Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Nurma Nugraha
"Analisis regresi merupakan suatu metode statistik untuk menyelidiki dan memodelkan hubungan antara satu variabel respon Y dengan satu atau lebih variabel prediktor X . Hubungan antara variabel prediktor X dan variabel respon Y secara umum dapat dimodelkan dengan sebuah fungsi regresi. Menentukan fungsi taksiran regresi dapat dilakukan secara parametrik dan nonparametrik. Dalam tugas akhir ini fungsi regresi ditaksir secara nonparametrik dengan metode regresi polinomial lokal. Regresi polinomial lokal adalah suatu metode regresi nonparametrik, dengan fungsi regresi ditaksir menggunakan bentuk polinomial. Jika pada regresi polinomial biasa persamaan regresi di-fit untuk seluruh wilayah data maka dalam regresi polinomial lokal persamaan regresi di-fit sepotong-sepotong. Kemulusan kurva dari taksiran regresi ini tergantung pada pemilihan parameter pemulus atau bandwidth, sehingga diperlukan pemilihan bandwidth yang optimal, yaitu bandwidth yang meminimumkan GCV. Dalam aplikasi metode regresi polinomial lokal dibandingkan dengan metode Nadaraya-Watson. Hasil yang diperoleh adalah metode regresi polinomial lokal akan baik menaksir data yang nilainya menyimpang jauh dibandingkan nilai data yang lain, sedangkan metode Nadaraya-Watson akan baik menaksir pada data yang berkumpul."
Depok: Universitas Indonesia, 2009
S27689
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Nurma Nugraha
"Sidik jari biasanya digunakan sebagai identitas pribadi seseorang. Dalam proses pengenalan sidik jari seseorang, umumnya sidik jari dicocokkan dengan basis data yang memuat sangat banyak data sidik jari. Oleh karena itu untuk mengurangi waktu pencocokkan dan perhitungan yang kompleks pada proses penenalan sidik jari, dilakukan proses yang disebut klasifikasi sidik jari. Klasifikasi sidik jari adalah cara menentukan sebuah sidik jari masuk kedalam suatu kelas tertentu. Karakteristik sidik jari yang digunakan dalam klasifikasi sidik jari dengan menggunakan teori graf pada tesis ini adalah gambar berarah. Proses klasifikasi dimulai dengan pembentukkan graf terhubung berdasarkan gambar berarah yang telah disegmentasi berdasarkan arah yang sama. Dari graf terhubung dibangun sebuah graf yang lebih ringkas tetapi tetap memuat informasi dari graf terhubung, graf tersebut diberi nama super graf terhubung.
Pada basis data yang terdiri dari beberapa kelas sidik jari, dari masing-masing kelas diambil satu sidik jari sampel. Sidik jari sampel ini disebut model sidik jari dari tiap-tiap kelas sidik jari. Kemudian untuk proses pencocokkan dan klasifikasi, super graf dari sidik jari yang diteliti dan sidik jari model dari tiap-tiap kelas dibandingkan dengan menggunakan cost function. Kelas yang mempunyai nilai cost function minimum, akan menjadi kelas yang dipilih sebagai kelas dari sidik jari yang diteliti. Pada tesis ini dijelaskan proses pembentukkan super graf terhubung dari suatu gambar beararah.

Fingerprint is usually used as a private identity. In identifying process of someone?s fingerprint, generally, fingerprint is matched by the data base which contains many fingerprint data. Therefore, to reduce the complex matching and counting time in identifying fingerprint, we can do a process which is called fingerprint classification. Fingerprint classification is a way to show that a fingerprint is classified into one class. Fingerprint character which is used in classifying fingerprint using graph theory in this thesis is directional image. Classification process is begun by forming related graph based on directional image which has been segmented by the same direction. Related graph is built a shorter graph which contains information from connected graph which is called super graph related.
In database which consists of some fingerprints, from each class is taken one sample of fingerprint. This sample of fingerprint is called fingerprint model of each fingerprint classification. In matching and classifying process, the elaborated super graph and fingerprint model of each class are matched by using cost function. The class which has minimum cost function value will be the chosen class as elaborated fingerprint class. This thesis gives an explanation on how to construct super connected graph from a directional image."
Depok: Universitas Indonesia, 2012
T32765
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library