Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi
Matthew Dailey
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Dentistry Education Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALYSIS PERFORMANCE OF FAST IMAGE ENCRYPTION Rahmawati, Weny Mistarika; Dailey, Matthew
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 12, No 2, Juli 2014
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v12i2.a319

Abstract

Perkembangan teknologi mengakibatkan peningkatan kebutuhan pengiriman data melalui media internet. Banyak pengiriman data yang membutuhkan keamanan dalam pengirimannya untuk berbagai keperluan. Enkripsi data merupakan salah satu topic pengamanan yang banyak dilakukan penelitian dengan tujuan untuk mengamankan data yang dikirimkan melalui media internet. Salah satu data yang banyak digunakan adalah data citra. Citra merupakan data yang memiliki kapasitas besar dan memiliki sifat perulangan yang tinggi sehingga dibutuhkan metode tertentu untuk melakukan proses enkripsi dan dekripsi citra. Permutasi dan difusi merupakan cara yang banyak digunakan untuk melakukan enkripsi citra. Permutasi bertujuan untuk mengacak posisi citra sedangkan difusi merubah nilai citra. Permutasi dan difusi banyak dilakukan sebagai dua tahap yang berbeda sehingga dibutuhkan dua kali pembacaan citra. Sebuah algoritma untuk menggabungkan proses permutasi dan difusi sehingga hanya diperlukan satu kali pembacaan citra untuk melakukan enkripsi telah diajukan. Selain permutasi dan difusi, fungsi chaos juga digunakan dalam algoritma tersebut karena kemampuannya untuk menghasilkan angka random yang sangat sensitif terhadap beberapa parameter. Dengan ide demikian, algoritma akan cepat untuk melakukan proses enkripsi dan dekripsi. Dalam penelitian ini dianalisis kinerja algoritma gabungan permutasi dan difusi menggunakan fungsi chaos. Analisis dilakukan dengan mengimplementasikan algoritma, mendapatkan waktu yang dibutuhkan untuk proses enkripsi dan dekripsi serta membandingkannnya dengan algoritma baku yang telah banyak digunakan, Advanced Encryption Standart (AES).
EMPIRICAL STUDY OF CAR LICENSE PLATES RECOGNITION Dina, Nasa Zata; Dailey, Matthew
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 13, No 1, Januari 2015
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v13i1.a383

Abstract

The number of vehicles on the road has increased drastically in recent years. The license plate is an identity card for a vehicle. It can map to the owner and further information about vehicle. License plate information is useful to help traffic management systems. For example, traffic management systems can check for vehicles moving at speeds not permitted by law and can also be installed in parking areas to se-cure the entrance or exit way for vehicles. License plate recognition algorithms have been proposed by many researchers. License plate recognition requires license plate detection, segmentation, and charac-ters recognition. The algorithm detects the position of a license plate and extracts the characters. Various license plate recognition algorithms have been implemented, and each algorithm has its strengths and weaknesses. In this research, I implement three algorithms for detecting license plates, three algorithms for segmenting license plates, and two algorithms for recognizing license plate characters. I evaluate each of these algorithms on the same two datasets, one from Greece and one from Thailand. For detecting li-cense plates, the best result is obtained by a Haar cascade algorithm. After the best result of license plate detection is obtained, for the segmentation part a Laplacian based method has the highest accuracy. Last, the license plate recognition experiment shows that a neural network has better accuracy than other algo-rithm. I summarize and analyze the overall performance of each method for comparison.
Co-Authors Nasa Zata Dina Weny Mistarika Rahmawati