Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.595
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Jurnal Sains dan Teknologi Sainteknol : Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Transformatika Scientific Journal of Informatics JOIV : International Journal on Informatics Visualization Journal of Robotics and Control (JRC) Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Jurnal Abdi Insani Journal of Applied Data Sciences Jurnal Algoritma Jurnal Profesi Insinyur Indonesia Scientific Journal of Informatics Greenation International Journal of Tourism and Management Greenation International Journal of Economics and Accounting Sainteknol : Jurnal Sains dan Teknologi
R. Rizal Isnanto
Computer Science Department, Semarang State University
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Transportation Other

Published : 104 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Scientific Journal of Informatics

 1 
Analisis Kinerja Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block Isnanto, R. Rizal; Zahra, Ajub Ajulian; Widianto, Eko Didik
Scientific Journal of Informatics Vol 2, No 2 (2015): November 2015
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v2i2.5082

Abstract

Cara aman untuk mengenali seseorang adalah dengan teknologi biometrik. Telapak tangan merupakan biometrika yang masih relatif baru bila dibandingkan dengan sistem biometrika seperti wajah maupun sidik jari. Ciri yang digunakan adalah garis utama telapak tangan. Untuk mengekstraksi ciri, digunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block, dengan metode pengenalannya menggunakan ukuran kemiripan jarak Euclidean. Pengujian dilakukan terhadap 30 individu. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode PCA dengan variasi jumlah 50,75, dan 100 komponen utama dihasilkan tingkat pengenalan yang sama yaitu 90%. Sedangkan pengujian menggunakan citra dengan intensitas pencahayaan yang kurang, dihasilkan penurunan pengenalan menjadi 80%. Namun, untuk pengujian menggunakan 10 responden uji di luar 30 responden latih dan uji yang terdaftar dalam basisdata tidak ada yang dikenali. Sementara itu, dengan metode overlapping block, dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem identifikasi garis-garis telapak tangan memiliki tingkat keberhasilan pengenalan 100%, baik dengan menggunakan citra uji telapak tangan yang telah dilatih maupun dengan citra uji luar. Sistem hanya mampu memberikan tingkat keberhasilan 30% apabila intensitas cahaya ruangan dikurangi dan tingkat pengenalan 40% untuk perubahan jarak antara telapak tangan dengan kamera. 
Analisis Kinerja Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block Isnanto, R. Rizal; Zahra, Ajub Ajulian; Widianto, Eko Didik
Scientific Journal of Informatics Vol 2, No 2 (2015): November 2015
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v2i2.5082

Abstract

Cara aman untuk mengenali seseorang adalah dengan teknologi biometrik. Telapak tangan merupakan biometrika yang masih relatif baru bila dibandingkan dengan sistem biometrika seperti wajah maupun sidik jari. Ciri yang digunakan adalah garis utama telapak tangan. Untuk mengekstraksi ciri, digunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block, dengan metode pengenalannya menggunakan ukuran kemiripan jarak Euclidean. Pengujian dilakukan terhadap 30 individu. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode PCA dengan variasi jumlah 50,75, dan 100 komponen utama dihasilkan tingkat pengenalan yang sama yaitu 90%. Sedangkan pengujian menggunakan citra dengan intensitas pencahayaan yang kurang, dihasilkan penurunan pengenalan menjadi 80%. Namun, untuk pengujian menggunakan 10 responden uji di luar 30 responden latih dan uji yang terdaftar dalam basisdata tidak ada yang dikenali. Sementara itu, dengan metode overlapping block, dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem identifikasi garis-garis telapak tangan memiliki tingkat keberhasilan pengenalan 100%, baik dengan menggunakan citra uji telapak tangan yang telah dilatih maupun dengan citra uji luar. Sistem hanya mampu memberikan tingkat keberhasilan 30% apabila intensitas cahaya ruangan dikurangi dan tingkat pengenalan 40% untuk perubahan jarak antara telapak tangan dengan kamera.
Analisis Kinerja Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block Isnanto, R. Rizal; Zahra, Ajub Ajulian; Widianto, Eko Didik
Scientific Journal of Informatics Vol 2, No 2 (2015): November 2015
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v2i2.5082

Abstract

Cara aman untuk mengenali seseorang adalah dengan teknologi biometrik. Telapak tangan merupakan biometrika yang masih relatif baru bila dibandingkan dengan sistem biometrika seperti wajah maupun sidik jari. Ciri yang digunakan adalah garis utama telapak tangan. Untuk mengekstraksi ciri, digunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block, dengan metode pengenalannya menggunakan ukuran kemiripan jarak Euclidean. Pengujian dilakukan terhadap 30 individu. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode PCA dengan variasi jumlah 50,75, dan 100 komponen utama dihasilkan tingkat pengenalan yang sama yaitu 90%. Sedangkan pengujian menggunakan citra dengan intensitas pencahayaan yang kurang, dihasilkan penurunan pengenalan menjadi 80%. Namun, untuk pengujian menggunakan 10 responden uji di luar 30 responden latih dan uji yang terdaftar dalam basisdata tidak ada yang dikenali. Sementara itu, dengan metode overlapping block, dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem identifikasi garis-garis telapak tangan memiliki tingkat keberhasilan pengenalan 100%, baik dengan menggunakan citra uji telapak tangan yang telah dilatih maupun dengan citra uji luar. Sistem hanya mampu memberikan tingkat keberhasilan 30% apabila intensitas cahaya ruangan dikurangi dan tingkat pengenalan 40% untuk perubahan jarak antara telapak tangan dengan kamera. 
Co-Authors Achmad Hidayatno Adi Dhama Kameswara Adi Mora Tunggul Adian Fatchur R Adian Fatchur Rochim Adrian Khoirul Haq Adrianus Stephen, Adrianus Afrizal Mohamad Riand Aghus Sofwan agung setiawan Agung Wicaksono Ahmad Bahauddin Ahmad Fashiha Hastawan Ajub Ajulian Zahra Macrina Ali, Sarifa Isna Ali, Sarifa Isna Alwin Indra Fatra Aminullah Ruhul Aflah Anang Paramita Wahyadyatmika Andino Maseleno Andre Lukito Kurniawan, Andre Lukito Angga Setiawan Anggie Salsa Saputra Antonius Dwi Hartanto Antonius Hendry Setyawan Ardian Wijaya Arfriandi, Arief Arie Firmansyah Permana Aris Triwiyanto Aris Triwiyatno Bagus Hario Setiadji Basuki Rahmat Masdi Siduppa Bondhan Tunjung Bowo Leksono Budi Setiyono Budi Warsito Candra Laksono Catur Edi Widodo Causa Prima Wijaya Chairunnisa Adhisti Prasetiorini Chandra Yogatama Chauhan, Rahul Darmawan Surya Kusuma Dela Nurlaila Dewi Lestari Dian Wijayanto Dictosendo Noor Pambudi Rahayu Didik Supriyadi, Didik Djoko Windarto Donny Zaviar Rizky Dony Bagus Rudiyanto Dyah Kusuma Mauliyani, Dyah Kusuma Eko Didik Widianto Eliezer, Petrick Jubel Enda Wista Sinuraya Endang Purbowati Endriawan Endriawan Eskanesiari Eskanesiari Fachrul Rozy Fachry Abda El Rahman Fajar Adi Nugroho Fara Mantika Dian Febriana, Fara Mantika Fardana, Nouvel Izza Febry Santo Ferry Hadi Fifiana Wisnaeni Fikri Ahmad Affandi Habiba, A. Herdhian Cahya Novanto Herjuna Dony Anggara Putra, Herjuna Dony Anggara Heru Prastawa Ilina Khoirotun Khisan Iskandar Imam Santoso Irwan Andaltria Iswanti, Arie Kholid, Kholid Kodrat Imam Satoto Kurnia, Dita Juni Lasmedi Afuan Lathifah Alfat, Lathifah Lukas Aditratika M. Azwar A. G. N. M. Ikhsan Mulyadi M. Wirdan Syahrial Maman Somantri Maria Fitriana Mario Christy Sinuraya Martha Irene Kartasurya Meet Shah, Meet Meidiana Dwidiyanti Melly Arisandi Muhammad Satriya Utama Mukharrom Edisuryana Munawar Agus Riyadi Mutiara Shabrina Nanang Trisnadik Nani Purwati Natanael Benino Tampubolon, Natanael Benino Novettralita, Ucky Pradestha Nugroho Arif Widodo Nur Arifin Akbar Nur Rizky Rosna Putra Nurul Ifan Purba Oky Dwi Nurhayati Patel, Raj Praseti, Agung Budi Praseti, Agung Budi Prasetijo, Aging Budi Pringgo Budi Utomo R. Edith Indera Bagaskara R. G Alam Nusantara P.H, R. G Alam R. Mh. Rheza Kharis Rachmad Arief Setiawan Ragil Aji Prastomo Rahmat Gernowo Raidah Hanifah Raithatha, Bhavya Ramchandani, Paras Relung Satria D Rico Eko Wibowo Rizky Parlika, Rizky Rody Verdika Cahyadi RR. Ella Evrita Hestiandari Saputra, I Gede Dharma Setyowati, Ro'fah Shabrina Mihanora Sharma, Ansh Shriyal, Harsh Siboro, Septihadi Klinsman Sompura, Jayesh Sudjadi Sudjadi Sumardi . Suseno, J.Endro Teguh Dwi Prihartono Theodora Anita Fidelia Tito Tri Pamungkas Tri Murwanto Tri Prasetyo Wahyul Amien Syafei Widyati, Dian Ami Yuli Christiyono Yuli Christyono Yuli Syarif Zaka Bil Fiqhi