Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

0.408

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Majalah Forum Teknik UGM Jurnal ULTIMATICS Jurnal ULTIMA Computing TESLA: Jurnal Teknik Elektro INTRO : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro

Meirista Wulandari

Unknown Affiliation

Author-ID : 2894348

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Analisis Kualitas dan Kuantitas Steganografi dengan Interpolasi pada Citra Medis Meirista Wulandari; Indah Soesanti
Forum Teknik Vol 36, No 1 (2015)
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (9630.534 KB)

Nowadays sharing of medical images through Internet is very popular to make telediangosis, telesurgeries and teleconsultation. Steganography is an art of hiding information inside of a media, which is called cover media. This research presents steganography image on medical image. The medical image is divided into two areas edge and non-edge area. Each area has its embedding and extraction algorithm. A medical data in a text form is hidden insidemedical image by interpolation technique. Interpolation technique is used to increase the embedding capacity. After steganography process, medical data and its cover image and its earlier image must be recovered and reversibled from extraction its stego image. The results show an average of the optimum embedding capacity is 103,404 bit with average PSNR is 41.8682 dB. Furthermore, analysis on texture of the stego image is done by this research. The analysis shows the impact of embedding process. The results of texture analysis is embedding process gives a big impact to energy 27.9199%, entropy 5.4725% and skewness 1.5266%.Keywords: steganography, data, medical image, interpolation, texture image

Analisis Kualitas Interpolasi Terhadap Fitur Statistik pada Citra Meirista Wulandari
Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika Vol 8 No 2 (2016): Ultimatics: Jurnal Ilmu Teknik Informatika
Publisher : Faculty of Engineering and Informatics, Universitas Multimedia Nusantara

There are a lot of applications of pattern recognition which need input image with a certain size. The size effect the result of pattern recognition. Determining size of image adopts interpolation technique. Interpolated image’s quality depends on interpolation technique. Texture is the main feature which is used in image processing and computer vision to classify object. One of some methods that are used to characterize texture is statistical methods. Statistical methods characterize texture by the statistical distribution of the image density. This research compared 4 interpolation methods (Nearest Neighbor Interpolation, Bilinear Interpolation, Bicubic Interpolation and Nearest Neighbor Value Interpolation) and 6 features of 10 test images. Based on 6 features which are researched, skewness changes upto 800%, energy 90%, entropy 75%, smoothness 18%, standard deviation 10% and mean 0,9%. Index Terms—Interpolation, Statistical feature, NNI, Bilinear Interpolation, NNV, Bicubic Interpolation

Pengurangan Noise Sepeda Motor dan Mesin Diesel dari Sinyal Bicara dengan Algoritma Recursive Least Square Hugeng Hugeng; Endah Setyaningsih; Meirista Wulandari
Ultima Computing : Jurnal Sistem Komputer Vol 5 No 1 (2013): Ultima Computing : Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Faculty of Engineering and Informatics, Universitas Multimedia Nusantara

Adanya bunyi kendaraan bermotor yang tercampur dengan suara seseorang yang sedang berbicara dapat mengganggu suatu sistem contohnya pada sistem speech recognition sehingga perintah terhadap sistem tersebut tak dapat dikerjakan. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah gangguan noise yaitu salah satunya menggunakan filter adaptif dengan metode Adaptive Noise Cancellation (ANC). ANC menghilangkan noise yang tercampur dengan suatu sinyal berdasarkan noise referensi. ANC ini terdiri dari 2 bagian yaitu filter digital dan algoritma adaptif. Filter digital FIR dan algoritma adaptif RLS digunakan pada sistem ini. Pemfilteran menggunakan perangkat lunak Matlab secara simulasi dan hasil filter berupa sinyal estimasi. Keberhasilan sistem pengurangan noise ini dapat dilihat berdasarkan parameter Mean Square Error (MSE). Hasil parameter yang didapat menunjukkan bahwa sistem ini bisa mengurangi noise sepeda motor dan mesin diesel yang tercampur dengan sinyal bicara walau pun nilai MSE yang dihasilkan cukup besar. Keywords - Adaptive, Filter, ANC, RLS

Perancangan Alat Presensi Berdasarkan Pengenalan Wajah Ahmad Fawzi; Joni Fat; Meirista Wulandari
TESLA: Jurnal Teknik Elektro Vol 25 No 1 (2023): TESLA: Jurnal Teknik Elektro
Publisher : Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/tesla.v25i1.22527

: The attendance system is something that is commonly encountered every day by employees or students. A attendance that is neatly arranged certainly makes it easier when carrying out the data collection process. The attendance that is used to minimize abuse is by using a non-contact attendance. This attendance system utilizes one of the technologies from computer vision. Attendance system designed to apply digital image processing technology. Image processing is a method used to process or process from the original image so as to produce another image that suits your needs. The tool is designed to consist of several modules, namely the image acquisition module, processing module, information display module, and storage module. The image acquisition module used is a Logitech C920 webcam; a processing module is a Raspberry Pi 4B; an information display module is a 7-Inch Capacitive Touch Screen LCD, and a storage module is a 64GB SanDisk microSD. The attendance tool matches the facial image with the data that has been entered into the storage system. The algorithm for the face recognition method uses the Histogram of Oriented Gradients (HOG). Attendance data recording uses CSV format which consists of date, time of entry, time of exit, and subject name. Tests were carried out with several sample cases and tests with five different subjects. Each subject was subjected to a attendance experiment five times with a distance of ± 40 cm. The algorithm can recognize the subject accurately if the subject is facing right in the image acquisition module ABSTRAK: Sistem presensi merupakan hal yang biasa ditemui setiap harinya oleh pegawai ataupun pelajar/mahasiswa. Presensi yang tersusun secara rapi tentunya memudahkan saat dilakukan proses pendataan. Presensi yang digunakan untuk meminimalisir penyalahgunaan yaitu dengan menggunakan presensi non-kontak. Sistem presensi ini memanfaatkan salah satu teknologi dari computer vision. Sistem presensi yang dirancang menerapkan teknologi pengolahan citra digital. Pengolahan citra merupakan metode yang digunakan untuk mengolah ataupun memproses dari gambar asli sehingga menghasilkan gambar lain yang sesuai dengan kebutuhan. Alat yang dirancang terdiri beberapa modul yaitu modul akuisisi citra, modul pemroses, modul penampil informasi, dan modul penyimpanan. Modul akuisisi citra yang digunakan berupa webcam Logitech C920, modul pemroses berupa Raspberry Pi 4B, modul penampil informasi berupa LCD 7 Inch Capacitive Touch Screen, dan modul penyimpanan berupa microSD SanDisk 64 GB. Alat presensi mencocokkan gambar wajah dengan data yang telah dimasukkan ke dalam sistem penyimpanan. Algoritma untuk metode pengenalan wajah menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG). Pencatatan data presensi menggunakan format CSV yang terdiri dari tanggal, waktu masuk, waktu keluar, dan nama subjek. Pengujian dilakukan dengan beberapa contoh kasus dan pengujian dengan lima subjek berbeda. Masing-masing subjek dilakukan percobaan presensi sebanyak lima kali dengan jarak ± 40 cm . Algoritma dapat mengenali subjek secara akurat jika subjek menghadap ke depan tepat pada modul akusisisi citra

Evaluasi Jarak Deteksi Antara Gestur Tangan Dan Kamera Webcam Dengan Metode Mediapipe Julius Sembiring; Vara Susilowati; Vinsensius Reinard; Meirista Wulandari
INTRO : Journal Informatika dan Teknik Elektro Vol 2 No 2 (2023): INTRO : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Edisi Desember 2023
Publisher : Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Panca Marga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51747/intro.v2i2.1754

Dalam beberapa tahun terakhir, pengenalan gerakan dan interaksi manusia-mesin telah menjadi fokus utama dalam pengembangan teknologi. Aplikasi yang melibatkan gerakan tangan sebagai pengendali semakin berkembang, dari realitas virtual hingga perangkat lunak interaktif. Dalam konteks ini, teknologi pendeteksian tangan menjadi kunci untuk memberikan pengalaman yang lebih alami dan intuitif. Salah satu perkembangan penting dalam teknologi pendeteksian tangan adalah kerangka kerja MediaPipe dari Google. Menggunakan pendekatan pemrosesan citra dan pengenalan pola, MediaPipe mampu mengidentifikasi dan melacak gerakan tangan secara real-time, memiliki potensi aplikasi yang luas. Tantangan utama dalam menerapkan teknologi ini adalah evaluasi kinerja sistem dalam mengukur jarak antara tangan pengguna dan perangkat pendeteksian. Akurasi pengukuran jarak memengaruhi respons sistem terhadap gerakan tangan dan interaksi yang diinginkan. Variabilitas kondisi lingkungan, pencahayaan, dan posisi tangan dapat mempengaruhi kinerja teknologi pendeteksian jarak. Oleh karena itu, evaluasi MediaPipe terhadap deteksi jarak menjadi penting untuk memahami kemampuannya secara konsisten dan akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa webcam dapat mendeteksi gestur tangan pada rentang jarak 20 cm – 290 cm. Namun, di atas 290 cm – 400 cm, beberapa jenis gestur tangan mulai tidak terdeteksi. Pada jarak di atas 450 cm, semua jenis gestur tangan tidak dapat terdeteksi oleh kamera webcam. Kata Kunci : MediaPipe, Gestur tangan, Jarak, Deteksi.

Co-Authors Ahmad Fawzi Endah Setyaningsih Hugeng Hugeng Indah Soesanti Joni Fat Julius Sembiring Vara Susilowati Vinsensius Reinard

Title

Found 5 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 5 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search