Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING eProceedings of Engineering Jurnal Rekayasa elektrika Jurnal INFOTEL
Bambang Hidayat
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 205 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 201 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 5   6   7   8   9 
Analisis Steganografi Video Menggunakan Metode Enhanced Least Significant Bit Pada Frame Yang Terdeteksi Silence Berbasis Discrete Wavelet Transform Wulandari Setiawati; Bambang Hidayat; I Nyoman Apraz Ramatryana
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penggunaan media internet untuk melakukan pertukaran informasi yang telah berkembang menyebabkan kekhawatiran terkait keamanan dan kerahasiaan data digital yang dikirimkan. Untuk mengamankan data yang dikirimkan melalui media internet, diperlukan suatu teknik agar keamanan dan kerahasiaan informasi tersebut terjamin, salah satunya yaitu Steganografi. Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem steganografi dimana pesan yang disisipkan berupa file citra RGB (Red Green Blue) berformat *.bmp dan video dengan format *.avi sebagai cover. Pesan informasi disisipkan pada frame video berdasarkan deteksi silence menggunakan Discrete Wavelet Transform, dengan metode penyisipan yaitu ELSB. Proses pengujian keberhasilan Video Steganografi dilakukan dengan mengukur parameter seperti: PSNR, MSE, BER, dan MOS. Dengan menggunakan metode penyisipan ELSB didapatkan hasil Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) yang baik. Hasil PSNR terbesar yaitu 68,7518 dB dan nilai MSE terkecil sebesar 0,00867. Waktu komputasi terbesar yang didapat pada proses penyisipan adalah 91,15508 detik, sedangkan pada proses ekstraksi adalah 76,71934 detik. Hasil Mean Opinion Score (MOS) yang didapatkan memiliki nilai rata-rata total sebesar 4,1764 yang berarti kualitas video tersisipi dengan baik. BER terbesar yang dihasilkan yaitu sebesar 0,901899 saat mean = 0 dan variansi = 0.5. Kata kunci : Steganografi Video, Silence Detection, Discrete Wavelet Transform, Enhanced Least Significant Bit.
Steganografi Dengan Menggunakan Metode Division Arithmatic And Generalized Exploiting Modification Direction Dan Coding BCH Mahdan Muqottirullah Al Askariyy; Bambang Hidayat; I Nyoman Apraz Ramatryana
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pertumbuhan teknologi sangat pesat pada era modern. Pertukaran informasi terjadi setiap saat. Beragam cara untuk saling bertukar informasi sudah banyak dilakukan dan semakin berkembang. Banyak pihak tak bertanggung jawab mencuri data data yang kita kirimkan. Hal ini menyebabkan perlu adanya teknik yang dapat menanggulangi permasalahan tersebut. Teknik yang sangat sering digunakan oleh masyarakat saat in adalah steganografi. Dalam tugas akhir ini akan dirancang suatu sistem steganografi dengan metode Division Arithmetic and Generalized Exploiting modification Direction. Metode ini mampu menampung pesan rahasia yang cukup besar. Pada sistem yang akan dirancang ini ditambahkan suatu teknik error correction dengan metode BCH. Hasil yang diperoleh dari Tugas Akhir ini adalah mendapatkan total pesan yang dapat disisipkan dari tiga cover image dengan ukuran sama yauitu 300x300 piksel didapat rata-rata kapasitas bit per piksel ‘baboon’ 1,3743556, ‘fist’ 1,7987556, ‘straw’ 1,6506667, ‘lena’ 1,572994. Berhasil menyisipkan pesan dengan tidak merusak kualitas citra dari citra aslinya dengan nilai PSNR terendah sebesar 50,38509 dB dan nilai MSE terbesar sebesar 0.353422, didapatkan pada penyisipan citra ‘lena’ dengan panjang pesan sebesar 190x190 piksel. Dengan skema 1 dan 2 sistem dapat bertahan pada serangan noise ‘salt & pepper’ dengan density 0.0001 dengan nilai BER 0, dan pada noise ‘gaussian’ dengan nilai varian 0.0000001. Dengan nilai BER maksimal sebesar 0.427615 pada penyisipan pesan 256x256 dengan cover ‘lena’. Sedangankan dengan manipulasi cropping resizing dan compressing sistem mengalami error. Sementara untuk hasil waktu komputasi terendah pada proses penyisipan adalah 0,7979267 detik pada proses ekstraksi pesan 24x24 piksel dan tertinggi 37,97552 detik pada penyisipan pesan 190x190 piksel. Sedangkan untuk proses ekstraksi paling pendek 7,4029921 detik pada proses ekstraksi pesan 24x24 piksel dan paling panjang 365,1651 detik pada penyisipan pesan 190x190 piksel. Sistem juga dapat bertahan pada analisis bitplane attack. Kata kunci : Steganografi, Hamming code, bitplane attack, Division Arithmetic and Generalized Exploiting modification Direction, BCH code
Simulasi Dan Analisis Sistem Klasifikasi Batubara Menggunakan Discrete Wavelet Transform (dwt), Fuzzy Color Histogram (fch) Dan K-nearest Neighbor (k-nn) Pada Citra Digital Viona Apryaleva; Bambang Hidayat; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini membahas mengenai teknik untuk mengklasifikasikan batubara dengan menggunakan pengolahan citra digital. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Fuzzy Color Histogram (FCH). Sedangkan metode klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (K- NN) yang akan diimplementasikan pada perangkat lunak Matlab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu masyarakat agar lebih jeli dalam memilih jenis batubara yang akan dibeli. Ada tiga jenis batubara yang digunakan pada penelitian ini. Tiga jenis tersebut yaitu batubara kelas rendah dengan kalori 4400 kal/gr, kelas sedang dengan kalori 5100 kal/gr, dan kelas tinggi dengan kalori 7000 kal/gr. Jenis-jenis batubara tersebut memiliki kekhasan pada warnanya. Sebagai contoh, batubara kelas tinggi memiliki warna yang lebih hitam pekat dibandingkan dengan batubara kelas sedang dan rendah. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan berdasarkan ciri warna pada citra batubara. Pada prosesnya terdapat 4 tahap utama yaitu akuisisi citra, preprocessing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Untuk input citra, citra diperoleh dari pemotretan citra menggunakan kamera Canon EOS 600D dengan resolusi 18 MP. Parameter yang diukur adalah waktu komputasi dan tingkat akurasi. Untuk pengujian ini dilakukan pengujian dengan 90 sample foto batubara, dengan komposisi masing-masing kelas memiliki 20 data uji dan 10 data latih. Sehingga didapatkan akurasi terbaik sebesar 76,6666% dan waktu komputasi 4.844273618s dengan menggunakan metode DWT dengan parameter : Level dekomposisi 6, jenis wavelet daubechies1, filter LL, nilai k=1, dan jenis jarak Euclidean. Sedangkan dengan metode FCH didapatkan akurasi sebesar 61,6666% dan waktu komputasi 12.82627064s dengan parameter nilai k=1 dan jenis jarak Euclidean. Kata Kunci : Batubara, Discrete Wavelet Transform (DWT), dan Fuzzy Color Histogram (FCH), K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pengenalan Aksara Bali Dengan Metode Local Binary Pattern Ida Ayu Dian Purnama Sari; Bambang Hidayat; Unang Sunarya
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Aksara Bali merupakan salah satu tulisan daerah yang digunakan di Indonesia. Untuk membaca aksara Bali tidaklah mudah. Hal ini disebabkan karena kesulitan untuk mengenali bentuk atau pola dari suku kata dasar aksara tersebut. Suku kata dasar aksara Bali hampir memiliki struktur yang sama, sehingga di dalam pembacaannya akan menemukan kesulitan mengidentifikasi suku kata dasar. Penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk membuat suatu sistem yang mampu mengenali pola dari aksara Bali dimana aksara Bali yang digunakan adalah aksara Bali dasar. Sistem ini menggunakan teknik Local Binary Pattern (LBP) untuk ekstraksi cirinya. Salah satu sifat paling penting dari operator LBP ialah kesederhanaan perhitungannya, memiliki waktu komputasi yang lebih cepat, dan sifatnya yang invarian terhadap perubahan fotometri dari objek yang sama, dikarenakan LBP merupakan ukuran intensitas relatif suatu piksel dengan intensitas piksel disekitarnya. LBP didefinisikan sebagai perbandingan nilai piksel pada pusat citra dengan nilai piksel disekelilingnya sehingga diperoleh nilai biner pada matriks tersebut. Hasil dari LBP ini dijadikan masukan pada proses klasifikasi citra yang menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. Keunggulan dari metode KNN adalah tangguh terhadap data latih yang memiliki banyak noise dan efektif apabila data latihnya berukuran besar, sedangkan metode klasifikasi SVM mempunyai beberapa kelebihan, diantaranya bisa memodelkan dan mengklasifikasikan hubungan antar variabel tanpa perlu asumsi yang ketat, efisien, dan interpretasinya mudah. Pada penelitian ini juga membandingkan proses klasifikasi antara metode Support Vector Machine dengan K- Nearest Neighbor. Hasil dari simulasi yang dilakukan sistem dapat mengenali Aksara Bali dengan tingkat akurasi tertinggi adalah 74,6%, ddengan waktu komputasi rata-rata sistem sebesar 2,3203 detik. Kata kunci : Aksara Bali, Local Binary Pattern (LBP), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN).
Menyisipkan Informasi Berdasarkan Fuzzy Color Histogram Dengan Menggunakan Metode Steganografi (dwt) Discrete Wavelet Transform Clara Amanda; Bambang Hidayat; Rian Febrian Umbara
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pertukaran informasi berkembang dengan pesat akibat teknologi yang semakin canggih dan memberikan pengaruh besar bagi kehidupan manusia. Keamanan dan kerahasiaan data merupakan hal yang sangat penting seiring berkembangnya teknologi dengan memanfaatkan media digital sebagai media pertukaran informasi. Untuk menjamin keamanan dan kerahasiaan data diperlukan suatu teknik, salah satunya adalah Steganography. Pada tugas akhir ini dilakukan simulasi Steganography untuk menyisipkan pesan teks (.txt) pada image (.jpg). Metode yang digunakan untuk menyisipkan pesan adalah Discrete Wavelet Transform (DWT). Penyisipan pesan ini dilakukan dengan cara mengganti nilai koefisien yang dibawah nilai threshold dengan pesan rahasia. Sedangkan Fuzzy Color Histogram (FCH) merepresentasikan sekumpulan pixel pada image yang akan disisipi secret message (teks). Berawal dengan melakukan pembagian layer pada image yang terpilih untuk dilakukan penyisipan teks, kemudian dilanjutkan dengan penentuan value representasi data menggunakan Fuzzy Color Histogram, setelah itu ditransformasikan menggunakan Inverse Discrete Wavelet Transform untuk mendapatkan Stegano Object. Dari hasil penelitian, sistem steganografi menggunakan DWT menghasilkan performansi imperceptibility antara cover object dan citra stego sangatlah mirip dengan kapasitas penyisipan yang lebih banyak. Kesimpulan ini ditunjukan dengan hasil nilai PSNR sebesar 79.44 dB dan nilai MSE sebesar 0,02721 pada cover object yang disisipi pesan sepanjang 1279 karakter. Performansi robustness pada citra stego mempunyai nilai BER sebersar 0 (nol) artinya tidak ada bit error dalam melakukan ekstraksi pada saat tanpa serangan. Kata Kunci : Steganografi, Fuzzy Color Histogram, DWT, Citra Digital
Steganografi Enhanced Least Significant Bit Pada Karakter Khusus Citra Tulisan Arab Neng Anggi Iliadi; Bambang Hidayat; Nur Andini
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

ABSTRAK Saat ini pertukaran informasi dapat dilakukan dengan sangat mudah. Misalnya saja, saat ini sudah banyak cara untuk mengirimkan suatu informasi dari pengirim ke penerima pada jarak yang cukup jauh. Salah satunya dengan melalui internet. Ditengah-tengah perkembangan teknologi informasi yang kian semarak, internet tidak lagi menjamin penyediaan informasi yang aman. Berbagai mesin-pencari (search-engine) terus berkembang ditambah dengan serangan virus, penyadap, spam maupun hacker yang menjamur dapat mencuri data-data yang bisa bersifat rahasia. Oleh karena itu, untuk meningkatkan keamanan terhadap informasi dapat dilakukan upaya dengan menyembunyikan pesan kedalam suatu media lain. Teknik tersebut disebut dengan teknik steganografi. Pada penelitian ini dirancang sebuah simulasi dan analisis steganografi teks sebagai pesan dengan menggunakan citra tulisan Arab sebagai cover. Sistem ini dirancang meliputi proses segmentasi untuk mendapatkan tanda baca “fathah” yang akan digunakan sebagai host dan proses steganografi menggunakan metode penyisipan Enhanced Least Significant Bit (ELSB). Dengan hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah mendapatkan tanda baca “fathah” dengan akurasi rata-rata pada tiga sumber data, diantaranya: Scan Al-Qur‟an sebesar 85.43%, Google sebesar 89.10% dan Scan Tulisan Tangan sebesar 87.78%. Penggunaan metode penyisipan ELSB berhasil menyisipkan pesan dengan tidak merusak kualitas citra dari citra aslinya dengan nilai PSNR terendah sebesar 145.925 dB dan nilai MSE terbesar sebesar 0.0299, didapatkan pada Data 6 - Google dengan panjang pesan sebesar 287 karakter. Hasil Mean Opinion Score (MOS) untuk pengujian kualitas citra dengan skala maksimum 5, menunjukkan nilai rata-rata total sebesar 4.58. Dengan skema 1 dapat bertahan terhadap manipulasi berupa cropping pada data stego, tetapi rentan terharap serangan noise gaussian dann salt and pepper dengan density 0.01 dengan nilai maksimum pada BER 0.50463 dan CER 0.37037. Sedangkan dengan manipulasi cropping pada skema 2, didapatkan BER 0.4475 dan CER 0.0185, tetapi dapat bertahan dari serangan gaussian dan salt and pepper pada semua density pengujian. Serta waktu komputasi terbesar pada Data 8 – Google dengan panjang pesan sebesar 786 karakter, memiliki waktu penyisipan 3.8596 detik dan waktu ekstraksi 5.3717 detik. Kata Kunci : Segmentasi, Tulisan Arab, Steganografi, Enhanced Least Significant Bit
Deteksi Kualitas Keju Cheddar Layak Makan Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform (dct) Dengan Klasifikasi Decision Tree Pada Citra Digital Hanif Jaka Permana; Bambang Hidayat; Sjafril Darana
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

ABSTRAK Keju adalah makanan yang terbuat dari zat-zat pada susu melalui proses pengentalan dengan bantuan bakteri atau enzim tertentu yang disebut rennet. Keju sangat bermanfaat karena kaya akan protein dan menjadi bahan favorit untuk berbagai masakan. Namun, kualitas dari keju yang dihasilkan produsen berbeda-beda. Sehingga terdapat batas layak makan untuk tiap keju. Secara kasat mata kualitas keju layak makan ini tidak bisa dilihat. Hal ini yang menjadi latar belakang penulis memilih judul tugas akhir ini. Dalam Tugas Akhir ini penulis membahas bagaimana cara mendeteksi kualitas keju berdasarkan tekstur. Terdapat metode yang dapat digunakan untuk klasifikasi kualitas keju. Pada Tugas Akhir ini penulis menggunakan metode Discrete Cosine Transform dengan klasifikasi Decision Tree. Citra digital diubah kedalam komponen frekuensi dasar dengan teknik Discrete Cosine Transform. Teknik ini merepresentasikan sebuah citra dari penjumlahan sinusoida dari magnitude dan frekuensi yang berubah-ubah. Sifat dari DCT adalah mengubah informasi citra yang signifkan dikonsentrasikan hanya pada beberapa koefisien DCT. Hasil ekstraksi ciri tersebut diklasifikasikan dengan teknik Decision Tree sehingga diketahui kualitas keju yang baik. Pengujian dilakukan terhadap 48 citra keju, dengan komposisi masing-masing kelas memiliki 16 citra dimana kelas satu sampai tiga dengan keterangan sangat layak makan, layak makan, tidak layak makan. Hasil pengujian ini didapatkan akurasi sebesar 89,58% dan waktu komputasi secepat 0,02 detik dengan menggunakan metode DCT dari nilai ciri Standard Deviation dan Entropy. Kata Kunci : Keju, Discrete Cosine Transform (DCT), Decision Tree, Citra Digital. ABSTRACT Cheese is the food made from substances of the milk through the coagulation process with the help of bacteria or enzyme that is named rennet. Cheese is so beneficial because it contains full of protein and becomes favourite ingredient for many dishes. But, the producers make the cheese with many different quality. So there is the limit to cheese to become edible. Normally we can't see the quality of cheese only with eyes. This is the background of the author to choose the title of this final assignment. In this final task the author examine how to detect the quality of cheese based on its texture. There are some methods which can be used to classify the quality of the cheese. In this final task, the author use Discrete Cosine Transform method with Decision Tree classification. Digital image is changed to the basic frequency component with Discrete Cosine Transform technique. This technique represents an image from the sum of sinusoidal from the changing magnitude and frequency. The character of DCT changes image information which is significantly concentrated on several DCT coefficients. The result of feature extraction is classified with Decision Tree technique, so the good quality of the cheese can be identified. This examination was performed on 48 pictures of cheese, composed with 16 pictures for every class from the first until the third class with explanation of cheese are very eatable, eatable, not eatable. This examination obtained an accuracy of 89,583% with computing time of 0,02 second by using the first order parameter DCT method of Standard Deviation and Entropy. Keyword : Cheese, Discrete Cosine Transform (DCT), Decision Tree, Digital Image
Peningkatan Kualitas Citra Radiograf Periapikal Pada Deteksi Penyakit Pulpitis Irreversibel Menggunakan Metode Adaptive Gamma Correction Suken Achmad Aziz; Bambang Hidayat; H. Suhardjo H. Suhardjo
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perangkat x-ray merupakan salah satu alat bantu dokter gigi untuk menunjang diagnosa pulpitis. X-ray dapat menembus lapisan keras organ manusia, sehingga x-ray dapat mempresentasikan secara visual objek yang tidak bisa dilihat oleh mata secara langsung. Namun, citra hasil x-ray memiliki tingkat kontras yang sangat rendah. Tugas akhir ini menjawab isu tersebut dengan mengembangkan skema perbaikan adaptif citra dengan metode adaptive gamma correction. Dengan melakukan perbaikan citra menggunakan metode adaptive gamma correction yang bersifat non-linier, didapatkan hasil output dari sistem berupa citra keluaran yang memiliki tingkat kontras yang lebih baik dibanding citra input agar dapat mempresentasikan informasi yang terdapat pada citra dengan presentasi informasi yang lebih baik sehingga hasil keluaran sistem deteksi dapat memberikan informasi yang lebih akurat. Hasil dari pengujian sistem perbaikan kualitas didapatkan nilai parameter akurasi sebesar 100% dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor. Diharapkan sistem hasil penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan diagnosis dokter gigi untuk mengambil tindakan pengobatan.Kata kunci : Image Enhancement, Adaptive Gamma Correction, Radiograf Periapikal, Adaptive Image Enhancement Abstract
Klasifikasi Untuk Deteksi Kualitas Keju Cheddar Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode Content Based Image Retrieval Dan K-nearest Neighbor Berbasis Android Syifa Mellynda Prisca; Bambang Hidayat; Sjafril Darana
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Keju merupakan makanan olahan yang terbuat dari hasil fermentasi susu. Dalam kehidupan sehari-hari, keju dimanfaatkan sebagai tambahan bahan makanan karena banyak mengandung protein hewani yang sangat bermanfaat untuk tubuh manusia. Namun, jika dikonsumsi secara berlebihan akan memberikan dampak yang tidak baik pada tubuh, mengingat mengandung lemak dan kolestrol. Dalam pengkonsumsian nya sudah tentu perlu memperhatikan kondisi keju yang layak selaku bahan pangan. Dalam tugas akhir ini, penulis merancang sebuah perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi kualitas sebuah keju berdasarkan dari warna, bentuk dan tekstur. Teknik identifikasi yang digunakan adalah memproses citra digital yang diambil dengan kamera. Kemudian citra query tersebut diolah menggunakan metode Content Based Image Retrieval dan K-Nearest Neighbor. Lalu dari metode tersebut diperoleh data ciri statistik, sehingga akhirnya dapat diklasifikasikan untuk menentukan kualitas keju. Dalam penelitian tugas akhir penulis menggunakan beberapa macam sample keju, dari yang berkualitas tinggi hingga rendah. Hasil dari perancangan sistem aplikasi berbasis android diperoleh akurasi sebesar 85,42%, sehingga dengan demikian temuan penelitian diharapkan dapat menjadi suatu alat bantu guna mengetahui kualitas keju. Kata kunci : Content based image retrieval, K-nearest neighbor Abstract Cheese is processed food that made from fermented milk. In the daily life, is used as a food ingredient because it contains many animal protein which are have much of beneficial for human body. However, if this food is consumed too much it will have negative effect on body. That is why, before it will be consumed, so we have to know about their quality product. In this final project, the writer want to design a software that can identify cheese quality based on color, shape and texture. Identification technique used via digital image by using camera, Then image of query is processed by method. Then the characteristic data were studied, so that can be determine about classified of cheese quality. From this final task research the author used several samples of cheese from several various qualities, the high quality into the low. The design research with android-based application system and get an accuracy of 85.42%. So people should know the condition of the cheese before consumed. Keywords: Content based image retrieval, K-nearest neighbor
Deteksi Kesegaran Dan Kualitas Telur Berdasarkan Metode Color Matching Dan Template Matching Devi Utami Nur Indah Sari; Bambang Hidayat; Sjafril Darana
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Telur ayam adalah bahan makanan yang biasa dikonsumsi oleh masyarakat indonesia. Telur memiliki protein yang bermutu tinggi. Sehingga telur banyak dijadikan sebagai bahan olahan makanan. Akan tetapi, tidak semua telur memiliki kualitas dan kesegaran yang baik karena telur yang berada dipeternakan ataupun toko memiliki kualitas yang berbeda-beda. Kualitas dan kesegaran telur dapat dilihat dari ketinggian telur tersebut sedangkan warna kuning telur dengan menggunakan alat yang disebut Yolk Color Fan sebagai acuan dimana semakin tinggi nilai yolk maka semakin tinggi nilai kandungan karotein. Namun, untuk mengukur ketinggian telur maupun mencocokan warna kuning telur dengan menggunakan alat ukur dan Yolk Color Fan secara kasat mata, hasil yang didapat akan bersifat subjektif karena disebabkan beberapa faktor seperti cahaya dan kemampuan penglihatan seseorang. Dalam tugas akhir ini penulis akan membahas bagaimana cara mendeteksi kualitas dan kesegaran dari tinggi dan warna kuning telur ayam negeri. Pada tugas akhir ini penulis menggunakan metode Color Matching dan Template Matching. Tujuan adanya tugas akhir ini, penelitian ini dapat mempermudah mendeteksi kualitas dan kesegaran kuning telur dengan hasil yang lebih efektif dan akurat. Sistem yang dibuat untuk kualitas kuning telur dengan metode Color Matching Mendapatkan Akurasi sebesar 87% sedangkan untuk kualitas dan kesegaran telur dengan metode Template Matching sebesar 76% Kata Kunci : Telur, Color Matching, Template Matching
Co-Authors Abdul Hafidh Zaini Ade Pitra Hermawan Adi Aufarachman Putra Bambang Dwi Adrian Firmansyah Taufik Afina Fatharani Agre Liana Bella Clara Ahmad Mumtaz Ahsanu Qornan Al Brando Ardes Harjoko Alif Fajri Ryamizard Alifdio Hendra Putra Alifia Fathur Rizkiyah Alvin Matthew Valentino Amelia Shaffira Arifin Andre Danika Andrean David Chrismadandi Andri Slamet Subandrio Andri Slamet Subandrio Andri Slamet Subandrio Angrinda Kharisma Putri Anissa Widya Devianti Annisa Adlina Mulyaningrum Annisa Faraditha Basuki Annisa Rizki Akmalia Annisa Yandra Oktora Apriannor Apriannor Aptanti Aptanti Arfhan Setiawan Ari Septayuda Arina Fadhilah Arisalsabila Wahyu Bawono Ariza Rizky Pratama Arvieda Nadya Astin Santosa Auliado Centaury Ayu Tri Yulina Ayu Trisna Hayati Ayu Trisna Hayati Azarine Sandi Rizcky Bagas Yufa Ardana Bani Aulia Rahman Bella Yunita Kusuma Carolus Ferdy Setiaji Hartoko Chyndi Mery Da Vega Clara Amanda Daniel Ade Aryono Dara Aulia Feryando David Vianza Dea Delia Lestari Dela Tantri Riyandani Denanda Syahnurreza Auladi Desi Dwi Prihatin Desti Madya Saputri Devi Naafiyandika Sutopo Devi Rahmaditra Devi Utami Nur Indah Sari Devita Ba'diatan Fitri Dewa Gede Eduard Pramana Morton Dewi Zakiawati Dias Wardana Diati Levi Putri Dimas Anugrah Putra Dinda Rizki Taningrum Diny Hafizha Amelia Diovani Estidia Akbar Distyan Putra Agrisativa Dita Kusuma Wardani Dudi Aripin Dwi Sukma Bestry Edrea Cioksidy Cioksidy Eka Yuwitaning Eko Susatio Elline Constantia Elok Novita Pramunti Elyza Dilla Susanti Endang Yuni Endang Yuni Setyowati Enrico Wiratama Purwanto Erryna Indah Kurniawati Erty Kasdiantika Erwin Susanto Faber Tommy Johannes Nauli Fadhilah Fadhilah Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oskandar Fanny Oksa Salindri Farah Fadhilah Hermahiroh Farisah Qisthina Rekamasanti Farras Duto Hestopo Fauziyyah Rachmawati Fina Maharani Firda Isfandary Badryani Fiya Rohmawati Galuh Laksmita Ranggi Garizah Ganih Pranoto Gelar Budiman Ghina Oktavia Gita Meirinda H. Suhardjo H. Suhardjo Haidar Maghrifa Ahmad Hamdan Gustiawidi Hanif Jaka Permana Hasna Nur Afina Helena Jasmine Clarissa Hermas Ahadhi Septiaji Hervyn Junianto Kuen Hilal Nuha Hilman Fauzi, Hilman Hindrya Meidina Fresty Husnul Himmah I Nyoman Apraz Ramatryana I Putu Aditya Widiatama Ibrahim Adilla Ida Ayu Dian Purnama Sari Imam Abdul Hakim Indah Restyana Indri Ruth Simatupang Inka Hashari Insani Sekar Wangi Inung Wijayanto Irene Dewi Kurniawati Irma Safitri Irvie Augustin Israndy Yainahu Jangkung Raharjo Johan Arif Johan Arif Johan Arif Karina Permatasari Katamso Katamso Kevin Prathama Nugraha Khairunnisa Alfiyanti Suharja Kharisma Meccasia Kinanti Balqis Maharani Kintan Veriana Krisma Asmoro Kusumawardhani, Eka Leanna Vidya Yovita Ledya Novamizanti Listhyani Dhianira Sarie Listianto Raharjo Luluk Listyani Ayuningtyas Lutfi Ahmad Lyra Vega Ugi Magdarita Haris Mahdan Muqottirullah Al Askariyy Maya Amiriyanti Maya Sari Samosir Melina Melina Mentari Pangestu Mielda Fauzi Mila Muliani Mirrah Aliya Azzahra Mohamad Fikri Permana Mona Renasari Muhamad Fatah Muhamad Luthfi Wahid Muhammad Fatah W Muhammad Fatah Wiyatna Muhammad Ilham Fauzi Muhammad Rafki Muhammad Taufiq Alkautsar Mujib Ramadhan Hidayat Murnisari Darjan Mutia Henarta Mutiara Ulfach Nabila Sarashadarti Nadia Aisyah Permata Putri Nadia Putri Nurpadilah Nadiya Ibrahim Nanang Adi Setyawan Neng Anggi Iliadi Neng Wiwin Wiyandini Ngurah Putu Oka Harybuana Niki Ihsanul Hakim Nina Djustiana Nova Aditya Utami Novita Yusnia Tri Handayani Nur Andini Nur Hikmah Maulida Nur Ibrahim Nur Inastia Alfianingrum Nur Shabrina Nurul Septiyani Syafril Prasetyo Tri Herlambang Pritta Anggraeni Anindyasari Putu Cinthia Wikessa Putu Wahyu Saputra Qintan Nurma Buana Rakhman Kurniadi Rani Fauzana Rasinia Vadilla Nova Ratri Dwi Atmaja Regha Julian Pradhana Reinhard Immanuel Abraham Reni Anggraini Reni Dyah Wahyuningrum Restu Pujiyanti Hidayat Restu Wardani Reza Ahmad Nurfauzan Rian Febrian Umbara Rian Umbara Rikko Ismail Hardianzah Risva Ulva Fauzia Rita Magdalena Rizkiana Rani Sejahtera Rizky Setyaningrum Rizqi Shaumi Puspa Ayu Amanda Rosa Chulia Rahmah Rr Ayuningtias Setiaji Rudy Hartanto Rudy Hartanto Rudy Hartanto Ryan Bagus Wicaksana Ryan Bagus Wicaksono Sarah Aura Nadienda Saraswati Saraswati Setyo Nugroho Wibowo Shabrina Elha Putri Shofiya Rona Gemintang Sigit Nugroho SJAFRIL DARANA Sjafril Darana Sjafril Darana Sofia Sa’idah SOFIA SAIDAH Sri Muliawati Suci Amelia Suci Aulia Sugeng Winarno Sugondo Hadiyoso Suhardjo MS Suhardjo MS Suhardjo Sitam Suhardjo Sitam Suhardjo Suhardjo Suhardjo Suhardjo Suhartono Tjondronegoro Suken Achmad Aziz Suryo Adhi Wibowo Syahida Anugrah Kausar Syakira Nurina Shaputri Syelanisa Nabilla Syifa Mellynda Prisca Tengku Ahmad Wira Giovany Tikki Capriati Marieski Tita Haryanti Tito Permana Ulfa Yuliani Unang Sunarya Utari Hustita Dewi Vallen Ariesandi Vanesa Ditalia Vasya Aulia Viona Apryaleva Vivi Oktaviani Damanik Wijayanti, Lumastari Ajeng Wulandari Setiawati Wulandary Ika Hanesia Yafis Sukma Kurniawan Yeni Ernita Kusuma Wardani YULI SUN HARIYANI Yun Mukmin Akbar Yuti Malinda Yuti Malinda Yuti Malinda Zafer Ozcan Zagitha Devy Harerra Zahrana Hermulyani Zarka Lazuardi Putera