Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.197
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Majalah Ilmiah Teknologi Elektro TEKNIK Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Teknologi Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Rekayasa elektrika Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Achmad Hidayatno
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 76 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 76 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
RANCANG BANGUN MIXER AUDIO 4 CHANNEL BERBASIS PC Hariyanto, Dudi; Hidayatno, Achmad; Christiyono, Yuli
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 2, NO. 2, JUNI 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.47 KB) | DOI: 10.14710/transient.2.2.296-301

Abstract

Abstrak Mixer audio adalah suatu alat yang digunakan untuk mencampurkan dua atau lebih sinyal audio menjadi satu sinyal audio.Mixer audio banyak digunakan dalam studio musik maupun studio rekaman untuk  mengatur berbagai macam alat musik seperti gitar, bass dan drum digabungkan menjadi satu dengan suara vokalis. Proses pencampuran sinyal audio menitik beratkan pada keseimbangan setiap channel yang berhubungan dengan alat musik agar mencapai gain yang maksimal tetapi menghasilkan suara yang tidak cacat. Dengan perkembangan teknologi komputer, mixer audio bisa dibuat dalam bentuk aplikasi perangkat lunak menggunakan Borland Delphi 7 dengan menambahkan pustaka komponen pengolahan sinyal suara audiolab 5.0 dan wave audio. Karena keterbatasan jumlah kartu suara pada sebuah komputer perlu ditambahkan perangkat keras kartu suara USB. Jangkauan frekuensi yang digunakan dalam pengujian adalah 30 Hz, 60 Hz, 120 Hz, 250 Hz, 500 Hz, 1 KHz, 2 KHz, 4 KHz, 8 KHz dan 16 KHz. Berdasarkan pengujian mixer audio yang dibuat dapat memberikan tanggapan frekuensi sesuai dengan mixer audio analog dan mampu untuk memodelkan operasi sinyal yang diinginkan. Namun mixer audio yang dibuat masih memiliki derau sehingga perlu penelitian lebih lanjut. Kata kunci : Mixer Audio,DSP,Personal Computer  Abstract Audio mixer is a device used to mix two or more audio signals into a single audio signal audio.Mixer widely used in recording studios and music studios to organize a variety of instruments including guitar, bass and drum sounds are combined into one with a vocalist. Audio signal mixing process focuses on the balance of each channel is associated with a musical instrument in order to achieve maximum gain but produces a sound that is not defective. With the development of computer technology, audio mixer can be made in the form of software applications using Borland Delphi 7 by adding a component library voice signal processing and wave audiolab 5.0 audio. Due to the limited number of sound cards in a computer hardware needs to be added a USB sound card. Frequency range used in the test is 30 Hz, 60 Hz, 120 Hz, 250 Hz, 500 Hz, 1 KHz, 2 KHz, 4 KHz, 8 KHz and 16 KHz. Based on testing audio mixer that can be made to respond in accordance with the frequency of the analog audio mixer and is able to model the operation of the desired signal. But the audio mixer is made still have noise so it needs more research. Keywords: Mixer Audio, DSP, Personal Computer
OPTIMALISASI ENTITAS ECOMMERCE DENGAN MENGGUNAKAN CLOUD MARKETPLACE Arfan, Muhammad; Hidayatno, Achmad; Ramadhani, Natalia Putri
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 7, NO. 1, MARET 2018
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (456.058 KB) | DOI: 10.14710/transient.7.1.209-213

Abstract

Ecommerce memberikan pengalaman baru dalam transaksi jual beli produk. Kemudahan dalam memilih produk dengan harga bersaing menjadi daya tarik tersendiri bagi pembeli. Perkembangan ecommerce juga memberi solusi bagi pelaku usaha membuka pasar lebih luas dengan penerapan beberapa aplikasi dan layanan yang membantu pelaku usaha dalam mengelola sumber daya bisnis. Di sisi lain, penerapan ecommerce bagi pelaku usaha belum optimal. Hal ini disebabkan aplikasi ecommerce pada umumnya lebih relevan kepada usaha yang memiliki proses bisnis yang mapan dengan modal besar, sehingga pelaku bisnis pemula enggan menggunakan karena proses bisnis yang ditawarkan tidak relevan dan cenderung sulit untuk diterapkan. Ketersediaan SDM dan peralatan pendukung juga menjadi kesulitan tersendiri untuk memulai pengelolaan bisnis berbasis teknologi informasi dan komunikasi. Dari hal tersebut diatas, maka perlu dibangun sistem Cloud Marketplace dengan mengembangkan entitas ecommerce yang sudah ada. Dengan menggunakan sistem Cloud Marketplace, kolaborasi antar pelaku usaha dapat meningkatkan daya saing produk dan calon pembeli lebih mudah dalam menemukan produk berkualitas. Melalui sistem ini  pelaku usaha dapat mengelola sumber daya bisnis yang meliputi pengelolaan stok barang, pemasaran dan keuangan. Proses tersebut berjalan online  sehingga dapat diakses di mana saja dan kapan saja. Kemudahan akses dan kemudahan penggunaan fitur bisnis yang  akan memudahkan pelaku usaha dalam pengelolaan sumber daya bisnis.
KOMPRESI CITRA DIGITAL ARAS KEABUAN (GRAYSCALE) MENGGUNAKAN METODE EMBEDDED ZEROTREE WAVELET (EZW) M, Faizal Haris; Hidayatno, Achmad; Zahra, Ajub Ajulian
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 3, NO. 4, DESEMBER 2014
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (150.734 KB) | DOI: 10.14710/transient.3.4.460-466

Abstract

Abstrak Kompresi citra sangat penting untuk banyak aplikasi. Khususnya untuk mempercepat pengiriman dan pengaksesan sebuah citra dalam berbagai media. Sebuah citra biasanya mengandung jumlah data yang besar untuk kualitas gambar yang bagus, sehingga membutuhkan memori yang besar juga untuk menyimpannya. Salah satu cara untuk mengurangi pemborosan memori adalah dengan melakukan kompresi citra. Salah satu kompresi yang digunakan adalah algoritma Embedded Zerotree Wavelet (EZW). Sistem kompresi citra digital dengan menggunakan EZW dirancang untuk mengkompresi citra asli bitmap aras-keabuan menjadi citra yang terkompresi dengan ukuran data citra sekecil mungkin. Proses kompresi citra dimulai dengan proses Discrette Wavelet Transform (DWT)  agar diperoleh aproksimasi dan koefisien detail matriks citra  yang digunakan untuk masukan proses EZW. Proses selanjutnya adalah proses kompresi EZW untuk mengkompresi matriks citra menjadi citra yang terkompresi. Pengujian aplikasi kompresi ini menggunakan 4 citra aras-keabuan berformat berkas .bmp, yang memiliki resolusi 256 × 256 piksel dan  512 × 512 piksel  dengan variasi threshold. Berdasarkan hasil pengujian terhadap citra uji diperoleh rasio kompresi citra maksimal sebesar 99,39 % dan minimal 62,16%, nilai  PSNR  rata-rata 28,5 dan MSE 174,41 dengan menggunakan variasi threshold 5 ,10, 30, 50, 80. Untuk  kualitas citra yang terkompres, semakin kecil nilai threshold  semakin baik kualitas citra terkompresinya.Kata kunci: citra bitmap, kompresi citra,  threshold, Embedded  Zerotree Wavelet  Abstract Image compresion is very important for many aplications. In particular to speed up the delivery and accesing an image in a variety of media. An image usually contains a large amount of data for good picture quality, thus requiring large memory to store them as well. One solution for reduce the waste of memory with the image compression. One of the compression used the Embedded Zerotree Wavelet (EZW) algorithm. The system digital image compression using EZW is designed to compress the original bitmap grayscale image into a compressed image with image data size as small as possible. The process begins by Discrette Wavelet Transform (DWT) to obtain the approximation and detail coefficient matrix for input EZW process. The next process is the EZW compression to compress the image matrix into a compressed image. This compression testing applications using a 4 grayscale image with file format .Bmp, which has a resolution of  256 × 256 pixels and 512 × 512 pixels with variation  threshold. Based on the test results of the test images obtained by the image compression rate of 99.39% and a maximum of at least 62,16%, the average PSNR 174,41 and MSE 28,5 with a variation threshold 5, 10, 30, 50, 80. Quality of the compressed image, the smaller the threshold value the better quality of image compressed Keyword: Bitmap image, Image compresion, threshold, Embedded Zerotree Wavelet
PERANCANGAN PRESET EQUALIZER PADA DSP STARTER KIT TMS320C6713 BERBASIS SIMULINK[TM] Khuluqi, Achmad Chusnul; Hidayatno, Achmad; Darjat, Darjat
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 1, NO. 4, DESEMBER 2012
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (373.05 KB) | DOI: 10.14710/transient.1.4.181-187

Abstract

Abstract Saat ini pengolahan sinyal digital lebih diminati daripada secara analog. Salah satu terapan teknologi pengolahan sinyal digital yang paling sederhana adalah tapis digital. Tapis digital dapat diwujudkan dalam bentuk perangkat lunak atau perangkat keras. Tapis digital diwujudkan dalam bentuk perangkat keras menggunakan chip DSP (Digital Signal Processor) yang dapat diprogram sesuai keinginan pengguna. Dalam tugas akhir ini, tapis digunakan untuk merancang preset equalizer. Preset equalizer yang dibuat ada 4 yaitu flat, rock, bass dan opera. Masing-masing preset equalizer tersebut memiliki gain yang bervariasi. Perancangan preset equalizer ini dibuat dengan menggunakan software simulink dalam matlab. Simulink dapat terkoneksikan pada papan DSK C6713 melalui software Code Composser Studio v3.1 sehingga dihasilkan berkas berekstensi .out. Berkas tersebut yang akan diunduh ke papan DSK C6713. Pengujian preset equalizer dilakukan dengan memberikan sinyal masukan (yang dihasilkan oleh function generator) pada port line in DSK berupa sinyal sinus. Pada port keluaran line out DSK, sinyal keluaran diamati menggunakan osiloskop digital dan dicatat nilai tegangannya. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah tapis pada preset equalizer berfungsi atau tidak, dan besarnya nilai tegangan sudah sesuai atau tidak dengan penambahan gain pada rancangan tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua tapis bekerja dengan baik. Dan nilai tegangan yang diperoleh sudah sesuai dengan nilai gain pada rancangan preset equalizer. Tetapi sinyal hasil keluaran dari DSK C6713 mengalami pelemahan jika dibandingkan dengan sinyal masukan dari function generator. Hal ini merupakan hal yang wajar karena spesifikasi dari alat DSK itu sendiri. Keywords : Digital signal processing, Preset equalizer, Simulink, DSK C6713 Abstract Nowadays, digital signal processing more attractive than the analog. One of the simplest adaptive digital signal processing technology is a digital filter. Digital filter can be implemented as software or hardware. Digital filter is implemented as hardware using programable DSP (Digital Signal Processor) chip. In this final project, that digital filter used for designing preset equalizer. There are 4 preset equalizer in this project such as flat, rock, bass, and opera. Each preset equalizer has variable gain. Designing preset equalizer is using Simulink software from matlab. Simulink can be connected in DSK C6713 board through Code composer Studio v3.1 software to produce the file extension. Outs. The file that will be downloaded to the C6713 DSK board. The testing of preset equalizer is done by giving input signal (created by function generator) to DSK’s line in port. The output signal on DSK’s output port is observed using Digital Osciloscope and written its voltage value. This testing is done to get know are this filter in preset equalizer work well or not and the voltage value is suitable or not with the additional gain in design. Experiment’s result show that all of the filter works well. And the voltage values that be obtained is suitable with gain values in preset equalizer design. But the output signal from DSK C6713 weakened when compared with the input signal from function generator. This is normal because of the specification of the DSK itself. Keywords : Digital signal processing, Preset equalizer, Simulink, DSK C6713
PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS - PCA) DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Shabrina, Mutiara; Isnanto, R. Rizal; Hidayatno, Achmad
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 2, NO. 2, JUNI 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (316.751 KB) | DOI: 10.14710/transient.2.2.370-374

Abstract

Abstrak Ciri biometrik merupakan pembeda identitas yang dimiliki secara personal yang dapat dijadikan sebagai penunjuk identitas seseorang terutama iris. Pada tugas akhir ini metode Principal Component Analysis dan jaringan saraf tiruan digunakan sebagai metode pengenalan iris mata. Sistem dibangun menggunakan platform PC dan penulisan program komputer menggunakan MATLAB. Terdapat dua tahap dalam pengenalan iris mata ini, tahap pelatihan  dan tahap pengenalan. Citra mata yang masuk akan melalui tahap prapengolahan. Setelah itu akan di ekstraksi cirinya dengan PCA sehingga keluarannya akan masuk kedalam Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik untuk dilatihkan. Pada tahap pengenalan ini akan menggunakan nilai bobot dan bias yang telah didapatkan dari proses pelatihan JST dalam tahap pelatihan sebelumnya. Kemudian setelah melalui tahap ekstraksi ciri, nilainya akan dibandingkan dengan nilai hasil keluaran jaringan. Pada pengujian pengaruh jumlah komponen utama diperoleh pengenalan tertinggi sebesar 87,5% pada penggunaan 15 komponen. Semakin banyak komponen utama yang digunakan maka persentase keberhasilan pengenalan akan semakin baik. Terdapat beberapa faktor yang memengaruhi hasil pengenalan yaitu kurangnya variasi pada citra latih yang disajikan ke dalam sistem untuk setiap jenis iris mata dan variasi iris mata yang berbeda dengan variasi iris mata citra latih. Kata kunci:Pengenalan Iris Mata, PCA, Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik  Abstract Biometric features are an identity differentiator of a personal which can be used as an indicator of a person’s identity espescially iris. In this final report, Principal Component Analysisandneural networkare usedas a method ofiris recognition. The systemis builtusinga PCplatformand writing computer program using MATLAB. There are twostagesin theiris recognition, training phase and recognition phase. Image of the eye will go through the preprocessing stagetolook the circularirisandbe changedtopolar coordinates. After thatthe characteristic will beextracted with PCA so thatthe outputwill enter the Back Propagation Neural Networktobe trained. At the recognitionstage ,the weightsandbiasesthat have been obtained from the training process in the trainingphasebeforehandwillbe used. Thenafter going through astage offeature extraction, the valuewill becompared with theoutputvalue ofthe network. In testing, theeffect ofnumber of principal component sobtained the highestrecognitionfor 87.5% on the use of15components. The more principal components are used the better the percentage of succeful recognition. Severalfactors thatinfluence the outcome ofthe recognition arethelack of varietyin the training image presentedto the system for any type ofirisandirisvariations which are different with variations in training irisimage. Keywords: Iris Recognition, PCA, Backpropagation Neural Network
IMPLEMENTASI TEKNOLOGI SPEECH-TO-TEXT PADA PERANGKAT LUNAK EDUKATIF PENGENALAN NAMA HEWAN BERBASIS SISTEM OPERASI ANDROID Hartadhianty, Vivere; Hidayatno, Achmad; Somantri, Maman
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 7, NO. 2, JUNI 2018
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (624.318 KB) | DOI: 10.14710/transient.7.2.658-663

Abstract

Teknologi telepon genggam mengalami perkembangan yang signifikan belakangan ini. Terlihat dari adanya berbagai pilihan sistem operasi yang dapat dipilih, seperti iOS maupun Android. Pada sistem operasi Android, perkembangan ini memacu pertumbuhan aplikasi dan integrasi teknologi-teknologi lain guna membantu manusia dalam mempelajari hal yang baru, mempermudah penyebaran ilmu, ataupun mempermudah tugas-tugas dalam kehidupan manusia sehari hari. Salah satu teknologi yang dapat diintegrasikan adalah Speech-to-text, yang dapat merubah suara pengguna menjadi kata. Teknologi ini dapat dimanfaatkan guna membantu anak-anak dalam mengenali nama-nama hewan yang ada, serta mengajarkan anak-anak dalam menyebutkan nama hewan dengan baik dan sesuai. Oleh karena itu, dirancang sebuah perangkat lunak edukatif yang bernama ABCD Nama Hewan, yang berbasis sistem operasi Android dan memanfaatkan teknologi Speech-to-text yang menggunakan Google Speech API. Perancangan aplikasi menggunakan Unified Modelling Language berupa diagram use case, diagram aktivitas dan diagram kelas. Hasil implementasi menunjukkan bahwa aplikasi dapat mengubah suara pengguna menjadi kata, sesuai dengan yang direncanakan. Berdasarkan hasil pengujian dengan variasi volume didapat pada volume 20% suara tidak dapat dikenali dengan baik. Pengujian suara dengan derau menunjukkan bahwa aplikasi hanya dapat mengenali 54% suara dari 100 percobaan pengenalan nama hewan. Serta, pada pengujian responden didapatkan tingkat presentase kepuasan responden sebesar 93.71%.
APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK UNTUK PRAKIRAAN VALUTA GBP/USD DALAM FOREX TRADING William, Hendra; Hidayatno, Achmad; Zahra, Ajub Ajulian
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 3, NO. 4, DESEMBER 2014
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (313.129 KB) | DOI: 10.14710/transient.3.4.493-500

Abstract

Abstrak Forex trading adalah perdagangan mata uang asing yang memanfaatkan perbandingan valuta suatu negara dengan negara lain. Para trader yang terlibat di dalam pasar forex, umumnya  melakukan trading pada mata uang utama dunia, salah satunya adalah GBP/USD. Dalam melakukan trading, trader harus dapat memperkirakan risiko yang akan terjadi dalam transaksinya dan bagaimana memperoleh keuntungan berdasarkan analisisnya. Berdasarkan hal tersebut, maka pada penelitian ini dirancang sebuah aplikasi jaringan saraf tiruan perambatan balik untuk prakiraan valuta GBP/USD dalam forex trading. Perancangan ini terbagi menjadi 3 tahapan, yaitu: tahap pelatihan jaringan, tahap pengujian jaringan, dan tahap prakiraan.Terdapat 30 jaringan yang divariasikan dalam tahap pelatihan berdasarkan nilai parameter pelatihan. Jaringan yang telah dilatih, akan digunakan dalam tahap pengujian dan prakiraan. Prakiraan yang dilakukan bertujuan untuk meramalkan harga penutupan harian pasangan valuta GBP/USD. Hasil analisis yang diperoleh dari sistem menunjukan bahwa pada pengujian data latih, fungsi aktivasi tansig-logsig merupakan fungsi aktivasi yang paling baik dengan tingkat keauratan rata-rata 98,74%. Pada pengujian data uji netw24 merupakan jaringan yang paling baik dikarenakan tingkat keakuratan 99,21% dan dapat melakukan prakiraan yang tepat sebanyak 4 kali, dan pada prakiraan harga penutupan valuta GBP/USD, netw14 merupakan jaringan terbaik dengan tingkat keakuratan 99,98%. Kata kunci: Forex trading, GBP/USD, Jaringan saraf tiruan perambatan balik, Prakiraan  Abstract Forex trading is foreign exchange trading which utilize the currency’s comparison between countries. The traders involved in the forex market, generally trading on major world currencies, one of them is the GBP/USD. In trading, trader has to predict the risk in his transaction and how to gain profit base on his analysis. Therefore, this research design an Artificial neural network with back propagation application for GBP/USD forecasting in forex trading. This design will be devided into 3 steps. They are: network training phase, network testing phase, and forecasting phase. There are 30 networks varied in the training phase based on the parameter value training. The network which has been trained, will be used in testing and forecasting phase. The aim of forecasting  is to predict daily closing price in GBP/USD. The analysis result of the system showing that in training  data test, tansig-logsig function activation is the best function activation with the percentage of forecasting’s average is 98,74%, in testing data test, netw24 is the best network with percentage of forecasting: 99,21% and can perform precise forecasting 4 times. In GBP/USD closing price forecasting, netw14 is the best network with percentage of forecasting amounted to 99,98%. Keywords: Forex trading, GBP/USD, Artificial neural network with back propagation, Forecasting
IDENTIFIKASI JENIS TUMBUHAN BERDASARKAN TULANG DAUN MENGGUNAKAN ALIHRAGAM WAVELET Setiaji, Anang; Hidayatno, Achmad; Christyono, Yuli
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 5, NO. 1, MARET 2016
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (346.836 KB) | DOI: 10.14710/transient.5.1.23-28

Abstract

Dalam upaya konservasi untuk menjaga keanekaragaman hayati, dibutuhkan alat bantu untuk mengenali jenis tumbuhan. Alat bantu tersebut digunakan untuk membantu mengenali jenis tumbuhan yang terancam punah sehingga dapat dilakukan upaya konservasi. Untuk dapat mengenali jenis tumbuhan, dibutuhkan sebuah ciri yang mewakili jenis tumbuhan tersebut. Tulang daun merupakan ciri tumbuhan yang dapat digunakan sebagai dasar untuk mengenali jenis tumbuhan. Dalam penelitian ini, alihragam wavelet digunakan untuk mengekstraksi ciri citra tulang daun. Ciri yang dihasilkan oleh alihragam wavelet adalah persentase energi wavelet. Perhitungan jarak Euclidean digunakan untuk menghitung jarak antara vektor ciri citra uji dan vektor ciri pada basis data sehingga citra uji dapat dikenali. Dari pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa identifikasi jenis tumbuhan berdasarkan tulang daun menggunakan alihragam wavelet Reverse Biorthogonal menghasilkan tingkat pengenalan 88% pada kondisi normal, 32% saat dirotasi 90o, 72% saat dirotasi 180o, 0% saat diberi derau Salt and Pepper dan Gaussian, 7 % saat diberi derau Poisson, dan 80% tingkat pengenalan terhadap citra luar.
PENGENALAN HURUF ALFABET MENGGUNAKAN TUJUH INVARIAN MOMEN HU DAN JARINGAN SARAF TIRUAN LVQ ( LEARNING VECTOR QUANTIZATION ) Ananggadipa, Gilang; Hidayatno, Achmad; Zahra, Ajub Ajulian
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 3, NO. 4, DESEMBER 2014
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (809.051 KB) | DOI: 10.14710/transient.3.4.429-432

Abstract

Abstrak Pengenalan pola merupakan salah satu bidang dalam ilmu komputer yang dapat membantu proses pengolahan data. Salah satu teknik pengenalan pola adalah jaringan saraf tiruan, dimana metode ini menggunakan prinsip dari otak manusia yang terdiri dari neuron sebagai pemrosesan input untuk menghasilkan output berdasarkan bobot yang ada.Pada penelitian terdahulu telah dikembangkan pengenalan karakter alfabet, namun hanya karakter pada kondisi normal saja, sehingga mucul gagasan untuk pengembangan pada pengenalan karater alfabet terputar. Dalam tugas akhir ini akan dirancang suatu sistem untuk mengenali karakter alfabet terputar 90°, 180° dan 270°. Dan jenis huruf yang digunakan adalah Times New Roman dan Arial. Pada sistem ini proses identifikasi citra huruf diawali dengan pengolahan data citra menggunakan proses pengambangan (thresholding). Tahap selanjutnya adalah pengekstraksian ciri dari citra hasil keluaran tahap sebelumnya.Hasil keluaran berupa nilai tujuh invarian momen Hu (Hu’s Moment Invariants). Tahap terakhir adalah proses pengklasifikasian dengan menggunakan jaringan saraf tiruan LVQ (Learning Vector Quantization) Pada percobaan yang telah dilakukan, dihasilkan angka pengenalan sebesar 79,5% dengan jenis huruf Times New Roman memiliki angka pengenalan sebesar 74,4 % dan Arial sebesar 84,6 % Kata kunci: Pengambangan, Tujuh invariant momen Hu, LVQ (Learning Vector Quantization)  Abstract Pattern recognition is one of the fields in computer science that can help the data processing. One of the pattern recognition techniques are artificial neural network, this method which uses the principle of the human brain is composed of neurons as processing inputs to produce outputs based on the existing weights. In a previous study has developed an alphabet character recognition, but only character in normal conditions, so there is an idea to developed the rotated alphabet character recognition. In this final project will be designed a system to recognize rotated alphabet characters 90 °, 180 ° and 270 °. And the font used is Times New Roman and Arial. In this system identification process begins with the letter image processing image data using a flotation process (thresholding). Next step is the extraction of image characteristic using the thresholding output. The value of seven invariant moments of Hu (Hu's Moment Invariants) was the output for this process. The last stage is the classification process by using artificial neural network LVQ (Learning Vector Quantization). From the research, it can be concluded that the average recognition is 79,5% with the Identification rate of Times New Roman font is 86% and Arial which is 84,6%. Keyword:Thresholding, Hu’s seven moment invariants, LVQ (Learning Vector Quantization)
SISTEM IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN OBAT-OBATAN BERDASAR POLA DAUN MENGGUNAKAN TUJUH INVARIAN MOMEN HU DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Eskanesiari, Eskanesiari; Hidayatno, Achmad; Isnanto, R. Rizal
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 3, NO. 1, MARET 2014
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (364.4 KB) | DOI: 10.14710/transient.3.1.97-102

Abstract

Abstrak Akhir-akhir ini obat-obatan herbal (berasal dari tumbuh-tumbuhan) kembali menjadi tren di Indonesia. Masyarakat kembali menggunakan bahan-bahan tersebut sebagai alternatif pilihan untuk mengobati berbagai macam penyakit. Bahkan untuk jenis penyakit kronis seperti kanker, jantung, hepatitis, serta gangguan ginjal dan jantung. Namun sulitnya dalam mengenali tanaman dengan benar dikarenakan beragamnya jenis tanaman obat-obatan dan khasiatnya yang berbeda-beda membuat identifikasi menjadi sulit, serta minimnya informasi dan pengetahuan tentang manfaat dari tanaman obat-obatan tersebut. Oleh karena itu pada Tugas Akhir ini dirancang sebuah sistem yang dapat mengenali berbagai jenis tanaman obat-obatan. Pada sistem ini proses identifikasi citra daun diawali dengan pengolahan citra menggunakan proses pengambangan. Tahap ekstraksi ciri dengan tujuh invarian momen. Tahap terakhir adalah proses pengklasifikasian dengan menggunakan jaringan saraf tiruan perambatan balik. Dari percobaan yang telah dilakukan, dihasilkan angka rata-rata pengenalan sebesar 83,7% dengan tingkat pengenalan terendah sebesar 80% untuk daun beringin, daun keji beling, daun mengkudu, daun salam, dan daun sirsak. Untuk daun binahong, daun jarak, daun laos, dan daun sirih merah memiliki tingkat pengenalan sebesar 86%. Yang terakhir daun pepaya memiliki tingkat pengenalan tertinggi yaitu sebesar 93%. Kata kunci: pengambangan, tujuh  invarian momen Hu, jaringan saraf tiruan perambatan balik  Abstract In Recently the herbal medicines becomes popular in Indonesia. People use the herbal medicines again as an alternative choice to heal kinds of diseases, even for chronic diseases such as cancer, hepatitis, kidney and heart attack. However, knowing the right herbal and the difference of merit. It makes the identification turns difficult. It also lacked information and knowledge about merit of the herbal. Therefore this final project designed as a system which is able to know kinds of herbal. First step in identification of leaves image is image processing with thresholding process. The next step is feature extraction from the image using  Hu’s seven moment invariant. And the last step isback propagation neural network that used for identification process. From the research, it can be concluded that the average recognition is 83,7% with the lowest identification, 80% for banyan leaves, keji beling leaves, noni leaves, bay leaves, and soursop leaves. Identification rate of binahong leaves, castor leaves, galangal leaves, and red betel leaves is 86%. Papaya leaves have the highest identification rate which is 93%. Keywords: thresholding, Hu’s seven moment invariants, backpropagation neural network
Co-Authors ., Suwoko Achmad Chusnul Khuluqi Achmad Widodo Aditya Satya Raya Afiq, Raihan Aghus Sofwan Agung Wicaksono Ahmad Fashiha Hastawan Ajub Ajulian Z. Ajub Ajulian Zahra Macrina Anang Setiaji, Anang Andi Pangerang, Andi Andrio Ghara Pratama Angga Setiawan Anton Prabowo Antonius Dwi Hartanto Arfan, M. Arie Firmansyah Permana Arif Munandar Aris Triwiyanto Aris Triwiyatno Azizah, Mega Tiara Nur Bagus Aditya Batubara, Zwingli Hilkia Benny Raharjo, Benny Bondhan Tunjung Bowo Leksono Chairunnisa Adhisti Prasetiorini Dani Wijayanto Darjat Darjat David Sebastyan Simangunsong Dhody Kurniawan Dian Kurnia Widya Buana Dictosendo Noor Pambudi Rahayu Dita Marta Dewi Onasiska Donny Zaviar Rizky Dudi Hariyanto Dwi Anasthasia Pasaribu Eko Handoyo Eskanesiari Eskanesiari Faizal Haris M Fauzan Akbar Frans Bertua Y.S. Gidion Erwin Gilang Ananggadipa Hamonangan, Yosia Hariyanto, Monica Sari Hartadhianty, Vivere Hendra William Imam Gaffar Iwan Setiawan Kresna Lita Maulana Kurniawan, Yuniar Dwi Aman Listyono, A. F. M. Antisto Akbar M. Ikhsan Mulyadi Maman Somantri Muhammad Ardi Nur Syamsu, Muhammad Ardi Nur Muhammad Aswan Muhammad Avi Majid Kaaffah Muhammad Fairuz Luthfa Muhammad Nur Hadi Muhammad Widyanto Tri Saksono Mujib, Khusnil Munawar Agus Riyadi Mutiara Shabrina Nanang Trisnadik Nasution, Ali Napiah Nugraheni, Dinar Nur Rizky Rosna Putra Oky Dwi Nurhayati Parlys, Albert Pratama, Muhammad Harry Bintang Prayogi, A. S. Putra, Nanda Ariawan R Rizal Isnanto R. Rizal Isnanto R. Rizal Isnanto Rachmad Arief Setiawan Raditya Naufal Fathoni Ramadhani, Natalia Putri Rio Lenardo Karo Karo, Rio Lenardo Rizal Fachmi Rudi Prasetio Santoso, Imam Setyawan, Tristan Rizky Sigit Nur Rohman Susilo Adi Widyanto Suwoko . Suwoko Suwoko Suwoko Suwoko Taufik Agung Wibowo Taufiqurrohman Taufiqurrohman Teddy Ekatamto, Teddy Teguh Prakoso Wahyudi Wahyudi Wahyudi Wahyudi Wahyul Amien Syafei Wibowo, Tobias Kusuma Yosua Alvin Adi Soetrisno Yosua Alvin Adi Soetrisno Yudhi Prabowo Yuli Christiyono Yuli Christyono Yuli Chrityono, Yuli Zaini Agung Utama