Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elektrika
Rony Kartika Pramuyanti
Teknik Elektro, Universitas Semarang
Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS TEKSTUR PHOTO LAMA MENGGUNAKAN FITUR TEKSTUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIKS PADA PEWARNAAN CITRA OTOMATIS Muhammad Sipan; Rony Kartika Pramuyanti
Elektrika Vol. 10 No. 1 (2018): April 2018
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (340.61 KB) | DOI: 10.26623/elektrika.v10i1.1160

Abstract

 Image processing is important in a process of introduction, classification or segmentation or other processes. One thing that can be done is an analysis of the texture features related to old photos in this case grayscale photos. The object of the research can be an old photo (image) and use a statistical method based on Gray Level Counseling Matrix (GLCM). GLCM is one of the methods used for extracting texture features, some of which are analyzed using glcm by comparing the GLCM texture feature in the old photo with the original photo The coloring process is to provide more visualization of an object, it can be a monochrome image or video with the aim of providing details and clarity of the colored image or video. The study discusses grayscale images to be colored, then searches for GLCM texture feature values. The size of the features obtained from the calculation is used to find out how much the error value indirectly shows how much the image is similar. The measurement of the success of the small scale using the method of Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE).Keyword: Texture, Glcm, MAE, MSE  
ANALISA CITRA BERBASIS FITUR WARNA TEKSTUR DAN HISTOGRAM UNTUK MENENTUKAN KEMIRIPAN CITRA Muhammad Sipan; Rony Kartika Pramuyanti
Elektrika Vol. 11 No. 1 (2019): April 2019
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1217.866 KB) | DOI: 10.26623/elektrika.v11i1.1539

Abstract

Citra merupakan sebuah gambaran dari sebuah objek yang menarik untuk di teliti. Penelitian ini membahas tentang Analisa citra berbasis fitur warna, tekstur dan histogram. Fitur-fitur ini akan dicari untuk memperoleh nilai yang akan digunakan sebagai acuan untuk mencari kemiripan citra berdasarkan error pada citra. Besar kecil nya error yang di peroleh dari nilai-nilai fitur tersebut menunjukan besar kecilnya kemiripan dari sebuah citra.Fitur warna citra berpengaruh pada kejelasan sebuah objek yang ada pada citra tersebut. Dengan warna yang ber-beda-beda objek dapat dideteksi dengan cepat walaupun hanya dengan kasat mata. Analisa citra dengan fitur warna yang dilakukan menggunakan nilai RGB pada citra yang dicari fiturnya, yaitu nilai Red, Green dan Blue pada tiap blok pikselnya. Setelah nilai fitur watna diperoleh, kemudian dicari nilai fitur tekstur menggunakan metode statistika orde dua yaitu Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM). Fitur-fitur tekstur tersebut antara lain: Kontras, IDM ASM, Entropi, dan Korelasi.Tahap akhir dicari nilai histogram dari tiga kondisi citra yang berbeda-beda untuk menunjukkan kondisi terang, normal dan gelap. Nilai-nilai fitur yang di peroleh kemudian digunakan untuk mencari kemiripan citra dengan menentukan besar kecilnya nilai error, dimana pada penelitian ini digunakan MSE (Mean Square errors) dan MAE (Mean Absolute Errors) untuk mencari besar nilai error.Keyword: fitur, warna, histogram, Glcm, MSE.
Co-Authors Muhammad Sipan