Identifikasi Sinyal Elektro Enchepalo Graph Untuk Menggerakkan Kursor

Dalam tulisan ini peneliti menjelaskan aplikasi dari jaringan syaraf tiruan propagasi balik sebagai klasifikasi dan Teknik Sampling (TS) untuk ekstraksi fitur dari gelombang sinyal Electro Enchepalo Graph (EEG). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem yang dapat mengenali sinyal EEG yang digunakan untuk menggerakkan kursor. Data yang digunakan adalah Data EEG yang merupakan dataset IIIA dari kompetisi III BCI (BCI Kompetisi III 2003). Data ini berisi data dari 3 subyek : K3b, K6b dan L1b. Dalam penelitian ini,data sinyal EEG dipisahkan berdasarkan imajinasi yaitu gerakan ke kiri, ke kanan, gerakan kaki dan gerakan lidah.Pengambilan keputusan telah dilakukan dalam dua tahap. Pada tahap pertama, TS digunakan untuk mengekstrak fitur dari data sinyal EEG. Fitur ini sebagai input dasar pada jaringan syaraf tiruan Propagasi balik sebagai proses pembelajaran.Penelitian ini menggunakan metode Propagasi balik(20-20-10-5-1). Pada penelitian ini digunakan 90 data file sinyal EEGuntuk proses training.Pada proses identifikasi kedalam empat kelas file data sinyal EEG ditambah 60 data file sinyal EEG sehingga menjadi 150 file data sinyal EEG. Hasil yang diperoleh untuk pengklasifikasian sinyal ini adalah 80 % dari 150 file data sinyal yang diuji pada proses mapping

Fractal Based on Noise for Batik Coloring using Normal Gaussian Method

Noise is an un-expected signal which exists naturally at any system. In the study of fractal batik coloring, noise as a spot is generated as the basis of batik motive coloring. Even distribution of noise spots will produce art-works which involve elements of culture and technology. The development of batik motives and colors could be harmonized with the development of technology, such as the use of fractal method in order to create the new motives of batik. Fractal is a geometric form which can be separated into pieces, where each part is the repeated small version. The coloring of batik was based on the generating noise using Gaussian method. Noise on fractal batik was spots which were generated randomly on the surface of fractal batik, meanwhile Gaussian method was a noise model which followed normal distribution standard with zero average and standard deviation 1.The generating noise as coloring basis of fractal batik patterns, which was formed in the previous study, showed the distant error of noise between 9.1 pixels and 13.7 pixels. This was because the distribution of noise on the fractal batik patterns was carried out randomly using Gaussian method for every process of fractal rewriting system

Swakalibrasi Kamera Menggunakan Matriks Fundamental

Makalah ini membahas proses kalibrasi yang memerlukan data koordinat citra untuk bisa mendapatkan semua informasi dari kamera. Data koordinat citra diambil dari 2 view kamera. Koordinat citra dari 2 view kamera tersebut dapat terkoresponden dengan adanya matrik fundamental. Metode yang digunakan dalam swakalibrasi ini menggunakan matrik fundamental. Matrik fundamental merupakan korespendensi antarkoordinat citra pada view 1 dengan garis epipolar pada view ke-2. Titik potong garis epipolar disebut dengan titik epipole. Data tersebut dapat digunakan dalam penelitian selanjutnya pada proses rekonstruksi objek 3D

Content Based Image Retrieval Berdasarkan Fitur Bentuk Menggunakan Metode Gradient Vector Flow Snake

Semakin berkembangnya sistem penyimpanan dari berbagai informasi digital maka semakin menimbulkan masalah dalam pencarian dan pengolahannya. Teknik pencarian berbasis teks yang ada saat ini belum dapat digunakan untuk mempresentasikan isinya karena nama dari sebuah file yang berupa teks harus mengetahui kata kunci yang tepat sehingga image yang kita inginkan dapat ditampilkan. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan pendekatan Content Based Image Retrieval (CBIR) yang merupakan teknik pencarian image yang berbasis content dan berhubungan dengan karakteristik dari sekumpulan image. Pada penelitian ini menggunakan karakteristik image berupa informasi fitur bentuk baik pada image query maupun image database melalui proses GVF yang terlebih dahulu melalui proses convert dan blur pada image setelah itu meminimalkan energi pada image yang diblur sehingga dapat diperhitungkan GVF field yang menangkap snake sampai lekungan image. Selanjutnya filter pada tepi yang tampak menghasilkan tepi image. Berdasarkan tepi image berupa fitur bentuk dapat dilakukan teknik pencarian yang dibandingkan satu persatu melalui proses matching antara image query dan image database. CBIR dengan menggunakan GVF snake ini dapat diinisialisasi didalam atau diluar image sehingga lebih akurat ketelitian dalam mengenal fitur bentuk sesuai dengan yang diinginkan

Simulasi Kesesuaian Model Pakaian Wanita Menggunakan Algoritma Genetika Interaktif

Pakaian merupakan kebutuhan penting yang melekat pada diri seseorang.Pakaian memiliki corak dan komposisi yang berbeda tergantung dari situasi dimana seseorang menggunakannya.Untuk itu,seseorang harus cermat dalam memilih dan mengkombinasikan warna dan model-model pakaian yang akan dikenakannya.Tetapi hal itu tidak mudah sekali dilakukan oleh orang awam yang tidak tahu-menahu tentang desain.Walaupun dewasa ini, butik menjadi pusat tujuan untuk memilih dan membeli pakaian dengan desain dan kualitas yang bagus.Tetapi tidak semua orang dapat memanfaatkan fungsionalis dari butik tersebut.Hanya orang dengan tingkat perekonomian menengah keataslah yang mampu memanfaatkan fungsi dari sebuah butik,berbeda dengan masayarakat ekonomi menengah kebawah. Di dalam sistem fashion design bahwa komponen pakaian secara utuh tersusun atas tiga bagian diantaranya adalah Silhoutte merupakan tampilan sketsa garis-garis awal yang mengekspresikan karakteristik dari sebuah pakaian, Detail merupakan susunan yang membagi beberapa bagian dari Silhoutte yang termasuk didalamnya kerah,lengan dll dan Trimming merupakan golongan khas dari penyelesaian aksesoris dan corak Oleh karena beberapa alasan diatas ,maka saya memanfaatkan algoritma genetika interaktif,sehingga dapat membantu seseorang dalam hal ini terutama seorang wanita sebagai user dalam memilih model-model pakaian sesuai dengan tingkat kepuasan dan ketertarikan user terhadap model pakaian yang ditampilkan sistem. Dan diharapkan user tidak banyak membuang waktu dan biaya karena harus ke butik. Sistem ini terfokus pada elemen Detail yang meliputi kerah,lengan,dll, dimana pada komponen tersebut dimodelkan dalam objek 2D

SIMULASI KESESUAIAN MODEL PAKAIAN WANITA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA INTERAKTIF

Pakaian merupakan kebutuhan penting yang melekat pada diri seseorang.Pakaian memiliki corak dan komposisi yang berbeda tergantung dari situasi dimana seseorang menggunakannya.Untuk itu,seseorang harus cermat dalam memilih dan mengkombinasikan warna dan model-model pakaian yang akan dikenakannya.Tetapi hal itu tidak mudah sekali dilakukan oleh orang awam yang tidak tahu-menahu tentang desain.Walaupun dewasa ini, butik menjadi pusat tujuan untuk memilih dan membeli pakaian dengan desain dan kualitas yang bagus.Tetapi tidak semua orang dapat memanfaatkan fungsionalis dari butik tersebut.Hanya orang dengan tingkat perekonomian menengah keataslah yang mampu memanfaatkan fungsi dari sebuah butik,berbeda dengan masayarakat ekonomi menengah kebawah. Di dalam sistem fashion design bahwa komponen pakaian secara utuh tersusun atas tiga bagian diantaranya adalah Silhoutte merupakan tampilan sketsa garis-garis awal yang mengekspresikan karakteristik dari sebuah pakaian, Detail merupakan susunan yang membagi beberapa bagian dari Silhoutte yang termasuk didalamnya kerah,lengan dll dan Trimming merupakan golongan khas dari penyelesaian aksesoris dan corak Oleh karena beberapa alasan diatas ,maka saya memanfaatkan algoritma genetika interaktif,sehingga dapat membantu seseorang dalam hal ini terutama seorang wanita sebagai user dalam memilih model-model pakaian sesuai dengan tingkat kepuasan dan ketertarikan user terhadap model pakaian yang ditampilkan sistem. Dan diharapkan user tidak banyak membuang waktu dan biaya karena harus ke butik. Sistem ini terfokus pada elemen Detail yang meliputi kerah,lengan,dll, dimana pada komponen tersebut dimodelkan dalam objek 2D

Pergerakan Otonom Pasukan Berbasis Algoritma Boid Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization

Real-Time Strategy game (RTS) is an interesting game, the screen is divided into the area map, units, and buildings. Play RTS games are generally made up of players who are positioned in a place on the map with multiple units or buildings, the player moves from one place to another. Group of characters or troops engaged in RTS games have broad approach, for this problem boids model. Ability Particle Swarm Optimization (PSO) to achieve optimum position creates the possibility to automatically generate non deterministic way a crowd of troops from certain positions. In this case, we focus on making the pattern moves are smooth and flexible realistic for virtual troops to take advantage of the computing facilities offered by PSO. That function is used to describe all types of objects in the system simulation, including static targets, static obstacles, and the troops which are considered as particles in finding ways to achieve the best solution. Keywords: autonomous agents, boid, particle swarm optimization, real-time strategy game.AbstrakPermainan real-time strategy (RTS) merupakan sebuah game yang menarik, layar dipisahkan menjadi peta area, unit, dan bangunan. Bermain game RTS umumnya terdiri dari pemain yang diposisikan di suatu tempat di peta dengan beberapa unit atau bangunan, pemain bergerak dari satu tempat ke tempat yang lain. Kelompok karakter atau pasukan yang bergerak dalam permainan RTS memiliki pendekatan luas, untuk masalah ini menggunakan model boids. Kemampuan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mencapai posisi optimum menciptakan kemungkinan untuk secara otomatis menghasilkan jalan non deterministic kerumunan pasukan dari satu posisi tertentu. Dalam kasus ini, kami fokus pada pembuatan pola bergerak yang halus dan fleksibel realistis bagi pasukan virtual dengan memanfaatkan fasilitas komputasi yang ditawarkan oleh PSO. Fungsi tersebut digunakan untuk menggambarkan semua jenis objek dalam sistem simulasi , termasuk target statis , hambatan statis , serta pasukan yang dianggap sebagai partikel dalam mencari cara untuk mencapai solusi terbaik.Kata Kunci : agen otonom, boid, particle swarm optimization, real-time game strateg

CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN FITUR BENTUK MENGGUNAKAN METODE GRADIENT VECTOR FLOW SNAKE

Semakin berkembangnya sistem penyimpanan dari berbagai informasi digital maka semakin menimbulkan masalah dalam pencarian dan pengolahannya. Teknik pencarian berbasis teks yang ada saat ini belum dapat digunakan untuk mempresentasikan isinya karena nama dari sebuah file yang berupa teks harus mengetahui kata kunci yang tepat sehingga image yang kita inginkan dapat ditampilkan. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan pendekatan Content Based Image Retrieval (CBIR) yang merupakan teknik pencarian image yang berbasis content dan berhubungan dengan karakteristik dari sekumpulan image. Pada penelitian ini menggunakan karakteristik image berupa informasi fitur bentuk baik pada image query maupun image database melalui proses GVF yang terlebih dahulu melalui proses convert dan blur pada image setelah itu meminimalkan energi pada image yang diblur sehingga dapat diperhitungkan GVF field yang menangkap snake sampai lekungan image. Selanjutnya filter pada tepi yang tampak menghasilkan tepi image. Berdasarkan tepi image berupa fitur bentuk dapat dilakukan teknik pencarian yang dibandingkan satu persatu melalui proses matching antara image query dan image database. CBIR dengan menggunakan GVF snake ini dapat diinisialisasi didalam atau diluar image sehingga lebih akurat ketelitian dalam mengenal fitur bentuk sesuai dengan yang diinginkan