Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dielektrika
I Gede Pasek Suta W
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Energy

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENGKLASIFIKASIAN WARNA KULIT BERDASARKAN RAS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Rahmah Ilyarisma; I Gede Pasek Suta W; Lalu A. Syamsu Irfan
DIELEKTRIKA Vol 3 No 1 (2016): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (333.739 KB)

Abstract

Pengolahan citra berhubungan erat dengan proses transformasi citra. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik. Namun seiring dengan perkembangan ilmu komputer yang memungkinkan manusia dapat mengambil informasi dari citra tersebut. Maka image processing tidak dapat dilepaskan dengan bidang Computer Vision. Computer vision merupakan suatu konsentrasi ilmu yang digunakan untuk mengekstrak/mengenali suatu objek yang nantinya akan dijadikan informasi untuk menyelesaikan masalah tertentu. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi kulit dan non-kulit dari inputan image. Selanjutnya metode ini juga digunakan untuk klasifikasi jenis kulit manusia dengan image masukan berukuran 400 x 400 piksel. Hasil dari penelitian dengan menggunakan metode ini memberi akurasi sebesar 92,5%. Kata kunci : Pengolahan Citra, Computer Vision, Klasifikasi, Support Vector Machine.
KLASIFIKASI SUARA BERDASARKAN USIA MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) Eva Susanti; Sudi Mariyanto Al Sasongko; I Gede Pasek Suta W
DIELEKTRIKA Vol 4 No 2 (2017): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (321.755 KB)

Abstract

Klasifikasi suara berdasarkan usia dibuat dengan tujuan agar komputer mampu mengenali suara laki-laki dan perempuan. Dengan kemampuan komputer yang mampu membedakan suara berdasarkan usia akan memperkuat tingkat suatu sistem keamanan yang menggunakan password dengan suara. Pencocokan password tidak hanya berdasarkan kata saja, namun ditambah dengan pencocokan karakteristik suara sehingga akan lebih aman. Pengenalan suara berdasarkan usia dilakukan dengan teknik ekstraksi ciri sinyal audio dengan menggunakan mfcc. Teknik yang digunakan pada Mel Frequency Cepstral Coefficient diambil berdasar pendekatan pada pendengaran manusia karena itu metode ini sangat baik dalam pengolahan suara manusia. Pada tugas akhir ini telah dirancang dan direalisasikan suatu sistem yang dapat mengidentifikasikan suara manusia, untuk diketahuiusianya. Sistem klasifikasi suara ini terdiri dari ekstraksi ciri dan pengklasifikasian suara, dengan metode pengklasifikasiannya adalah K- NEAREST NEIGHBOUR (K-NN). Ciri yang telah didapatkan untuk membedakan suara adalah ada 14 koefisien yang mewakili dari suara yang digunakan pada penelitian ini.. Hasil dari pengklasifikasian suara ini dapat membedakan suara berdasarkan usia, dengan nilai rata-rata akurasi tertinggi 91,11 % dan FNR sebesar 6,49 % serta FPR 16,00 %. Hal ini dipengaruhi oleh nilai k dan banyaknya data yang digunkan. Pada penelitian ini nilai k yang terbaik ada pada k=3 dan nilai yang terburuk ada pada k=13. Secara keseluruhan kinerja sistem dalam mengklasifikasikan suara berdasarkan usia dapat dikatakan berhasil.
PENGENALAN CITRA PORNOGRAFI BERDASARKAN DETEKSI GENITAL MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING Nugroho Sujatmiko; I Gede Pasek Suta W; L. Ahmad Syamsul Irfan Akbar
DIELEKTRIKA Vol 4 No 1 (2017): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

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

Abstract

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi semakin pesat dewasa ini ternyata memberikan dampak yang sangat besar bagi kehidupan masyarakat terutama dalam proses penyampaian informasi. Dampak negatif yang terjadi adalah masyarakat juga sangat mudah membuka dan mengunduh konten-konten porno (negatif). Paper ini, membahas tentang sistem pengenalan citra porno melalui deteksi elemen genital pada suatu citra. Elemen genital dideteksi dengan metode template matching berbantuan teknik Fast Fourier Transform (FFT). Secara umum sistem pengenalan citra pornografi berhasil digunakan namun hasil kurang optimal dengan nilai persentase akurasi sebesar 61.6% pada jumlah data pengujian sebanyak 120 citra uji. Proses pengenalan citra pornografi dapat dilakukan dengan cepat (dengan waktu rata-rata 11.92 detik).
Co-Authors Eva Susanti L. Ahmad Syamsul Irfan Akbar Lalu A. Syamsu Irfan Nugroho Sujatmiko Rahmah Ilyarisma Sudi Mariyanto Al Sasongko