Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book presents the design and development of an Internet of Things (IoT) enabled, smart sensor to detect nitrate contamination in natural water. It considers three different sensors designed, fabricated and configured for nitrate detection: a Graphite/PDMS and Si-based MEMS sensors, and aFR4-based sensor. It also introduces a selective polymer material developed by means of the ion imprinting polymerization technique that was used as a coating on the Si-based MEMS sensor. Further, the book discusses the development of a smart sensing system that can be used to remotely monitor the nitrate concentration in any water. Fully explaining all the techniques used, the book is of interest to engineers, researchers and scientists working in the field of the water-quality measurement."

"Pemantauan kualitas air sangat penting untuk menjamin kesehatan masyarakat. Di samping itu, efisiensi pemantauan juga harus terus ditingkatkan untuk menyederhanakan proses operasional dan meminimalisasi biaya operational. Untuk menghadapi permasalahan ini, ada sebuah sistem baru yaitu Jaringan Air Cerdas (JAC) yang menyediakan pemantauan kualitas air secara real-time dan online. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memahami sistem pemantauan kualitas air minum secara real-time dan on-line di dalam jaringan distribusi (SPKAM-RO) dan potensi aplikasinya. Studi literatur ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman seputar SPKAM-RO dalam jaringan distribusi, khususnya di lingkup instrument pengukuran atau sensor. Kemudian parameter yang diteliti fokus kepada parameter kimia dari kualitas air. Hasil studi menyimpulkan bahwa adanya kesenjangan antara teknologi sensor yang tersedia dengan peraturan yang berlaku di Prancis. Instrumen pengukuran atau sensor komersial terkini adalah IntellisondeTM. Di sisi lain, beberapa studi terbaru menunjukan bahwa Surface Acoustic Wave (SAW) sensor, Electronic Tongue/Nose dan sensor fiber optik sangat menjanjikan untuk SPKAM-RO, akan tetapi saat ini belum pada tingkat yang bisa diaplikasikan di lapangan.

---

Monitoring of drinking water quality is critical to ensure public health security. Moreover the efficiency of monitoring should also continuously improve to simplify the operational process and minimize operational costs. To deal with these problems, there is a new system called smart water grid (SWG) systems which provide a real-time and on-line monitoring of drinking water quality.

The main objective of this research is to better understanding the real-time and on-line drinking water quality monitoring system (RO-DWQMS) and their implementation. This literature research aimed to improve our understanding of RO-DWQMS for the purpose of replacing or supporting existing sampling and laboratory analysis methods in distribution network level, particularly in domain of measurement instruments or sensors. Then water quality parameters reviewed in this article are focused on chemical parameters.

This study concluded that there is a gap between sensors technologies available and current regulations. State of the arts of commercial measurement instruments or sensors today is IntellisondeTM. In other hand, some recent study have been showed that in Surface Acoustic Wave (SAW) sensor, Electronic Tongue/Nose, and Fibre-optic are very promising for RO-DWQMS, but they are not at a stage where they can readily used in existing operations."

"The fluxgate magnetometer equipment of LAPAN up to now does not have a supporting system to monitor geomagnetic anomaly in real time. For that reason it is necessary to build and develop such a system. In this system that we will develop a system, so that the analog data received by the fluxgate magnetometer (H component, D component and Z component) parallelly will be procceed to be a digital data integrated trought a card interface. This real time data monitoring system will be by the software to do data acquisition and visualization"

"ABSTRAKMeningkatnya kasus ISPA di Indonesia pada bulan agustus 2019 menjadi dua kali lipat dibanding bulan-bulan sebelumnya ternyata sejalan dengan meningkatnya konsentrasi PM10 dan PM2.5. Akibatnya informasi kualitas udara semakin dibutuhkan oleh masyarakat namun keterbatasan alat membuat informasi kualitas udara yang dikeluarkan BMKG maupun Kementerian Lingkungan Hidup hanya meliputi beberapa titik saja. Oleh karena itu dibutuhkan alat pemantau kualitas udara yang low-cost dan dapat dipasang diberbagai titik agar data kualitas udara kedepannya semakin rapat serta menjamin tersedianya back up data saat alat utama mengalami gangguan. Pemanfaatan mikrokontroller arduino mega 2560 dan sensor laser dust ZH03A pembaca PM10 dan PM2.5 outdoor yang dapat diperoleh di pasaran adalah solusi alternatif tersedianya alat pengamatan kualitas udara yang dibutuhkan BMKG dan instansi terkait. Permasalahan selanjutnya mengenai bagaimana mendapatkan data secara online dan real-time diatasi dengan menggunakan prinsip Internet of Things. Alat yang dirancang juga dilengkapi dengan prediksi PM2.5 dan PM10 menggunakan prinsip jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini menunjukkan bahwa sensor laser dust ZH03 memiliki korelasi sebesar 0.511 dan 0.877. Prediksi PM2.5 dan PM10 mampu ditampilkan melalui aplikasi dengan akurasi diatas 50%.

---

ABSTRACTThe increase of ARI cases in Indonesia in August 2019 has doubled compared to the previous months in line with the increasing concentration of PM10 and PM2.5. As a result, air quality information is increasingly needed by the public, but the limited means of making air quality information issued by BMKG and the Ministry of Environment only cover a few points. Therefore, we need a low-cost air quality monitoring tool that can be installed at various points so that air quality data in the future is getting tighter and guarantees the availability of back up data when the main equipment is interrupted. The use of arduino mega 2560 microcontroller and ZH03A laser dust sensor as PM10 and PM2.5 outdoor readers that can be obtained on the market is an alternative solution to the availability of air quality monitoring equipment needed by BMKG and related agencies. The next problem regarding how to get data online and in real-time is overcome by using the principle of the Internet of Things. The designed tool is also equipped with PM2.5 and PM10 predictions using the principle of artificial neural networks. This study shows that the ZH03 laser dust sensor has a correlation of 0.511 and 0.877. Prediction PM2.5 and PM10 can be displayed through the application with an accuracy above 50%."

"Penayangan iklan pada tempat umum cenderung dilakukan secara acak, sehingga pesan yang disampaikan bisa tidak tepat sasaran. Smart-ads billboard dapat menjadi salah satu solusi untuk menampilkan iklan yang sesuai dengan kondisi dan situasi pada suatu area. Smart-ads billboard dapat direalisasi menggunakan sensor secara real-time dengan memanfaatkan internet of things (IoT). Permasalahannya, perangkat IoT bisa saja menghasilkan data yang banyak dan berukuran besar, sedangkan perangkat IoT memiliki kapabilitas komputasi yang sangat terbatas. Penggunaan paradigma cloud computing dapat menjadi salah satu solusi, sebab resource yang terdapat pada cloud berjumlah jauh lebih banyak jika dibandingkan dengan perangkat IoT. Namun, limit bandwidth jaringan dapat meningkatkan latency pada suatu sistem, sehingga diterapkan paradigma fog computing. Untuk dapat mengimplementasikan fog computing pada sistem smart-ads billboard dengan mudah, pengaplikasian FogVerse sebagai basis dari sistem menjadi salah satu pilihan yang baik, sebab FogVerse dirancang khusus untuk menunjang stream data processing dengan menggunakan Apache Kafka. Sistem smart-ads billboard bekerja dengan mende- teksi jumlah orang pada suatu tempat, kemudian menampilkan iklan sesuai dengan jumlah orang yang ada. Untuk itu, dibutuhkan proses object detection secara real-time menggunakan suatu model machine learning. Penggunaan model machine learning YOLO dapat mendukung hal tersebut, karena YOLO dapat melakukan object detection secara real-time menggunakan deep learning. Penelitian ini menyelesaikan permasalahan smart-ads billboard dalam dua tahap. Pertama, dilakukan fine-tuning untuk implementasi YOLO untuk object atau person detection menggunakan crowdhuman dataset. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan performa model dalam mendeteksi orang. Selanjutnya, model YOLO ini diadaptasi ke dalam sistem FogVerse untuk smart-ads billboard. Penelitian ini juga menunjukan faktor-faktor lain yang dapat memengaruhi latency dari sistem dan CPU utilization dari perangkat fog, serta bagaimana mengoptimalkan penggunaan perangkat fog dengan suatu scheduling algorithm.

---

Public advertisements shown on billboards, jumbotrons, and others are commonly randomized. Hence, some of the messages will not reach the targeted audience. Implementing a real-time smart-ads billboard to display advertisements according to the current situation around the sensor. This can be realized by utilizing Internet of Things (IoT) devices as a solution. Unfortunately, common IoT devices have a low computation capability. To avoid this limitation, the cloud computing paradigm can be a solution. But the latency caused by limited data transfer bandwidth from a local to a cloud device should be considered, especially if the application is delay-sensitive such as the smart-ads billboard. To avoid such things, the fog computing paradigm plays a big role by allowing the system to utilize fog resources before using cloud resources. Developing a smart-ads billboard system with FogVerse as its base application is an advantageous thing to do since FogVerse is designed for data stream processing by using Apache Kafka. Smart-ads billboard system works by detecting the number of people in an area and displaying an advertisement according to it. To do so, a real-time object detection process is essential. Since YOLO is capable to detect objects in real-time, it is sufficient for this type of system. This research approaches the problem in two steps. First, a study is conducted regarding object detection with YOLO, where the YOLO model is fine-tuned with the crowdhuman dataset. It is done to improve the model performance for crowd detection. Next, the YOLO model is used in the FogVerse architecture for smart ads billboards, alongside other factors that may affect system latency and CPU utilization of a fog device. This study also shows how to utilize the fog device optimally using a scheduling algorithm."

"Penayangan iklan pada tempat umum cenderung dilakukan secara acak, sehingga pesan yang disampaikan bisa tidak tepat sasaran. Smart-ads billboard dapat menjadi salah satu solusi untuk menampilkan iklan yang sesuai dengan kondisi dan situasi pada suatu area. Smart-ads billboard dapat direalisasi menggunakan sensor secara real-time dengan memanfaatkan internet of things (IoT). Permasalahannya, perangkat IoT bisa saja menghasilkan data yang banyak dan berukuran besar, sedangkan perangkat IoT memiliki kapabilitas komputasi yang sangat terbatas. Penggunaan paradigma cloud computing dapat menjadi salah satu solusi, sebab resource yang terdapat pada cloud berjumlah jauh lebih banyak jika dibandingkan dengan perangkat IoT. Namun, limit bandwidth jaringan dapat meningkatkan latency pada suatu sistem, sehingga diterapkan paradigma fog computing. Untuk dapat mengimplementasikan fog computing pada sistem smart-ads billboard dengan mudah, pengaplikasian FogVerse sebagai basis dari sistem menjadi salah satu pilihan yang baik, sebab FogVerse dirancang khusus untuk menunjang stream data processing dengan menggunakan Apache Kafka. Sistem smart-ads billboard bekerja dengan mende- teksi jumlah orang pada suatu tempat, kemudian menampilkan iklan sesuai dengan jumlah orang yang ada. Untuk itu, dibutuhkan proses object detection secara real-time menggunakan suatu model machine learning. Penggunaan model machine learning YOLO dapat mendukung hal tersebut, karena YOLO dapat melakukan object detection secara real-time menggunakan deep learning. Penelitian ini menyelesaikan permasalahan smart-ads billboard dalam dua tahap. Pertama, dilakukan fine-tuning untuk implementasi YOLO untuk object atau person detection menggunakan crowdhuman dataset. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan performa model dalam mendeteksi orang. Selanjutnya, model YOLO ini diadaptasi ke dalam sistem FogVerse untuk smart-ads billboard. Penelitian ini juga menunjukan faktor-faktor lain yang dapat memengaruhi latency dari sistem dan CPU utilization dari perangkat fog, serta bagaimana mengoptimalkan penggunaan perangkat fog dengan suatu scheduling algorithm.

---

Public advertisements shown on billboards, jumbotrons, and others are commonly randomized. Hence, some of the messages will not reach the targeted audience. Implementing a real-time smart-ads billboard to display advertisements according to the current situation around the sensor. This can be realized by utilizing Internet of Things (IoT) devices as a solution. Unfortunately, common IoT devices have a low computation capability. To avoid this limitation, the cloud computing paradigm can be a solution. But the latency caused by limited data transfer bandwidth from a local to a cloud device should be considered, especially if the application is delay-sensitive such as the smart-ads billboard. To avoid such things, the fog computing paradigm plays a big role by allowing the system to utilize fog resources before using cloud resources. Developing a smart-ads billboard system with FogVerse as its base application is an advantageous thing to do since FogVerse is designed for data stream processing by using Apache Kafka. Smart-ads billboard system works by detecting the number of people in an area and displaying an advertisement according to it. To do so, a real-time object detection process is essential. Since YOLO is capable to detect objects in real-time, it is sufficient for this type of system. This research approaches the problem in two steps. First, a study is conducted regarding object detection with YOLO, where the YOLO model is fine-tuned with the crowdhuman dataset. It is done to improve the model performance for crowd detection. Next, the YOLO model is used in the FogVerse architecture for smart ads billboards, alongside other factors that may affect system latency and CPU utilization of a fog device. This study also shows how to utilize the fog device optimally using a scheduling algorithm."

"Skripsi ini bertujuan membuat sistem untuk memantau kondisi jantung manusia secara nirkabel dengan menggunakan antenna teksil yang mempunayi frekuensi kerja 2,45 GHz. Sistem ini terdiri dari pemancar (transmitter) dan penerima (receiver) Hasil rancangan sistem komunikasi ini telah diuji dengan menggunakan scenario pengujian untuk komunikasi on-body dan komunikasi off-body yang dilakukan di Laboratorium Telekomunikasi FTUI. Untuk proses validasi data, hasil pembacaan oleh sistem telah dibandingkan dengan uji klinis laboratorium yang dilakukan pada Raditya Medical Centre. Hasil pembacaan sistem mempunyai bentuk yang mirip dengan hasil uji klinis EKG. Perbedaan bentuk EKG yang diperoleh terjadi pada variasi besarnya amplitudo yang didapatkan, hal ini disebabkan oleh terdapatnya Electromagnetical Interference disaat pengujian sistem dan kurang merekatnya kontak yang terjadi antara elektroda dengan kulit subjek.

---

This bachelor thesis is aimed to design wireless ECG system for heart monitoring using a textile antenna at 2.45 GHZ of ISM band. The system constructed by two main sub-systems, the transmitter and receiver. System has been tested using several off-body and on-body measurement scenarios at Telecommunication Laboratory FTUI. For data's verification, the system?s result has been compared with clinical trials at Raditya Medical Centre.

The result show that the shape of the received ECG signals is precisely similar with the clinilal ECG signal, although some various amplitude occurs between three consecutive pulses. The differences between received single and clinical trials are caused by the electrodes are not tightly coupled to the patient and Electromagnetic intereference is occured when the system is being tested."

"Refraksi, gradien refraksi, dan k-factor adalah parameter yang berguna untuk memprediksi kondisi propagasi gelombang radio di lapisan troposfer. Ketiga parameter tersebut diperoleh dari pengukuran suhu udara, kelembaban relatif dan tekanan atmosfer. Skripsi ini telah melakukan percobaan eksperimental sistem Internet of Things berbasis LoRa untuk menentukan refraksi radio secara real-time. Pengukuran secara real-time akan membantu seorang network engineer yang ingin merancang sistem komunikasi di suatu lokasi karena data yang diperoleh adalah data yang spesifik untuk lokasi tersebut, bukan data wilayah secara keseluruhan. Sistem terdiri dari sensor suhu dan humiditas untuk memperoleh data cuaca. Data tersebut akan diteruskan ke server ThingSpeak melalui Gateway LoRa, yang dimana data tersebut akan diolah dengan MATLAB secara real-time dan hasilnya akan ditampilkan di channel ThingSpeak. Skripsi ini telah melakukan uji coba sistem dan berhasil diperoleh hasil refraksi radio. Pengujian dilakukan pada satu titik di area Sawangan, Depok, Indonesia pada hari Kamis tanggal 21 Mei 2020 dan Sabtu tanggal 30 Mei 2020 pada pukul 07:00 WIB hingga 21:00 WIB. Pengujian dilakukan dalam kondisi outdoor. Tanggal 21 Mei 2020, rata-rata nilai k-factor adalah 0.973 dan gradien refraksi adalah 4.304 Unit/Km. Tanggal 30 Mei 2020, rata-rata nilai k-factor adalah 0.972 dan gradien refraksi adalah 4.491 Unit/Km. Kondisi refraksi di Sawangan, Depok pada hari Kamis tanggal 21 Mei 2020 dan Sabtu tanggal 30 Mei 2020 adalah sub-refraksi.

---

Refractivity, refractivity gradient, and k-factor are useful parameters for predicting the propagation conditions of radio waves in the troposphere. Those three parameters are obtained from the measurements of air temperature, relative humidity, and atmospheric pressure. This thesis has conducted an experiment in creating a LoRa-based Internet of Things system that can determine the radio refractivity in real-time. Real-time radio refractivity measurements will help network engineers when designing communication systems because the data obtained by this system are data specifically for that location, not the overall area. This system consists of temperature and humidity sensors to obtain weather data. The data will then be forwarded to the ThingSpeak server via the LoRa Gateway, which will be processed in MATLAB in real time and the results will be displayed on the ThingSpeak channel. This thesis has tested the system and successfully obtained the results of radio refractivity. These tests were conducted at one point in the Sawangan area of Depok, Indonesia on May 21, 2020 and May 30, 2020 at 07:00 WIB until 21:00 WIB. The testing is done in outdoor conditions. On May 21, 2020, the average k-factor value was 0.973 and the refraction gradient was 4.304 Units/Km. On May 30, 2020, the average k-factor value was 0.972 and the refraction gradient was 4.491 Units/Km. The refractive condition in Sawangan, Depok on May 21, 2020 and May 30, 2020 is sub-refraction.

"

"Penerapan Internet of Things di sektor perkotaan di Indonesia sudah meluas dengan semakin bermunculannya Smart City di berbagai kota di Indonesia, dengan Jakarta Smart City adalah salah satunya. Pengukuran QoE layanan berbasis Internet of Things di Jakarta Smart City belum pernah dilakukan padahal operasional layanan belum tentu menjamin tingkat kepuasan sesuai dengan yang diharapkan oleh penggunanya.Penelitian ini bertujuan untuk mengukur QoE layanan berbasis Internet of Things di Jakarta Smart City. Pengumpulan data dilakukan dengan metode survei kepada enam Dinas/SKPD maupun BUMD di Jakarta Smart City yang telah menerapkan Internet of Things dalam layanan mereka.Hasil pengukuran QoE Internet of Things melaporkan bahwa nilai rata-rata untuk parameter non-fungsional berkisar pada rentang nilai 1.58 hingga 2.06 dan untuk parameter fungsional berkisar pada rentang 0.6 hingga 2.75 yang berarti bahwa layanan berbasis Internet of Things memberikan pengalaman yang lebih baik dan bahkan sangat baik kepada pengguna dibandingkan sebelum menggunakan Internet of Things. Seluruh hasil pengukuran QoE Internet of Things memberikan hasil positif yang memberikan kesimpulan bahwa Internet of Things berhasil diterapkan di Jakarta Smart City.

---

The application of the Internet of Things in the urban sector in Indonesia has expanded with the emergence of Smart City in various cities in Indonesia, with Jakarta Smart City is one of them. QoE measurement of the Internet of Things Services in Jakarta Smart City has never been done even though service operations do not necessarily guarantee the level of satisfaction as expected by its users.

This research aims to measure Internet of Things based services in Jakarta Smart City. Data collection was conducted by surveying six Dinas/SKPD and BUMD in Jakarta Smart City that had implemented the Internet of Things in their services.

The results of the QoE Internet of Things report that the mean values for non-functional parameters range from 1.58 to 2.06 and for functional parameters range from 0.6 to 2.75 which means that Internet of Things-based services provide a better and very good experience to users compared to before using the Internet of Things. All the results of the QoE Internet of Things measurements gave positive results which gave the conclusion that the Internet of Things was successfully implemented in Jakarta Smart City."