Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dalam pengawasan lingkungan perbatasan wilayah laut, wireless sensor network merupakan teknologi yang kini sedang dikembangkan sebagai pendeteksi kapal asing dalam jangkauan wilayah pengawasannya. Sistem ini terdiri dari nodal-nodal sensor yang tersebar pada permukaan laut dengan tujuan untuk mengetahui efek gelombang kapal yang terjadi pada permukaan laut yang berkomunikasi dengan cluster head pada wilayah geografisnya yang tehubung juga pada sink (pusat penerima informasi sistem) secara wireless. Efek gelombang kapal yang direspon oleh sensor akan teridentifikasi sebagai kapal asing yang memasuki wilayah pengawasan. Pada sistem sebelumnya terdapat fitur estimasi kecepatan kapal yang membuat sistem menghitung kecepatan kapal secara otomatis jika kapal telah terdeteksi oleh 4 sensor. Kemudian, dalam penelitian ini penulis mengembangkan fitur estimasi kecepatan dalam sistem untuk dapat mengestimasi kecepatan kapal dengan lebih efisien dan lebih akurat. Pengembangan fitur yang dilakukan penulis adalah dengan menggunakan metode estimasi kecepatan kapal ketika kapal dengan menggunakan 3 sensor yang telah mendeteksi kapal sebagai pengestimasi kecepatannya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan skala tertentu terhadap ukuran kapal dan jarak sensor yang seharusnya diimplemantasikan dalam sistem pengawasan yang sesungguhnya. Hasilnya, setelah dibandingkan metode estimasi kecepatan menggunakan 3 nodal dan metode estimasi 4 nodal terhadap kecepatan actual kapal yang seharusnya, diperoleh nilai presentase error pada estimasi menggunakan 3 nodal yang lebih kecil dibandingkan dengan 4 nodal. Nilai tersebut tercapai dengan presentase error estimasi 3 nodal sebesar 53.33% dan estimasi menggunakan 4 nodal sebesar 183.33%.

---

In maritime boundary surveillance, wireless network is the most common tools developed nowadays for detecting foreign ship across the area. This system consists of sensor nodes which are spread on several sea surface points in order to communicate with each of its particular area cluster head that also wirelessly connected to the sink (centre of informations receiver). Ship wave effect responded by the sensor will be identified as foreign ship which enters surveillance area. By far, the current development of this technology is creating a feature that can estimate a ship velocity automatically with four sensors. In this research the writer developed a feature to estimate a velocity in certain system which can predict the ship velocity in an efficient way accurately. Feature development proposed by the writer is using ship velocity estimation method by utilizing three sensors as the velocity estimator which already detected the ship. This research uses certain scale of ship size and sensor distance, which are feasible to be implemented in real surveillance system. The result of this research shows that compared to the actual ship velocity, the error presentation of velocity estimation system using three nodes is smaller than the error presentation of velocity estimation system using four nodes. The error presentation of three nodes presentation is 53.33% while estimation with four nodes gave an error presentation up to 183.33%.

Abstrak :
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.