Articles
14 Documents
Search results for
, issue
"Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal"
:
14 Documents
clear
<![CDATA[Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah ]]>
<![CDATA[D, Irma Amelia]]>;
<![CDATA[N, Youllia Indrawaty]]>;
<![CDATA[Purnomo, Dian]]>
<![CDATA[ MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (517.336 KB)
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.43-51
<![CDATA[Wajah merupakan salah satu ciri pada manusia untuk dapat dibedakan satu sama lain. Terdapat beberapa faktor yang mendasari perbedaan setiap wajah manusia yaitu genetik, jenis kelamin, etnis dan usia. Seiring berjalannya waktu, wajah manusia mengalami beberapa perubahan akibat bertambahnya usia. Perubahan yang sering kali terjadi seperti penambahan garis halus pada wajah atau terdapat perubahan kontur pada wajah, hal tersebut dapat dijadikan acuan untuk mengidentifikasi usia. Oleh karena itu, pada penelitian melakukan pendeteksian usia berdasarkan wajah. Metode yang digunakan yaitu Eigenface didasarkan pada metode statistik Principal Component Analysis (PCA) dengan menggunakan database fg-net yang berisi titik ciri dari citra wajah yang sudah diketahui usianya. Eigenvector dari Matriks fitur wajah data uji dibandingkan dengan eigenvector matriks dari database fg-net citra latih untuk menentukan kecocokan usia. Hasil pengujian usia berdasarkan citra wajah yang berasal dari 30 orang mencapai tingkat akurasi sebesar 56,66%.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara ]]>
<![CDATA[N, Youllia Indrawaty]]>;
<![CDATA[Z, Andriana]]>;
<![CDATA[Prasetia, Fadhlin]]>
<![CDATA[ MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (908.632 KB)
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.51-60
<![CDATA[Informasi sinyal suara yang dikenali memiliki karakteristik yang unik. Dengan adanya keunikan pada sinyal suara dapat diimplementasikan untuk melakukan identifikasi suara pada bidang kesehatan yang difungsikan sebagai pengenalan suara pada tunawicara. Dimana pada pengembangannya aplikasi mampu untuk membantu pembelajaran pada tunawicara. Metode yang dapat melakukan ekstraksi ciri suara salah satunya adalah metode Principal Component Analsis. Metode Principal Component Analysis bekerja dengan melakukan ekstraksi ciri suara dan pengelompokan pada pola suara. Suara yang direkam melalui proses pre-processing audio sebelum dikelompokan menggunakan Principal Component Analysis untuk mendapatkan nilai koefisien suara. Hasil dari nilai koefisien disimpan sebagai sinyal referensi dan digunakan pada proses pencocokan sinyal suara menggunakan algoritma Hidden Markov Model. Sistem diuji sebanyak 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa sistem yang dibangun mencapai tingkat akurasi 85% dari 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji.]]>
<![CDATA[Augmented Reality Berbasis Cloud Recognition pada Majalah Film ]]>
<![CDATA[N, Youllia Indrawaty]]>;
<![CDATA[Pardede, Jasman]]>;
<![CDATA[Siswantini, Afis]]>
<![CDATA[ MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (870.866 KB)
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.70-81
<![CDATA[Film telah menjadi salah satu hiburan bagi manusia termasuk pencinta film itu sendiri. Untuk menyampaikan informasi mengenai film di media lain, maka diterapkan teknologi Augmented Reality pada majalah melalui smartphone. Penerapan Augmented Reality berbasis cloud computing dapat memudahkan pihak redaksi mengunggah dan mengubah konten agar dapat ditampilkan serta diakses oleh pembaca siapa saja dan kapan saja dengan terkoneksi internet. Layanan yang dapat menggabungkan teknologi Augmented Reality dan cloud computing adalah Vuforia Cloud Recognition. Maka dari itu, diuji bagaimana kualitas marker mempengaruhi kinerja pendeteksian marker dengan tiga kondisi marker yaitu pudar, miscolour, dan blur dengan berbagai intensitas. Dari hasil penelitian, didapat data bahwa marker dengan intensitas kepudaran 25%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Pada marker dengan keadaan miscolour, semua marker dapat dikenali karena struktur gambar tidak berubah. Sedangkan pada marker dengan keadaan blur dengan intensitas 75%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Ini membuktikan bahwa struktur gambar mempengaruhi kinerja pendeteksian marker.]]>
<![CDATA[Algoritma Levenshtein Distance dalam Aplikasi Pencarian isu di Kota Bandung pada Twitter ]]>
<![CDATA[Rosmala, Dewi]]>;
<![CDATA[Risyad, Zulfikar Muhammad]]>
<![CDATA[ MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (501.03 KB)
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.1-12
<![CDATA[Twitter digunakan Pemerintah Kota Bandung dalam memperoleh data terkait isu yang terjadi di Kota Bandung yang dilaporkan oleh masyarakat Kota Bandung. Kendala yang dihadapi pada saat melakukan pencarian data isu melalui Twitter adalah adanya perbedaan ejaan kata di dalam tweet pada Twitter dengan kata kunci pada data kategori isu yang ada di Pemerintah Kota Bandung. Sehingga dibutuhkan sebuah algoritma yang mampu mengubah suatu kata menjadi kata lainnya, yaitu Algoritma Levenshtein Distance. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, Algoritma Levenshtein Distance mampu 100% mengubah kata dengan kesalahan ejaan pada tweet menjadi kata kunci pada kategori isu.Dengan digunakannya Algoritma Levenshtein Distance pada proses pencarian data isu dari Twitter, data isu yang diperoleh Pemerintah Kota Bandung menjadi lebih baik dan akurat.]]>
<![CDATA[Metode Haar-Cascade Classification Menggunakan Raspberry Pi ]]>
<![CDATA[Ichwan, Muhammad]]>;
<![CDATA[Husada, Milda Gustiana]]>;
<![CDATA[Helmaputra, Aldri]]>
<![CDATA[ MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.13-22
<![CDATA[Proses untuk mendeteksi objek dalam citra manggabungkan empat kunci utama yaitu Haar like feature, Integral Image, Adaboost learning dan Cascade Classifier. Metode haar-cascade classification dapat dimanfaatkan sebagai alternatif dalam pengaturan traffic light. Cara kerjanya yaitu, citra yang telah di-capture akan dicocokan dengan data latih, apabila dalam citra tersebut terdapat objek yang sesuai dengan data latih maka objek tersebut di tandai, sehingga objek akan terhitung jumlahnya dengan cara melewati sebuah garis virtual yang dibuat sistem. Dari hasil jumlah objek terdeteksi, sistem dapat mengatur berapa lama lampu merah dan hijau menyala atau mati sesuai dengan jumlah objek yang telah ditentukan. Oleh karena itu, alternatif pengaturan traffic light menggunakan metode Haar-cascade classification digunakan untuk pendeteksian objek. Hasil dari penelitian menggunakan kamera 18 megapiksel 60 FPS jumlah mobil terhitung di garis lebih akurat menggunakan resolusi 480p atau 720p sebesar 79.51%.]]>
<![CDATA[Perbandingan Metode Breadth First Search dan Backlink pada Web Crawler ]]>
<![CDATA[Pardede, Jasman]]>;
<![CDATA[Hermana, Asep Nana]]>;
<![CDATA[Swarghani, Galih]]>
<![CDATA[ MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (539.055 KB)
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.61-69
<![CDATA[Dalam sebuah search engine terdapat beberapa komponen penting yang salah satunya adalah crawler / web crawler. Crawler adalah sebuah komponen dalam search engine yang berfungsi untuk mencari semua link pada setiap halaman dimana hasil pengumpulan alamat web selanjutnya akan diindeks. Crawler bekerja dengan menggunakan algoritma pencarian yang beragam, diantaranya adalah Breadth First Search dan Backlink. Breadth first search merupakan algoritma untuk melakukan pencarian secara berurutan dengan mengunjungi setiap simpul secara preorder. Backlink memanfaatkan tautan yang berada disitus lain dan mengarah ke situs tertentu. Adapun hasil dari uji aplikasi yaitu dengan membandingkan kedua metode tersebut dengan cara melihat performa pengambilan URL terbanyak pada Detik.com dan Kompas.com. Metode breadth first search secara performa lebih baik dibandingkan dengan metode backlink, dalam pengujian crawling, perbedaan jumlah url mencapai 25,17 pada website detik.com dan 28,94% pada website Kompas.com.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma GLCM Dan MED pada Aplikasi Pendeteksi Kolesterol Melalui Iris Mata ]]>
<![CDATA[B, Mira Musrini]]>;
<![CDATA[ana, Andri]]>;
<![CDATA[Hidayat, Ari Seisar]]>
<![CDATA[ MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (824.432 KB)
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.23-42
<![CDATA[Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan gambar iris normal dan kolesterol sebagai input, metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) dapat digunakan pada aplikasi pendeteksi kolesterol melalui iris mata. Karena GLCM mampu memperoleh nilai fitur yang terdiri dari energi, entropi, homogenitas dan kontras dengan cara menghitung nilai probabilitas dari hasil perhitungan kemunculan matriks yang sama dalam piksel gambar dengan sudut(θ) 0◦ dan jarak(d) 1. Metode MED (Minimum Euclidean Distance) dapat digunakan untuk mengklasifikasi gambar iris normal dan kolesterol dengan menghitung nilai jarak Euclidean berdasarkan dari nilai fitur GLCM. Pembuatan aplikasi ini bertujuan untuk membantu orang-orang dengan mudah mendeteksi kolesterol secara cepat dan praktis tanpa harus pergi ke klinik atau rumah sakit. Pengujian yang dilakukan ke 24 orang dari gambar iris normal dan kolesterol dengan intensitas cahaya yang berbeda tingkat akurasi mencapai 70,83%.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara ]]>
<![CDATA[Youllia Indrawaty N]]>;
<![CDATA[Andriana Z]]>;
<![CDATA[Fadhlin Prasetia]]>
<![CDATA[ MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional, Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.51-60
<![CDATA[Informasi sinyal suara yang dikenali memiliki karakteristik yang unik. Dengan adanya keunikan pada sinyal suara dapat diimplementasikan untuk melakukan identifikasi suara pada bidang kesehatan yang difungsikan sebagai pengenalan suara pada tunawicara. Dimana pada pengembangannya aplikasi mampu untuk membantu pembelajaran pada tunawicara. Metode yang dapat melakukan ekstraksi ciri suara salah satunya adalah metode Principal Component Analsis. Metode Principal Component Analysis bekerja dengan melakukan ekstraksi ciri suara dan pengelompokan pada pola suara. Suara yang direkam melalui proses pre-processing audio sebelum dikelompokan menggunakan Principal Component Analysis untuk mendapatkan nilai koefisien suara. Hasil dari nilai koefisien disimpan sebagai sinyal referensi dan digunakan pada proses pencocokan sinyal suara menggunakan algoritma Hidden Markov Model. Sistem diuji sebanyak 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa sistem yang dibangun mencapai tingkat akurasi 85% dari 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji.]]>
<![CDATA[Augmented Reality Berbasis Cloud Recognition pada Majalah Film ]]>
<![CDATA[Youllia Indrawaty N]]>;
<![CDATA[Jasman Pardede]]>;
<![CDATA[Afis Siswantini]]>
<![CDATA[ MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional, Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.70-81
<![CDATA[Film telah menjadi salah satu hiburan bagi manusia termasuk pencinta film itu sendiri. Untuk menyampaikan informasi mengenai film di media lain, maka diterapkan teknologi Augmented Reality pada majalah melalui smartphone. Penerapan Augmented Reality berbasis cloud computing dapat memudahkan pihak redaksi mengunggah dan mengubah konten agar dapat ditampilkan serta diakses oleh pembaca siapa saja dan kapan saja dengan terkoneksi internet. Layanan yang dapat menggabungkan teknologi Augmented Reality dan cloud computing adalah Vuforia Cloud Recognition. Maka dari itu, diuji bagaimana kualitas marker mempengaruhi kinerja pendeteksian marker dengan tiga kondisi marker yaitu pudar, miscolour, dan blur dengan berbagai intensitas. Dari hasil penelitian, didapat data bahwa marker dengan intensitas kepudaran 25%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Pada marker dengan keadaan miscolour, semua marker dapat dikenali karena struktur gambar tidak berubah. Sedangkan pada marker dengan keadaan blur dengan intensitas 75%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Ini membuktikan bahwa struktur gambar mempengaruhi kinerja pendeteksian marker.]]>
<![CDATA[Algoritma Levenshtein Distance dalam Aplikasi Pencarian isu di Kota Bandung pada Twitter ]]>
<![CDATA[Dewi Rosmala]]>;
<![CDATA[Zulfikar Muhammad Risyad]]>
<![CDATA[ MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional, Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.1-12
<![CDATA[Twitter digunakan Pemerintah Kota Bandung dalam memperoleh data terkait isu yang terjadi di Kota Bandung yang dilaporkan oleh masyarakat Kota Bandung. Kendala yang dihadapi pada saat melakukan pencarian data isu melalui Twitter adalah adanya perbedaan ejaan kata di dalam tweet pada Twitter dengan kata kunci pada data kategori isu yang ada di Pemerintah Kota Bandung. Sehingga dibutuhkan sebuah algoritma yang mampu mengubah suatu kata menjadi kata lainnya, yaitu Algoritma Levenshtein Distance. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, Algoritma Levenshtein Distance mampu 100% mengubah kata dengan kesalahan ejaan pada tweet menjadi kata kunci pada kategori isu.Dengan digunakannya Algoritma Levenshtein Distance pada proses pencarian data isu dari Twitter, data isu yang diperoleh Pemerintah Kota Bandung menjadi lebih baik dan akurat.]]>
