[18] Visibone, (Maret 2007). [19] Visual Expert, (Maret 2007). [20] Wachtler, T.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "[18] Visibone, (Maret 2007). [19] Visual Expert, (Maret 2007). [20] Wachtler, T."

Transkripsi

1 DAFTAR PUSTAKA [1] Acharya, T., (1997). Image Processing Principles and Applications. Willey Interscience. [2] Brettel, H., Vienot, F., Mollon, J. (1997). Computerized Simulation of Color Appearence for Dichromat. Optical Society of America. [3] Calvert, J., (Maret 2007). [4] Crane, R., (1997). A Simplified Approach to Image Processing. Prentince-Hall. [5] De Paula, J. (2006). Converting RGB Images to LMS Cone Activation. Department of Computer Science The University of Texas. [6] FEIT Australian National University. (April 2007). [7] Fidaner, O., Lin, P., Ozguven, N. (2004). Analysis of Colorblindness. Department of Electrical Engineering The Stanford University [8] Field, G., (2002). Ishihara Test Chart Book for Color Deficiency (14 Plate Book). BP MEDICAL SUPPLIES. [9] Genetics Home Refference, (Meret 2007). [10] HealthLink, (Maret 2007), [11] Hu, Y., (2004). Visual Sumulating Dichromatic Vision in CIE Space, School of Computer Science University of Central Florida. [12] J*FLY, (Maret 2007). [13] Judd D., (1966). Fundamental Studies of Color Vision from 1860 to 1960, National Bureau of Standards. [14] Kolb, H., Fernandez, E., Nelson, R., (April 2007). University of Utah [15] Munir, R., (2004). Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Informatika Bandung. [16] Phillips, D., (2000). Image Processing in C. R&D Publication. [17] Vischeck, (Maret 2007)

2 [18] Visibone, (Maret 2007). [19] Visual Expert, (Maret 2007). [20] Wachtler, T., Dohrmann, U., and Hertel, R. (2004). Modelling Color Percepts of Dichromats. Vision Research. 61

3 LAMPIRAN A SIMULASI DISTRIBUSI HUE BUTA WARNA [18] Distribusi Hue Mata Normal Distribusi Hue Deuteranomali Distribusi Hue Protanomali Distribusi Hue Tritanomali 62

4 LAMPIRAN B DEFINISI USE CASE No 01 Nama Browse Aktor User Deskripsi Case ini adalah case yang bertujuan untuk mempermudah pengguna dalam mencari berkas-berkas citra yang ingin ditransformasi. Skenario Utama User membuka aplikasi CoolOur User mencari letak gambar dengan cara mem-browse ke dalam direktori User melakukan double klick pada gambar yang akan ditransformasikan untuk membuka window filter. Skenario - Alternatif No 02 Nama Test Aktor User Deskripsi User malakukan test buta warna untuk mengetahui buta warna yang ia derita dengan begitu sistem dapat melakukan pemilihan setting filter yang sesuai secara otomatis. Test buta warna ini menggunakan ishihara plates yang telah digunakan secara umum sebagai test kebuta warnaan seseorang. Skenario Utama User melakukan pemilihan menu test untuk membuka form pengujian User memasukkan angka/ huruf yang sesuai dengan huruf/ angka yang tampak pada citra, dan memasukkan - jika ia tidak melihat sama sekali 63

5 Skenario Alternatif User menekan tombol Next untuk memasuki gambar yang berikutnya. Setelah gambar selesai ditampilkan, maka akan muncul tabel jawaban dan hasil diagnosa kebutawarnaan seseorang dan jenis buta warna yang didedrita. Pada saat yang bersamaan, sistem akan mengatur secara otomatis jenis filter yang sesuai. - No 03 Nama Coztumize Filter Attributes Aktor User Deskripsi Case ini bertujuan agar user dapat melakukan pengubahan terhadap atribut filter yang tersedia. Skenario Utama User memilih filter sesuai jenis buta warna yang ia derita. User menekan tombol OK, dan sistem akan melakukan penyimpanan atribut filter untuk digunakan selanjutnya. Skenario User memilih filter Custom. Alternatif User memasukkan atribut nilai hue tampak dan hue tidak tampak. User memasukkan nilai saturation dan arah perhitungan. User memasukkan nilai value dan arah perhitungan. User menekan tombol OK, dan sistem akan melakukan penyimpanan atribut filter untuk digunakan selanjutnya. No 04 Nama Filter Image Aktor User Deskripsi Case ini bertujuan untuk melakukan transformasi warna pada citra yang telah dipilih. 64

6 Skenario Utama Skenario Alternatif User membuka berkas citra yang dipilih dengan cara double-click berkas citra pada window browser. User melakukan transformasi dengan mengubah variabel level pengubah nilai hue, saturation, dan value. User menelaah informasi warna pada citra dengan menggunakan zoom-in, zoom-out, dan mengamati nilai suatu warna pada piksel tertentu. No 05 Nama Save Filtered Image Aktor User Deskripsi Case ini bertujuan untuk melakukan penyimpanan suatu citra yang telah di filter. Skenario Utama User menekan tombol simpan yang tersedia. User memilih ekstensi gambar yang akan digunakan pada berkas hasil filter. User memilih direktori tempat penyimpanan dan menekan tombol OK. Skenario - Alternatif 65

7 LAMPIRAN C DIAGRAM KELAS IMPLEMENTASI 66

8 LAMPIRAN D DIAGRAM SEQUENCE Diagram Sequence Objek Case Browse Diagram Sequence Objek Case Test 67

9 Diagram Sequence Objek Case Customize Filter Attribute Diagram Sequence Objek Case Filter Image 68

10 Diagram Sequence Objek Case Save Filtered Image 69

11 LAMPIRAN E ALGORITMA TRANSFORMASI RGB dan HSV Algoritma transformasi RGB menjadi HSV void RGBtoHSV( float r, float g, float b, float *h, float *s, float *v ) { float min, max, delta; min = MIN( r, g, b ); max = MAX( r, g, b ); *v = max; // v delta = max - min; if( max!= 0 ) *s = delta / max; // s else { // r = g = b = 0 // s = 0, v is undefined *s = 0; *h = -1; return; } if( r == max ) *h = ( g - b ) / delta; // between yellow & magenta else if( g == max ) *h = 2 + ( b - r ) / delta; // between cyan & yellow else *h = 4 + ( r - g ) / delta; // between magenta & cyan *h *= 60; // degrees if( *h < 0 ) *h += 360; } Algoritma transformasi HSV menjadi RGB void HSVtoRGB( float *r, float *g, float *b, float h, float s, float v ) { int i; float f, p, q, t; if( s == 0 ) { // achromatic (grey) *r = *g = *b = v; return; } h /= 60; // sector 0 to 5 i = floor( h ); f = h - i; // factorial part of h p = v * ( 1 - s ); q = v * ( 1 - s * f ); t = v * ( 1 - s * ( 1 - f ) ); switch( i ) { 70

12 } } case 0: *r = v; *g = t; *b = p; break; case 1: *r = q; *g = v; *b = p; break; case 2 *r = p; *g = v; *b = t; break; case 3: *r = p; *g = q; *b = v; break; case 4: *r = t; *g = p; *b = v; break; default: // case 5: *r = v; *g = p; *b = q; break; 71

13 LAMPIRAN F HASIL PENGUJIAN METODA Citra Asli 1 2 Number : Shape: Shape: 72

14 Shape: Number : Position : Position : Colors : 73

15 Citra Daltonisasi Vischeck 1 2 Number : Shape: Shape: 74

16 Shape: Number : Position : Position : Colors : 75

17 Citra Hasil Aplikasi Coolour 1 2 Number : Shape: Shape: 76

18 Shape: Number : Position : Position : Colors : 77

19 Hasil jawaban responden terhadap citra asli No Responden 1 Responden 2 Responden 3 Responden 4 Normal Lingkaran Elips - Elips (sulit) 3 6 Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke Panah ke kiri (sulit) kiri(sulit) (sulit) Lingkaran (sulit) (sulit) Kanan Tengah 12 Hijau coklat, Hijau Coklat, Putih Krem, Merah Peach, Peach tua, peach muda, peach merah. Cokelat, coklat muda, hijau muda, merah. Hijau coklat, Hijau Coklat, Putih Krem, Merah coklat, pink muda, abu muda, pink Hasil jawaban responden terhadap citra Daltonisasi Vischeck No Responden 1 Responden 2 Responden 3 Responden 4 Normal (sulit) Oval (sulit) Elips Oval Oval Elips Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke kiri Lingkaran Kanan Tengah Kanan Kanan Kanan 11 Tengah Tengah Tengah Tengah Tengah 12 Ungu biru, ungu, putih Ungu biru, ungu, ungu Ungu biru, pink, pink, Ungu biru, pink, pink, ungu, pink muda, hampir 78

20 ungu, ungu muda, ungu ungu ungu putih, pink Hasil jawaban responden terhadap citra Aplikasi CoolOur No Responden 1 Responden 2 Responden 3 Responden 4 Normal Oval Elips Elips Oval Elips Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke kiri Panah ke kiri 7 6 (sulit) (sulit) 6 8 Lingkaran Lingkaran Lingkaran Lingkaran Lingkaran (sulit) (sulit) Kanan Kanan Kanan Kanan Kanan 11 Tengah Tengah Tengah Tengah Tengah 12 Coklat, merah muda, putih krem, merah Hijau, merah muda, abuabu, merah Hijau, merah muda, abuabu, merah coklat Hijau, merah muda, putih krem, merah coklat, hampir merah, hampir putih, merah Data Responden Responden Usia Jenis Kelamin Buta warna Jenis Monitor 1 23 Laki-laki Deuteran LCD 2 27 Laki-laki Deuteran LCD 3 24 Laki-laki Deuteran LCD 4 23 Laki-laki Deuteran CRT Normal 28 Laki-laki Normal LCD Pengujian citra ini dilakukan dengan monitor LCD dan CRT, dan ada kemungkinan perbedaan antara yang tampak pada monitor dengan yang tercetak pada dokumen. 79

BAB IV ANALISIS PERANGKAT LUNAK

BAB IV ANALISIS PERANGKAT LUNAK BAB IV ANALISIS PERANGKAT LUNAK IV. Deskripsi Umum Perangkat Lunak Berikut ini adalah analisis perangkat lunak yang mengimplementasikan perbaikan yang diajukan pada bagian sebelumnya. Perangkat lunak yang

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS METODA

BAB III ANALISIS METODA BAB III ANALISIS METODA Bab ini menjelaskan tahap analisis dan perancangan yang dilakukan dalam implementasi aplikasi dan metoda transformasi warna untuk buta warna. III.1 Analisis Transformasi Warna Saat

Lebih terperinci

BAB V IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK

BAB V IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK BAB V IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK Bab ini menjelaskan tahap implementasi serta pengujian yang dilakukan pada pembangunan aplikasi transformasi warna untuk penderita buta warna yang disebut dengan CoolOur.

Lebih terperinci

PERANGKAT LUNAK TRANSFORMASI WARNA UNTUK PENDERITA BUTA WARNA TESIS

PERANGKAT LUNAK TRANSFORMASI WARNA UNTUK PENDERITA BUTA WARNA TESIS PERANGKAT LUNAK TRANSFORMASI WARNA UNTUK PENDERITA BUTA WARNA TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh ERI INDRAWAN NIM : 23506006

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Buta warna adalah cacat mata genetik yang belum dapat disembuhkan [17]. Penderita buta warna selalu dihadapkan pada kelemahannya untuk membedakan warna dari objek atau

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB III PERANCANGAN SISTEM BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada BAB ini, penulis ingin membahas mengenai perencanaan dan implementasi dari Aplikasi tersebut, antara lain Flowchart dari sistem tersebut dan struktur data yang terdapat

Lebih terperinci

COLOR SPACE. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

COLOR SPACE. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya COLOR SPACE Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Materi: 1. Konsep Warna 2. Standard Color Space RGB dan CMYK HSV CIE Lab, Luv, Yuv dan YCrCb 3. Color Gamut 4. Konversi Color Spaces KONSEP

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Aplikasi Dalam membangun Aplikasi Pemodelan Senjata Api Berbasis 3D ini penulis menganalisis akan kebutuhan dasar Sistem. Analisis dilakukan terhadap data-data

Lebih terperinci

Aplikasi Pengolahan Citra DETEKSI WARNA. Achmad Basuki PENS-ITS, 26 Des 2006

Aplikasi Pengolahan Citra DETEKSI WARNA. Achmad Basuki PENS-ITS, 26 Des 2006 Aplikasi Pengolahan Citra DETEKSI WARNA PENS-ITS, 26 Des 2006 Materi Format Warna RGB r-gcolor Normalized RGB HSV YCrCb TSL Deteksi Warna Static Threshold Distance Threshold Dynamic Threshold Format Warna

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital

Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan choir.harahap@yahoo.com Abstrak Algoritma kompresi Shannon-Fano merupakan salah satu

Lebih terperinci

Praktikum. Jobsheet III. untuk Processing. B. Dasar Teori Ada dua mode dan HSB. (a) (b) HSB. Gambar 3.1. memperoleh. A. Tujuan

Praktikum. Jobsheet III. untuk Processing. B. Dasar Teori Ada dua mode dan HSB. (a) (b) HSB. Gambar 3.1. memperoleh. A. Tujuan Praktikum Pemrosesan Sinyal @G4.206 Jobsheet III Warna RGB dan HSB A. Tujuan Mahasiswaa mampu menjelaskan penggunaan filter warna padaa OpenCV untuk Processing Mahasiswaa mampu mengoperasikann filter warna

Lebih terperinci

Pengolahan Citra Berwarna

Pengolahan Citra Berwarna MK3383 Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Berwarna M. Zidny Naf an, M.Kom. Semester Genap 2015/2016 http://www.colormatters.com/color-and-vision/how-the-eye-sees-color Bagaimana Manusia Melihat Warna?

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Pesan terkadang mengandung sebuah informasi yang sangat penting yang harus dijaga kerahasiaannya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk

Lebih terperinci

Pengolahan citra. Materi 3

Pengolahan citra. Materi 3 Pengolahan citra Materi 3 Citra biner, citra grayscale dan citra warna Citra warna berindeks Subject Elemen-elemen Citra Digital reflectance MODEL WARNA Citra Biner Citra Biner Banyaknya warna hanya 2

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. dilakukan dengan menggunakan metode stereoscopic anaglyph. Melalui metode

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. dilakukan dengan menggunakan metode stereoscopic anaglyph. Melalui metode BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Perancangan Program Aplikasi Perancangan program aplikasi dalam pembuatan citra 2D menjadi 3D akan dilakukan dengan menggunakan metode stereoscopic anaglyph. Melalui metode

Lebih terperinci

Deteksi Warna. Resty Wulanningrum,S.Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri

Deteksi Warna. Resty Wulanningrum,S.Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri Thresholding Resty Wulanningrum,S.Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri Deteksi Warna Mendeteksi adanya warna-warna tertentu Menentukan posisi pixel dengan warna yang ditentukan Aplikasi: Deteksi rambu-rambu

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER

BAB 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 terperinci

Grafik Komputer dan Pengolahan Citra. Pengolahan Citra : Representasi Citra. Universitas Gunadarma Pengolahan Citra : Representasi Citra 1/16

Grafik Komputer dan Pengolahan Citra. Pengolahan Citra : Representasi Citra. Universitas Gunadarma Pengolahan Citra : Representasi Citra 1/16 Pengolahan Citra : Representasi Citra Universitas Gunadarma 006 Pengolahan Citra : Representasi Citra /6 Representasi Citra dalam File (/3) Pertama-tama seperti halnya jika kita ingin melukis sebuah gambar,

Lebih terperinci

PENENTUAN TINGKAT BUTA WARNA BERBASIS HIS PADA CITRA ISHIHARA

PENENTUAN TINGKAT BUTA WARNA BERBASIS HIS PADA CITRA ISHIHARA PENENTUAN TINGKAT BUTA WARNA BERBASIS HIS PADA CITRA ISHIHARA Rahmadi Kurnia Jurusan Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas, Padang E-mail: rahmadi_kurnia@ft.unand.ac.id ABSTRAK Buta warna adalah

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi

DAFTAR 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 terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA CONNECTED-LABELLING UNTUK MENDETEKSI OBJEK BINTANG PADA CITRA DIGITAL

IMPLEMENTASI ALGORITMA CONNECTED-LABELLING UNTUK MENDETEKSI OBJEK BINTANG PADA CITRA DIGITAL Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 6 November 2017 IMPLEMENTASI ALGORITMA CONNECTED-LABELLING UNTUK MENDETEKSI OBJEK BINTANG PADA CITRA DIGITAL Ericks Rachmat Swedia 1), M. Ridwan Dwi Septian

Lebih terperinci

PEMANFAATAN HUE, SATURATION AND LIGHTNESS (HSL) UNTUK PENGENALAN WARNA BERBASIS ANDROID

PEMANFAATAN HUE, SATURATION AND LIGHTNESS (HSL) UNTUK PENGENALAN WARNA BERBASIS ANDROID PEMANFAATAN HUE, SATURATION AND LIGHTNESS (HSL) UNTUK PENGENALAN WARNA BERBASIS ANDROID Anggit Tri Widiastuti, Hero Wintolo, E. N. Tamatjita Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto

Lebih terperinci

Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2)

Pengenalan 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 terperinci

Pengenalan Karakter Sintaktik menggunakan Algoritma Otsu dan Zhang-Suen

Pengenalan Karakter Sintaktik menggunakan Algoritma Otsu dan Zhang-Suen Pengenalan Karakter Sintaktik menggunakan Algoritma Otsu dan Zhang-Suen Yusfia Hafid Aristyagama (23214355) Electrical Engineering, Digital Media and Game Technology Institut Teknologi Bandung Bandung,

Lebih terperinci

BAB III. Metode Penelitian

BAB III. Metode Penelitian BAB III Metode Penelitian 3.1 Diagram Alir Penelitian berikut: Diagram blok penelitian yang akan dilakukan dapat digambarkan sebagai Mulai Perancangan Pengumpulan Informasi Analisis Informasi Pembuatan

Lebih terperinci

By: Ahmad SYAUQI Ahsan

By: Ahmad SYAUQI Ahsan By: Ahmad SYAUQI Ahsan Warna Primer Kadang kita diajarkan bahwa warna primer adalah Merah, Kuning, dan Biru: Cukup bagus untuk mencampur cat. Namun tidak bagus untuk digunakan dalam mencampur cahaya Retina

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya

BAB 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 terperinci

BAB II DASAR TEORI. Pengolahan Citra

BAB II DASAR TEORI. Pengolahan Citra BAB II DASAR TEORI II.1 Pengolahan Citra II.1.1 Citra Sebuah citra yang didefinisikan di dunia nyata dipetakan sebagai sebuah fungsi terhadap intensitas cahaya terhadap bidang dwimatra. Sebagai contoh

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini, akan membahas implementasi dan hasil pengujian dari program aplikasi yang telah dibuat. Pada perancangan aplikasi ini meliputi perbedaan citra hasil foto

Lebih terperinci

Membuat Sequence Diagram Menggunakan Visual Paradigm

Membuat Sequence Diagram Menggunakan Visual Paradigm Membuat Sequence Diagram Menggunakan Visual Paradigm winda.larasati@raharja.info Abstrak Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat dan semakin bertambahnya penggunaan sistem informasi,

Lebih terperinci

SEGMENTASI WARNA CITRA DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK

SEGMENTASI WARNA CITRA DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK SEGMENTASI WARNA CITRA DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK Benedictus Yoga Budi Putranto, Widi Hapsari, Katon Wijana Fakultas Teknik Program Studi Teknik Informatika Universitas Kristen Duta

Lebih terperinci

Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan. Andry Jonathan ( )

Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan. Andry Jonathan ( ) Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Andry Jonathan (1122041) Email: andry.jonathan1234@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri

Lebih terperinci

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 14 Pemrosesan Warna. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 14 Pemrosesan Warna. Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 14 Pemrosesan Warna Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Informatika/Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 2014

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM

BAB 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

1.1 Intensitas. 1.2 Luminansi. 1.3 Lightness. 1.4 Hue. 1.5 Saturasi

1.1 Intensitas. 1.2 Luminansi. 1.3 Lightness. 1.4 Hue. 1.5 Saturasi 1.Definis Warna Dalam ilmu fisika warna didefinisikan sebagai gelombang elektromagnetik cahaya, sedangkan dalam bidang ilmu seni rupa dan desain warna didefinisikan sebagai pantulan tertentu dari cahaya

Lebih terperinci

Pengolahan Citra Warna 1 Semester Genap 2010/2011. Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH

Pengolahan Citra Warna 1 Semester Genap 2010/2011. Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH Pengolahan Citra Warna 1 Semester Genap 2010/2011 Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH Outline Pengolahan warna penuh dan warna pseudo Penyajian

Lebih terperinci

PENGOLAHAN CITRA Ch.3 M E N G O L A H C I T R A M E N J A D I G R A Y S C A L E Bayu Pratama RN [ ]

PENGOLAHAN CITRA Ch.3 M E N G O L A H C I T R A M E N J A D I G R A Y S C A L E Bayu Pratama RN [ ] PENGOLAHAN CITRA Ch.3 M E N G O L A H C I T R A M E N J A D I G R A Y S C A L E Bayu Pratama RN [ bayu.pratama.rn@gmail.com ] Tujuan Praktikum - Mengetahui cara membuat program yang mengubah image berwarna

Lebih terperinci

Gambar 3.1. Diagram alir apikasi image to text

Gambar 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 terperinci

Kriptografi Visual tanpa Ekspansi Piksel dengan Pembangkitan Warna dan Kamuflase Share

Kriptografi Visual tanpa Ekspansi Piksel dengan Pembangkitan Warna dan Kamuflase Share Kriptografi Visual tanpa Ekspansi Piksel dengan Pembangkitan Warna dan Kamuflase Share Georgius Rinaldo Winata / 13509030 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. BAB 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Alir Utama Kamera Web iii

DAFTAR ISI. BAB 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Alir Utama Kamera Web iii Aplikasi Kamera Web Untuk Mengidentifikasi Plat Nomor Mobil Jemmy / 0322042 E-mail : kaiser_jemmy@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jalan Prof. Drg. Suria

Lebih terperinci

PENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW

PENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW PENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW Reza Umami 1*, Irawan Hadi 1, Irma Salamah 1 1 Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Telekomunikasi

Lebih terperinci

MACROMEDIA FLASH. 1.1 Mengenal interface Macromedia Flash 8. Panel. Timeline Stage. Properties. Animasi Sederhana dengan Macromedia Flash 1

MACROMEDIA FLASH. 1.1 Mengenal interface Macromedia Flash 8. Panel. Timeline Stage. Properties. Animasi Sederhana dengan Macromedia Flash 1 MACROMEDIA FLASH Macromedia flash/adobe Flash adalah perangkat lunak aplikasi untuk pembuatan animasi yang digunakan untuk halaman web. Macromedia flash mampu melengkapi website dengan beberapa macam animasi

Lebih terperinci

Pengantar Saat ini terdapat beberapa aplikasi pemetaan yang digunakan di dunia baik yang berbayar maupun yang sifatnya gratis. Beberapa nama besar apl

Pengantar Saat ini terdapat beberapa aplikasi pemetaan yang digunakan di dunia baik yang berbayar maupun yang sifatnya gratis. Beberapa nama besar apl PETUNJUK SINGKAT PENGGUNAAN UNTUK PEMETAAN TEMATIK http://www.labpemda.org April 2017 1 Pengantar Saat ini terdapat beberapa aplikasi pemetaan yang digunakan di dunia baik yang berbayar maupun yang sifatnya

Lebih terperinci

1 Photoshop Tutorial Ari Saputro S. Kom. Adobe PHOTOSHOP

1 Photoshop Tutorial Ari Saputro S. Kom. Adobe PHOTOSHOP 1 Photoshop Tutorial Adobe PHOTOSHOP 2 Photoshop Tutorial BAB II DASAR PENGGUNAAN PHOTOSHOP Layer Lapisan yang digunakan sebagai pemisah gambar yang bertujuan untuk memudahkan pengguna dalam meng-edit

Lebih terperinci

Adobe Photoshop CS3. Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop

Adobe Photoshop CS3. Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop Adobe Photoshop CS3 Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop Mengapa Photoshop? Adobe Photoshop adalah perangkat lunak yang menjadi standar dalam industri digital imaging. Sekarang, memiliki keahlian dalam menggunakan

Lebih terperinci

Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness

Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness Evan 13506089 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if16089@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN Rudy Adipranata 1, Liliana 2, Gunawan Iteh Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto

Lebih terperinci

Deteksi dan Klasifikasi Citra Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan HSV

Deteksi dan Klasifikasi Citra Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan HSV Jati Sasongko Wibowo Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email : jatisw@gmail.com Abstrak Dalam model HSV (Hue Saturation Value) ini digunakan untuk segmentasi warna kulit manusia dan

Lebih terperinci

Intensity and Color. Pertemuan 12

Intensity and Color. Pertemuan 12 Intensity and Color Pertemuan 12 Warna Kemajuan teknik raster menjadikan teknik warna (grayscale dan warna) merupakan suatu konsep yang terintegrasi dalam teknologi komputer grafik Konsep warna melibatkan

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

ANALISIS 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 terperinci

PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA

PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA Naser Jawas Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Jl Raya Puputan No.86 Renon, Denpasar, Bali 80226

Lebih terperinci

APLIKASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL DENGAN FITUR WARNA DAN BENTUK

APLIKASI 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 terperinci

Pencarian File Gambar Berdasarkan Dominasi Warna

Pencarian File Gambar Berdasarkan Dominasi Warna Epifania, Pencarian File Gambar Berdasarkan Dominasi Warna 1 Pencarian File Gambar Berdasarkan Dominasi Warna Vina Chovan Epifania 1, Eko Sediyono 2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. mempersiapkan kebutuhan system (baik hardware maupun software), persiapan

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. mempersiapkan kebutuhan system (baik hardware maupun software), persiapan BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Di dalam tahap implementasi ini terdapat 3 sub tahap, yaitu mempersiapkan kebutuhan system (baik hardware maupun software), persiapan instalasi aplikasi,

Lebih terperinci

Materi 1. Selamat Datang Di Frontpage 2000

Materi 1. Selamat Datang Di Frontpage 2000 Materi 1 Selamat Datang Di Frontpage 2000 By Sugeng Wibowo noidentresponse@yahoo.com MEMBUAT WEB SEDERHANA DENGAN MICROSOFT FRONTPAGE 2000 1. Pendahuluan Sebelum kita membuka program Microsoft Frontpage

Lebih terperinci

PANDUAN OPERASIONAL APLIKASI ELECTRONIC THESES AND DISSERTATIONS (ETD) UNIVERSITAS SYIAH KUALA

PANDUAN OPERASIONAL APLIKASI ELECTRONIC THESES AND DISSERTATIONS (ETD) UNIVERSITAS SYIAH KUALA PANDUAN OPERASIONAL APLIKASI ELECTRONIC THESES AND DISSERTATIONS (ETD) UNIVERSITAS SYIAH KUALA 1. Tentang Electronic Theses and Dissertation (ETD) Electronic Thesis and Dissertations (ETD) merupakan sebuah

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA

UNIVERSITAS INDONESIA UNIVERSITAS INDONESIA IMPLEMENTASI SISTEM BANTUAN PENDERITA BUTA WARNA: DESAIN ANTARMUKA PENGGUNA, SISTEM TES BUTA WARNA DENGAN ISHIHARA, DAN TRANSFORMASI WARNA PADA SISTEM REALITAS TERTAMBAH SKRIPSI BAYU

Lebih terperinci

PENERAPAN SEGMENTASI MULTI KANAL DALAM MENDETEKSI SEL PARASIT PLASMODIUM SP. I Made Agus Wirahadi Putra 1, I Made Satria Wibawa 2 ABSTRAK

PENERAPAN SEGMENTASI MULTI KANAL DALAM MENDETEKSI SEL PARASIT PLASMODIUM SP. I Made Agus Wirahadi Putra 1, I Made Satria Wibawa 2 ABSTRAK Jurnal Dinamika, April 2017, halaman 18-29 P-ISSN: 2087-889 E-ISSN: 2503-4863 Vol. 08. No.1 PENERAPAN SEGMENTASI MULTI KANAL DALAM MENDETEKSI SEL PARASIT PLASMODIUM SP. I Made Agus Wirahadi Putra 1, I

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra atau gambar merupakan salah satu komponen penting dalam dunia multimedia karena memiliki peranan penting dalam hal menyajikan suatu informasi dalam bentuk gambar

Lebih terperinci

Tutorial GIMP 2: Penerapan Fitur pada Menu Colors (Pewarnaan)

Tutorial GIMP 2: Penerapan Fitur pada Menu Colors (Pewarnaan) Tutorial GIMP 2: Penerapan Fitur pada Menu Colors (Pewarnaan) Pada bagian pertama kita telah mengenal interface/antarmuka serta tools yang sering digunakan, sekarang saya akan menjelaskan fitur pewarnaan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB 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 terperinci

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Penelitian bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang dapat melakukan penyisipan sebuah pesan rahasia kedalam media citra digital dengan

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN REALISASI DINDING PRESENTASI INTERAKTIF DENGAN PENDETEKSIAN POSISI SINAR POINTER LASER SEBAGAI OPERATOR KURSOR MOUSE ABSTRAK

PERANCANGAN DAN REALISASI DINDING PRESENTASI INTERAKTIF DENGAN PENDETEKSIAN POSISI SINAR POINTER LASER SEBAGAI OPERATOR KURSOR MOUSE ABSTRAK PERANCANGAN DAN REALISASI DINDING PRESENTASI INTERAKTIF DENGAN PENDETEKSIAN POSISI SINAR POINTER LASER SEBAGAI OPERATOR KURSOR MOUSE Naftali Inafiar Yonida 0822077 Email : naph_yon@yahoo.com Jurusan Teknik

Lebih terperinci

BAB VII. Ringkasan Modul:

BAB VII. Ringkasan Modul: BAB VII MENAMPILKAN DATA SPASIAL Ringkasan Modul: Menampilkan Data Berdasarkan Kategori Data Attribut Menampilkan Data dalam Semua Kategori Menampilkan Data Berdasarkan Kategori yang Diinginkan Membuat

Lebih terperinci

Drawing, Viewport, dan Transformasi. Pertemuan - 02

Drawing, Viewport, dan Transformasi. Pertemuan - 02 Drawing, Viewport, dan Transformasi Pertemuan - 02 Ruang Lingkup Definisi Drawing Viewport Transfomasi Definisi Bagian dari grafik komputer meliputi: 1. Citra (Imaging) : mempelajari cara pengambilan dan

Lebih terperinci

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK FILTERING ADAPTIVE NOISE REMOVAL PADA GAMBAR BERNOISE

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK FILTERING ADAPTIVE NOISE REMOVAL PADA GAMBAR BERNOISE PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK FILTERING ADAPTIVE NOISE REMOVAL PADA GAMBAR BERNOISE Aeri Rachmad Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Lebih terperinci

Selama ini dalam pemanenan dan penjualan hasil panen, petani jeruk nipis masih belum melakukan pemilahan mutu yang baik sehingga harga jual sangat

Selama ini dalam pemanenan dan penjualan hasil panen, petani jeruk nipis masih belum melakukan pemilahan mutu yang baik sehingga harga jual sangat SEMINAR TUGAS AKHIR Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Djoko Purwanto M.Eng Dr. Tri Arief Sardjono ST.MT Oleh: OKTAVIANO YUDHA N 2203.109.007 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI

Lebih terperinci

Pengolahan Citra - Pertemuan 1 Nana Ramadijanti Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

Pengolahan Citra - Pertemuan 1 Nana Ramadijanti Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Pengolahan Citra - Pertemuan 1 Nana Ramadijanti Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Materi: 1. Pendahuluan 2. Formasi Citra 3. Pemrosesan Citra dan Ekualisasi 4. Koreksi Warna 5. Konvolusi 6. Spatial

Lebih terperinci

APLIKASI DIAGNOSA KEBUTAAN WARNA MENGGUNAKAN METODE ISHIHARA UNTUK ANROID

APLIKASI DIAGNOSA KEBUTAAN WARNA MENGGUNAKAN METODE ISHIHARA UNTUK ANROID APLIKASI DIAGNOSA KEBUTAAN WARNA MENGGUNAKAN METODE ISHIHARA UNTUK ANROID Naskah Publikasi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika Diajukan Oleh : Hardi Suryo Atmojo Dr. Ir.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mengenali gelombang cahaya yang berada pada range 400 nanometer hingga 700

BAB I PENDAHULUAN. mengenali gelombang cahaya yang berada pada range 400 nanometer hingga 700 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Mata merupakan salah satu dari lima panca indera manusia. Tanpa mata, manusia akan mengalami kesulitan baik dalam beraktivitas maupun berkarir. Dokter dan pilot

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK

ANALISIS DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK Pada bab ini akan diuraikan mengenai analisis pada kebutuhan perangkat lunak, analisis kelas, serta perancangan antarmuka dan kelas dari perangkat lunak

Lebih terperinci

Warna & Statement Case-Of-Else

Warna & Statement Case-Of-Else 5 Warna & Statement Case-Of-Else A. Tujuan Setelah melakukan praktikum, diharapkan praktikan dapat : 1. Menggunakan statement GOTOXY untuk mengatur posisi kursor pada saat menampilkan string di layar,

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

IMPLEMENTASI 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 terperinci

PENGOLAHAN CITRA Ch.4 M E N G O L A H C I T R A M E N J A D I N E G A T I V E Bayu Pratama RN [ ]

PENGOLAHAN CITRA Ch.4 M E N G O L A H C I T R A M E N J A D I N E G A T I V E Bayu Pratama RN [ ] PENGOLAHAN CITRA Ch.4 M E N G O L A H C I T R A M E N J A D I N E G A T I V E Bayu Pratama RN [ bayu.pratama.rn@gmail.com ] Tujuan Praktikum - Mengetahui cara membuat program yang mengubah image berwarna

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM 31 BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Analisa masalah dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 ANALISIS

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 ANALISIS 29 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 ANALISIS Dengan menggunakan Visual Basic 6.0 aplikasi perangkat ajar pengelolaan dan perhitungan ekspresi matematika yang akan dibangun dalam penelitian

Lebih terperinci

Bekerja dengan Warna

Bekerja dengan Warna BAB 3 Bekerja dengan Warna Mode Warna (Color mode) adalah cara representatif warna pada Adobe Photoshop dan aplikasi grafis lainnya yang berdasarkan pada model warna. Sedangkan model warna yang ada saat

Lebih terperinci

Kreasi Foto Hitam. Teknik Editing I

Kreasi Foto Hitam. Teknik Editing I 2 Kreasi Foto o Hitam Putih Jika Anda punya foto yang tampak biasa-biasa saja, mungkin karena warnanya terlalu umum. Bagaimana kalau foto itu diubah saja menjadi format hitam-putih? Jika penanganannya

Lebih terperinci

V. IMPLEMENTASI SISTEM. yang dibutuhkan oleh sistem dari media penyimpan program ke dalam media

V. IMPLEMENTASI SISTEM. yang dibutuhkan oleh sistem dari media penyimpan program ke dalam media V. IMPLEMENTASI SISTEM A. Instalasi Sistem Instalasi sistem temukembali citra adalah proses menggandakan seluruh file yang dibutuhkan oleh sistem dari media penyimpan program ke dalam media penyimpan komputer.

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. Perancangan aplikasi yang dibuat dalam skripsi ini menggunakan aturan

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. Perancangan aplikasi yang dibuat dalam skripsi ini menggunakan aturan BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Perancangan aplikasi yang dibuat dalam skripsi ini menggunakan aturan prototyping model. Metode ini memiliki 3 tahapan seperti yang sudah ditulis di dalam Bab 2, yaitu pengumpulan

Lebih terperinci

KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA (CARICA PAPAYA L) CALIFORNIA (CALLINA-IPB 9) DALAM RUANG WARNA HSV DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS

KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA (CARICA PAPAYA L) CALIFORNIA (CALLINA-IPB 9) DALAM RUANG WARNA HSV DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA (CARICA PAPAYA L) CALIFORNIA (CALLINA-IPB 9) DALAM RUANG WARNA HSV DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS Sigit Sugiyanto*, Feri Wibowo Program Studi Teknik Informatika

Lebih terperinci

Image Processing. Nana Ramadijanti Laboratorium Computer Vision Politeknik Elekltronika Negeri Surabaya PENS-ITS 2010

Image Processing. Nana Ramadijanti Laboratorium Computer Vision Politeknik Elekltronika Negeri Surabaya PENS-ITS 2010 Image Processing Nana Ramadijanti Politeknik Elekltronika Negeri Surabaya PENS-ITS 2010 Referensi 1. Rafael C. Gonzales E.Woods, Digital Image Processing,2 nd Edition,Prentice Hall,2001 2. Wanasanan Thongsongkrit,

Lebih terperinci

Pencarian Potongan Gambar Menggunakan Algoritma Boyer Moore

Pencarian Potongan Gambar Menggunakan Algoritma Boyer Moore Pencarian Potongan Gambar Menggunakan Algoritma Boyer Moore Andrian Octavianus-13512602 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10

Lebih terperinci

INSTRUKSI PENCABANGAN

INSTRUKSI PENCABANGAN INSTRUKSI PENCABANGAN Sebagai pengembang (programmer) sudah pasti mengetahui jenis operasi instruksi. Salah satu yang perlu dipelajari atau dimengerti adalah operasi instruksi pencabangan. 3.1 Pencabangan

Lebih terperinci

BAB 4 PERANCANGAN PROGRAM

BAB 4 PERANCANGAN PROGRAM BAB 4 PERANCANGAN PROGRAM 4.1 Spesifikasi Sistem Tentunya untuk merancang program, penulis membutuhkan seperangkat komputer. Komputer yang digunakan untuk merancang program memiliki spesifikasi tertentu

Lebih terperinci

Sesi 2: Image Formation. Achmad Basuki PENS-ITS 2006

Sesi 2: Image Formation. Achmad Basuki PENS-ITS 2006 Sesi 2: Image Formation Achmad Basuki PENS-ITS 2006 Materi Representasi Penglihatan Model Kamera Sampling Dan Kuantisasi Jenis-JenisCitra Mdel Citra Berwarna Format Warna RGB Membaca dan Menampilkan Citra

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB 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 terperinci

DETEKSI OBYEK BERBASIS WARNA DAN UKURAN DENGAN BANTUAN INTERAKSI KOMPUTER-MANUSIA

DETEKSI OBYEK BERBASIS WARNA DAN UKURAN DENGAN BANTUAN INTERAKSI KOMPUTER-MANUSIA DETEKSI OBYEK BERBASIS WARNA DAN UKURAN DENGAN BANTUAN INTERAKSI KOMPUTER-MANUSIA Rahmadi Kurnia dan Silvaningrum Nurhadi Jurusan Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Email: rahmadi_kurnia@ft.unand.ac.id

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI VERIFIKASI KEAMANAN MELALUI IRIS MATA DENGAN

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BERBASIS ISI PADA CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE INTEGRATED COLOR AND INTENSITY CO-OCCURRENCE MATRIX (ICICM)

PENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BERBASIS ISI PADA CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE INTEGRATED COLOR AND INTENSITY CO-OCCURRENCE MATRIX (ICICM) PENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BERBASIS ISI PADA CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE INTEGRATED COLOR AND INTENSITY CO-OCCURRENCE MATRIX (ICICM) Rima Tri Wahyuningrum *) Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

Lalu masukkan user name anda yang telah diberitahukan oleh administrator anda, misalnya seperti contoh dibawah ini.

Lalu masukkan user name anda yang telah diberitahukan oleh administrator anda, misalnya seperti contoh dibawah ini. 1. Penggunaan Aplikasi Untuk menjalankan aplikasi ini, anda dapat mengetik http://dosen.bundamulia.ac.id/ pada browser Internet Explorer. Setelah itu, maka akan tampil Menu Login seperti dibawah ini :

Lebih terperinci

PERANCANGAN PENDETEKSI KEDIPAN MATA UNTUK FUNGSI KLIK PADA MOUSE MELALUI KAMERA WEB ABSTRAK

PERANCANGAN PENDETEKSI KEDIPAN MATA UNTUK FUNGSI KLIK PADA MOUSE MELALUI KAMERA WEB ABSTRAK PERANCANGAN PENDETEKSI KEDIPAN MATA UNTUK FUNGSI KLIK PADA MOUSE MELALUI KAMERA WEB Daniel / 0722020 Email : b_aso_1989@hotmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha

Lebih terperinci

Perbandingan Metode Pergeseran Rata-Rata, Pergeseran Logaritma, dan Alpha Blending Dalam Proses Metamorfosis dari Dua Gambar Dijital

Perbandingan Metode Pergeseran Rata-Rata, Pergeseran Logaritma, dan Alpha Blending Dalam Proses Metamorfosis dari Dua Gambar Dijital 81 ISSN 1979-2867 (print) Electrical Engineering Journal Vol. 1 (2010) No. 1, pp. 81-95 Perbandingan Metode Pergeseran Rata-Rata, Pergeseran Logaritma, dan Alpha Blending Dalam Proses Metamorfosis dari

Lebih terperinci

Citra dalam Delphi. Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu:

Citra dalam Delphi. Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu: Citra dalam Delphi Kartika Firdausy - UAD kartika@ee.uad.ac.id blog.uad.ac.id/kartikaf Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu: menjelaskan dan mengimplementasikan pembuatan program

Lebih terperinci

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004 Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004 Tes Buta Warna Berbasis Komputer Maria Widyastuti, Suyanto, Fazmah Arif Yulianto Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi

Lebih terperinci

KLASIFIKASI KUALITAS BUAH STROBERI SEGAR BERDASARKAN PENGUKURAN ATRIBUT KECACATAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA

KLASIFIKASI KUALITAS BUAH STROBERI SEGAR BERDASARKAN PENGUKURAN ATRIBUT KECACATAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA KLASIFIKASI KUALITAS BUAH STROBERI SEGAR BERDASARKAN PENGUKURAN ATRIBUT KECACATAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA Arina Diori (0722107) Jurusan Teknik Elektro email: arinadiorisinaga@yahoo.com ABSTRAK Buah

Lebih terperinci

PERANGKAT LUNAK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MODEL RGB DAN IHS DENGAN OPERASI PENINGKATAN KONTRAS

PERANGKAT LUNAK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MODEL RGB DAN IHS DENGAN OPERASI PENINGKATAN KONTRAS PERANGKAT LUNAK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MODEL RGB DAN IHS DENGAN OPERASI PENINGKATAN KONTRAS Tole Sutikno, Kartika Firdausy, Eko Prasetyo Center for Electrical Engineering Research and Solutions

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI CITRA DIGITAL UNTUK MENGUBAH CITRA GREYSCALE MENJADI CITRA BERWARNA

PENGEMBANGAN APLIKASI CITRA DIGITAL UNTUK MENGUBAH CITRA GREYSCALE MENJADI CITRA BERWARNA ISSN 289-8673 PENGEMBANGAN APLIKASI CITRA DIGITAL UNTUK MENGUBAH CITRA GREYSCALE MENJADI CITRA BERWARNA I Md Agus Wirahadi P, Made Windu Antara Kesiman, Dessy Seri Wahyuni Jurusan Pendidikan Teknik Informatika

Lebih terperinci

BAB V PENGATURAN TAMPILAN DAN WARNA

BAB V PENGATURAN TAMPILAN DAN WARNA BAB V PENGATURAN TAMPILAN DAN WARNA Pertemuan : 5 Waktu : 100 Menit Kompetensi Dasar : Mahasiswa dapat merancang antarmuka sesuai dengan paradigma IMK Indikator : Mahasiswa dapat mengatur tampilan dan

Lebih terperinci

CISCO PACKET TRACER A. PROSES INSTALASI PACKET TRACER

CISCO PACKET TRACER A. PROSES INSTALASI PACKET TRACER CISCO PACKET TRACER 5.3.3.0019 A. PROSES INSTALASI PACKET TRACER 5.3.3.0019 Gambar diatas merupakan proses awal dari instalasi software Packet Tracer 5.3.3.0019 Setelah mendowload program tersebut, kemudian

Lebih terperinci