Claim Missing Document
Check
Articles

Segmentasi Citra Berbasis Clustering Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means I Made Budi Adnyana; IKetut Gede Darmaputra; I Putu Agung Bayupati
Jurnal Teknologi Elektro Vol 14 No 1 (2015): (January - June) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2015.v14i01p04

Abstract

Clustering based image segmentation in this study using Fuzzy C means algorithm with Xie Beni Index as an objective function. Preprocessing applied in this model using Statistical Region merging. Spatial function applied in Fuzzy C means method to reduce noise in clustering. The system evaluation is done by measuring cluster validity value (Xie Beni Index), execution time, and number of iteration. Experimental results on three test images illustrates the proposed method able to perform image segmentation well.
SISTEM VERIFIKASI BIOMETRIKA TELAPAK TANGAN DENGAN METODE DIMENSI FRAKTAL DAN LACUNARITY Ketut Gede Darma Putra
Jurnal Teknologi Elektro Vol 8 No 2 (2009): (July - December) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem pengenalan diri secara otomatis dengan telapak tangan merupakan teknologi biometrika yang masih relatif baru. Permasalahan utama dalam sistem pengenalan dengan telapak tangan adalah bagaimana memperoleh ciri telapak tangan tersebut. Penelitian ini memperkenalkan pendekatan baru untuk menghasilkan ciri telapak tangan yaitu dimensi fraktal dan derajat kekosongan fraktal (lacunarity). Skor pencocokan dua telapak tangan dihitung dengan metrika korelasi. Sistem diuji menggunakan sekitar 1250 telapak tangan milik 250 responden. Hasil percobaan menunjukkan sistem mampu menghasilkan tingkat keberhasilan sekitar 98%  atau FAR = 1.9139 %, FRR = 1.9139%, T = 0.2364.
EKSTRAKSI FITUR ALAT MUSIK TRADISIONAL MENGGUNAKAN TRANSFORMASI KOSINUS DISKRIT Ricky Aurelius N. D; I Ketut Gede Darma Putra; Ni Made Ary Esta Dewi W
Jurnal Teknologi Elektro Vol 13 No 2 (2014): (July - December) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Music Information Retrieval (MIR) merupakan bidang Data Mining dimana informasi-informasi akan digalidari sumber data yang berupa musik. Sama seperti bidang pengolahan citra, pada MIR digunakan berbagai metodeuntuk melakukan proses ekstraksi fitur musik seperti Mell Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Fast FourierTransform, Discrete Fourier Transform, Derived Cepstrum Coef ficients (LPCC), Zero Crossing Rates (ZCR) dansebagainya. Penulis menggunakan metode Transformasi Kosinus Diskrit untuk proses ekstraksi fitur dimana akanmenghasilkan lima buah nilai spectral untuk setiap file musik yang digunakan. Dalam penelitian ini dilakukanproses ekstraksi fitur alat musik untuk 15 alat musik tradisional daerah khas Indonesia. Dari hasil percobaan yangdilakukan metode Transformasi Kosinus Diskrit dapat digunakan untuk melakukan proses ekstraksi fitur alat musikyang memiliki format audio.
Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Customisable Sebagai Alat Analisis Pengelolaan Energi Listrik Di Pt. Indovillas Bali I Made Sukafona; Nyoman S Kumara; I Ketut Gede Dharmaputra
Jurnal Teknologi Elektro Vol 12 No 1 (2013): (January - June) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem informasi manajemen customizable sebagai alat analisis pengelolaan energi listrik di PT. Indovillas Bali merupakan suatu alat yang digunakan untuk mengelola data penggunaan energi listrik. Sistem customizable yaitu dapat disesuaikan dengan keadaan dimasing-masing vila, alur dan kebutuhan sistem dibuat dinamis agar dapat disesuaikan dengan keadaan. Dalam sistem terdapat sub-sub sistem berdasarkan para pengguna sistem yang memiliki database yang terpisah dengan hak akses sesuai dengan otoritas yang diberikan sistem. Hasil yang diharapkan dari sistem adalah report pengelolaan energi listrik yang terdiri dari  report penggunaan secara keseluruhan yang meliputi besaran konsumsi energi listrik setiap hari. Tingkat hunian kamar, serta batasan-batasan penggunaan energi listrik sebagai indikator perbandingan dengan data konsumsi energi listrik per hari Setiap bulan. Sistem juga diharapkan dapat menghasilkan potensi penghematan dari konsumsi energi listrik. Hasil dari keluaran sistem diharapkan dapat menjadi acuan utama  bagi manajer energi atau engineer dalam menentukan langkah-langkah yang tepat dalam penggunaan energi listrik yang efisien dan efektif. Bagi top manajemen, laporan ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam menentukan harga sewa vila, dan memberikan informasi lebih terperinci tentang biaya konsumsi energi dalam pertanggungjawaban kepada pemilik vila.
BINERISASI CITRA TANGAN DENGAN METODE OTSU I K G Darma Putra
Jurnal Teknologi Elektro Vol 3 No 2 (2004): (July - December) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Geometri tangan merupakan salah satu jenis biometrik yang sering digunakan dalam sistem autentikasi. Proses binerisasi citra tangan merupakan salah satu proses awal untuk menentukan ciri-ciri geometri citra tangan. Isu utama pada proses binerisasi adalah menentukan nilai ambang karena nilai ini sangat mempengaruhi kesempurnaan hasil proses binerisasi. Penentuan ciri-ciri geometri tangan, seperti panjang dan lebar setiap jari-jari tangan dan luas area telapak tangan, sangat membutuhkan kesempurnaan hasil proses binerisasi citra telapak tangan.Pada tulisan ini, penentuan nilai ambang untuk proses binerisasi menggunakan metode Otsu.Metode ini menentukan nilai ambang dengan menggunakan analisis driskriminan. Citra input adalah citra tangan gray level 256 warna dengan latar belakang berwarna hitam. Berdasarkan hasil uji coba, metode Otsu mampu memberikan hasil citra tangan biner yang sangat memuaskan. Untuk melihat keberhasilan tersebut, pada tulisan ini juga disertakan perbandingan hasil proses binerisasi dengan menggunakan aplikasi pengolah gambar.
KLASIFIKASI WEBSITE MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTILAYER PERCEPTRON Nyoman Purnama; I Ketut Gede Darma Putra; Putu Agung Bayupati
Jurnal Teknologi Elektro Vol 13 No 2 (2014): (July - December) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/10.24843/MITE.2015.v13i02p01

Abstract

Sistem klasifikasi merupakan proses temu balik informasi yang sangat bergantung dari elemen-elemen penyusunnya.Sistem ini banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan segmentasi data. Klasifikasi dapat digunakan pada website sebagaimetode untuk mengelompokkan website. Website merupakan salah satu data yang memiliki informasi yang beraneka-ragam,sehingga pengelompokan data ini penting untuk diteliti. Sistem klasifikasi dimulai dengan melakukan proses pengumpulaninformasi dari halaman website (parsing) dan untuk setiap hasil parsing dilakukan proses penghapusan kata henti, stemming,feature selection dengan tf-idf. Hasil dari proses ini berupa fitur yang menjadi inputan algoritma Multilayer Perceptron. Dalamalgoritma ini terjadi proses pembelajaran terhadap pola input masukan dan pembuatan bobot pelatihan. Bobot ini akandigunakan pada proses klasifikasi. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa algoritma Multilayer Perceptron dapatmenghasilkan klasifikasi website dengan akurasi yang bagus. Hal ini dibuktikan dengan beberapa tahapan penelitian yangberbeda dan didapatkan nilai akurasi rata-rata diatas 70%.
Peramalan Kurs Rupiah Terhadap US Dollar Menggunakan Metode Hibrid Nyoman Sumerta Yasa; I Ketut Gede Darma Putra; N.M.A.E.D Wirastuti
Jurnal Teknologi Elektro Vol 16 No 3 (2017): (September - December) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2017.v16i03p06

Abstract

Peramalan adalah bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Ramalan yang dilakukan umumnya berdasarkan pada data masa lampau yang dianalisis dengan menggunakan metode- metode tertentu. Oleh karena itu, pada penelitan ini akan meramalkan data time series menggunakan metode Radial Basis Fuction, ARIMA dan Double Exponential Smoothing dengan menggunakan Matlab versi 8.1. Data yang digunakan adalah data kurs jual harian Rupiah terhadap US Dollar yang dimulai dari bulan Januari 2012 sampai dengan Maret 2014. Dari ketiga hasil ramalan, akan digunakan metode voting untuk memperoleh akurasi dari kondisi menguat atau melemahnya kurs rupiah terhadap US Dollar dan juga hasil ramalan digabungkan dengan metode hibrid. Dari hasil peramalan RBF, ARIMA, Double Exponential Smoothing diperoleh MAPE berturut-turut 0,66%, 3,32% dan 0,94% sedangkan akurasi kondisi menguat melemah sebesar 52,54%, 45,76% dan 52,54%. Dari hasil voting dari kondisi menguat dan melemahnya kurs diperoleh akurasi sebesar 54,24% dan setelah digabungkan dengan metode hibrid diperoleh MAPE sebesar 0,64% dengan akurasi sebesar 50,85%. Dapat dilihat bahwa untuk akurasi kondisi menguat dan melemah yang terbaik diperoleh dengan menggunakan metode voting sedangkan untuk MAPE terbaik diperoleh dengan metode hibrid. Diharapkan penelitian ini dapat membantu dalam menganalisa fluktuasi dari pergerakan nilai mata uang tertentu pada saat transaksi jual – beli valuta asing.
Multi Task Deep Learning with Transformer Encoder Decoder for Semantic Segmentation Indah, Komang Ayu Triana; Darma Putra, I Ketut Gede; Sudarma, Made; Hartati, Rukmi Sari
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 9, No 1 (2025)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.9.1.1978

Abstract

Visual understanding is one of the core elements of computer vision consisting of image classification, object detection, and segmentation. The system applies a multilayer process to obtain complex image and video understanding using deep learning methods to convert the images to text. Therefore, this study aimed to extract video in the form of frames followed by the application of Transformer and Inception V3 architectures to the image captioning process. The synchronization was based on Multi-task Deep Learning method developed by combining Convolutional Neural Network (CNN) system in the image area, Recurrent Neural Network (RNN) with Long Short-Term Memory (LSTM) in the sentence area, Caption Content Network (CCN), and Relational Network Context (RCN). Moreover, Transformer Encoder-Decoder architecture was used in the process of labeling and determining the relationships between objects. The results of the image-to-text conversion process were determined by comparing prospective translated text with one or more references. This was achieved using accuracy and loss validation tables to provide graphical comparisons between the number of epochs and losses. The test results showed that the validation data accuracy was 70.166% while the loss was 22,648% and this showed more epoch iterations led to greater validation accuracy.Keywords— Visual Understanding, Transformer, Encoder, Decoder
Comparative Analysis of Denoising Techniques for Optimizing EEG Signal Processing I Putu Agus Eka Darma Udayana; Made Sudarma; I Ketut Gede Darma Putra; I Made Sukarsa; Minho Jo
Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 15 No 02 (2024): Vol. 15, No. 2 August 2024
Publisher : Institute for Research and Community Services, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/LKJITI.2024.v15.i02.p05

Abstract

Electroencephalogram (EEG) is a non-invasive technology that is widely used to record the electrical activity of the brain. However, often the EEG signal is contaminated by noise, including ocular artefacts and muscle activity, which can interfere with accurate analysis and interpretation. This research aims to improve the quality of EEG signals related to concentration by comparing the effectiveness of two denoising methods, namely Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA). Using commercial EEG headsets, this study recorded Alpha, Beta, Delta, and Theta signals from 20 participants while they performed tasks that required concentration. Evaluation of the effectiveness of the denoising technique is carried out by focusing on changes in standard deviation and calculating the Percentage Residual Difference (PRD) value of the EEG signal before and after denoising. The results show that ICA provides better denoising performance than PCA, as reflected by a significant reduction in standard deviation and a lower PRD value. These results indicate that the ICA method can effectively reduce noise and preserve important information from the original signal.
Training VGG16, MobileNetV1 and Simple CNN Models from Scratch for Balinese Inscription Recognition Ida Ayu Putu Febri Imawati; Made Sudarma; I Ketut Gede Darma Putra; I Putu Agung Bayupati; Minho Jo
Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 15 No 03 (2024): Vol.15, No. 3 December 2024
Publisher : Institute for Research and Community Services, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/LKJITI.2024.v15.i03.p01

Abstract

Many inscriptions in Bali are damaged. Damage to these inscriptions can be caused by natural disasters, overgrown with moss, algae and bacteria. Damage can also be caused by warfare, or deliberately erased. This inscription contains the knowledge and civilization of the ancestors so it is very important to be able to read its contents. Based on these problems, this research conducted training from scratch on 3 CNN models namely VGG16, MobileNetV1 and Simple CNN. The purpose of this research is to choose one recognition model that has the best performance and produces the highest recognition rate to proceed to the inscription restoration stage. The dataset used is Balinese inscription: Isolated Character Recognition of Balinese Script in Palm Leaf Manuscript Images in Challenge-3-ForTrain.zip. The training process of three models with five different training files resulted in the finding that VGG16 has the highest accuracy in the training, testing, and validation process with the least number of epochs. This research contributes to specific datasets, such as the Isolated Character Recognition of Balinese Script using the training process from the beginning of VGG16, involving all stages of the process. It will produce the best model performance compared to the other four training models.
Co-Authors A. A. K. Oka Sudana Adie Wahyudi Oktavia Gama Agung Udayana Putra Ahmad Catur Widyatmoko Anak Agung Ketut Agung Cahyawan Wiranatha Anak Agung Kompiang Oka Sudana Anindya Santika Devi Ariana, Anak Agung Gede Bagus Arsa, Dewa Made Sri Arya Widyaningrat, Made Gunawan Astutik, Dian Bagus Yudistira Citra Arum Sari Desak Ayu Savita Desak Ayu Sista Dewi Desy Purnami Singgih Putri Dewa Agung Krishna Arimbawa P Dewa Ayu Nadia Taradhita Dewa Made Sri Asra Dwi Putra Githa Dwi Rusjayanthi, Dwi Erdiawan Erdiawan Erdiawan Erdiawan Erdiawan Erdiawan, Erdiawan G M Arya Sasmita Gede Eridya Bayu Gede Ngurah Pasek Pusia Putra Gede Riska Wiradarma I Dewa Gede Wahya Dhiyatmika I Gede Aditya Nugraha I Gede Galang Surya Prabawa I Gede Hendra Parwata I Gede Suarjana I Gede Sujana Eka Putra I Gede Sujana Eka Putra, I Gede Sujana Eka I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi I Gusti Ayu Triwayuni I Gusti Made Ngurah Ardi Yasa I Gusti Ngurah Dwiva Hardijaya I Kadek Erik Priyanto I Kadek Surya Widiakumara I Ketut Adi Purnawan I Made Agus Dwi Suarjaya I Made Aris Satia Widiatmika I Made Budi Adnyana I Made Budi Sentana I MADE SUDARMA I Made Sukafona I Made Sukarsa I Made Sukarsa I Made Sunia Raharja I Made Suwija Putra I Made Suwija Putra, I Made I Made Yudha Arya Dala I N Satya Kumara I Nyoman Gede Arya Astawa I Nyoman Gunantara I Nyoman Piarsa I Nyoman Putu Suwindra I Nyoman Satria Paliwahet I Putu Adi Purnawan I Putu Agung Bayupati I Putu Agus Eka Darma Udayana I Putu Agus Eka Darma Udayana, I Putu Agus Eka I Putu Agus Eka Pratama I Putu Arya Dharmaadi I Putu Bayu Krisnawan I Putu Indra Permana I Putu Jordi Astika I Putu Satwika Putra I Putu Yoga Pertama Yasa I Wayan Agus Surya Darma I Wayan Budi Sentana I Wayan Gunaya I Wayan Muka I Wayan Ryon Waryanta I Wayan Wahyu Gautama Ida Ayu Dwi Giriantari Ida Ayu Putu Febri Imawati Ida Bagus Nyoman Yoga Ligia Prapta Kadek Adi Praptha Kadek Suar Wibawa Komang Ayu Triana Indah Komang Budiarta Lie Jasa Linawati Linawati Luki Ardiantoro M Sudarma Made Adi Widyatmika Made Sudarma Made Sudarma Made Sudarma Mimin F Rohmah Minho Jo Minho Jo Minho Jo Naser Jawas Ni Kadek Ariasih, Ni Kadek Ni Kadek Dwi Rusjayanthi, Ni Kadek Ni Kadek Riska Sadini Ni Komang Surya Cahyani Putri Ni Komang Sutiari Ni Komang Widyasanti Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti, S.Kom, MT, Ni Luh Gede Pivin Ni Made Ary Esta Dewi W Ni Made Ary Esta Dewi Wirastuti Ni Made Ika Marini Mandenni Ni Putu Ayu Oka Wiastini Ni Putu Chendy Widya Santi Ni Putu Intan Waindika Dharma Ni Putu Ratindia Apriyanti Ni Putu Sutramiani Nyoman Purnama, Nyoman Nyoman Putra Sastra Nyoman S Kumara Nyoman Sumerta Yasa Perdana, I Putu Iduar Pirade, Evangelika Purnamaswari, Anak Agung Arimas Putra, I Made Suwija Putri Isma Oktawiani Putu Githa Pratiwi Putu Manik Prihatini Putu Putri Wrestra Saridewi putu roy nurbhawa Putu Wira Buana Ricky Aurelius Nutanto Diaz, Ricky Aurelius Riskiyanti, Zuraida Malini Cantika Risky Aswi R, Risky Rosalia Hadi Rukmi Sari Hartati Rukmi Sari Hartati Siti Helmyati Sulya Arya Wasika Tri Ginarsa, I Nyoman Adi Wayan Oger Vihikan Wijayakusuma, I Gusti Ngurah Lanang Wira Bhuana Wira Bhuana, Wira Wiranatha, AA.Kt. Agung Cahyawan Yandi Perdana Yogiswara Dharma Putra Yudiadewi, Made Aprisintia Yusliza Binti Mohd Yasin