Claim Missing Document
Check
Articles

Perancangan Aplikasi Deteksi Kemacetan Berdasarkan Pengolahan Video Digital Menggunakan Metode Frame Difference Berbasis Android Tikki Capriati Marieski; Bambang Hidayat; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Intelligent transport system (ITS) saat ini sedang banyak dikembangkan oleh para engineer. Salah satunya adalah untuk aplikasi system monitoring kemacetan di kota metropolitan. Kemacetan di kota-kota besar sudah terbiasa terjadi sehari-hari, untuk itu pada tugas akhir ini dibuat suatu system yang dapat mengetahui kondisi kepadatan lalu lintas disuatu ruas jalan. Salah satu subsistem yang diterapkan pada ITS ini adalah deteksi kepadatan kendaraan di suatu ruas jalan. Dengan memanfaatkan pengolahan sinyal digital kita dapat memproses video yang nantinya dapat menggambarkan kondisi kepadatan jalan tersebut. Pada tugas akhir ini dibuat suatu aplikasi berbasis android ya ng dapat mengolah video yang direkam menggunakan handphone dan selanjutnya video tersebut diproses. Metode yang digunakan dalam penentuan kepadatan lalu lintas ini adalah metode frame difference. Dengan membedakan frame saat ini dengan frame sebelumnya diharapkan system dapat mengidentifikasi perubahan frame untuk menentukan kepadatan lalu lintas. Proses merekam gambar dengan menggunakan kamera handphone seluler berbasis android yang sudah terinstall aplikasi dan selanjutnya dapat diakses oleh user dengan output sistem berupa kondisi jalan macet atau lancar. Kehandalan sistem diuji dengan melakukan simulasi percobaan. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem mampu melakukan identifikasi tingkat kepadatan lalu lintas suatu ruas jalan secara real time dengan persentase keberhasilan rata-rata sebesar 90% pada kondisi pagi hari, 85%% pada kondisi siang hari, dan 75% pada kondisi malam hari. Kata kunci : kepadatan lalu lintas,  frame difference ,  android
Analisis Optimasi Dengan Algoritma Genetika Pada Audio Watermarking Berbasis Discrete Wavelet Transform I G A M Wibhu Cadu Asrawan; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi terutama pada internet dan multimedia, pengiriman dan penyebaran media digital menjadi lebih mudah dilakukan. Hal ini menyebabkan seringnya terjadi pelanggaran hak cipta, perti mengambil dan memodifikasi data multimedia tersebut secara ilegal. Untuk mengurangi hal tersebut, maka watermarking dibutuhkan. Teknik watermarking berguna untuk menyembunyikan atau penanaman data/informasi tertentu ke dalam suatu data digital lainya. Cara penyisipan informasi kedalam data digital dilakukan sedemikian rupa sehingga tidak terasa keberadaannya dan dapat diekstrak kembali dengan benar. Sistem watermarking pada file audio yang biasa digunakan sebagai perlindungan hak cipta. Sistem ini mempunyai tujuan utama untuk menyisipkan sebuah data data berupa bit kedalam file audio berformat .*wav dimana pesan akan diubah terlebih dahulu ke bentuk biner. Sistem Watermarking yang akan dibangun menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk proses embbeding dan extracting akan selanjutnya di analisis mengunakan proses algoritma genetika dan untuk penyisipannya mengunakan metode rata - rata. Sebuah sistem watermarking pada file audio. Parameter yang akan di optimasikan oleh Algoritma genetika adalah alpha, subband, dan level, parameter tersebut berguna sebagai parameter pengisipan yang terbaik. Dimana untuk proses pengujian kualitas audio menggunakan parameter PEAQ(Perceptual Evaluation of Audio Quality), MOS(Mean Opinion Score), dan BER(Bit Error Rate) diharapkan diperoleh hasil baik dimana rata-rata PEAQ > -1 dan rata-rata MOS > 4 dan untuk pengujian kualitas pesan menggunakan parameter BER sistem mampu menghasilkan nilai BER < 5%. Kata Kunci : Watermarking, Discrete Wavelet Transform, Algoritma Genetika
Perancangan Dan Analisis Audio Watermarking Berbasis Modified Discrete Cosine Transform (mdct) Dengan Metode Stationary Wavelet Transform (swt) Dan Centroid Mohammad Bisma Rezady; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Audio watermarking merupakan solusi untuk perlindungan hak cipta yang dapat menyisipkan data atau watermark kedalam host audio yang kehadirannya tidak diketahui indra manusia. Metode yang disgunakan dalam jurnal ini adalah Modified Discrete Cosine Transform (MDCT), Stationary Wavelet Transform (SWT) dan Centroid. Langkah pertama proses penyisipan adalah host audio disegmentasi menjadi beberapa frame kemudian dilakukan proses transformasi SWT untuk membagi sinyal kedalam beberapa sub-band. Sub-band yang telah dipilih untuk dilakukan penyisipan ditransformasi dengan MDCT untuk mengurangi distorsi yang terjadi antar frame blok, kemudian proses centroid digunakan untuk mencari titik tengah frekuensi untuk lokasi penyisipan agar keluaran yang dihasilkan lebih stabil dan penyisipan wtaermark dilakukan dengan metode using Quantization Index Modulation (QIM). Dengan menggunakan metode tersebut, hasil dari keluaran sistem meraih nilai SNR = 27,9387 dB, ODG = -3,7976 dan kapasitas = 21,5332 bps dengan nilai rata-rata MOS = 4,046. Selain itu sistem juga tahan terhadap berbagai jenis serangan dengan nilai BER mencapai 0 (6 dari 11 serangan). Kata kunci : MDCT, SWT, Centroid, QIM Abstract Audio watermarking is a solution for protecting copyright that can hide data or digital information on host audio that mostly unknown by human sense. The method that used in this paper are Stationary Wavelet Transform (SWT) and Centroid based on Modified Discrete Cosine Transform (MDCT). The first step the h ost audio is segmented into several frames then transformed using SWT to get the signal into several sub-band. Next step the sub-band which selected will be processing by using MDCT to reduce blocking artifacts and centroid to get the center of spectrum for more stable result and the embedding process is using Quantization Index Modulation (QIM). By using that methods, the result can reach imperceptibility with SNR = 27, 9387 dB, ODG = -3,7976 , capacity = 21,5332 bps and the average MOS = 4,046 and also high robustness that resistant to various attacks with the value of BER approaching 0 (6 out of 11 attacks). Keywords: MDCT, SWT, Centroid, QIM
Analisis Dan Implementasi Citra Watermarking Dengan Metode Discrete Wavelet Transform (dwt) – Lifting Wavelet Transform (lwt) Dan Singular Value Decomposisition (svd) Pradipta Bagoes Santoso; Ratri Dwi Atmaja; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat di dunia saat ini ikut mendorong pertumbuhan banyak bidang serta penyalahgunaan teknologi tersebut. Salah satunya adalah bidang komunikasi dan informasi termasuk multimedia, yang mencakup pembuatan file atau dokumen dalam bentuk teks, suara, gambar dan video. Kemudahan dalam memanipulasi, rekayasa serta distribusi dokumen digital seperti dokumen - dokumen multimedia dapat merugikan bagi pemilik tersebut.Watermarking merupakan suatu bentuk dari Steganography (teknik untuk menyembunyikan suatu informasi pada suatu media tanpa diketahui dengan mudah). Teknik watermarking akan menyisipkan informasi digital yang disebut Watermark ke dalam suatu data digital yang disebut carrier atau medium. Watermark disisipkan dapat berupa teks biasa, audio, citra maupun video tergantung dari kemampuan media yang ditumpanginya. Watermarking biasanya dilakukan untuk perlindungan hak cipta terhadap suatu data digital sesuai dengan standar ITU-T. Tugas akhir ini membahas mengenai sistem watermarking pada citra yang ditumpangi watermark berupa teks. Metode yang digunakan adalah metode DWT - LWT dan SVD (Discrete Wavelet Transform - Lifting Wavelet Transform dan Singular Value Decomposition) serta proses penyisipan menggunakan QIM.Hasil penelitian citra watermarking pada matlab yang menunjukan nilai bit error rate yang mendekati nilai nol tanpa serangan dan nilai PSNR yang berada pada nilai 40 dB pada nbit 5 ke atas. Dengan teknik penyisipan QIM pada citra watermarking nilai PSNR menjadi lebih baik dari pada tanpa QIM. Namun dapat dilihat untuk ketahanan terhadap serangan cenderung tidak tetap atau fluktuatif.
Implementasi Blind Audio Watermarking Dengan Qr Decomposition Yugnan Adi Sasongko; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan terbaru dari dunia digital telah sangat memfasilitasi transmisi dan manipulasi multimedia data seperti teks , gambar, audio ataupun video. Kemudahan akses serta duplikasi data multimedia telah menyebabkan masalah serius untuk perlindungan hak cipta.Oleh karena itu diperlukan teknologi untuk melindungi konten digital untuk mencegah pelanggaran hak cipta. Digital watermarking adalah salah satu teknologi untuk solusi mencegah pelanggaran hak cipta. Digital watermarking adalah teknik dimana sebuah informasi disisipkan ke dalam sebuah set host-data (gambar,video,audio,dll) dengan cara tertentu sehingga informasi tersebut tidak menggangu penggunaan host-data secara normal dan tidak dapat dilepaskan dengan cara yang biasa.Dngan teknik blind watermarking, pada proses ekstraksinya tidak memerlukan informasi watermark maupun file audio digital yang asli. Pada tugas akhir ini dilakukan implementasi dan analisis sistem blind audio watermarking menggunakan QR Decomposition dengan teknik penyisipan bit menggunakan teknik QIM. Dari hasil pengujian, didapat rata-rata SNR > 20 dB pada saat variael ∆ sistem mampu menghasilkan nilai BER 0% pada setiap jenis audio yang diujikan dengan semua variable ∆ . Ketahanan sistem hanya pada serangan linier speed change, noise addition dan LPF pada level tertentu dan tidak tahan terhadap serangan MP3 Compression dan MP4 Compression Kata kunci : Blind Audio Watermarking, QR Decomposition, Quantization Index Modulation , BER, SNR
Analisis Image Watermarking Menggunakan Compressive Sensing Algoritma Orthogonal Matching Pursuit Dengan Pendekatan Berbasis Discrete Cosine Transform Menggunakan Singular Value Decomposition Arining Pangestu; Gelar Budiman; Irma Safitri
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

Pematenan hak cipta ini diperlukan pada saat ini dikarenakan mulai beralihnya bentuk dari banyak hasil karya menjadi digital dan hal ini juga turut menimbulkan banyaknya hal-hal yang merugikan seperti pembajakan, penggandaan masal, penyebaran secara ilegal, dan lain-lain yang tentu akan merugikan pencipta dari karya tersebut. Pada penelitian ini akan meneliti sebuah citra yang sudah melalui proses image watermarking menggunakan Compressive Sensing dengan algoritma Orthogonal Matching Pursuit, dimana pada proses embedding dan extraction-nya dilakukan dengan pendekatan Singular Value Decomposition berbasis Discrete Cosine Transform. Kombinasi antara Compressive Sensing algoritma Orthogonal Matching Pursuit dengan Singular Value Decomposition berbasis Discrete Cosine Transform diharapkan dapat meningkatkan mutu dari citra yang sudah di watermarking dengan memperhatikan hasil robustness, embedding capacity, dan transparency. Hasil akhir penelitian tugas akhir ini berupa aplikasi watermarking pada Matlab yang memiliki nilai BER (robustness) stabil mendekati 0 tanpa serangan dan nilai PSNR diatas 40 dB (49.647-tak hingga). Dengan optimasi Compressive Sensing menggunakan algoritma Orthogonal Matching Pursuit pada citra watermark, nilai PSNR menjadi lebih baik dari pada tanpa optimasi (50.9814-tak hingga) namun ketahanan terhadap serangan dan nilai BER cenderung fluktuatif.Kata kunci: Image Watermarking, Compressive Sensing, Orthogonal Matching Pursuit, Discrete Cosine Transform, Singular Value Decomposition.
Kompresi Huffman Pada Dwt-svd Berbasis Watermarking Citra Medis Dengan Watermark Terkompresi Menggunakan Compressive Sensing Irvan Ragil Boesandi; Efri Suhartono; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Proses pengiriman dan perlindungan informasi merupakan masalah yang sering dihadapi diera perkembangan teknologi informasi saat ini. Salah satu cara untuk menyelesaikan masalah ini yaitu penggunakan teknik kompresi dan watermarking pada data rahasia. Berdasarkan permasalahan tersebut, dalam tugas akhir ini rancang sistem image watermarking yang didalamnya terdapat teknik kompresi dan dekompresi. Untuk teknik kompresi menggunakan metode Huffman encoding dan dekompresi menggunakan Huffman decoding. selain itu, digunakan juga Compressive sensing sebagai kompresi di sisi citra watermarknya dan mengkombinasikan transformasi Discrete Waveket Transform (DWT) dengan Singular Value Decomposition (SVD). Hasil akhir dari penelitian ini yaitu, rasio kompresi diatas 50 %, parameter SSIM =1. Pada saat dilakukan pengujian pengaruh compressive sensing maka pengujian dengan menggunakan CS menghasilkan nilai MSE 0,172 dan PSNR =55,75 sedangkan pengujian tanpa menggunakan CS menghasilkan nilai MSE = 0,117 dan PSNR =57,2. Kata Kunci : Compressive Sensing, Discrete Waveket Transform (DWT), Singular Value Decomposition (SVD), Huffman Coding Abstract The process of sending and protecting information is a problem that is often faced by the development of information technology today. One way to solve this problem is to use compression and watermarking techniques on confidential data. Based on the problem, in this final project design watermarking image system in which there is compression and decompression technique. For compression techniques use Huffman encoding and decompression methods using Huffman decoding. In addition, compressive sensing is used as compression on the watermark image side and combines Discrete Waveket Transform (DWT) transformation with Singular Value Decomposition (SVD). The end result of this research is, compression ratio above 50%, parameter SSIM = 1. At the time of testing the influence of compressive sensing then the test using CS yields the value of MSE 0.172 and PSNR = 55.75 while testing without using CS yields the value of MSE = 0.117 and PSNR = 57,2. Keywords: Compressive Sensing, Discrete Waveket Transform (DWT), Singular Value Decomposition (SVD), Huffman Coding
Perancangan Dan Implementasi Compressive Sensing Untuk Sistem Audio Watermarking Dengan Metode Kombinasi Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform Marissa Kezia Maghein; Gelar Budiman; Irma Safitri
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

Terdapat sebuah teknik pensinyalan yang mampu menyisipkan informasi dalam sebuah data audio sebagai bentuk perlindungan hak cipta dan otentikasi konten yaitu teknik audio watermarking. Dalam kasus ini , input watermark akan diproses mengabungkan teknik Compressive Sensing dan pada input audio host akan diproses dengan menggabungkan metode Discrete Cosine Tranfrom dan Discrete Wavelet Transform. Proses penyisipan watermark ke dalam audio menggunakan teknik Quantization Index Modulation.Hasil dari audio watermark akan diuji hasilnya berdasarakan parameter performansi sistem ODG ,SNR , dan kapasitas watermark. Setelah melewati proses penyisipan , audio watermark akan diberi serangan dan melewati proses ekstrak untuk mendapatkan watermark yang akan diukur hasilnya mengunakan parameter performansi sistem BER. Pada tugas akhir ini , proses framing pada input audio dibedakan untuk diteliti hasilnya. Sehingga , pada penelitiaan ini , parameter input audio yang mendapatkan hasil terbaik pada sistem audio watermarking dengan proses framing pada input audio setelah proses DWT,, panjang frame 32 pixels , jumlah bit kuantisasi 8 bits, dan level dekomposisi wavelet 1, throughput 0.1 , dan kedalaman bit 16 yang setelah dilakukan proses dengan serangan pengolahan sinyal dapat bertahan terhadap serangan low past filter , band past filter , noise , speed change dan MP3 compression.Kata kunci : Audio Watermarking , Compressive Sensing , DCT , DWT , QIM
Implementasi Dan Analisis Blind Audio Watermarking Menggunakan Svd (singular Value Decomposition) Ifan Fadlina Anhar; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan jaringan internet dan teknologi multimedia yang tidak dapat dihindari mengakibatkan persebaran informasi dan data menjadi lebih mudah. Setiap pengguna jaringan dapat dengan bebas mengirim, menerima, ataupun menyalin data (citra, video, dan audio) digital. Hal ini menimbulkan masalah tentang pelanggaran atas hak cipta (copyright) seperti pembajakan pada konten musik atau audio digital. Sehingga perlu adanya teknik perlindungan hak cipta terhadap data digital yang asli, salah satu tekniknya adalah dengan menyisipkan informasi watermark berupa identitas kepemilikan ke dalam data digital yang disebut teknik digital watermarking. Dalam digital watermarking, bila informasi watermark disisipkan ke dalam audio digital maka dapat disebut dengan audio watermarking. Informasi watermark yang digunakan pada penelitian ini berupa citra digital hitam putih, serta audio digital berformat (*.wav). Sistem yang dibangun yaitu sistem blind audio watermarking, dimana pada proses ekstraksinya tidak memerlukan informasi watermark maupun file audio digital yang asli. Pada Tugas Akhir ini dilakukan implementasi dan analisis sistem blind audio watermarking menggunakan SVD (Singular Value Decomposition), dimana teknik penyisipan bit watermark menggunakan teknik QIM (Quantization Index Modulation). Dari hasil pengujian, didapatkan rata-rata SNR (Signal to Noise Ratio) > 20 dB pada saat variabel ∆ ≤ 1/8, dan saat ∆ ≤ 1/16 sistem mampu mencapai 0% pada nilai BER (Bit Error Rate) untuk setiap jenis audio digital yang diujikan. Untuk ketahanan terhadap serangan, sistem yang dibangun tidak tahan terhadap serangan MP3 Compression dan MP4 Compression karena nilai BER tidak dapat mencapai 0%, namun masih tahan terhadap serangan linier speed change, noise addition, dan LPF (Low Pass Filter). Kata kunci: blind audio watermarking, singular value decomposition, QIM, SNR, BER.
Analisis Compressive Sampling Menggunakan Teknik Gabungan Swt-dst Pada Steganografi Citra Digital Berbasis Qim Dwi Bayu Leksono; Jangkung Raharjo; Irma Safitri
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 Steganografi merupakan sebuah teknik untuk menyembunyikan suatu data dan informasi pada sebuah media tanpa menimbulkan kecurigaan dari pihak lain. Dalam penelitian kali ini penulis akan menerapkan steganografi pada file citra digital dengan metode Quantization Index Modulation (QIM) dengan teknik gabungan Stationary Wavelet Transform (SWT) dan Discrete Sine Transform (DST), dimana sebelumnya data yang akan disisipkan diefisiensikan terlebih dahulu menggunakan teknik Compressive Sensing (CS). Hasil dari penelitian ini didapatkan hasil stego image yang mempunyai parameter Bit Error Rate (BER) yang rendah atau BER = 0, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) yang tinggi atau infinite dan Structural Similarity Index Matrix (SSIM) yang tinggi atau SSIM = 1. Kata kunci : Steganografi, Stationary Wavelet Transform, Discrete Sine Transform, Quantization Index Modulation, Compressive Sampling. Abstract Steganography is a technique for hiding data and information on a media without arousing suspicion from other parties. In this research the writter will apply steganography on digital image by using Quantization Index Modulation (QIM) method with combination technique Stationary Wavelet Transform (SWT) and Discrete Sine Transform (DST), where previously the data to be inserted is first streamlined using the Compressive Sensing (CS) technique. The results of this study obtained stego image results that have a low Bit Error Rate (BER) parameter or BER = 0, high or infinite on Structural Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), High Similarity Index Matrix (SSIM) or SSIM = 1. Keyword : Steganography, Stationary Wavelet Transform, Discrete Sine Transform, Quantization Index Modulation, Compressive Sampling