Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Deteksi Kesalahan Huruf Hijayyah Menggunakan Metode Mel Cepstrum Frequency Cepstrum Coefficient Muh Khaerul Amri S.P; Suprayogi Suprayogi; Hertiana Bethaningtyas Dyah K
eProceedings of Engineering Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Speech Recogtintion (SR) adalah teknik untuk mengubah dari informasi speech ke text. Mel Frequency Cepstrum Coefficient sebagai salah satu teknik Speech  Recognition memiliki prinsip seperti pendengaran manusia. Metode MFCC penting sebab makhraj huruf hijayyah dalam proses pelafalan menggunakan organ articulator dan vocal tract yang mampu dikenali dengan baik oleh pendengaran manusia .Penelitian terkait diperoleh 12 huruf hijayyah yang memiliki tingkat kesulitan tinggi dalam pelafalan yaitu ،/ع/،/غ/، /ق/./  ټ/، /ح/، /خ/، /ذ/، /ش/، /ص/، /ض/، /ط/، /ظ/. Perkembangan sarana belajar terbaru hanya sebatas memandu orang untuk membaca dengan baik, bukan mengoreksi bacaan sehingga dibutuhkan media layak untuk membantu proses belajar huruf hijayyah. Untuk keperluan akurasi sistem maka diuji penggunaan 3, 6, 9, atau 12 channel (filter) MFCC. Penggunaaan channel dengan akurasi pengujian data uji tertinggi digunakan sebagai acuan sistem. 
Pengolahan Citra Pada Sistem Pemantauan Pertumbuhan Daun Sawi Metode Hidroponik Wick Berbasis Iot Ayu Amalia; Hertiana Bethaningtyas Dyah K; Asep Suhendi
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 Pada penelitian ini objek yang dipilih adalah sawi, karena sawi memiliki bentuk daun yang beraturan. Sistem yang digunakan pada metode hidroponik ini yaitu sistem wick atau sistem sumbu. Padapenelitian ini akan digunakan segmentasi citra untuk proses pengolahan citra tersebut. Metode yangdigunakan pada segmentasi citra tersebut yaitu thresholding. Pengambilan gambar daun sawi dilakukandari tampak atas dengan menggunakan kamera Arducam dan ESP32 yang akan mengunggah gambarmelalui wi-fi yang sudah dihubungkan antara komputer dan ESP32. Lalu gambar tersebut di proses diMATLAB sebagai software untuk melakukan proses pengolahan citra. Pada pengolahan citra tersebutdigunakan dengan menggunakan metode thresholding. Dari metode pengolahan citra di MATLAB tersebutakan menghasilkan nilai luas area dari objek yang berupa daun sawi tampak atas, nilai luas area tersebutyang merupakan nilai piksel yang akan ditampilkan di platform IoT yaitu thingspeak. Hasil dari penelitianini diharapkan akan membantu mempermudah pemantauan pertumbuhan daun sawi. Dari pengujian 100data dengan membandingkan luas area piksel dari nilai RGB yang sebenarnya dan nilai RGB yang telahditentukan memiliki nilai error yaitu 0,679%. Konversi data dari piksel ke cm2 memiliki error yaitu 0,7%. Kata Kunci : ArduCam, ESP32, Hidroponik, MATLAB, IoT.Abstract In this study the object chosen is mustard greens, because mustard has a regular leaf shape. Thesystem used in this hydroponic method is the wick system or axis system. In this study, image segmentationwill be used for the image processing. The method used in the image segmentation is thresholding. Takingpictures of mustard leaves is from the top view using the Arducam and ESP32 that will upload images viaWi-Fi that have been connected between the computer and ESP32. Then the image is processed in MATLABas a software for image processing. The image processing is used using the thresholding method. From theimage processing method in MATLAB, it will produce a value of the area of the object in the form ofmustard leaves appearing above, the area value which is the pixel value that will be displayed on the IoTplatform is thingspeak. The results of this study are expected to help facilitate monitoring of mustard leafgrowth. From testing 100 data by comparing the pixel area of the actual RGB value and the RGB value thathas been determined has an error value of 0.679%. Data conversion from pixel to cm2 has an error of 0.7%.Keywords : ArduCam, ESP32, Hydroponics, MATLAB, IoT.
Implementasi Metode Background Subtraction Pada Citra Area Parkir Sebagai Upaya Untuk Membangun Citra Satuan Ruang Parkir Virtual Ahmad Faridh; Reza Fauzi Iskandar; Hertiana Bethaningtyas Dyah K
eProceedings of Engineering Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Mencari tempat parkir kosong membutuhkan waktu yang cukup lama di area parkir yang luas.untuk mencari tempat parkir kosong membutuhkan waktu yang cukup lama. Untuk mengatasi hal tersebut dalam penelitian ini maka akan digunakan pendeteksian tempat parkir kosong menggunakan metode background subtraction. Background subtraction merupakan proses pendeteksian objek dengan membedakan antara objek dengan latar yang terdapat dalam suatu citra. Selanjutnya background subtraction melalui proses thresholding untuk menarik batas latar menjadi hitam dan objek menjadi warna putih, sehingga akan ada perbedaan antara objek dan latar. Dimana pada proses pendeteksian menggunakan maket dari tempat parkir dengan perbandingan 1 : 60. Dengan melakukan pengujian dengan menggunakan metode background subtraction dipengaruhi oleh cahaya, semakin besar intensitas cahaya maka semakin bagus juga kualitas pendeteksiannya. Untuk mendeteksi juga membutuhkan nilai threshold yang tepat diperoleh dari niliai histogram frame awal. Sehingga pada proses pendeteksian di penelitian ini menggunakan nilai thershold 40 dengan intensitas cahaya 944 lux, agar mendapatkan persentase ketepatan pendeteksian 100%. Dalam penggunaan metode ini harus menggunakan intensitas cahaya yang konstan agar tidak terjadi kesalahan dalam proses pendeteksian. Kata Kunci: background subtraction,thresholding,camera,cell parkir, latar, objek. Abstract Finding an empty parking lot takes a long time in a large parking area. To overcome this problem in this study, the detection of empty parking spaces will be used using the background subtraction method. Background subtraction is the process of detecting objects by distinguishing between objects and backgrounds in an image. Furthermore, background subtraction goes through a thresholding process to draw the background border to black and the object to white, so that there will be a difference between the object and the background. Where in the detection process using a mockup from the parking lot with a ratio of 1: 60. By conducting tests using the background subtraction method influenced by light, the greater the light intensity, the better the detection quality. To detect it also requires the exact threshold value obtained from the initial frame histogram values. So that the detection process in this study uses a thershold value of 40 with a light intensity of 944 lux, in order to get a percentage of 100% detection accuracy. In the use of this method must use a constant light intensity so that errors do not occur in the detection process. Keywords: background subtraction, thresholding, camera, parking cell, background, object.