Garuda - Garba Rujukan Digital

DISCRETE COSINE TRANSFORM UNTUK IDENTIFIKASI CITRA HYLOCEREUS COSTARICENSIS Wulanningrum, Resty; Lelitavistara, Nandha Vera Wihra
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 6, No 2 (2015): JURNAL SIMETRIS VOLUME 6 NO 2 TAHUN 2015
Publisher : Universitas Muria Kudus

ABSTRAK Pengolahan citra digital memiliki peranan sangat luas terhadap kehidupan sehari- hari. Salah satunya dapat digunakan untuk mengidentifikasi citra buah untuk mengetahui tingkat kematangan buah tersebut. Pada penelitian ini identifikasi citra tersebut diterapkan pada hylocereus costaricensis(buah naga merah). Seringkali ketika membeli buah tersebut setelah dimakan daging buah naga terasa sangat lunak dan hambar. Padahal pada buah naga tersebut mengandung rasa manis, asam serta segar.Pada penelitian ini menggunakan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dengan objek buah naga merah di kebun buah naga Ngunut, Tulungagung. Citra buah naga dilakukan tahap pre- processing yaitu grayscale dan deteksi tepi, kemudian dilanjutkan pada tahap metode DCT dan pengenalan menggunakan euclidean distances.Penelitian dilakukan dengan pengambilan gambar dari masing- masing tingkat kematangan yang berbeda yaitu pada tingkat kematangan 25%, 40%, 60%, 75%, dan 90%. Dari masing- masing sampel dilakukan pengambilan gambar dengan background warna putih. Hasil dari penelitian ini adalah citra buah naga merah mampu diidentifikasi menggunakan DCT dan Euclidean Distance dengan prosentase akurasi sebesar 80%. Besarnya tingkat akurasi dipengaruhi oleh banyaknya jumlah data training yang digunakan. Kata kunci: DCT, deteksi tepi, euclidean distances, grayscale, hylocereus costaricensis.

STUDI PERBANDINGAN PERBAIKAN KUALITAS CITRA GESTUR TANGAN MENGGUNAKAN METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DENGAN ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION Muhammad Abdul Aziz; Resty Wulanningrum; Daniel Swanjaya
Network Engineering Research Operation Vol 6, No 2 (2021): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v6i2.239

Menciptakan lingkungan yang aman di lingkungan sekolah dapat dilakukan dengan memasang CCTV yang dilengkapi aplikasi yang mampu mendeteksi masalah lewat pola gerakan gestur tangan. Namun dalam proses pengenalan pola gestur tangan terkendala oleh pengambilan data citra capture gestur tangan dari CCTV yang kualitas kontras citra kurang merata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem yang dapat melakukan perbaikan kualitas citra hasil capture gestur tangan dari CCTV. Dalam melakukan penelitian ini akan menggunakan metode histogram equalization dan adaptive histogram equalization dan selanjutnya membandingkan hasil perbaikan kualitas citra diantara kedua metode yang digunakan. Data citra yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu citra gestur tangan melambai. Dari hasil uji coba yang sudah dilakukan didapatkan hasil bahwa penggunaan metode adaptive histogram equalization lebih baik dari pada metode histogram equalization yang mana dari segi tampilan visual histogram equalization menunjukan hasil yang lebih gelap dari pada metode adaptive histogram equalization. Sedangkan untuk hasil nilai rata-rata MSE paling rendah didapatkan oleh metode adaptive histogram equalization yaitu sebesar 102.368 untuk tabel 3 (citra pencahayaan terang) dan 120.162 untuk tabel 4 (citra pencahayaan redup), dan untuk metode histogram equalization mendapatkan nilai rata-rata MSE sebesar 214.473 dan 262.285.

Rancang Bangun Aplikasi Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri PCA Wulanningrum, Resty; Niswatin, Ratih Kumalasari
Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya)
Publisher : Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya)

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

Penelitian ini berisi tentang identifikasi citra tanda tangan menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance. Citra tanda tangan yang diambil menggunakan alat digitasi yaitu scanner. Hasil citra tanda tangan dari scanner akan diolah menggunakan image processing dan kemudian dilakukan ekstraksi cirri. Tahapan yang ada pada penelitian ini adalah membaca citra hasil scanner dan dilakukan preprocessing yaitu pemberian nilai threshold dan grayscale. Setelah dilakukan grayscale selanjutnya adalah dilakukan proses segmentasi citra atau partisi citra menjadi beberapa bagian yang kemudian akan dilakukan ekstraksi cirri menggunakan Principal Component Analysis. Pada tahapan ekstraksi ciri ini dilakukan proses penambahan reduksi dimensi. Data atau citra training yang sudah dilakukan ekstraksi ciri, nilai matriknya akan disimpan di dalam database yang akan digunakan pada proses pencocokan menggunakan Euclidean Distance. Hasil ujicoba terbaik pada scenario ujicoba 2, yaitu 99%. Sedangkan hasil ujicoba untuk tanda tangan palsu yaitu sebesar 66 %. Kesimpulan dari penelitian ini adalah Implementasi Principal Component Analysis dan Euclidean Distance untuk identifikasi tanda tangan seseorang sudah baik, tapi belum baik untuk proses otentikasi tanda tangan. Karena pemalsuan tanda tangan itu kadang terlihat seperti aslinya, hanya ada perbedaan pada penekanan pada saat tanda tanda. Principal Component Analysis dan Euclidean Distance hanya mempelajari pola dari citra tanda tangan. Jadi kurang detail terhadap citra tanda tangan palsu. Disarankan untuk penelitian selanjutnya untuk menambahkan algoritma atau metode lain agar hasil identifikasi dan otentikasi tanda tangan bisa mendapatkan hasil yang maksimal.

PENGENALAN RUMPUT LAUT MENGGUNAKAN EUCLIDEAN DISTANCE BERBASIS EKSTRAKSI FITUR Resty Wulanningrum; Aeri Rachmad
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2012
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Rumput laut merupakan salah satu komoditas unggulan di Indonesia. Diantaranya mempunyai keunggulan komparatif karena tersedia dalam jumlah yang besar dan beraneka ragam. Semakin banyaknya jenis rumput laut,maka dibutuhkan suatu sistem yang digunakan untuk pengenalan rumput laut dengan proses pelatihan citra rumput laut, penggunaan pixel dari citra secara langsung dapat mengakibatkan banyaknya fitur-fitur citra rumput laut yang tidak dapat terekstraksi dengan baik. Sehingga diperlukan suatu pemrosesan awal yang dapat mengekstraksi fitur-fitur citra dengan baik. Dimana pada penelitian ini digunakan PCA (Pincipal Component Analysis) dan Euclidean Distance. Dari ujicoba kelas A (Sargassum), B (Gracilaria) dan C (Eucheuma Cottoni) diperoleh akurasi sebesar 96.6%, pada dataset 40 data testing 10 masing-masing kelas dan menggunakan dimensi 120.

SISTEM INFORMASI REMINDER PENGUMPULAN SOAL UJIAN Fadzerie Robby, Bagus; Kumalasari Niswatin, Ratih; Wulanningrum, Resty
Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 2, No 2 (2016): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Perkembangan teknologi yang semakin maju ini membuat semua informasi juga sangat cepat menjadi update. Hal ini membuat semua sistem menjadi terkomputerisasi akan lebih banyak dipilih dibandingkan dengan sistem manual. Demikian pula dalam dunia pendidikan, banyak sekolah bahkan perguruan tinggi yang sudah menggunakan sistem informasi akademik. Selain itu, hal yang paling penting dalam dunia pendidikan adalah pada saat mendekati Ujian Tengah Semester (UTS) atau Ujian Akhir Semester (UAS). Seorang dosen harus mengumpulkan soal untuk ujian. Soal yang akan diujikan harus dikumpulkan dalam waktu yang ditentukan agar bisa dilakukan penggandaan untuk selanjutnya.Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem untuk mempermudah seorang admin dalam melakukan cek siapa saja dosen yang belum mengumpulkan soal ujian. Hasil penelitian ini adalah dan menghasilkan sebuah sistem yang akan mempermudah admin dalam melakukan cek pengumpulan soal ujian.Kata Kunci: Sistem Informasi, Soal Ujian, Reminder.

Rancang Bangun Aplikasi Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri PCA Wulanningrum, Resty; Niswatin, Ratih Kumalasari
Prosiding SNATIKA Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya)
Publisher : LPPM STIKI Malang

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

Penelitian ini berisi tentang identifikasi citra tanda tangan menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance. Citra tanda tangan yang diambil menggunakan alat digitasi yaitu scanner. Hasil citra tanda tangan dari scanner akan diolah menggunakan image processing dan kemudian dilakukan ekstraksi cirri. Tahapan yang ada pada penelitian ini adalah membaca citra hasil scanner dan dilakukan preprocessing yaitu pemberian nilai threshold dan grayscale. Setelah dilakukan grayscale selanjutnya adalah dilakukan proses segmentasi citra atau partisi citra menjadi beberapa bagian yang kemudian akan dilakukan ekstraksi cirri menggunakan Principal Component Analysis. Pada tahapan ekstraksi ciri ini dilakukan proses penambahan reduksi dimensi. Data atau citra training yang sudah dilakukan ekstraksi ciri, nilai matriknya akan disimpan di dalam database yang akan digunakan pada proses pencocokan menggunakan Euclidean Distance. Hasil ujicoba terbaik pada scenario ujicoba 2, yaitu 99%. Sedangkan hasil ujicoba untuk tanda tangan palsu yaitu sebesar 66 %. Kesimpulan dari penelitian ini adalah Implementasi Principal Component Analysis dan Euclidean Distance untuk identifikasi tanda tangan seseorang sudah baik, tapi belum baik untuk proses otentikasi tanda tangan. Karena pemalsuan tanda tangan itu kadang terlihat seperti aslinya, hanya ada perbedaan pada penekanan pada saat tanda tanda. Principal Component Analysis dan Euclidean Distance hanya mempelajari pola dari citra tanda tangan. Jadi kurang detail terhadap citra tanda tangan palsu. Disarankan untuk penelitian selanjutnya untuk menambahkan algoritma atau metode lain agar hasil identifikasi dan otentikasi tanda tangan bisa mendapatkan hasil yang maksimal.

SISTEM INFORMASI REMINDER PENGUMPULAN SOAL UJIAN Bagus Fadzerie Robby; Ratih Kumalasari Niswatin; Resty Wulanningrum
Network Engineering Research Operation Vol 2, No 2 (2016): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Perkembangan teknologi yang semakin maju ini membuat semua informasi juga sangat cepat menjadi update. Hal ini membuat semua sistem menjadi terkomputerisasi akan lebih banyak dipilih dibandingkan dengan sistem manual. Demikian pula dalam dunia pendidikan, banyak sekolah bahkan perguruan tinggi yang sudah menggunakan sistem informasi akademik. Selain itu, hal yang paling penting dalam dunia pendidikan adalah pada saat mendekati Ujian Tengah Semester (UTS) atau Ujian Akhir Semester (UAS). Seorang dosen harus mengumpulkan soal untuk ujian. Soal yang akan diujikan harus dikumpulkan dalam waktu yang ditentukan agar bisa dilakukan penggandaan untuk selanjutnya.Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem untuk mempermudah seorang admin dalam melakukan cek siapa saja dosen yang belum mengumpulkan soal ujian. Hasil penelitian ini adalah dan menghasilkan sebuah sistem yang akan mempermudah admin dalam melakukan cek pengumpulan soal ujian.Kata Kunci: Sistem Informasi, Soal Ujian, Reminder.

Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm for Identification of Orchid Flower Image Nofita Sari; Resty Wulanningrum
JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 1 No 2: JTECS Juli 2021
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v1i2.1750

Phalaenopsis adalah bahasa latin dari bunga anggrek yang merupakan salah satu bunga yang banyak digemari masyarakat untuk menghiasi rumah mereka. Bunga anggrek memiliki banyak jenis yang mungkin banyak masyarakat hanya mengetahui jenisnya dari warnanya saja. Banyak yang kurang mengamati tentang bunga anggrek itu sendiri. Terkadang 1 warna terdiri dari beberapa jenis.yang sangat menonjol untuk membedakannya adalah dilihat dari kelopak bunga anggrek. Penelitian ini mengambil sampel 3 jenis bunga angrek, yaitu jenis Phalaenopsis Amabilis, Dendrobium Phalaenopsis, dan Phalaenopsis Violacea. Tahapan implementasi yang dilakukan adalah dengan melakukan preprocessing yang meliputi grayscale dan deteksi tepi Kirsch, selanjutnya proses identifikasinya dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil yang dari penelitian ini antara lain telah dihasilkan sebuah aplikasi untuk deteksi bunga anggrek berdasarkan kelopak bunga dan didapatkan akurasi sebesar 86,7%. Besarnya akurasi yang didapatkan berpengaruh dari banyaknya data training dan data testing yang digunakan saat ujicoba.

Aplikasi Pengenalan Ubi Jalar Berdasarkan Pola Daun Menggunakan Principal Component Analysis Resty Wulanningrum; Aji Teguh
Generation Journal Vol 1 No 1 (2017): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Abstrak–Di dalam kehidupan sehari-hari pengolahan citra digital memegang peranan sangat penting, salah satu perannya adalah dapat mengenali suatu pola atau yang sering disebut dengan pengenalan pola. Untuk saat ini pengenalan pola telah diwujudkan dalam suatu aplikasi yang dapat membantu manusia dalam mengenali pola suatu benda. Salah satunya adalah pengenalan daun ubi jalar. Rumusan masalah yang diajukan adalah Apakah Metode Principal Component Analysis dapat digunakan untuk mengenali daun ubi jalar. Apakah sistem Principal Component Analysis merupakan cara yang tepat untuk proses pengenalan. Metode Principal Component Analysis merupakan metode yang dinilai mudah dalam mengekstraksi informasi yang berhubungan terhadap sekumpulan data yang meragukan karena cara kerja PCA dapat mereduksi dimensi variabel data input menjadi komponen utama dengan kehilangan informasi minimum, sehingga proses pengenalan daun ubi jalar akan lebih cepat dan memiliki akurasi tinggi. Pada uji coba nilai threshold di dapatkan akurasi tertinggi yakni 95% untuk nilai threshold 50-100. Sedangkan akurasi terendah yakni 24,4% dengan nilai threshold 150-255. Sementara itu untuk uji coba perbandingan jumlah data training dan testing didapatkan hasil akurasi tertinggi yakni 95% untuk perbandingan jumlah data training dan testing 100 banding 100. Dan didapatkan hasil akurasi terendah yaitu 24,4% untuk perbandingan jumlah data training dan testing 80 banding 120. Kata Kunci—Pengenalan, Daun Ubi Jalar, Principal Component Analysis.

SISTEM PREDIKSI FUZZY TIME SERIES DAN PERANGKINGAN WEIGHTED PRODUCT PADA PENJUALAN ES BUAH Heffi Awang Cahya; Resty Wulanningrum; Danar Putra Pamungkas
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 2 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i2.313

At every start a new business, especially the sale of fruit ice must always pay attention to profit and loss to ensure the continuity of the business, because the true purpose of entrepreneurship is to seek profit. One of the things that can be done is to predict sales profits appropriately so that the seller can determine what to do in the future. Another factor that is also very important is the ranking of the most desirable fruits, because knowing the seller's favorite fruit ranking can determine the stock of fruit which can also affect sales profits. The research, entitled Fuzzy Time Series Prediction System and Weighted Product Ranking in Fruit Ice Sales, is designed to create a system that can predict sales profits every week. This system can also rank customers' favorite fruits in order to determine the stock of the favorite and non-favorite fruit. The results of the calculation of the error value on the prediction of profits obtained the lowest value of 0.21% and for ranking obtained the lowest error value of 0.40% which means the lower the error value obtained, the higher the prediction accuracy.Keywords: Forecast, Fuzzy, Ranking, Weighted ProductDi setiap memulai usaha baru terutama penjualan es buah harus selalu memperhatikan laba maupun rugi untuk menjamin kelangsungan usahanya, karena sejatinya tujuan berwirausaha adalah mencari keuntungan. Salah satu hal yang bisa dilakukan yaitu dengan cara memprediksi keuntungan penjualan secara tepat agar penjual dapat menentukan apa yang harus dilakukan kedepannya. Faktor lain yang juga sangat penting yaitu peringkat buah yang paling diminati, karena dengan mengetahui rangking buah favorit penjual bisa menentukan stok buah yang juga dapat mempengaruhi keuntungan penjualan. Penelitian dengan judul Sistem Prediksi Fuzzy Time Series Dan Perangkingan Weighted Product Pada Penjualan Es Buah ini, dirancang untuk membuat sistem yang dapat memprediksi keuntungan penjualan tiap minggunya. Sistem ini juga dapat merangking buah favorit pelanggan agar dapat menentukan stok buah yang menjadi favorit maupun yang bukan favorit. Hasil perhitungan nilai error pada prediksi keuntungan diperoleh nilai terendah yaitu 0,21% dan untuk perangkingan diperoleh nilai error terendah sebesar 0,40% yang berarti semakin rendah nilai error yang diperoleh maka semakin tinggi akurasi prediksinya.Kata kunci: Prediksi, Fuzzy, Perangkingan, Weighted Product

Title

Found 25 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 25 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 25 Documents
Search