IMPLEMENTASI METODE EIGENFACE DALAM PEMBUATAN PENGUNCI APLIKASI DI ANDROID

Pengguna smartphone Android yang semakin lama semakin bertambah dan begitu juga dengan aplikasi-aplikasinya. Berbagai macam aplikasi Android dengan berbagai kegunaan dapat diunduh dengan bebas. Terdapat juga aplikasi bersifat pribadi dan rahasia yang tidak boleh dibuka sembarang orang. Aplikasi yang dibuat pada penelitian kali ini yaitu pengunci aplikasi yang berfungsi untuk menutup akses ke aplikasi yang tidak boleh dibuka orang lain dengan pengenalan wajah yang menggunakan metode Eigenface. Pembuatan kunci wajah pada pengunci aplikasi dibutuhkan sepuluh wajah dengan sembilan wajah palsu yang sudah terdapat pada aplikasi dan satu wajah penguna melalui kamera smartphone. Aplikasi tersebut akan melakukan preprocessing berupa deteksi wajah, resize, grayscalling dan kemudian dibuat flatvektor pada wajah-wajah tersebut. Hasil dari preprocessing digunakan untuk mencari nilai Eigenface. Pengujiannya dilakukan dua jenis pengujian, yaitu pengujian validasi dan pengujian jarak pengambilan citra. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan bahwa jarak optimal dalam pengambilan wajah antara 20 cm sampai 30 cm dari kamera smartphone, sedangkan hasil akurasi mencapai 90%

APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PENDIRIAN MENARA BASE TRANSCEIVER STATION (BTS) DENGAN METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM)

Tingkat kebutuhan semakin tinggi mengakibatkan penyedia jasa telekomunikasi melakukan peningkatan pelayanan. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan memperbanyak pendirian menara Base Transceiver Station (BTS) demi meningkatkan kualitas jaringan. Penyedia jasa telekomunikasi harus mampu menemukan lokasi potensial agar dapat menjangkau wilayah pelanggan. Untuk itu perlu dirancang sebuah aplikasi pendukung keputusan untuk menentukan lokasi pendirian menara BTS yang tepat menggunakan metode Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (FMCDM). Dari hasil pengujian aplikasi ini didapati bahwasanya metode FMCDM mampu menentukan lokasi pendirian menara dari beberapa alternatif yang diajukan. Aplikasi ini juga memiliki kelebihan yaitu dapat menentukan vektor bobot yang dapat diubah sesuai dengan kondisi dilapangan

PEMBANGUNAN APLIKASI CAMERA READY UNTUK PAS FOTO PORTRAIT OTOMATIS

Dalam pembuatan pas foto seringkali seseorang harus membuatnya pada studio foto dan dilakukan secara manual oleh seorang fotografer, tetapi dengan berkembangnya teknologi khususnya pada bidang computer vision maka dimungkinkan pengambilan pas foto secara otomatis tanpa menggunakan jasa seorang fotografer atau pemandu. Dalam tugas akhir ini digunakan pendekatan pengenalan pola untuk melakukan pemanduan posisi camera ready untuk pas foto portrait secara otomatis melalui suara dengan menggunakan metode haar like feature. Pemanduan dilakukan untuk mendapatkan posisi wajah yang sesuai dengan kriteria posisi camera ready, yaitu posisi wajah terlihat jelas dan berada pada tengah frame kamera. Pengujian aplikasi dilakukan pada ruangan dengan intensitas cahaya cukup dan memiliki background berwarna terang. Kesesuaian hasil diukur berdasarkan penilaian dari seorang fotografer. Dari 30 data uji, didapatkan hasil sebanyak 20 data telah sesuai dan 10 data yang tidak sesuai. Hal ini dikarenakan objek uji bergerak pada saat pengambilan gambar atau menggunakan aksesoris yang menghalangi wajah

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KERUSAKAN NOTEBOOK MENGUNAKAN METODE INFERENSI FORWARD CHAINING DAN TEOREMA BAYES (STUDI KASUS JOGJA COMPUTER)

Notebook merupakan barang yang sudah tidak langka lagi. Hampir setiap orang memiiki notebook. Akan tetapi, kerusakan notebook juga sering ditemui dan sebagian besar orang tidak bisa memperbaikinya. Oleh karena itu dibutuhkan suatu informasi yang mudah dijangkau untuk mengetahui dan memperbaiki kerusakan notebook. Salah satunya yaitu dengan sistem pakar. Sistem pakar kerusakan notebook ini menggunakan metode inferensi Forward Chaining dan teori penyelesaian ketidakpastian menggunakan Teorema Bayes. Sumber pengetahuan diperoleh dari seorang pakar, yaitu teknisi komputer di Jogja Computer. Sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan sistem manajemen basis data MySQL. Tugas akhir ini menghasilkan sistem pakar berbasis web yang dapat mendiagnosis kerusakan notebook dengan cara menjawab pertanyaan yang diajukan oleh sistem. Outputnya berupa kerusakan, solusi, dan nilai probabilitas

PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI PENENTUAN PENYAKIT KANDUNGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Kehamilan adalah proses alami yang dialami oleh wanita. Dalam proses ini tidak sedikit ibu mengalami gangguan kesehatan yang dapat meningkatkan jumlah angka kematian pada ibu dan bayi. Learning Vector Quantization (LVQ) dapat digunakan untuk melakukan prediksi berdasarkan pola tertentu. Dalam penelitian ini jaringan syaraf tiruan LVQ digunakan untuk memprediksi penyakit kandungan ke dalam empat jenis yaitu anemia, hyperemesis, kehamilan normal, dan pre eklampsi berdasarkan data kondisi ibu hamil. Penelitian ini menggunakan metode LVQ dengan beberapa kombinasi parameter antara lain penentuan bobot awal, learning rate dengan nilai antara 0.01 sampai 0.09, dan error minimum (eps) dengan nilai antara 0.000001 sampai 0.01 untuk mengetahui pengaruh terhadap tingkat akurasi dan jumlah epoch. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi pelatihan sebesar 95% dan akurasi pengujian sistem sebesar 100% dengan nilai , dan inisialisasi bobot awal yang diambil acak dari data yang mewakili tiap kelas

PENGAMANAN PESAN PADA CITRA DIGITAL DENGAN METODE KOMBINASI LSB, IWT DAN RSA

Perkembangan teknologi informasi digital memungkinkan penyimpanan data dan informasi secara digital. Data dan informasi ini ada yang dapat dipublikasikan dan ada yang harus dijaga kerahasiannya. Untuk menjaga kerahasiannya, maka dibutuhkan suatu cara untuk mengaburkan makna data dan informasi tersebut serta menghilangkan keberadaannya. Kriptografi dan steganografi adalah cara yang dapat digunakan untuk mengaburkan makna dan menghilangkan keberadaan data dan informasi (pesan). Kriptografi RSA merupakan kriptografi dimana panjang kunci menjadi penentu tingkat keamanannya. Steganografi LSB, sebagai salah satu metode pada steganografi menghasilkan citra stego yang tidak tahan terhadap berbagai serangan. Untuk mengatasi hal tersebut, dibutuhkan transformasi citra Integer Wavelet Transform (IWT) untuk meningkatkan ketahanan citra steganografi LSB. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus kepada mengkombinasikan Steganografi LSB, Kriptografi RSA dan IWT untuk meningkatkan keamanan pesan serta mengetahui kinerja dari kombinasi tersebut. Hasil yang didapat menunjukan bahwa IWT dapat menjaga kualitas citra stego lebih baik dibandingkan tanpa IWT. Hasil ini ditunjukan oleh nilai PSNR citra stego dengan IWT yang cenderung stabil dibandingkan dengan tanpa IWT. Disisi lain, kualitas pesan dipengaruhi komposisi bit modulus kunci RSA yang digunakan. Kualitas pesan semakin baik jika bilangan modulus tersebut mendekati nilai maksimal untuk panjang kunci yang sesuai

ANALISIS DAN PENGEMBANGAN SISTEM PEMANTAU PERKEMBANGAN AKADEMIS MAHASISWA BERBASIS FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS JURUSAN ILMU KOMPUTER / INFORMATIKA UNDIP)

Pemantauan akademis mahasiswa merupakan salah satu cara untuk menjaga agar mahasiswa tetap semangat dan dapat menyelesaikan akademisnya sesuai dengan waktu yang telah ditentukan. Pemantauan akademis kurang maksimal jika dilakukan secara manual, seperti pada jurusan Informatika Undip. Permasalah tersebut diselesaikan dengan membuat sebuah sistem pemantau akademis. Metode yang digunakan dalam sistem pemantau akademis ini menggunakan fuzzy mamdani dengan metode pengembangan menggunakan open unified process. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa sistem ini memiliki error rate sebesar 17%

APLIKASI KEAMANAN CITRA DIGITAL PADA PERANGKAT BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN TRANSFORMASI DISCRETE COSINE TRANSFORM, KRIPTOGRAFI TWOFISH, DAN ALGORITMA FISHER YATES SHUFFLING

Penggunaan media penyimpanan pada telepon seluler merupakan hal yang umum pada saat ini. Segala macam data digital dapat dengan mudah disimpan pada telepon seluler, salah satunya yaitu gambar. Gambar merupakan data yang bersifat informatif, bahkan terkadang mengandung hal yang sensitif bagi sebagian orang. Kurangnya keamanan dalam menyimpan gambar pada telepon seluler dapat menyebabkan berbagai permasalahan, contohnya penyalahgunaan informasi oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Oleh karena itu dibutuhkan suatu metode untuk mengatasi masalah tersebut. Pada penelitian kali ini akan dibahas tentang pembuatan aplikasi mobile berbasis Android yang dapat melakukan proses enkripsi dekripsi dengan mengacak bitmap color suatu citra. Metode yang digunakan adalah Discrete Cosine Transform (DCT) untuk mentransformasi citra asli dari domain spasial ke dalam domain frekuensi pada ruang warna RGB ditambah dengan metode kriptografi Twofish untuk pembangkitan kunci yang kemudian digabungkan dengan proses pengacakan algoritma Fisher Yates Shuffling

PEMBANGUNAN APLIKASI PENGENALAN KARAKTER MANUSIA MELALUI MATA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

Karakter manusia dapat dilihat melalui bagian bentuk wajah manusia, dalam bidang psikologi disebut dengan ilmu fisiognomi. Beberapa bentuk pada bagian wajah seperti mata, hidung, dan bibir masing-masing memiliki keunikan dan karakteristik yang dapat digunakan sebagai fitur untuk membedakan antara objek satu dengan objek yang lain. Penelitian ini membuat aplikasi untuk mengenali karakter manusia melalui mata menggunakan metode Backpropagation. Aplikasi ini melakukan proses prapengolahan grayscalling, scalling dan autocropping terhadap citra masukan dan dengan metode ViolaJones untuk menentukan bagian mata. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur terhadap citra awal yang telah melalui proses prapengolahan dengan Principal Component Analysis (PCA). Fitur yang dimiliki sistem ini diantaranya adalah mengambil fitur dari citra yang membedakan dengan citra lain, selanjutnya diklasifikasikan menurut kelasnya menggunakan Metode Backpropagation sehingga mendapatkan analisis karateristik dari citra. Aplikasi ini dikembangkan dengan metode Unified Process yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman C# dan database SQL Server. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa konfigurasi optimal backpropagation adalah 0,1 sebagai lerning rate dan 6 sebagai hidden neuron. Hasil rata-rata akurasi sebesar 76,3 % dengan error 23,7

APLIKASI DETEKSI DINI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2 (LVQ2) BERBASIS WEB

Deteksi dini penyakit hepatitis merupakan suatu upaya yang dilakukan dalam rangka pencegahan adanya kemungkinan penyakit hepatitis di dalam tubuh seseorang. Penderita penyakit ini seringkali tidak menyadari dan menghiraukan gejala-gejala awal yang mengindikasikan risiko penyakit hepatitis, pemeriksaan pada dokter atau pemeriksaan laboratorium baru dilakukan setelah penderita mengalami keluhan penyakit yang cukup serius. Pada RSUP Dr. Kariadi, untuk menentukan seseorang terdeteksi penyakit hepatitis ini dilakukan secara manual menggunakan data pasien dan hasil laboratorium. Dalam penelitian tugas akhir ini, penulis mencoba membangun sebuah aplikasi deteksi dini penyakit hepatitis menggunakan metode Learning Vector Quantization 2 (LVQ2) berbasis web berdasarkan faktor resiko penyakit hepatitis itu sendiri. Variabel-variabel yang digunakan adalah tidak enak badan, mual, demam, lemas, nafsu makan menurun, nyeri perut bagian atas, BAK, BAB, dan ikterus. Sedangkan lapisan keluaran terdiri dari 3 kelas berdasarkan faktor resiko yang digunakan yaitu hepatitis akut, hepatitis kronis, dan bukan hepatitis. Faktor resiko yang diambil berdasarkan data rekam medis dan hasil wawancara dengan salah satu dokter spesialis penyakit dalam di RSUP Dr. Kariadi. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 60 data, 54 data digunakan untuk pelatihan, dan 6 data untuk pengujian. Pengujian dilakukan dengan menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 10. Aplikasi ini menggunakan pilihan arsitektur jaringan terbaik berdasarkan hasil pengujian, yaitu dengan inisialisasi bobot awal yang bernilai sama yaitu 0,5, learning rate (α) 0.01, error minimum (eps) 0.01, nilai window (ε) 0.3, dan maksimum epoch sebanyak 1000 epoch dengan tingkat akurasi sebesar 91.67%