Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Nova Hadi Lestriandoko
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Dentistry Education Engineering Library & Information Science

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
KOMPRESI CITRA PENGINDERAAN JAUH MULTISPEKTRAL BERBASIS CLUSTERING DAN REDUKSI SPEKTRAL Arifin, Agus Zainal; Lestriandoko, Nova Hadi
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 2, No 1 Januari 2003
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (278.187 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v2i1.a110

Abstract

Kompresi Citra pada aplikasi Penginderaan Jauh Multispektral merupakan kebutuhan yang sangat vital, sebab citra multispektral merupakan citra yang membutuhkan ruang penyimpanan yang sangat besar. Di sisi lain, citra multispektral memiliki karakteristik istimewa yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan efektifitas proses kompresinya. Karakteristik ini berkaitan dengan penggunaan citra tersebut dalam proses klasifikasinya. Dengan demikian, kompresi citra multispektral tidak perlu menggunakan cara konvensional, melainkan dengan memanfaatkan karakteristik yang dimilikinya. Penelitian ini membahas sebuah metode kompresi citra multispektral yang mengintegrasikan metode clustering, manipulasi spektral, serta pengkodean. Metode clustering yang digunakan adalah Improved Split and Merge Clustering (ISMC). Pada proses manipulasi spektral digunakan Principal Component Analysis (PCA). Sedangkan untuk pengkodean digunakan metode kompresi data lossless yaitu metode Lempel-Ziv Welch (LZW). Integrasi dari clustering, manipulasi spektral, dan pengkodean ini dibagi menjadi 2 kombinasi, yakni clustering-LZW dan PCA-clustering-LZW. Evaluasi dilakukan dengan mengukur rasio kompresi, waktu komputasi, jumlah cluster, dan ukuran kesalahan yang meliputi total error, maksimum error, dan rata-rata error. Dari hasil uji coba, didapatkan bahwa masing-masing metode ini memiliki keunggulan yang berbeda pada tiap faktor evaluasinya, sehingga pengguna dapat memilih untuk menggunakan metode yang tepat sesuai kebutuhannya. Kata kunci : Clustering, kompresi citra, citra multispektral, ISMC, reduksi spektral, LZW
Pengacakan Pola Steganografi untuk Meningkatkan Keamanan Penyembunyian Data Digital Nova Hadi Lestriandoko
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2006
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Penggabungan kriptografi dan steganografi telah dilakukan untuk meningkatkan keamanan data yang disembunyikan dalam image. Metode ini menggunakan 16 karakter atau 128 bits password dan 1 karakter atau 8 bits key untuk menentukan pola penyisipan karakter ke dalam image pada saat proses inisialisasi dan untuk mengacak informasi atau data masukan sebelum digunakan untuk proses steganografi. Hasil dari metode ini adalah stegano image yang serupa dengan image original, sehingga perbedaan dari kedua image tersebut tidak akan terlihat secara visual.Kata kunci: kriptografi, steganografi, image.
Peningkatan Performa Pengenalan Wajah pada Gambar Low-Resolution Menggunakan Metode Super-Resolution Rohim, Muhammad Imaduddin Abdur; Nisa, Auliati; Hindratno, Muhammad Nurkhoiri; Fajri, Radhiyatul; Wibowanto, Gembong Satrio; Lestriandoko, Nova Hadi; Normakristagaluh, Pesigrihastamadya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241117947

Abstract

Kartu Tanda Penduduk Elektronik (KTP-el) merupakan identitas wajib bagi penduduk Indonesia. Penyimpanan pada cip KTP-el yang mana selain digunakan untuk menyimpan gambar potret wajah individu, juga harus dapat menyimpan identitas lain seperti biodata, tanda tangan, dan sidik jari kiri dan kanan. Keterbatasan tersebut mengharuskan gambar potret wajah disimpan pada ukuran low-resolution (LR) sehingga sistem pengenalan wajah tidak optimal. Dalam penelitian ini, kami menggunakan Poznan University of Technology (PUT) Face database yang terdiri atas 200 gambar dari 100 individu. Data tersebut dilakukan proses down sampling menggunakan bicubic interpolation untuk menghasilkan data LR. Kami menginvestigasi penggunaan metode super-resolution (SR) berbasis deep learning, termasuk DFDNet, LapSRN, GFPGAN, Real-ESRGAN, Real-ESRGAN+GFPGAN, dan FaceSPARNet. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas gambar LR. Evaluasi performa dilakukan dengan menggunakan matriks False Rejection Rate(FRR) pada beberapa tingkatan False Acceptance Rate (FAR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa metode SR terutama FaceSPARNet menunjukkan peningkatan performa face recognition hingga 2%. Sedangkan, metode SR yang berbasis GAN (GFPGAN, Real-ESRGAN, Real-ESRGAN+GFPGAN) cenderung meningkatkan false reject rate. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode SR dari kategori General Basic CNN-based FSR dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja face recognition pada gambar LR, seperti pada KTP-el.
Co-Authors Agus Zainal Arifin Fajri, Radhiyatul Hindratno, Muhammad Nurkhoiri Nisa, Auliati Normakristagaluh, Pesigrihastamadya Rohim, Muhammad Imaduddin Abdur Wibowanto, Gembong Satrio