Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Game theory merupakan algoritma yang mencari solusi permasalahan dengan menganalogikan masalah seperti permainan, kemudian diselesaikan dengan pendekatan matematis. Varian karakter dalam Game theory sangat beragam, dan pada perkembangannya selain diimplementasikan pada bidang sosial ekonomi, ternyata dapat diimplementasikan pada jaringan nirkabel. Pada penelitian ini Game theory dikembangkan dengan diimplementasikan pada jaringan sensor nirkabel sebagai metode optimasi . Jaringan sensor nirkabel sebagai pendukung sistem monitor membutuhkan dukungan jaringan yang andal dan stabil. Kondisi ini sangat membutuhkan ketersediaan energi. Karena keterbatasan ketersediaan energi maka semua proses bisnis jaringan harus dilakukan secara efektif dan efisien. Hal yang dilakukan adalah optimasi dengan pengelolaan jaringan yang baik. Optimasi yang dilakukan pada penelitian ini terkait dengan proses lokalisasi berbasis pengklasteran. Alasan pemilihan metode ini karena pengklasteran umumnya tidak memperhatikan permasalahan gangguan lingkungan terhadap sinyal, sementara lokalisasi adalah penempatan node dengan metode memanfaatkan informasi kekuatan sinyal yang diterima. Lokalisasi yang memanfaatkan informasi pengklasteran berupa konfigurasi sensor node berbasis ketersediaan energi, membantu proses pelacakan sensor node, karena dimulai dengan cluster head dengan tingkat ketersediaan energi yang lebih tinggi dibanding sensor node. Oleh karena itu, pada langkah selanjutnya, node yang dilacak dapat menjadi node referensi untuk node lain yang tidak diketahui. Game theory sebagai algoritma optimasi akan membantu menentukan koalisi anchor node. Pemilihan node sebagai anggota koalisi menggabungkan pendekatan geometris dengan Game theory. Konsep yang diusulkan ini akan divalidasi menggunakan simulator yang dibangun di atas platform Matlab. Akurasi adalah salah satu indikator kinerja lokalisasi, dan Root Mean Square Error (RMSE) dipilih sebagai parameter pengukuran untuk menunjukkan tingkat akurasi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa jumlah sensor node mati dapat ditunda sekitar 1000 siklus jika dilakukan lokalisasi dengan Game theory. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kinerja jaringan cenderung meningkat setelah proses lokalisasi berbasis pengklasteran. Hal ini diindikasikan dengan peningkatan jumlah paket data yang dikirim dan masa hidup sensor node yang lebih lama. Hasil simulasi memvalidasi bahwa pada skenario pengujian pengiriman data terjadi peningkatan paket data yang dikirim sekitar 20%. Lokalisasi sendiri dalam implementasinya dapat mengalami kendala berupa interferensi . Interferensi sinyal radio dapat mengurangi akurasi hasil lokalisasi target node. Kondisi ini dapat mempengaruhi kualitas informasi yang diambil oleh sensor node terutama ketika jaringan mendukung sistem penginderaan jauh atau pemantauan yang nilai informasi sangat krusial. Gangguan ini timbul karena transmisi terjadi secara simultan pada suatu kanal transmisi, atau karena letak sensor yang kurang tepat. Oleh karena itu perlu dijadwalkan transmisi selama lokalisasi dan mengatur posisi anchor node. Pengaturan jadwal transmisi direpresentasikan dalam komputasi probabilitas transmisi node menggunakan pendekatan Game theory dengan mempertimbangkan energi sisa. Probabilitas transmisi untuk menghindari interferensi membentuk skema penjadwalan transmisi node. Komunikasi data yang lancar akan membuat kualitas proses lokalisasi baik. Hal ini ditandai dengan nilai RMSE yang rendah. Berdasarkan hasil eksperimen, probabilitas keberhasilan transmisi meningkat sekitar 20%. Terdapat korelasi yang kuat antara realibilitas dan parameter throughput.

---

Game theory is an algorithm that overcomes problems by analogizing games and then solving them with a mathematical approach. Variants of characters in Game theory are very diverse, and in their development, apart from being implemented in the socio-economic field, it can actually be implemented in wireless networks. In this study, Game theory was developed and implemented on a wireless sensor network as an optimization method. Wireless sensor network as a monitoring system support requires reliable and stable network support. This condition really requires the availability of energy. Due to the limited energy availability, all network business processes must be carried out effectively and efficiently. What is done is optimization with good network management. The optimization carried out in this study is related to the clustering-based localization process. The reason for choosing this method is that clustering generally does not pay attention to environmental interference problems to the signal. Localization is the placement of nodes by utilizing the received signal strength information. Localization that utilizes clustering information in sensor node configurations based on energy availability helps the sensor node tracking process. This is because it starts with the cluster head with a higher energy availability level than the sensor node. Therefore, the tracked node can be a reference node for other unknown nodes in the next step. Game theory as an optimization algorithm will help determine the anchor node coalition. The selection of nodes as coalition members combines a geometric approach with Game theory. This proposed concept will be validated using a simulator built on the Matlab platform. Accuracy is an indicator of localization performance, and Root Mean Square Error (RMSE) was chosen as a measurement parameter to indicate the level of accuracy. The simulation results show that the number of dead sensor nodes can be delayed by approximate 1000 cycles if localization is carried out with Game theory. The experiment results show that network performance tends to increase after the clustering-based localization process. This is indicated by an increase in the number of data packets sent and a longer sensor node lifetime. The simulation results validate that there is an increase in data packets sent by about 20% in the data delivery test scenario. Localization itself in its implementation can experience obstacles in the form of interference. Radio signal interference can reduce the accuracy of the target node localization results. This condition can affect the quality of information retrieved by sensor nodes. This happens especially when the network supports remote sensing or monitoring systems where information is valuable. This disturbance arises because the transmission coincides on a transmission channel or the sensor is not located correctly. Therefore, it is necessary to schedule transmissions during localization and set anchor node positions. The transmission schedule arrangement is represented in the computation of the node transmission probability using a Game theory approach by considering the residual energy. The transmission probability of avoiding interference forms a node transmission scheduling scheme. Smooth data communication will make the quality of the localization process good. A low RMSE value characterizes it. Our experiments show that the probability of successful transmission increases by 20%, as shown by the graph. "

"k Berbahasa Indonesia/Berbahasa Lain (Selain Bahasa Inggris): Wireless Sensor Networks (WSN) terdiri dari node sensor yang tersebar dalam area monitoring untuk mengumpulkan dan mengirimkan data. Namun, keterbatasan energi pada node sensor menjadi tantangan utama dalam memperpanjang network lifetime. Ketergantungan pada baterai sebagai sumber daya menyebabkan node sensor mudah mengalami kehabisan energi, yang pada akhirnya memengaruhi kinerja jaringan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang efektif untuk mengurangi konsumsi energi dan menyeimbangkan distribusi beban dalam jaringan sensor. Penelitian ini mengusulkan protokol Single-Hop Clustering Routing berbasis Tuna Swarm Optimization (TSO) dan Gravitational Search Algorithm (GSA). Algoritma TSO digunakan untuk membentuk cluster secara optimal dengan meminimalkan jarak komunikasi antar node dalam cluster, sedangkan GSA diterapkan untuk memilih cluster head (CH) berdasarkan faktor-faktor seperti residual energy, jarak ke base station (BS), dan jarak intracluster. Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma TSO-GSA mampu meningkatkan efisiensi energi dan memperpanjang lifetime jaringan secara signifikan dibandingkan protokol referensi TSO-FC. Pada skenario utama dengan 100 node dalam area 150 × 150 m², TSO-GSA mencatat peningkatan lifetime jaringan sebesar 24.03% pada LND (1615 round dibandingkan 1302 round oleh TSO-FC). Namun, sebagai trade-off, FND pada TSO-GSA terjadi lebih awal, yaitu pada round ke-444 dibandingkan round ke-902 pada TSO-FC. Di sisi lain, protokol ini mampu mempertahankan energi residu yang lebih tinggi, mencapai peningkatan sebesar 17,22% pada round ke-800 dibandingkan TSO-FC. Selain itu, algoritma TSO-GSA menunjukkan adaptabilitas yang baik terhadap perubahan kompleksitas jaringan, dengan peningkatan LND sebesar 26,7% dalam lingkungan dengan 200 node. Dalam hal performa komunikasi, protokol ini juga meningkatkan jumlah total data yang diterima BS sebesar 12,5% dibandingkan TSO-FC. Dengan keunggulan-keunggulan tersebut, penelitian ini menyimpulkan bahwa protokol TSO-GSA dapat menjadi solusi efektif untuk mengoptimalkan efisiensi energi dan memperpanjang lifetime jaringan dalam WSN.

---

Wireless Sensor Networks (WSN) consist of sensor nodes distributed in a monitoring area to collect and transmit data. However, the limited energy of sensor nodes is a major challenge in extending network lifetime. Dependence on batteries as a power source causes sensor nodes to easily run out of energy, which ultimately affects network performance. Therefore, an effective approach is needed to reduce energy consumption and balance load distribution in sensor networks. This research proposes a Single-Hop Clustering Routing protocol based on Tuna Swarm Optimization (TSO) and Gravitational Search Algorithm (GSA). The TSO algorithm is used to form clusters optimally by minimizing the communication distance between nodes in the cluster, while GSA is applied to select the cluster head (CH) based on factors such as residual energy, distance to the base station (BS), and intracluster distance. Simulation results show that the TSO-GSA algorithm is able to significantly improve energy efficiency and extend network lifetime compared to the reference protocol TSO-FC. In the main scenario with 100 nodes in a 150 × 150 m² area, TSO-GSA recorded a 24.03% increase in network lifetime on LND (1615 rounds compared to 1302 rounds by TSO-FC). However, as a trade-off, FND in TSO-GSA occurs earlier, at 444th round compared to 902nd round in TSO-FC. On the other hand, this protocol is able to maintain higher residual energy, achieving an improvement of 17.22% in the 800th round compared to TSO-FC. Moreover, the TSO-GSA algorithm shows good adaptability to changes in network complexity, with a 26.7% improvement in LND in a 200-node environment. In terms of communication performance, the protocol also increases the total amount of data received by the BS by 12.5% compared to TSO-FC. With these advantages, this study concludes that the TSO-GSA protocol can be an effective solution to optimize energy efficiency and extend network lifetime in WSNs. "

"Wireless Sensor Network (WSN) adalah jaringan yang terdiri dari kumpulan node sensor berukuran kecil yang berfungsi untuk memantau dan mengirimkan data ke base station (BS). WSN menawarkan berbagai keunggulan seperti biaya yang rendah dan instalasi yang mudah. Namun, keterbatasan energi pada setiap node sensor menyebabkan masa operasionalnya menjadi terbatas. Keterbatasan ini semakin signifikan pada aplikasi di lingkungan yang sulit dijangkau karena penggantian atau pengisian ulang energi tidak dapat dilakukan dengan mudah. Oleh karena itu, dibutuhkan efisiensi energi untuk memastikan WSN dapat beroperasi secara optimal dalam jangka waktu yang lama. Penelitian ini mengusulkan protokol clustering dan routing menggunakan algoritma tuna swarm optimization dan hybrid multi-hop routing (TSO-HMR) untuk mengoptimalkan efisiensi energi dan memperpanjang network lifetime. Algoritma tuna swarm optimization (TSO) digunakan untuk mengoptimalkan klaster jaringan dengan mengevaluasi rata-rata dan standar deviasi jarak antara node sensor dan pusat klasternya sehingga jarak komunikasi dalam klaster berkurang dan konsumsi energi menjadi lebih efisien. Sementara itu, pemilihan cluster head (CH) dilakukan secara adaptif dengan mengevaluasi energi residu node sensor, jarak ke base station (BS), dan jarak node sensor dalam klaster. Skema hybrid multi-hop routing dirancang untuk memilih jalur komunikasi yang optimal untuk mengurangi energi yang dikonsumsi dalam proses komunikasi antara CH dan BS dengan CH dapat mengirimkan data langsung ke BS atau melalui CH lain yang bertindak sebagai relay dengan memenuhi persyaratan seperi energi residu tersisa, jarak antara relay dengan BS dan CH, serta jarak antara CH dengan BS. Hasil simulasi menunjukkan bahwa TSO-HMR meningkatkan efisiensi energi secara signifikan, yaitu dengan meningkatnya network lifetime sebesar 94.1% dibandingkan penelitian sebelumnya, yaitu tuna swarm optimization and fuzzy logic control (TSFC). Penelitian ini menunjukkan potensi TSO-HMR sebagai solusi yang andal untuk mengatasi keterbatasan energi dalam WSN, khususnya pada aplikasi yang membutuhkan kinerja jaringan dengan masa operasional yang panjang.

---

Wireless Sensor Network (WSN) consists of numerous small-scale sensor nodes deployed to monitor environmental parameters and transmit data to a base station (BS). Despite their advantages, including cost-effectiveness and ease of deployment, WSNs face a critical limitation in the form of constrained energy resources at each sensor node, which significantly affects the operational lifetime of the network. This limitation becomes particularly challenging in inaccessible environments, where replacing or recharging batteries is impractical. Consequently, optimizing energy consumption is paramount to ensure prolonged and reliable network operation. This study introduces a novel clustering and routing protocol, termed tuna swarm optimization and hybrid multi-hop routing (TSO-HMR), designed to enhance energy efficiency and extend network lifetime. The tuna swarm optimization (TSO) algorithm is employed to optimize cluster formation by minimizing the average and standard deviation of distances between nodes and their respective cluster centers. This approach improves the compactness of cluster structures, reducing intra-cluster communication distances and energy consumption. Furthermore, the selection of cluster heads (CHs) is performed adaptively using a fitness function that evaluates three critical parameters: the residual energy of sensor nodes, their distances to the BS, and the intra-cluster distances. To further reduce energy consumption during data transmission, a hybrid multi-hop routing scheme is incorporated. This scheme enables CHs to transmit data either directly to the BS or through other CHs acting as relays. The relay selection process is governed by multiple criteria, including residual energy, the distance between the relay and both the BS and transmitting CH, as well as the distance between the transmitting CH and the BS. This dual-mode routing mechanism ensures optimal energy utilization across the network. Simulation results demonstrate that the TSO-HMR protocol achieves substantial improvements in energy efficiency, with a 94.1% increase in network lifetime compared to the baseline protocol, tuna swarm optimization and fuzzy logic control (TSFC). This research highlights the potential of TSO-HMR as a robust solution for addressing energy constraints in WSNs, particularly in scenarios demanding prolonged operational performance. "

"The demand for a Wireless Sensor Network (WSN) has increased enormously because of its great ability to supervise the outside world as well as due to its vast range of applications. Since these sensor nodes depend greatly on battery power and being deployed in adverse environments, substituting the battery is a tiresome job. Cluster-based routing techniques are prominent methods to extend the lifetime of wireless sensor networks. In this research, the work on energy efficient clustering approach is considered in two phases. During the cluster head selection phase, cluster heads are chosen which can stabilize the power consumption in sensor networks, by considering both the residual energy and distance of node with respect to sink. Later, during the cluster formation phase, a non-cluster head node will choose a cluster head that lies in close proximity with the center point between the sensor nodes and sink. Also, these non-cluster head nodes should be within the transmission range of the cluster head, as selected by the above method. Initially, the Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) which is an eminent protocol for sensor networks is investigated. Furthermore, the same LEACH protocol is enhanced by proposing an effective cluster head election scheme as well as a new cluster formation scheme as mentioned above. Simulation results reveal that the proposed algorithm outperforms the traditional LEACH protocol in prolonging network lifetime."

"ABSTRAKTesis ini adalah analisa konsumsi energi jaringan sensor nirkabel pada metode penyebaran yang berbeda dan protokol routing yang berbeda. Jaringan Sensor Nirkabel (JSN) muncul dengan banyak aplikasi, karena kemajuan komunikasi nirkabel dalam skala besar. Jaringan ini digunakan untuk melayani aplikasi objek tunggal, dengan persyaratan optimasi tinggi seperti penghematan daya. Masalah desain JSN adalah kompleksitas tinggi, dan membutuhkan metodologi yang kuat, termasuk dukungan simulasi. Pada tesis ini menggunakan NS2 sebagai program simulasi untuk model pengujian konsumsi energi. Pada tesis ini dibandingkan konsumsi energi pada tiga metode penyebaran yang berbeda dari JSN. Metode penyebaran ini mengacu pada topologi penyebaran. Dalam simulasi ini, disebarkan JSN dengan topologi grid, array, dan Random. Simulasi ini menggunakan jumlah node yang berbeda dari JSN untuk menunjukkan skalabilitasnya. Serta menggunakan AODV dan DSR sebagai protokol routing dan CBR sebagai lalu-lintas paket data. Setelah itu, membandingkan konsumsi energi yang dikonsumsi oleh jaringan tersebut. Berdasarkan hasil simulasi, topologi penyebaran random dengan protokol routing DSR adalah topologi terendah dengan konsumsi energinya 7.02% dibanding grid-DSR 7,34% dan array-DSR 7,99%, array-AODV 18,64% dibanding grid-AODV 27,30% dan random-AODV 31,71%. Kombinasi topologi penyebaran random dengan protokol routing DSR konsumsi energinya paling sedikit.

---

ABSTRACTThis thesis is analysis of energy consumption the wireless sensor network at different deployment methods and different routing protocol. Wireless Sensor Networks (WSN) is emerging with many applications, because of the advances in large scale wireless communications. These networks are deployed to serve single objective application, with high optimization requirements such as power saving. The WSN design problem is of high complexity, and requires robust methodologies, including simulation support. This tesis uses NS2 as simulation program for the energy consumption testing model. In this tesis compare the energy consumption on three different deployment methods of WSN. These deployment methods refer to topology deployment. In this simulation, deployed WSN on grid, array, and random topology. This simulation uses a different numbers of WSN nodes for showing the scalability. And using AODV and DSR as routing protocol and CBR as the data packet traffic. After that, compare the energy consumption that consume by that network. Based on simulation result, the random deployment topology with DSR routing protocol is the topology of the lowest energy consumption of 7.02% than grid-DSR 7.34% and array-DSR 7.99%; array-AODV 18.64%, grid-AODV 27.30% and random-AODV 31.71%. The combination of random deployment topology with DSR routing protocol energy consumption at least."

"Saat ini terdapat beberapa protokol pada Application Layer yang berjalan di sistem Internet of Things. Protocol seperti MQTT, CoAP, XMPP, dan DDS memiliki arsitektur dan kinerja yang berbeda-beda. Pada jaringan sensor nirkabel yang memiliki daya rendah, bandwidth rendah dan reliabilitas yang terbatas lebih cocok menggunakan CoAP. Namun, CoAP menderita skalabilitas yang buruk jika dibandingkan dengan MQTT. Oleh sebab itu penelitian skripsi ini fokus pada implementasi CoAP Broker yang memungkinkan CoAP menggunakan arsitektur yang serupa dengan MQTT. Penelitian ini mengimplementasi Access Gateway dan beberapa skenario skalabilitas, meliputi skenario pemantauan sensor dan pengedalian aktuator pada peternakan ayam yang memiliki kandang ayam lebih dari satu. Hasil dari penelitian ini menunjukan keberhasilan mengimplementasi CoAP Broker beserta dengan skenario yang disebutkan dengan hasil evaluasi kinerja menunjukan latency yang belum menunjukan congestion saat menangani 130 permintaan per detik dan error-rate yang baik dengan nilai yang sangat rendah antara 0.01 - 0.04.

---

Currently there are several Application Layer protocols running in Internet of Things system. Protocols such as MQTT, CoAP, XMPP, and DDS have different architectures and performance. For wireless sensor networks operating in low power, low bandwidth and with limited reliability, is more suitable to use CoAP. However, CoAP suffers from scalability problem which make it inferior to MQTT architecture. Therefore this research focuses on CoAP Broker implementation which enables MQTT like architecture to be implemented in CoAP.

This research aims to implement Access Gateway and several scalability scenarios, involving sensor monitoring scenarios and actuator controls on chicken farms that have more than one chicken coop. The results of this research shows the success of implementing CoAP Broker along with the mentioned scenarios with performance evaluation results show the latency which has not indicate any congestion when handling 130 requests per second and good error rate with very low value between 0.01 0.04."

"Indonesia, sebagai salah satu negara kepulauan terbesar di dunia, memiliki wilayah perbatasan laut dengan berbagai negara. Kawasan perbatasan merupakan salah satu kawasan penting yang perlu dilindungi dan dipantau terus menerus menggunakan sistem monitoring. Sistem monitoring ini dapat digunakan untuk melindungi sumber daya yang berada di laut seperti pertambangan minyak, perikanan, dan kekayaan laut lainnya. Maka dari itu, dikembangkanlah teknologi terbaru yaitu Jaringan Sensor Nirkabel (JSN). Dalam tulisan ini, penulis mengembangkan sistem pendeteksi kapal menggunakan JSN yang dilengkapi dengan Global Positioning System (GPS). JSN bekerja dengan melakukan seluruh proses pendeteksian pada masing-masing node sensor. Pada node pendeteksian digunakan Fast Fourier Transform (FFT) untuk mengubah keluaran akseelrometer kedalam domain frekuensi. Pendeteksian melibatkan frekuensi dan magnitude dari gelombang air danau. Selain itu digunakan pula GPS untuk mendapatkan data berupa latitude dan longitude dari kapal. GPS juga digunakan untuk menetukan jarak antar node sensor. Pada sistem pendeteksian kapal ini didapat nilai estimasi kecepatan, arah datang, dan koordinat kapal saat meninggalkan daerah pengawasan

---

Indonesia, as one of the largest archipelagic countries in the world, has maritime borders with various countries. The border area is one of the important areas that need to be protected and monitored continuously using a monitoring system. Monitoring system can be used to protect marine resources such as oil mining, fisheries and other marine resources. Therefore, the latest technology, namely Wireless Sensor Networks (WSN) was developed. In this paper, the authors develop a ship detection system using a JSN equipped with Global Positioning System (GPS). WSN works by carrying out the entire detection process at each sensor node. At the detection node, Fast Fourier Transform (FFT) is used to convert the output of the accelerometer to the frequency domain. Detection involves the frequency and magnitude of lake waves. In addition, GPS is also used to obtain data in the form of latitude and longitude from ships. GPS is also used to determine the distance between sensor nodes. In this ship detection system, the estimated value of speed, direction of arrival, and coordinates of the ship when leaving the surveillance area is obtained"

"Indonesia merupakan negara dengan komposisi lautan yang sangat luas dibandingkan dengan daratannya, oleh karena itu Indonesia dikenal dengan negara kepulauan dan maritim. Optimalisasi pengawasan wilayah laut pun perlu dilakukan. Penelitian ini melakukan simulasi deteksi kapal menggunakan teknologi jaringan sensor nirkabel JSN menggunakan teknik Fast Fourier Transform FFT untuk mendeteksi gelombang kapal pada sensor dan melakukan proses deteksi kapal dengan centralized based system. Centralized based system ini dilakukan secara tersentral pada perangkat lunak Processing tanpa adanya proses inisialisasi pada node-node sensor. Proses deteksi ini menghasilkan data berupa kecepatan kapal yang melewati node sensor, arah datangnya kapal, koordinat sumbu x, dan koordinat sumbu y kapal. Selain itu penelitian ini mendapat data lain berupa bentuk spektrum gelombang air akibat adanya kapal dan spektrum gelombang air laut. Hasil penelitian presentase keberhasilan deteksi kapal bernilai 98.7 terhadap variasi jarak sensor dan 98 terhadap variasi kecepatan kapal, arah kapal 98.8, koordinat sumbu x kapal 96, dan koordinat sumbu y kapal 99.6. Spektrum frekuensi gelombang air akibat adanya kapal memiliki frekuensi kerja pada 2.5 Hz dan frekuensi kerja gelombang laut pada 1.25 Hz. Sistem tersentral ini memiliki kelebihan pada pengiriman data dari Arduino yang dapat dilihat dari nilai memori 18 dan dynamic memory 68 dari nilai maksimum.

---

Indonesia is a country with a vast ocean composition compared to its mainland, therefore Indonesia is known as an archipelago and maritime nation. Optimizing the supervision of marine areas also needs to be done. This research simulates ship detection using wireless sensor network technology JSN using Fast Fourier Transform FFT technique to detect ship wave on sensor and perform ship detection process with centralized based system. This detection process produces data in the form of velocity of the ship passing through the sensor node, the direction of the ship, the x axis coordinates, and the coordinates of the ship 39 s y axis.

The result of this research is the percentage of ship detection success is 98.7 to variation of sensor distance and 98 to velocity variation, ship direction 98.8, 96 x ship axis coordinate and 99.6 ship y axis coordinate. The wave frequency spectrum of water due to the ship frequency at 2.5 Hz and the working frequency of sea waves at 1.25 Hz. This system has advantages in sending data from Arduino which can be seen from the memory value of 18 and dynamic memory 68 of the maximum value."

"Di Indonesia, sistem deteksi kapal asing diperlukan karena maraknya pencurian ikan oleh kapal-kapal asing. Dengan sistem tersebut, kapal-kapal asing yang memasuki wilayah perairan Indonesia akan lebih mudah diketahui dan dicegah. Pada penelitian sebelumnya, sistem deteksi kapal sudah dapat mendeteksi kapal dengan parameter estimasi kecepatan kapal, arah kapal, dan posisi kooordinat kapal setelah meninggalkan wilayah pengawasan JSN. Penelitian sebelumnya menggunakan asumsi kondisi empat buah sensor yang tidak bergerak. Dalam tulisan ini, penulis memperhitungkan node sensor bergerak. Node sensor yang bergerak didasarkan kondisi laut yang tidak tenang. Sensor yang bergerak akan memengaruhi besarnya nilai jarak antar sensor. Perubahan nilai tersebut diakibatkan oleh kondisi sensor yang terpengaruh oleh kondisi air yang bergelombang akibat faktor lingkungan. Besar nilai pergerakan node sensor didapat dengan mengkonversi hasil keluaran analog dari akselerometer pada sumbu x dan sumbu y ke satuan perpindahan. Pada sistem deteksi kapal ini, didapat nilai estimasi arah kapal, kecepatan laju kapal, dan posisi kooordinat kapal setelah meninggalkan wilayah pengawasan JSN. Penelitian ini menghasilkan persentase keberhasilan terbaik pada pengambilan data bernilai 99,73% untuk pendeteksian estimasi arah kapal, 62,59% untuk pendeteksian estimasi kecepatan kapal, 63,69% untuk pendeteksian estimasi koordinat x, dan 62,59% untuk pendeteksian estimasi koordinat y. Selain itu, didapat nilai korelasi positif/searah untuk pergerakan setiap pasang node sensor di perairan.

---

In Indonesia, a foreign vessel detection system is needed because of the widespread theft of fish by foreign vessels. With this system, foreign ships entering Indonesian waters will be more easily identified and prevented. In previous studies, the ship detection system was able to detect ships with estimated parameters of ship speed, vessel direction, and vessel coordinate position after leaving the JSN surveillance area. Previous studies used the assumption of the condition of four sensors that do not move. In this paper, the author considers moving sensor nodes. The moving sensor nodes are based on uneasy sea conditions. A moving sensor will affect the value of the distance between the sensors. The change in value is caused by the condition of the sensor which is affected by the surging water conditions due to environmental factors. The value of the movement of the sensor node is obtained by converting the analog output from the accelerometer on the x axis and y axis to the displacement unit. In this ship detection system, the estimated value of the ship's direction, the speed of the ship, and the coordinate position of the ship after leaving the JSN surveillance area. This study produces the best percentage of success in taking data worth 99.73% for the detection of ship direction estimates, 62.59% for the detection of ship speed estimates, 63.69% for the detection of x coordinate estimates, and 62.59% for the detection of y coordinate estimates. In addition, a positive correlation value is obtained for the movement of each sensor node pair in the waters."

"Letak geografis Indonesia berada di dalam jalur ring of fire yang merupakan daerah dengan jumlah gunung berapi aktif terbanyak di dunia. Dengan kondisi geografis tersebut menempatkan Indonesia dalam posisi yang cukup rentan terhadap kejadian bencana alam salah satunya yaitu tanah longsor. Untuk mencegah berkurangnya korban akibat bencana tanah longsor di Indonesia, diperlukan suatu sistem peringatan dini jika terjadi tanah longsor. Penelitian ini adalah implementasi dari sistem berbasis Jaringan Sensor Nirkabel menggunakan protokol IEEE 802.15.4 yaitu ZigBee untuk membangun sebuah sistem peringatan dini terhadap bencana tanah longsor. Dalam penelitian ini, sistem terdiri dari dua bagian yaitu bagian sistem end point yang ditempatkan pada daerah rawan longsor dan sistem koordinator yang ditempatkan pada pusat kendali. Sistem end point memiliki pusat kendali menggunakan Arduino Nano dengan sensor accelerometer untuk mengecek kondisi tanah apabila terjadi longsor. Sistem koordinator memiliki pusat pemrosesan menggunakan Raspberry Pi. Implementasi dari protokol ZigBee menggunakan modul XBee yang akan membentuk jaringan sensor nirkabel antara koordinator dan end point. Performa sistem dalam melakukan fungsionalitas peringatan dini pada keadaan line of sight memiliki tingkat keberhasilan 90 dan pada keadaan dengan penghalang memiliki tingkat keberhasilan 70. Dalam pengiriman data rata-rata jeda waktu dalam keadaan line of sight adalah 0,63 detik dan dalam keadaan dengan penghalang non line of sight adalah 0,58 detik. Rata-rata penggunaan energi pada sistem dalam keadaan line of sight adalah 0,00074Wh dan 0,00071Wh dengan menerapkan metode penghemat daya. Rata-rata penggunaan energi pada sistem dalam keadaan dengan penghalang non line of sight adalah 0,00074Wh dan 0,00070Wh dengan menerapkan metode penghemat daya. Pada penelitian ini, penerapan metode current level control dapat menghemat daya sebanyak 4,05 pada keadaan line of sight dan 5,4 pada keadaan non line of sight.

---

Indonesia 39 s geographical location lies within the ring of fire that is the region with the largest number of active volcanoes in the world. Indonesia is one of the most vulnerable country to landslide disaster. To prevent the increasing number of casualties caused by landslide disaster in Indonesia, an early warning system is needed.

This research is an implementation of Wireless Sensor Network based system using IEEE 802.15.4 protocol ZigBee to build an early warning system to landslide disaster. In this research, the system consists of two parts, namely the end point system that is placed in landslide prone areas and coordinator system that is placed in the control center. The control center of the end point system is Arduino Nano with accelerometer sensor to check the soil condition in case of landslide. The coordinator system has a processing center, Raspberry Pi. The implementation of the ZigBee protocol uses the XBee module which will form a wireless sensor network between the coordinator and the end point. System performance in performing early warning functionality in line of sight state has a success rate of 90 and in circumstances with barrier having 70 success rate.

In the average data transmission time lag in line of sight state is 0,63 seconds and in a state with a barrier non line of sight is 0,58 seconds. The average energy use of the system in line of sight states is 0,00074Wh and 0,00071Wh by applying power saving algorithm. The average use of energy in the system in a state with a barrier non line of sight is 0,00074Wh and 0,00070Wh by applying power saving algorithms. In this study, the application of current level control method can save power as much as 4,05 in line of sight and 5,4 in non line of sight."