Publication Search

Hampir setiap aplikasi termasuk berbasis web dengan pengelolaan basis data membutuhkan proses temu kembali informasi. Pada proses temu kembali selain query dan umpan balik pengguna terlebih dahulu dilakukan proses pengindekan data yang. Proses indek kata merupakan salah satu tahapan pada penyiapan basis data untuk keperluan operasi temu kembali informasi. Pengindekan meliputi proses menghilangkan noise, dimana noise pada kalimat diantaranya adalah : imbuhan, angka dan stop word.  Proses indek juga meliputi pengelompokan kata menurut maknanya atau biasa disebut clustering. Dari hasil proses indek dihasilkan basis data yang siap untuk di query untuk diambil informasinya.  Dalam text preprocessing ada beberapa langkah yang perlu dilakukan untuk mendapatkan teks yang bebas derau (noise) atau bebas kata-kata yang tidak bermakna. Selain membebaskan dari derau, text preprocessing juga mengembalikan kata menjadi  kata dasar atau root word.Langkah-langkah dalam Text preprocessing dalam bahasa Indonesia adalah :Proses Filtering, Proses Tokenizing, Proses Stemming.   Kata kunci : indek kata, temu kembali 

Citra memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi seiring kemudahan yang ditawarkan dalam pengambilan, pemrosesan dan penyimpanannya masyarakat mulai banyak yang meninggalkan citra analog dan beralih ke citra digital. Namun terkadang timbul gangguan pada citra yang disebut noise sehingga menyebabkan kualitas citra yang diterima menjadi turun atau tidak sesuai dengan citra aslinya. Sehubungan dengan hal tersebut maka dalam penelitian ini bermaksud membuat aplikasi penghilangan noise atau pengurangan noise. Noise yang digunakan adalah additive Gaussian noise dan additive Laplacian noise, sedangkan Metode yang digunakan adalah wavelet tresholding analysis. Sedangkan Wavelet yang digunakan untuk mereduksi noise tersebut adalah wavelet daubchiess, coiflet dan symlet. Hasil analisis dari program denoising ini dapat disimpulkan bahwa jenis citra yang memiliki karakteristik normal contrast dan normal brightness memiliki hasil yang paling optimal di segala kondisi pengujian untuk jenis noise additive gaussian, dan additive laplacian gaussian. Untuk jenis citra yang memiliki karakteristik high brightness hasilnya lebih optimal bila dibandingkan dengan citra high contrast. Dalam aplikasi ini hanya menggunakan file citra berformat bitmap sebagai file pembanding yang dapat dideskripsikan melalui PSNR (peak signal to noise ratio), untuk pembuatan aplikasi ini digunakan software Matlab 7.0.4 sebagai software utamanya.