekontuksi pada labview Pada lampiran A.2 merupakan tabel pencarian nilai PNSR dan MSE. Gambar nat5 merupakan nilai terbaik pada perhitungan PSNR pada semua gambar yang digunakan. Sebagai contoh dapat dilihat pada gambar 4.6 yang menggunakan RMN sebesar 25% dengan nilai RMN yaitu 25% sebagai berikut. Gambar 4.6. "nat5" hasil rekontuksi dengan RMN 25% Dapat dilihat masih terdapat noise pada bagian kanan gambar, sedangkan informasi berupa gambar mobil tetapi masih buram atau dengan kata lain informasi pada gambar berupa mobil belum terlihat dengan jelas. Pada citra nat5 dengan nilai PSNR sebesar 30db citra masih tidak sama dengan citra asli sehingga dilakukan percobaan dengan 14 RMN yang lainya dan diperoleh PSNR yang terbaik pada gambar "nat5" dengan gambar 4.7 sebagai berikut.
9 47 Gambar 4.7. nat5 hasil rekontuksi dengan RMN 93,75% Dari gambar diatas diperoleh hasil dengan perhitungan PSNR yaitu 34,521% dengan pengunaan nilai RMN terbaik. Dilihat dari kanan pada gambar masih terdapat noise tetapi informasi pada gambar mendekati gambar aslinya dan informasi berupa sebuah gambar mobil terlihat dengan jelas. Dalam kaskus ini maka dengan menggunakan RMN 93,75% untuk mendapatkan nilai PSNR yang terbaik pada RMN yang digunakan. Dari 10 gambar yang menggunakan 15 sensing matriks, ditemukan 9 gambar dengan penggunaan RMN sebesar 93,75% dan 1 gambar menggunakan RMN sebesar 100%. Gambar tersebut merupakan gambar pemandangan yaitu venice dapat dilihat pada gambar 4.8. Gambar 4.8. Gambar venice dengan menggunakan RMN sebesar 100%
10 48 Dari gambar hasil rekontruksi tidak biasa dipastikan kualitas perbaikan citra, melainkan dengan perhitungan PSNR. Karena PSNR membandingkan gambar asli dengan gambar hasil dekompres, selain itu juga dengan menggunakan sebuah gambar pemadangan pada pengguaan RMN sebesar 100% maka nilai PSNR semakin mendekati tak terhingga yang berarti tiap nilai piksel citra rekontuksi mendekati nilai piksel dengan citra asli.
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1. Block Diagram Perancangan Sistem Gambar 3.1 Block Diagram Sistem Pada gambar 3.1 dapat dilihat menggunakan sebuah hardware embedded yang bernama myrio-1900 digunakan untuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. kemampuan hardware untuk pengambilan / pencuplikan citra serta
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan jaman penggunaan citra dalam suatu sistem komputer memiliki peran yang semakin penting. Hal ini dikarenakan kemajuan teknik dan kemampuan hardware
Lebih terperinciBAB 3 PERUMUSAN PENELITIAN. Signal. Sparse Coding. Reconstruction. Reconstructed. Assessment
BAB PERUMUSAN PENELITIAN.1 Blok Diagram Signal Sparse Coding Dictionary Reconstruction Reconstructed Signal Assessment Gambar.1 Blok Diagram secara Umum Secara umum tujuan penelitian ini akan mencari dictionary
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Noise Pada saat melakukan pengambilan gambar, setiap gangguan pada gambar dinamakan dengan noise. Noise dipakai untuk proses training corrupt image, gambarnya diberi noise dan
Lebih terperinciREPRESENTASI SINYAL DENGAN KAMUS BASIS LEWAT-LENGKAP SKRIPSI. Oleh. Albert G S Harlie Kevin Octavio Ricardo Susetia
REPRESENTASI SINYAL DENGAN KAMUS BASIS LEWAT-LENGKAP SKRIPSI Oleh Albert G S Harlie 1100002070 Kevin Octavio 1100002096 Ricardo Susetia 1100007626 Universitas Bina Nusantara Jakarta 2011 REPRESENTASI SINYAL
Lebih terperinciApa Compressed Sensing?
1 COMPRESSED SENSING UNTUK APLIKASI PENGOLAHAN CITRA OMRIN TAMPUBOLON 2207100531 DOSEN PEMBIMBING Dr. Ir. Wirawan, DEA Jurusan Teknik Elektro Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Hasil Dalam bab ini akan dijelaskan dan ditampilkan bagaimana hasil dari rancangan program. Dimana didalam program ini terdapat tampilan login, tampilan menu utama, tampilan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
Lebih terperinciENHANCED K-SVD ALGORITHM for IMAGE DENOISING
ENHANCED K-SVD ALGORITHM for IMAGE DENOISING Edwin Junius, Reza Alfiansyah, Endra,Universitas Bina Nusantara, mono_unk@yahoo.com, devil.reza12@yahoo.com, ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk membuat
Lebih terperinciPERBANDINGAN CITRA DENGAN ALGORITMA DITHERING ZHIGANG FAN, SHIAU FAN DAN STUCKI SEBAGAI MASUKAN KRIPTOGRAFI VISUAL
PERBANDINGAN CITRA DENGAN ALGORITMA DITHERING ZHIGANG FAN, SHIAU FAN DAN STUCKI SEBAGAI MASUKAN KRIPTOGRAFI VISUAL Disusun Oleh : Terry Suryacandra (1022017) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,. Jl.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM
IMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM Ahmad Adil Faruqi 1, Imam Fahrur Rozi 2 1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang 1 ahmadadilf@gmail.com,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. salah satunya adalah untuk proses image denoising. Representasi adalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sinyal adalah besaran besaran fisik yang berubah ubah terhadap satu atau beberapa variabel bebas. Representasi sinyal sangat penting untuk sinyal proses, salah satunya
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK
IMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK Dedi Darwis Manajemen Informatika, AMIK Teknokrat Jl. Zainal Abidin Pagar Alam,.
Lebih terperinciPERANCANGAN PERANGKAT LUNAK KRIPTOGRAFI VISUAL TANPA EKSPANSI PIKSEL DAN ALGORITMA RLE
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK KRIPTOGRAFI VISUAL TANPA EKSPANSI PIKSEL DAN ALGORITMA RLE Dhina Bangkit Kumalasari Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jl. Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciEndang Ratnawati Djuwitaningrum 1, Melisa Apriyani 2. Jl. Raya Puspiptek, Serpong, Tangerang Selatan 1 2
Teknik Steganografi Pesan Teks Menggunakan Metode Least Significant Bit dan Algoritma Linear Congruential Generator (Text Message Steganography Using Least Significant Bit Method and Linear Congruential
Lebih terperinciAplikasi Metode Steganografi Berbasis JPEG dengan Tabel Kuantisasi yang Dimodifikasi Kris Reinhard /
Aplikasi Metode Steganografi Berbasis JPEG dengan Tabel Kuantisasi yang Dimodifikasi Kris Reinhard / 0522094 Email : kris_putih05@yahoo.co.id Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. drg. Suria
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 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 terperinciANALISIS REDUKSI DATA CITRA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR
ANALISIS REDUKSI DATA CITRA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR Susan Sulaiman, Suhartati Agoes Jurusan Teknik Elektro Universitas Trisakti Jl. Kyai Tapa no 1, Grogol, Jakarta 11440 susan_sulaiman_2006@yahoo.co.id
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 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 terperinciPeningkatan Kompresi Citra Digital Menggunakan Discrete Cosine Transform 2 Dimension (DCT 2D)
1 Peningkatan Kompresi Citra Digital Menggunakan Discrete Cosine Transform 2 Dimension ( 2D) Nadia Printa Tearani, Member, IEEE Abstract Digital image compression is a data compression application that
Lebih terperinciTEKNIK STEGANOGRAFI UNTUK PENYEMBUNYIAN PESAN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA GIFSHUFFLE
TEKNIK STEGANOGRAFI UNTUK PENYEMBUNYIAN PESAN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA GIFSHUFFLE Dedi Darwis Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia Jl. H.ZA Pagaralam, No 9-11, Labuhanratu,Bandarlampung
Lebih terperinciROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM
ROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM Annissa Yanuvita Prabawaningtyas (1022053) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : Watermarking, SVD, DCT, LPSNR. Universitas Kristen Maranatha
Penerapan Watermarking pada Citra Menggunakan Teknik Singular Value Decomposition Discrete Cosine Transform Berdasarkan Local Peak Signal to Noise Ratio Frederick Michael ( 0522072 ) Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciPenyembunyian Pesan Rahasia Dalam Gambar dengan Metoda JPEG - JSTEG Hendry Hermawan / ABSTRAK
Penyembunyian Pesan Rahasia Dalam Gambar dengan Metoda JPEG - JSTEG Hendry Hermawan / 0622097 Email : e3n_17@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. drg. Suria Sumantri, MPH 65,
Lebih terperinciPenerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit
Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit Gadis Fransiska Yulianti Tae, Sri Suwarno, Widi Hapsari Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik
Lebih terperinciPENYEMBUNYIAN CITRA DALAM CITRA DENGAN ALGORITMA BERBASIS BLOK ABSTRAK
PENYEMBUNYIAN CITRA DALAM CITRA DENGAN ALGORITMA BERBASIS BLOK Anisa Fardhani Prasetyaningtyas (0722123) Jurusan Teknik Elektro email: af.prasetyaningtyas@gmail.com ABSTRAK Steganografi merupakan teknik
Lebih terperinciPENYEMBUNYIAN DATA RAHASIA DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN PENDEKATAN PREDICTIVE CODING. Disusun Oleh : Nama : Dedy Santosa Nrp :
PENYEMBUNYIAN DATA RAHASIA DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN PENDEKATAN PREDICTIVE CODING Disusun Oleh : Nama : Dedy Santosa Nrp : 0422167 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri,
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latarbelakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan tentang latarbelakang penulisan, rumusan masalah, batasan masalah yang akan dibahas, serta tujuan penelitian skripsi ini. Manfaat dalam penelitian, metodelogi
Lebih terperinciPENYEMBUNYIAN GAMBAR DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN SISTEM FUNGSI ITERASI ABSTRAK
PENYEMBUNYIAN GAMBAR DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN SISTEM FUNGSI ITERASI Joseph Radiant (0722081) Jurusan Teknik Elektro email: joseph_nerrazuri@yahoo.com ABSTRAK Steganografi adalah teknik penyembunyian pesan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Citra (image) adalah bidang dalam dwimatra (dua dimensi) (Munir, 2004). Sebagai salah satu komponen multimedia, citra memegang peranan sangat penting sebagai
Lebih terperinciWatermarking dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular pada Citra Digital
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) 1-6 1 Watermarking dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular pada Citra Digital Latifatul Machbubah, Drs. Soetrisno, MI.Komp Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciANALISA KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HADAMARD
ANALISA KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HADAMARD Eva Haryanty, S.Kom. ABSTRAK Kompresi data adalah proses mengubah suatu input data menjadi data lain dengan format berbeda dan ukuran yang lebih
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. identifikasi (Naseem, 2010). Sudah banyak sistem biometrik yang dipakai pada
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Biometrik merupakan cara untuk merekam fisik seseorang atau karakteristik kebiasaan atau sifat yang bisa digunakan untuk otentikasi atau identifikasi (Naseem, 2010).
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian citra Secara umum pengertian citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6 Semeste r : VI Waktu : x x 5 Menit Pertemuan : & 4 A. Kompetensi. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem pengolahan
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 terperincidan c C sehingga c=e K dan d K D sedemikian sehingga d K
2. Landasan Teori Kriptografi Kriptografi berasal dari kata Yunani kripto (tersembunyi) dan grafia (tulisan). Secara harfiah, kriptografi dapat diartikan sebagai tulisan yang tersembunyi atau tulisan yang
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab analisa dan perancangan ini akan mengulas tentang tahap yang digunakan dalam penelitian pembuatan aplikasi implementasi kompresi gambar menggunakan metode
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
Lebih terperinciDESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM STEGANOGRAFI BERBASIS SSB-4 DENGAN PENGAMANAN BAKER MAP UNTUK CITRA DIGITAL
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM STEGANOGRAFI BERBASIS SSB-4 DENGAN PENGAMANAN BAKER MAP UNTUK CITRA DIGITAL Suci Aulia, Koredianto Usman, Sugondo Hadiyoso Telkom University, suciaulia@telkomuniversity.ac.id
Lebih terperinciTeknik Watermarking Citra Digital Dalam Domain DCT (Discrete Cosine Transform) Dengan Algoritma Double Embedding
Teknik Watermarking Citra Digital Dalam Domain DCT (Discrete Cosine Transform) Dengan Algoritma Double Embedding Gideon Aprilius (0522116) Email: dionjuntak@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK
KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK Disusun Oleh : Ardyan Lawrence (1022068) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH No.65, Bandung, Indonesia.
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 terperinciAlgoritma Interpolasi Citra Berbasis Deteksi Tepi Dengan Directional Filtering dan Data Fusion
Algoritma Interpolasi Citra Berbasis Deteksi Tepi Dengan Directional Filtering dan Data Fusion Nama : Adrianus Ivan Hertanto Nrp : 0522058 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
Lebih terperinciABSTRCTK & EXEUTIVE SUMMARY HIBAH BERSAING. Sistem Pengkodean File Image Kedalam Citra Foto Menggunakan Teknik Steganografi
MIPA ABSTRCTK & EXEUTIVE SUMMARY HIBAH BERSAING Sistem Pengkodean File Image Kedalam Citra Foto Menggunakan Teknik Steganografi Oleh : Kiswara Agung Santoso, M.Kom NIDN : 0007097202 Kusbudiono, M.Si NIDN
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 terperinciSTUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH
STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH Fahmi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No.
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN ANALISIS STEGANOGRAFI VIDEO DENGAN MENYISIPKAN TEKS MENGGUNAKAN METODE DCT
PERANCANGAN DAN ANALISIS STEGANOGRAFI VIDEO DENGAN MENYISIPKAN TEKS MENGGUNAKAN METODE DCT PLANNING AND ANALYSIS VIDEO STEGANOGRAPHY BY EMBEDDING TEXT WITH DISCRETE COSINE TRANSFORM METHOD 1 Ryan Anggara,
Lebih terperinciKombinasi Teknik Steganografi dan Kriptografi dengan Discrete Cosine Transform (DCT), One Time Pad (OTP) dan PN-Sequence pada Citra Digital
Kombinasi Teknik Steganografi dan Kriptografi dengan Discrete Cosine Transform (DCT), One Time Pad (OTP) dan PN-Sequence pada Citra Digital Muhammad Najih Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro
Lebih terperinciPENGGUNAAN latar belakang dalam proses pembuatan VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING. Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini,
1 VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini, Abstrak Penggunaan gradasi yang halus pada penggabungan dua video pada proses video kompositing. Video
Lebih terperinciPenyembunyian Pesan pada Citra GIF Menggunakan Metode Adaptif
Penyembunyian Pesan pada Citra GIF Menggunakan Metode Adaptif Prasetyo Andy Wicaksono (13505030) Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung e-mail: prasetyoandyw@gmail.com
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL
ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL Nur hajizah (13111171) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl.
Lebih terperinciPemampatan Citra Pemampatan Citra versus Pengkodean Citra
Bab 10 Pemampatan Citra P ada umumnya, representasi citra digital membutuhkan memori yang besar. Sebagai contoh, citra Lena dalam format bitmap yang berukuran 512 512 pixel membutuhkan memori sebesar 32
Lebih terperinciBLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA
BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA Disusun oleh : Nama : Aryanto M Nrp : 0722066 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. foto, bersifat analog berupa sinyal sinyal video seperti gambar pada monitor
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Pendahuluan Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat
Lebih terperinciKRIPTOGRAFI VISUAL UNTUK BERBAGI DUA CITRA RAHASIA MENGGUNAKAN METODE FLIP (2,2) Putri Kartika Sari
KRIPTOGRAFI VISUAL UNTUK BERBAGI DUA CITRA RAHASIA MENGGUNAKAN METODE FLIP (2,2) Putri Kartika Sari Email: pvtrikartika@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65,
Lebih terperinciPenerapan Watermarking pada Citra berbasis Singular Value Decomposition
Penerapan Watermarking pada Citra berbasis Singular Value Decomposition David Leonard Hasian ( 0522049 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jln. Prof. Drg. Suria Sumantri
Lebih terperinciDAFTAR ISI ABSTRAK... ABSTRACT... ii. KATA PENGANTAR... iii. UCAPAN TERIMA KASIH... iv. DAFTAR ISI... v. DAFTAR GAMBAR... viii. DAFTAR TABEL...
DAFTAR ISI ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR... iii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR TABEL... ix DAFTAR LAMPIRAN... x BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang...
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 terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Perkembangan teknologi jaringan dan teknik kompresi data audio mempermudah penyalinan dan penyebaran data audio secara ilegal (Alfatwa 2006). Perkembangan teknologi informasi
Lebih terperinciWATERMARKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PADA CITRA DIGITAL
SEMIN HASIL TUGAS AKHIR 1 WATERMKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGUL PADA CITRA DIGITAL Oleh : Latifatul Machbubah NRP. 1209 100 027 JURUSAN MATEMATI FAKULTAS MATEMATI DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. disadap atau dibajak orang lain. Tuntutan keamanan menjadi semakin kompleks, maka harus dijaga agar tidak dibajak orang lain.
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah keamanan dan kerahasiaan data merupakan salah satu aspek yang penting dari Sistem Informasi, informasi tidak akan berguna lagi bila telah disadap atau dibajak
Lebih terperinciKOMPRESI IMAGE DALAM SOURCE CODING MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET
KOMPRESI IMAGE DALAM SOURCE CODING MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET NASKAH PUBLIKASI Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik pada Fakultas Teknik Jurusan
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN END OF FILE (EOF) UNTUK STEGANOGRAFI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB
Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 3, Oktober 26 ANALISA PERBANDINGAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN END OF FILE (EOF) UNTUK STEGANOGRAFI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB Toni Sahata Pandapotan (12139) Mahasiswa
Lebih terperinciBAB II TINJUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjuan Pustaka Hendrawati, Hamdani, dan Awang Harsa K (2014) dalam penelitiannya yang berjudul Keamanan Data dengan menggunakan Algoritma Rivest Code 4 (RC4)
Lebih terperinciANALISIS KEAMANAN PESAN MENGGUNAKAN TEKNIK STEGANOGRAFI MODIFIED ENHANCED LSB DAN FOUR NEIGHBORS DENGAN TEKNIK KRIPTOGRAFI CHAINING HILL CIPHER
ANALISIS KEAMANAN PESAN MENGGUNAKAN TEKNIK STEGANOGRAFI MODIFIED ENHANCED LSB DAN FOUR NEIGHBORS DENGAN TEKNIK KRIPTOGRAFI CHAINING HILL CIPHER Agung Suryahadiningrat Kusumanegara 1), Bambang Hidayat 2),
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. berawal dari suatu ide untuk menyimpan segitiga Sierpinski menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI Metode kompresi citra fraktal merupakan metode kompresi citra yang berawal dari suatu ide untuk menyimpan segitiga Sierpinski menggunakan Iterated Function System (IFS). Segitiga
Lebih terperinciADAPTIVE WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN TEKNIK DISCRETE WAVELET TRANSFORM-DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN NOISE VISIBILITY FUNCTION
ADAPTIVE WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN TEKNIK DISCRETE WAVELET TRANSFORM-DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN NOISE VISIBILITY FUNCTION Disusun oleh : Nama : Dian Eriani Surbakti Nrp : 0822104 Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum, data citra digital ditandai oleh informasi dengan jumlah bit yang besar sehingga menimbulkan masalah untuk memindahkan, memproses atau menyimpannya. Biasanya
Lebih terperinciPENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL
Jurnal Informatika Polinema ISSN: 407-070X PENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL Reza Agustina, Rosa Andrie Asmara Teknik Informatika, Teknologi Informasi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra atau gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Didukung dengan perkembangan zaman
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciANALISIS PSNR PADA STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT DENGAN PESAN TERENKRIPSI ADVANCED ENCRIPTION SYSTEM
ANALISIS PSNR PADA STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT DENGAN PESAN TERENKRIPSI ADVANCED ENCRIPTION SYSTEM Rimbun Siringoringo Manajemen Informatika, Fakultas Ekonomi, Universitas Methodist Indonesia Jl.
Lebih terperinciBlind Watermarking Citra Digital Pada Komponen Luminansi Berbasis DCT (Discrete Cosine Transform) Irfan Hilmy Asshidiqi ( )
Blind Watermarking Citra Digital Pada Komponen Luminansi Berbasis DCT (Discrete Cosine Transform) Irfan Hilmy Asshidiqi (0822048) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
Lebih terperinciPengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE)
Pengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE) Disusun Oleh : Nama : Abner Natanael R Nrp : 0522034 Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciPenyembunyian Informasi Dengan Menggunakan Metode SCAN. Roy Rikki ( ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha
Penyembunyian Informasi Dengan Menggunakan Metode SCAN Roy Rikki ( 0522091 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln. Prof. Drg. Surya Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia Email : roy_hut87@yahoo.co.id
Lebih terperinciIMPLEMENTASI WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE DFT 2 DIMENSI
IMPLEMENTASI WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE DFT 2 DIMENSI Hidayatulloh, Rosa Andrie Asmara Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang hidayatulloh.malang@gmail,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring berkembangnya teknologi informasi dalam memenuhi kebutuhan, muncul berbagai tindakan yang bersifat merugikan dan sulit untuk dihindari. Salah satu tindakan
Lebih terperinciTUGAS AKHIR KOMPRESI CITRA BERWARNA DENGAN PENERAPAN DISCRETE COSINE TRANSFORM ( DCT )
TUGAS AKHIR KOMPRESI CITRA BERWARNA DENGAN PENERAPAN DISCRETE COSINE TRANSFORM ( DCT ) Diajukan untuk Melengkapi Tugas Akhir dan Memenuhi Syarat-syarat untuk Mencapai Gelar Sarjana Teknik Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra adalah gambar bidang dua dimensi yang juga merupakan keluaran data. Artinya suatu data atau informasi tidak hanya direpresentasikan dalam bentuk teks, namun juga
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 terperinciPemberian Hiddentext Palsu pada Steganografi Visual
Pemberian Hiddentext Palsu pada Steganografi Visual Okaswara Perkasa (13510051) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA. lain. Proses mengubah citra ke bentuk digital bisa dilakukan dengan beberapa perangkat,
KOMPRESI CITRA Dalam kesempatan ini saya mencoba untuk menjelaskan apa itu kompresi citra dan bagaimana cara-cara format citra dengan menggunakan BMP, PNG, JPEG, GIF, dan TIFF. Kompresi citra itu adalah
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Jumlah pengguna komputer semakin meningkat. Peningkatan jumlah pengguna komputer mengakibatkan penggunaan data digital juga semakin meningkat. Salah satu media
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengenalan Citra
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra merupakan representasi (gambaran) dari sebuah objek nyata yang dihasilkan oleh alat digital. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer (Sutoyo & Mulyanto, 2009). Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinci4.2 Perancangan Algoritma MEoF (Modifikasi End of File) Penyisipan byte stegano dengan algoritma MEoF Ekstraksi byte stegano
DAFTAR ISI PERNYATAAN... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v PRAKATA... vi DAFTAR ISI... viii DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii INTISARI... xiv ABSTRACT... xv BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang...
Lebih terperinciAnalisa Perbandingan Least Significant Bit dan End Of File Untuk Steganografi Citra Digital Menggunakan Matlab
Analisa Perbandingan Least Significant Bit dan End Of File Untuk Steganografi Citra Digital Menggunakan Matlab 1 Toni Sahata Pandapotan, 2 Taronisokhi Zebua, M.Kom 1 Mahasiswa S1 Teknik Informatika Komputer
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN 4.1 Tinjauan Perangkat Lunak Berikut adalah spesifikasi yang digunakan dalam pembangunan dan penyelesaian aplikasi stegorijndael adalah sebagai berikut. a. Perangkat
Lebih terperinciBAB V IMPLENTASI DAN PENGUJIAN
BAB V IMPLENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab V ini dibahas mengenai implementasi hasil analisis dan hasil perancangan perangkat lunak yang telah dilakukan pada bab-bab sebelumnya. Implementasi mencakup lingkungan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet dalam beberapa tahun terakhir ini, telah membawa perubahan besar bagi distribusi media digital. Media digital yang dapat berupa
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 terperinciKOMPRESI CITRA. Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra
KOMPRESI CITRA Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra PEMAMPATAN CITRA Semakin besar ukuran citra semakin besar memori yang dibutuhkan. Namun kebanyakan citra mengandung duplikasi data, yaitu : Suatu piksel
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
KOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 1 Sofyan Azhar Ramba 2 Adiwijaya 3 Andrian Rahmatsyah 12 Departemen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom
Lebih terperinci