Articles
<![CDATA[APLIKASI PENAJAMAN CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN METODE GAUSS ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>;
<![CDATA[Rafsyam, Yenniwarti]]>
<![CDATA[ Orbith Vol 11, No 1 (2015): Maret 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Orbith ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pada bidang kedokteran, citra rontgen maupun citra USG digunakan dokter untuk memberikan informasi kepada pasien. Citra rontgen maupun citra USG yang dihasilkan ingin dibuat dalam bentuk komputerisasi untuk memudahkan dibawa kemana-mana oleh pasien ketika kontrol. Citra rontgen maupun citra USG yang diubah bentuknya biasanyaakan mengalami penurunan kualitas seperti citra terlihat buram sehingga perlu dilakukan proses pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan memperbaiki kualitas citra khususnya untuk penajaman citra. Objek citra yang dipertajam menggunakan citra grayscale. Penajaman citra dilakukan karena citra yang ada mengalami penurunan mutu atau degradasi. Proses yang dilakukan adalah dengan melakukan inputan citra awal dan menampilkan matriks dari citra awal selanjutnya di atur nilai penajamannya mulai dari range 0 sampai dengan 10 dan akan didapatkan citra serta matriks hasil penajaman. Citra grayscale yang digunakan sebagai objek penelitian sebanyak empat buah. Hasil pengujian memperlihatkan citra grayscale berhasildipertajam tepi dan warna dari citra asli. Untuk nilai parameter yang digunakan dalam ketajaman citra tidak sama tergantung nilai intensitas ketajaman yang diperlukan.]]>
<![CDATA[APLIKASI ANDROID SEBAGAI MEDIA INFORMASI DALAM PENGENALAN KEPRIBADIAN ANAK USIA DINI ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>;
<![CDATA[Rafsyam, Yenniwarti]]>;
<![CDATA[Febiana, Nida]]>
<![CDATA[ Orbith Vol 11, No 3 (2015): November 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Orbith ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Aplikasi informasi berbasis mobile adalah suatu aplikasi yang berisi informasi dengan memanfaatkankemajuan dunia teknologi smartphone sebagai sarana pendukungnya. Tipe kepribadian anak adalahgambaran perilaku seseorang yang membedakan dengan orang lain. Perkembangan dunia smartphonemembuat informasi edukasi yang semula bersifat konvensional yaitu melalui buku bacaan menjadiberbasis mobile dengan menggunakan smartphone antara lain smartphone berbasis Android. Penelitianini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi informasi pengenalan tipe kepribadian anak usia dini bagiorang tua pada smartphone berbasis Android. Orang tua yang belum mengenal dan mengetahui karakterserta pola asuh anak dapat terbantu dengan adanya aplikasi ini tanpa harus bertanya dengan seorangpsikolog atau membaca melalui buku tipe kepribadian anak. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakanEclipse, Java dan XML untuk platform Android. Penelitian ini menggunakan metode softwaredevelopment life cycle yaitu metode model V metode pengembangan perangkat lunak dengan lebihmenekankan kepada 2V verifikasi serta validasi dan dilakukan pengujian pada setiap sistemnya. Hasildari penelitian ini adalah sebuah aplikasi android berupa informasi tentang cara mendidik anakberdasarkan tipe kepribadian sanguinis, melankolis, koleris dan plegmatis dengan melalui tahapanpengembangan perangkat lunak. Aplikasi informasi pengenalan tipe kepribadian anak usia dini telahberhasil dibuat dan dijalankan pada beberapa perangkat smatphone serta dapat digunakan oleh orangtua untuk membantu dalam mendidik anak berdasarkan tipe kepribadian.]]>
<![CDATA[ANALISIS PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>;
<![CDATA[Rafsyam, Yeniwarti]]>;
<![CDATA[Jonifan, Jonifan]]>
<![CDATA[ Orbith Vol 13, No 2 (2017): Juli 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Orbith ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pelacakan objek dengan menggunakan video merupakan masalah yang sulit dilakukan. Pelacakan objek merupakan bentuk pemanfaatan dari penerapan aplikasi komputer vision. Pelacakan objek dilakukan dengan mengidentifikasi bentuk objek pada video ketika objek bergerak dalam interval frame yang ditentukan. Permasalahan timbul karena gerakan objek yang terlalu cepat, kamera yang bergerak dan diam, background dari objek yang sulit di identifikasi serta permasalahan lainnya. Sehingga perlu dilakukan pemisahan antara background dan objek dalam video pelacakan objek agar dapat diperoleh bentuk objek yang ingin diidentifikasi. Pelacakan objek dalam penelitian ini adalah pelacakan objek mobil dan identifikasi background objek yang dilakukan dengan menggunakan metode background estimation. Metode background estimation dalam penelitian ini diuji coba dengan menggunakan tools Simulink Matlab. Uji coba dilakukan terhadap objek video mobil bergerak yang selanjutnya dilakukan analisis dan diperoleh hasil akhir berupa identifikasi serta pemisahan antara objek mobil dengan background-nya. Objek yang digunakan dalam pengujian adalah objek video mobil yang diambil dengan menggunakan kamera diam (statis) dan kamera bergerak. Hasil pengujian analisis pelacakan mobil yang dilakukan terhadap nilai parameter dengan menggunakan kamera diam (statis) berhasil menangkap objek mobil serta memisahkan backround dari objeknya. Sedangkan pengujian analisis pelacakan mobil terhadap nilai parameter dengan menggunakan kamera bergerak tidak berhasil mengidentifikasi objek mobil dan memisahkan background, karena semua objek mobil yang melintas serta background dari objek ikut terdeteksi sebagai satu kesatuan.Kata kunci : Background Estimation, Kamera, Komputer Vision, Parameter, Pelacakan Objek]]>
<![CDATA[Comparative Analysis of Tracking Objects Using Optical Flow and Background Estimation on Silent Camera ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>;
<![CDATA[Ariestya, Winda Widya]]>;
<![CDATA[Astuti, Ida]]>
<![CDATA[ Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 3, No 2, May-2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1074.945 KB)
|
DOI: 10.22219/kinetik.v3i2.594
<![CDATA[Tracking and object is one of the utilizations on the field of the computer vision application. Object tracking utilization as a computer vision in this study is used to identify objects which exist within a frame and calculate the number of objects passing within a frame. The utilization of computer vision in various fields of application can be used to solve the existing problems. The method used in object tracking is by comparison between optical flow estimation method with background method. The test is conducted by using a still camera for both methods by making changes to the parameter values used as a reference. The results of the tests, conducted on the three video objects by comparing the two methods show a Total Recorded Time better than those of the background estimation method, being smaller than 100 seconds. Testing both methods successfully identifies the object tracking and calculates the number of passing cars.]]>
<![CDATA[APLIKASI PENINGKATAN KUALITAS CITRA GREYSCALE DALAM BENTUK PERUBAHAN KECERAHAN ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>
<![CDATA[ UG Journal Vol 7, No 8 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Gunadarma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan itntuk memperbaiki kualitas citra, khususnya dari segi perubahan kecerahan. Objek citra yang digunakan adalah citra greyscale. Peningkatan kualitas citra dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra karena mengalami penurunan mutu atau degradasi saat akan digunakan. Proses yangdilakukan adalah dengan melakukan input citra awal dan menampilkan matriksserta histogram dari citra awal, selanjutnya penginputan nilai kecerahan yangdiinginkan dan akan didapat citra, matriks serta histogram hasil perubahankecerahan. Citra greyscale yang digunakan sebagai objek penelitian sebanyakempat buah. Hasil pengujian menunjukkan kecerahan citra grayscale berhasildirubah dengan menjadi lebih terang ataupun lebih gelap. Nilai parameter yangdigunakan pada masing-masing citra tidak sama, tergantung nilai intensitaskecerahan yang diperlukan.]]>
<![CDATA[PERHITUNGAN PANJANG JANIN PADA CITRA ULTRASONOGRAFI UNTUK MEMPREDIKSI USIA KEHAMILAN ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>
<![CDATA[ Prosiding KOMMIT 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Prosiding KOMMIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan mengetahui perkembangan janin khususnya usia kehamilan dengan cara menghitung panjang janin. Objek janin diidentifikasi menggunakan citra Ultrasonografi janin berdimensi dua. Proses yangdilakukan adalah preprosessing, deteksi tepi dengan menggunakan metode Canny, segmentasi dan perhitungan panjang janin.Citra Ultrasonografi janin yang digunakan sebagai objek penelitian sebanyak empat buah pada masing-masing trimester kehamilan. Hasil pengujian memperlihatkancitra Ultrasonografi janin pada trimester pertama dan kedua berhasilterdeteksi sedangkan trimester ketiga tidak berhasil terdeteksi karena citra yang ada tidak utuh,sehingga usia kehamilan tidak sesuai dengan panjang janin. ]]>
<![CDATA[ANALISIS PERBANDINGAN PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN OPTICAL FLOW DAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA BERGERAK ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 11, No 3 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (795.837 KB)
|
DOI: 10.33096/ilkom.v11i3.452.191-199
<![CDATA[Object tracking is one of computer vision. Can be developed into various based applications like human computers interface, video compression and security system. Object tracking is used to identified objects within background and identify the number of objects that a cross. Algorithm for this object tracking use optical flow method and background estimation. Testing is carried out using a moving camera placed in a car. It's using parameter values for each Algorithm. The test is used three videos from the Matlab. Simulink Profile Report that optical flow method had Recorded Total Time better than the background estimation with 100 seconds duration. The optical flow Testing method successfully identified the car object. And background testing didn't succeed in identified and to differentiate an object to it?s background. The object test recorded from the distance with a camera, to examined how many the background was and the speed of cars.]]>
<![CDATA[Perbandingan Metode Sobel, Prewitt, Robert dan Canny pada Deteksi Tepi Objek Bergerak ]]>
<![CDATA[Supriyatin, Wahyu]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 12, No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v12i2.541.112-120
<![CDATA[Computer vision is one of field of image processing. To be able to recognize a shape, it requires the initial stages in image processing, namely as edge detection. The object used in tracking in computer vision is a moving object (video). Edge detection is used to recognize edges of objects and reduce existing noise. Edge detection algorithms used for this research are using Sobel, Prewitt, Robert and Canny. Tests were carried out on three videos taken from the Matlab library. Testing is done using Simulik Matlab tools. The edge and overlay test results show that the Prewitt algorithm has better edge detection results compared to other algorithms. The Prewitt algorithm produces edges whose level of accuracy is smoother and clearer like the original object. The Canny algorithm failed to produce an edge on the video object. The Sobel and Robert algorithm can detect edges, but it is not clear as Prewitt does, because there are some missing edges.]]>
<![CDATA[Perancangan Antena Mikrostrip Patch Circular menggunakan metode Array 1x8 untuk Aplikasi Radar Maritim Frekuensi 3,2 GHz ]]>
<![CDATA[Jonifan Jonifan]]>;
<![CDATA[Wahyu Supriyatin]]>;
<![CDATA[Yenniwarti Rafsyam]]>;
<![CDATA[Teguh Firmansyah]]>;
<![CDATA[Herudin Herudin]]>;
<![CDATA[Akoh Herudin]]>
<![CDATA[ Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer Vol 5, No 2 (2016): Edisi Desember 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Elektro - Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (524.378 KB)
|
DOI: 10.36055/setrum.v5i2.964
<![CDATA[Radar merupakan sebuah perangkat yang menggunakan gelombang elektromagnetik yang berguna untuk mendeteksi, mengukur jarak, kecepatan dan memetakan objek bergerak maupun diam. Radar maritim adalah stasiun radar bergerak yang dipakai diatas kapal laut sehingga dapat mencakup daerah yang luas di wilayah perairan Indonesia. Radar maritim digunakan untuk mengawasi perairan laut Indonesia. Salah satu subsistem radar maritim adalah antena, Antena berfungsi memancarkan gelombang elektromagnetik ke udara bebas. Untuk menghasilkan coverage area yang luas diperlukan antena dengan gain yang tinggi. Berdasarkan kondisi tersebut maka pada penelitian ini akan diusulkan penggunaan metode patch circular dengan metode array 1x8. Metode patch circular berguna untuk menghasilkan antena yang bekerja pada frekuensi 3,2 GHz. Metode array 1x8 berguna untuk meningkatkan gain antena tanpa merubah fasa dari sinyal. Hasil pengujian menujukkan bahwa semakin banyak elemen banyak, gain semakin tinggi dan memenuhi kriteria yang diharapkan]]>
<![CDATA[ANALISIS PERBANDINGAN PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN ALGORITMA HORN-SCHUNCK DAN LUCAS-KANADE ]]>
<![CDATA[Wahyu Supriyatin]]>
<![CDATA[ KOMPUTASI Vol 17, No 2 (2020): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (438.096 KB)
|
DOI: 10.33751/komputasi.v17i2.2146
<![CDATA[Object tracking one of computer vision. Computer vision similar to human eye function. The difficulty is to detect presence an object and object tracking application made. Object tracking used in aircraft, track cars, human body detectors at airports, a regulator the number of vehicles pass and navigation tools on robots. This study is to identify objects that pass in frame. This research also count the number of objects that pass in one frame. Object tracking done by comparing two algorithms namely Horn-Schunck and Lucas-Kanade. Both algorithms tested using the Source Block Parameter and Function Block Parameter. The test carried out with video resolution 120x160 and the position camera is 2-4 m. The object tracking test is conducted in the duration of 110-120 seconds. Stages tracking object was thresholding, filtering and region successfully obtain object binary video. The Lucas-Kanade has faster in identifying objects compared to the Horn-Schunck algorithm.]]>
