Penggunaan Accelerometer dan Magnetometer pada Sistem Real TIME Tracking Indoor Position untuk Studi Kasus pada Gedung Teknik Informatika ITS

Indoor Positioning System (IPS) menggunakan perangkat mobile seperti smartphone masih menjadi permasalahan yang menantang. Seperti GPS yang tidak bekerja secara akurat di dalam gedung, IPS juga memiliki kelemahan yaitu sangat bergantung pada infrastruktur gedung seperti sinyal WiFi yang terkadang tidak tersebar secara merata di seluruh bagian gedung, sehingga membuat sistem ini terkadang tidak dapat bekerja secara optimal dan real time di setiap bagian gedung. Untuk itulah dikembangkan IPS yang menggunakan sensor gerak seperti accelerometer dan magnetometer sebagai tambahan untuk melakukan update posisi secara real time dengan mendeteksi langkah dan arah hadap pengguna saat berjalan. Pertama, posisi awal pengguna harus ditentukan terlebih dahulu misalnya menggunakan sinyal WiFi yang diproses melalui klasifikasi. Setelah posisi pengguna telah ditentukan, sistem akan mendeteksi pergerakan pengguna secara real time menggunakan sensor gerak. Uji coba dilakukan menggunakan studi kasus gedung Teknik Informatika lantai tiga. Hasil yang diberikan pada saat pengujian memberikan performa yang cukup baik dengan rata-rata persentase akurasi untuk pendeteksian langkah dan estimasi arah hadap pengguna adalah sebesar 94,8% dan 94,48%

Segmentasi Citra Ikan Tuna Menggunakan Gradient-Barrier Watershed Berbasis Analisis Hierarki Klaster Dan Regional Credibility Merging

. The main issue of object identification in tuna image is the difficulty of extracting the entire contour of tuna physical features, because it is often influenced by uneven illumination and the ambiguity of object edges in tuna image. We propose a novel segmentation method to optimize the determination of tuna region using GBW-AHK and RCM. GBW-AHK is used to optimize the determination of adaptive threshold in order to reduce over-segmented watershed regions. Then, RCM merges the remaining regions based on two merging criteria, thus it produces two main areas of segmentation, the object extraction of tuna and the background. The experimental results on 25 tuna images demonstrate that the proposed method successfully produced an image segmentation with the average value of RAE by 4.77%, ME of 0.63%, MHD of 0.20, and the execution time was 11.61 seconds

Pengukuran Ketebalan Tulang Kortikal Pada Citra Panorama Gigi Berbasis Model

Pengukuran ketebalan tulang kortikal pada citra panorama gigi merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendiagnosa osteoporosis. Ketebalan tulang kortikal pada gigi merupakan predictor penting untuk mengetahui kualitas kepadatan tulang. Namun, pengukuran ketebalan tulang kortikal pada citra panorama gigi masih dilakukan secara manual oleh ahli medis. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem otomatis untuk mengukur ketebalan tulang kortikal pada citra panorama gigi berbasis model profil. Pengukuran ketebalan tulang kortikal terdiri dari 5 tahapan yaitu ekstraksi fitur menggunakan multiscale line operator dan gradient orientation analysis pada citra Region Of Interest (ROI), segmentasi tulang kortikal, deteksi centerline pada tulang kortikal, pemodelan profil tulang kortikal, dan estimasi tebal tulang kortikal. Metode ini dievaluasi menggunakan 30 citra panorama gigi. Berdasarkan hasil uji coba, rata-rata akurasi segmentasi tulang kortikal pada ROI paling kiri, ROI kiri-tengah, ROI kanan-tengah, dan ROI paling kanan secara berurut-turut sebesar 95.41%, 89.96%, 95.12%, dan 93.50%. Persentase rata-rata selisih ketebalan tulang kortikal antara sistem dan ground truth menggunakan uji-t dengan 95% confidence interval sebesar 96.65%

Rancang Bangun Layanan Informasi Trans Padang Berbasis Web

Trans Padang merupakan layanan angkutan massal di kota Padang. Untuk informasi seputar Trans Padang seperti rute, halte dan pencarian rute menjadi masalah utama bagi masyarakat yang ingin menikmati transportasi massal kebanggaan kota Padang. Untuk mengatasi hal itu maka dibutuhkan suatu layanan informasi yang menyediakan berbagai solusi dari masalah tersebut. Adapun layanan informasi yang baik dalam mengakomodasi kepentingan umum ini berbasis website. Salah satu kegunaan layanan informasi ini adalah pencarian rute berdasarkan halte kedatangan dan keberangkatan. Selain itu, layanan ini sudah mengakomodir kebutuhan manajemen data yang diperlukan dalam pengembangannya bagi Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika kota Padang. Adapun layanan ini sudah menampilkan informasi rute dan halte sebanyak lima koridor. Informasi tersebut dapat dilihat detail perkoridornya ataupun langsung secara keseluruhan. Aplikasi ini sudah mengakomodir koridor 1, 2, 3, 5, dan 6, sedangkan kondisi terkini Trans Padang baru mengoperasikan koridor 1. Selain itu, layanan informasi ini sudah dapat mengakomodir kebutuhan bagi pengguna yang ingin mengakses menggunakan telepon selular. Untuk acuan data terkini dan pengembangannya, penelitian ini bereferensi kepada data dari Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika kota Padang

Segmentasi Citra Panoramik Gigi Menggunakan Similaritas Antar Gray Level Berdasarkan Index of Fuzziness

Metode segmentasi citra berdasarkan teori fuzzy dan similaritas antar gray level mampu mengatasi masalah ambiguitas gray level dan pencahayaan yang tidak merata yang biasa ditemui pada citra medis. Namun, segmentasi dengan penentuan initial seeds-nya berdasarkan jumlah piksel minimum menghasilkan citra yang kurang baik saat diterapkan pada citra dengan kontras yang rendah, seperti yang terdapat pada citra panoramik gigi. Pada penelitian ini diusulkan metode segmentasi citra panoramik gigi dengan penentuan initial seeds berdasarkan index of fuzziness terbesar pada histogram. Histogram dibagi kedalam tiga daerah berdasarkan posisi dari pusat fuzzy region. Kemudian, proses pengukuran similaritas antar gray level yang berada pada fuzzy region dilakukan untuk menemukan threshold yang optimal. Performa metode yang diusulkan diuji menggunakan citra panoramik gigi. Evaluasi performa dilakukan dengan menghitung nilai Misclassification Error antara citra hasil segmentasi dengan citra ground truth. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa hasil segmentasi metode yang diusulkan pada citra panoramik gigi memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan hasil segmentasi dari metode Otsu

Segmentasi Citra pada Robot Sepak Bola Beroda Menggunakan Multilayer Neural Network dan Fitur Warna HSV

Robot sepak bola beroda merupakan robot beroda yang dikembangkan untuk bermain sepak bola secara full autonomous. Robot bertanding secara tim melawan tim lain pada lapangan indoor yang telah disesuaikan ukurannya. Selama pertandingan, tidak diperbolehkan adanya campur tangan manusia. Pada robot, telah di pasang sebuah kamera dengan tujuan untuk menemukan di mana objek penting berada. Salah satu tahapan sebelum mendeteksi objek adalah segmentasi. Segmentasi citra bertujuan untuk memisahkan objek dengan latar belakang atau membagi citra ke dalam beberapa daerah dengan setiap daerah memiliki kemiripan atribut. Salah satu cara untuk melakukan segmentasi citra adalah dengan mengklasifikasikan tiap piksel pada citra sebagai objek tertentu maupun latar belakang. Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi tiap piksel pada ruang warna HSV menjadi 6 kelas. Yaitu: kawan (cyan), lawan (magenta), lapangan (hijau), garis lapangan (putih), bola (orange), dan objek lain (hitam). Proses klasifikasi dilakukan dengan menerapkan model Multilayer Neural Network. Kemudian hasil klasifikasi tersebut digunakan untuk membangun lookup table yang akan digunakan untuk klasifikasi tiap piksel warna secara cepat pada komputer robot. Dari hasil uji coba dan fine tuning terhadap hyperparameter dan arsitektur pada multilayer neural network, didapatkan nilai error rata-rata terkecil yaitu 0.16%. Kemudian dari evaluasi hasil segmentasi, diperoleh error rata-rata sebesar 19.37%

Deteksi Kerumunan Menggunakan Metode Fully-Convolutional Network pada Kamera Drone

Pada masa pandemi virus COVID-19 pemerintah menetapkan peraturan yang mengharuskan masyarakat untuk menerapkan beberapa protokol kesehatan. Salah satunya adalah menghindari kerumunan dan menjaga jarak. Untuk membantu pengawasan kepatuhan masyarakat terhadap protokol tersebut pada area yang luas, diperlukan sebuah sistem monitoring untuk memantau adanya kerumunan dengan menggunakan drone. Video yang direkam menggunakan kamera drone diproses menggunakan metode Fully-Convolutional Network (FCN) dengan menggabungkan loss function untuk tugas klasifikasi yang menentukan kerumunan atau tidak dan loss function untuk tugas regression yang menghitung kepadatan berdasarkan rata rata clustering coefficient. Penelitian ini mengimplementasikan metode FCN dengan input berupa rangkaian gambar yang diambil dari video sehingga menghasilkan output berupa keputusan apakah sejumlah orang dalam gambar itu berkerumun atau tidak. Data latih yang digunakan adalah VisDrone Dataset dan P-DESTRE Dataset yang terdiri dari rangkaian gambar yang direkam menggunakan drone yang diterbangkan dengan ketinggian rata-rata dengan mengambil contoh video berisi kerumunan dan bukan kerumunan. Hasil pengujian terbaik didapatkan menggunakan pre-trained model 5 dimana memiliki 2 keluaran yaitu 1 klasifikasi dan 1 regresi yaitu memiliki akurasi klasifikasi sebesar 0,978 sedangkan mean ablosute error untuk regresinya sebesar 0,141

Implementasi Metode Kombinasi Histogram of Oriented Gradients Dan Hierarchical Centroid Untuk Sketch Based Image Retrieval

Teknik pencarian gambar yang saat ini umum digunakan masih berbasis teks atau text based search seperti pada mesin pencarian Google Image, Yahoo, dan lain sebagainnya. Namun metode ini masih kurang efektif karena nama dari sebuah file tidak dapat merepresentasikan isinya, oleh karena itu diperlukan pemilihan kata kunci yang benar-benar tepat agar hasil yang diinginkan dapat ditampilkan dengan baik. Salah satu teknik pencarian gambar yang saat ini sedang diteliti adalah Sketch-Based Image Retrieval (SBIR). Dengan teknik ini user dapat menginputkan sketsa gambar atau user dapat menggambarkan obyek pada area yang disediakan lalu sistem akan melakukan pencocokkan sketsa dengan database gambar. Untuk mengimplementasikan teknik ini digunakan metode kombinasi Histogram of Oriented Gradient dan Hierarchical Centroid. Tahapan implementasi teknik tersebut yaitu, yang pertama melakukan preprocessing pada gambar dengan cara mendeteksi tepi obyek lalu membuat citra menjadi hitam putih. Yang kedua melakukan ektraksi fitur menggunakan Histogram of Oriented Gradients dan Hierarchical Centroid dan menghasilkan fitur vektor. Yang terakhir menghitung jarak kedekatan antara gambar yang diuji dengan gambar yang terdapat dalam database menggunakan Euclidean Distance. Hasil Euclidean Distance kemudian diurutkan secara ascending dan dikembalikan sejumlah gambar yang jaraknya terdekat. Hasil temu kembali menghasilkan nilai Average Normalized Modified Retrieval Rank sebesar 0,35 dan nilai presisi dan recall sebesar 78 % dan akurasi sebesar 96%

Implementasi Deteksi Seam Carving Berdasarkan Perubahan Ukuran Citra Menggunakan Local Binary Patterns dan Support Vector Machine

Seam carving adalah metode yang digunakan untuk content-aware image resizing. Seam carving bertujuan untuk mengubah ukuran citra atau image resizing dengan tidak menghilangkan konten penting yang ada pada citra. Dalam bidang forensik digital, seam carving banyak dibahas khususnya tentang deteksi seam carving pada citra. Hal tersebut bertujuan untuk mengetahui apakah suatu citra sudah pernah melalui proses pengubahan ukuran menggunakan seam carving atau belum.Tugas akhir ini mengusulkan sebuah metode deteksi seam carving berdasarkan Perubahan ukuran citra menggunakan Local Binary Patterns dan Support Vector Machine. Citra yang akan dideteksi dihitung variasi teksturnya menggunakan Local Binary Patterns. Proses selanjutnya adalah ekstraksi fitur dari distribusi energy yang menghasilkan 24 fitur. Data fitur citra selanjutnya dilakukan proses normalisasi. Uji coba fitur menggunakan k-fold cross validation dengan membagi data menjadi training dan testing. Selanjutnya data tersebut akan memasuki proses klasifikasi menggunakan Support Vector Machine dengan kernel Radial Basis Function.Uji coba dilakukan terhadap citra asli dan citra seam carving. Citra seam carving yang digunakan dibedakanviiiberdasarkan skala rasionya yaitu 10%, 20%, 30%, 40%, dan 50%. Jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 400 citra untuk setiap uji coba pada tiap skala rasio dengan menggunakan 10-fold cross validation. Rata-rata akurasi terbaik yang dihasilkan sebesar 73,95%