Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal INKOM Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) eProceedings of Engineering
Tjokorda Agung Budi Wirayuda
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Proses Pendeteksian Api Menggunakan Metode Wavelet Febryanti Sthevanie; Tjokorda Agung Budi; Retno Novi
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Metode pendeteksian api yang saat ini sering digunakan adalah alat pendeteksi api berdasarkan asap atau suhu. Namun metode ini tidak dapat digunakan di ruangan yang luas dan luar ruangan (outdoor). Lalu dikembangkanlah metode pendeteksian api pada video memanfaatkan media kamera video, webcam, CCTV yang saat ini sudah banyak dipasang di gedung-gedung. Metode deteksi api dengan memanfaatkan media kamera video ini pada prinsipnya melakukan image processing terhadap frame-frame di video hasil rekaman kamera, webcam, dan CCTV. Metode ini memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan alat pendeteksi api berdasarkan asap atau suhu, yaitu dapat digunakan di ruang yang lebih luas baik dalam atau luar ruangan. Kecepatan dalam mendeteksi api pun lebih cepat karena tidak perlu menunggu asap atau api menyentuh kamera. Ditambah saat ini banyak sekali gedung yang sudah memasang kamera pengawas atau CCTV sebagai kamera keamanan.Oleh karena itu, pada ini, deteksi keberadaan objek api pada video off-line dilakukan dengan cara mendeteksi piksel yang memilki karateristik seperti api, yaitu melalui 4 tahap, pertama, pendeteksian piksel bergerak menggunakan metode three frame differencing, kedua, pendeteksian piksel berwarna seperti api menggunakan metode pencocokan piksel dengan database piksel warna api terkluster menggunakan K-Means, ketiga, pendeteksian frekuensi perubahan warna piksel untukmengetahui keberadaan lidah api menggunakan tranformasi wavelet 1-D, keempat, pendeteksian variasi nilai piksel pada region yang dicurigai sebagai api menggunakan transformasi wavelet 2-D. Dengan menggunakan transformasi wavelet, maka perubahan nilai piksel dapat dianalisis dari segi frekuensi perubahan maupun waktunya. Selain itu transformasi wavelet pun dapat menganalisis variasi warna pada api sehingga dengan menggunakan trasformasi wavelet, dapat dibedakan antara objek api danbukan api di dalam sebuah video.Sehingga dengan menambahkan parameter lidah api dan variasi warna api menggunakan metode wavelet proses deteksi api lebih baik dibandingkan hanya menggunakan warna dan gerak saja. Akurasi sistem dengan metode ini mencapai 82,35%.
Alternative of Pothole Area Measurement Based-on Video using Threshold-based Marking and GLCM Idestio, Barsyah Dwi; Wirayuda, Tjokorda Agung Budi
INKOM Journal Vol 7, No 2 (2013)
Publisher : Pusat Penelitian Informatika - LIPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1603.033 KB) | DOI: 10.14203/j.inkom.235

Abstract

One  obstacle  that  causes  the  slow  progress  of  road repairment  is  the  measurement  of  the  pothole  area.  In  this  process, calculation of area in each pothole is done. Measurement process nowadays is manually performed by using a conventional tool (such as roll meter) with the help of human entirely. This research objective is to develop the system for detecting and measuring pothole area, by implementing the threshold-base marking and GLCM method in asphalt surface video. The system consists of two stages starting with candidate pothole detection using threshold-based marking then continued by classification process based on feature vector obtained through the GLCM. The results show that the accuracy rate of 91.67% system with a time of 0.08 seconds to process each frame.keywords: Pothole, Image detection, GLCMSalah satu kendala yang menyebabkan lambatnya perbaikan jalan yaitu pada proses pengukuran kerusakan jalan. Pada proses ini, dilakukan penghitungan luas tiap-tiap kerusakan. Proses pengukuran saat ini dilakukan secara manual menggunakan alat ukur sederhana (roll meter) dengan bantuan tenaga manusia sepenuhnya. Pada penelitian ini dikembangkan suatu sistem deteksi dan pengukuran kerusakan jalan khususnya lubang, berbasis data video, dengan menerapkan threshold-based marking dan GLCM. Sistem terdiri atas 2 tahapan, dimulai dengan mendeteksi kemungkinan area lubang  menggunakan threshold-based marking dilanjutkan dengan klasifikasi berdasarkan vektor ciri yang diperoleh melalui GLCM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi sistem sebesar 91.67% dengan waktu proses 0,08 detik untuk setiap frame.kata kunci: Lubang jalan, Deteksi citra, GLCM
Alternative of Pothole Area Measurement Based-on Video using Threshold-based Marking and GLCM Barsyah Dwi Idestio; Tjokorda Agung Budi Wirayuda
INKOM Journal Vol 7, No 2 (2013)
Publisher : Pusat Penelitian Informatika - LIPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14203/j.inkom.235

Abstract

Road as one transport infrastructure has become the lifeblood of society which has an important role in development of state and nation. Indonesia today has around 3.800 kilometers of damaged roads, or about 10 percent of the total length of nation roads. One obstacle that causes the slow progress of road repairment is the measurement of the pothole area. In this process, calculation of area in each pothole is done. Measurement process nowadays is manually done by using a conventional tool (such as roll meter) with the help of human entirely. This research is trying to develop the system for detecting and measuring pothole area, by implementing the threshold-base marking and GLCM method in asphalt surface video.Based on Christian Koch and Loannis Brilakis, threshold-based method is able to do the segmentation and marking the possibility of pothole in asphalt surface video frame. Based on Mark Nixon and Aguado Alberto, gray level co-occurrence matrix has a good performance to extracting the texture in order to distinguish the texture of pothole and normal surface. Combination of both methods could be an alternative for measurement of pothole area in the process of road repairment in Indonesia.
Early Smoke Detection on Video Using Wavelet Energy Muhammad Zulfiqar Shafar; Tjokorda Agung Budi Wirayuda; Febryanti Sthevanie
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 2 (2017): September, 2017
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.2.180

Abstract

Most of the smoke detection system these days still using sensors that have to receive specific particles before it could give a warning. But, this system takes some time to react and quite difficult to place in spacious room or the outdoor. To overcome this, there is some research that build smoke detection system using many kind video processing technique that could provide early warning. In this research, wavelet energy was used to detect smoke in the video.  To determine candidate blocks in a frame that contain smoke, this research performed background subtraction and color analysis based on HSV color space. Then implementing spatial analysis and spatio-temporal analysis by using wavelet energy method and accumulative motion orientation to detect the smoke. This system using combination of dataset from previous research [1], downloaded from various sources and self-made dataset. Based on testing process using those dataset, this system reaches 91.05% accuracy for block-level and 72.22% accuracy for frame-level.Keywords: Accumulative motion orientation, smoke detection, spatial analysis, spatio-temporal analysis, video processing, wavelet energy
Analisis dan Implementasi Contet Based Image Retrieval Menggunakan Metode ORB Muhammad Mirza; Tjokorda Agung Budi Wirayuda; Siti Sa'adah
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada citra retrieval terdapat dua metodologi untuk memanggil data yang ada pada basis data, yang pertama dengan text-based yaitu dengan menggunakan text sebagai suatu kunci pada pencariannya dan yang kedua adalah content-based yang menggunakan suatu content tertentu sebagai kuncinya. Salah satu kekurangan dari text-based adalah sulitnya mencari kata kunci pada data yang ingin dicari terutama pada data multimedia seperti video, gambar, dan suara. Kata kunci yang tidak tepat memungkinkan user akan mendapatkan data yang tidak tepat ketika menginputkan suatu text untuk mencari data multimedia karena terlalu banyaknya data multimedia pada basis data. Berbeda dengan text-based, content-based menggunakan sebuah fitur seperti bentuk, warna, tekstur, dan titik untuk mencari data sehingga akurasi pada data yang diinginkan akan lebih baik dibandingkan dengan menggunakan suatu kata untuk mencari data multimedia. Dengan mencocokkan fitur pada gambar yang diinput dengan pada fitur gambar yang ada pada basis data, sistem akan menampilkan data sesuai dengan kecocokkannya. Teknik tersebut biasa disebut dengan Content-Based Image Retrieval (CBIR). Dibutuhkan akurasi yang baik agar pengembalian data yang dicari akan tepat pada data yang diinputkan, metode ORB akan diimplementasikan pada sistem CBIR karena memiliki akurasi yang baik pada image retrieval. Metode ORB menggunakan fitur keypoint pada data sebagai kunci pencariannya. Akurasi sistem CBIR dengan menggunakan metode ORB dapat mencapai 90.12%. Kata kunci: Content Based Image Retrieval, ORB, Image Matching, Image Retrieval
Pengenalan Action Unit (au) Pada Alis Mata Manusia Menggunakan Local Phase Quantitation From Three Orthogonal Planes (lpq-top) Dan Adaboost-svm Bandy Cipta Nur Ramadhan; Tjokorda Agung Budi Wirayuda; Anditya Arifianto
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Alis mata pada wajah manusia memiliki peran penting dalam menciptakan sebuah ekspresi / emosi pada wajah manusia, hal ini membuat penelitian pada tugas akhir ini fokus kepada alis mata wajah manusia. Dalam sebuah eskpresi wajah manusia, gerakan alis mata mata merupakan salah satu aksi unit terkecil pada wajah manusia dimana nantinya akan diproses dengan metode Facial Action Coding System (FACS). Aksi unit pada gerakan alis mata terdiri dari tiga, yaitu Action Unit 1 (AU1), Action Unit 2 (AU2), dan Action Unit 4 (AU4). AU menjadi sangat penting dalam menentukan hasil ekspresi wajah manusia oleh FACS, sehingga dalam tugas akhir ini akan diteliti mengenai AU pada alis mata manusia dengan menggunakan LPQ-TOP dan Adaboost-SVM. Hasil akurasi penelitian terbaik diperoleh sebesar 83.81% dimana yang dideteksi oleh sistem adalah AU pada alis mata dan AU dalam kondisi normal. Parameter terbaik dalam mendeteksi AU diperoleh dari hasil mencari LPQ-TOP dengan parameter yang optimal, kemudian seleksi ciri antara 400 sampai 768 ciri dimana sebelumnya hasil ekstraksi ciri pada LPQTOP adalah 768 ciri, kemudian mencari iterasi adaboost yang optimal, dan klasifikasi SVM dengan parameter yang optimal. Kata kunci : FACS, AU, LPQ-TOP, Adaboost-SVM
Penerapan Dynamic Texture Untuk Mendeteksi Kemunculan Api Pada Video Menggunakan Metode Local Binary Pattern Three Orthogonal Planes Fahmi Rahmanthaha Nurdinsyah; Tjokorda Agung Budi Wirayuda
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Api memiliki banyak manfaat bagi manusia, namun adakalanya api memberikan bencana berupa kebakaran besar apabila ada kesalahan dalam menangani api. Oleh karena itu, informasi tentang adanya api secepat mungkin sangat penting untuk mencegah api menjadi ben cana bagi manusia. Jurnal ini membahas tentang bagaimana mendeteksi api yang ada di data video dengan menggunakan beberapa metode kombinasi. Yang pertama menggunakan algoritma yang dapat menentukan daerah di dalam video dimana ada daerah yang memiliki warna api. Dari daerah-daerah ini, piksel berwarna api diekstraksi menggunakan klasifikasi warna api. Yang terakhir, menggunakan klasifikasi dynamic texture untuk mengkonfirmasi bahwa kandidat terdeteksi api yang bergerak dan memiliki warna yang sama dengan api ini menggunakan Local Binary Pattern Three Orthogonal Planes untuk mengkorfirmasi apakah calon yang terdeteksi api ini memiliki ciri api yang tetap selama waktu berlalu (perbedaan waktu) pada video. Dari Tugas Akhir ini diperoleh akurasi sistem deteksi api yaitu persentase perbandingan hasil deteksi yang akurat dengan yang hasil deteksi tidak akurat untuk kategori api dan bukan api. Tingkat keakuratan sistem yang diperoleh yaitu 81,25% Kata Kunci — Dynamic Texture, Api, Deteksi, Warna, Video, Klasifikasi .
Analisis dan Implementasi Object Tracking Menggunakan Metode ASIFT dan Mean Shift Andrian Wijayana; Tjokorda Agung Budi Wirayuda; Siti Sa'adah
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Semakin tingginya kebutuhan manusia terhadap sistem keamanan berbasis tracking yang dapat bekerja secara otomatis, membuat bermunculan metode dan teknik baru guna memenuhi kebutuhan tersebut. Pada object tracking, ekstraksi ciri menjadi salah satu tugas utama dalam melacak sebuah objek dimana ciri yang digunakan harus tahan terhadap berbagai kondisi karena objek selalu bergerak bebas dalam video.  Oleh  karena  itu,  ektraksi  ciri  yang  tahan  terhadap segala bentuk transformasi atau fully invariant sangat dibutuhkan pada object tracking. Salah satu metode ekstraksi ciri yang fully invariant adalah metode affine scale invariant feature transform (ASIFT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi lingkungan objek berpengaruh terhadap banyaknya kemungkinan objek terdeteksi dengan tepat. Kondisi lingkungan terkontrol cenderung memiliki hasil yang lebih baik dari lingkungan yang tidak terkontrol. Selain itu, nilai threshold dan radius yang digunakan juga sangat mempengaruhi hasil matching objek. Berdasarkan penelitian, threshold dengan nilai 0.9 dan radius 10 % memiliki kecenderungan dapat mendeteksi objek dengan tepat. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa metode ASIFT-Mean Shift dapat mengatasi permasalahan perubahan point of view yang terjadi pada objek dengan akurasi 30%.
Automatic Feature Reduction Framework For Identification Process In Palm Vein Recognition Prasti Eko Yunanto; Hertog Nugroho; Tjokorda Agung Budi Wirayuda
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract Feature or dimensionality reduction has become one of fundamental problem in the field of pattern recogni- tion such as biometrics. The choosing number of fea- ture or dimension has become one challenge. Instead choosing number of feature manually, in this paper, we proposed an automatic feature reduction by using a cas- caded feature reduction schemes based on variance or- der of the DCT feature space and eigenvalue of k-PCA in the palm vein recognition. Based on experiment re- sults, our proposed scheme can achieve recognition rate above 0.92 accuracy which uses fewer features and can reduce time process significantly until 99.5% comparing with traditional manual feature reduction method.
People Counting Menggunakan Extended Camshift Dan Fitur Haar-like Bobby Yuliandra; Tjokorda Agung Budi Wirayuda
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Info jumlah orang yang masuk dalam suatu wilayah mempunyai info penting untuk beberapa tujuan seperti bisnis, keamanan, kebutuhan sumber daya yang harus dicukupi, dan lainnya. Ketika jumlah orang yang masuk terlalu banyak sehingga mengurangi akurasi perhitungan secara manual, maka keadaan tersebut membutuhkan sistem untuk menghitung secara otomatis dan people counting bisa melakukan tugas tersebut. Perkembangan computer vision mampu memberikan akurasi yang baik untuk diterapkan pada people counting. Penggunaan metode Face Detection menggunakan haar-cascade classifier yang bisa menghasilkan akurasi 94%, tracking menggunakan extended CAMSHIFT yang bisa menanggulangi tabrakan tracking window dengan warna background yang sama dengan akurasi 88%. Metode yang bisa diterapkan ke dalam people counting. Kata Kunci: Computer Vision, People Counting, Haar-Cascade Classifier, Extended CAMSHIFT
Co-Authors Adi Saputra Amna Rizky Anditya Arifianto Andri Arindiah Andrian Wijayana Bambang Ari Wahyudi Bandy Cipta Nur Ramadhan Barsyah Dwi Idestio Bedy Purnama Bobby Yuliandra Brilian Aringga Prabowo Dian Masmawati Fahmi Rahmanthaha Nurdinsyah Fani Nuraini Febryanti Sthevanie Fitri Amalia Hadi Gugy Lucky Khamdani Gunawan Gunawan Gustav Nugraha Hafidz Al Djohari Hertog Nugroho Idestio, Barsyah Dwi Jondri Jondri Juwindar Honesty Simanjuntak Kurniawan Nur Ramadhani Muhammad Miftah Muslim Zulfikar Muhammad Mirza Muhammad Shafhi Kasyfillah Muhammad Zulfiqar Shafar Muslim Sidiq Prasti Eko Yunanto Retno Novi Retno Novi Reza Aulia Sadewa Risky Diatama Siti Sa'adah Yustar Pramudana