Saturday, June 27, 2015

Bit Plane Slicing untuk Steganografi

 Adalah teknik untuk menyembunyikan sebuah data menggunakan penyisipan bit. Penulis menggunakan matlab untuk menyembunyikan sebuah gambar dengan format grayscale. Hal yang perlu diperhatikan adalah untuk menyisipkan sebuah gambar maka harus dibuat mode BW atau black white yang berisi pixel 1 putih, 0 hitam seperti pada gambar berikut.

 
Dalam teknik ini, kita akan bekerja pada kedalaman 8 bit, misalkan kita mempunyai sebuah angka 168 yang mempunyai nilai bit 10101000 dengan urutan bit 87654321
Misalkan kita akan menggunakan LSB (least significant bit) yaitu bit no 1 akan diubah menjadi 1 sehingga menjadi


Monday, June 15, 2015

Python-Neural network backpropagation

Berkembangnya masalah nonlinear dalam dunia real dapat dipecahkan menggunakan teknik black box yaitu memandang suatu permasalahan hanya dengan melibatkan 2 buah komponen diketahui sebuah input dan outputnya sehingga tugas dari black box tersebut yaitu ‘menghubungkan’ antara keduanya menggunakan sebuah persamaan pendekataan – generalisasi yang disimpan dalam sebuah bobot. Biasanya para periset menggunakan neural network bisa disebut JST atau jaringan syaraf buatan. JST sendiri ada banyak jenisnya yaitu percepton, learning vector quantization, probabilistic neural network, feed forward backpropogation. 

Thursday, June 11, 2015

Segmentasi Warna Citra Digital dalam Nilai Range


Proses segmentasi citra digital menjadi persoalan rumit dalam format truecolor! Sehingga proses trial and error perlu dicoba!
Penulis menggunakan function inRange bawaan opencv untuk melakukan hal tersebut!
Agar lebih baik dan interactiv, penulis menggunakan aplikasi dalam bentuk GUI yaitu PyQT tentu dengan python sebagai bahasa favorit dalam kategori bahasa functional

Pada tampilan bawah berikut! Penulis menggunakan component slider untuk mengatur nilai range secara dinamis



Monday, June 8, 2015

Algoritma Greedy


Dunia teknik optimasi mempunyai banyak jurus ampuh untuk menangani masalah optimasi minimisasi / maksimisasi. Salah satu nya yaitu algoritma greedy (RAKUS) yang  merupakan metode yang paling populer untuk memecahkan persoalan.

#Contoh persoalan optimasi:
Masalah Penukaran Uang: Diberikan uang senilai A. Tukar A dengan koin-koin uang yang ada. Berapa jumlah minimum koin yang diperlukan untuk penukaran tersebut?
Contoh 1: tersedia banyak koin 1, 5, 10, 25
Uang  senilai 32 dapat ditukar dengan banyak cara berikut:
32 = 1 + 1 + … + 1                     (32 koin)
32 = 5 + 5 + 5 + 5 + 10 + 1 + 1   (7 koin)
32 = 10 + 10 + 10 + 1 + 1           (5 koin)
… dst          
Minimum: 32 = 25 + 5 + 1 + 1    (4 koin)

#Algoritma Greedy contoh kasus 2
Anggota koin = 12,7,5,1 dapat ditukar dengan uang senilai 30 (target goal)
Maka
[1]. Urutkan tiap anggota mulai besar – terkecil
12;10;5;1
[2] Jumlah tiap anggota dengan tiap anggota
Pastikan jumlah kumulatif tiap anggota tidak lebih dari target