Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Perkembangan teknologi sistem telekomunikasi berkembang sangat cepat. Berbagai cara dilakukan untuk meningkatkan kinerja sistem telekomunikasi yang handal. Seiring dengan perkembangan teknologi pita lebar, sistem telekomunikasi yang digunakan pada saat ini juga terus dikembangkan agar dapat menghasilkan performa yang lebih baik lagi. Teknik yang digunakan dalam sistem pita lebar tersebut saat ini yaitu menggunakan teknik Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) merupakan suatu teknik transmisi yang menggunakan beberapa frekuensi subcarrier yang saling tegak lurus. Sistem OFDM mampu memberikan efisiensi bandwidth yang lebih tinggi dibandingkan dengan sistem Frequency Division Multiplexing (FDM) biasa. Untuk membuat sinyal OFDM diperlukan suatu teknik transformasi yang diterapkan dalam sistem OFDM. Beberapa transformasi yang biasanya digunakan dalam sistem OFDM ialah Discrete Fourier Transform (DFT) dan Discrete Wavelet Transform (DWT). Dalam skripsi ini dirancang dan dianalisa sistem OFDM yang menggunakan transformasi Lifitng Discrete Wavelet Transform (LDWT). LDWT merupakan pengembangan dari trasformasi DWT. Kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh transformasi LDWT ini mampu memberikan performa yang lebih baik untuk sistem OFDM. Dari hasil simulasi didapatkan bahwa sistem OFDM-LDWT menghasilkan nilai BER yang lebih baik dibandingkan sistem OFDM-DWT untuk wavelet Db2, Sym2, dan Coif2, sedangkan wavelet Haar menghasilkan nilai BER yang sama baik. Nilai BER paling baik yang dihasilkan sistem OFDM-LDWT yaitu pada saat menggunakan wavelet Haar, Db2, dan Sym2 pada kanal AWGN dengan menggunakan modulasi QPSK dan tanpa menggunakan Cyclic Prefix (CP).

---

The development of telecommunication system grows rapidly. Various methods are used to improve the performance of telecommunication system. Due to the development of broadband communication, telecommunication system should be developed to reach the good performance. The technology used in broadband system is Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) uses multiple orthogonal subcarriers frequency. OFDM system can provide higher bandwidth efficiency than Frequency Division Multiplexing (FDM) system. A transformation technique is required to build the OFDM signal. Some transformations used in the OFDM system is the Discrete Fourier Transform (DFT) and Discrete Wavelet Transform (DWT). This final project designs and analyzes OFDM system using Lifting Discrete Wavelet Transform (LDWT). LDWT is the next generarion of DWT transform. The advantages of LDWT transform can improve the performance of OFDM system. The result of simulation shows that OFDM-LDWT system has a better BER than OFDM-DWT system in the wavelet Db2, Sym2, and Coif2, while the wavelet Haar has the same good BER. System of OFDM-LDWT has the best performance of BER when using wavelet Haar, Db2, and Sym2 in the AWGN channel with QPSK modulation and without Cyclic Prefix (CP).

Abstrak :
Dengan tersedianya data genom berupa sekuen DNA pada domain publik, banyak peneliti dari berbagai lintas bidang yang memfokuskan penelitian mereka dalam studi genom untuk analisa ekstrasi informasi dan analisa data. Penelitian pada sekuen DNA dilakukan dengan menggunakan metode pengolahan signal digital disebut dengan Genomic Signal Processing (GSP). GSP dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit genetik yang muncul karena mutasi pada sekuen DNA, seperti kanker. Saat ini, kanker menduduki peringkat kedua sebagai penyebab kematian di dunia. Pada tingkat yang paling mendasar, kanker adalah penyakit DNA, dimana perubahan sekuen DNA dan molekul yang berinteraksi dengan DNA pada akhirnya menyebabkan profilerasi sel yng tidak terkendali. Pada skripsi ini, akan dilakukan simulasi untuk membandingkan tranformasi fourier dengan transformasi wavelet dalam mendeteksi kanker. Perancangan diawali dengan mengkonversi sekuen DNA menjadi sekuen numerik menggunakan binary sequence method. Selanjutnya,transformasi fourier / wavelet digunakan untuk menganalisa karakteristik spektral dan IIR Low Pass Filter Butterworth digunakan untuk meningkatkan akurasi dengan menekan noise. Berdasarkan simulasi, diperoleh bahwa transformasi wavelet dapat digunakan untuk mendeteksi kanker melalui analisa sekuen DNA dimana wavelet ortogonal memberikan hasil lebih baik daripada biortogonal. Dibandingkan transformasi fourier, transformasi wavelet memiliki performa yang lebih baik dalam mendeteksi sel kanker. ...... With the enormous amount of genomic data of DNA sequence available in the public domain, many researcher from various cross fields have concentrated their research in genomic study for information extraction and data analysis technique that is used to analyze DNA sequences using Digital Signal Processing (DSP) is Genomic Signal Processing (GSP). GSP can be used to diagnose genetic diseases that appear due to mutations in DNA sequences, such as cancer. Cancer is the second leading disease that cause of death in the world. Cancer is the disease of DNA because a permanent change in the DNA can develop cancer cells. This thesis will design a simulation to compare between fourier transformation and wavelet transformation for cancer detection. The design begins by converting the DNA sequence into numerical sequences using binary sequence method. Furthermore, the fourier/wavelet transform is used to analyze the spectral characteristics of DNA sequence and IIR Butterworth Low Pass Filter is used to improve the accuracy in predicting and identifying cancer cells. The result of simulation shows that wavelet transform can be used to detect a cancer through DNA sequence analysis. Wavelet transform shows the better performance than fourier transformation. In wavelet transform, orthogonal wavelet give better result that biorthogonal wavelet.

Abstrak :
Watermarking merupakan teknik untuk menyisipkan informasi yang disebut watermark kedalam suatu data digital lainnya, tetapi tidak diketahui kehadirannya oleh indera manusia. Sehingga data tersebut dapat didistribusikan tanpa adanya kecurigaan terdapat tanda rahasia didalamnya. Teknik watermarking dibagi menjadi dua, yaitu teknik watermarking yang bekerja pada domain spasial (domain waktu) dan teknik watermarking yang bekerja pada domain transformasi (domain frekuensi). Watermarking yang bekerja dalam domain spasial langsung merubah nilai piksel pada citra atau gambar aslinya. Watermarking pada domain transformasi diperoleh dengan melakukan transformasi image menjadi domain frekuensi. Watermarking dalam domain transformasi seperti Discrete Fourier Transform (DFT), Discrete Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Transform (DCT) atau Discrete Laguerre Transform (DLT) memiliki lebih banyak keuntungan dan kinerja yang lebih baik daripada teknik yang bekerja dalam domain spasial. Pada makalah ini, dilakukan analisis mengenai DLT berdasarkan ukuran matriks dan membandingkannya dengan DCT.

---

Watermarking is a technique to insert information called watermark into any other digital data, which is the presence is unknown by human senses. So the data can be distributed without any suspicions there are a secret message in it. There are two techniques in watermarking, spatial domain and frequency or transformation domain. Spatial domain watermarking technique works by changing the original image or picture pixels value into the new pixels value. Frequency domain watermarking technique works by transforming the original image into frequency domain. Frequency domain watermarking techniques such as Discrete Fourier Transform (DFT), Discrete Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Transform (DCT) or Discrete Laguerre Transform (DLT) have a better performance and advantages than spatial domain watermarking technique. This paper analysed Discrete Laguerre Transform (DLT) by its matrix size and compared it with DCT.