PENERAPAN GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK PADA FOOTAGE FORENSIK DIGITAL

Putri, Ridha and Fauzan Azima, Muhammad (2024) PENERAPAN GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK PADA FOOTAGE FORENSIK DIGITAL. Skripsi thesis, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya.

	Text cover.pdf Download (29kB)
	Text Halaman orisinalitas penelitian.pdf Download (318kB)
	Text Halaman Persetujuan.pdf Download (755kB)
	Text Halaman Pengesahan.pdf Download (819kB)
	Text Riwayat Hidup.pdf Download (219kB)
	Text Motto.pdf Download (181kB)
	Text abstrak.pdf Download (733kB)
	Text kata pengantar.pdf Download (522kB)
	Text daftar isi.pdf Download (190kB)
	Text BAB I.pdf Download (99kB)
	Text BAB II.pdf Download (382kB)
	Text BAB III.pdf Download (323kB)
	Text BAB IV.pdf Download (595kB)
	Text BAB V.pdf Download (170kB)
	Text Daftar Pustakaa.pdf Download (178kB)
	Text lampiran.pdf Download (345kB)

Abstract

Footage dalam dunia forensik digital selalu datang dalam keadaan tidak bagus seperti buram, kualitas rendah, bahkan tidak jelas. Padahal dalam forensik digital yang di butuhkan adalah informasi dan kejelasan dari bukti tersebut. Terdapat kebutuhan mendesak dari bidang forensik yang seringkali memerlukan citra digital yang berkualitas tinggi, terutama dalam situasi di mana terdapat suatu kejahatan dengan barang bukti jejak digital contohnya berupa citra digital. Dengan menggunakan GANs memiliki kemampuan untuk merekonstruksi citra dari kualitas rendah menjadi berkualitas tinggi, cocok untuk mengatasi masalah dalam forensik digital seperti Gaussian blur, citra berkualitas rendah, buram, dan pixelated. Peningkatan kualitas citra, terutama pada wajah, memperjelas objek dan subjek dalam citra, memudahkan proses identifikasi dalam penyelidikan forensik. GANs juga dapat merekonstruksi lingkungan sekitar citra dengan baik. Seluruh ukuran citra dapat direstorasi menggunakan GANs. Penelitian menetapkan faktor skala tinggi (2x2 dan 4x4) untuk memperbesar citra, meningkatkan resolusi secara signifikan. Diperlukan studi lebih lanjut untuk memperluas cakupan GFPGAN, seperti restorasi citra non-wajah dan pemulihan citra dalam konteks lainnya. Gunakan perangkat keras yang memiliki ruang penyimpanan besar untuk mempercepat proses rekontruksi.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Ilmu Komputer eSkripsi
Divisions:	Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	ridha putri
Date Deposited:	21 Mar 2024 01:53
Last Modified:	21 Mar 2024 01:53
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/15314

Actions (login required)

View Item