Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Keterbatasan penglihatan pada orang-orang yang menderita kebutaan, baik yang bersifat sementara maupun permanen, membuat mobilitas penderita kebutaan tersebut berkurang dalam bergerak dari suatu tempat ke tempat yang lain. Hal ini akan menyulitkan para penderita kebutaan yang berjalan di tempat-tempat umum seperti bandara, stasiun kereta api, terminal, rumah sakit, pusat perbelanjaan, atau di lingkungan tempat mereka biasanya berada seperti rumah dan tempat mereka bekerja. Keterbatasan GPS yang tidak dapat bekerja baik di dalam ruangan memotivasi banyaknya pengembangan dalam indoor positioning system (IPS). Laporan in membahas tentang perancangan sebuah prototype wearable indoor positioning system menggunakan wiimote dan haptic feedback untuk penderita kebutaan. Sistem ini akan menggunakan teknik remote positioning, dimana software proses navigasi akan dikerjakan oleh server. Bagian komponen wiimote yang digunakan adalah kamera infra merah yang akan difungsikan sebagai pendeteksi LED infra merah pada user untuk positioning. Sebuah rompi yang dilengkapi dengan vibrator digunakan sebagai feedback yang diterima oleh pengguna. Hasil pengujian alat menunjukkan alat ini baik digunakan sebagai IPS dengan kesalahan pembacaan rata-rata di bawah 50 cm dan delay pengiriman data di bawah 400 ms.

---

The restrictiveness eyesight of the visually impaired people, temporal or permanent, makes their mobility decreased in moving from one place to another. This causes difficulities for the visually impaired people walking at the public places, such as airport, train stations, bus stations, hospital, shopping center, and palces they usually be like thepalce they work or their house. GPS does not work well with the indoor environment motivates the development of research for indoor positioning system (IPS).

This report will explain the design of a prototype indoor positioning system for the visually impaired using wiimteo and haptic feedback. The system proposed utilizes a remote positioning techniques, where the positioning process will be done at the server. It also utilizes an infrared camera of wiimote which is used for detecting the infrared LED in order to locate user position. A vest equipped with some vibrator is used as the feedback received by user. The testing results show that this system is suitable as an indoor positioning system as the system misread user location average below 50 cm and data transmission delay below 400 ms."

"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."

"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."