CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERBASIS COLOR HISTOGRAM UNTUK PENGKLASIFIKASIAN IKAN KOI JENIS KOHAKU

Dalam beberapa tahun terakhir pengumpulan dan pengolahan data berbentuk citra berkembang sangat pesat. Data berbentuk citra dalam jumlah besar digunakan pada berbagai bidang, salah satunya di bidang perikanan, terutama untuk penentuan atau pengklasifikasian jenis ikan koi. Namun beberapa penggemar koi tidak mengetahui jenis koi apa yang dimiliki nya, hanya tertarik dari ukuran dan warna nya yang unik dan beragam. Jenis koi dapat dibedakan dari corak warna ditubuhnya, Masalah pengenalan warna dalam koi dapat diselesaikan dengan menerapkan metode Content Based Image Retrieval berbasis Color Histogram dengan Euclidean Distance dan Mean Square Error. Dengan menerapkan metode ini, penentuan jenis ikan koi berdasarkan corak warna pada tubuh koi dapat diselesaikan. CBIR merupakan suatu aplikasi computer vision dengan teknik pencarian gambar yang diambil dari basis data yang menyediakan gambar. Ber-dasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada 15 jenis Koi yang berbeda dengan menggunakan Euclidean Distance, didapatkan 3 jenis Koi yang mirip dengan citra acuan yaitu Kohaku1, Kohaku2 dan Kohaku3 dengan nilai threshold an-tara 0 – 70000000 yang menandakan jika citra tersebut sejenis. Dan untuk mendapatkan tingkat akurasi error nya digunakan teknik Mean Square Error dengan hasil threshold antara 0 – 213.000, yang menandakan jika citra tersebut sejenis. Dari hasil Mean Square Error didapatkan validasi hasil sebesar 330.931pixel untuk ketepatan pemilihan gambar

Perspektif Baru Enterprise Architecture Pemerintahan Kota Mataram Berbasis TOGAF ADM

TIK salah satu penentu keberhasilan sebuah organisasi dalam mencapai visi dan misinya. Terpilihnya pemimpin yang baru, terbentuknya SKPD baru dengan visi misi baru sehingga master plan yang lama di anggap sudah tidak relevan lagi, sehingga persoalan yang muncul diselesaikan dengan cara reaktif dan memungkinkan persoalan yang sama akan muncul kembali pada masa yang akan datang. Arsitektur enterprise adalah cara untuk membangun arsitektur TIK dari sebuah organisasi yang berfokus pada arsitektur bisnis, arsitektur data, arsitektur aplikasi dan arsitektur teknologi. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Metodologi yang digunakan adalah Enterprise Architecture TOGAF ADM sebagai kerangka acuan untuk perencanaan strategis TIK Pemerintahan Kota Mataram. Subyek pada penelitian ini adalah responden yang memiliki kewenangan dalam pengambilan keputusan terkait TIK dan pengguna TIK di Dinas Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO). Kebutuhan bisnis yang terdiri dari Arsitektur Data, Aplikasi dan Teknologi diidentifikasi dan diusulkan untuk mendukung aktivitas bisnis demi pencapaian tujuan organisasi. Hasil dari penelitian ini dengan menganalisa penggunaan penerapan teknologi informasi dan komunikasi(TIK) Seperti Sumber daya Manusia yang terlibat, kebutuhan aplikasi dan infrastruktur jaringan komputer dalam untuk mendukung proses bisnis dalam pelaksanaan roda pemerintahan Kota Mataram, dengan menggunakan metode scorecard uji kelayakan dengan rata-rata perolehan 76%

IMAGE SEGMENTATION ANALYSIS BASED ON K-MEANS PSO BY USING THREE DISTANCE MEASURES

The image segmentation is a technique of image processing which divides image into segments. The many proposed image segmentation techniques, k-Means clustering has been one of the basic image segmentation techniques. The advantages of k-Means are easy calculation, the number of small iteration, and one of the most commonly used clustering algorithm. but, The main problem in this algorithm is sensitive to selection initial cluster center. In this research, we present two approaches method which are used to execute image. It is PSO and k-Means. k-Means integrated with Particle Swarm Optimization (PSO) to improve the accuracy. The purpose of this research to find the effect of PSO towards k-Means in order to get the best selection initial cluster center. This research has been implemented using matlab and taking image dataset from weizzmann institute. The Result of our experiment, we have different result RMSE of k-Means PSO. Euclidean has less RMSE value than Manhattan. The difference RMSE between Euclidean PSO and Manhattan PSO only four point. but if we compare by processing time we have significant difference

Background Subtraction Berbasis Algorithma K-Means Klastering untuk Deteksi Objek Bergerak

Background subtraction menjadi bagian yang sangat penting dari deteksi objek bergerak di video. Problem utamanya adalahketepatan dalam proses menentukan objek bergerak. Makalah ini mengusulkan metode klastering dengan k-means padabackground subtraction dalam mendeteksi objek bergerak. Untuk mengevaluasi performa dari k-means digunakan MeanSquare Error (MSE) dan Peak Signal Noise Ratio (PSNR). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa k-means mampu untukmelakukan klasifikasi piksel latar depan atau latar belakang dalam mendeteksi objek.Keyword : k-means, background subtraction, objek bergera

Deteksi Api dengan MultiColorFeatures, Background Subtraction dan Morphology

Pentingnya  deteksi  api secara dini dapat membantu memberikan peringatan  serta  menghindari bencana yang menyebabkan kerugian ekonomi dan kehilangan nyawa manusia.  Teknik deteksi api dengan sensor konvensional  masih  memiliki keterbatasan, yakni  memerlukan waktu yang cukup lama dalam mendeteksi api pada ruangan yang besar serta tidak dapat bekerja di ruangan terbuka. Penelitian ini mengusulkan metode deteksi  api secara visual yang dapat digunakan pada  camera surveillance dengan  menggunakankombinasi  Multicolorfeatures  sepertiRGB,  HSV,YCbCr  dan  Background Subtraction  serta morphologyuntuk pendeteksian  pergerakan  api.  Evaluasi penelitian  dilakukan dengan menghitung tingkat error deteksi  area api

IMPLEMENTATION OF LSTM (LONG SHORT TERM MEMORY) ALGORITHM TO PREDICT WEATHER IN CENTRAL JAVA

Agro-indutrial agricultural production such as red onions in Indonesia has a very important share in driving Indonesia's economic growth, especially in Central Java province which contributed 28.15% of the total national red onion production in 2021. Weather conditions have a major influence on the red onion planting process until the red onions are ready to be harvested. In this study, the objective is to predict various types of weather such as rainfall, air temperature, and air humidity in seven districts in Central Java, namely Brebes, Temanggung, Demak, Boyolali, Kendal, Pati, and Tegal. To do this, the use of the LSTM (Long Short Term Memory) algorithm with its ability to store memory longer than RNN will be reliable for predicting various types of weather in the future. This research was developed with the CRISP-DM (Cross Industry Process Model for Data Mining) method which has a goal-oriented approach, this method is a mature and widely accepted method in Data Mining with various applications in Machine Learning. With the final results from 39 models by using the evaluation of the average value of train MSE 0.013, test RMSE 0.11, test MSE of 0.02, test RMSE 0.12 and succeed to predict 5 days or months ahead from the last data that is provided

Konsep Grafika Komputer

viii, 255 hlm.; 23 c

Konsep Grafika Komputer

Buku ini disusun dengan urut-urutan berikut: Pendahuluan yang memberikan pengetahuan tentang beberapa aplikasi Grafika Komputer. Output primitive menjelaskan bahwa elemen dasar pembentuk gambar adalah titik, garis dan polygon. Atribut Output Primitif berisi tentang pemberian warna dan ukuran besar kecilnya output primitive yang terbentuk. Transformasi geometri 2D dan 3D menjelaskan bahwa dengan rekayasa tertentu dimensi setiap objek bisa diubah-ubah baik bentuk ataupun posisinya

Konsep grafika komputer

vii, 266 hlm. : ilus. ; tab. ; 23 cm

ANALISIS PENGARUH EXPOSURE TERHADAP PERFORMA ALGORITMA SIFT UNTUK IMAGE MATCHING PADA UNDERWATER IMAGE

"Image matching menjadi peranan penting dalam proses 3D rekonstruksi yaitu untuk menemukan keypoint dalam sebuah gambar. Algoritma SIFT dibutuhkan untuk mencari jumlah keypoint pada gambar. Semakin banyak keypoint yang didapatkan, maka gambar akan semakin halus. Metode image enhancement yang digunakan untuk meningkatkan kualitas suatu citra digital sehingga gambar menjadi bertekstur dan keypoint yang terdapat di dalam gambar akan menjadi mudah untuk diidentifikasi. Pada penelitian ini digunakan teknik image enhancement Exposure guna mengetahui seberapa pengaruhnya terhadap Algoritma SIFT dalam menemukan matching point. Ada 2 Metode yang digunakan dalam penelitian ini. Penelitian A gambar yang diuji tanpa melalui enhancement dan penelitian B gambar yang diuji dengan enhancement dengan menambahkan nilai tertentu pada Exposure. Dan untuk mengetahui seberapa pengaruh enhancement terhadap jumlah matching point yang ditemukan dilakukan pengujian secara statistik menggunakan Paired T Test yang akan membandingkan jumlah matching point pada penelitian A dan B. Dari penelitian yang dilakukan didapatkan hasil statistik yang menunjukkan bahwa pada Exposure (+1) menyatakan H0 ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian dinyatakan bahwa yang mempengaruhi perubahan jumlah matching point secara signifikan adalah Exposure (+1).