Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Konvergensi

PERBAIKAN CITRA DENGAN NOISE MISSING BLOCK MENGGUNAKAN IMPLEMENTASI ALGORITMA PROJECTION ONTO CONVEX SETS (POCS) Sulistyawati, Dwi Harini; Utomo, Heri Setyo
KONVERGENSI Vol 12 No 2 (2016)
Publisher : Informatics, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (393.9 KB) | DOI: 10.30996/konv.v12i2.1311

Abstract

Ketajaman kualitas gambar sangat diperlukan untuk melihat dan mengamati gambar dengan jelas tanpa gangguan seperti blur atau noise. Dalam proses pengiriman atau penyimpanan, gambar dapat terganggu dalam bentuk kerusakan pada bagian-bagian tertentu yang hilang atau blok-blok piksel, kerusakan ini adalah bentuk utama dari kesalahan dalam suatu gambar. Jadi dengan mengimplementasikan algoritma rekonstruksi citra Projection Onto Convex Sets (POCS) pada domain Discrete Cosine Transform (DCT) untuk meningkatkan citra, terutama gambar yang mengalami kerusakan pada beberapa bagian yang hilang atau blok piksel. Untuk blok proses pemulihan ada beberapa langkah yang harus diambil termasuk deteksi garis, pembacaan jendela di sekitarnya dan vektor pemulihan. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk pemulihan blok POCS dan nilai-nilai piksel yang sesuai dengan blok warna di sekitar blok. Pengukuran nilai kesalahan citra menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR).
KLASIFIKASI BERITA HOAX PILPRES MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR DAN PEMBOBOTAN MENGGUNAKAN TF-IDF Rozi, Faizal Nur; Sulistyawati, Dwi Harini
KONVERGENSI Vol 15 No 1 (2019)
Publisher : Informatics, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1426.039 KB) | DOI: 10.30996/konv.v15i1.2828

Abstract

Dewasa ini perkembangan teknologi informasi dan internet begitu pesat. Sangat mudahnya masyarakat dalam mengakses internet dan informasi. Dengan kemudahan akses internet membuka peluang masyarakat untuk menyebarkan informasi atau berita di jejaring sosial maupun media online. Namun dalam praktiknya banyak bermunculan berita yang memiliki informasi palsu (hoax) yang tidak dapat dipertanggungjawabkan berita dan sumbernya. Hoax merupakan upaya untuk memanipulasi audiens agar terpengaruh dengan opini yang dibawa. Untuk menangani masalah terkait berita hoax, dikembangkankan sebuah prototipe untuk mengklasifikasikan berita tersebut. Metodologi penanganan berita hoax tersebut menggunakan pendekatan Term Frequency – Inverse Document Frequency untuk pembobotan setiap dokumen dan Modified K-Nearest Neighbor untuk pengklasifikasian berita berdasarkan dokumen yang telah dibobotkan.