GABUNGAN ALGORITMA JPEG DAN WATERMARKING UNTUK MENINGKATKAN KULITAS DAN RATIO KOMPRESI

Format JPEG merupakan model kompresi citra warna yang telah ditetapkan sebagai standar internasional ISO dan telah umum dipakai. Teknik kompresi JPEG diawali oleh proses RGB to YCbCr colour transformation, kemudian masing-masing komponen warna Y, Cb dan Cr akan dikompresi melalui proses Discrete Cosine Transform (DCT), Quantizing dan Coding secara berturut-turut. Bit-bit hasil coding dari masing-masing komponen warna Y, Cb dan Cr digabung menjadi satu kesatuan secara berurutan. Paper ini menguraikan suatu teknik kompresi yang dapat lebih mengoptimalkan hasil kompresi JPEG melalui penyisipan bit-bit hasil coding dari satu komponen warna kedalam matriks hasil kuantisasi dari komponen warna lainnya. Hasil uji coba menunjukkan bahwa dengan kualitas kompresi (PSNR) yang sama, teknik kompresi yang dikembangkan dalam paper ini memiliki rasio kompresi antara 10.99% sampai 154% lebih baik dari JPEG yang digunakan dalam sejumlah perangkat lunak. Demikian pula untuk nilai rasio kompresi yang sama, teknik ini memberikan kualitas kompresi yang lebih baik. Keyword: Kompresi citra, JPEG, Watermarking, MI

Implementasi dan Aplikasi Penyaring Kalman pada Pengolahan Sinyal Suara

Pengolahan sinyal suara memegang peranan penting dalam teknologi pemrosesan perkataan,sintesis perkataan, dan pengkodean perkataan sebagai inti pengembangan teknologi multimedia.Penelitian mengenai bidang ini telah dilakukan dengan berbagai metode. Salah satu metode yangdigunakan adalah dengan menggunakan metode penyaring Kalman. Pada awalnya penyaring Kalmanbanyak digunakan pada bidang pengolahan data dan penentuan lokasi suatu sistem dinamik lineardengan cara mengestimasi ruang keadaan yang dimiliki sistem. Oleh karena itu sinyal suara yangmemiliki karakteristik non stasiner dapat diaplikasikan pada penyaring Kalman untuk mengestimasikoefisien yang membentuk ruang keadaan sinyal suara. Dengan mengetahui ruang keadaan sinyal,akan diperoleh sinyal suara rekonstruksi yang sama dengan sinyal asli. Pada penelitian ini telahdirancang suatu aplikasi pengo/ahan sinyal suara menggunakan penyaring Kalman untuk membuatsinyal suara rekonstruksi yang sama dengan sinyal asli. Pada tahap awal dilakukan pengujian aplikasipada sinyal random untuk mengestimasi koefisien pembentuknya. Pengujian ini berhasilmengestimasi koefisien pembentuk sinyal, sehingga pada tahap kedua aplikasi ini dapat digunakanpada sinyal suara sehingga menghasilkan sinyal suara rekonstruksi yang sarna dengan sinyal asli.Dengan penentuan inisialisasi parameter kovarian kesalahan proses dan kovarian kesalahanpengukuran yang tepat dihasilkan kernbali sinyal suara rekonstruksi yang baru yang nilainya sarnadengan si"yal asli

COMBINATION OF JPEG ALGORITHM AND WATERMARKING FOR INCREASING THE QUALITY AND COMPRESSION RATIO

Jpeg formation is compression model of color image which is establish as an ISO and usually public used. Jpeg compression technique started by RGB to YCbCr colour transformation process. And each color component Y, Cb, and Cr compressed by Discrete Cosine Transform (DCT) process,. Quantizing and Cod- ing step by step. Bits of result coding from each component of Y, Cb and Cr combined one group in series. This paper explained compression technique can be optimized JPEG result compression by bit insertion of coding result from one color component to matrix quantization from another color component. The exper- iment shows that the same compression quality compression technique which develop in this paper have ratio of compression about 10.99% until 154% better then JPEG codec, and for the same compression ratio this technique give better quality compression

PALANG PINTU KERETA OTOMATIS DENGAN INDIKATOR SUARA SEBAGAI PERINGATAN DINI BERBASIS MIKROKONTROLER AT89S51

Palang pintu kereta otomatis ini dibuat dengan menggunakan dua buah sensor fototransistor dan dikendalikan dengan mikrokontroller A T89S51. Sensor tersebut akan mendeteksi adanya kereta, jika ada kereta yang akan melintas maka palang pintu perlintasan kereta akan menutup. Pintu akan membuka setelah kereta melewati perlintasan jalan dan kereta terdeteksi oleh sensor yang kedua. Rancang bangun alat ini untuk satu jalur kereta dengBn dua araf7. Sebagai pendeteksi dini alat ini dilengkapi dengan indikator berupa suara, buzzer, eren datang kereta dan led hazard. Oengan adanya palang pintu perlintasan kereta otomatis ini dapat mengurangi tingkat kecelakaan pada perlintasan kereta dengan jalan raya

PALANG PINTU KERETA OTOMATIS DENGAN INDIKATOR SUARA SEBAGAI PERINGATAN DINI BERBASIS MIKROKONTROLER AT89S51

Palang pintu kereta otomatis ini dibuat dengan menggunal:an dua buah sensor fototransistor dan dikendalikan dengan mikrokontroller AT89S51. Sensor tersebut akan mendeteksi adanya kereta, jika ada kereta yang akan melintas maka palang pintu per/intasan kereta akan menutup. Pintu akan membuka setelah kereta melewati perlintasan jalan dan kereta terdeteksi oleh sensor yang kedua. Rancang bangun alat ini untuk satu jalur kereta dengan dua arah. Sebagai pendeteksi dini a/at ini di/engkapi dengan indikator berupa suere, buzzer,arah datang kereta dan led hazard. Denqsn adanya palang pintu perlintasan kerela aloma tis ini tingkat kecelakaan pada perlintasan kereta dengan ja/an raya dapat berkurang

Prosody Model Analysis of Bahasa Indonesia Speech Synthesizer Using Speech Filing System

Speech synthesis or text to speech is a speech processing technology and can change text to speech form. Recently high quality of speech synthesizer is available, such as: English, France, Dutch, Germany and any other language. In Bahasa Indonesia there is one application known as IndoTTS. Prosody is a base alteration frequency or pitch in a certain period that shown intonation from the trigger of voice. The rised voice by IndoTTS have to be completed on variation of the prosody that have been produced, especially to raise a sentence in imperative and interrogative form. To know the prosody pattern from a sentence will use speech filing system (SFS) software wich will know the prosody pattern based on the text variation from the sentence as the input. On this research will used a sentence in interrogative form wich consist of 2 to 6 syllable in Bahasa Indonesia. Based on the analisys model of prosody that inform the alteration of base frequency can be used for prosody model of TTS Indo

Analisis Frekuensi Dasar dan Frekuensi Formant dari Fonem Huruh Hijaiyah untuk Pengucapan Makhraj dengan Metode Dtw

This article aims to look at the similarities and differences in the fundamental frequency and formant frequencies using the autocorrelation function and LPC function in GUI MATLAB 2012b on sound hijaiyah letters for adult male speaker beginner and expert based on makhraj pronunciation and both of speaker will be analysis on matching distance of the sound use DTW method on cepstrum. Subject for speech beginner makhraj pronunciation are taken from college student of Universitas Gunadarma and STTC aged 22 years old. Data of the speech beginner makhraj pronunciation is recorded using MATLAB algorithm on GUI. Subject for speech expert makhraj pronunciation are taken from previous research. They are 20-30 years old from the time of taking data. The sound will be extracted to get the value of the fundamental frequency and formant frequency. After getting both frequencies, it will be obtained analysis of the similarities and differences in the fundamental frequency and formant frequencies of speech beginn er and expert and it will shows matching distance of both speech. The result is all of speech beginner and expert based on makhraj pronunciation have different values of fundamental frequency and formant frequency. Then the results of the analysis matchi ng distance using method DTW showed that there is no identical similarity of between speech beginner and expert based on makhraj pronunciatio

Attack detection in internet of things networks with deep learning using deep transfer learning method

Cybersecurity becomes a crucial part within the information management framework of internet of things (IoT) device networks. The large-scale distribution of IoT networks and the complexity of communication protocols used are contributing factors to the widespread vulnerabilities of IoT devices. The implementation of transfer learning models in deep learning can achieve optimal performance faster than traditional machine learning models, as they leverage knowledge from previous models that already understand these features. Base model was built using the 1-dimension convolutional neural network (1D-CNN) method, using training and test data from the source domain dataset. Model 1 was constructed using the same method as base model. The test and training data used for model 1 were from the target domain dataset. This model successfully detected known attacks at a rate of 99.352%, but did not perform well in detecting unknown attacks, with an accuracy of 84.645%. Model 2 is an enhancement of model 1, incorporating transfer learning from the base model. Its results significantly improved compared to model 1 testing. Model 2 has an accuracy and precision rate of 98.86% and 99.17 %, respectively, allowing it to detect previously unknown attacks. Even with a slight decrease in normal detection, most attacks can still be detected

IMPLEMENTASI DAN APLIKASI PENYARING KALMAN PADA PENGOLAHAN SINYAL SUARA

Pengolahan sinyal suara memegang peranan penting dalam teknologi pemrosesan perkataan,sintesis perkataan, dan pengkodean perkataan sebagai inti pengembangan teknologi multimedia.Penelitian mengenai bidang ini telah dilakukan dengan berbagai metode. Salah satu metode yangdigunakan adalah dengan menggunakan metode penyaring Kalman. Pada awalnya penyaring Kalmanbanyak digunakan pada bidang pengolahan data dan penentuan lokasi suatu sistem dinamik lineardengan cara mengestimasi ruang keadaan yang dimiliki sistem. Oleh karena itu sinyal suara yangmemiliki karakteristik non stasiner dapat diaplikasikan pada penyaring Kalman untuk mengestimasikoefisien yang membentuk ruang keadaan sinyal suara. Dengan mengetahui ruang keadaan sinyal,akan diperoleh sinyal suara rekonstruksi yang sama dengan sinyal asli. Pada penelitian ini telahdirancang suatu aplikasi pengo/ahan sinyal suara menggunakan penyaring Kalman untuk membuatsinyal suara rekonstruksi yang sama dengan sinyal asli. Pada tahap awal dilakukan pengujian aplikasipada sinyal random untuk mengestimasi koefisien pembentuknya. Pengujian ini berhasilmengestimasi koefisien pembentuk sinyal, sehingga pada tahap kedua aplikasi ini dapat digunakanpada sinyal suara sehingga menghasilkan sinyal suara rekonstruksi yang sarna dengan sinyal asli.Dengan penentuan inisialisasi parameter kovarian kesalahan proses dan kovarian kesalahanpengukuran yang tepat dihasilkan kernbali sinyal suara rekonstruksi yang baru yang nilainya sarnadengan si"yal asli.Kata kunci:orde, iterasi, koefisie