Claim Missing Document
Check
Articles

Pemampatan Intraframe pada Citra Sekuensial Menggunakan Gelombang Singkat Biorthogonal Joko Santoso, Albertus; Edi Nugroho, Lukito; Bayu Suparta, Gede; Hidayat, Risanuri
Jurnal Buana Informatika Vol 3, No 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

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

Abstract

Abstract. In the sequential image compression process there are two compression processes known as intraframe and interframe compressions. This paper focuses on intraframe compression on an image sequence by using the 14 Biorthogonal wavelet. Intraframe compression utilizes spatial redundancy within a frame. This happens because there is a correlation between a pixel with its neighboring pixels. This research uses different changes between frames in sequential images by moving the camera, and shifting objects in the middle. Then each sequential image is tested by using the 14 Biorthogonal wavelet toward its PSNR and compression ratio (%). The results of  the research can be concluded that the Biorthogonal 2.4 has the highest PSNR. As for the compression ratio, they show that the Biorthogonal 3.1 produces the highest compression ratio (%).Keywords: Sequential image, intraframe compression, compression ratio, PSNR, wavelet Abstrak. Pada citra sekuensial dikenal dua proses pemampatan yaitu pemampatan intraframe dan pemampatan interframe. Pada makalah ini lebih difokuskan pada pemampatan intraframe dari suatu citra sekuensial yang menggunakan 14 wavelet Biorthogonal. Pemampatan intraframe memanfaatkan redundansi spasial yang terdapat dalam suatu bingkai. Hal ini disebabkan karena adanya korelasi antara sebuah piksel dengan piksel di sekitarnya. Penelitian ini menggunakan perubahan antar bingkai pada citra sekuensial, yaitu kamera yang bergerak dan obyek di tengah bergerak. Kemudian setiap citra sekuensial diuji dengan 14 wavelet biorthogonal terhadap PSNR dan prosentase rasio kompresinya. Dari hasil penelitian dan pembahasan dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu pada pemampatan intraframe wavelet Biorthogonal 2.4 menghasilkan PSNR tertinggi. Sedangkan untuk porsentase rasio kompresi terlihat bahwa Biorthogonal 3.1 menghasilkan rasio kompresi tertinggi.Kata Kunci: citra sekuensial, pemampatan intraframe, prosentase rasio kompresi, PSNR, gelombang singkat
EKSTRASI CIRI DAN PENGENALAN SUARA VOKAL BAHASA INDONESIA BERDASARKAN JENIS KELAMIN SECARA REAL TIME Yuliantari, Risky Via; Hidayat, Risanuri; Wahyunggoro, Oyas
Prosiding SNATIF 2016: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Suara manusia memiliki ciri yang beraneka ragam, sehingga dapat dijadikan media komunikasi yang efektif. Oleh karena itu banyak penelitian yang berkaitan dengan suara manusia dilakukan untuk meningkatkan pengenalan suara. Proses pengembangan pengenalan suara dilakukan secara realtime berdasarkan jenis kelamin untuk menghasilkan akurasi yang tepat dalam batas waktu yang telah ditentukan. Metode Discrete Wavelet Transform (DWT) level 3 dan Dynamic Time Wraping (DTW) digunakan sebagai metode ekstrasi ciri dan metode pengenalan suara. Pada metode ekstrasi ciri Discrete Wavelet Transform (DWT) level 3 didapatkan 8 buah ciri. Sedangkan metode pengenalan suara menggunakan Dynamic Time Wraping (DTW) dilakukan dengan menghitung diskriminasi jarak terkecil antara dua ciri yang berbeda tanpa dilakukan pelatihan terlebih dahulu. Pengenalan suara diujikan pada 6 orang penutur pria dan 6 orang penutur wanita secara bergantian dengan masing-masing data pengukuran 900 pasang. Hasil persentase rata-rata pengenalan akurasi terbaik mencapai 54,6% dari pengujian terhadap 6 orang penutur pria secara bergantian dan 54,17 % dari pengujian terhadap 6 orang penutur wanita secara bergantian dari masing-masing pasangan data yang diperoleh secara realtime. Kata Kunci : Dynamic Time Warping, DTW, Discrete Wavelet Transform, DWT, Realtime.
MENENTUKAN DAMPAK RESIKO KEAMANAN BERBASIS PENDEKATAN OWASP Hutagalung, Robertus Halomoan; Nugroho, Lukito Edi; Hidayat, Risanuri
Prosiding SNATIF 2017: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan informatika (BUKU 1)
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Menemukan celah keamanan adalah hal yang penting, tetapi dapat untuk memperkirakan resiko yang ada terhadap bisnis juga sama pentingnya. Pada awal siklus kebanyakan orang mengidentifikasi masalah keamanan pada arsitektur atau desain menggunakan model ancaman. Setelah itu, beberapa orang mencari masalah keamanan dengan menggunakan code review atau uji penetrasi. Atau masalah tidak akan ditemukan hingga aplikasi sudah masuk tahap produksi atau hingga aplikasi sudah diretas. Pada penelitian ini diimplementasi mekanisme metode asesmen resiko aplikasi menggunakan metode Open Web Application Security Project (OWASP) Risk Rating untuk asesmen keamanan pada aplikasi berbasis website. Penelitian ini menghasilkan tingkat resiko pada aplikasi berbasis website yang ada di dalam server Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada (DTETI UGM) menggunakan pendekatan OWASP.  Kata kunci: Asesmen Keamanan, Penilaian Resiko, Dampak Resiko
ESTIMASI FUNGSI SPASIAL PADA IDENTIFIKASI FITUR WAJAH Akhyar, Akhyar; Hidayat, Risanuri; Hantono, Bimo Sunarfri
Prosiding SNATIF 2017: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan informatika (BUKU 2)
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Penelitian ini untuk mengidentifikasi fungsi spasial pada 5 titik fitur wajah dengan metode PCA dan Viola-Jones. Pencahayaan mempengaruhi tingkat identifikasi wajah menggunakan PCA. Metode Viola-Jones relatif mendapatkan hasil yang cepat, akurat, dan efisien dalam melakukan deteksi wajah pada gambar. Dalam penelitian ini mendapatkan nilai akurasi sistem deteksi wajah sebesar 95%. Hasil yang didapatkan dengan posisi wajah terkena cahaya menentukan keberhasilan deteksi wajah tersebut. Kata kunci: 3D, Edgedetection, Pencocokan  
Pembandingan Tiga Nada Vokal /e/ untuk Animasi Gerak Bibir Hidayat, Risanuri; Nugroho, Hanung Adi; Rachman, Anung
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 5, No 2 (2019): Volume 5 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (491.414 KB) | DOI: 10.26418/jp.v5i2.32667

Abstract

Saat ini teknologi animasi gerak bibir tengah berkembang secara signifikan seiring dengan perkembangan industri kreatif. Metode yang sering digunakan untuk membuat gerak bibir tersebut adalah peta fonem ke visem. Pembangunan peta fonem ke visem awalnya mengacu pada ketentuan baku susunan fonem yang sudah ada, namun kemudian susunan ini berkembang mengikuti kebutuhan. Fonem vokal mengambil peran terbesar karena energi percakapan terakumulasi padanya. Variasi pengucapan vokal yang sangat beragam menyebabkan susunan keberadaan fonem vokal pada peta juga beragam. Keragaman ini berimplikasi pada akurasi peta fonem ke visem yang juga berujung pada akurasi gerak bibir animasi. Paper ini membahas tentang signifikansi perbedaan tiga macam nada vokal /e/ Bahasa Indonesia baik dari ciri audio maupun dari ciri visual untuk menunjang susunan baku vokal pada peta fonem ke visem. Metode yang digunakan adalah filter LPC untuk mengekstraksi ciri frekuensi forman, Par-CLR untuk mengekstraksi ciri visual, hingga uji statistik untuk mengetahui signifikansi perbedaan. Hasilnya menunjukkan sebagian nada tersebut memiliki perbedaan signifikan satu sama lain. Sehingga peta fonem ke visem akan lebih akurat jika menyertakan unsur ketiga /e/ tersebut.
Speech Recognition for Cleft Lip and Palate Voice and Standard Voice for Consonant Words /B/ Anggoro, Akhmad; Herdjunanto, Samiadji; Hidayat, Risanuri
SENATIK STT Adisutjipto Vol 5 (2019): Peran Teknologi untuk Revitalisasi Bandara dan Transportasi Udara [ISBN XXX-XXX-XXXXX-
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/senatik.v5i0.325

Abstract

Advances in technology make speech recognition improve. But does speech recognition recognize the sounds of cleft lip and palate? this research uses the voice of cleft lip and palate to normal voice. With the letter / b / which is the letter for lip articulation. Words used include Clothes, Ash and Moist. The extraction method uses Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), the classification uses K-Nearest Neighbor (KNN) with K-Fold Cross-Validation as a test. The results show the accuracy above 70%. 75% in the word "Baju". 75% in the word "Abu". 83% in the word "Lembab".
REKONSTRUKSI OBYEK TIGA DIMENSI DARI CITRA DUA DIMENSI MENGGUNAKAN EPIPOLAR GEOMETRY Rachmawati, Rachmawati; Hidayat, Risanuri; Wibirama, Sunu
Jurnal Teknologi Vol 5 No 2 (2012): Jurnal Teknologi
Publisher : Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta

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

Abstract

Teknik rekonstruksi objek tiga dimensi terbagi menjadi 2 kategori, yaitu metode aktif: akuisisi model 3D dapat dilakukan dengan laser scanner atau cahaya terstruktur. Metode pasif : rekonstruksi model 3D dengan sekumpulan gambar dari sebuah atau beberapa kamera. Object scanning terkadang membutuhkan peralatan yang mahal dan keahlian khusus untuk mengoperasikan. Sebagai pendekatan yang sederhana dan murah, rekonstruksi objek berdasarkan gambar menjadi lebih popular bagi para peneliti. Paper ini menjelaskan rekonstruksi obyek tiga dimensi (3D) dari kumpulan gambar citra dua dimensi (2D) yang diambil menggunakan sebuah kamera dari posisi berbeda.Tahapan rekonstruksi dapat dibagi menjadi empat bagian: pertama, ekstraksi titik fitur, kedua menghitung fundamental matrik dari titik – titik yang berkoresponden, ketiga menghitung matrik kamera dan terakhir mendapatkan titik-titik 3D untuk semua pasangan titik citra. Tujuan dari penelitian ini adalah merekonstruksi sebuah obyek 3D menggunakan citra 2D yang diperoleh dengan sebuah kamera dari sudut pandang yang berbeda.Sebagai obyek penelitian adalah sebuah miniatur candi Borobudur.Rekonstruksi koordinat 3D objek candi Borobudur dilakukan dengan algoritma DLT, dan dari hasil rekonstruksi didapat error reproyeksi sebesar 8.864x10-06piksel. Kata kunci :, citra, ,
PENGENALAN TUTUR VOKAL BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE MULTI LAYER PERCEPTRON Yuliantari, Risky Via; Hidayat, Risanuri; Wahyunggoro, Oyas; Nugroho, Anan
Jurnal Teknologi Vol 9 No 2 (2016): Jurnal Teknologi
Publisher : Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta

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

Abstract

Bahasa Indonesia merupakan bahasa nasional bangsa Indonesia yang dapat diartikan sebagai lambang bunyi yang digunakan sebagai alat komunikasi. Dalam proses komunikasi tersebut dapat diperoleh sebuah informasi berupa isyarat. Banyak penelitian tentang isyarat tutur Indonesia. Pada penelitian ini dikembangkan otomatisasi pengenalan isyarat vokal Indonesia dengan Multi Layer Perceptron untuk meningkatkan akurasi, sensitifitas, spesifitas dan presisi. Pengenalan dilakukan dengan Discrete Wavelet Transform pada 100 orang penutur menghasilkan 500 data ciri untuk training dan testing. Proses klasifikasi menghasilkan akurasi sebesar 95,9%, sensitifitas 90,2%, spesifitas 97,5%, dan presisi 89,8%.
Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface Urifan, Isbadi; Hidayat, Risanuri; Soesanti, Indah
Proceedings of KNASTIK 2010
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

Wajah merupakan bagian dari tubuh manusia yang menjadi fokus perhatian di dalam interaksi sosial, Wajah memainkan peranan vital dengan menunjukan identitas seseorang. Oleh karena itu wajah digunakan sebagai organ dari tubuh manusia yang dijadikan indikasi pengenalan seseorang atau face recognition. Salah satu metode pengenalan wajah adalah metode eigenface. Eigenface adalah suatu metode pengenalan wajah yang berdasarkan pada algoritma Principal Component Analysis (PCA). Secara singkat prosesnya adalah citra direpresentasikan dalam sebuah gabungan vektor yang dijadikan satu matriks tunggal. Dari matriks tunggal ini akan diekstraksi suatu ciri utama yang akan membedakan antara citra wajah satu dengan citra wajah lainnya. Citra yang digunakan adalah citra digital dengan format grayscale untuk mempermudah komputasinya. Dengan membandingkan antara citra uji dengan citra referensi menggunakan konsep jarak euclidean, maka akan didapat kesimpulan apakah suatu citra wajah dikenali atau tidak dikenali.
EKSTRASI CIRI DAN PENGENALAN SUARA VOKAL BAHASA INDONESIA BERDASARKAN JENIS KELAMIN SECARA REAL TIME Yuliantari, Risky Via; Hidayat, Risanuri; Wahyunggoro, Oyas
Prosiding SNATIF 2016: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Suara manusia memiliki ciri yang beraneka ragam, sehingga dapat dijadikan media komunikasi yang efektif. Oleh karena itu banyak penelitian yang berkaitan dengan suara manusia dilakukan untuk meningkatkan pengenalan suara. Proses pengembangan pengenalan suara dilakukan secara realtime berdasarkan jenis kelamin untuk menghasilkan akurasi yang tepat dalam batas waktu yang telah ditentukan. Metode Discrete Wavelet Transform (DWT) level 3 dan Dynamic Time Wraping (DTW) digunakan sebagai metode ekstrasi ciri dan metode pengenalan suara. Pada metode ekstrasi ciri Discrete Wavelet Transform (DWT) level 3 didapatkan 8 buah ciri. Sedangkan metode pengenalan suara menggunakan Dynamic Time Wraping (DTW) dilakukan dengan menghitung diskriminasi jarak terkecil antara dua ciri yang berbeda tanpa dilakukan pelatihan terlebih dahulu. Pengenalan suara diujikan pada 6 orang penutur pria dan 6 orang penutur wanita secara bergantian dengan masing-masing data pengukuran 900 pasang. Hasil persentase rata-rata pengenalan akurasi terbaik mencapai 54,6% dari pengujian terhadap 6 orang penutur pria secara bergantian dan 54,17 % dari pengujian terhadap 6 orang penutur wanita secara bergantian dari masing-masing pasangan data yang diperoleh secara realtime. Kata Kunci : Dynamic Time Warping, DTW, Discrete Wavelet Transform, DWT, Realtime.