Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

CNN for Image Identification of Hiragana Based on Pattern Recognition using CNN Chaerul Umam; Andi Danang Krismawan; Rabei Raad Ali
Journal of Applied Intelligent System Vol 6, No 2 (2021): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v6i2.4586

Abstract

Hiragana is one of the letters in Japanese. In this study, CNN (Convolutional Neural Network) method used as identication method, while he preprocessing used thresholding. Then carry out the normalization stage and the filtering stage to remove noise in the image. At the training stage use maxpooling and danse methods as a liaison in the training process, wherea in testing stage using the Adam Optimizer method. Here, we use 1000 images from 50 hiragana characters with a ratio of 950: 50, 950 as training data and 50 data as testing data. Our experiment yield accuracy in 95%.
A Video Quality Testing : Review of Human Visual Aspect Andi Danang Krismawan; Lekso Budi Handoko
Journal of Applied Intelligent System Vol 6, No 2 (2021): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v6i2.4613

Abstract

Various types of video player applications have been widely used by the community. The emergence of the latest version and a variety of features make people need to make a choice to use a video player application with a good visual level. The type of video that is often played is a file with an MP4 extension. This file type is not heavy but is usually intended for long file durations such as movies. In this paper, we will use a dataset in the form of a movie file with an MP4 extension. The video player applications used include VLC, Quick time, Potplayer, KMPLayer, Media Player Classic (MPC), DivX Player, ACG Player, Kodi, MediaMonkey. Through various empirical calculations, such as Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Structutral Similarity Index Measurement (SSIM), Threshold F-ratio, Visual Signal to Noise Ratio (VSNR), Visual Quality Metric (VQM), and Multiscale - Structutral Similarity Index Measurement (MS-SSIM) has analyzed the visual capabilities of each video player application. Experimental results prove that the KMPlayer application gets the best visual results compared to other selected applications.
A File Encoding Using A Combination of Advanced Encryption Standard, Cipher Block Chaining and Stream Cipher In Telkom Region 4 Semarang Lekso Budi Handoko; Andi Danang Krismawan
Journal of Applied Intelligent System Vol 6, No 2 (2021): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v6i2.4502

Abstract

The increase in significant advances in information technology greatly provides comfort and convenience in managing data. This convenience is what makes people who are not responsible for using it as a crime such as hacking, cracking, phishing, and so on. In Telkom Region 4 Semarang, there is a container where there are important company data such as customer data. Customer data is very important and the contents of the data must be kept confidential. The company has experienced significant losses due to information leakage due to negligence in the last 5 years. For this reason, data security is necessary so that data is safe and is not misused. This study applies the Advance Encryption Standard algorithm - Cipher Block Chaining (AES-CBC) and Stream cipher in order to secure data so as to reduce the risk of data theft by telecom subscribers. Based on the average avalanche effect value of AES-CBC and a stream cipher of 49.34%, this shows that the AES-CBC and Stream Cipher encrypted files are difficult to crack so that data confidentiality is well maintained.
Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Deteksi Masker pada Wajah Andi Danang Krismawan; Eko Hari Rachmawanto
Prosiding Seminar Sains Nasional dan Teknologi Vol 12, No 1 (2022): VOL 12, NO 1 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v12i1.7066

Abstract

Penggunaan masker mengakibatkan wajah seseorang sulit dikenali oleh sistem keamanan pada saat penggunaan fitur Face Recognition. Deteksi penggunaan masker akan berguna bagi satgas Covid-19 yang memantau masyarakat untuk selalu patuh dalam aturan penggunaan masker. Dalam penelitian ini, deteksi penggunaan masker pada wajah menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan berupa citra wajah yang menggunakan masker dan tidak bermasker. Kemudian dilakukan tahap prepocessing dengan melakukan cropping, penghapusan latar belakang citra, segmentasi dengan menggunakan metode thresholding, ekstraksi ciri dan terakhir mengklasifikasinya menggunakan KNN. Berdasarkan hasil pengujian sistem, didapatkan akurasi sebesar 90% dengan jumlah citra  sebanyak 180 citra latih dan 20 citra uji.
PENGUKURAN KUALITAS APLIKASI PEMUTAR VIDEO MENGGUNAKAN METODE SSIM Andi Danang Krismawan; Chaerul Umam
PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP Vol 2 (2020): PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP 2020
Publisher : Lembaga Publikasi Ilmiah dan Penerbitan (LPIP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (697.049 KB)

Abstract

Aplikasi pemutar video yang saat ini beredar memiliki kualitas berbeda, antara lain kualitas visual dan kualitas video. Beberapa aplikasi pemutar video seperti GOM, KMP, VLC dan MPC sering digunakan masyarakat dalam sarana hiburan maupun pendidikan. Perlu penilaian yang objektif berdasarkan hasil perhitungan yang menyatakan kualitas dari aplikasi pemutar video dengan tujuan adanya informasi sebagai sarana rekomendasi kepada masyarakat. File video akan diolah terlebih dahulu dengan pemotongan durasi pada video agar file video tersebut dapat muat terbaca oleh Matlab dengan ukuran 640x480 piksel. Selanjutnya untuk mendapatkan frameframe yang ada di video tersebut dengan dilakukan proses akuisisi video dengan dua metode yaitu komputasi dan capturing. Hasil akhir di uji dengan perhitungan SSIM (Structural Similarity Index Measurement). Aplikasi KMP, GOM, VLC memiliki nilai rata-rata SSIM yang lebih mendekati nilai 1 yaitu dengan rata-rata 0.98914; 0.99083; 0.98952 untuk frame video GFTA dan 0.98328; 0.98002; 0.98125 untuk hasil frame video RMTM, sedangkan MPC menghasilkan nilai rata-rata yang lebih rendah dibanding ketiga aplikasi tersebut yaitu dengan rata-rata 0.96395 untuk frame video GFTA dan 0.95877 untuk frame video RMTM. GOMPlayer adalah aplikasi pemutar video terbaik yang dapat digunakan masyarakat sebagai media pemutar video, hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata SSIM yang diperoleh mencapai 0.99083.
APLIKASI SUPER ENKRIPSI KRIPTOGRAFI MENGGUNAKAN KOMBINASI TRANSPOSISI KOLOM DAN VIGENERE CIPHER Lekso Budi Handoko; Andi Danang Krismawan
PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP 2020
Publisher : Lembaga Publikasi Ilmiah dan Penerbitan (LPIP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (423.863 KB)

Abstract

Tujuan utama kriptografi yaitu menyembunyikan sebuah pesan kedalam pesan bersandi dengan menggunakansebuah kunci menggunakan teknik subtitusi atau transposisi. Urgensi dalam penelitian ini adalah melakukan teknik super enkripsi, yaitu gabungan dari teknik subtitusi dan transposisi. Dalam penelitian ini, subtitusi cipher yang dipakai adalah Vigenere Cipher, sedangkan Transposisi cipher yang dipakai adalah Transposisi Kolom. Super enkripsi bertujuan untuk menemukan cipher yang lebih kuat dan lebih aman. Tranposisi kolom terlebih dahulu dioperasikan kemudian hasil enkripsi transposisi di enkripsi kembali menggunaan vigenere cipher. Aplikasi super enkripsi ini telah dibuat dengan software NetBeans IDE 8.0 Uji coba menggunakan beberapa type format file seperti mp3, doc, txt, jpg pada 20 data. Semua data yang digunakan untuk percobaan berhasil dienkripsi dan didekripsi kembali. Pengujian dilakukan dengan mengimplementasikan fungsi hash 128 bit yaitu MD5, dan di dapat informasi bahwa semua file yang di uji coba tidak mengalami kerusakan. Untuk mengetahui kekuatan hasil enkripsi, cipheteks telah di hitung menggunakanAvalanche Effect (AE) yaitu 53.13%. Dari hasil uji coba membuktikan bahwa algoritma super enkripsi handal dalam mengamankan file.