Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSalah satu bagian terpenting dalam sistem telekomunikasi adalah kemampuanmenjaga keutuhan infomasi, mengingat pada saat pentransmisian data Dada sistemtelekomunikasi didapati error (gangguanPengkodean konvolusi (2,1,5) dengan mengurai viterbi menggunakan DSPS TMS320C yang dapat disebabkan oleh derau (noise),interferensi, Serta gangguan medan magnit/listrik. Untuk menghindari hal tersebut pada sistem komunikasi digital digunakan sistem pengoreksi kesalahart Pada sistem inisalah satu metode penyandian yang cukup efektif adalah metode konvolusi dan padabagian pengurainya mengiinakan algoritma Viterbi.

---

"

"ABSTRAKSaat ini error corection merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan dari suatu sistem telekomunikasi terutama pada sistem telekomunikasi tanpa kabel dengan tingkat peluang terjadinya error cukup tinggi, maka dibutuhkan perangkat error correction untuk mengatasinya.Pada rancang bangun error correction ini dipilih jenis Forward Error Correction dengan metode konvolusi-Viterbi yang mampu mengoreksi kesalahan pada bagian penerimanya tanpa pedu meminta penguangan sinyal dari pengirim bila tejadi kesalahan.Perangkat yang mampu mendukung rancang bangun error correction jenis ini adalah IC Q1650 dari Qualcomm. Penggunaan IC ini dengan mode data peripheral akan mengurangi kerumitan rangkaian. Dengan pemilihan rate pengkodean 1/2 akan didapat opbmasi dari efisiensi pemakaian bandwidth dan gain pengkodean. Peripheral yang digunakan adalah mikrokontroler 8032.Hasil pengolahan data oteh enkoder dan dekoder dari IC Q1650 dapat dipantau melalui komputer pribadi berdasarkan masukan data yang diberikan."

"Pada tugas Skripsi ini dibuat analisa mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kuantisasi pada ADPCM serta pengaruhnya terhadap suara hasil rekonstruksi. Faktor-faktor tersebut adalah faktor speed control al(k), faktor adaptasi untuk sinyal yang berubah dengan cepat yu(k), dan faktor adaptasi untuk sinyal yang berubah secara perlahan yl(k), serta tabel kuantisasi. Untuk melakukan analisa tersebut, dibuat perangkat lunak encoder ADPCM yang kemudian dijalankan pada perangkat lunak Simulator TMS320C54x. Input suara yang diproses oleh perangkat lunak encoder ADPCM akan menghasilkan output berupa sinyal ADPCM 4 bit dan suara hasil rekonstruksi. Selama proses berjaian dilakukan pengamatan terhadap nilai faktor-faktor yang mempengaruhi kuantisasi seperti yang telah disebutkan di atas. Selain itu dibandingkan pula antara kualitas dan grafik amplitudo dari suara ash dengan suara hasil rekonstruksi. Dan hasil uji coba, akan diketahui pengaruh faktor-faktor ai(k), y?(k), dan yi(k) serta tabel kuantisasi dalam proses kuantisasi ADPCM serta kondisi suara yang mempengaruhi hasil kuantisasi."

"Pada skripsi ini dibuat suatu rancang bangun perangkat lunak modulator n/4-DQPSK yang menggunakan Prosesor DSP TMS320C54X. Rancang bangun perangkat lunak ini dibuat dengan bahasa pemrograman C yang merupakan satu-satunya bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk Prosesor bSP TMS320C54X. Rancang bangun perangkat lunak ini dibuat berdasarkan bagian-bagian yang ada pada modulator π/4-DQPSK, yaitu serial to paralel converter, differential encoding dan mapping, filterisasi dan terakhir adalah pengabungan keluaran filter I dan Q. Uji coba yang dilakukan adalah membandingkan keluaran masing-masing bagian antara simulasi menggunakan Simulator Prosesor DSP TMS320C54X, yaitu SimulatorC54X dengan perhitunyan berdasarkan teori. Hasil dari uji coba yang dilakukan adalah rancang bangun perangkat lunak modulator π/4-DQPSK yang dibuat dapat disimulasikan menggunakan SimulatorC54X."

"Sektor pariwisata menjadi salah satu sektor yang memiliki banyak potensipemasukan anggaran negara. Salah satu cara untuk meningkatkan pemasukanmelalui sektor pariwisata adalah dengan memanfaatkan teknologi informasi agardapat menarik lebih banyak wisatawan yang datang. Pemanfaatan teknologitersebut adalah dengan menggunakan smart tourism. Implementasi smart tourismyang digunakan pada pariwisata di Indonesia, khususnya untuk objek wisataMonumen Nasional (Monas) adalah dengan memanfaatkan aplikasi telepon pintarberbasis Visual Question Answering (VQA) untuk memberikan informasi detailmengenai objek pariwisata yang sedang diamati dari kamera ponsel. Fokus dariskripsi ini adalah untuk menghasilkan model latihan dengan akurasi deteksi objekyang baik. Hasil dari proses latihan model akan dijadikan sebagai model untukdeteksi objek yang ada di sekitar Monas yang akan digunakan untuk melakukan VQA. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah gambar Monas besertaobjek-objek sekitarnya sebanyak 600 gambar dengan label kelas sebanyak 25 kelasobjek. Jaringan yang digunakan untuk melakukan deteksi objek adalah denganmenggunakan YOLO dan RetinaNet, dimana nantinya kedua jaringan ini akandilakukan komparasi dengan mencari skor akhir dari hasil evaluasi kedua modelyang telah dihasilkan. Dengan menggunakan dataset orisinil, pada jaringan YOLO mean average precision (mAP) yang didapatkan dengan rentang nilai confidencelevel threshold 0,1 sampai 0,9 berkisar antara 60,77% sampai 71,99%, sedangkanuntuk jaringan RetinaNet mAP yang didapatkan berkisar antara 72,18% sampai92,98%. Dengan menggunakan dataset augmentasi, pada jaringan YOLO mAPyang didapatkan berkisar antara 52,51% sampai 93,72%, sedangkan untuk jaringanRetinaNet mAP yang didapatkan berkisar antara 23,8% sampai 56,19%. Untuk skorArea Under Curve (AUC) pada dataset orisinil sebesar 0,99 dan 0,96 pada datasetaugmentasi. Berdasarkan hasil eksperimen ini dapat disimpulkan model YOLOdapat mendeteksi lebih baik dibandingkan dengan RetinaNet dan datasetaugmentasi dapat menghasilkan deteksi gambar lebih baik dibandingkan dengandataset orisinil.

---

Tourism sector has become one of the most potential income for some countires.One of the way to increase income from tourism sector is to implement informationtechnology so it can attract more tourists to come. The technology that can beimplemented is smart tourism. One of the smart tourism implementations forIndonesia tourism, especially for Monumen Nasional (Monas) tourism destinationis mobile based Visual Question Answering (VQA) application that can providedetailed information about tourism object from mobile phone camera. Focus of thisthesis is to produce training model with good detection accuracy. The result of themodel training process will be used as model for object detection model that willbe used for doing VQA. Dataset that will be used for this research are 600 picturescontaining Monas and 25 surrounding objects called class. The networks that willbe used for object detection is using YOLO and RetinaNet, where both of thesenetworks will be compared each other by searching the accuracy from evaluationmetric from both networks. By using original dataset, in YOLO network the meanaverage precision (mAP) score is between 60.77% to 71.99% with 0.1 to 0.9confidence level threshold range and in RetinaNet network the mAP score isbetween 72.18% to 92.98%. By using augmented dataset, in YOLO network themAP score is between 52.51% to 93.72% and in RetinaNet network the mAP scoreis between 23,8% to 56,19%. The Area Under Curve (AUC) score for originaldataset is 0.99 and 0.96 for augmented dataset using YOLO network. Based on theevaluation result, YOLO can detect objects better than RetinaNet and augmenteddataset can produce better detection than original dataset."

"Dalam teknologi telekomunikasi, pemrosesan sinyal menyandang peran vital. Penerapan teknik tersebut telah merambah ke berbagai bidang seperti halnya bidang pengolahan suara dan ucapan, bidang pengolahan citra, kompresi data, dan estimasi spektral waktu frekuensi.Radar (Radio Detection and Ranging) adalah suatu metode penggunaan gelombang radio untuk mendeteksi kehadiran objek sasaran dan menentukan posisinya (lokasi/jaraknya) serta kecepatannya. Secara umum sinyal echo radar terdiri dari clutter c(t) yang merupakan hamburan dari benda-benda lain, noise n(t) atau derau yang lebih didominasi oleh penerima sendiri (kecuali pada frekuensi rendah), dan sinyal yang mungkin jika ada sasaran.Melalui bentuk pemodelan pembangkitan sinyal echo radar dengan bantuan program berbasiskan Matlab Simulink dan Matlab versi 4.2, maka dapat dianalisa sejauh mana penerapan dari untuk kerja transformasi Wavelet dan membandingkannya dengan transformasi Fourier dalam mengidentifikasi sinyal echo radar . Pemrosesan sinyal ditujukan untuk mengetahui kandungan frekuensi Doppler, dengan kata lain untuk tujuan mengetahui besar kecepatan radial benda terhadap radar. Dalam setiap deteksi diasumsikan selalu ada sasaran yang sudah berhasil dideteksi, sehingga yang harus dilaksanakan adalah mengetahui besar kecepatan radialnya.

---

Signal processing plays an important role in communication technology. Application of the technique has broadly expanded to various fields such as sound and utterance processing, image processing, data compression and frequency time spectral estimation.Radar (Radio Detection and Ranging) is one method of using radio wave to detect the targeted objects, their positions (in terms of location and distance) and speeds. Signally radar echo signal consists of clutter c(t), scattering from other objects, noise n(t) or roaring sound, dominantly controlled by the internal receiver (except for low frequency), and possible signal, when the target exist.In form of radar echo signal erection modeling supported with the program-based Matlab Simulink and Matlab Version 4.2, we may analyze application of Wavelet transforms displays as far as possible and compare to the Fourier transforms to identify radar echo signal. Signal processing is aimed at knowing the Doppler frequency ingredients. In other words, it is purposed to see the objects radial speed against the radar. It is assumed that there are always targeted objects already successfully detected. In this care, it is our task to determine the radial speed."

"ABSTRAKAplikasi-aplikasi transformasi wavelet telah banyak digunakan, terutamaaplikasi yang berhubungan dengan sinyal gambar, suara, video, dan sinyal elektriklainnya. Pada skripsi ini dibahas aplikasi transformasi wavelet untuk memprediksifluktuasi trafik internasional. Besarnya trafik internasional sangat dipengaruhi olehfaktor teknologi, ekonomi, hubungan bilateral negara satu dengan yang lain dankerjasama antar operator internasional.Fluktuasi trafik internasional berupa sinyal satu dimensi. Sinyal ini akandidekomposisi dari level I sampai dengan level 3 dengan menggunakan metodeDiscrete Wavelet Transform (DWT) untuk fungsi dasar Daubechies 18, Daubechies12, Daubechies 8 dan Haar . Hasil dekomposisi ini akan berupa sinyal aproksimasi darifilter lowpass dan sinyal detail dari filter highpass. Sinyal aproksimasi inimenggambarkan gambaran umum dari keseluruhan sinyal asli. sedangkan sinyal detailakan menentukan seberapajauh tingkat naik dan turunnya fluktuasi sinyal asli. Sinyalaproksimasi ini nantinya akan menjadi model sinyal pendekatan yang akandiprediksikan pada masa ke depan dengan asumsi kondisi keadaan yang hampir sama.Bentuk sinyal demi pada masa depan akan ditentukan oieh sinyal-siyal detail padamasa sebelumnya demikian pula dengan sinyal aproksimasinya yang dalam hal inidiprediksikan secara polinomial. Metode yang digunakan adalah Regresi PolinomialSelanjutnya proses prediksi fluktuasi sinyal merupakan proses rekonstruksi dari sinyalaproksimasi dan detail hasil prediksi. Untuk mendapatkan fluktuasi yang lebih smoothditambahkan proses denoising dengan menggunakan metode soft thresholding modelDonoho yang telah dimodifikasi dengan menggunakan harga rata-rata dan standartdeviasi pada koefisien sinyal detailnya.Dari hasil simulasi dapat diketahui bahwa dengan penerapan dekomposisi levelI untuk fungsi dasar Daubechies 18 dengan kombinasi denoising metode softthresholding model Donoho modifikasi dengan menggunakan nilai standart deviasiakan didapatkan nilai error prediksi yang terkecil.

---

"

"Pada satu generator yang terhubung paralel dengan sistem. perubahan pada sistem tersebut akan ikut mempengaruhi generator. Generator harus dapat mengatasi kondisi tersebut dan kembali ke keadaan stabil. Bila generator lidak dapat kembali stabil maka generator dapat mengalami lepas sinkron dengan sistem. Kondisi tersehuf harus dihindari karena dapat mengganggu suplai daya ke beban. Salah satu cara untuk membantu generator kembali stabil adalah dengan menggunakan Pengatur Tegangan Otomatis (AVR). Dengan menggunakan AVR maka pengaturan tegangan eksitasi akan dilakukan secara otomatis untuk menjaga tegangan terminal generator besarnya tetap."