perubahan proses bisnis/sosial -akibat teknologi- yang “melunturkan” nilai etika tradisional.

>> Etika, berasal dari bahasa Yunani "ethikos" yang berarti timbul dari kebiasaan.
>> Tradisional adalah aksi dan tingkah laku yang keluar alamiah karena kebutuhan dari nenek moyang yang terdahulu.

>> Tradisi dalam pengertian yang paling sederhana adalah sesuatu yang telah dilakukan untuk sejak lama dan menjadi bagian dari kehidupan suatu kelompok masyarakat, biasanya dari suatu negara, kebudayaan, waktu, atau agama yang sama.

Dari pengertian-pengertian di atas, dapat dilihat bahwa etika tradisional dapat diartikan sbagai tradisi.Hal yang paling mendasar dari tradisi adalah adanya informasi yang diteruskan dari generasi ke generasi baik tertulis, (sering kali) lisan, maupun perbuatan,karena tanpa adanya ini, suatu tradisi dapat punah.

Pada tugas kali ini akan diberikan contoh, punahnya tradisi (etika tradisional) dikarenakan kemajuan teknologi pada sektor bisnis dan sosial.

1. internet teleconference

Videoconference atau konferensi video merupakan bagian dari dunia
teleconference. Video conference dapat diartikan sesuai dengan suku katanya,
yaitu video = video, conference = konferensi, maka video conference adalah
konferensi video dimana data yang di-transmisikan adalah dalam bentuk video
atau audiovisual. Videoconference adalah telekomunikasi dengan menggunakan
audio dan video sehingga terjadi pertmuan ditempat yang berbeda-beda. Ini bisa
berupa antara dua lokasi yang berbeda(point-to-point) atau mengikutsertakan
berberapa lokasi sekalgus di dalam satu ruangan konferensi(multi-point).

nilai etika tradisional yang hilang :
> rapat, musyawarah, ataupun bentuk pertemuan lainnya yang dahulunya membutuhkan kehadiran pihak-pihak yang berkepentingan dalam satu tempat (dalam dunia nyata).

2. jasa catering
catering service merupakan lembaga bisnis yang bergerak dalam penyediaan jasa pembuatan makanan. yang akan dicontohkan disini adalah peran catering service dalam suatu acara (hajatan), atau biasa disebut event catering service. secara garis besar disini peranan catering service adalah menyediakan makanan juga bertanggung jawab atas penghidangannya, dalam prakteknya yaitu dekor meja hidang,hingga penyediaan peralatan makan. sehingga sang customer (yang punya acara) hanya terima jadi dan melakukan pembayaran.

nilai etika tradisional yang hilang :
> Biasanya, apabila ada seseorang yang memiliki acara (ex:resepsi,aqiqah,dsb) maka sanak keluarga dan tetangganya akan datang untuk membantu. mereka semua bergotong-royong untuk mengerjakan segala sesuatunya.

Makelar Kasus

Makelar Kasus atau Markus - Karena banyaknya media massa yang menulis tentang Makelar Kasus atau disingkat dengan Markus membut rasa penasaran ingin tahu apa sebenarnya arti dan maknanya, sehingga begitu sering disebut dan ditulis di berbagai media.

Dari pengertian kata makelar sendiri berarti merupakan perantara antara penjual dan pembeli. Makelar yang sudah mengenal baik si penjual dan si pembeli, maka keberhasilan akan terjadinya sebuah transaksi akan semakin besar.

Dengan pengertian makelar diatas, maka untuk pengertian makelar kasus, atau markus dapat diartikan sebagai seorang perantara yang mengenal penjahat sekaligus memiliki hubungan dengan penegak keadilan (Polisi, KPK, Jaksa), dan biasanya Makelar Kasus memberikan informasi yang dia ketahui tentang penjahat, dan kemudian Makelar Kasus akan menyampaikan informasi tersebut kepada para penegak hukum.

Sepintas dari pengertian dan penjelasan tentang Makelar Kasus diatas, maka sebenarnya tidak ada yang salah dengan pekerjaan Markus atau Makelar Kasus?

Memang tidak ada yang salah pekerjaan sebagai Markus asalkan kegiatan itu dilakukan dengan menempatkan etika dan kaidah hukum dalam prakteknya, namun untuk makelar kasus yang sering disebut-sebut di media massa adalah makelar yang tidak lagi menempatkan etika dan kaidah hukum, bahkan berupaya merekasaya sebuah perkara hukum untuk mendapatkan keuntungan yang luar biasa.

Pekerjaan seperti itu terus menurus dilakoni, karena pekerjaan sebagai makelar kasus adalah pekerjaan yang ringan dengan penghasilan yang besar, sehingga pekerjaan ini memiliki daya tarik yang sangat tinggi.

PRAKTIKUM 7

Analisa :

1. Tugas 1

1. Histogram citra gray scale : grafik yang menggambarkan hubungan antara suatu nilai dan banyaknya nilai itu muncul pada sebuah data

2. Kumulatif histogram citra gray scale : banyaknya kemunculan suatu nilai pada sebuah data

3. Histogram equalisasi citra gray scale : suatu proses perataan histogram, dimana distribusi nilai derajat keabuan pada suatu citra dibuat rata

2. Tugas 2

Citra yang dihasilkan menggunakan metode penambahan contrass menjadi lebih terang dari citra aslinya. Namun citra yang dihasilkan tidak teralu baik (terlalu terang).

3. Tugas 3

Citra yang dihasilkan menggunakan metode penambahan brightness menjadi lebih terang dari citra aslinya. Namun citra yang dihasilkan tidak terlalu baik (kabur)

4. Tugas 4

Hasil dari hequalization ternyata sesuai dengan yang terdapat pada teori yaitu naik secara linier. Hal tersebut dikarenakan Hequalization (perataan histogram) adalah suatu proses dimana histogram diratakan berdasarkan suatu fungsi linier (garis lurus)

5. Tugas 5

Citra yang didapatkan melalui proses perbaikan citra (enhancement) menggunakan histogram equalisasi ternyata memang lebih baik (jelas) dibandingkan dengan citra aslinya.

Kesimpulan :

1. Metode histogram equalisasi (perataan citra) memang baik digunakan untuk proses enhancement. Citra yang dihasilkan menjadi lebih baik (jelas)

2. Histogram equalization dilakukan dengan cara meratakan distribusi nilai derajat keabuan dari suatu citra.

PRALTIKUM 6

Analisa :

1. Latihan 1

1. Transformasi citra negative

Inversi citra adalah proses negatif pada citra, dimana setiap nilai citra dibalik dengan acuan threshold yang diberikan. Gambar yang dihasilkan baru sedikit terlihat ketika slider dimaksimalkan. Untuk citra dengan derajat keabuan 256, proses inversi citra didefinisikan dengan: xn = 255 – x

2. Transformasi citra dengan fungsi LOG

Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih terang.

3. Transformasi citra dengan fungsi inverse LOG

Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih gelap.

4. Transformasi citra Nth power

Transformasi citra Nth power menghasilkan citra yang menyerupai grayscale.

5. Transformasi citra Nth root power

Transformasi citra Nth root power menghasilkan citra yang lebih contras menyerupai transformasi menggunakan fungsi LOG

2. Latihan 2

• Negative : Semakin besar input gray level yang diberikan maka semakin kecil nilai output gray level yang dihasilkan. Nilai output yang didapatkan linier.

• LOG : Mula-mula nilai output gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang cukup besar seiring bertambahnya nilai input. Namun saat mencapai nilai input tertentu, peningkatan nilai output menjadi menurun hingga mendekati kondisi steady.

• Inverse LOG : Mula-mula nilai gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang kecil seiring bertambahnya nilai output. Namun saat mencapai nilai input tertentu, nilai output mengalami peningkatan yang cukup besar hingga mendekati kondisi steady

• Nth power : Karakteristiknya hamper sama seperti inverse LOG, namun lebih mendekati linier.

• Nth power root : Karakteristiknya hamper sama seperti LOG, namun lebih mendekati linier

Kesimpulan :

1. Transformasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya dengan inverse (negative), proses logaritmik (LOG dan inverse LOG) , dan power law (Nth power dan Nth power root).

2. Untuk transformasi inverse diperlukan nilai maksimum yang didapatkan dari slider. Untuk transformasi LOG dan inverse LOG diperlukan nilai C yang diinputkan melalui text box. Sedangkan untuk transformasi power law dibutuhkan nilai C dan Y yang diinputkan melalui text box

PRAKTIKUM 5

Analisa :

1. Latihan 1

Source code untuk brightness :

int k=GetDlgItemInt(IDC_EDIT1);

for(i=0;i

for(j=0;j

{

warna=dcMem1.GetPixel(j,i);

WarnaToRGB(warna,&red,&green,&blue);

gray=int(red+green+blue)/3;

gray=gray+k;

if(gray>255)gray=255;

if(gray<0)gray=0;>

warnagray=RGBToWarna(gray,gray,gray);

dcMem1.SetPixel(j,i,warnagray);

}

Nilai warna pada setiap pixel akan diambil rata-rata red, green dan bluenya kemudian nilai rata-rata itu akan ditambahkan dengan nilai brightness yang didapat dari textbox, nilai warna akan dibatasi dari 0 sampai dengan 255,kemudian semua titik akan diberikan nilai warna baru tersebut

2. Latihan 2

Source code untuk contrass :

int k=GetDlgItemInt(IDC_EDIT1);

for(i=0;i

for(j=0;j

{

warna=dcMem1.GetPixel(j,i);

WarnaToRGB(warna,&red,&green,&blue);

gray=int(red+green+blue)/3;

gray=int(gray*k);

if(gray>255)gray=255;

warnagray=RGBToWarna(gray,gray,gray);

dcMem1.SetPixel(j,i,warnagray);

}

Sama dengan proses brightness pada gambar RGB tetapi nilai k tidak ditambahakan dengan rata-rata nilai red, green bluenya melainkan dikalikan

3. Latihan 3

Source code untuk autolevel :

int xmax=300,xmin=0,d;

for(i=0;i

for(j=0;j

{

warna=dcMem1.GetPixel(j,i);

WarnaToRGB(warna,&red,&green,&blue);

gray=int(red+green+blue)/3;

if(gray

if(gray>xmin)xmin=gray;

}

d=xmin-xmax;

for(i=0;i

for(j=0;j

{

warna=dcMem1.GetPixel(j,i);

WarnaToRGB(warna,&red,&green,&blue);

gray=int(red+green+blue)/3;

gray=int(float(255/d)*(gray-xmax));

warna=RGBToWarna(gray,gray,gray);

dcMem1.SetPixel(j,i,warna);

}

Auto level akan mengatur brightness dan contrass gambar secara otomatis, dengan cara mencari nilai terbesar dan terkecil rata-rata red green blue tiap-tiap pixel, setelah itu akan dicari jarak antara nilai terkcil dan terbesar yang akan dijadikan sebagai nilai untuk memperbaiki citra, dalam hal ini citra akan diubah ke format grayscale.

Kesimpulan :

1. Brightness adalah proses penambahan kecerahan dari nilai derajat keabuan. Proses brightness ini dilakukan dengan menambahkan nilai derajat keabuan dengan suatu nilai penambah.

2. Mengubah kontras dari suatu citra adalah proses pengaturan nilai range interval pada setiap nilai derajat keabuan

PRAKTIKUM 4

Analisa :

1. Latihan 1

- Pada pengubahan sebuah gambar menjadi grayscale dapat dilakukan dengan cara mengambil semua pixel pada gambar kemudian warna tiap pixel akan diambil informasi mengenai 3 warna dasar yaitu merah, biru dan hijau (melalui fungsi warnatoRGB), ketiga warna dasar ini akan dijumlahkan kemudian dibagi tiga sehingga didapat nilai rata-rata. Nilai rata-rata inilah yang akan dipakai untuk memberikan warna pada pixel gambar sehingga warna menjadi grayscale, tiga warna dasar dari sebuah pixel akan diset menjadi nilai rata-rata (melalui fungsi RGBtowarna)

- Proses dari rumus keduanya hampir sama, bedanya pada rumus pertama warna pada setiap pixel yang telah dirata-rata akan dikalikan dengan nilai derajat keabuan (th), sehingga terjadi pengelompokan warna menjadi beberapa kelompok sesuai dengan nilai kuantisasinya.

2. Latihan 2

1. Untuk rumus x = 0.2r + 0.2g + 0.5b

2. Untuk rumus x = 0.5r + 0.5g + 0b

3. Untuk rumus x = 0.5r + 0g + 0.5b

Gambar yang paling terang diperoleh pada saat menggunakan rumus ke-2 (x = 0.5r + 0.5g + 0b). Sedangkan gambar paling tidak terang diperoleh saat menggunakan rumus ke-1 (x = 0.2r + 0.2g + 0.5b).

3. Latihan 3

- Thresholding digunakan untuk mengatur jumlah derajat keabuan yang ada pada citra. Dengan menggunakan thresholding maka derajat keabuan bisa diubah sesuai keinginan, misalkan diinginkan menggunakan derajat keabuan 16, maka tinggal membagi nilai derajat keabuan dengan 16. Proses thresholding ini pada dasarnya adalah proses pengubahan kuantisasi pada citra, sehingga untuk melakukan thresholding dengan derajat keabuan dapat digunakan rumus:

dimana :

w adalah nilai derajat keabuan sebelum thresholding

x adalah nilai derajat keabuan setelah thresholding

- Hubungan thresholding dengan kuantisasi citra yaitu kuantisasi citra dapat diperoleh berdasarkan derajat keabuan yang dimasukkan dalam rumus thresholding.

4. Latihan 4

Gambar dengan thresholding 2

Gambar hasil konversi citra ke citra biner

Ternyata gambar yang dihasilkan dengan nilai thresholding 2 dan gambar hasil konversi citra ke citra biner tidak sama. Untuk gambar yang pertama digunakan metode thresholding dengan nilai derajad keabuan sebesar 2.

Kesimpulan :

1. Pada proses thresholding, kuantisasi citra yang bervariasi dapat diperoleh dengan mengubah nilai derajat keabuan pada rumus thresholding.

2. Proses kuantisasi hampir sama dengan grayscale, bedanya warna pada setiap pixel yang telah dirata-rata akan dikalikan dengan nilai derajat keabuan (th), sehingga terjadi pengelompokan warna mejadi beberapa kelompok sesuai dengan nilai kuantisasinya

Tugas 7

Deteksi Warna Kulit

Satu fungsi image adalah satu penyajian matematis dari satu image, antara lain: f ( x) = f ( x,y ) intensitas cahaya atau daya pada posisi x. Satu dapat tulis: f ( x) = i( x). r ( x) dengan i (x ) iluminasi dan r (x ) pemantulan. Keduanya adalah terbatas: MEMASUKI<= i( x) <= dan memasuki<= r ( x) <= 1, sesuai dengan total pemantulan batas serapan dan penjumlahan. Pentingnya r (x ) dalam hal ini, tapi dengan cahaya struktur dan bentuk dari menaungi i(x ) permainan satu peran penting. Dengan tampilan hitam dan putih , f ( x) adalah satu nilai skalar; di image spektral multi f (x ) adalah satu nilai vektor. Image yang punya f 3 dimensi: f ( x) = { fred (x ), fgreen (x ), fblue (x )}. Pencitraan image diambil dari satelit atau pesawat udara, menghasilkan satu image yang mana dapat bisa berada pada dimensi 30 sampai dimensi 256 . Untuk 3 - D menggambar satu x= penggunaan {x,y,x }, dan untuk satu gugus berkala image: f ( x,t ). Satu model pendigitan dideskripsikan pada koordinat digtal ruang dan waktu, memanggil sampling, dan nilai intensitas tersebut, disebut dengan kuantisasi. Kamera CCD dan scanner sering mempergunakan persegi untuk melakukan sampling; pancaran pemasukan kemudian adalah terintegrasi berlalu area atau bagian dari ini. Untuk menggambar image yang mana harus diperlihatkan pada televisi, segiempat memiliki sisi dengan rasio 4:3 ( rasio aspek) atau 16:9 untuk layar lebar paling baru standar TV. Format lain digunakan juga pada kamera CCD percobaan seperti titik bersudut enam. Ini mempunyai keuntungan pada satu titik yang punya memiliki jenis sesuatu dari titik berdekatan. Ketika memilih satu sistem kamera lensa zoom, pastikan bahwa resolusinya cukup tinggi jadi saat itu resolusi paling kecil punya satu luas permukan dari paling tidak pada suatu titik tertentu. Banyaknya pixel yang diperlukan tergantung pada kebutuhan yang diukur dan dengan akurasi yang dihitung. Lebih tinggi daya pisah, makin banyak tempat yang diperlukan untuk penyimpanan ini. Waktu kalkulasi untuk algoritma juga bertambah, misal seperti n.ln (n ), n2 atau n3, n menjadi beberapa titik. Itulah sebabnya mengapa daya pisah piramida dipergunakan: antara lain dari satu 512*512 memperoleh image, kita hitung pertama 256*256, 128*128, 64*64, dsb. image. Menemukan objek dapat terjadi pada 64*64 gambar. Menentukan permukaan dari satu objek kemudian lebih tepat pada 512*512 gambar. Tentu, waktu yang ada harus dibebani siap sedia dibutuhkan ke bangun piramida seperti halnya ingatan ekstra memerlukan simpan image. Bagaimanapun, sejumlah titik pada image ekstra tidak akan pernah lebih dari sejumlah titik pada image asli (melihat bab 7.1.1). Sejumlah bytes memerlukan untuk menyimpan data intermediate, seperti itu tepi dari objek, dapat kurang