Claim Missing Document
Check
Articles

Found 39 Documents
Search

Analisis Manipulasi Splicing pada Citra Digital Menggunakan Metode Deteksi Tepi Block JPEG Terkompresi Efendi, Muhamad Masjun; Fadli, Sofiansyah Fadli; Wathan, M. Hizbul Wathan Hizbul
Jurnal Explore Vol 8, No 2 (2018)
Publisher : STMIK Mataram

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

Abstract

Citra digital semakin mudah untuk dimanipulasi dan diedit. Sering kali sebelum citra tersebut dipublikasi dilakukan proses manipulasi. Salah satu bentuk manipulasi citra adalah splicing. Manipulasi ini dilakukan dengan menduplikasi bagian tertentu dari satu citra atau lebih dan meletakkannya pada bagian tertentu di citra target (copy-move pada citra yang berbeda). Tujuan dari manipulasi splicing ini adalah untuk menambah objek dalam citra, contohnya meletakkan suatu objek pada citra target yang seolah-olah objek tersebut berada disana.Pada penelitian ini manipulasi citra jenis ini dideteksi menggunakan metode deteksi tepi block JPEG terkompresi. Metode ini mampu mendeteksi objek citra yang dimanipulasi dengan baik dan akurat
Metode Algoritma SIFT dan Histogram Color RGB Untuk Analisis Manipulasi Copy-Move pada Citra Digital Efendi, Muhamad Masjun; Rosidin, Rosidin; Wahyudi, Erfan
Jurnal Explore Vol 9, No 1 (2019)
Publisher : STMIK Mataram

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

Abstract

Dengan kecanggihan teknologi sekarang ini menyebabkan citra digital dengan mudah dapat  dimanipulasi. Manipulasi gambar dilakukan dengan cara menambahkan atau menghapus beberapa elemen dari gambar yang menghasilkan sejumlah pemalsuan citra yang tidak dapat diperhatikan oleh mata manusia. Hal  ini juga didukung dengan tersedianya software editing gambar yang mudah digunkan, sehingga semua orang bisa melakukan manipulasi citra. Pemalsuan citra copy-move adalah jenis pemalsuan citra yang paling umum digunakan karena tekniknya yang mudah dilakukan oleh banyak orang dengan cara bagian dari gambar itu sendiri disalin dan disisipkan ke bagian lain dari gambar yang sama.Penerapan Algoritma SIFT (Scale Invariant feature tranform) dan histogram warna RGB pada Matlab dapat mendeteksi kecocokan objek pada citra digital dan melakukan pengujian secara akurat. Pada penelitian ini membahas tentang implementasi untuk mendapatkan kecocokan objek pada citra digital yang sudah dimanipulasi menggunakan metode Algoritma SIFT pada source Matlab, yaitu dengan membandingkan citra yang asli dengan citra yang sudah dimanipulasi. Kecocokan objek pada citra digital didapat dari banyaknya jumlah keypoint yang didapat, parameter tambahan lainnya yaitu membandingkan jumlah piksel pada citra yang dianalisa, serta perubahan histogram pada warna RGB pada masing-masing citra yang sudah dianalisa.
PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI UNTUK MENINGKATKAN KEUNGGULAN KOMPETIFIF PADA LEMBAGA KURSUS BAHASA INGGRIS PARE Rani Laple Satria Putra; M Hizbul Wathan; Muhamad Masjun Efendi
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 3, No 2 (2018): Juli 2018
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (262.577 KB) | DOI: 10.24114/cess.v3i2.9847

Abstract

Pemanfaatan pelayanan menggunakan teknologi informasi dibutuhkan sebuah lembaga harus memiliki perencanaan strategis SI/TI. Manfaat dari perencanaan strategis SI/TI yaitu terciptanya kegiatan yang lebih efektif, efisien dan transparan. Lembaga kursus bahasa inggris pare telah menerapkan SI dalam melaksanakan kegiatannya, namun belum sepenuhnya digunakan serta masih banyak kegiatan yang dikerjakan secara manual akibatnya membuat kegiatan operasional tidak berjalan maksimal. Tulisan ini akan membahas tentang-tentang langkah-langkah perencanaan strategis SI/TI pada Lembaga Kursus Bahasa Inggris Pare dengan menggunakan kerangka Ward and Peppard serta analisis dengan metode Analisis SWOT, Analisis Value Chain dan Mc Farlan Grid. 
THE IMPLEMENTATION OF EXTRACTION FEATURE USING GLCM AND BACK-PROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO CLASIFY LOMBOK SONGKET WOVEN CLOTH Bahtiar Imran; Muhamad Masjun Efendi
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 17 No 2 (2020): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period of
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v17i2.1680

Abstract

The aimed of this study was to apply the feature extraction method of GLCM and Back-propagation Artificial Neural Network (ANN) to classify Lombok's typical Songket woven cloth by classifying based on the texture of the Songket woven cloth. Songket woven cloth in Lombok in terms of weaving and texture are vary from region to region. For example the songket woven cloth in Pringgasela Village, Sukarara Village and Sade Village has differences in texture and motifs. For this reason, this study focuses on classifying Lombok's typical Songket woven cloth by performing feature extraction on woven cloth using the GLCM method and the classification method uses Back-propagation Artificial Neural Network (ANN). For data collection, the data was taken directly from the Songket weaving centers in Pringgasela, Sade and Sukarara. In the classification stage the training data used were 64 data and 11 test data. Then the epoch used was 41 iterations with a time of 0:00:04, with neurons 80 and 100. The use of neurons 80 generated 18% which was successful in the classification. While using 100 neurons generated 100% successful which was can be classified. Based on the classification results obtained, the use of 100 neurons gained good classification results.
Analisis Manipulasi Splicing pada Citra Digital Menggunakan Metode Deteksi Tepi Block JPEG Terkompresi Muhamad Masjun Efendi; Sofiansyah Fadli Fadli; M. Hizbul Wathan Hizbul Wathan
Jurnal Explore Vol 8, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (219.536 KB) | DOI: 10.35200/explore.v8i2.105

Abstract

Citra digital semakin mudah untuk dimanipulasi dan diedit. Sering kali sebelum citra tersebut dipublikasi dilakukan proses manipulasi. Salah satu bentuk manipulasi citra adalah splicing. Manipulasi ini dilakukan dengan menduplikasi bagian tertentu dari satu citra atau lebih dan meletakkannya pada bagian tertentu di citra target (copy-move pada citra yang berbeda). Tujuan dari manipulasi splicing ini adalah untuk menambah objek dalam citra, contohnya meletakkan suatu objek pada citra target yang seolah-olah objek tersebut berada disana.Pada penelitian ini manipulasi citra jenis ini dideteksi menggunakan metode deteksi tepi block JPEG terkompresi. Metode ini mampu mendeteksi objek citra yang dimanipulasi dengan baik dan akurat
SISTEM INFORMASI BUDAYA ADAT BAYAN BERBASIS WEBSITE DI DESA KARANG BAJO BAYAN Muhamad Masjun Efendi; Hambali Hambali
Jurnal Explore Vol 12, No 1 (2022): JANUARI
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (935.444 KB) | DOI: 10.35200/explore.v12i1.533

Abstract

Desa Bayan adalah salah satu desa yang ada di Kabupaten Lombok Utara, masyarakat Bayan terancam mengalami pengikisan informasi sedikit demi sedikit, banyak masyarakat yang belum mengetahui tentang Budaya adat yang ada di desa Bayan. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem informasi pengenalan tradisi adat Bayan berbasis website untuk memudahkan masyarakat luas dalam mengenal dan memahami Budaya adat yang ada di Desa Bayan tersebut. Pengembangan sistem yang digunakan dalam melakukan perancangan media informasi ini adalah metode kualitative dan waterfall. Tahap tahap pada metode waterfall sesuai dengan apa yang dibutuhkan seperti analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Analisa kebutuhan yang dilakukan adalah dengan menganalisa dimulai dari observasi, wawan cara, dan studi pustaka untuk mendapatkan data yang valid untuk melakukan sebuah penelitian, Hasil dari aplikasi yang dibuat adalah sebuah sistem informasi yang memperkenalkan Budaya adat Bayan memalui website
Metode Algoritma SIFT dan Histogram Color RGB Untuk Analisis Manipulasi Copy-Move pada Citra Digital Muhamad Masjun Efendi; Rosidin Rosidin; Erfan Wahyudi
Jurnal Explore Vol 9, No 1 (2019)
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (185.564 KB) | DOI: 10.35200/explore.v9i1.106

Abstract

Dengan kecanggihan teknologi sekarang ini menyebabkan citra digital dengan mudah dapat  dimanipulasi. Manipulasi gambar dilakukan dengan cara menambahkan atau menghapus beberapa elemen dari gambar yang menghasilkan sejumlah pemalsuan citra yang tidak dapat diperhatikan oleh mata manusia. Hal  ini juga didukung dengan tersedianya software editing gambar yang mudah digunkan, sehingga semua orang bisa melakukan manipulasi citra. Pemalsuan citra copy-move adalah jenis pemalsuan citra yang paling umum digunakan karena tekniknya yang mudah dilakukan oleh banyak orang dengan cara bagian dari gambar itu sendiri disalin dan disisipkan ke bagian lain dari gambar yang sama.Penerapan Algoritma SIFT (Scale Invariant feature tranform) dan histogram warna RGB pada Matlab dapat mendeteksi kecocokan objek pada citra digital dan melakukan pengujian secara akurat. Pada penelitian ini membahas tentang implementasi untuk mendapatkan kecocokan objek pada citra digital yang sudah dimanipulasi menggunakan metode Algoritma SIFT pada source Matlab, yaitu dengan membandingkan citra yang asli dengan citra yang sudah dimanipulasi. Kecocokan objek pada citra digital didapat dari banyaknya jumlah keypoint yang didapat, parameter tambahan lainnya yaitu membandingkan jumlah piksel pada citra yang dianalisa, serta perubahan histogram pada warna RGB pada masing-masing citra yang sudah dianalisa.
PERBANDINGAN HASIL ANALISA FOTO HOAX MENGGUNAKAN METODE EXIF/METADATA, REVERSE IMAGE DAN FORENSICS Moh Subli; Muhamad Masjun Efendi; Salman Salman
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 9 No 1 (2022): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v9i1.1578

Abstract

The hoax information that has been spread so far is in the form of photos that have been edited and manipulated from actual photos, then the photos are spread widely on the internet. The development of increasingly advanced photos makes it have many advantages to be used as hoax news, such as easy to manipulate, easy to spread massively and widely and easy to make people believe quickly. Changes in photos that are easily manipulated can change the information submitted to be different and make them vulnerable to being used for crime. With many photos that are used as a means of crime, it is necessary to do a study that can be used as a guide to be able to see which photos are real and which are fake by using a method. There are so many circulating methods that can see the authenticity and fakeness of the photo. However, from many in circulation, it is not uncommon to have a level of testing that is not close to the truth, because the feasibility and level of truth of the method still cannot be trusted. For this reason, in this study, the results of the analysis of hoax photos are compared using the exif/metadata, reverse image and image forensics methods. These three methods will be used as examples of which one is closer to the truth which can then be used as a guide or reference by people to prove the authenticity of a photo or information that is being spread widely in the community.
SISTEM INFORMASI BUDAYA ADAT BAYAN BERBASIS WEBSITE DI DESA KARANG BAJO BAYAN Muhamad Masjun Efendi
Explore Vol 12 No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/ex.v12i1.90

Abstract

Desa Bayan adalah salah satu desa yang ada di Kabupaten Lombok Utara, masyarakat Bayan terancam mengalami pengikisan informasi sedikit demi sedikit, banyak masyarakat yang belum mengetahui tentang Budaya adat yang ada di desa Bayan. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem informasi pengenalan tradisi adat Bayan berbasis website untuk memudahkan masyarakat luas dalam mengenal dan memahami Budaya adat yang ada di Desa Bayan tersebut. Pengembangan sistem yang digunakan dalam melakukan perancangan media informasi ini adalah metode kualitative dan waterfall. Tahap tahap pada metode waterfall sesuai dengan apa yang dibutuhkan seperti analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Analisa kebutuhan yang dilakukan adalah dengan menganalisa dimulai dari observasi, wawan cara, dan studi pustaka untuk mendapatkan data yang valid untuk melakukan sebuah penelitian, Hasil dari aplikasi yang dibuat adalah sebuah sistem informasi yang memperkenalkan Budaya adat Bayan memalui website.
Optimasi LSTM Mengurangi Overfitting untuk Klasifikasi Teks Menggunakan Kumpulan Data Ulasan Film Kaggle IMDB Alkhairi, Putrama; Windarto, Agus Perdana; Efendi, Muhamad Masjun
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 6 No 2 (2024): September 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v6i2.5850

Abstract

This study aims to develop and optimize a Long Short-Term Memory (LSTM) model to reduce overfitting in text classification using the Kaggle IMDB movie review dataset. Overfitting is a common problem in machine learning that causes the model to overfit to the training data, thus degrading its performance on the test data. In this study, various optimization techniques such as regularization, dropout, and careful training methods are applied to improve the generalization of the LSTM model. This study shows that overfitting reduction techniques, such as dropout and the use of the RMSProp optimizer, significantly improve the performance of the Long Short-Term Memory (LSTM) model in IMDB movie review text classification. The optimized LSTM model achieves an accuracy of 83.45%, an increase of 2.07% compared to the standard model which has an accuracy of 81.38%. The precision of the optimized model increases to 89.65%, compared to 84.46% in the standard model, although the recall is slightly lower (75.69% compared to 76.91%). The F1-score of the optimized model is also higher, which is 82.07% compared to 80.53% in the standard model. The experimental results show that the techniques successfully improve the accuracy and reliability of the text classification model, with better performance on the test data. This research makes a significant contribution to understanding and overfitting in deep learning models in the context of natural language processing, and offers insights into best practices in applying LSTM models to text classification.