Articles
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE RETINEX UNTUK PENCERAHAN CITRA ]]>
<![CDATA[Kusno, Murinto]]>;
<![CDATA[Aribowo, Eko]]>;
<![CDATA[Yustina, Elena]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 3, No 2: July 2009 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (23.425 KB)
<![CDATA[Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio, dan video. Citra/gambar mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Dewasa ini penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut, antara lain kemudahan dalam mendapatkan gambar, memperbanyak gambar dan pengolahan gambar. Situasi dan kondisi pada saat pengambilan citra digital sangat berpengaruh terhadap hasil citra digital yang diperoleh. Kurangnya intensitas cahaya pada saat pengambilan citra dapat menyebabkan kualitas citra menjadi tidak baik, seperti citra menjadi gelap atau perubahan warna dari gambar. Perlu suatu metode untuk memperbaiki kualitas citra dengan mempertahankan warna asli citra. Penelitian ini menggunakan metode Retinex untuk meningkatkan kecerahan citra. Jenis gambar yang digunakan berekstensi *.jpg berformat 24 bit dengan ukuran pixel yang tidak dibatasi. Citra tersebut kemudian dimasukan ke dalam program lalu diproses dengan menggunakan metode Retinex. Adapun parameter yang digunakan adalah citra hasil, histogram, dan signal-to-noise (SNR). Pengujian dilakukan dengan metode White Box Tes dan Alpha Test. Penelitian yang dilakukan menghasilkan suatu aplikasi pengolahan citra untuk meningkatkan kecerahan Citra Menggunakan Metode Retinex yang dapat bekerja untuk mencerahkan citra. Peningkatan kecerahan citra dengan menggunakan metode retinex menghasilkan citra yang lebih cerah, nilai SNR yang lebih tinggi dan histogram dengan nilai intensitas pixel yang tinggi dan terdistribusi secara merata. Hasil uji coba menunjukan bahwa aplikasi ini dapat meningkatkan kecerahan dan kualitas citra menjadi lebih baik]]>
<![CDATA[ANALISIS PERBANDINGAN METODE 2D MEDIAN FILTER DAN MULTI LEVEL MEDIAN FILTER PADA PROSES PERBAIKAN CITRA DIGITAL ]]>
<![CDATA[Murinto, _]]>;
<![CDATA[Muchtar, Bachrudin]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 6, No 2: Juli 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (23.425 KB)
<![CDATA[Di dalam penyampaian informasi orang lebih cenderung menggunakan media gambar untuk mempresentasikan sesuatu, misalnya penggunaan rambu-rambau lalu lintas, penggunaan gambar rancang bangun dalam sebuah pembuatan rumah, penggunaan gambar dalam penyuluhan dan lain sebagainya. Namun sering kali citra atau gambar yang dimiliki mengalami penurunan mutu (degradasi). Hal ini akan menyebabkan citra sulit diinterpretasi. Dengan memperbaiki tampilan citra yang mengalami gangguan (noise) sehingga diperoleh citra yang mutunya baik dan mudah diinterpretasikan. Salah satu manipulasi perbaikan mutu citra adalah dengan proses filtering citra. Dalam proses filtering citra ada bebarapa metode yang digunakan untuk memproses citra, diantaranya metode 2D median filter dan multilevel median filter. Dari kedua metode tersebut belum diuji keunggulan dan kelemahan dari masing-masing metodenya. Untuk mengetahui perbedaan hasil yang diolah kedua metode filtering citra tersebut maka dilakukan suatu analisi perbandingan kedua metode tersebut. Metode filtering citra digital yang di gunakan adalah 2D median filter dan multilevel median filter. Operasi filtering citra mengunkan ukuran matriks 3X3, 5X5, 7X7 dan 9X9. Jenis citra dengan ekstensi bmp berformat 24 bit dengan ukuran piksel 640 X 480. Citra tersebut kemudian di tampilkan ke dalam program lalu dilakukan proses filtering citra, menampilkan histogram, timing-run serta SNR dari citra filter. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa jenis citra, ukuran citra, ukuran matriks serta metode yang dipilih mempengaruhi proses filtering citra. Proses filtering citra dengan metode multilevel median filter menghasilkan mutu citra yang lebih baik dibanding metode 2D median filter. Hal ini dapat dilihat dari mutu citra yang dihasilkan, nilai SNR lebih besar dan timing-run yang lebih cepat.]]>
<![CDATA[ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON ]]>
<![CDATA[Apriliani, Dyah]]>;
<![CDATA[Murinto, _]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 7, No 2: Juli 2013 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (23.425 KB)
<![CDATA[Perkembangan teknologi yang pesat di bidang komputer telah mendorong semakin berkembangnya penelitian dan penerapan teknik pengolahan citra. Beberapa pertumbuhan kemajuan teknologi baru membuka peluang bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidangini. Saat ini pengolahan citra mempunyai peranan yang sangat penting dalam berbagaibidang kehidupan. Segmentasi adalah proses pemisahan objek dengan latar belakangnya.Saat ini telah banyak dilakukan penelitian tentang segmentasi. Ada banyak metode dalammelakukan segmentasi salah satunya adalah level-set menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penggunaan metode tersebut dalam proses segmentasi terkadang belum tentu sesuai dengan hasil yang diharapkan. Untuk itu perlu dilakukan analisis terhadap kinerja teknik segmentasi menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penelitian menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton dengan input citra berupa citra berekstensi *.jpeg. Citra dimasukkan ke dalam program dan dilakukan proses Chan & Vese serta proses Lankton. Adapun parameter yang digunakan adalah iterasi untuk yang digunakan sebagai pembanding perulangan yang dilakukan, citra hasil yang digunakanuntuk melihat banyak sedikitnya segmen, histogram citra digunakan untuk mengetahuiintensitas dan kontras suatu citra, timing run digunakan untuk mengetahui lamanya suatuproses citra, dan SNR (Signal to Noise Ratio) yang digunakan untuk mengetahui kualitascitra. Pengujian dilakukan dengan melakukan uji coba terhadap 10 citra dan selanjutnyadilakukan analisis.Hasil penelitian 50 hasil dari 10 buah sampel citra dengan lima kali iterasi yaitu : iterasi 100, 200, 300, 400 dan 500 terlihat bahwa segmen yang dihasilkan dari prosessegmentasi mengunakan metode Lankton lebih baik dibandingkan proses segmentasimenggunakan metode Chan & Vese. Rata-rata timing run pada proses Chan & Vese adalah0,2952 detik dan proses Lankton sebesar 0,3177 detik. Rata-rata SNR pada Proses Chan &Vese 6,0335 dB dan dengan proses Lankton sebesar 7,4524 dB.]]>
<![CDATA[PERBANDINGAN KINERJA METODE GRADIENT BERDASARKAN OPERATOR SOBEL DAN PREWITT IMPLEMENTASI PADA DETEKSI SIDIK JARI ]]>
<![CDATA[Pujiyono, Wahyu]]>;
<![CDATA[Kusno, Murinto]]>;
<![CDATA[Adam, Irfan]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 3, No 1: January 2009 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (23.425 KB)
<![CDATA[Gambar atau citra salah satu komponen multimedia memegang peran sangat penting sebagai informasi visual. Citra dapat bermakna lebih dari seribu kata. Citra dapat memberikan informasi yang lebih banyak daripada informasi yang disajikan dalama bentuk kata-kata. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh teks. Sistem keamanan data dapat dilakukan berbagai cara salah satunya pengolahan citra, dapat dilakukan dengan banyak cara salah satunya dengan sidik jari. Sidik jari memiliki keunikan tersendiri. Topologi sidik jari yang berbeda-beda membuatnya mampu membedakan sidik jari yang satu dengan yang lain. Memanfaatkan keunikan yang dimiliki sidik jari dan metode gradient, dikembangkan penelitian untuk mengaplikasikan metode gradient metode Sobel dan Prewitt dalam menentukan sidik jari. Subyek penelitian adalah perbandingan kinerja metode Gradient dengan operator sobel dan prewitt menggunakan Borland Delphi 7.0. Metode citra yang digunakan adalah metode gradient dengan operator Sobel dan Prewitt. Parameter yang digunakan untuk membandingkan kedua metode adalah waktu proses, citra hasil dan persentase pengenalan citra. Metode pengumpulan data dengan membaca literatur dan observasi langsung untuk mendapatkan data sidik jari. Jumlah data yang digunakan dalam aplikasi ini adalah 15 data citra sidik jari. Pengujian aplikasi menggunakan metode Black Box Test dan Alpa Test. Metode citra mampu mengenali data sidik jari yang dimasukkan dengan rata-rata pengenalan adalah 100 % untuk data yang sudah ada. Data citra baru memiliki rata-rata persentase 54 % untuk Prewitt dan rata-rata 49 % untuk Sobel. Metode Sobel memiliki waktu proses dan citra yang lebih baik dari Prewitt. Persentase pengenalan citra, prewitt lebih baik bila di bandingkan dengan Sobel.]]>
<![CDATA[ANALISIS PERBANDINGAN HISTOGRAM EQUALIZATION DAN MODEL LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING (LIP) UNTUK IMAGE ENHANCEMENT ]]>
<![CDATA[,, Murinto]]>;
<![CDATA[Putra, Willy Permana]]>;
<![CDATA[Handayaningsih, Sri]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 2, No 2: July 2008 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (23.425 KB)
<![CDATA[Salah satu metode perbaikan citra (image enhancement) adalah dengan cara ekualisasi histogram equalization dan Logarithmic Image Processing (LIP). Kedua metode tersebut memiliki algoritma yang berbeda dan belum diketahui keunggulan dan kelemahan dari masing-masing metode. Penelitian ini membandingkan kinerja antara metode ekualisasi histogram dan LIP dalam memperbaiki kualitas kecemerlangan citra. Jenis gambar yang digunakan berekstensi *.bmp (bitmap) berformat 24 bit dengan ukuran pixel yang tidak dibatasi. Citra tersebut kemudian dimasukan ke dalam program lalu dilakukan proses ekualisasi histogram dan LIP. Adapun parameter yang digunakan adalah citra hasil, histogram, timming-run dan signal-to-noise (SNR). Pengujian dilakukan dengan metode Black Box Tes dan Alfa Test. Hasil penelitian dari beberapa sampel citra yang diujikan menunjukan bahwa pendistribusian nilai intensitas piksel menggunakan LIP dapat memberikan kualitas citra yang lebih baik bila dilihat dari secara visual meskipun memerlukan waktu proses lama dibandingkan dengan metode ekualisasi histogram tetapi bila dilihat dari segi SNR metode Logarithmic Image Processing lebih unggul.]]>
<![CDATA[Segmentasi Citra Batik Berdasarkan Fitur Tekstur Menggunakan Metode Filter Gabor dan Klustering ]]>
<![CDATA[Murinto, ]]>;
<![CDATA[Aribowo, Eko]]>
<![CDATA[ JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) Vol 3, No 2 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Elektro - Politeknik Negeri Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Batik merupakan salah satu cara pembuatan pakaian yang menggunakan teknik pewarnaan kain. Teknik yang digunakan menggunakan âmalamâ untuk mencegah pewarnaan sebagian dari kain. Batik juga bisa dikatakan mengacu pada suatu kain yang dibuat dengan teknik pewarnaan dengan motif-motif tertentu yang memiliki kekhasan tertentu. Segmentasi dan klasifikasi citra merupakan langkah awal dalam proses akuisisi atau analisis suatu citra. Aplikasinya antara lain dalam bidang machine vision, pengenalan wajah, analisis citra medik, industri tekstil (batik) dan lain sebagainya Tujuan utama segmentasi citra adalah membagi citra ke dalam bagian-bagian wilayah yang mempunyai kesamaan fitur antara lain : tingkat keabuan , tekstur, warna, gerakan. Terdapat beberapa metode ekstraksi fitur tekstur untuk segmentasi citra antara lain metode Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM), metode filter Gabor dan metode transformasi wavelet. Dalam penelitian ini digunakan citra batik Pekalongan. Proses segmentasi citra didasarkan pada fitur tekstur dengan menggunakan metode tak terawasi dalam konsep klustering. Metode klustering yang digunakan adalah metode K-means, sedangkan metode ekstraksi fitur menggunakan filter Gabor.]]>
<![CDATA[Model Tree-Structured Markov Random Fields (TS-MRF) pada Segmentasi Terawasi Data Citra Multispektral ]]>
<![CDATA[Murinto, ]]>;
<![CDATA[Harjoko, Agus]]>;
<![CDATA[Hartati, Sri]]>
<![CDATA[ JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Elektro - Politeknik Negeri Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Segmentasi merupakan suatu proses yang penting untuk proses berikutnya dalam analisis citra. Segmentasi citra mempunyai peranan penting dalan analisis citra dengan tujuan membagi citra ke dalam beberapa bagian citra yang didasarkan pada fitur-fitur citra. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan model untuk permasalahan segmentasi citra satelit yang seringkali kompleks.Segmentasi menggunakan model tree-structured Markov random field (TS-MRF) untuk menangkap struktur alamiah citra. Pemrosesan segmentasi citra menggunakan model terawasi. Dalam segmentasi terawasi baik jumlah kelas ataupun properti statistik lainnya diketahui untuk implementasi model dalam data satelit Alos Avnir-2 Kota Yogyakarta tahun 2009. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini menghasilkan suatu keluaran yang baik untuk segmentasi citra penginderaan jauh.]]>
<![CDATA[APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENDETEKSI FRAKTUR TULANG DENGAN METODE DETEKSI TEPI CANNY ]]>
<![CDATA[Triono, Puji]]>;
<![CDATA[Murinto, -]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2015): Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (202.803 KB)
|
DOI: 10.26555/jifo.v9i2.a2966
<![CDATA[Tulang merupakan salah satu anggota tubuh yang sangat penting bagi manusia, sehingga kerusakan pada tulang sangat berpengaruh pada keadaan tubuh manusia. Salah satu jenis kecacatan/kerusakan pada tulang yang kerap dijumpai adalah fraktur. Fraktur adalah keadaan dimana tulang mengalami retak atau patah. Karena letak tulang yang berada didalam tubuh, maka perlu dilakukan pemotretan dengan sinar-X untuk melihat kondisi tulang. Gambar dari pemotretan tersebut yang akan digunakan petugas medis dalam pemeriksaan tulang. Pemeriksaan dilakukan dengan cara mengamati gambar secara langsung dengan menggunakan kemampuan visual petugas medis. Proses pemeriksaan inilah yang sangat membutuhkan konsentrasi dan ketelitian. Untuk menangani permasalahan tersebut dapat digunakan sebuah aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi fraktur pada tulang dengan metode Canny. Metode Canny sangat baik untuk mendeteksi tepi karena memenuhi syarat pendeteksi tepian paling optimum, yakni: mendeteksi dengan baik (kriteria deteksi), melokalisasi dengan baik (kriteria lokalisasi), dan respon yang baik (kriteria respon). Dalam penelitian ini dilakukan perancangan aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi fraktur pada tulang dengan metode Canny. Citra yang digunakan adalah citra hasil scan tulang paha menggunakan sinar-X dengan posisi Lateral dan Antero Posterior (AP). Untuk pengambilan keputusan menggunakan uji kstest2. Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah matlab R2013a. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 8 citra standar dan 29 citra uji. Untuk citra standar tulang paha dengan posisi Lateral dan Antero Posterior masing-masing digunakan sebanyak 4 citra. Sedangkan untuk citra uji sebanyak 15 citra untuk tulang paha dengan posisi Antero Posterior dan 14 citra untuk posisi Lateral. Hasil dari penelitian ini adalah suatu aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi fraktur pada tulang dengan metode Canny. Aplikasi ini mampu mendeteksi tepian objek pada citra kemudian mampu memberikan keputusan bahwa tulang mengalami fraktur atau tidak. Hasil pengujian sistem menunjukan nilai akurasi deteksi pada citra tulang paha dengan posisi Antero Posterior adalah 80% dan citra tulang paha dengan posisi Lateral adalah 85,71%.Kata kunci : Antero Posterior, Fraktur Tulang, Lateral, Metode Canny, Uji kstest2.]]>
<![CDATA[PERBANDINGAN KINERJA METODE GRADIENT BERDASARKAN OPERATOR SOBEL DAN PREWITT IMPLEMENTASI PADA DETEKSI SIDIK JARI ]]>
<![CDATA[Pujiyono, Wahyu]]>;
<![CDATA[Murinto, Murinto]]>;
<![CDATA[Adam, Irfan]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 3, No 1: January 2009 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (856.711 KB)
|
DOI: 10.26555/jifo.v3i1.a5260
<![CDATA[Gambar atau citra salah satu komponen multimedia memegang peran sangat penting sebagai informasi visual. Citra dapat bermakna lebih dari seribu kata. Citra dapat memberikan informasi yang lebih banyak daripada informasi yang disajikan dalama bentuk kata-kata. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh teks. Sistem keamanan data dapat dilakukan berbagai cara salah satunya pengolahan citra, dapat dilakukan dengan banyak cara salah satunya dengan sidik jari. Sidik jari memiliki keunikan tersendiri. Topologi sidik jari yang berbeda-beda membuatnya mampu membedakan sidik jari yang satu dengan yang lain. Memanfaatkan keunikan yang dimiliki sidik jari dan metode gradient, dikembangkan penelitian untuk mengaplikasikan metode gradient metode Sobel dan Prewitt dalam menentukan sidik jari. Subyek penelitian adalah perbandingan kinerja metode Gradient dengan operator sobel dan prewitt menggunakan Borland Delphi 7.0. Metode citra yang digunakan adalah metode gradient dengan operator Sobel dan Prewitt. Parameter yang digunakan untuk membandingkan kedua metode adalah waktu proses, citra hasil dan persentase pengenalan citra. Metode pengumpulan data dengan membaca literatur dan observasi langsung untuk mendapatkan data sidik jari. Jumlah data yang digunakan dalam aplikasi ini adalah 15 data citra sidik jari. Pengujian aplikasi menggunakan metode Black Box Test dan Alpa Test. Metode citra mampu mengenali data sidik jari yang dimasukkan dengan rata-rata pengenalan adalah 100 % untuk data yang sudah ada. Data citra baru memiliki rata-rata persentase 54 % untuk Prewitt dan rata-rata 49 % untuk Sobel. Metode Sobel memiliki waktu proses dan citra yang lebih baik dari Prewitt. Persentase pengenalan citra, prewitt lebih baik bila di bandingkan dengan Sobel. Kata kunci : Gradient, Sobel, Prewitt, sidik jari ]]>
<![CDATA[ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON ]]>
<![CDATA[Apriliani, Dyah]]>;
<![CDATA[Murinto, _]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 7, No 2: Juli 2013 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (605.503 KB)
|
DOI: 10.26555/jifo.v7i2.a2766
<![CDATA[Perkembangan teknologi yang pesat di bidang komputer telah mendorong semakin berkembangnya penelitian dan penerapan teknik pengolahan citra. Beberapa pertumbuhan kemajuan teknologi baru membuka peluang bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidangini. Saat ini pengolahan citra mempunyai peranan yang sangat penting dalam berbagaibidang kehidupan. Segmentasi adalah proses pemisahan objek dengan latar belakangnya.Saat ini telah banyak dilakukan penelitian tentang segmentasi. Ada banyak metode dalammelakukan segmentasi salah satunya adalah level-set menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penggunaan metode tersebut dalam proses segmentasi terkadang belum tentu sesuai dengan hasil yang diharapkan. Untuk itu perlu dilakukan analisis terhadap kinerja teknik segmentasi menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penelitian menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton dengan input citra berupa citra berekstensi *.jpeg. Citra dimasukkan ke dalam program dan dilakukan proses Chan & Vese serta proses Lankton. Adapun parameter yang digunakan adalah iterasi untuk yang digunakan sebagai pembanding perulangan yang dilakukan, citra hasil yang digunakanuntuk melihat banyak sedikitnya segmen, histogram citra digunakan untuk mengetahuiintensitas dan kontras suatu citra, timing run digunakan untuk mengetahui lamanya suatuproses citra, dan SNR (Signal to Noise Ratio) yang digunakan untuk mengetahui kualitascitra. Pengujian dilakukan dengan melakukan uji coba terhadap 10 citra dan selanjutnyadilakukan analisis.Hasil penelitian 50 hasil dari 10 buah sampel citra dengan lima kali iterasi yaitu : iterasi 100, 200, 300, 400 dan 500 terlihat bahwa segmen yang dihasilkan dari prosessegmentasi mengunakan metode Lankton lebih baik dibandingkan proses segmentasimenggunakan metode Chan & Vese. Rata-rata timing run pada proses Chan & Vese adalah0,2952 detik dan proses Lankton sebesar 0,3177 detik. Rata-rata SNR pada Proses Chan &Vese 6,0335 dB dan dengan proses Lankton sebesar 7,4524 dB.]]>
