Light in my darkness

Nama saya adalah Zakie Zakaria. Saya lahir di Bogor, 26 Maret 1992.Saya adalah seorang mahasiswa jurusan Teknik Informatika jenjang strata 1 di Universitas Gunadarma. Saya mengambil jurusan Teknik Informatika karena saya ingin mempunyai pengetahuan lebih tentang teknologi, apalagi teknologi semakin lama semakin canggih dan berkembang.

Saya pernah mengikuti kursus “Multimedia”, workshop ”Sony Vegas”, dan berbagai seminar di Universitas Gunadarma. Disamping itu, saya telah membuat suatu Penulisan Ilmiah tentang Aplikasi Simulasi Pergantian Musim Berbasis Augmented Reality, Augmented Reality itu sangatlah penting karena Augmented Reality adalah Teknologi yang digunakan untuk menggabungkan objek pada dunia nyata secara real-time.

Selama berkuliah di Universitas Gunadarma,Allhamdulilah saya mulai mengerti kodingan program, asalnya saya gak mengerti sama sekali karena saya dulunya sekolah di SMK 1 Pb Islam Soedirman, saya pas waktu SMK nya ngambil jurusan Multimedia, dan selama saya SMK dulu saya sempet PKL kelas dua di bagian Radio Pemda Bogor ya walaupun pas PKL gak dapet gaji tetapi saya mendapatkan  pengalaman pertama kalinya saya merasakan pekerjaan.

Saya sangat tertarik dengan yang design,modeling,animasi dan yang berhubungan dengan multimedia, karena emang basic saya pas smk sudah berhubungan dengan multimedia. Maka dari itu, saya ingin membuat yang berhubungan dengan multimedia, saya membuat skripsi tentang Aplikasi Simulasi Penyebab Terjadinya Global Warming Berbasis Vitual Reality, semoga aplikasi yang saya buat nanti akan berguna untuk masyarakat.

KFC (dulu dikenal dengan nama Kentucky Fried Chicken) adalah suatu merek dagang waralaba dari Yum! Brands, Inc., yang bermarkas di Louisville, Kentucky, Amerika Serikat. Didirikan oleh Col. Harland Sanders, KFC dikenal terutama karena ayam gorengnya, yang biasa disajikan dalam bucket. Col. Sanders mulai menjual ayam gorengnya di pom bensin miliknya pada tahun 1939 di Corbin, Kentucky yang selanjutnya pindah ke sebuah motel. Ia menutup usahanya pada akhir 1940-an sewaktu jalan tol Interstate melalui kotanya. Pada awal 1950-an, ia mulai berkeliling Amerika Serikat dan bertemu dengan Pete Harman di Salt Lake City, Utah, dan pada tahun 1952 bersama-sama mendirikan restoran Kentucky Fried Chicken yang pertama di dunia (restoran pertamanya tidak menggunakan nama tersebut). Sanders menjual seluruh waralaba KFC pada tahun 1964 senilai 2 juta USD, yang sejak itu telah dijual kembali sebanyak tiga kali. Pemilik terakhir adalah PepsiCo, yang menggabungkannya ke dalam divisi perusahaan Tricon Global Restaurants yang sekarang dikenal sebagai Yum! Brands, Inc. Pada tahun 1997, Tricon terpisah dari PepsiCo. Di Indonesia, pemegang hak waralaba tunggal KFC adalah PT. Fastfood Indonesia, Tbk (IDX: FAST) yang didirikan oleh Kelompok Usaha Gelael pada tahun 1978, dan terdaftar sebagai perusahaan publik sejak tahun 1994. Restoran KFC pertama di Indonesia dibuka pada bulan Oktober 1979 di Jalan Melawai, Jakarta. 

Sebagai salah satu  Restoran terbesar, pastinya KFC telah memiliki manajemen  data yang baik. Karena di kfc sudah menggunakan sistem komputasi modern dalam melakukan pemesean makanan lewat online. Hal tersebut sangat membantu untuk mempermudah melakukan pemesanan secara delivery secara online.

Selanjutnya saya akan membahas mengenai komputasi modern,

Secara lengkap, pengertian dari komputasi modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory—dalam hal ini, yang dimaksud adalah memory komputer. Komputasi modern tentunya jauh lebih baik dari komputasi tradisonal, baik dari segi ukuran, kecepatan proses maupun daya tampung data.

Komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, yang menjadi perhitungan dari komputasi modern adalah :

1. Akurasi (bit, Floating poin)
2. Kecepatan (Dalam satuan Hz)
3. Problem volume besar (Down sizing atau paralel)
4. Modeling (NN dan GA)
5. Kompleksitas (Menggunakan teori Big O)

Dalam hal ini pada website KFC ini termasuk ke dalam komputasi modern terdapat pada layanan pemesanan makanan, dimana pelanggan dapat memesan berbagai macam makanan yang mereka inginkan. Pada website KFC juga menggunakan komputasi modern yang berjenis grid computing yang terdapat pada perhitungan jumlah barang dan total biaya pada website yang biasanya dilakukan oleh pemesan,. Berikut adalah tampilan dari KFC.Com

 

Komentar Mengenai Website KFC yaitu :

Setelah saya melihat website dari KFC, menurut saya website tersebut sangat baik dan sangat lengkap. Interface Website ini juga sangat interaktif.Pada website ini kita dapat memesan menu makanan di KFC secara online, sehingga pelanggan tidak perlu langsung datang ke restoran.KFC juga menyediakan menu pada websitenya yaitu Hubungi Kami sehingga kita dapat berinteraksi dengan KFC.Website ini juga menampilkan gambar daftar makanan yang dijual di KFC. Jadi website ini sangat membantu pelanggan untuk memesan makanan dan minuman secara online.Website ini termaksud kedalam penerapan Komputasi Modern.

Sumber :
 http://www.kfcku.com/

Pertemuan kali ini saya akan membuat tentang penajaman gambar dengan menggunakan Opencv. Pertama kali saya akan membahas tentang Opencv, Opencv adalah library Image Processing berbasis bahasa C++. OpenCV digunakan oleh banyak developer, scientist, dan programmer untuk mengembangkan sebuah program pattern recognition. 

Untuk membuat program dengan menggunakan Opencv kita menggunakan program bantuan yaitu Microsoft Visual Studio, dan pada pembuatan Website ini saya menggunakan Microsoft Visual Studio 2010. Sebenarnya Opencv itu hanya menjadi support dalam pembuatan website ini, sedangkan program utama kita mengkodingnya adalah di dalam Microsoft Visual Studionya.

 Saya akan menerang kan tentang penajaman pada gambar. Penajaman Citra ini bertujuan untuk Memperjelas Tepi Object pada pencitraan, dan Pelembuatan pada Object. Sedangkan metode yang saya gunakan untuk membuat penajaman citra disini adalah dengan menggunakan metode Penapis Lolos Tinggi (High Pass Object), pada metode ini Koefisien Filter boleh positif, Negatif atau Nol (0) dan Jumlah sema koefisien Nol (0) atau Satu (1). Penajaman Citra ini juga biasanya disebut dengan sebutan Edge Sharpening. 

Penajaman juga mempunyai 2 perbedaan yaitu Penajaman Citra dan Penajaman Laplaciar.

#include <opencv\cv.h>

#include <opencv\highgui.h>

#include <WINDOWS.H>

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

void unsharpMask(Mat& im)

{

    Mat tmp;

    GaussianBlur(im, tmp, cv::Size(5,5), 5);

    addWeighted(im, 1.5, tmp, -0.5, 0, im);

     

}

int main(){

      /* webcame

      Mat image;

      VideoCapture cap;

      cap.open(0);

      Sleep(1000);

      namedWindow("window",1);

      while(1){

            cap>>image;

            imshow("window",image);

            waitKey(33);

      }

      */

      Mat img,imgOri, imgLaplacian, imgResult;

    //------------------------------------------------------------------------------------------- test, first of all

    // now do it by hand

    img = (Mat_<uchar>(4,4) << 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,12,13,14,15);

    // first, the good result

    Laplacian(img, imgLaplacian, CV_8UC1);

    cout << "let opencv do it" << endl;

    cout << imgLaplacian << endl;

    Mat kernel = (Mat_<float>(3,3) <<

        0,  1, 0,

        1, -4, 1,

        0,  1, 0);

    int window_size = 3;

    // now, reaaallly by hand

    // note that, for avoiding padding, the result image will be smaller than the original one.

    Mat frame, frame32;

    Rect roi;

    imgLaplacian = Mat::zeros(img.size(), CV_32F);

    for(int y=0; y<img.rows-window_size/2-1; y++) {

        for(int x=0; x<img.cols-window_size/2-1; x++) {

            roi = Rect(x,y, window_size, window_size);

            frame = img(roi);

            frame.convertTo(frame, CV_32F);

            frame = frame.mul(kernel);

            float v = sum(frame)[0];

            imgLaplacian.at<float>(y,x) = v;

        }

    }

    imgLaplacian.convertTo(imgLaplacian, CV_8U);

    cout << "Laplacian" << imgLaplacian << endl;

    // a little bit less "by hand"..

    // using cv::filter2D

    filter2D(img, imgLaplacian, -1, kernel);

    cout << imgLaplacian << endl;

    //------------------------------------------------------------------------------------------- real stuffs now

    img = imread("sample.jpg", 0); // load grayscale image

      imgOri = img;

    // ok, now try different kernel

    kernel = (Mat_<float>(3,3) <<

        1,  1, 1,

        1, -8, 1,

        1,  1, 1); // another approximation of second derivate, more stronger

    // do the laplacian filtering as it is

    // well, we need to convert everything in something more deeper then CV_8U

    // because the kernel has some negative values,

    // and we can expect in general to have a Laplacian image with negative values

    // BUT a 8bits unsigned int (the one we are working with) can contain values from 0 to 255

    // so the possible negative number will be truncated

    filter2D(img, imgLaplacian, CV_32F, kernel);

    img.convertTo(img, CV_32F);

    imgResult = img - imgLaplacian;

    // convert back to 8bits gray scale

    imgResult.convertTo(imgResult, CV_8U);

    imgLaplacian.convertTo(imgLaplacian, CV_8U);

      namedWindow("original", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    imshow( "original", imgOri );

   // namedWindow("laplacian", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    //imshow( "laplacian", imgLaplacian );

    namedWindow("result", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    imshow( "result", imgResult );

    while( true ) {

        char c = (char)waitKey(10);

        if( c == 27 ) { break; }

    }

      return 0;

}

Setelah mengcopy paste codingan diatas kita sekarang akan mengonfigurasis settingan debuging dan release dengan cara Project -> (Nama Project)Propertys setelah itu masuk ke menu Linker -> Input.Pertama saya akan mengubah release terlebih dahulu dengan cara masuk kedalam configuration manager -> Ubah Solution Active menjadi Release setelah itu kita masukan codingan lagi kedalam Additional Depedencies.  

opencv_features2d246.lib

opencv_highgui246.lib

opencv_core246.lib

opencv_imgproc246.lib

opencv_ml246.lib

opencv_objdetect246.lib

opencv_video246.lib

opencv_contrib246.lib

opencv_calib3d246.lib

opencv_features2d246.lib

Nama Kelompok :
Zakie Zakaria (58410823)
Mohammad Iqbal Aristya (54410480)
Kelas : 4ia11