Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
5.208
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUITA : Jurnal Informatika ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal TESLA: Jurnal Teknik Elektro Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Almufi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (AJPKM) eProceedings of Engineering
Nur Ibrahim
Telkom University
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Klasifikasi Bobot Karkas Domba Berdasarkan Metode Fractal Dan Klasifikasi K-nearest Neighbor Annisa Adlina Mulyaningrum; Bambang Hidayat; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Domba adalah hewan ternak yang banyak dimanfaatkan oleh masyarakat di indonesia. Salah satu pemanfaatan dari domba adalah karkas domba, dimana permintaannya terus meningkat dari waktu ke waktu. Karkas domba adalah berat bersih daging tanpa kepala, kaki, organ dalam dan juga ekor. Saat ini penimbangan terhadap domba masih di lakukan secara manual, yaitu dengan cara menggendong hewan tersebut, menduga dengan cara melihatnya dan menduga secara subjektif. Karena rentan bobot domba tersebut memiliki berat di bawah 40 kg. Namun cara tersebut hanya berlaku untuk pembeli yang sudah berpengalaman, namun berpotensi merugikan pembeli amatir atau baru. Image processing atau pengolahan citra digital diimplementasikan untuk membantu mengestimasi bobot karkas domba. Untuk mendapatkannya pengolahan citra di lakukan dengan cara memisahkan tubuh domba dengan background. Setelah itu, proses identifikasi untuk mendapatkan ukuran fisik (lingkar dada dan panjang badan). Tugas akhir ini bertujuan untuk merancang sistem berbasis Matlab, berfungsi mempermudah klasifikasi karkas domba menjadi 3 kelas bagian, membuktikan rumus perhitungan Ardjodarmoko dapat digunakan untuk estimasi karkas domba. Pertama sistem akan melakukan ekstraksi ciri untuk mendapatkan informasi di dalam citra menggunakan metode Fractal. Setelah didapatkan ciri citra, kemudian akan diklasifikasikan dengan metode jarak terdekat atau K-Nearest Neighbor yang kemudian akan dikelompokan sesuai kelasnya besar, sedang, dan kecil. Dari hasil pengujian diperoleh nilai akurasi sistem sebesar 83,33% dengan waktu komputasi 0,49 detik, menggunakan metode ekstraksi ciri Fractal dengan jumlah matriks ciri sama dengan 6, parameter s =[2 4 8 16 32 64]. Sedangkan proses klasifikasi K-Nearest Neighbor aturan jarak paling baik yang digunakan adalah euclidean yang menghasilkan nilai akurasi terbaik 83,33% dengan parameter terbaik pada nilai K=1, dan sistem memiliki tingkat error sebesar 16, 67%. Kata Kunci : Karkas Domba,Fractal, K-Nearest Neighbor(KNN)
Perancangan Sistem Untuk Analisis Sinyal Gelombang Otak Pada Gamer Berbasis Eeg Dengan Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform Dan K-neirest Neighbour Kevin Aglianry; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Bermain video game memiliki dampak baik dan buruk pada otak manusia terutama dari segi perhatian, emosi dan kognitif. Dewasa ini banyak penelitian mengenai sinyal otak dengan menggunakan Electroencephalography (EEG). EEG merupakan suatu metode untuk merekam aktifitas elektron otak dengan output berupa grafik yang memuat informasi tentang aktifitas yang terjadi di otak. Sinyal otak yang terekam di EEG dipengaruhi oleh jutaan neuron di otak yang secara terus menerus berubah-ubah berdasarkan aktifitas yang dilakukan atau emosi yang dialami. Pada penelitian ini dilakukan analisa aktifitas otak dengan menggunakan EEG terhadap orang yang sedang bermain game dan membaca buku kemudian akan dibandingkan dengan data latih kondisi berkonsentrasi dan tidak berkonsentrasi dengan menggunakan klasifikasi KNN. Sinyal yang diklasifikasi merupakan sinyal yang telah melalui beberapa proses, yaitu preprocessing dan ekstraksi ciri menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT). Pada penelitian ini didapatkan hasil pengujian konsentrasi yang menghasilkan kanal terbaik adalah kanal TP9 pada kondisi bermain game dengan akurasi mencapai angka sebesar 55.56% untuk sinyal alfa dan 77.78% untuk sinyal beta, sedangkan pada kondisi membaca koran menghasilkan kanal terbaik adalah TP9 dengan akurasi mencapai angka tersebsar 88.89% untuk sinyal alfa dan 88.89% untuk sinyal beta. Kata Kunci : Video game, Electroencephalography, Discrete Wavelet Transform , K-Nearest Neighbor. Abstract Playing video games has a positive and negative effects to the human brain, especially in terms of attention, emotion and cognition. Today a lot of research on brainwave using Electroencephalography (EEG). EEG is a method to record electrical activity of the human brain, the output of EEG is a graph that contains a lot of information about the activities that occur in the brain. Brain signals recorded in an EEG influenced by the millions of neurons in the brain that is constantly changing based on activities performed or emotions experienced. In this research, the analysis of brain activity by using EEG on people who are playing games and reading the book then will be compared with the data train concentrate conditions and not concentrate by using the classification KNN. The classified signal is a signal that has been through several processes, namely preprocessing and feature extraction using Discrete Wavelet Transform (DWT). In This research’s obtained result concentration testing produced the best channel TP9 on condition accuracy played games is 55.56% for alpha signal and 77.78% for beta signal, then based on condition reading the newspaper testing produced the best channel TP9 with accuracy is 88.89% for alpha signal and 88.89% for beta signal. Keywords : Video game, Electroencephalography, Discrete Wavelet Transform, K-Neaerst Neighbor.
Deteksi Posisi Penyisipan Dengan Metode Discretefourier Transform Untuk File Audio Wav Yang Tersisipipesan Secara Psychoacoustics : Insertion Position Detection With Discrete Fouriertransform Method For A Wav Audio Files Which Isconserved Psychoacoustic Asyraf Fakhri; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Seiring dengan perkembangan pertukaran informasi yang semakin lama semakin membutuhkan privasi, maka keamanan dan kerahasiaan sebuah pesan informasi sangat perlu diperhatikan. Maka dari itu diperlukan suaru cara untuk menyisipkan pesan yang membawa informasi kedalam media cover tertentu contohnya audio dan video, cara tersebut salah satunya dengan menggunakan steganografi Perkembangan steganografi yang sangat pesat menyebabkan diperlukannya suatu cara untuk mengawasi suatu pertukaran data. Cara tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode steganalisis. Steganalisis merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk mengawasi pendistribusian informasi yang memiliki pesan tersembunyi dan juga berfungsi sebagai mengidentifikasi paket yang dicurigai membawa pesan rahasia. Dalam penelitian tugas akhir ini dilakukan analisis terhadap nilai-nilai statistik yang dimiliki suatu berkas audio yang memiliki format .wav yang meliputi nilai: adanya pesan dan posisi pesan.. Proses steganalisis tersebut menggunakan Discrete Fourier Transform (DFT) dengan klasifikasi K-Nearest Neighbour (K-NN) dan dapat mendeteksi pesan tersembunyi secara psychoacoustics dalam file audio yang dimasukkan dengan tingkat akurasi terbaik sistem metode DFT dan klasifikasi K-NN sebesar 100% untuk deteksi pesan, dan 75,56 % untuk deteksi posisi. Penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan oleh pihak yang berkepentingan untuk mendeteksi pesan tersembunyi sehingga tidak ada penyalahgunaan pertukaran informasi. Kata Kunci: Steganografi, Steganalsis, Discrete Fourier Transform (DFT), K-Nearest Neighbour (K-NN) Abstract Along with the development of information exchange that increasingly requires privacy, the security and confidentiality of an information message is very important. Therefore it is needed a way to insert messages that carry information into certain media coverings, for example audio and video, one of which is using steganography The development of very rapid steganography causes the need for a way to monitor a data exchange. This method can be done using the steganalysis method. Steganalysis is one solution that can be used to oversee the distribution of information that has hidden messages and also functions as identifying packets suspected of carrying confidential messages. In this final project, an analysis of the statistical values possessed by an audio file that has the .wav format includes the following values: message and message position. The steganalysis process uses Discrete Fourier Transform (DFT) with classi fi cation using K-Nearest Neighbour (K-NN) and can detect hidden psychoacoustics messages in the inserted audio file with the best level of accuracy in the DFT method and K-NN classi fi cation of 100% for message detection, and 75.56% for position detection. This research is expected to be utilized by interested parties to detect hidden messages so that there is no misuse of information exchange. Keywords: Steganography, Steganalysis, , Discrete Fourier Transform (DFT), K-Nearest Neighbour (K-NN)
Deteksi Kondisi Penggunaan Vape Dilihat Dari Aktivitas Otak Menggunakan Eeg Dengan Metode Self Organizing Map (som) Faturachman Faturachman; Inung Wijayanto; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Nikotin merupakan zat adiktif yang pada umumnya dijumpai pada kandungan rokok. Kandungan Nikotin ini yang dapat membuat seseorang menjadi kecanduan. Rokok sendiri ada dua jenis, yaitu rokok konvensional dan rokok elektrik. Rokok Elektrik atau sering disebut dengan vape merupakan cara baru untuk seseorang melakukan kegiatan perokok, namun yang dihasilkan dari sisa pembakaran bukanlah asap, melainkan uap air hasil dari penguapan liquid pada vape.. Pada penelitian ini penulis membuat suatu aplikasi berbasis MATLAB menggunakan metode Electroencepalograph (EEG) untuk ekstraksi ciri dengan klasifikasi Self Orginzing Maps (SOM) yang menganalisa sinyal beta dan gamma pada otak manusia untuk mengetahui keadaan otaknya. Pada tugas akhir ini, telah dilakukan analisa sinyal beta dan gamma pada otak manusia untuk mengetahui keadaan otaknya. Dengan menggunakan EEG 4 kanal sebagai alat pendeteksi sinyal otak dan metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Self Organizing Maps (SOM). Hasil persentase akurasi tertinggi yang didapatkan adalah 62,5%. Kata Kunci : vape, Electroencephalography (EEG), Self-Organizing Map (SOM) , nikotin, beta, gamma, otak Abstract Nicotine is an addictive substance that is commonly found in the content of cigarettes. This nicotine content can make someone addicted. Cigarettes themselves are of two types, namely conventional cigarettes and electric cigarettes. Electric Cigarette or often referred to as vape is a new way for someone to do smoker activities, but what is produced from the rest of the combustion is not smoke, but rather water vapor resulting from liquid evaporation on the vape. In this study the authors constructed a MATLAB-based application using the Electroencepalograph (EEG) method for feature extraction with the Self Orginzing Maps (SOM) classification. The purpose of this final project is to determine the form of beta and gamma signals in a person's brain. In this final project, an analysis of beta and gamma signals in the human brain has been carried out to determine the state of the brain. By using a 4 channel EEG as a brain signal detector and the method used in this study is the Self Organizing Maps (SOM) method. The highest percetage result obtained were 62,5%. Keywords : Video game, Electroencephalography, Discrete Wavelet Transform, K-Neaerst Neighbor.
Deteksi Posisi Pesan Rahasia Pada Citra Steganografi Berbasis Lsb Menggunakan Discrete Wavelet Transform Dan Klasifikasi Svm Anindita Fitriani; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Pada zaman di era globalisasi ini, perkembangan teknologi dan informasi sudah semakin meningkat. Seiring perkembangan teknologi yang semakin meningkat ini, kondisi privasi setiap orang semakin berkurang, sedangkan kebutuhan privasi setiap orang harus tetap dipertahankan. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah teknik untuk menyembunyikan suatu pesan rahasia ke dalam sebuah media. Teknik tersebut dinamakan steganography. steganography mempunyai efek negatif dimana seseorang memanfaatkan teknik Steganography tersebut untuk disalahgunakan dan tidak bertanggung jawab. Oleh karena itu, terciptalah sebuah teknik untuk menyerang teknik steganography itu sendiri yang dinamakan steganalysis. Tujuan dari steganalysis itu sendiri adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya pesan yang tersisipi pada suatu media. Pada penelitian kali meancang system steganalisis untuk dengan menggunakan metode DWT dan klasifikasi SVM untuk mendeteksi ada tidaknya pesan tersisipi serta letak posisi sisipan dan volume pesan rahasia dengan metode windowing. Kata Kunci: Steganografi, Steganalisis, DWT, SVM, Windowing Abstract In this era of globalization, the development of technology and information has increased. As the development of technology is increasing, the condition of each person's privacy is diminishing, while the privacy needs of each person must be maintained. Therefore, a technique is needed to hide a secret message into a media. This technique is called steganography. steganography has a negative effect where one uses the Steganography technique to be misused and irresponsible. Therefore, a technique for attacking the steganography technique itself is called steganalysis. The purpose of steganalysis itself is to find out whether or not the message is inserted in a media. In this research, I designed the steganalysis system to use the DWT method and SVM classification to detect the presence or absence of messages inserted in and the position of the insertion and volume of the secret message with windowing method. Keywords: Steganography, Steganalysis, DWT,SVM, Windowing
Perancangan Aplikasi Android Untuk Ticket Acara Berbasis Qr Code Denis Ramadana; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Saat ini aplikasi berbasis mobile telah banyak digunakan dalam kehidupan sehari - hari karena mudahnya perangkat smartphone yang dikemban gkan dan dapat diunduh oleh pengguna melalui smartphone. Seiring dengan hal tersebut, maka banyak aplikasi yang dirancang untuk mempermudah kita dalam melakukan kegiatan sehari – hari. Seperti contohnya QR Code yang biasa digunakan untuk menyimpan data, URL Link, dan sebagainya. Namun saat ini penggunaan QR Code masih jarang digunakan oleh masyarakat sehingga dibutuhkan riset lebih banyak untuk pengembangan aplikasi QR Code ini agar bisa menjadi solusi bagi masyarakat terutama pentiketan seminar. Khususnya dalam proses kegiatan acara di kampus untuk menggantikan sistem penukaran tiket dengan manual yang memakan waktu lebih lama dan kurang efisien. Pada penelitian ini dirancang dan diimplementasikan aplikasi QR Code berbasis android untuk mempermudah suatu kegiatan, seperti contohnya QR Code untuk tiket sebuah acara agar mempermudah proses verifikasi tiket dan pendataan sehingga acara dapat berjalan lebih baik, tidak menguras waktu, dan tenaga. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan aplikasi QR Code yang berbasis Android tersebut dapat menghasilkan sebuah sistem yang berguna untuk mempermudah proses verifikasi tiket dimulai dari authentication, generate QR code, scan QR code, dan penyimpanan seluruh data pada Google Firebase database. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, aplikasi QR Code bisa berjalan dengan baik dan sistem tidak ada error. Baik itu sistem authentication, Scan, Generate QR Code, maupun penyimpanan seluruh data pada database Google Firebase sehingga aplikasi bisa digunakan untuk pentiketan acara seminar. Kata Kunci : QR Code, android, verifikasi, Authentication, Generate, Scan Ab,stract Nowadays mobile-based applications have been widely used in daily life because of the ease with which smartphone devices are built and can be downloaded by users via smartphones. Along with this, many applications are designed to make it easier for us to carry out daily activities. For example, the QR Code is used to store data, URL links, and so on. But now the use of the QR Code is still rarely used by the community, so more research is needed for the development of this QR Code application so that it can be a solution for the community, especially the seminary, the seminar. Especially in the process of event activities on campus to replace the ticket exchange system with a manual that takes longer and is less efficient. In this research designed and implemented an Android-based QR Code application to facilitate an activity, such as the QR Code for tickets to an event to simplify the ticket verification process and data collection so that the event can run better, not drain time, and effort. With this research, it is expected that the Android-based QR Code application can produce a system that is useful to simplify the ticket verification process starting from authentication, generate QR code, scan QR code, and store all data on the Google Firebase database. From the results of the research that has been done, the QR Code application can run well and the system has no errors. Whether it's the authentication system, Scan, Generate QR Code, or the storage of all data in the Google Firebase database so that the application can be used for ticketing seminar events. Keywords : QR Code, Android, Verification, Authentication, generate, Scan
Deteksi Posisi Penyisipan Dengan Metode Discrete Wavelet Packet Transform Pada File Video Yang Audionya Tersisipi Pesan Secara Psychoacoustic Muhammad Rizqi Rahmawan; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Pada era globalisasi ini pertukaran informasi di dunia telekomunikasi bukanlah hal jarang ditemukan. Steganografi adalah seni dan ilmu menulis pesan tersembunyi sehingga hanya pengirim dan penerima saja yang mengetahui ada atau tidaknya pesan tersembunyi tersebut. Dengan semakin berkembangnya teknik steganografi, penyalahgunaan pada ilmu ini pun semakin berkembang. Untuk itu, diperlukannya ilmu yang dapat mendeteksi steganografi,yaitu steganalisis. Steganalisis merupakan ilmu yang mampu mendeteksi informasi tersembunyi. Steganalisis pun telah banyak diterima oleh banyak pihak karena manfaatnya untuk mencegah penyalahgunaan pesan tersembunyi. Judul dari tugas akhir ini adalah Deteksi Posisi Penyisipan Dengan Metode Discrete Wavelet Packet Transform Pada File Video Yang Audionya Tersisipi Pesan Secara Psychoacoustic. Video yang audionya telah tersisipi pesan secara psychoacoustic diuraikan dengan Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) ditinjau dari setiap frame yang terdapat pada file video tersebut. Dalam penelitian ini dibuat suatu perangkat lunak yang mampu mendeteksi keberadaan pesan tersembunyi berupa file video yang audionya tersisipi pesan secara psychoacoustic. Hasil dari steganalisis ini mampu mendeteksi keberadaan dan posisi pesan tersembunyi pada file video yang audionya tersisipi pesan secara psychoacoustic dengan tingkat akurasi sistem sebesar 93% untuk deteksi keberadaan pesan dan 71% untuk deteksi posisi pesan tersembunyi . Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pihak berkepentingan seperti polisi untuk mendeteksi pesan tersembunyi agar tidak terjadi penyalahgunaan pertukaran informasi.. Kata Kunci : Steganalisis, Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT), Psychoacoustic,Video Abstract In this era of globalization the exchange of information in the telecommunication world is not rarely found. Steganography is the art and science of writing a hidden message so that only the sender and the recipient alone know the presence or absence of such hidden messages. With the development of steganography techniques, the abuse of this science is growing. For that, need of science that can detect steganography, namely steganalisis. Steganalysis is a science capable of detecting hidden information. Steganalisis has been widely accepted by many parties because of benefits to prevent misuse of hidden messages. The title of this final project is the Detection of Insertion Position With Discrete Wavelet Packet Transform Method On Video Files Which Audion Messages Insert Psychoacoustic.Video inserted audio psychoacoustic described with Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in terms of each frame contained in the video file. In this study made a software that is able to detect the existence of hidden messages in the form of video files that audio insert psychoacoustic message. The results of this steganalysis are able to detect the presence and position of hidden messages in the audio video file inserted by the message psychoacoustic with a system accuracy of 93 % for detection of the presence of messages and 71 % for the detection of position of hidden messages. This research can be used by interested parties such as the police to detect hidden messages so there is no misuse of information exchange.. Keywords: Steganalisis, Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT), Psychoacoustic, Video.
Klasifikasi Jenis Kulit Wajah Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Backpropagation Rezki Diar Amelia; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Kulit merupakan bagian tubuh manusia yang perlu dilakukan perawatan. Perawatan yang tidak tepat pada kulit dapat menimbulkan kerugian bagi seseorang. Oleh karena itu, dibutuhkan pengetahuan analisa kulit yang tepat dimana salah satunya mengetahui jenis kulit wajah. Jenis kulit ada beberapa yaitu berminyak dan kering. Masing-masing jenis kulit tersebut memiliki perawatan dan produk yang berbeda. Pada penelitian ini dibuat sistem pengolahan citra yang dapat mendeteksi jenis kulit manusia. Sistem ini mengolah citra kulit manusia yang diambil dengan mikroskop digital. Citra kulit manusia yang digunakan adalah citra bagian pipi untuk kulit berminyak dan kering. Citra yang digunakan sebesar masing – masing 40 untuk data latih dan data uji. Proses pengolahan citra terdiri dari tiga tahap yaitu pre-processing, ekstraksi ciri menggunakan metode DWT (Discrete Wavelet Transform) dan klasifikasi dengan metode backpropagation. Setelah melalui tahapan tersebut, data diklasifikasi berdasarkan jenis kulit wajah berminyak atau kering. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat membedakan jenis kulit berminyak dan kering dengan tingkat akurasi sebesar 95%, dengan jumlah data latih yang sama dengan data uji. Kata kunci : Kulit wajah , DWT , Backpropagation Abstract The skin is a part of the human body that needs treatment. Improper care of the skin can cause harm to someone. Therefore, we need proper knowledge of skin analysis where one of them knows the type of facial skin. There are several skin types, namely oily and dry. Each type of skin has different treatments and products. In this study, an image processing system was created that can detect human skin types. This system processes the image of human skin taken with a digital microscope. The image of human skin used is the image of the cheeks for oily and dry skin. The images used are 40 for each training data and test data. The image processing process consists of three stages, namely pre-processing, feature extraction using the DWT (Discrete Wavelet Transform) method and classification using the backpropagation method. After going through these stages, the data is classified according to the type of oily or dry skin. The results of this study indicate that the system can distinguish oily and dry skin types with an accuracy level of 95%, with the same amount of training data as the test data. Keywords: Facial skin, DWT, Backpropagation
Steganografi Video Dengan Penyisipan Pesan Rahasia Menggunakan Teks Pada Frame Video Berbasis Ssb-4 Dan Discrete Cosine Transform (dct) Satrio Ardhimasetyo; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Seiring dengan perkembangan pertukaran informasi yang semakin lama semakin membutuhkan privasi, maka keamanan dan kerahasiaan sebuah pesan informasi sangat perlu diperhatikan. Maka dari itu diperlukan suatu cara untuk menyisipkan pesan yang membawa informasi kedalam media cover tertentu contohnya audio dan video, cara tersebut salah satunya menggunakan steganografi. Media yang digunakan pada Tugas Akhir ini video berformat AVI untuk format penyimpanan video setelah dilakukan proses penyisipan dan pesan yang akan disisipkan kedalam video berupa teks. Pada Tugas Akhir ini menggunakan pesan teks rahasia yang akan di input ke dalam video host yang dilakukan dengan metode SSB-4 dan DCT sebagai penentuan lokasi dimana akan disisipkan pesan tersebut. SSB-4 merupakan metode yang dilakukan dengan mengubah bit ke 4 dari citra cover akan digantikan oleh bit pesan dan memodifikasi bit-bit reminder (yang ada pada bit ke 1,2,3 dan 5). Metode DCT digunakan energinya sebagai penentuan frame terpilih. Nilai parameter terbaik yaitu pada video berukuran 720p dengan pesan yang disisipkan sebanyak 233 karakter, nilai yang didapatkan setelah dilakukan proses penyisipan pesan dan ekstraksi pesan menghasilkan nilai MSE = 0,048, PSNR = 61,256, BER = 0, dan CER = 0. Metode penyisipan menggunakan SSB-4 dan DCT sebagai penentuan frame terpilih terbukti tahan terhadap gangguan Gaussian Blur dengan nilai BER = 0 dan CER = 0 saat menggunakan video berukuran 360p dan 720p dengan pesan yang disisipi sebanyak 233 karakter. Kata Kunci : Steganografi video, PSNR, MSE, BER, CER. Abstract Along with the development of information exchange that increasingly requires privacy, the security and confidentiality of an information message are very important. So from that, we need a way to insert messages that bring information into certain media coverings, for example, audio and video one of which uses steganography. The media used in this Final Project is AVI format video for video storage format after the insertion process and the message will be inserted into the video in the form of text. In this Final Project use secret text messages that will be input into the video host which is done by the SSB-4 and DCT methods as a determination of the location where the message will be inserted. SSB-4 is a method that is done by changing the 4th bit of the cover image to be replaced by the message bit and modifying the reminder bits (which are in bits to 1,2,3 and 5). The DCT method uses its energy to determine the selected frame . The best parameter value is in 720p video with 233 characters inserted, the value obtained after message insertion and message extraction results in MSE = 0.048, PSNR = 61.256, BER = 0, and CER = 0. Insertion method uses SSB -4 and DCT as the determination of selected frames proved to be resistant to Gaussian Blur interference with BER = 0 and CER = 0 when using 360p and 720p videos with 233 characters inserted messages. Keywords : Video Steganography, PSNR, MSE, BER, CER.
Deteksi Kualitas Kemurnian Susu Sapi Melalui Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Active Contour Dengan Klasifikasi K-nearest Neighbor Vidiya Rossa Atfira; Nur Ibrahim; Eka Wulandari
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Susu merupakan salah satu bahan pangan yang mengandung nutrisi tinggi sebagai sumben protein hewani. Susu mengandung 88% air dengan bahan kering 12% meliputi lemak, protein, mineral, dan karbohidrat. Susu sapi baik dikonsumsi oleh semua kalangan dari balita, remaja, dewasa, hingga lanjut usia karena kandungan gizi, tekstur, rasa dan manfaatnya. Tidak jarang penjual susu memanfaatkan kondisi tersebut untuk meraup keuntungan tinggi dengan mencampurkan air atau bahan lainnya. Sampai saat ini konsumen tidak menyadari adanya campuran dalam susu yang dikonsumsi. Dari permasalahan tersebut, Tugas Akhir ini merancang sistem untuk mendeteksi adanya campuran dalam susu melalui pengolahan citra digital menggunakan metode Active Contour dengan klasifikasi KNearest Neighbor (KNN). Perancangan sistem menggunakan software, dan bertujuan untuk mempermudah deteksi tingkat kemurnian susu yang akan dikonsumsi. Data yang digunakan sebanyak 500 citra dengan 300 citra sebagai data latih dan 200 citra sebagai data uji. Tingkat kemurnian susu dibagi menjadi 5 kelas yaitu 20%, 40%, 60%, 80%, dan 100% dengan bahan campuran air. Penelitian ini menghasilkan akurasi sistem terbaik menggunakan jenis klasifikasi City block sebesar 100% dengan waktu komputasi yaitu 322.25 detik. Hasil ini diperoleh dari parameter nilai K=5, ukuran gambar 512×512 piksel, dan iterasi 500. Kata kunci: Image processing, Active Contour, K-Nearest Neighbor Abstract Milk is one of the foodstuffs containing high nutrition as a component of animal protein. Milk contains 88% water with 12% dry ingredients including fat, protein, minerals, and carbohydrates. Cow’s milk is good to be consumed by all people from toddlers, teenagers, adults, to the elderly because of its nutritional content, texture, taste and benefits. It is not uncommon for milk sellers to take advantage of these conditions to reap high profits by mixing water or other ingredients. Until now consumers were not aware of any mixture in milk consumed. From these problems, this Final Project designs a system to detect the presence of mixtures in milk through digital image processing using the Active Contour method with the classification of K-Nearest Neighbor (KNN). The system design uses software, and aims to facilitate the detection of the level of purity of milk to be consumed. The data used were 500 images with 300 images as training data and 200 images as test data. The level of purity of milk is divided into 5 classes namely 20%, 40%, 60%, 80%, and 100% with a mixture of water. This research produces the best system accuracy using the City block classification type by 100% with a computational time 322.25 seconds. These results are obtained from parameters K = 5, image size 512 × 512 pixels, and iteration 500. Keywords: Image processing, Active Contour, K-Nearest Neighbor
Co-Authors Abdul Hafiz Suherman ADHI IRIANTO MASTUR Afifah Amatulla Suaib Andrean David Chrismadandi Anindita Fitriani Annisa Adlina Mulyaningrum Annisa Bianca Hayuningtyas Ari Ashari Jaelani Asyraf Fakhri AZIZAH AULIA RAHMAN BACHERAMSYAH, TASYA FIKRIYAH BAMBANG HIDAYAT Bambang Hidayat Bambang Hidayat Begita Wahyuningtyas Citra Marshela Danish Ario Wirawan Denis Ramadana Efri Suhartono Eka Wulandari Fajar Dwi Septria FANIESA SAUFANA HANAFI Fanny Oksa Salindri Faturachman Faturachman FAUZI FRAHMA TALININGSING Fiky Yosef Supratman Frisnanda Aditya Galuh Lintang Permatasari Gelar Budiman GITA AYU LESTARY HAFIZHANA, YASQI HERI SYAHRIAN Heri Syahrian HERLAMBANG YOGASWARA Hurianti Vidya IBNU DAWAN UBAIDULLAH Ibnu Da’wan Salim Ubaidah Ilva Herdayanti Inung Wijayanto Iqbal Afriadi Irma Safitri Iwan Iwut Tritoasmoro Iwan Iwut Tritosmoro JANGKUNG RAHARJO Kevin Aglianry KHAERUDIN SALEH Koredianto Usman Krisma Asmoro Ledya Novamizanti MOCHAMMAD HALDI WIDIANTO Muh, Ipnu Udjie Hasiru Muh. Gazali Saleh MUHAMMAD ADNAN PRAMUDITHO Muhammad Khais Prayoga Muhammad Rizqi Rahmawan MUTHIA SYAFIKA HAQ Nabila Herman Nasywan Azrial Fariqin NIDAAN KHOFIYA SY NOR CAECAR KUMALASARI Nor Kumalasari Caecar Pratiwi NOR KUMALASARI CAESAR PRATIWI R. Yunendah Nur Fu’adah Rahma Nur Auliasari Ramadhan Prasetya Dahlan Ramdhan Nugraha Ramdhan Nugraha Reyhan Ivandhani Reza Yudistira Rezki Diar Amelia Rita Magdalena Rita Purnamasari Rustam Satrio Ardhimasetyo SISLY DESTRI AGUSTIN SJAFRIL DARANA Sjafril Darana Sjafril Darana SOFIA SAIDAH SOFIA SA’IDAH Syamsul Rizal Syamsul Rizal Syifa Maliah Rachmawati TASYA FIKRIYAH BACHERAMSYAH Vidiya Rossa Atfira Vidya, Hurianti VITRIA PUSPITASARI RAHADI Vitria Puspitasari Rahadi WIDIANTO, MOCHAMMAD HALDI YASQI HAFIZHANA YOGASWARA, HERLAMBANG