Articles

Found 7 Documents
Search

PEMODELAN FISIKA APLIKASI METODE GEOLISTRIK KONFIGURASI SCHLUMBERGER UNTUK INVESTIGASI KEBERADAAN AIR TANAH Zubaidah, Teti; Kanata, Bulkis
Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Vol 7 No 1 (2008): (January - June) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

Abstract

Pada penelitian ini telah dilakukan suatu pemodelan físika aplikasi metode geolistrik konfigurasi Schlumberger untuk investigasi keberadaan air tanah. Pemodelan dilakukan pada suatu bak kaca yang diisi dengan pasir dan tanah liat sebagai host-rock dengan injeksi air tanah untuk berbagai volume. Hasil inversi 2-D menggunakan perangkat-lunak IP2WIN menunjukkan bahwa metode geolistrik konfigurasi schlumberger dapat digunakan untuk mengetahui migrasi air tanah. Hal ini dapat dilihat dari perubahan penampang isoresistivitas sebelum dan sesudah injeksi air dengan jumlah yang berbeda, terutama pada titik injeksi air dalam hal ini Titik 3 yang memiliki nilai resistivitas paling rendah (bersifat konduktif). Resistivitas ini berada pada range resistivitas air tanah yaitu antara 0,5 sampai 300 ohm meter (Telford, 1990).
Pengenalan Citra Sidik Jari Berbasis Transformasi Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan Suta Wijaya, I Gede Pasek; Kanata, Bulkis
Jurnal Teknik Elektro Vol 4, No 1 (2004): MARET 2004
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

Abstract

Image recognition is a mechanism to recognize an image that is not recognized by eyes, using certain method. This research was fingerprint recognition based on wavelet transforms and neural network. The aims of this research are to find the best wavelet and to know what the performance of this method is. Fingerprint recognition algorithms start from extracting an image to find image signature by choosing a little wavelet transforms coefficients that have the biggest magnitude value and neural network was used to select the best match (likeness) to original images in the collection. The test were carried out in three kind of wavelets viz Coiflet 6, Daubechies 8, dan Symlet 8 and 5 types of query images (pure, blur, noise, pencil sketch, and edge) and each query image has 30 samples. Querys success rates were determined by using one percent threshold value times size of databases. The result show that this method has good performance, which the average of success rate over 90% and need a little time query. The Symlet 6 can be considered to be the best wavelet for fingerprint image recognition, with success rate 96.36%. With respect to the elapsed query time, of about 0.11 second, the above method is sufficiently efficient for the database size of 1500 records. Abstract in Bahasa Indonesia : Pengenalan citra merupakan suatu mekanisme untuk mengenali kembali citra yang secara signifikan oleh mata tidak dapat dikenali lagi, namun dengan metode dan teknik tertentu citra tersebut masih dapat dikenali. Penelitian ini merupakan pengenalan citra sidik jari berbasis transformasi wavelet sebagai pengolah awal (pre-processing) dan jaringan syaraf tiruan sebagai elemen pengenal (metrika). Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan wavelet yang terbaik untuk pengenalan citra sidik jari dan mengetahui performance dari metode pengenalan ini. Algoritma pengenalan citra sidik jari dimulai dengan mengekstrak citra menjadi ciri-ciri citra dengan cara memilih sejumlah kecil (m) koefisien hasil transformasi wavelet yang memiliki magnitude terbesar dan dilanjutkan dengan menghitung tingkat kemiripan antara ciri-ciri citra query dengan citra pustaka digunakan digunakan metode jaringan syaraf tiruan jenis backpropagation. Pengujian dilakukan pada 3 jenis wavelet, yaitu Coiflet 6, Daubechies 6, dan Symlet 6; dan 5 tipe citra query yaitu asli, blur, berderau, sketsa pencil, dan tepi sisi dengan setiap tipe query memiliki 30 buah sampel. Untuk mengetahui tingkat kesuksesan pengenalan, digunakan nilai ambang 1% x ukuran basis data citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengenalan citra sidik jari menggunakan transformasi wavelet dan jaringan syaraf tiruan memberikan hasil yang baik, hal ini ditunjukkan dengan tingkat kesuksesan pengenalan diatas 90% dan waktu pengenalan yang singkat. Dari ketiga jenis wavelet yang diuji ternyata ketiga-tiganya memberikan hasil yang baik. Namun jenis wavelet Symlet 6 merupakan wavelet yang terbaik untuk pengenalan citra sidik jari, dengan tingkat kesuksesan pengenalan 96,36%. Sistem pengenalan ini memerlukan waktu pengenalan relatif kecil, yaitu sekitar 0,11 detik untuk ukuran basis data 1500 rekord. Kata kunci: Citra sidik jari, pengenalan citra, transformasi wavelet, jaringan syaraf tiruan dan citra pustaka dan query.
APLIKASI METODE GEOLISTRIK TAHANAN JENIS KONFIGURASI WENNER-SCHLUMBERGER UNTUK SURVEY PIPA BAWAH PERMUKAAN Kanata, Bulkis; Zubaidah, Teti
Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Vol 7 No 2 (2008): (July - December) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

Abstract

Metode geolistrik tahanan jenis merupakan salah satu dari metode geofisika yang dapat mendeteksi aliran listrik di bawah permukaan bumi. Salah satu aplikasi metode geolistrik tahanan jenis adalah dapat mengidentifikasi keberadaan pipa di bawah permukaan.Penelitian ini menggunakan metode geolistrik tahanan jenis dengan konfigurasi Wenner–Schlumberger. Metode Wenner–Schlumberger adalah metode dengan sistem aturan spasi yang konstan dengan catatan faktor pengali ’n’ adalah perbandingan jarak antara elektroda C1-P1 atau (C2-P2) dengan P1-P2. Instrumen yang digunakan adalah resistivitymeter yang dilengkapi dengan empat  buah elektroda yang memiliki kemampuan dalam pembacaan output respon tegangan akibat arus yang diinjeksikan ke dalam permukaan pasir melalui dua buah elektroda arus dan dua buah elektroda potensial. Masukan instrumen tersebut berupa sumber tegangan DC sebesar 12 volt. Dalam penelitian ini digunakan sofware Res2Dinv untuk memetakan  isoresistivity 2D di bawah permukaan yang diukur. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai resistivitas pipa sebesar 181.654 ?m yang berada pada rentang nilai resistivitas pipa yang diamati sebesar 105 - 107 ?m.
Pencocokan Citra Sidik Jari Menggunakan Korelasi Silang Ternormalisasi Kanata, Bulkis
Jurnal Rekayasa Elektrika Vol 11, No 4 (2015)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1484.08 KB) | DOI: 10.17529/jre.v11i4.2405

Abstract

Fingerprint image matching is an important procedure in fingerprint recognition. Robust fingerprint image matching under a variety of different image capture conditions is difficult to achieve, because of changes in finger pressure, variation of the angle, etc. Fingerprint matching is very important for the development of fingerprint system recognition that is sensitive to finger pressure. This paper proposes a fingerprint matching algorithm that enables the so-called fingerprint template (extracted specific part (region of interest (ROI)) of a person’s fingerprints to be matched to the different fingerprint of the same person or different people taken on different time, angle and a different finger pressure using normalized cross-correlation (NCC). This algorithm was implemented in MATLAB. The results showed that the maximum NCC value for ROI of the source fingerprints and targets that was greater than 0.62 indicates a strong correlation or similarity. 
PENGUKURAN RESISTIVITAS PADA DAERAH DUGAAN SUMBER PENYEBAB ANOMALI GEOMAGNETIK DI PULAU LOMBOK NTB Kanata, Bulkis; Zubaidah, Teti; Utama, Widya; Warnana, Dwa Desa; Ramadani, Cipta
Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Vol 8 No 1 (2009): (January - June) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

Abstract

possibilities of the source of geomagnetic anomaly in Lombok Island, i.e. a specific local structure composed by a quite large magnetic body or a local fault in this region that could be associated with a source of seismic hazard (especially earthquakes). An interesting profile could be estimated lie around the minimum geomagnetic anomaly (8045’36”S, 11601’48”E) to the maximum one (8043’48”S, 1160 5’24” E). Understanding the corresponding structure on that profile is very important - related to the possibility of the source of geomagnetic anomaly in Lombok Island - in order to get further information about potentially local fault in this region as a source of earthquakes hazard. Geoelectric method with vertical electrical sounding (VES) configuration have been applied in this profile, on three VES points (i.e. one point between the minimum and the maximum geomagnetic anomaly (X1: 8046’42.9”S, 116004’07.7”E), and two other points outside (X2: 8046’03.3”S, 115058’39.9”E; which is on negative anomaly area) and (X3: 8042’11.6”S, 116008’27.2”E; which is on positive anomaly area). The potency of X1 as a critical zone has been shown, with the existence of resistivity contrast in this area, which its resistivity value between X2 (very high resistivity; r >25,000 Wm) and X3 (very low resistivity; ; r >1 W m). This results lead to the potentially local fault in this region as a source of earthquakes hazard.
DETEKSI SIDIK JARI BERBASIS ALIHRAGAM GELOMBANG-SINGKAT (wavelet) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) KHUSUS KOTA MATARAM DAN SEKITARNYA Kanata, Bulkis
Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Vol 7 No 1 (2008): (January - June) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

Abstract

Penelitian ini menerapkan alihragam gelombang-singkat dan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk deteksi sidik jari dengan sampel data penduduk yang berdomisili di Mataram dan sekitarnya. Alihragam gelombang-singkat yang digunakan Wavelet Daubechies yang merupakan wavelet terbaik untuk pencarian citra. Alihragam wavelet berfungsi untuk mengekstrak citra sidik jari menjadi ciri-ciri citra dengan cara memilih sejumlah kecil koefisien hasil alihragam yang memiliki magnitude terbesar (Koefisien Aproksimasi). Ruang warna yang digunakan YIQ yang merupakan ruang warna yang baik untuk pencarian citra dan hanya diambil luminansnya (Y) yang merupakan skala keabuan. Hasil eksraksi citra sidik jari asli digunakan untuk dilatihkan pada jaringan syaraf tiruan backpropagation, sedangkan pengujian berupa citra sidik jari asli dan sidik jari terdistorsi.Dari hasil penelitian, pelatihan JST terhadap 100 data sidik jari yang telah diekstrak cirinya menggunakan alihragam gelombang-singkat (db1) dengan arsitektur jaringan yang terdiri atas 64 sel pada lapisan input, 150 sel pada lapisan tersembunyi dan 100 sel pada lapisan output, JST yang dibangun dapat mengenal 100% sidik jari (pernah dilatih) dan 88% data sidik jari terdistorsi yang diujikan padanya. Namun ada keterbatasan jumlah data yang dapat dikenali oleh JST pada saat JST dilatihkan banyak data, dalam penelitian ini 200 sidik jari yangkemudian diujikan dengan data sidik jari yang pernah dilatihkan ternyata hanya mampu mengenal 70%.
SOSIALISASI POTENSI ENERGI TERBARUKAN ANGIN (BAYU) ANTARA UNIVERSITAS MATARAM (UNRAM) BEKERSAMA DENGAN UVERSITAS TEKNOLOGI SUMBAWA (UTS) DI PULAU SUMBAWA Yadnya, Made Sutha; Zubaidah, Teti; Zainuddin, Abdullah; Kanata, Bulkis; Paniran, Paniran
Jurnal Gema Ngabdi Vol 1, No 1 (2019): Jurnal Gema Ngabdi
Publisher : Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (610.768 KB) | DOI: 10.29303/jgn.v1i1.13

Abstract

National Energy Policy, is to increase energy diversification through efforts to use renewable energy such as renewable non-fossil fuels, especially wind energy until 2025. By utilizing renewable energy, the dependence on fossil fuels on the national energy supply system can decrease. Sumbawa Island has the potential for wind energy around 220 KW (assuming each location is built 10 units)