Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Perbandingan Filter Median dan Gaussian dalam Mengurangi Noise pada Citra Digital Puji Sri Alhirani; Lailan Sofinah Harahap; Rani Chantika
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Vol. 5 No. 2 (2025): Juli: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juitik.v5i2.1148

Abstract

. Digital image processing is one of the important aspects in the world of technology, especially in improving image quality from noise interference. This study aims to analyze and compare the performance of the Median Filter and Gaussian Filter in reducing salt & pepper noise in digital images. The research process was carried out using the Python programming language and the OpenCV and NumPy libraries. The initial image was randomly noised, then processed using both types of filters. The results obtained were evaluated visually and quantitatively using the PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and MSE (Mean Squared Error) metrics. Based on the experimental results, the Median Filter was able to produce cleaner images and maintain image details compared to the Gaussian Filter. These results indicate that the Median Filter has advantages in handling salt & pepper noise. This study is expected to be a reference in selecting the right filtering method to improve the quality of digital images.
APLIKASI WEB UNTUK ANALISIS SEKUENS FASTA BERBASIS PYTHON Pebi Mina Husania; Tengku Syahvina Rival Dini; Rani Chantika; Puji Sri Alhirani
Journal of Golden Generation Multidisciplinary Vol. 2 No. 1 (2026): Februari 2026 : Journal of Golden Generation Multidisciplinary
Publisher : PT. Lembaga Penerbit Penelitian Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65244/jggm.v2i1.363

Abstract

Perkembangan teknologi sekuensing telah menghasilkan data sekuens DNA, RNA, dan protein dalam jumlah besar yang umumnya disimpan dalam format FASTA. Meskipun format ini sederhana dan banyak digunakan, perangkat lunak bioinformatika yang tersedia masih didominasi oleh aplikasi berbasis desktop atau command line interface yang kurang ramah bagi pengguna pemula. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi web sederhana berbasis Python untuk analisis dasar file FASTA. Aplikasi dibangun menggunakan framework Flask dan pustaka BioPython untuk melakukan analisis panjang sekuens, komposisi basa nukleotida, serta persentase GC melalui antarmuka web yang mudah digunakan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu memproses file FASTA secara akurat dan cepat tanpa memerlukan instalasi perangkat lunak tambahan di sisi pengguna. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi media pembelajaran bioinformatika serta mendukung analisis awal sekuens biologis bagi mahasiswa dan peneliti.