BAB II TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Yuliana Sumadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Studi Berikut ini adalah beberapa studi terkait yang pernah melakukan penelitian identifikasi citra kendaraan: 1. KLASIFIKASI KENDARAAN MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION. Jurnal ini membahas tentang klasifikasi kendaraan mengingat sering terjadi kesalahpahaman melakukan klasifikasi karena disamakan oleh merk. Klasifikasi kendaraan sudah banyak dari tampak depan, tampak belakang, dan tampak atas, namun belum ada yang melakukan dengan tampak samping. Oleh karena itu tujuan jurnal ini agar dapat mengklasifikasi kendaraan dari tampak samping. Metode yang digunakan adalah Learning Vector Quantization[1]. 2. APLIKASI KAMERA PENDETEKSI MOBIL MENGGUNAKAN PENDEKATAN PENGOLAHAN CITRA. Jurnal ini membahas tentang penerapan pengenalan pola untuk mengidentifikasi objek mobil dan bukan mobil. Di jurnal ini menggunakan citra yang diakuisisi dari stream webcam, kemudian dilakukan proses ekstraksi fitur bentuk menggunakan momen invariant dan ekstraksi fitur tekstur menggunakan wallet Haar. Fitur-fitur yang diperoleh kemudian dilatih dengan model jaringan saraf tiruan metode Learning Vector Quantization (LVQ). LVQ menghasilkan bobot setiap kelas, bobot dari hasil pelatihan LVQ akan menentukan dari ciri objek yang diuji. Percobaan dilakukan dengan mengumpulakn berupa foto objek mobil dan objek bukan mobil. Dari data yang dikumpulkan kemudian dikelompokkan berdasarkan jenis objek berupa mobil atau bukan mobil. Hasil pengujian menunjukan keberhasilan sebesar rata-rata 5
2 6 dapat mengenaloi sampai 80% baik untuk data uji dari dalam data latih maupun data dari luar data latih[2]. 3. IDENTIFIKASI NOMOR POLISI MOBIL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF BUATAN LEANING VECTOR QUANTIZATION. Jurnal ini bertujuan untuk mensimulasikan metode pengolahan citra untuk mengidentifikasi nomor polisi mobil guna menggantikan sistem manual yang dilakukan oleh manusia. Input berupa citra foto yang dihasilkan oleh kamera digital.citra diproses melalui prapengolahan agar citra memiliki kualitas yang lebih baik dan lebih siap untuk pemrosesan ekstraksi ciri. Selanjutnya dilakukan proses pengenalan pola pada citra untuk mendapatkan ciri yang terdapat pada citra tersebut. Fitur-fitur yang diperoleh dari pengolahan citra berupa vector yang merepresentasikan ciri karakteristik dari suatu huruf dan angka. Fitur ciri kemudian diuji untuk proses klasifikasi menggunakan jaringan saraf tiruan metode Learning Vector Quantization (LVQ)[4].
3 7 Tabel 2.1 Tinjauan Studi No 1. Penulis Tahun Judul Metode Kesimpulan Agus Harjoko dan 2012 KLASIFIKASI KENDARAAN Learning Dalam paper ini telah dijelaskan Imelda MENGGUNAKAN LEARNING vector tentang klasifikasi kendaraan dari VECTOR QUANTIZATION Quantization tampak samping menggunakan metode Learning Vector Quantization. Agar dapat mengklasifikasi kendaraan dengan benar maka nilai bobot pengujian dibandingkan dengan nilai bobot pelatihan. Dari hasil eksperimen diperoleh data bahwa ada beberapa kendaraan yang berhasil dengan benar dan dikenali, ada beberapa kendaraan yang tidak dikenali, ada beberapa kendaraan yang salah ketika dikenali. Hasil eksperimen
4 8 memperlihatkan bahwa learning rate yang terbaik adalah 0,08 dengan epoch maksimum Epoch Duman Care Krisne dan I Made Yudi 2013 APLIKASI KAMERA PENDETEKSI MOBIL Learning Vector 1. Aplikasi yang dibangun dibagi menjadi tiga bagian Adnyana Putra MENGGUNAKAN Quantization yaitu proses akuisisi citra, PENDEKATAN PENGOLAHAN dan wavelet proses akuisi citra dari objek CITRA berupa gambar menjadi sekumpulan fitur yang selanjutnya di ekstraksi dengan metode wavelet untuk fitur tekstur dan metode momen invarian untuk fitur bentuk. Fitur yang diekstraksi selanjutnya disimpan di basis data. Proses pelatihan bobot fitur dalam basis data dilakukan dengan varian epoch
5 9 100,500, dan Variasi epoch dilakukan untuk mendapatkan nilai tertinggi dari fitur. Proses pengujian menggunakan data uji dari dalam data latih dan dari luar data latih dengan variasi jumlah data latih sebanyak 120,180, dan 240 fitur 3. Eko Sri Wahyono dan Ernastuti 2009 IDENTIFIKASI NOMOR POLISI MOBIL MENGGUNAKAN Learning Vector Jaringan saraf buatan metode Learning Vector Quantization dapat METODE JARINGAN SARAF Quantization mengenali pola karakter huruf dan BUATAN LEARNING VECTOR dan feature angka pada citra plat nomer polisi QUANTIZATION extraction mobil dengan tingkat keberhasilan 78%. Pengenalan huruf sangat sensitif terhadap penggeseran. Sebagian besar huruf yang tidak dikenal atau dikenal sebagai huruf
6 10 lain disebabkan karena pergeseran. Metode feature extraction berdasarkan blok masih banyak mengalami kegagalan. Hal ini ditunjukan oleh pengenalan huruf yang tidak benar dan banyak ditemukan pola bukan huruf yang dikenali sebagai huruf. Huruf akan dikenali dengan baik jika pola yang diamati memiliki jarak terkecil. Jarak terkecil dari hasil perbandingan vektor akan tercapai jika huruf berada tepat ditengah. Keberadaan objek selain huruf/angka yang diuji sangat mempengaruhi keberhasilan pengujian bahkan menimbulkan kesalahan dalam pengenalan. Kesalahan pengenalan bisa
7 11 ditimbulkan oleh faktor lain seperti posisi plat nomor yang miring, tertutup oleh objek lain, kerusakan plat nomor baik karena fisik atau karena usia plat nomor yang sudah lama. Keberadaan benda asing seperti baut dan cat yang rusak bisa menyebabkan kesalahan dalam proses pengenalan
8 Landasan Teori Citra Citra adalah suatu representasi (gambar), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optic berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan.(sutoyo etal,2009). Untuk mendapatkan citra digital, tahap awal yang dilakukan adalah akuisisi citra. Tujuan akuisisi citra adalah untuk menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra digital. Tahap ini dimulai dari objek yang akan diambil gambarnya, persiapan alat-alat, sampai pada pencitraan. Pencitraan adalah kegiatan transformasi dari citra tampak (foto, gambar, lukisan, patung, pemandangan dan lain-lain) menjadi citra digital. Hasil akuisisi citra ini ditentukan oleh kemampuan sensor untuk mendigitalisasi sinyal yang terkumpul pada sensor tersebut. Kemampuan digitalisasi alat ditentukan oleh resolusi alat tersebut. Pada beberapa standar yang ada, citra pada umumnya merupakan tampilan suatu titik yang berada pada ruang tiga dimensi. Salah satu standar yang digunakan pada citra antara lain RGB (Red, Green, Blue), HSV (Hue, Saturation, Value) dan HLS (Hue, Luminosity, Saturation). Standar warna pada citra berwarna yang akan digunakan adalah RGB yang memiliki tiga Indeks warna yang terdiri dari Merah, Hijau, dan Biru. Masing-masing indeks warna memiliki antara atau 256 bit. Dari citra berwarna yang memiliki tiga ruang dimensi dapat disederhanakan menjadi satu dimensi grayscale. Grayscale adalah citra keabuan yang memiliki nilai antara Nilai tersebut menunjukan tingkat derajat keabuan atau kecerahan dari citra (0 = hitam / gelap dan 255 = putih / terang).untuk mengkonversi dari
9 13 citra RGB ke Garyscale dapat dilakukan dengan perhitungan mencari nilai rata-rata antara ketiga indeks dalam citra RGB R G B Grayscale 3 Dari hasil konversi citra ke dalam RGB maka nilai dalam indeks Grayscale di asumsikan mewakili nilai dan informasi yang terkandung dalam citra RGB [5] Pengolahan Citra Pengolahan citra digital merupakan pemrosesan gambar 2 dimensi menggunakan komputer. Konsep dasar pengolahan citra dengan data masukan pokok(internal data) berupa pengumpulan data yang relevan, klasifikasi atau pengelompokan dengan cara pengkelasan, penyusunan data sesuai kelas, perhitungan dan manipulasi, pengukian ketelitian dan perhitungan, penyimpulan dan rekapitulasi hasil informasi. Pada dasarnya sistem pengolahan citra terdiri dari objek yang akan diolah, tranducer yang digunakan untuk merepresentasikan objek dalam bentuk citra digital, agar menghasilkan suatu citra digital baru untuk dianalisa, serta proses analisa citra untuk mendapatkan hasil yang diinginkan[3].
10 14 Objek Tranducer (Kamera digital, webcam, dll) Citra Digital Pengolahan Citra Digital Citra Digital Baru Hasil yang diinginkan Analisa Citra Gambar 2.1 Pengolahan Citra Kendaraan Kendaraan secara umum didefinisikan sebagai alat transpotrasi khususnya di darat yang diaman sistem gerakannya meenggunakan peralatan teknik atau mesin. Fungsi utama dari kendaraan adalah memudahkan orang untuk daerah yang jaraknya lebih jauh tapi hanya membutuhkan waku yang leboh singkat. Selain itu dapat memindah berbagai macam benda maupun barang dengan mudah dengan daya angkut yang jauh lebih banyak dan besar. Kendaraan bermotor menggunakan mesin pembakaran dalam, namun mesin listrik dan mesin lainnya juga dapat digunakan. Kendaraan bermotor memiliki roda, dan biasanya berjalan diatas jalanan. Kendaraan dibagi menjadi dua macam, yaitu kendaraan umum dan kendaraan pribadi. Kendaraan umum adalah kendaraan yang bersifat umum dan sering dipergunakan sebagai alat transporstasi massal, baik itu manusia maupun barang-barang, contohnya bus dan truck. Kendaraan pribadi adalah kendaraan yang
11 15 digunakan sehari-hari untuk kepentingan pribadi dan beroda 4, contohnya mobil. Mobil (kependekan dari otomobil yang berasal dari bahasa Yunani 'autos' (sendiri) dan Latin 'movére' (bergerak) adalah kendaraan beroda empat yang membawa mesin sendiri. Pengoperasian mobil disebut menyetir GTO (Gardu Tol Otomatis) Jalan tol (di Indonesia disebut juga sebagai jalan bebas hambatan) adalah suatu jalan yang dikhususkan untuk kendaraan bersumbu lebih dari dua (mobil, bus, truk) dan bertujuan untuk mempersingkat jarak dan waktu tempuh dari satu tempat ke tempat lain. Untuk menikmatinya, para pengguna jalan tol harus membayar sesuai tarif yang berlaku. Penetapan tarif didasarkan pada golongan kendaraan. Bangunan atau fasilitas di mana tol dikumpulkan dapat disebut pintu tol, rumah tol, plaza tol atau di Indonesia lebih dikenal sebagai gerbang tol atau gardu tol. Bangunan ini biasanya ditemukan di dekat pintu keluar, di awal atau akhir jembatan. Pembayaran tol dapat dilakukan secara tunai, dengan kartu kredit, dengan kartu pra-bayar, atau oleh sistem pengumpulan tol elektronik. Beberapa gerbang tol bersifat otomatis. Dalam perkembangannya sistem gerbang atau gardu tol salah satunya dikembangkan menjadi GTO (Gerbang Tol Otomatis) adalah gerbang tol dengan mekanisme pembayaran otomatis menggunakan kartu e-money. Sesuai dengan pengertiannya GTO hanya boleh dimasuki oleh mereka yang memiliki kartu e-money. Pengendara tanpa kartu tersebut tidak diperkenankan melewati GTO karena pintu GTO tidak akan terbuka Deteksi Tepi (Edge Detection) Tepi atau sisi dari sebuah obyek adalah daerah di mana terdapat perubahan intensitas warna yang cukup tinggi. Proses deteksi tepi (edge detection) akan melakukan konversi terhadap daerah ini menjadi dua
12 16 macam nilai yaitu intensitas warna rendah atau tinggi, contoh bernilai nol atau satu. Deteksi tepi akan menghasilkan nilai tinggi apabila ditemukan tepi dan nilai rendah jika sebaliknya. Pelacakan tepi merupakan operasi untuk menemukan perubahan intensitas lokal yang berbeda dalam sebuah citra. Gradien adalah hasil pengukuran perubahan dalam sebuah fungsi intensitas, dan sebuah citra dapat dipandang sebagai kumpulan beberapa fungsi intensitas kontinyu sebuah citra. Perubahan mendadak pada nilai intensitas dalam suatu citra dapat dilacak menggunakan perkiraan diskrit pada gradien. Gradien disini adalah kesamaan dua dimensi dari turunan pertama dan didefinisikan sebagai vector. Ada tiga macam tepi yang terdapat pada citra digital adalah[7] : a. Tepi curam adalah tepi dengan perubahan intensitas yang tajam, arah tepi berkisar 90. b. Tepi landai adalah tepi dengan sudut arah yang kecil yang terdiri dari sejumlah tepi-tepi local yang lokasinya berdekatan. c. Tepi derau (noise) adalah tepi yang umumnya terdapat pada aplikasi coomputercision mengandung derau. Untuk meningkatkan kualitas citra dapat dilakukan pendeteksian tepi terlebh dahulu. Tujuan proses deteksi tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra. Metode yang digunakan dalam mendeteksi tepi pada citra, antara lain operator gradient pertama dan operator turunan kedua sedangkan macammacam operator untuk proses deteksi tepi antara lain operator robert, operator prewitt, operator sobel, dan operator laplacian of gaussian Operator Laplacian of Gaussian (LoG) Operator ini dikembangkan dari turunan kedua. Laplacian of Gaussian terbentuk dari proses Gaussian yang diikuti operasi laplace.
13 17 Derau akan dikurangi oleh fungsi Gaussian sedangkan Laplacian mask akan meminimaisasi kemungkinan kesalah deteksi tepi. Operator laplace mendeteksi tepi lebih akurat khusunya pada tepi curam karena zero-crossing itu sendiri yang mendefenisikan lokasi tepi. Zero-crossing adalah titik dimana ada pergantian tanda nilai turunan kedua sedangkan pada tepi yang landai tidak terdpat zero-crossing. Operator LoG bekerja dengan mencar nilai nol pada citra karena ketika turunan pertama terdapat nilai maksimum maka turunan kedua akan menghasilkan nol. Fungsi dari Laplacian of Gaussian sebagai berikut [18]: ( ) [ ] Algoritma Laplacian of Gaussian [ip2526]: 1. Input gambar 2. Blur gambar, pengebluran ini dilakukan convolving image menggunakan Gaussian. 3. Melakukan Laplacian pada gambar yang telah dikaburkan. 4. Menemukan zero-crossing dari Laplacian dan membandingkan variasi lokal dititik ini untuk ambang batas (Threshold). Jika sudah terlampaui maka ambang batas dinyatakan sebagai tepi Learning Vector Quantizaton (LVQ) LVQ merupakan suatu metode untuk melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Jika dua vektor input memiliki nilai yang mendekati atau hampir sama maka dalam lapisan kompetitif akan mengenali kedua vektor input tersebut pada kelas yang sama. Jadi LVQ adalah metode untuk klasifikasi (pengelompokkan) pola dan memiliki output yang mewakili dari kelas tertentu.
14 18 Algoritma LVQ bertujuan mencari bobot yang sesuai untuk mengelompokkan vektor-vektor input kedalam kelas tujuan yang telah diinisialisasi pada saat pembentukkan jaringan LVQ. Sedangkan algoritma pengujiannya adalah menghitung nilai output (kelas vektor) yang terdekat dengan vektor input atau dapat disamakan dengan proses pengklarifikasian (pengelompokkan). Seperti pada gambar dimana nilai vektor yang berdekatan dikelompokkan kedalam kelas yang sama sesuai dengan hasil perhitungan dengan mencari nilai kelas terdekat [5]. Gambar Klasifikasi data vektor ke dalam kelas terdekat Algortima LVQ [3]: 1. Inisialisasi nilai bobot (W), maksimum epoch, error minimum, dan learning rate (α). 2. Masukkan nilai input: x (m,n), dan kelas target dalam vektor: T(1,n) 3. Inisialisasi nilai kondisi awal dari error (error=1) 4. Lakukan hingga epoch kurang dari maksimal epoch, nilai error minimum tercapai, atau nilai error = 0 dan (α >Eps). a. Tambahkan nilai epoch (epoch +1) b. Kerjakan untuk i = 1 sampai n o Memilih jarak sedemikian hingga X Wj minumum (sebagai Cj) o Perbaiki Wj dengan ketentuan: jika Cj = T, maka : Wj (baru) = Wj (lama) + α (X Wj (lama) ) Jika Cj T maka Wj (lama) - α (X Wj (lama) )
15 19 c. Kurangi niai α Pengurangan = 0,1* Target error minimum yang diinisialisasikan adalah 0,0001 dan maksimal epochnyaa adalah 500 namun karena error perfomance mencapai nilai 0 ada epoch sekitar 230 maka proses training atau pelatihan selesai. Sebelum proses pembentukkan jaringan, data yang akan dijadikan data pelatihan dilakukan pengolahan citra yaitu untuk mengubah citra asli menjadi grayscale (keabuan) kemudian di deteksi tepi untuk membentuk pola yang lebih sederhana dan dapat dikenali 2.3 Tool Pendukung Matlab MATLAB (Matrix Laboratory) adalah sebuah lingkungan komputasi numerikal dan bahasa pemrograman komputer generasi keempat. Dikembangkan oleh The MathWorks, MATLAB memungkinkan manipulasi matriks, pem-plot-an fungsi dan data, implementasi algoritma, pembuatan antarmuka pengguna, dan pengantarmuka-an dengan program dalam bahasa lainnya. Meskipun hanya bernuansa numerik, sebuah kotak kakas (toolbox) yang menggunakan mesin simbolik MuPAD, memungkinkan akses terhadap kemampuan aljabar komputer. Sebuah paket tambahan, Simulink, menambahkan simulasi grafis multiranah dan desain berdasar model untuk sistem terlekat dan dinamik. Matlab tersedia dalam dua pilihan, yakni untuk sistem operasi Windows dan Linux dan bahkan tersedia juga untuk komputer Machintosh. Untuk versinya, setiap tahun biasanya mengeluarkan versi terbaru, misal Matlab 2009, 2010, 2011, dan seterusnya. Matlab merupakan suatu software pemrograman layaknya Borland C++. Software matlab dapat digunakan dalam bidang matematika misalnya digunakan untuk menhitung nilai akhir ujian sekolah,
16 20 membuat program penentu kelulusan, mencari luas lingkaran, kubus, balok dan lain-lain. Ternyata kegunaan dari matlab sangatlah banyak. Banyak software yang mirip dengan Matlab tetapi berbasis open source seperti Scilab, Octave, Euler Math Toolbox dan FreeMat. Namun, tentu saja sedikit kurang fleksibel dibanding Matlab.
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengenalan Pola Pengenalan pola adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu
Lebih terperinciIDENTIFIKASI NOMOR POLISI MOBIL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF BUATAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
IDENTIFIKASI NOMOR POLISI MOBIL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF BUATAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Eko Sri Wahyono,1) Ernastuti, 2) Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya,
Lebih terperinciPendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)
Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) *) Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura Abstrak CT scan mampu menghasilkan citra organ internal (struktur
Lebih terperinciBAB 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 LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra (image processing) merupakan proses untuk mengolah pixel-pixel dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Beberapa alasan dilakukan pengolahan
Lebih terperinciProgram Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tanda Tangan Tanda tangan atau dalam bahasa Inggris disebut signature berasal dari latin signare yang berarti tanda atau tulisan tangan, dan biasanya diberikan gaya tulisan
Lebih terperinciSIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION )
SIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION ) Fachrul Kurniawan, Hani Nurhayati Jurusan Teknik Informatika, Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Maulana Malik
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 3, Maret 2018, hlm. 1313-1317 http://j-ptiik.ub.ac.id Pengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sistem Pakar (Expert System), Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network), Visi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era yang semakin maju ini, teknologi telah memegang peranan penting dalam kehidupan manusia sehari-hari, sehingga kemajuannya sangat dinantikan dan dinikmati para
Lebih terperinciPENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing. Tugas Ujian Sarjana
PENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing Tugas Ujian Sarjana. Penjelasan Learning Vector Quantization (LVQ) Learning
Lebih terperinciOleh: Angger Gusti Zamzany( ) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T.
Oleh: Angger Gusti Zamzany(1210100 073) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T. DAFTAR ISI I II III IV V VI PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PENGUJIAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menganalisis citra menggunakan bantuan komputer yang bertujuan untuk
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Citra (gambar) adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek (Annisa, 2010). Citra mengandung informasi tentang objek yang direpresentasikan. Sehingga
Lebih terperinciDETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ. Muhammad Imron Rosadi 1
DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ Muhammad Imron Rosadi 1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Purwosari 67162 Pasuruan Jawa Timur 1 Email : Imron_uyp@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 1-6 1
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 1-6 1 Identifikasi Cacat Peluru dengan Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Learning Vector Quantization (LVQ) Angger Gusti Z dan Dwi Ratna S
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
APLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION Hamsina 1, Evanita V Manullang 1, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Manajemen,
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 terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai
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 terperinciIDENTIFIKASI CITRA BILANGAN DESIMAL 0-9 BERBASIS LEARNING VECTOR QUANTIZATION SECARA REAL TIME
Jurnal POROS TEKNIK, Volume 4, No. 1, Juni 2012 : 24-29 IDENTIFIKASI CITRA BILANGAN DESIMAL 0-9 BERBASIS LEARNING VECTOR QUANTIZATION SECARA REAL TIME Gunawan Rudi Cahyono (1) (1) Staf Pengajar Jurusan
Lebih terperinciALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS
ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS Egi Badar Sambani 1), Neneng Sri Uryani 2), Rifki Agung Kusuma Putra 3) Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciPENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY
PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY Minati Yulianti 1, Cucu Suhery 2, Ikhwan Ruslianto 3 [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Jl. Prof.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL
IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL Andri STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 122, 124, 140 Medan 20212 andri@mikroskil.ac.id Abstrak
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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dan suatu obyek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan dan Praproses Data Kegiatan pertama dalam penelitian tahap ini adalah melakukan pengumpulan data untuk bahan penelitian. Penelitian ini menggunakan data sekunder
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGENALI MOTIF BATIK
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGENALI MOTIF BATIK Fany Hermawan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur 112-114 Bandung E-mail : evan.hawan@gmail.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jaringan syaraf tiruan merupakan bidang ilmu yang banyak digunakan dalam melakukan pengenalan pola suatu obyek. Banyak obyek yang dapat digunakan untuk pengenalan pola
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah kegiatan memanipulasi citra yang telah ada menjadi gambar lain dengan menggunakan suatu algoritma atau metode tertentu. Proses ini mempunyai
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KEMATANGAN JERUK BERDASARKAN CITRA WARNA RGB DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
IDENTIFIKASI KEMATANGAN JERUK BERDASARKAN CITRA WARNA RGB DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Erni Seniwati 1. 1 Program Studi Sistem Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Email : erni.s@amikom.ac.id
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus
BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Nama Mahasiswa : Gigih Prasetyo Cahyono NRP : 1206 100 067 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Prof.
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 terperinciDETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jalan merupakan salah satu sarana transportasi darat yang penting untuk menghubungkan berbagai tempat seperti pusat industri, lahan pertanian, pemukiman, serta sebagai
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Bab 2 ini berisi tentang pembahasan teori-teori tentang jaringan syaraf tiruan, Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ).
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Bab 2 ini berisi tentang pembahasan teori-teori tentang jaringan syaraf tiruan, Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ). 2.1. Algoritma Algoritma adalah urutan langkah-langkah
Lebih terperinciBab III ANALISIS&PERANCANGAN
3.1 Analisis Masalah Bab III ANALISIS&PERANCANGAN Pada penelitian sebelumnya yaitu ANALISIS CBIR TERHADAP TEKSTUR CITRA BATIK BERDASARKAN KEMIRIPAN CIRI BENTUK DAN TEKSTUR (A.Harris Rangkuti, Harjoko Agus;
Lebih terperinciDOKUMENTASI ULANG NASKAH BRAILLE MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
DOKUMENTASI ULANG NASKAH BRAILLE MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Chairisni Lubis 1, Yoestinus 2 1 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Tarumanagara-Jakarta, Chairisni.fti.untar@gmail.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
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 terperinciKONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA
KONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA Nazrul Effendy 1), Khoerul Anwar 2), Ananda Dwi Mahendra 3), Beta M.G.S 4) 1,2,3,4) Jurusan Teknik Fisika,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Desain penelitian untuk pengenalan nama objek dua dimensi pada citra
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian untuk pengenalan nama objek dua dimensi pada citra adalah sebagai berikut. Gambar 3.1 Desain Penelitian 34 35 Penjelasan dari skema gambar
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN ANALISA
BAB 4 HASIL DAN ANALISA 4. Analisa Hasil Pengukuran Profil Permukaan Penelitian dilakukan terhadap (sepuluh) sampel uji berdiameter mm, panjang mm dan daerah yang dibubut sepanjang 5 mm. Parameter pemesinan
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi
DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pengesahan Penguji... iii Halaman Persembahan... iv Halaman Motto... v Kata Pengantar... vi Abstrak... viii Daftar Isi... ix Daftar
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Gambar atau citra merupakan informasi yang berbentuk visual. Menurut kamus Webster citra adalah suatu representasi, kemiripan atau imitasi dari suatu objek atau
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 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. 1 Tinjauan Studi Berbagai penelitian telah dilakukan untuk menunjukkan betapa pentingnya suatu edge detection dalam perkembangan pengolahan suatu citra, berikut
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari
48 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari 2012. Pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium
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 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 terperinciPENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN
PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN Dolly Indra dolly.indra@umi.ac.id Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia Abstrak Pada tahap melakukan ekstraksi ciri (feature extraction) faktor
Lebih terperinciBAB I PERSYARATAN PRODUK
BAB I PERSYARATAN PRODUK Pemrosesan gambar secara digital telah berkembang dengan cepat. Pengolahan gambar ini didukung dengan kemajuan teknologi perangkat keras yang signifikan. Produk produk pengolah
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Penelitian maupun pembuatan aplikasi mengenai pengenalan karakter / pengenalan pola ataupun yang berhubungan dengan Jaringan Syaraf Tiruan terlebih dengan metode Backpropagation
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 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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Marka Jalan Marka jalan merupakan suatu penanda bagi para pengguna jalan untuk membantu kelancaran jalan dan menghindari adanya kecelakaan. Pada umumnya marka jalan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar analog dibagi
Lebih terperinciPOLICE NUMBER IDENTIFICATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (LEARNING VECTOR QUANTIZATION)
POLICE NUMBER IDENTIFICATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) Eko Sri Wahyono, Ernastuti Undergraduate Program, Faculty of Industrial Technology, 2009 Gunadarma University
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu bagian yang wajib dimiliki oleh kendaraan bermotor resmi di Indonesia adalah bagian plat nomor. Plat nomor ini memberi informasi tentang dari mana asal wilayah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinu dari intensitas cahaya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Dalam penelitian penerapan metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Dalam penelitian penerapan metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk pengenalan wajahterdiri dari empat metodologi penelitian,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
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
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Steganografi berasal dari Bahasa Yunani, yaitu kata steganos yang artinya tulisan tersembunyi (covered writing) dan kata graphos yang berarti tulisan. Sehingga steganografi
Lebih terperinciMENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET
MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET Purnomo Adi Setiyono Program Studi Teknik Informatika-S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro (Udinus) Semarang
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki jumlah penduduk yang cukup banyak. Menurut hasil sensus penduduk tahun 2010 yang dikeluarkan
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 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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas
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 telapak kaki yang sudah dilakukan oleh para peneliti yang dapat digunakan sebagai
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 terperinciPERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan membahas landasan teori-teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan skripsi ini. Teknik-teknik yang dibahas mengenai pengenalan pola, prapengolahan citra,
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA
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 terperinciGLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness
753 GLOSARIUM Adaptive thresholding (lihat Peng-ambangan adaptif). Additive noise (lihat Derau tambahan). Algoritma Moore : Algoritma untuk memperoleh kontur internal. Array. Suatu wadah yang dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM
BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses implementasi dari metode pendeteksian paranodus yang digunakan dalam penelitian ini. Bab ini terbagai menjadi empat bagian, bagian 3.1 menjelaskan
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciAnalisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt
Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt Romindo Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal romindo4@gmail.com Nurul Khairina Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran
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 terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Plat nomor kendaraan bermotor merupakan ciri atau tanda pengenal suatu kendaraan yang diberikan oleh kepolisian. Setiap plat nomor kendaraan memiliki kombinasi
Lebih terperinci1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dibuat diatas, rumusan masalah yang dapat diambil adalah :
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tanda tangan adalah sebuah bentuk khusus dari tulisan tangan yang mengandung karakter khusus dan bentuk-bentuk tambahan yang sering digunakan sebagai bukti vertifikasi
Lebih terperinciKLASIFIKASI KUALITAS BUAH GARCINIA MANGOSTANA L. MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
KLASIFIKASI KUALITAS BUAH GARCINIA MANGOSTANA L. MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION Endi Permata 1), Andri Suherman 2) 1) Pendidikan Teknik Elektro Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Banten
Lebih terperinciIdentifikasi Tanaman Buah Berdasarkan Fitur Bentuk, Warna dan Tekstur Daun Berbasis Pengolahan Citra dan Learning Vector Quantization(LVQ)
Identifikasi Tanaman Buah Berdasarkan Fitur Bentuk, Warna dan Tekstur Daun Berbasis Pengolahan Citra dan Learning Vector Quantization(LVQ) Sutarno Rouzan Fiqri Abdullah Rossi Passarella Jurusan Sistem
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
Lebih terperinciImplementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel
Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel Sri Enggal Indraani, Ira Dhani Jumaddina, Sabrina Ridha Sari Sinaga (enggal24@gmail.com, Ira.dhani5393@gmail.com,
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab landasan teori ini akan diuraikan mengenai teori-teori yang terkait dengan Content Based Image Retrieval, ekstraksi fitur, Operator Sobel, deteksi warna HSV, precision dan
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 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 terperinci