Search
 
Direktori UG : A - Z
A
B
C
 
Uzbek-Indonesian Joint International Conference, October 8-9, 2013  
Uzbek-Indonesian Joint International Conference On Economics And Management Toward Nation Character Development. Branch Of Russian Economic University After G.V.Plekhanov In Tashkent, Uzbekistan And ...
 

 
Indonesia Open Source Award 2012  
Indonesia Open Source Award (IOSA) 2012. For Further Information http://iosa.web.id/ ...
 



Home > bpnn >
Sidang Terbuka Program Doktoral Teknologi Informasi : Yulia Charli dan Yuhandri


Pada hari Rabu, 26 April 2017 telah diselenggarakan Sidang Terbuka Doktor Teknologi Informasi Universitas Gunadarma di Kampus Cengareng Universitas Gunadarma, dengan menghadirkan promovenda Yulia Charli dan Yuhandri.
Sesi pertama diberikan kesempatan untuk promovenda Yulia Charli yang dipromotori oleh Prof. Dr. Sarifuddin Madenda, serta ko-promotor Dr. Lussiana E.T.P  dan Dr. Bambang Triskakti, dengan judul disertasi Pengembangan Formula dan Algoritma Estimasi Total Suspended Solid Seacara Adaptif Menggunakan Segmentasi Warna pada Citra Satelit.  Pada penelitian ini mengusulkan suatu model atau formula pengukuran TSS (Total Suspended Solid : padatan yang mempengaruhi kekeruhan air) yang bersifat adaptif sehingga dapat digunakan pada perairan yang memiliki karakteristik yan berbeda, yaitu air bersih, air keruh dan air bervegetasi. Dalam penelitian ini dikembangkan pula algoritma segmentasi area perairan citra indraja berbasis fitur warna dengan bertujuan untuk memisahkan area perairan yang akan diukur dari area lainnya dan memisahkan area yang diidentifikasi sebagai air jernih, keruh dan air bervegetasi.

Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari satelit Landsat dengan obyek danau Rawapening Jawa Tengah, danau Limboto di Sulawesi dan perairan Natuna. Formula dan algoritma estimasi nilai TSS yang dikembangkan telah diujicobakan pada data perairan tersebut dan berhasil menentukan nilai TSS secara otomatis dan adaptif waktu proses pengukuran TSS dengan model yang dikembangkan lebih cepat disbanding pengukuran nilai TSS insitu.

Promovenda Yulia Charli berdasarkan hasil senat dinyatakan lulus dengan predikat sangat memuaskan dan menjadi Doktor Teknologi Informasi ke-105 di Universitas Gunadarma.

Promovenda Yuhandri pada sesi kedua mempresentasikan disertasinya yang berjudul Pengembangan Metode dan Algoritma Ekstraksi Klasifikasi dan Temu-Kenali Motif Songket Berdasarkan pada Konten Pola Tekstur Motif (Studi Kasus : Kain Songet dari Sumatera Barat).

Sasaran utama dari penelitian ini adalah menghasilkan metode dan algoritma yang diimplementasi menjadi sebuah sistem digital pengarsipan dan pencarian kain songket. Metode yang diusulkan terdiri dari dua bagian yaitu : pertama adalah proses pembentukan basis-data fitur chain-code pola testur kain songket dan proses pelatihan pengenalan pola menggunakan backpropagation neural network (BPNN), kedua adalah proses temu-kenali motif kain songket (songket pattern recognition and retrieval). Pada proses pembentukan basis-data dan proses temu-kenali, keduanya merupakan gabungan dari algoritma segmentasi citra warna, binerisasi, cropping, deteksi tepi atau pola, ekstraksi fitur pola berupa nilai probabilitas chain-code. Fitur pola setiap motif disimpan dalam basis-data dan menjadi dataset dalam proses pelatihan pengenalan motif oleh BPNN, sedang fitur pola motif queri pada proses temu-kenali akan diolah oleh BPNN untu dicocokkan dengan motif yang ada dalam basis data dan dikenali jenisnya. Metode dan algotirma tersebut di atas telah diimplemetasikan menjadi sebuah perangkat lunak sistem pengarsipan dan temu-kenali motif songket.

Citra uji berupa kain songket Pandai Sikek dan kain songket Silungkang dengan jumlah 20 jenis motif yang terdiri dari 8 motif dari songket Pandai Sikek dan 12 motif dari citra songket Silungkang. Motif ini digunakan sebagai motif referensi. Hasil  uji pelatihan menunjukkan akurasi sebesar 100% dimana data latih sama dengan data target dan pada pengujian dengan menggunakan 40 motif uji yang berbeda dari data latih menghasilkan rata-rata precision sebesar 95,00% dan recall 97,50%. Penelitian ini juga menghasilkan aplikasi temu-kenali motif songket.

Promovenda Yuhandri dengan komisi pembimbing Prof. Dr. Sarifuddin Madenda, Dr. Eri Prasetyo Wibowo dan Dr. Karmilasari selaku ko-promotor berdasarkan hasil rapat senat dinyatakan lulus dengan sangat memuaskan dan menjadi Doktor Teknologi Informasi ke-106 di Universitas Gunadarma.