Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebutuhan akan kompleksitas pada sistem tertanam membuahkan sebuah produk yang disebut SoC (System on Chip). System on Chip adalah sebuah Integrated Circuit (IC) yang mengintegrasikan semua komponen dari sebuah komputer atau sistem elektronik dalam satu buah chip. Untuk mengetahui kondisi dan kemampuan dari Single Board Computer (SBC), harus diukur terlebih dahulu melalui benchmarking. Benchmarking dilakukan pada komponen SoC, yaitu prosesor, GPU, dan RAM pada Raspberry Pi 2, Intel Galileo Gen 2, dan Cubieboard 1. Hasil menunjukkan Intel Galileo memiliki performa buruk dalam melaksanakan komputasi kompleks. Dari delapan kriteria penilaian, Galileo mempunyai lima skor terburuk dengan rata-rata beban maksimal CPU 58% dan RAM 31.4% dan rata-rata temperatur adalah 55.8℃. Raspberry Pi 2 adalah yang terbaik dengan rata-rata beban maksimal CPU 43% dan RAM 15.8% dengan rata-rata maksimal temperatur adalah 52℃.

---

The need for complexity in embedded systems produce a product called SoC (System on Chip). System on Chip is an Integrated Circuit (IC) that integrates all the components of a computer or electronic system in a single chip. To determine the condition and capabilities of the Single Board Computer (SBC), must be measured in advance through benchmarking. Benchmarking conducted on SoC components, there are processor, GPU, and RAM on the SBC type such as Raspberry Pi 2, Intel Galileo Gen 2, and Cubieboard 1. Results showed Intel Galileo has a bad performance in executing complex computing. Of the eight assessment criteria, Galileo has five scores worst with an average load of 58% maximum CPU and RAM 31.4% and the average temperature is 55.8℃. Raspberry Pi 2 is the best performance with an average load of 43% maximum CPU and RAM 15.8% with an average maximum temperature is 52℃."

"ABSTRAKPerkembangan teknologi robotika saat ini telah mampu membuat beberapa robot untuk secara kooperatif melakukan suatu tugas tertentu. Untuk aplikasi ini, setiap robot harus mampu mengetahui posisinya sendiri maupun posisi robot yang lain agar mampu mencapai tujuannya dan tidak saling bersinggungan. Keterbatasan sensor posisi yang ada saat ini, hanya mampu memberikan posisi dari satu robot saja dan jika digunakan satu jenis sensor saja seringkali menimbulkan error yang cukup besar. Maka pada skripsi akan dibahas implementasi computer vision yang mampu mendeteksi dan memberikan data posisi dari beberapa objek berupa mobile robot. Perancangan dimulai dengan membuat pattern pola untuk mobile robot yang akan dideteksi. Pattern objek yang akan ditelaah yaitu berupa empat lingkaran putih diatas persegi berwarna hitam. Dimana satu lingkaran berukuran jauh lebih besar dan digunakan sebagai pusat objek. Selain itu, ditambah juga dengan persegi panjang dengan jumlah yang bervariasi untuk membedakan masing-masing robot.Hasil dari pengujian yang dilakukan, algoritma pendeteksian mampu membedakan pattern mobile robot dengan objek lain dan membedakan mobile robot yang satu dengan mobile robot yang lain, algoritma efektif bekerja pada jarak pengambilan gambar 1 meter dan 2 meter dengan sudut pengambilan gambar 0o, 15o dan 30o. Tingkat keberhasilan pendeteksian pada kondisi tanpa getaran sebesar 99.18 dan pada kondisi getaran sebesar 82.76 . Waktu pemrosesan yang dibutuhkan untuk menjalankan algoritma pada Raspberry Pi 3 sebesar 123.2 ms.

---

ABSTRACTThe development of robotics technology has reach point where multiple robots are able to perform a task cooperatively. This application require each robot to know of its own position and the others position to reach its destination without crashing on each other. Currently, the position sensors has a drawback from its estimation error. Therefore, implementation of computer vision for detecting multi mobile robot is proposed. First the pattern design of mobile robots are specifically determined as the focus of object detection using four white circles in black background. The pattern design include a big circle as the mobile robot center of gravity and rectangles to differentiate beetwen each mobile robot.The results show that detection algorithm is able to differentiate each mobile robots. The proposed algorithm is effective for distance 1 and 2 meters with angle 0o, 15o and 30o. Success detection rate with no vibrate condition is 99.18 and at vibrate condition is 82.76 . The processing time required to run the algorithm on Raspberry Pi 3 is 123.2 ms."

"Teknologi SMS sebagai media komunikasi dapat digunakan untuk mengendalikan perangkat IoT seperti SCADA Supervisory Control and Data Acquisition untuk pengontrolan suatu proses dalam sistem kendali industri berbasis computer . Serta sebagai alternatif yang handal pengganti media Internet untuk kendali jarak jauh. Namun, teknologi SMS masih memiliki kekurangan terhadap aksi penyadapan. Oleh karena itu pada penelitian ini dirancang pengendalian jarak jauh melalui SMS berbasis algoritma enkripsi NTRU dan kompresi GZIP yang di implementasikan pada Raspberry Pi dan perangkat Android.Dari hasil uji coba penerapan algoritma NTRU dan GZIP pada Raspberry pi menghasilkan parameter bilangan prima 5 sampai 23 untuk membangun public key dan dalam proses enkripsi dekripsinya. Dengan rentang parameter tersebut membuat perintah dapat dikirim dalam 1 kali SMS tidak lebih dari 160-byte . Dengan menggunakan parameter optimal yaitu 23, implementasi enkrispi dan kompresi dilanjutkan pada hasil performa untuk menggerakan 3 aktuator relay, servo, dan LED PWM dengan 100 perintah yang dikirim berhasil diterjemahkan untuk dieksekusi pada aktuator.

---

SMS Technology as a communication medium can be used to control the IoT device for example, SCADA Supervisory Control And Data Acquisition . However, SMS technology still has a disadvantage of wiretapping. Therefore, in this study designed remote control system via SMS based NTRU Encryption and GZIP compression algorithm that is implemented on Raspberry Pi and Android devices to control the actuator.

Based on the result, the best parameter size of NTRU encryption and GZIP compression algorithm is 5 until 23 to build public key and encryption decryption process that can be sent in one time SMS not more than 160 bytes. Using the optimum parameter of 23, the encryption and compression implementation are continued on the performance result to drive three actuators relay, servo and LED PWM with 100 of the commands sent successfully decrypted for control the actuator."

"ABSTRAKWajah adalah bagian tubuh dari manusia yang mempunyai peranan penting dalam memberikan sebuah ciri khas untuk membedakan satu dengan yang lainnya. Di wajah terdapat 4 indera, dimana itu dapat menjadikan sebuah informasi terkait dengan identitas dari setiap pemilik wajah untuk membedakannya. Pengenalan wajah pada saat ini sangatlah penting untuk melakukan berbagai hal dalam kepentingan yang berbeda-beda. Teknologi pengenalan wajah memiliki sifat yang lebih fleksibel, otomatis, dan mudah dilakukan dibanding dengan teknologi biometrik pengenalan sidik jari atau retina. Oleh karenanya saya merancang sebuah sistem deteksi kehadiran berbasis pengenalan wajah yang bisa digunakan sebagai alternatif dari sistem kehadiran yang sudah ada, seperti finger print, kartu rfid, pemindahan retina, dan sebagainya. Pada sistem ini dirancang sebuah teknologi pemindahan Face Recognition untuk sistem deteksi kehadiran berbasis Raspberry Pi sehingga lebih praktis dalam penerapannya. Dengan menerapkan algoritma dari Haar cascade dan berbagai metode yaitu Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan Support Vector Machine (SVM) untuk face detection. Dalam penerapan face recognition menggunakan perbandingan dari deep metric network 128 vector dengan citra wajah sample. Sistem ini menghasilkan nilai Accuracy sebesar 86,67%

---

ABSTRACT

The face is a part of the human body that has an important role in providing a characteristic to distinguish one from another. On the face there are 4 senses, which can make an information related to the identity of each face owner to distinguish them. Face recognition at this time is very important to do various things in different interests. Face recognition technology has properties that are more flexible, automatic, and easy to do compared to biometric fingerprint or retina recognition technology. Therefore I designed a face recognition system based on face recognition that can be used as an alternative to an existing attendance system, such as finger print, rfid cards, retinal removal, and so on. In this system a Face Recognition removal technology is designed for Raspberry Pi based presence detection systems so that it is more practical in its application. By applying the algorithm of the Haar cascade and various methods namely Histogram of Oriented Gradients (HOG) and Support Vector Machine (SVM) for face detection. The application of face recognition uses a comparison of a 128 vector deep metric network with a sample face image. This system produces an Accuracy value of 86.67%."

"ABSTRAK

Skripsi ini membahas tentang pengujian dari standar Wi-Fi 802.11ac dalam melakukan transmisi pada saat melakukan panggilan Voice over IP (VoIP) yang membutuhkan kualitas jaringan yang bagus serta memiliki latency rendah melalui protokol UDP di lingkungan indoor. Akses poin yang digunakan merupakan akses poin yang telah menerapkan standar IEEE 802.11ac. Pengujian ini dilakukan dengan dua macam skenario yaitu pada kondisi Line of Sight (LOS) dan Non Line of Sight (NLOS) serta pengubahan jarak akses poin terhadap client. Dengan menggunakan JPerf, hasil pengukuran yang didapat menunjukkan bahwa teknologi 802.11ac memiliki realibilitas yang tinggi dan tingkat latency rendah karena hanya terjadi sekali packet loss sebesar 0.078% di antara 28 rekaman pengujian dan nilai jitter yang bertahan pada nilai di bawah 10 ms. Penurunan banyaknya pengiriman paket pun sebesar 20% pada skenario LOS dan 21% pada skenario NLOS.

---

ABSTRACT

This bachelor thesis discusses the testing of 802.11ac Wi-Fi standard to transmit during a call Voice over IP (VoIP), which requires a good network quality and have low latency through the UDP protocol in the indoor environment. The access points is using an access points that have implemented the IEEE 802.11ac standard. This testing is done with two kinds of scenarios, Line of Sight ( LOS ) and Non Line of Sight ( NLOS ) Scenario and also variation within the distance between access points to the client. By using JPerf, the measurement results obtained show that the 802.11ac technology has a high reliability and low latency level because packet loss which precentage was 0.078% only happened one time from 28 testing and jitter survive at a value below 10 ms. The degradation in the number of package delivery was 21% for LOS scenario and 21% for NLOS scenario."

"Perkembangan teknologi informasi saat ini sudah mengalami kemajuan yang sangat pesat dalam jangka waktu yang cukup singkat, hal itu memicu pengembangan aplikasi yang memanfaatkan sistem cloud computingkarena mampu mengefisiensikan pengeluaran biaya dan sumber daya yang digunakan untuk aplikasi. Pada penelitian ini dilakukan pengujian performansi pada SIMPLE-O yang diterapkan pada cloud computing. Dari hasil dua pengujian performansi SIMPLE-O didapatkan bahwa untuk pengujian dengan metode GET yaitu pada saat pengguna hanya mengakses halaman utama dari aplikasi, performansi SIMPLE-O pada layanan cloud computing lebih baik dibandingkan dengan shared hosting, dimana cloud computing mengalami error sebesar 1,70 % dari 6000 request yang terkirim dengan response time rata-rata sebesar 32,62 s. Sementara shared hosting mengalami error sebesar 18,04 % dari 6000 request yang terkirim dengan response time rata-rata sebesar 36,27 s. Namun untuk pengujian dengan metode POST yaitu pada saat aplikasi SIMPLE-O melakukan proses penilaian otomatis terhadap jawaban yang dikirimkan, performansi SIMPLE-O pada layanan cloud computing sedikit lebih buruk dbandingkan dengan shared hosting, dimana cloud computing mengalami error sebesar 1,60 % dari 1000 request yang terkirim dengan response time rata-rata sebesar 63,95 s. Sedangkan shared hosting mengalami error sebesar 0,30 % dari 1000 request yang terkirim dengan response time rata-rata sebesar 52,67 s.

---

The development of information technology have progress very rapidly in a relatively short period of time, it triggers the development of applications that take advantage of cloud computing systems because have more efficient cost and resource for application.From the results of two performance testing SIMPLE-O, for the testing with GET method it was found that when the user only access the main page of the application, the performance of SIMPLE-O in cloud computing services is better than shared hosting, where cloud computing has an error by 1.70% from the 6000 request that sent with average response time in 32,62 s. While shared hosting has an error by 18.04% from the 6000 request that sent with average response time in 36,27 s. However, for testing with POST method, that when the application SIMPLE-O doing aautomatic process to assessment the exam’s answer from the user, the performance of SIMPLE-O in cloud computing services slightly worse than shared hosting, where cloud computing which has an error by 1.60% from 1000 request that sent with average response time in 63,95 s. While shared hosting has an error by 0.30% from 1000 request that sent with average response time in 52,67 s."

"A computerized intensity detection system has been designedand constructed using single board TK-85 microprocessor system.Two types of hardware architectures, Address Mapped and MemoryMapped Input-Output systems are utilized as Input module fromlight detector and Output module to X-Y recorder, respectively.A performance test on the computer system has shown that thesystem hardware and software function properly with consistentgain -of l.36O. An educational grating- used for the overallperformance test has also indicated instrumental accuracyconsistent with design limitation. A preliminary application ofthis system in light scattering experiment has exhebitedqualitative features in the angular distribution of thescattered light intensity which are consistent with theoriticalprediction."