SEGMENTASI KARAKTER MENGGUNAKAN PROFIL PROYEKSI

Karakter merupakan bagian dari suatu teks, dimana keberadaan teks dapat kita jumpai diberbagai tempat. Karakter dapat kita jumpai pada suatu dokumen, media cetak maupun pada gambar. Untuk pengambilan teks atau karakter pada suatu gambar diperlukan adanya proses segmentasi. Proses segmentasi karakter bertujuan untuk mendapatkan area karakter tunggal yang nantinya dapat digunakan pada untuk sistem pengenalan karakter. Hasil dari keseluruhan proses segmentasi ini bertujuan untuk mendapatkan kumpulan citra karakter tunggal.Pada penelitian ini proses segmentasi karakter dilakukan dengan menggunakan metode binerisasi dan profil proyeksi. Metode binerisasi yang digunakan berupa binerisasi manual, dimana user menentukan sendiri nilai ambangnya, sesuai dengan warna background maupun karakter yang ada pada suatu citra.Untuk tahap pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan beberapa file citra dengan format .jpeg, dimana beberapa citra memiliki warna background dan karakter yang berbeda. Perbedaan tersebut bertujuan untuk mengetahui ketahanan dari metode yang diusulkan. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan untuk proses segmentasi karakter dapat menghasilkan citra karakter tunggal yang cukup baik dengan akurasi hingga 90%

KONVERSI CITRA MENJADI TEKS UNTUK PENGAMANAN DATA

Pengamanan data dapat dilakukan pada berbagai jenis data, contohnya pada teks, citra, suara maupun video. Pada penelitian ini untuk mengamankan data citra tidak menerapkan metode kriptografi, tetapi dengan cara mengubah data citra yang awalnya berekstensi missal jpeg, gif atau bmp menjadi file teks yang akan disimpan menjadi file .txt. Hal tersebut dilakukan untuk memperkecil ukuran data dan mengelabuhi orang bahwa sebenarnya data asli tersebut berupa data citra.Dari hasil uji coba yang telah dilakukan menunjukkan bahwa hasil konversi yang berupa data teks cukup rumit untuk seseorang memahami pesan yang yang tersimpan didalamnya. Selain itu dengan adanya perubahan jenis file dapat lebih menjaga kerahasiaan citra, sehingga pada penelitian ini tidak menerapkan suatu metode kriptografi

PENGENALAN POLA PADA CITRA DIGITAL DENGAN FITUR MOMEN INVARIANT

Objek dapat ditemui dimana saja, termasuk komputer yang berupa teks, citra digital, audio maupun film. Suatu objek pada citra digital dapat berupa bentuk geometri, bentuk benda-benda sederhana maupun kompleks, teks, tanda tangan, wajah dan lain-lain. Untuk dapat mengenali objek pada komputer khususnya pada citra digital dibutuhkan suatu sistem pengenalan pola. Pengenalan pola merupakan sistem pengenalan terhadap suatu objek, dimana objek yang dimaksud dapat berupa citra digital. Pada penelitian ini terdapat dua proses utama yang dilakukan, yaitu proses ekstraksi fitur dan proses pengenalan pola. Proses ekstraksi fitur bertujuan untuk membentuk fitur objek yang menjadi ciri dari suatu objek, dimana fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur momen invariant. Sedangkan proses pengenalan pola bertujuan untuk mengenali atau mengelompokkan suatu objek berdasarkan ciri yang dimiliki oleh objek tersebut. Pada penelitian ini menggunakan delapan objek yang berbeda, dimana uji coba dilakukan dengan melakukan perubahan terhadap objek dengan melakukan proses rotasi, refleksi horisontal dan vertikal pada setiap objek. Dari keseluruhan hasil uji coba yang dilakukan menghasilkan persentase kebenaran mencapai 100%, hal ini membuktikan bahwa fitur momen invariant tahan terhadap adanya perubahan tersebut

SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON

Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah model pembelajaran yang dapat digunakan untuk pengenalan objek. Perceptron merupakan salah satu algoritma pembelajaran dari JST yang dapat digunakan untuk mengenali objek berupa karakter. JST terdiri dari dua proses utama, yaitu proses training (pembelajaran) dan proses testing (pengujian). Pada sistem ini proses training membutuhkan data masukkan berupa citra karakter, dimana setiap karakter memiliki ciri yang berbeda. Data ciri setiap karakter berupa matriks berukuran 10x10 dan akan menjadi data masukkan pada struktur JST. Keluaran sistem ini berupa data teks hasil pengenalan citra karakter. Sebagai uji coba sistem ini akan menghasilkan keluaran sebanyak sepuluh kategori karakter, yaitu karakter A – J

METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN FITUR WARNA UNTUK KLASIFIKASI DAUN SIRIH BERDASARKAN CITRA DIGITAL

Sirih (Piper betle L.) merupakan spesies dalam genus Piper yang sangat dikenal masyarakat. Sirih terdiri dari beberapa jenis yaitu sirih merah, sirih wulung, sirih hijau, sirih emas, dan sirih hitam. Namun, masyarakat masih memerlukan bantuan untuk membedakan berbagai jenis sirih. Penelitian ini menerapkan teknik image processing untuk mendeteksi daun sirih yang berbeda menggunakan teknik klasifikasi dengan tahapan segmentasi dan ekstraksi ciri. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang dilakukan pada objek daun sirih untuk menentukan jenis daun sirih. Metode ini terdiri dari 5 tahap yaitu deteksi Region of Interest (ROI), preprocessing, segmentasi, ekstraksi fitur orde 1, dan klasifikasi. Data citra yang digunakan sebanyak 360, terbagi menjadi 300 data latih dan 60 data uji. Hasil klasifikasi kemudian dibagi menjadi tiga jenis sirih yaitu sirih merah, sirih hijau, dan sirih hitam. Tingkat akurasi hasil klasifikasi jenis daun sirih dideteksi menggunakan Confusion Matrix Multi Class berdasarkan kedekatan karakteristik statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%

The Contour Extraction of Cup in Fundus Images for Glaucoma Detection

Glaucoma is the second leading cause of blindness in the world; therefore the detection of glaucoma is required. The detection of glaucoma is used to distinguish whether a patient's eye is normal or glaucoma. An expert observed the structure of the retina using fundus image to detect glaucoma. In this research, we propose feature extraction method based on cup area contour using fundus images to detect glaucoma. Our proposed method has been evaluated on 44 fundus images consisting of 23 normal and 21 glaucoma. The data is divided into two parts: firstly, used to the learning phase and secondly, used to the testing phase. In order to identify the fundus images including the class of normal or glaucoma, we applied Support Vector Machines (SVM) method. The performance of our method achieves the accuracy of 94.44%

SMS Gateway Dengan Bluetooth Menggunakan Mesin Unix Machintosh

SMS Gateway merupakan media yang sangat efektif untuk menyampaikan pesan singkat melalui perangkat lunak computer ke ponsel. Perangkat keras untuk mengirim data menggunakan teknologi jaringan nirkabel yaitu teknologi bluetooth. Dalam proses pengiriman atau penerimaan pesan pendek (SMS), data dikirim maupun diterima menggunakan salah satu dari 2 mode yang ada, yaitu: mode teks, atau mode PDU (Protocol Data Unit), namun antara ponsel dengan operator masih menggunakan PDU. Dan metode AT Command (Hayes AT Command) digunakan untuk berkomunikasi dengan terminal (modem) melalui gerbang serial pada komputer. Dengan penggunaan perintah AT, dapat diketahui atau dibaca kondisi dari terminal, seperti mengetahui kondisi sinyal, kondisi baterai, mengirim pesan, membaca pesan, menambah item pada daftar telepon, dan sebagainya

Sistem Kriptografi Untuk Text Message Menggunakan Metode Affine

Kriptografi adalah studi mengenai ilmu dan seni dalam rangka menjaga keamanan data atau informasi yang dikirim dan juga merupakan ilmu untuk bagaimana memecahkan pesan yang terenkripsi (tersamar). Kriptografi juga merupakan ilmu seni penenksripsian dan deskripsian data dapat berupa teks, gambar, atau suara. Tujuan penerapan kriptografi adalah untuk membuat sesuatu yang tersembunyi, dapat suatu pesan rahasia berupa teks, suara, gambar dan video. Penerapan metode affine kriptografi untuk membuat aplikasi kriptosistem dalam suatu teks rahasia yang dibutuhkan agar setiap pesan yang kita miliki tidak dapat dibaca oleh pembajak. Pengembangan sistem menggunakan metode affine dapat membuat suatu pesan rahasia tidak mudah dibaca langsung bagi orang lain. Pengirim (sender) pesan teks asli (plaintext) berupa suatu kalimat yang dienkripsi oleh kriptosistem untuk mengacak pesan aslinya dengan memberikan kunci (key) menjadi cipherteks dan dapat dikembalikan ke pesan aslinya atau dideskripsikan

Sistem Informasi Penentuan Ruangan Warga Binaan Lembaga Pemasyarakatan Kelas IIA Kota Tenggarong Berbasis Web

Lembaga Pemasyarakatan selain digunakan sebagai tempat pelaksanaan proses pidana penjara juga berfungsi sebagai lembaga yang membangun dan membina serta mendidik Warga Binaan Pemasyarakatan (WBP). Dalam memaksimalkan proses pembinaan pada sebuah Lembaga Binaan Pemasyarakatan dilakukan pengkategorian ruangan WBP berdasarkan kondisi WBP. Pengkategorian tersebut berdasarkan jenis kejahatan, umur dan kondisi kesehatan dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem informasi yang dapat memanajemen penempatan ruangan WBP berdasarkan ketentuan yang telah ditetapkan pada Lembaga Pemasyarakatan kelas IIA kota Tenggarong. Penelitian yang dilakukan menghasilkan sebuah sistem yang dapat menjadi tool yang memudahkan pihak Lembaga dalam menentukan ruangan yang tepat. Parameter yang digunakan dalam penentukan ruangan adalah jenis penyakit yang diderita, status vonis, umur dan jenis vonis. Sistem terkomputersasi yang dibangun ini dapat mengatur penempatan ruangan WBP berdasarkan kondisi WBP sesuai parameter yang ditetapkan. Sistem ini juga dapat membantu pihak Lembaga dalam memonitoring kapasitas dan jumlah penghuni ruanga