Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 156643 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Melisa Ayu Angelina
"Smart campus telah menjadi salah satu tren teknologi yang diterapkan di berbagai universitas. Salah satu layanan yang dihasilkan dari smart campus adalah layanan berbasis lokasi (LBS) yang dapat digunakan untuk berbagai kegunaan, seperti navigasi indoor. Implementasi LBS memerlukan teknologi indoor positioning system (IPS) agar dapat menentukan posisi seseorang secara akurat dalam lingkup suatu gedung atau ruangan (indoor). Salah satu metode yang populer digunakan dalam IPS adalah fingerprinting dengan teknik mengukur received signal strength indicator (RSSI) dan menggunakan teknologi penunjang Wi-Fi. Metode fingerprinting terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pengumpulan data fingerprint (tahap offline) dan prediksi (tahap online). Proses pengumpulan fingerprint untuk tahap offline memiliki overhead yang sangat tinggi. Pada penelitian ini, tim penulis mengemukakan IPS berbasis semi-autonomous fingerprint collection untuk mengatasi overhead yang sangat tinggi tersebut dengan menerapkan konsep smart campus. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa IPS yang dikembangkan dapat mengurangi overhead pengumpulan fingerprint manual sebanyak 550.550 data fingerprint, dengan tingkat accuracy IPS sebesar 52%. Dengan data training yang lebih banyak dan bervariasi yang digunakan untuk melatih model machine learning, hasil eksperimen menunjukkan bahwa performa IPS semi-autonomous fingerprint collection mampu bersaing dengan IPS manual fingerprint collection.

Smart campus has become one of the technology trends applied in various universities. One of the services that arose due to smart campus is location-based service (LBS) which can be used for various purposes, such as indoor navigation. The implementation of LBS requires indoor positioning system (IPS) technology that determines a person's position accurately within the scope of a building or room (indoor). One of the popular methods used in IPS is fingerprinting by measuring received signal strength indicator (RSSI) and with the help of Wi-Fi technology. The fingerprinting method consists of two stages, namely the fingerprint data collection stage (offline stage) and the prediction stage (online stage). The fingerprint collection process for the offline stage has a very high overhead. In this research, the author team proposes a semi-autonomous fingerprint collection-based IPS to overcome the very high overhead using smart campus. The evaluation results show that the developed IPS can reduce the overhead of manual fingerprint collection by 550,550 fingerprint data, with an IPS accuracy level of 52%. With larger amount and more varied training data used to train the machine learning model, the experimental results show that the performance of the semi-autonomous fingerprint collection IPS can compete with the manual fingerprint collection IPS."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Immanuel Brilan Solvanto Darmawan
"Smart campus telah menjadi salah satu tren teknologi yang diterapkan di berbagai universitas. Salah satu layanan yang dihasilkan dari smart campus adalah layanan berbasis lokasi (LBS) yang dapat digunakan untuk berbagai kegunaan, seperti navigasi indoor. Implementasi LBS memerlukan teknologi indoor positioning system (IPS) agar dapat menentukan posisi seseorang secara akurat dalam lingkup suatu gedung atau ruangan (indoor). Salah satu metode yang populer digunakan dalam IPS adalah fingerprinting dengan teknik mengukur received signal strength indicator (RSSI) dan menggunakan teknologi penunjang Wi-Fi. Metode fingerprinting terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pengumpulan data fingerprint (tahap offline) dan prediksi (tahap online). Proses pengumpulan fingerprint untuk tahap offline memiliki overhead yang sangat tinggi. Pada penelitian ini, tim penulis mengemukakan IPS berbasis semi-autonomous fingerprint collection untuk mengatasi overhead yang sangat tinggi tersebut dengan menerapkan konsep smart campus. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa IPS yang dikembangkan dapat mengurangi overhead pengumpulan fingerprint manual sebanyak 550.550 data fingerprint, dengan tingkat accuracy IPS sebesar 52%. Dengan data training yang lebih banyak dan bervariasi yang digunakan untuk melatih model machine learning, hasil eksperimen menunjukkan bahwa performa IPS semi-autonomous fingerprint collection mampu bersaing dengan IPS manual fingerprint collection.

Smart campus has become one of the technology trends applied in various universities. One of the services that arose due to smart campus is location-based service (LBS) which can be used for various purposes, such as indoor navigation. The implementation of LBS requires indoor positioning system (IPS) technology that determines a person's position accurately within the scope of a building or room (indoor). One of the popular methods used in IPS is fingerprinting by measuring received signal strength indicator (RSSI) and with the help of Wi-Fi technology. The fingerprinting method consists of two stages, namely the fingerprint data collection stage (offline stage) and the prediction stage (online stage). The fingerprint collection process for the offline stage has a very high overhead. In this research, the author team proposes a semi-autonomous fingerprint collection-based IPS to overcome the very high overhead using smart campus. The evaluation results show that the developed IPS can reduce the overhead of manual fingerprint collection by 550,550 fingerprint data, with an IPS accuracy level of 52%. With larger amount and more varied training data used to train the machine learning model, the experimental results show that the performance of the semi-autonomous fingerprint collection IPS can compete with the manual fingerprint collection IPS."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Erithiana Sisijoan Koesnadi
"Skripsi ini membahas mengenai rancangan dan implementasi dari sistem translasi koordinat Indoor Positioning pada sistem absensi mahasiswa berbasiskan posisi. Penelitian ini adalah penelitian pengembangan dengan metode pengujian simulasi.
Hasil penelitian menyarankan bahwa untuk mengimplementasikan sistem absensi tersebut, dibutuhkan kekuatan processing seratus kali lipat dari kekuatan processing sistem dimana penulis mengembangkan sistem tersebut, dan juga penekanan sistem translasi pada translasi koordinat lokal kepada koordinat global.

This research deals with the design and implementation of Indoor Positioning coordinates translation system on position based student attendance system. This research is research development with simulated testing methods.
Research results suggest that to implement the absentee system, it takes the power of processing a hundredfold of power processing system where the author developed the system, and also the emphasis on translational translational system of lokal coordinates to global coordinates.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S67235
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Abdurohman
"Dalam laporan skripsi ini penulis akan memaparkan proses dan hasil pengembangan aplikasi indoor positioning system IPS berbasis iOS dengan menggunakan teknologi Small Cell sebagai alat pendeteksi lokasi objek di dalam gedung. Dan secara spesifik pengembangan ini akan menggunakan bandara sebagai skenarionya, dikarenakan kebutuhan akan IPS sangat tinggi di area ini serta banyak layanan tambahan yang dapat diimplementasikan sebagai komplementer seperti navigasi, jadwal penerbangan, pusat informasi, media komunikasi, dan sistem pengawasan. Secara spesifik dalam pengembangan ini akan dilakukan pengujian atau simulasi untuk mengukur kinerja dan kecepatan komunikasi realtime yang didukung oleh Socket.IO serta pengujian 3D graphic rendering oleh SceneKit."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S67937
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Setyawan Ajie Sukarno
"Meningkatnya interaksi manusia dengan komputer, perangkat teknologi dan jaringan, telah membawa pada kebutuhan akan adanya sistem lokalisasi multi divais pada sebuah area tertentu. Akan tetapi, saat ini belum ada sistem yang cukup tangguh, yang mampu melakukan lokalisasi divais dengan akurasi yang baik, dengan toleransi kurang dari 10 cm. Dalam konteks ini, kami meneliti sebuah teknik yang inovatif dalam usaha lokalisasi dalam ruangan yang berbasis komunikasi nirkabel, WiFi. Tantangannya adalah bagaimana cara melakukan lokalisasi divais tanpa melakukan modifikasi pada perangkat divais, baik itu perangkat keras dan lunak, juga pada perangkat jaringannya. Dan dalam rangkan menjawab tantangan itu, kami mengembangkan sistem lokalisasi dalam ruangan ini. Proyek yang saya kerjakan ini khusus melakukan capture MAC address dari setiap divais yang berada pada lingkup area tertentu. Proyek ini menggunakan LabView sebagai bahasa pemrograman, dan NI-USRP dari National Instrument sebagai perangkat kerasnya.

The increase of human interaction to gadgets, computers and networks, has needed an ability to localize multi devices or gadgets in a certain area. But nowadays, no robust technology can estimate a position and localization with sufficient accuracy (<10cm). In this context, we wish to study the technique of indoor localization system based on innovative approach of communication media wireless (WiFi). The challenge is how to define multi devices localization without any modification in hardware, software and wireless device. To answer this challenge, we need to develop a system of internal localization. The potential impact of this solution is significant to the general public, to extent that these networks are very common. And the concern of this project is how to recovery and capture the MAC Address from devices inside the area of WiFi localization, using LabView as the programming language and NI-USRP from National Instrument as the hardware.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2014;2014;2014;2014
T43294
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sharp, Ian G.
"This book focuses on non-GNSS positioning systems and approaches. Although it addresses both theoretical and practical aspects, the primary focus is on engineering practice. This is achieved by providing in-depth studies on a number of major topics such as tracking system architecture, link budget, system design, implementation, testing, and performance evaluation. It studies four positioning application cases in detail: covert vehicle tracking, horse racing, rowing, and tracking for field sports.
Its comprehensive and systematic treatment of practical issues in wireless positioning makes the book particularly suitable for readers who are interested in learning about practical wireless positioning solutions. It will also benefit researchers, engineers and graduate students in fields such as positioning and navigation, geospatial engineering and telecommunications."
Singapore: Springer Singapore, 2019
e20501138
eBooks  Universitas Indonesia Library
cover
Valda Orchidea Zahwa
"Meningkatnya intensitas pendakian di Indonesia tidak dibarengi dengan adanya peningkatan keamanan dan keselamatan pendaki. Pengetatan izin dilakukan dengan mewajibkan pendaki meninggalkan identitas di pos perijinan dan melakukan pengecekan perbekalan pendaki. Apabila pendaki belum turun sesuai izin pendakian yang ditentukan maka dapat diperkirakan telah terjadi kendala. Tugas Akhir ini mengembangkan Prototype SMES (Smart Monitoring and Emergency System). SMES adalah teknologi yang memanfaatkan teknologi nirkabel LoRa (Long Range) yang memiliki cakupan luas dengan konsumsi power yang kecil serta dilengkapi dengan node di setiap pos dan Gateway di pos perijinan. Dengan alat tersebut maka pendaki yang menggunakan tracking tools berbasi GPS akan otomatis terhubung pada sistem sehingga lokasi pendaki dapat dideteksi. SMES juga dilengkapi dengan tombol darurat untuk mempermudah pendaki dalam memberikan informasi ketika terjadi kondisi darurat tanpa harus melapor ke pos perizinan. SMES diharapkan dapat membantu tim SAR (Search and Rescue) dalam melakukan evakuasi dengan cepat dan tepat. SMES telah diuji coba di area Universitas Indonesia dengan 3 skenario berbeda yang mewakili kondisi pada area pendakian gunung.Skenario Line of Sight memiliki rata-rata RSSI -69,31 dBm dengan jangkauan 679 m, skenario non-Line of Sight mendapatkan rata-rata RSSI -76dBm dengan jangkauan 364 meter, dan skenario Top Down memiliki rata-rata RSSI -73dBm dengan jangkauan 1030 meter.

Increased intensity of moutaineers in Indonesia is not accompanied by an increase security and safety of mounteineers. Tightening of permits is done by requiring the mountaineer to leave the identity at the security post and to check the mountaineers supplies. If the climber has not gone down according to the specified climbing permit then it can be estimated that there has been a problem. This thesis discusses the Prototype of SMES (Smart Monitoring and Emergency System) which is a technology that utilizes Wireless Broadband Network LoRa (Long Range) technology with a small power consumption and equipped with node in every post and gateway in security post. With the tool then the mountaineer who uses a tracking tools completely with GPS (Global Positioning System) will automatically connect to the system so that the location of the mountaineer can be detected. And the tools is equipped with emergency buttons to facilitate mountaineer in providing information when an accident occurred without having to report to the permitions post. It can help the Search and Rescue team in doing evacuation quickly and accurately. SMES has been tested in Universitas Indonesia area with 3 different scenarios representing conditions on mountain climbing area. The scenario of Line of Sight has an average of RSSI -69.31 dBm with a distance of 679 m, non Line of Sight scenario has an average RSSI -76dBm with a range of 364 meters, and the Top Down scenario has an average RSSI -73dBm with a range of 1030 meters."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Taryudi
"Sistem pemantauan posisi dan tingkat pencemaran udara, merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk mengetahui posisi dan tingkat pencemaran udara pada suatu tempat, baik dalam keadaan diam maupun bergerak dengan menggunakan sistem komunikasi tanpa kabel. Sistem ini terdiri atas dua buah sub sistem, yaitu sub sistem transmitter dan sub sistem receiver. Pada bagian transmitter terdiri atas sensor gas, sensor suhu, sensor kelembaban, modul SIM 508 dimana di dalam modul SIM 508 sudah terdapat sebuah Global Positioning System (GPS) dan modul Global System for Mobile Communication (GSM), serta sebuah mikrokontroler sebagai pemproses data-data sensor dan data posisi dari GPS, untuk dikirimkan ke PC melalui Short Message Service (SMS). Pada bagian receiver terdiri atas modul GSM SIM 300CZ, RS 232, dan PC sebagai pemproses data yang diterima dari transmitter dan menampilkan data posisi pada peta digital dan data sensor pada monitor komputer.
Implementasi dan uji kinerja sistem pemantauan posisi dan tingkat pencemaran udara ini dilakukan mulai dari pembuatan Printed Circuit Board (PCB) masing-masing sub sistem, perakitan komponen, pemrograman sistem, sampai pada tahap pengujian sistem. Pencapaian yang didapat dari implementasi sistem ini, sistem sudah dapat memantau posisi dan memantau kondisi udara di sekitar sistem pemantau diletakan, terutama suhu, kelembaban, dan tingkat pencemaran udara. Tingkat akurasi posisi hasil pengukuran tergantung pada tingkat akurasi dari GPS, tingkat akurasi hasil pengukuran suhu mencapai ± 0.34° Celcius, sedangkan tingkat akurasi pengukuran kelembaban mencapai ±2.9 % RH. Tingkat polusi udara yang ditampilkan terdiri atas tiga tingkatan, yaitu rendah, sedang dan tinggi, yang didasarkan pada perbandingan nilai resistansi sensor pada saat udara bersih dan nilai resistansi sensor pada saat ada kontaminasi udara.

Mobile Positioning and Air pollution levels monitoring system, is a system which is used to monitor the position and air pollution?s level in certain location, either at rest or moving by wireless communication system. It consists of two subsystems, a transmitter subsystem and receiver subsystem. In the transmitter section consists of a gas sensor, temperature sensor, humidity sensor, the SIM 508 module which is has a Global Positioning System (GPS) and a Global System for Mobile Communication (GSM) module, and also a microcontroller for processing sensor data, and position data from the GPS and then sent it to the receiver subsystem via Short Message Service (SMS). The receiver consists of a SIM 300CZ module, RS 232, and Personal Computer (PC) for processing data as received from the transmitter subsystem, to display on the monitor of PC as a point on the digital map and showing the results of measurement of sensor data.
Implementation and performance test of positioning and Air pollution level monitoring system begin from manufacturing the Printed Circuit Board (PCB) of each sub system, component assembly, system programming, until the system testing phase. Achievement gained from the implementation of this system, the system is capable of monitoring position and condition of surrounding air monitoring system was placed, especially temperature, humidity, and air pollution levels. Accuracy of positioning measurements depends on the accuracy of GPS, the accuracy of temperature measurement is ± 0.34 ° Celsius, while the accuracy of humidity measurement is ± 2.9% RH. There are three levels of Air pollution which displays those are low, medium and high, based on the comparison of sensor resistance value in fresh air and the sensor resistance in displayed gases at various concentrations (Rs/Ro)."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2009
T26771
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library
cover
Rikky Wenang Purbojati
"Location based service atau LBS adalah kemampuan untuk mencari lokasi geografis dari mobile device dan menyediakan layanan informasi berdasarkan lokasi keberadaan mobile device tersebut . Implementasi LBS sudah mulai dilakukan di Indonesia, namun dalam skala yang tidak terlalu besar. LBS ini diterapkan dengan menggunakan jaringan GSM yang dipunyai oleh operator GSM. Model penerapan ini memiliki beberapa kelemahan, yaitu mahalnya biaya pengembangan infrastrukturnya, kemampuan pelacakan lokasi yang memiliki tingkat keakuratan rendah (10 Km), dan tidak mampu digunakan di dalam ruangan tertutup. Tugas akhir ini bermaksud untuk mengusulkan sebuah solusi sistem LBS yang tidak memiliki kelemahan-kelemahan tersebut diatas dan sekaligus mampu dioperasikan dalam ruangan tertutup. Solusi yang diajukan adalah sebuah sistem LBS yang menggunakan Bluetooth dan web service. Sensor Bluetooth digunakan untuk mendeteksi keberadaan seseorang yang memiliki telepon seluler, sedangkan metode location sensing atau pelacakan lokasi yang digunakan adalah metode proximity. Teknologi web service digunakan di sisi penyedia layanan informasi. Performa yang diukur selama pengujian ditunjukkan oleh tingkat response time. Response time diukur dari saat pengguna meminta layanan sampai dengan layanan tersebut ditampilkan di layar telepon selulernya. Seluruh pengujian menunjukkan bahwa permintaan layanan informasi dan lokasi dari pengguna berhasil untuk dieksekusi. Pengujian response time yang memiliki hasil paling baik adalah sebesar 20,72 detik. Sedangkan hasil yang paling buruk adalah 44,64 detik. Walaupun pengujian yang dilakukan belum memberikan cerminan lingkungan nyata dengan baik, hasil dari pengujian sistem LBS ini memberikan indikasi baik bahwa sistem ini dapat digunakan di dalam lingkungan tertutup."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2004
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Triastana Anang Wibawa
"ABSTRAK
Location based service merupakan salah satu layanan tambah yang paling banyak
digunakan saat ini. Dengan menggunakan informasi lokasi maka operator bisa
menawarkan berbagai layanan yang lebih personal kepada pelanggannya.
Layanan LBS Telkomsel telah diluncurkan pada tahun 2008, namun jumlah
penggunaan layanan LBS masih cukup rendah dibandingkan dengan potensi
pelanggan yang dimiliki oleh Telkomsel. Bahkan saat ini jumlah transaksi layanan
ini juga semakin menurun. Padahal bila dilihat dari pasar layanan LBS secara
global, penggunaan layanan ini masih terus menanjak. Dalam tesis ini penulis
melakukan analisa quality function deployment untuk menentukan pilihan
alternatif solusi dalam pengembangan dan perbaikan layanan LBS. Dengan
menggunakan QFD bisa dilakukan identiflkasi terhadap kebutuhan pelanggan dan
melakukan evaluasi bagaimana mewujudkan kebutuhan tersebut. QFD dapat
memberikan analisa kuantitatif berupa kualitas layanan seperti apa yang
diinginkan pelanggan, dan solusi apa yang bisa diprioritaskan untuk
mewujudkannya.
Analisa QFD ini diawali dengan melakukan kano survei dan modelling terhadap
atribut-atribut layanan LBS, seperti kecepatan respon, ketepatan lokasi, konten
dan lain-lain. Dari kano model ini selanjutnya bisa didapatkan customer
requirement yang menjadi input dari tools House of Quality. Dengan tools ini
maka bisa dibuatkan korelasi antara atribut pembentuk persepsi layanan dengan
spesifikasi pengembangan yang akan dilakukan.
Untuk pemenuhan keinginan pelanggan LBS ini diidentifikasikan 12 alternatif
solusi yang bisa digunakan untuk memperbaiki layanan LBS. Selanjutnya dari
analisa critical to quality menyimpulkan bahwa ada beberapa solusi yang layak
untuk dikedepankan untuk pengembangan layanan ini. Alternatif solusi
pengembangan ini adalah perbaikan metode pencarian dengan LCS TDOA dan
juga Cell Identity Timing Advance. Dengan kedua metode ini maka performansi
layanan lokasi ini bisa ditingkatkan dan tetap mempertahankan kompatibilitas
handset. Selain itu pengembangan layanan menuju cloud computing merupakan
salah satu alternatif solusi lain yang bisa digunakan untuk membuat fitur
tambahan.

ABSTRACT
One of the value added services that widely used today is the location based
service. Location based services is the personalized service that based on the
location ofthe users' mobile device. Telkomsel LBS service had been launched in
2008, but the number of LBS services transaction is still quite low compared to
potential customers owned by Telkomsel. Even today the number of service
transactions is still declining. If no action taken for service improvement, then
this service will no longer bring in benefit for the company. On the other hand
LBS services market globally continue to increase. Many factors may contribute
in the Telkomsel LBS trafic declining. This thesis implemented quality function
deployment method to find alternative solution for improvement of location based
services. QFD enable team of developers to identify customer needs' and evaluate
how to achieve those needs. QFD can give quantitative analysis of products that
customers want, and which solution should be prioritize to achieve those.
This QFD analysis begins by conducting kano survey and modelling to LBS
service attributes, such as response speed accuracy of location, content and
others. Kano modelling result on attributes that can be categorized as influential
factor on LBS services. Then, analysis is carried out by using statistical analysis
tools of House of Quality. With these tools correlation between the perception of
the attributes and the specification development services can be identified
Based on what LBS customer needs, there are I2 alternative solutions that can be
used to improve this kind of service. Critical to quality analysis performed
concluded some viable solutions to be prioritized for the development of this
service. The alternative solution is the development of improved positioning
methods using TDOA LCS and Cell Identity Timing Advance. These two methods
will greatly improve this location service performance and maintained the
handset compatibility. In addition the development of cloud computing services is
one of the solutions that also can be prioritized to enrich the feature of the
service."
2012
T30949
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>