Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.379
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering JUITA : Jurnal Informatika ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING JURNAL LENTERA : Kajian Keagamaan, Keilmuan dan Teknologi MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal TESLA: Jurnal Teknik Elektro Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Almufi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat eProceedings of Engineering Jurnal Nasional Sains dan Teknik
Nur Ibrahim
Telkom University
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 62 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 31 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1   2   3   4 
Perancangan Aplikasi Android Untuk Ticket Acara Berbasis Qr Code Denis Ramadana; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Saat ini aplikasi berbasis mobile telah banyak digunakan dalam kehidupan sehari - hari karena mudahnya perangkat smartphone yang dikemban gkan dan dapat diunduh oleh pengguna melalui smartphone. Seiring dengan hal tersebut, maka banyak aplikasi yang dirancang untuk mempermudah kita dalam melakukan kegiatan sehari – hari. Seperti contohnya QR Code yang biasa digunakan untuk menyimpan data, URL Link, dan sebagainya. Namun saat ini penggunaan QR Code masih jarang digunakan oleh masyarakat sehingga dibutuhkan riset lebih banyak untuk pengembangan aplikasi QR Code ini agar bisa menjadi solusi bagi masyarakat terutama pentiketan seminar. Khususnya dalam proses kegiatan acara di kampus untuk menggantikan sistem penukaran tiket dengan manual yang memakan waktu lebih lama dan kurang efisien. Pada penelitian ini dirancang dan diimplementasikan aplikasi QR Code berbasis android untuk mempermudah suatu kegiatan, seperti contohnya QR Code untuk tiket sebuah acara agar mempermudah proses verifikasi tiket dan pendataan sehingga acara dapat berjalan lebih baik, tidak menguras waktu, dan tenaga. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan aplikasi QR Code yang berbasis Android tersebut dapat menghasilkan sebuah sistem yang berguna untuk mempermudah proses verifikasi tiket dimulai dari authentication, generate QR code, scan QR code, dan penyimpanan seluruh data pada Google Firebase database. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, aplikasi QR Code bisa berjalan dengan baik dan sistem tidak ada error. Baik itu sistem authentication, Scan, Generate QR Code, maupun penyimpanan seluruh data pada database Google Firebase sehingga aplikasi bisa digunakan untuk pentiketan acara seminar. Kata Kunci : QR Code, android, verifikasi, Authentication, Generate, Scan Ab,stract Nowadays mobile-based applications have been widely used in daily life because of the ease with which smartphone devices are built and can be downloaded by users via smartphones. Along with this, many applications are designed to make it easier for us to carry out daily activities. For example, the QR Code is used to store data, URL links, and so on. But now the use of the QR Code is still rarely used by the community, so more research is needed for the development of this QR Code application so that it can be a solution for the community, especially the seminary, the seminar. Especially in the process of event activities on campus to replace the ticket exchange system with a manual that takes longer and is less efficient. In this research designed and implemented an Android-based QR Code application to facilitate an activity, such as the QR Code for tickets to an event to simplify the ticket verification process and data collection so that the event can run better, not drain time, and effort. With this research, it is expected that the Android-based QR Code application can produce a system that is useful to simplify the ticket verification process starting from authentication, generate QR code, scan QR code, and store all data on the Google Firebase database. From the results of the research that has been done, the QR Code application can run well and the system has no errors. Whether it's the authentication system, Scan, Generate QR Code, or the storage of all data in the Google Firebase database so that the application can be used for ticketing seminar events. Keywords : QR Code, Android, Verification, Authentication, generate, Scan
Deteksi Posisi Penyisipan Dengan Metode Discrete Wavelet Packet Transform Pada File Video Yang Audionya Tersisipi Pesan Secara Psychoacoustic Muhammad Rizqi Rahmawan; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Pada era globalisasi ini pertukaran informasi di dunia telekomunikasi bukanlah hal jarang ditemukan. Steganografi adalah seni dan ilmu menulis pesan tersembunyi sehingga hanya pengirim dan penerima saja yang mengetahui ada atau tidaknya pesan tersembunyi tersebut. Dengan semakin berkembangnya teknik steganografi, penyalahgunaan pada ilmu ini pun semakin berkembang. Untuk itu, diperlukannya ilmu yang dapat mendeteksi steganografi,yaitu steganalisis. Steganalisis merupakan ilmu yang mampu mendeteksi informasi tersembunyi. Steganalisis pun telah banyak diterima oleh banyak pihak karena manfaatnya untuk mencegah penyalahgunaan pesan tersembunyi. Judul dari tugas akhir ini adalah Deteksi Posisi Penyisipan Dengan Metode Discrete Wavelet Packet Transform Pada File Video Yang Audionya Tersisipi Pesan Secara Psychoacoustic. Video yang audionya telah tersisipi pesan secara psychoacoustic diuraikan dengan Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) ditinjau dari setiap frame yang terdapat pada file video tersebut. Dalam penelitian ini dibuat suatu perangkat lunak yang mampu mendeteksi keberadaan pesan tersembunyi berupa file video yang audionya tersisipi pesan secara psychoacoustic. Hasil dari steganalisis ini mampu mendeteksi keberadaan dan posisi pesan tersembunyi pada file video yang audionya tersisipi pesan secara psychoacoustic dengan tingkat akurasi sistem sebesar 93% untuk deteksi keberadaan pesan dan 71% untuk deteksi posisi pesan tersembunyi . Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pihak berkepentingan seperti polisi untuk mendeteksi pesan tersembunyi agar tidak terjadi penyalahgunaan pertukaran informasi.. Kata Kunci : Steganalisis, Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT), Psychoacoustic,Video Abstract In this era of globalization the exchange of information in the telecommunication world is not rarely found. Steganography is the art and science of writing a hidden message so that only the sender and the recipient alone know the presence or absence of such hidden messages. With the development of steganography techniques, the abuse of this science is growing. For that, need of science that can detect steganography, namely steganalisis. Steganalysis is a science capable of detecting hidden information. Steganalisis has been widely accepted by many parties because of benefits to prevent misuse of hidden messages. The title of this final project is the Detection of Insertion Position With Discrete Wavelet Packet Transform Method On Video Files Which Audion Messages Insert Psychoacoustic.Video inserted audio psychoacoustic described with Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in terms of each frame contained in the video file. In this study made a software that is able to detect the existence of hidden messages in the form of video files that audio insert psychoacoustic message. The results of this steganalysis are able to detect the presence and position of hidden messages in the audio video file inserted by the message psychoacoustic with a system accuracy of 93 % for detection of the presence of messages and 71 % for the detection of position of hidden messages. This research can be used by interested parties such as the police to detect hidden messages so there is no misuse of information exchange.. Keywords: Steganalisis, Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT), Psychoacoustic, Video.
Klasifikasi Jenis Kulit Wajah Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Backpropagation Rezki Diar Amelia; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Kulit merupakan bagian tubuh manusia yang perlu dilakukan perawatan. Perawatan yang tidak tepat pada kulit dapat menimbulkan kerugian bagi seseorang. Oleh karena itu, dibutuhkan pengetahuan analisa kulit yang tepat dimana salah satunya mengetahui jenis kulit wajah. Jenis kulit ada beberapa yaitu berminyak dan kering. Masing-masing jenis kulit tersebut memiliki perawatan dan produk yang berbeda. Pada penelitian ini dibuat sistem pengolahan citra yang dapat mendeteksi jenis kulit manusia. Sistem ini mengolah citra kulit manusia yang diambil dengan mikroskop digital. Citra kulit manusia yang digunakan adalah citra bagian pipi untuk kulit berminyak dan kering. Citra yang digunakan sebesar masing – masing 40 untuk data latih dan data uji. Proses pengolahan citra terdiri dari tiga tahap yaitu pre-processing, ekstraksi ciri menggunakan metode DWT (Discrete Wavelet Transform) dan klasifikasi dengan metode backpropagation. Setelah melalui tahapan tersebut, data diklasifikasi berdasarkan jenis kulit wajah berminyak atau kering. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat membedakan jenis kulit berminyak dan kering dengan tingkat akurasi sebesar 95%, dengan jumlah data latih yang sama dengan data uji. Kata kunci : Kulit wajah , DWT , Backpropagation Abstract The skin is a part of the human body that needs treatment. Improper care of the skin can cause harm to someone. Therefore, we need proper knowledge of skin analysis where one of them knows the type of facial skin. There are several skin types, namely oily and dry. Each type of skin has different treatments and products. In this study, an image processing system was created that can detect human skin types. This system processes the image of human skin taken with a digital microscope. The image of human skin used is the image of the cheeks for oily and dry skin. The images used are 40 for each training data and test data. The image processing process consists of three stages, namely pre-processing, feature extraction using the DWT (Discrete Wavelet Transform) method and classification using the backpropagation method. After going through these stages, the data is classified according to the type of oily or dry skin. The results of this study indicate that the system can distinguish oily and dry skin types with an accuracy level of 95%, with the same amount of training data as the test data. Keywords: Facial skin, DWT, Backpropagation
Steganografi Video Dengan Penyisipan Pesan Rahasia Menggunakan Teks Pada Frame Video Berbasis Ssb-4 Dan Discrete Cosine Transform (dct) Satrio Ardhimasetyo; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Seiring dengan perkembangan pertukaran informasi yang semakin lama semakin membutuhkan privasi, maka keamanan dan kerahasiaan sebuah pesan informasi sangat perlu diperhatikan. Maka dari itu diperlukan suatu cara untuk menyisipkan pesan yang membawa informasi kedalam media cover tertentu contohnya audio dan video, cara tersebut salah satunya menggunakan steganografi. Media yang digunakan pada Tugas Akhir ini video berformat AVI untuk format penyimpanan video setelah dilakukan proses penyisipan dan pesan yang akan disisipkan kedalam video berupa teks. Pada Tugas Akhir ini menggunakan pesan teks rahasia yang akan di input ke dalam video host yang dilakukan dengan metode SSB-4 dan DCT sebagai penentuan lokasi dimana akan disisipkan pesan tersebut. SSB-4 merupakan metode yang dilakukan dengan mengubah bit ke 4 dari citra cover akan digantikan oleh bit pesan dan memodifikasi bit-bit reminder (yang ada pada bit ke 1,2,3 dan 5). Metode DCT digunakan energinya sebagai penentuan frame terpilih. Nilai parameter terbaik yaitu pada video berukuran 720p dengan pesan yang disisipkan sebanyak 233 karakter, nilai yang didapatkan setelah dilakukan proses penyisipan pesan dan ekstraksi pesan menghasilkan nilai MSE = 0,048, PSNR = 61,256, BER = 0, dan CER = 0. Metode penyisipan menggunakan SSB-4 dan DCT sebagai penentuan frame terpilih terbukti tahan terhadap gangguan Gaussian Blur dengan nilai BER = 0 dan CER = 0 saat menggunakan video berukuran 360p dan 720p dengan pesan yang disisipi sebanyak 233 karakter. Kata Kunci : Steganografi video, PSNR, MSE, BER, CER. Abstract Along with the development of information exchange that increasingly requires privacy, the security and confidentiality of an information message are very important. So from that, we need a way to insert messages that bring information into certain media coverings, for example, audio and video one of which uses steganography. The media used in this Final Project is AVI format video for video storage format after the insertion process and the message will be inserted into the video in the form of text. In this Final Project use secret text messages that will be input into the video host which is done by the SSB-4 and DCT methods as a determination of the location where the message will be inserted. SSB-4 is a method that is done by changing the 4th bit of the cover image to be replaced by the message bit and modifying the reminder bits (which are in bits to 1,2,3 and 5). The DCT method uses its energy to determine the selected frame . The best parameter value is in 720p video with 233 characters inserted, the value obtained after message insertion and message extraction results in MSE = 0.048, PSNR = 61.256, BER = 0, and CER = 0. Insertion method uses SSB -4 and DCT as the determination of selected frames proved to be resistant to Gaussian Blur interference with BER = 0 and CER = 0 when using 360p and 720p videos with 233 characters inserted messages. Keywords : Video Steganography, PSNR, MSE, BER, CER.
Deteksi Kualitas Kemurnian Susu Sapi Melalui Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Active Contour Dengan Klasifikasi K-nearest Neighbor Vidiya Rossa Atfira; Nur Ibrahim; Eka Wulandari
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Susu merupakan salah satu bahan pangan yang mengandung nutrisi tinggi sebagai sumben protein hewani. Susu mengandung 88% air dengan bahan kering 12% meliputi lemak, protein, mineral, dan karbohidrat. Susu sapi baik dikonsumsi oleh semua kalangan dari balita, remaja, dewasa, hingga lanjut usia karena kandungan gizi, tekstur, rasa dan manfaatnya. Tidak jarang penjual susu memanfaatkan kondisi tersebut untuk meraup keuntungan tinggi dengan mencampurkan air atau bahan lainnya. Sampai saat ini konsumen tidak menyadari adanya campuran dalam susu yang dikonsumsi. Dari permasalahan tersebut, Tugas Akhir ini merancang sistem untuk mendeteksi adanya campuran dalam susu melalui pengolahan citra digital menggunakan metode Active Contour dengan klasifikasi KNearest Neighbor (KNN). Perancangan sistem menggunakan software, dan bertujuan untuk mempermudah deteksi tingkat kemurnian susu yang akan dikonsumsi. Data yang digunakan sebanyak 500 citra dengan 300 citra sebagai data latih dan 200 citra sebagai data uji. Tingkat kemurnian susu dibagi menjadi 5 kelas yaitu 20%, 40%, 60%, 80%, dan 100% dengan bahan campuran air. Penelitian ini menghasilkan akurasi sistem terbaik menggunakan jenis klasifikasi City block sebesar 100% dengan waktu komputasi yaitu 322.25 detik. Hasil ini diperoleh dari parameter nilai K=5, ukuran gambar 512×512 piksel, dan iterasi 500. Kata kunci: Image processing, Active Contour, K-Nearest Neighbor Abstract Milk is one of the foodstuffs containing high nutrition as a component of animal protein. Milk contains 88% water with 12% dry ingredients including fat, protein, minerals, and carbohydrates. Cow’s milk is good to be consumed by all people from toddlers, teenagers, adults, to the elderly because of its nutritional content, texture, taste and benefits. It is not uncommon for milk sellers to take advantage of these conditions to reap high profits by mixing water or other ingredients. Until now consumers were not aware of any mixture in milk consumed. From these problems, this Final Project designs a system to detect the presence of mixtures in milk through digital image processing using the Active Contour method with the classification of K-Nearest Neighbor (KNN). The system design uses software, and aims to facilitate the detection of the level of purity of milk to be consumed. The data used were 500 images with 300 images as training data and 200 images as test data. The level of purity of milk is divided into 5 classes namely 20%, 40%, 60%, 80%, and 100% with a mixture of water. This research produces the best system accuracy using the City block classification type by 100% with a computational time 322.25 seconds. These results are obtained from parameters K = 5, image size 512 × 512 pixels, and iteration 500. Keywords: Image processing, Active Contour, K-Nearest Neighbor
Compressive Sampling Berbasis Dct-dwt Untuk Kompresi Watermark Pada Watermarking Audio Menggunakan Dct-svd Muh. Gazali Saleh; Efri Suhartono; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Watermarking adalah cara menyembunyikan atau menanamkan data atau informasi ke dalam suatu data digital lainnya, tanpa diketahui keberadaannya oleh indera manusia (penglihatan maupun pendengaran) untuk melindungi hak cipta dan keaslian data. Teknik audio watermarking memiliki dua tahap yaitu embedding dan extracting. Sinyal audio yang telah diekstrak harus tahan terhadap serangan seperti filtering, modification, noise, compression, dan speed change. Pada penelitian ini, telah digunakan skema dengan metode utama yang mengkombinasikan metode transformasi Discrete Cosine Transform (DCT) dan Discrete Wavelet Transform (DWT) pada Compressive sensing, kemudian Discrete Cosine Transform (DCT) dan Singular Value Decomposition (SVD) pada audio watermarking untuk mendapatkan suatu robustness yang baik berdasarkan parameter penilaian seperti SNR dan BER. Tujuan compressive sensing (CS) adalah sebuah metode sampling baru dimana sinyal akusisi dan kompresi dilakukan pada saat yang sama dan dalam prosesnya diambil sample dengan jumlah sedikit dan acak berdasarkan pada transformasi yang digunakan. Teknik kompresi dan metode transformasi akan membuat penyimpanan data menjadi lebih efisien dan kualitas dari audio host bisa tahan terhadap berbagai serangan yang diberikan. Hasil dari tugas akhir ini adalah sebuah sistem audio watermarking yang memiliki tingkat robustness dan imperceptibility dengan nilai rata-rata setelah serangan pada parameter BER 0,20 serta rata-rata SNR 25,03 dB. Kata kunci: Audio Watermarking, Discrete Cosine Transform, Singular Value Decomposition, Discrete Wavelet Transform, Compressive Sensing. Abstract Watermarking is a way to hide or embed data or information into a digital data, without being known to exist by the human senses (vision or hearing) to protect the copyright and authenticity of the data. The audio watermarking technique has two stages: embedding and extracting. The extracted audio signal must be resistant to attacks such as ifltering, modification, noise, compression, and speed change. In this research, it will be used schema with a main method combining the Discrete Cosine Transform (DCT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) Transformation methods on Compressive sensing, then Discrete Cosine Transform (DCT) and Singular Value Decomposition (SVD) on audio watermarking to obtain a good robustness based on valuation parameters such as SNR and BER. The purpose of compressive sensing (CS) is a new sampling method in which the acquisition and compression signals are performed at the same time and in the process are sampled with minimal and random quantities based on the transformation used. Compression techniques and transformation methods will make data storage more efficient and the quality of the host audio can withstand the various attacks given. The result outcome of this final task is an audio watermarking system that has a level of robustness and imperceptibility with an average value after the attack on the BER parameter 0.20 as well as the average SNR 25.03 dB. Keywords: Audio Watermarking, Discrete Cosine Transform, Singular Value Decomposition, Discrete Wavelet Transform, Compressive Sensing
Deteksi Kualitas Kemurnian Susu Sapi Melalui Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Binary Large Object Dengan Klasifikasi Learning Vector Quantization Annisa Bianca Hayuningtyas; Nur Ibrahim; Eka Wulandari
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Susu sapi merupakan minuman yang sangat penting bagi masyarakat untuk kesehatan. Manfaat dari susu sapi salah satunya adalah sumber protein, kalsium, karbohidrat dan lemak yang sangat baik untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari pada tubuh. Namun tidak jarang juga produsen mencampur susu sapi dengan volume air yang banyak, sehingga melakukan pencampuran air pada susu. Oleh karena itu, masyarakat perlu mengetahui bagaimana kemurnian susu sapi yang baik dan tidak mengandung air yang banyak. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem mengidentifikasi dan mengklasifikasikan kemurnian susu sapi dengan persentase kandungan susu 20%, 40%, 60%, 80% dan 100%. Metode ekstraksi yang digunakan adalah algoritma Binary Large Object (BLOB) dan metode klasifikasi yang digunakan adalah Learning Vector Quantization (LVQ). Penelitian dilakukan dengan mengambil sample citra susu sapi yang dicampur dengan persentase kadar air yang berbeda. Kemurnian citra susu sapi dibedakan berdasarkan bentuk dan tekstur hasil pengolahan citra digital dengan ekstraksi ciri Binary Large Object. Hasil dari penelitian ini menunjukan tingkat akurasi sistem sebesar 80% dengan menggunakan data citra latih 30 dan data citra uji 12 dari susu pasteurisasi. Kata kunci: Susu Sapi, Citra Digital, Binary Large Object , Learning Vector Quantization Abstract Cow's milk is a drink that is very important for the community for health. One of the benefits of cow's milk is a source of protein, calcium, fat and fat which is very good for meeting the daily needs of the body. But not infrequently also producers mix cow's milk with a lot of air volume, so that mixing air into milk. Therefore, people need to know about the purity of cow's milk which is good and does not contain a lot of water. In this study a composition system was created and classified cow's milk with the composition percentage of milk 20%, 40%, 60%, 80% and 100%. The extraction method used is the Binary Large Object (BLOB) algorithm and the classification method used is the Learning Vector Quantization (LVQ). The research was conducted by taking samples of cow's milk mixed with different percentages of water content. Digital images of cow's milk are distinguished based on the shape and texture of the results of digital image processing with extraction of features of Large Object Binary. The results of this study indicate a system completion rate of 80% using 30 data training images and 12 data training images from pasteurized milk. Keywords: Cow’s milk, Image Processing, Binary Large Object, Learning Vector Quantization 1. Pendahuluan Susu sapi merupakan minuman yang sangat penting bagi masyarakat untuk kesehatan. Manfaat dari susu sapi adalah sumber protein, kalsium, karbohidrat dan lemak yang sangat baik untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari pada tubuh . Ciri utama dari susu sapi segar yang baik adalah warna susu yang putih kekuningan. Mengkonsumsi susu sapi ini sudah sebagai hal yang umum, tidak jarang juga produsen mencampur susu sapi dengan volume air yang banyak, sehingga berukurangnya pula nutrisi pada susu. Masyarakat perlu mengetahui bagaimana kemurnian susu sapi yang baik dan tidak mengandung air yang banyak. Sebenarnya masyarakat dapat melakukannya dengan cara melihat warna susunya saja yaitu apabila susu terlalu banyak dicampurkan dengan air, maka warna susu tersebut akan menjadi kebiruan. Tetapi cara ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 3838 2 tersebut masih belum akurat sehingga perlu adanya bantuan di bidang teknologi dalam menangani hal tersebut. Pada penelitian ini, susu yang akan digunakan adalah jenis susu pasteurisasi. Pengambilan gambar susu sapi murni dengan persentasi kandungan susu 20%, 40%, 60%, 80% dan 100% murni. Metode yang dilakukan menggunakan ekstraksi ciri Binary Large Object dan klasifikasi Learning Vector Quantization.
Watermarking Video Dengan Penyisipan Citra Berbasis Lsb Menggunakan Transformasi Wavelet Dual-tree Complex Galuh Lintang Permatasari; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Teknologi telekomunikasi di era ini berkembang sangat pesat. Salah satu teknologinya yaitu teknologi yang bisa mengubah keaslian data milik orang lain dan penyebabnya dapat merugikan pemilik data tersebut. Untuk mengatasinya dengan menggunakan teknik watermarking, teknik watermarking ialah teknik penyisipan kode dan kode tersebut berupa gambar, teks, suara, video tanpa diketahui orang lain selain pemilik data tersebut. Sistem Watermarking yang dibangun pada tugas akhir ini menggunakan metode Least Significant Bit dan Transformasi Wavelet Dual-Tree Complex . Video host akan disisipkan pesan rahasia berupa citra biner. Hasil penelitian pada tugas akhir ini Video Watermarking pada aplikasi Matlab, Nilai parameter pengujian yang didapat dari akuisisi video dengan ukuran 240p dan 480p citra yang berukuran 32x32 dan 64x64 sangat baik. Nilai MSE yang didapat berkisar antara 0.0001 hingga 0.03 dan nilai PSNR yang didapat berkisar antara 62 hingga 86. Selain itu nilai BER yang didapat bernilai 0 hingga 0.4. Sedangkan untuk serangan, yang sangat baik pada video watermarking terdapat pada serangan Noise Gaussian blur dan serangan yang buruk terdapat pada serangan Noise Salt and Pepper. Kata Kunci: Watermarking, Least Significant Bit, Dual-Tree Complex Wavelet Transformation. Abstract Telecommunications technology in this era is growing very rapidly. One of the technologies is a technology that can change the authenticity of other people's data and the cause can harm the data owner. To overcome this by using watermarking techniques, the watermarking technique is the technique of inserting the code and code in the form of images, text, sound, video without anyone else other than the owner of the data. The watermarking system that was built in this thesis uses the Least Significant Bit method and the Dual-Tree Complex Wavelet Transform. The video host will be inserted a secret message in the form of a binary image. The results of this study in this final project Video Watermarking in the Matlab application, the value of the test parameters obtained from the acquisition of videos with a size of 240p and 480p images of 32x32 and 64x64 size is very good. MSE values obtained ranged from 0.0001 to 0.03 and PSNR values obtained ranged from 62 to 86. In addition, the BER values obtained were from 0 to 0.4. As for the attack, which is very good in the video watermarking is in the Noise Gaussian blur attack and a bad attack is in the Noise Salt and Pepper attack. Key Words: Watermarking, Least Significant Bit, Dual-Tree Complex Wavelet Transformation
Klasifikasi Sinyal Eeg Saat Mendengarkan Musik Rock Dan Musik Klasik Dengan Metode Transformasi Wavelet Ilva Herdayanti; Inung Wijayanto; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Konsentrasi merupakan hal yang dibutuhkan siswa dalam memahami materi pelajaran agar dapat mencapai hasil belajar yang maksimal. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi konsentrasi, salah satunya faktor eksternal seperti suara. Musik merupakan salah satu jenis suara yang dapat meningkatkan konsentrasi seseorang. Dengan menggunakan Electroenchephalography (EEG) sebagai instrumen untuk menangkap sinyal otak, kita dapat mengetahui apa pengaruh dari stimulasi musik terhadap konsentrasi. Tugas akhir ini bertujuan untuk mengklasifikasi dan menganalisis sinyal EEG terhadap kondisi konsentrasi seseorang saat mendengarkan musik rock dan musik klasik dengan melihat bentuk gelombang otak manusia dari sinyal alpha dengan rentang frekuensi (8-16) Hz dan sinyal beta dengan rentang frekuensi (16-32) Hz. Masukan sistem didapatkan dari pengambilan sinyal EEG pada bagian kepala menggunakan alat EEG 4 kanal yaitu MUSE Brain Sensing Headband. Selanjutnya sinyal EEG yang telah direkam akan transformasikan dari domain waktu ke domain frekuensi. Kemudian dilakukan ekstraksi ciri menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) sebagai pemodelan untuk meningkatkan akurasi dengan mengekstraksi sinyal terhadap gelombang alpha dan beta. Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil pengujian menunjukan bahwa kanal terbaik terdapat pada kanal AF8 dengan akurasi 96% untuk sinyal alpha dan 85% untuk sinyal beta. Pada kanal AF8 untuk sinyal alpha terdapat 26 data yang terdeteksi benar dan 1 data yang terdeteksi salah, sedangkan untuk sinyal beta terdapat 23 data yang terdeteksi benar dan 4 data yang terdeteksi salah. Kata kunci : Discrete Wavelet Transform, Electroenchephalography, KNN, Konsentrasi. Abstract Concentration is something that students need in understanding subject matter in order to achieve maximum learning outcomes. Many factors can affect concentration, one of which is external factors such as sound. Music is one type of sound that can increase one's concentration. By using Electroenchephalography (EEG) as an instrument to capture brain signals, we can find out what the effects of music stimulation on concentration. This final project aims to classify and analyze EEG signals against a person's concentration conditions when listening to rock music and classical music by looking at human brain waveforms from alpha signals with frequency ranges (8-16) Hz and beta signals with frequency ranges (16-32) Hz. System input is obtained from EEG signal capture on the front head of the section using a 4-channel EEG device, namely MUSE Brain Sensing Headband. Then the recorded EEG signal will transform from the time domain to the frequency domain. Then feature extraction is performed using Discrete Wavelet Transform (DWT) as a model to improve accuracy by extracting signals against Alpha and Beta waves. Then the classification process is carried out using K-Nearest Neighbor (KNN). The test results show that the best channels are on the AF8 channel with 96% accuracy for alpha signals and 85% for beta signals. On AF8 channel for alpha signal there are 26 data detected correctly and 1 data detected incorrectly, while for beta signal there are 23 data detected correctly and 4 data detected incorrectly. Keywords : Concentration, Discrete Wavelet Transform, Electrochephalography, KNN.
Klasifikasi Emosi Berdasarkan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode K-nearest Neighbor Fajar Dwi Septria; Jangkung Raharjo; Nur Ibrahim
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Salah satu bentuk interaksi antar manusia adalah dengan berdialog atau berbicara. Biasanya interaksi antar manusia tidak selalu baik dikarenakan pengaruh beberapa faktor seperti berbeda pendapat, harapan tidak sesuai kenyataan atau tidak selalu buruk dikarenakan faktor suasana hati yang sedang baik. Hal-hal tersebut pasti akan sangat mempengaruhi kepada emosi seseorang, emosi tersebut dapat ditentukan melalui sinyal suara. Emosi yang akan diidentifikasi pada penelitian ini adalah bahagia, marah, sedih, dan kaget. Sinyal suara direpresentasikan dengan fitur Linear Predictive Coding (LPC). Performa dari sistem akan diukur berdasarkan akurasi dalam ketepatan deteksi emosi. penggunaan metode klasifikasi yaitu Key-Nearest Neighbor (K-NN) Pemilihan metode ini akan diujikan dengan objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut, beberapa aturan jarak pada K-NN juga mempengaruhi terhadap akurasi sistem pengujian. Hasil pengujian menunjukan bahwa akurasi tertinggi yang didapatkan adalah 92.5% dengan menggunakan 6 feature statistik LPC yaitu mean, variance, standar deviasi, skewness, kurtois, entrophy dan menggunakan Distance Cityblock pada K-NN dari 100 data latih dan 40 data uji. Parameter terbaik yang didapatkan adalah 14 panjang matriks maksimum, 22 window cepstral, dan parameter k adalah 1 (satu). Kata kunci : K-Nearest Neighbor (K-NN), Linear Pedictive Coding (LPC), Emosi. Abstract One form of interaction between humans is by talking or dialogue. The interaction between humans is not always going well because it influenced by several factors such as differing opinions, expectations not in reality or not always bad due to good mood factors. These things will definitely affect a person's emotions, these emotions can be determined through sound signals. The emotions that will be identified in this study are happy, angry, sad, and shocked. Sound signals are represented by the Linear Predictive Coding (LPC) feature. The performance of the system will be measured based on accuracy in the accuracy of emotional detection. This research is proposed using the Key-Nearest Neighbor (K-NN) classification method. The selection of this method will be tested with objects based on learning data that is the closest distance to the object, some rules of distance on K-NN also affect the accuracy of the testing system. The result of the test showed that the highest accuracy obtained was 92.5% using 6 LPC statistical features, which contain mean, variance, standard deviation, skewness, kurtois, entrophy and Distance Cityblock on K-NN from 100 training data and 40 test data. The best parameters obtained are 14 maximum matrix lengths, 22 cepstral windows, and the k parameter is 1 (one). Keywords : K-Nearest Neighbor (K-NN), Linear Pedictive Coding (LPC), Emotion.
Co-Authors Abdul Hafiz Suherman Adhi Irianto Mastur, Adhi Irianto Afifah Amatulla Suaib Andrean David Chrismadandi Anindita Fitriani Annisa Adlina Mulyaningrum Annisa Bianca Hayuningtyas Ari Ashari Jaelani Asyraf Fakhri AZIZAH AULIA RAHMAN BACHERAMSYAH, TASYA FIKRIYAH Bambang Hidayat Bambang Hidayat Begita Wahyuningtyas Carudin, Carudin Citra Marshela Danish Ario Wirawan Denis Ramadana Efri Suhartono Eka Wulandari Fajar Dwi Septria Fanny Oksa Salindri Faturachman Faturachman Fiky Yosef Supratman Firdaus, Muhammad Ilham Zuhruf Frisnanda Aditya Fu'adah, R. Yunendah Nur Galuh Lintang Permatasari Gelar Budiman HAFIZHANA, YASQI HANAFI, FANIESA SAUFANA Heri Syahrian Heri Syahrian, Heri Hilman Fauzi, Hilman Hurianti Vidya Ibnu Da’wan Salim Ubaidah Ilva Herdayanti Inung Wijayanto Iqbal Afriadi Irma Safitri Iwan Iwut Tritoasmoro Iwan Iwut Tritosmoro Jangkung Raharjo Kevin Aglianry KHAERUDIN SALEH Koredianto Usman Krisma Asmoro Ledya Novamizanti LESTARY, GITA AYU Mas, Muhammad Sabri Muh, Ipnu Udjie Hasiru Muh. Gazali Saleh Muhammad Khais Prayoga Muhammad Rizqi Rahmawan Muthia Syafika Haq, Muthia Syafika Nabila Herman Nasywan Azrial Fariqin NOR CAECAR KUMALASARI Nor Kumalasari Caecar Pratiwi PRAMUDITHO, MUHAMMAD ADNAN PRATIWI, NOR KUMALASARI CAESAR R. Yunendah Nur Fu’adah Rahma Nur Auliasari Ramadhan Prasetya Dahlan Ramdhan Nugraha Reyhan Ivandhani Reza Yudistira Rezki Diar Amelia Rifqi, Farhan Sulthan Rita Magdalena Rita Purnamasari Rustam Sa’idah, Sofia Satrio Ardhimasetyo SISLY DESTRI AGUSTIN Sjafril Darana SOFIA SAIDAH Sulthan Rifqi, Farhan SY, NIDAAN KHOFIYA Syamsu Rizal Syamsul Rizal Syamsul Rizal Syifa Maliah Rachmawati TALININGSING, FAUZI FRAHMA UBAIDULLAH, IBNU DAWAN Vidiya Rossa Atfira Vidya, Hurianti Vitria Puspitasari Rahadi Vitria Puspitasari Rahadi WIDIANTO, MOCHAMMAD HALDI Yasman, Fudhla Ramadhana YOGASWARA, HERLAMBANG Yusup, Dadang