Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Telah dilakukan penelitian mengenai deteksi lalulintas menggunakan sensor PIR. Penelitian ini bertujuan mempelajari sensor PIR yang dapat mendeteksi kendaraan melalui sinar inframerah yang dipancarkan, serta menentukan penempatan sensor yang terbaik di jalan bebas hambatan. Proses pengambilan data dilakukan dengan melakukan simulasi-simulasi terkendali yang mendekati keadaan jalan bebas hambatan sebenarnya. Metode teoritis digunakan dalam mempelajari cara kerja sensor PIR sedangkan metode eksperimen digunakan untuk proses pengambilan data dengan berbagai variasi. Hasil yang diperoleh adalah posisi terbaik dalam penempatan sensor di jalan bebas hambatan dengan ketinggian 1m dan tegak lurus dengan lintasan kendaraan.

---

Detection of traffic system has been researched using PIR sensor. The purposes of research are knowing characteristic of PIR sensor and able to detect vehicles by infrared radiation, also determine the best sensor positioning in freeways. The process of data taking by controlled simulation close up to real condition of freeways. Theorytical methode used for learning PIR sensor. Experiment methode used to process data taking with variations. The result are the best positioning sensor in freeways with 1m height perpendicular to vehicles pathway."

"Helm sebagai salah satu alat keselamatan wajib digunakan untuk melindungi bagian kepala pemakainya dari benturan akibat kecelakaan ataupun keadaan lainnya. Dilihat dari bentuknya, helm yang baik adalah menutupi wajah dan kepala secara keseluruhan. Dimana pada bagian depannya dilengkapi kaca dari plastik untuk menghindari mata dari debu kotoran dan sinar berlebih, seperi sinar matahari atau lampu mobil atau motor lain. Sedangkan bagian atas dan belakangya tertutup rapat. Jika pada satu motor ditumpangi oleh dua orang yaitu pengendara dan penumpang tidak tertutup kemungkinan mereka sering mengadakan komunikasi. Helm sering kali menjadi penghambat komunikasi sehingga pengendara harus membuka bagian depannya dan harus menengok ke belakang. Karena hal tersebut tidak tertutup kemungkinan akan terjadi kecelakaan. Terkait masalah di atas maka penulis tertarik untuk merancang alat komunikasi suara dengan media infra merah dimana proses pemodulasiannya menggunakan modulasi frekuensi. Selain itu alat ini mengguuakan LED sebagai sumber cahaya pada pemancar dan fototransistor sebagai detektor di sisi penerima. Diharapkan tugas akhir ini dapat menjadi referensi mengenai prinsip kerja alat komunikasi (khususnya alat komunikasi suara menggunakan media infra merah) dan tentunya dapat menjadi acuan dalam perencanaan, perancangan maupun untuk pengembangan alat nantinya."

"Telah dibuat suatu rangkaian antar muka dari sensor infra merah yang ditampilkan dalam komputer berupa data output tegangan. Jenis sensor ini termasuk sensor pasif yang tidak memancarkan sinar infra merahnya sendiri. Sistem pendeteksi kendaraan ini bekerja berdasarkan perbedaan temperatur, antara temperatur lingkungan dengan temperatur objek yang melaluinya. Dengan menggunakan ADC, data sensor diubah menjadi data digital dan dikirim ke komputer melalui port printer paralel PC serta diolah menggunakan perangkat lunak berbasis VB 6.0. Data yang diperoleh menunjukkan bahwa perubahan jarak benda dari sensor mempengaruhi sinyal keluaran sensor. Perubahan jarak disimulasikan sebagai ukuran atau jenis kendaraan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sensor yang digunakan tidak dapat menentukan besar atau jenis kendaraan.

---

It has been made an interface circuit from infrared sensor and visualized in to a computer as a digital output voltage data. This sensor is a passive sensor that doesn’t emit its own infrared light. This vehicle system works based on temperature differences between the ambient temperatur and the temperatur of the object. The data which resulted from sensor are converted to be digital data by a convertion ADC 0809 and it transfered to the PC by parallel printer port. This system is controlled by a software using VB 6.0. The results give conclusion that many various of distances from the object to sensor and temperatur variations are affecting the output signal of sensor. Those variations of distances are simulated as a size and a type of vehicles. From the results of this experiment, this sensor can not used to determine the size or the type of vehicle."

"Kasus penyebaran virus COVID-19 sudah menjadi seperti suatu fenomena alam yang sulit dihindarkan oleh setiap manusia di seluruh penjuru dunia. Penyebaran virus COVID-19 ini sering terjadi di tempat yang ramai aktivitas seperti ruang publik. Oleh karena itu, dibutuhkannya suatu sistem pendeteksi suhu tubuh manusia yang terhubung dengan server Internet of Things (IoT) dan dapat mengindikasikan kalau pihak yang diukur mengalami gejala COVID atau tidak. Gejala COVID yang diukur adalah suhu tubuh diatas 37,5 ℃. Perangkat ini akan diimplementasikan di tempat UMKM. Jenis perangkat yang digunakan untuk mengukur suhu tubuh adalah sensor non-contact infrared. Sistem jaringan yang digunakan adalah jaringan LoRa. Data dari end-device akan ditransmisikan ke gateway rakitan menggunakan LoRa, dan akan diunggah ke IoT Server menggunakan protokol TCP/IP. Parameter pengujian dari perangkat ini adalah uji sistem dan uji QoS. Pada pengujian sistem, pengujian error pada pengukuran suhu tubuh di end-device menghasilkan nilai sebesar 1,65 %. Selain itu, nilai Packet Error Rate (PER) pada transmisi data device-to-gateway mencapai 25% Kemudian, pada pengujian QoS dari LoRa, terdapat beberapa parameter yang diuji pada kondisi NLOS dan LOS seperti Packet Delivery Ratio (PDR), RSSI, SNR, delay, dan path loss. Pada kondisi LOS, parameter diuji pada 5 jarak yang berbeda dengan rentang jarak 100 m, 200 m, 300 m, 400 m, dan 500 m. Nilai PDR yang diperoleh berada pada interval 80% sampai 95%. Selanjutnya parameter pada kondisi NLOS hanya diuji pada interval 100 m sampai dengan 450 m. Pada uji PDR, nilai PDR yang diperoleh adalah dari interval 77,5% sampai 87,5%. Oleh karena itu, hasil perancangan arsitektur ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat diterapkan di area UMKM untuk pendataan suhu tubuh pelanggan.

---

The COVID-19 virus has become a natural phenomenon that is difficult to avoid by every human being in all corners of the world. The spread of the COVID-19 virus often occurs in places full of activity, such as public spaces. Therefore, a human body temperature detection system connected to an Internet of Things (IoT) server is needed to indicate whether a person is experiencing symptoms of COVID or not. The measured COVID symptom is a body temperature above 37.5 ℃. This device will be implemented in the Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) area. The type of device used to measure body temperature is a non-contact infrared sensor. The network system used is the LoRa network. The end device data will be transmitted to the assembled gateway using LoRa and uploaded to the IoT Server using TCP/IP protocol. The test parameters of this device are system testing and QoS testing. In the system testing simulation, the percentage error for body temperature measurements at the end device resulted in a value of 1.65%. Moreover, the Packet Error Rate (PER) of the device-to-gateway communication is at 25%. In the LoRa QoS test, several parameters are tested under NLOS and LOS propagation conditions, such as Packet Delivery Ratio (PDR), RSSI, SNR, delay, and path loss. In the LOS conditions, the parameters were tested at five different distances with a range of 100 m, 200 m, 300 m, 400 m, and 500 m. The PDR value is at intervals of 80% to 95%. Furthermore, the parameters in the NLOS condition were only tested at an interval of 100 m to 450 m. In the PDR test, the value gains at intervals 77,5% to 87,5 %. Therefore, this architecture design result indicates that the model is possible to implement in the MSMEs area for collect customer's body temperature."

"Kemajuan teknologi kini mengizinkan manusia untuk mengambil gambar citra termal yang memiliki kemampuan untuk menerima citra termal tanpa perlu adanya cahaya tampak. Hal ini membuat manusia dapat melihat dalam gelap akibat pancaran benda-hitam dari benda-benda yang menghasilkan panas. Dengan menggunakan algoritma Single Shot Detector, dapat dilakukan deteksi objek berupa manusia untuk membedakan laki-laki dengan perempuan. Model SSD dengan berbagai arsitektur seperti MobileNetV1, MobileNetV2 dan ResNet50 digunakan untuk menguji kemampuan deteksi objek kamera termal terhadap kemampuan deteksi objek pada kamera berwarna. Arsitektur model kamera termal dengan nilai mAP dan AR@1 dengan data pengujian terbaik adalah ResNet50 dan untuk arsitektur model deteksi objek kamera berwarna terbaik adalah MobileNet V1 .Kamera termal unggul dalam melakukan deteksi di seluruh rentang kondisi pencahayaan namun kamera berwarna hanya mampu melakukan deteksi di atas intensitas cahaya 42 lux.Kamera berwarna unggul dalam melakukan deteksi dengan nilai inferensi terbaik berada di antara 3 – 15m sedangkan kamera termal memiliki jarak efektif melakukan inferensi di antara 3 – 10m.

---

The advancement in imaging technology has come to an era where cameras are now able to capture infrared images. This advancement causes cameras to be able to capture without any visible light spectrum and receive image under the dark due to the black-body radiation phenomena. In conjunction with Single Shot Detector algorithm, it is now possible to detect and clasify thermal images into classes to recognize the gender of a human being as a male or female. The architecture used in the models are MobileNetV1, MobileNetV2 and ResNet50 which are then trained using a custom dataset of thermal images and colour images. The testing dataset shows that ResNet50 is the model with the highest mAP and AR@1 score for thermal model and MobileNetV1 is the model with the highest mAP and AR@1 score for colour model. The other test with varying object distance and varying light instensity shows that thermal image detection models are able to detect object at all lighting condition while the colour image models are only able to detect object above 42 lux. Colour detection models are better at detecting objects at a longer distance from the camera from a distance of 3 – 15 m while the termal models are able to do inference effectively from a distance of 3 – 10 m."

"Demam merupakan gejala dari penyakit COVID-19 yang memiliki sensitivitas 54% dan spesifisitas 67% terhadap SARS-CoV-2 sehingga dapat dijadikan acuan untuk mencegah penyebaran penyakit COVID-19. Dua sensor yang paling sering dijadikan termometer infrared adalah MLX90614 dan AMG8833 karena rentang suhu pengukurannya yang tinggi dan akurasinya yang baik. Hasil pengukuran termometer infrared dapat dipengaruhi oleh jarak ukur, suhu ruangan, dan aktivitas fisik pada tubuh manusia. Oleh karena itu, pada skripsi ini penulis merangcang rangkaian thermal camera dengan dua buah sensor infrared dan mengevaluasi kinerja sensor berdasarkan jarak ukur (15, 30, 40, dan 60 cm), suhu ruangan non-AC dan AC (30 dan 26,4 oC), serta aktivitas fisik. Hasil penelitian menunjukkan jarak pengukuran terbaik adalah 15 cm dan besar persentase error rata-rata variabel (EV) yang berbeda dari setiap sensor, yaitu sensor MLX90614 0,560% (15 cm) dan 0,843% (60 cm) sedangkan sensor AMG8833 0,577% (15 cm) dan 1,439% (60 cm). Kemudian MLX90614 mempunyai EV 0,567% (non-AC) dan 0,553% (AC) sedangkan sensor AMG8833 0,868% (non-AC) dan 0,948% (AC). Setelah itu MLX90614 mempunyai EV 0,469% (sebelum aktivitas fisik) dan 0,651% (setelah aktivitas fisik) sedangkan AMG8833 1,259% (sebelum aktivitas fisik) dan 0,558% (setelah aktivitas fisik). Selain tiga variabel uji, casing alat dapat membuat EV sensor AMG8833 kurang dari 1,00% (sebelum dan setelah aktivitas fisik). Akibat adanya nilai EV di atas 1,00 %, penelitian ini dapat dilanjutkan dengan memberikan komponen tambahan yang dapat membuat sensor lebih fokus.

---

Fever is a symptom of COVID-19 disease which has a sensitivity of 54% and specificity of 67% to SARS-CoV-2 so that it can be used as a reference to prevent the spread of COVID-19 disease. The two sensors that are mostly used as an infrared thermometer are the MLX90614 and AMG8833 sensor because of their high measurement range and good accuracy. The measurement results of an infrared thermometer can be influenced by the measuring distance, room temperature, and physical activity on the human body. Therefore, in this thesis the author designs a thermal camera circuit with two infrared sensors and evaluates the performance of the sensor based on the measuring distance (15, 30, 40, and 60 cm), non-AC and AC room temperature (30 and 26.4 oC), and physical activity. The results showed that the best measurement distance is 15 cm and the average of variable error percentages (EV) are different for each sensor. The MLX90614 sensor has 0.560% (15 cm) and 0.843% (60 cm) EV while the AMG8833 sensor has 0.577% (15 cm) and 1.439% (60 cm) EV. Then the MLX90614 has an EV of 0.567% (non-AC) and 0.553% (AC) while the AMG8833 sensor has 0.868% (non-AC) and 0.948% (AC). After that, MLX90614 has an EV of 0.469% (before physical activity) and 0.651% (after physical activity) while AMG8833 has 1.259% (before physical activity) and 0.558% (after physical activity). In addition to the three test variables, the device enclosure could make the AMG8833 sensor EV less than 1.00% (before and after physical activity). Due to the there are EV values above 1.00%, this research can be continued by adding other components that can make the sensor more focused."

"Penjejak sinar infra merah merupakan alat untuk mendeteksi dan menunjukkan anal suatu benda yang mengeluarkan sinar infra merah di sekitamya. Penjejak sinar infra merah ini dapat pula menunjukkan suatu sumber infra merah yang bergerak. Pergerakkan sumber infra merah tersebut menyebabkan perubahan arah dari penjejak sinar infra merah, sehingga diperlukan pengendali umpan balik agar diperoleh hasil yang dunginkan. Dalam skripsi ini digunakan pengendali berbasis logika fuzzy, yaitu pengendali umpan balik yang mendasarkan pengendalinya pada teori logika fuzzy. Tujuan penerapan logika fuzzy tersebut adalah untuk memperbaiki tanggapan sistem kendali dalam mencapat kestabilannya. Perangkat keras yang digunakan dalam togas akhir ini terdiri dari tiga bagian, yaitu pendeteksi sensor, antarmuka PC, dan penggerak motor. Pendeteksi sensor memberikan masukkan pada perangkat lunak fuzzy melalui antarmuka PC. Antarmuka PC berfungsi untuk mengatur pengalamatan dan jalur data antara perangkat lunak dan perangkat keras, dan berdasarkan pengendali fuzzy, memberikan keluaran untuk menggerakkan motor. Dalam analisa respon keluaran sistem dipakai parameter rise time, settling time, percent over shoot, steady state error, dan kestabilan sistem. Hasil analisamenunjukkan bahwa pemakaian pengendali logika fuzzy dapat mempercepat rise time dan settling time, serta menghilangkan overshoot dan error steady state pada sistem kendali penjejak sinar infra merah."