Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dalam aplikasi IoT, penggunaan sistem komunikasi LoRa di bawah air masih jarang digunakan. Berdasarkan jurnal Link quality of LoRa for Internet of Underwater Things, penelitian sistem komunikasi LoRa di bawah air dilakukan dengan kedua modul LoRa diletakkan di bawah air dengan jarak kedalaman 25—140 cm. Pada penelitian ini, penulis akan melakukan pengujian sistem komunikasi LoRa di bawah air pada tiga jenis air, yaitu air kolam renang, air laut, dan air danau dengan kedalaman 10 cm dan jarak antar dua modul LoRa sejauh 2 m, 5 m, dan 8 m. Parameter yang akan diukur pada penelitian ini adalah RSSI dan SNR. Percobaan di bawah air kolam renang berhasil mencapai jangkauan hingga 8 m, percobaan di bawah air laut berhasil mencapai jangkauan hingga 5 m, sedangkan percobaan di bawah air laut berhasil mencapai jangkauan hingga 2 m. Berdasarkan hasil pengujian, nilai kekeruhan air memengaruhi jangkauan transmisi sinyal LoRa. Nilai RSSI dan SNR ketika di bawah air selalu mengalami fluktuasi. Nilai RSSI di bawah air yang paling baik adalah nilai RSSI ketika di bawah air kolam renang, sedangkan nilai RSSI di bawah air yang paling buruk ketika di bawah air laut. Nilai SNR di bawah air yang paling baik adalah nilai SNR ketika di bawah air kolam renang, sedangkan nilai SNR di bawah air yang paling buruk nilai SNR ketika di bawah air laut. ......In IoT application, LoRa communication system use for underwater is still rarely used. Based on Link quality of LoRa for Internet of Underwater Things journal, the underwater LoRa research was carried out with both LoRa modules placed under water with a depth of 25—140 cm. On this research, we will test the LoRa communication system in underwater on three different types of water, swimming pool water, sea water, and lake water with a depth of 10 cm and distances between the LoRa modules of 2 m, 5 m, and 8 m. The parameters to be measured are RSSI and SNR. The experiments under the swimming pool water manages to reach a range up to 8 m. The experiments under the sea water manages to reach a range up to 5 m. The experiments under the lake water manages to reach a range up to 2 m. Based on the testing results, the water turbidity level affects the LoRa signal transmission coverage. The RSSI and the SNR value always fluctuating under water. The best underwater RSSI value is the RSSI value under the swimming pool water, while the worst underwater RSSI value is the RSSI value under the sea water. The best underwater SNR value is the SNR value under the swimming pool water, while the worst underwater SNR value is the SNR value under the sea water.

Abstrak :
ABSTRAK
Saat ini, semua yang kita gunakan dalam aktivitas sehari-hari didasarkan pada listrik dari telepon biasa ke kendaraan kita. Tetapi bahkan sekarang tidak semua orang dapat memiliki listrik yang mereka butuhkan, banyak orang khususnya di daerah pedesaan masih memiliki listrik yang layak. Jadi sebagai orang teknologi kami memiliki kewajiban untuk membawa mereka listrik yang layak sehingga mereka layak mendapatkan itu sebabnya Tabung Listrik (TaLis) diciptakan sebagai solusi microgrid untuk masalah mereka. Tetapi karena kita tidak dapat mengontrol penggunaan perangkat ini, semakin sulit untuk membuatnya efisien dan berkelanjutan. Oleh karena itu dalam penelitian ini kami menggabungkan mekanisme Tabung Listrik dan kontrol relay magnetik dan memasangkannya dengan Long Range Radio (LoRa). Dalam penelitian ini, kami membangun tiga langkah untuk mengendalikan sistem untuk Tabung Listrik. Yang pertama adalah rangkaian kontrol pengontrol LED, kemudian kami membangun komunikasi LoRa dan akhirnya kami menggabungkan keduanya untuk membuat sistem pengontrol TaLis. Pengembalian penelitian ini akan memiliki parameter jarak maksimum antara modul pemancar dan penerima LoRa yang kami uji di Fakultas Teknik Universitas Indonesia dan kami mendapatkan pengulangan 1040m dan RSSI (Recive Signal Strength Indicator) yang kami uji. diuji di banyak lokasi berbeda menunjukkan hasil antara -27 hingga -102 dbm tergantung pada lokasi divice yang diuji.

---

ABSTRACT
Nowadays, everything we use in our daily activities is based on electricity from our regular telephone to our vehicle. But even now not everyone can have the electricity they need, many people especially in rural areas still have decent electricity. So as technology people we have an obligation to bring them decent electricity so they deserve it, that's why Electric Tubes (TaLis) were created as microgrid solutions to their problems. But because we cannot control the use of this device, it is increasingly difficult to make it efficient and sustainable. Therefore in this research we combine the Electric Tube mechanism and magnetic relay control and pair it with Long Range Radio (LoRa). In this study, we developed three steps to control the system for Electric Tubes. The first is the LED controller control circuit, then we build LoRa communication and finally we combine the two to make the TaLis control system. The return of this study will have the maximum distance parameter between the LoRa transmitter and receiver modules that we tested at the Faculty of Engineering, University of Indonesia and we got a 1040m repeatability and the RSSI (Recive Signal Strength Indicator) that we tested. tested in many different locations showing results between -27 to -102 dbm depending on the location of the divice being tested.

Abstrak :
ABSTRAK
Pada lingkungan perumahan yang terdiri atas banyak penduduk, keadaan darurat mungkin saja terjadi. Keadaan darurat merupakan kondisi yang membutuhkan penanganan segera guna mengantisipasi terjadinya keadaan yang tidak diinginkan, khususnya berkaitan dengan keamanan, keselamatan, dan keselamatan. Oleh karena itu, dibutuhan suatu sistem yang dapat mengirim informasi secara efektif kepada pihak keamanan guna meminta pertolongan segera. Seiring dengan perkembangan Internet of Things, dapat dibuat suatu sistem panic button berbasis teknologi IoT, yakni teknologi LPWAN. LoRa merupakan salah satu teknologi LPWAN yang memiliki kemampuan jarak jangkau jauh, konsumsi energi rendah, dan biaya rendah sehingga cocok digunakan pada implementasi sistem. Pada penelitian ini digunakan LoRa 915 MHz dengan topologi jaringan Star. Sistem panic button dilengkapi dengan buzzer dan lampu strobo LED pada sisi pengirim sebagai pengkondisian keadaan darurat pada lingkungan sekitar lokasi. Selain itu, sistem dilengkapi dengan Web PC Server pada sisi penerima agar informasi dapat ditampilkan saat terjadi keadaan darurat. Kinerja sistem dapat diukur dengan menguji fungsionalitas sistem, yakni realibilitas waktu penekanan tombol, jeda waktu pengiriman data, jangkauan jarak LoRa. Berdasarkan uji coba penelitian didapatkan realibilitas waktu penekanan maksimum selama 20.12 menit, jeda waktu pengiriman data rata-rata sebesar 12.37 detik, rata-rata PDR 87.69, dan tingkat keberhasilan 82.18. Sedangkan, jarak jangkau maksimum LoRa sejauh 1200 meter urban area dengan nilai minimum (Received Signal Strength) RSSI sebesar-133 dBm dan sejauh 2000 meter pada rural area dengan nilai maksimum (Received Signal Strength) RSSI sebesar-137 dBm.

---

ABSTRACT
In a residential environment consisting of many residents, emergencies may occur. An emergency is a condition that requires immediate handling to anticipate the occurrence of undesirable conditions, especially related to security, safety and safety. Therefore, a system is needed that can send information effectively to security forces to request immediate assistance. Along with the development of the Internet of Things, a panic button system based on IoT technology can be created, namely LPWAN technology. LoRa is one of the LPWAN technologies that has the capability of long range, low energy consumption, and low cost so it is suitable for use in system implementation. In this study used LoRa 915 MHz with Star network topology. The panic button system is equipped with a buzzer and LED strobe lights on the sending side as emergency conditioning in the surrounding environment. In addition, the system is equipped with a Web PC Server on the recipients side so that information can be displayed during an emergency. System performance can be measured by testing the systems functionality, namely the reliability of button press time, data transmission time lag, LoRa distance range. Based on the research trials, the maximum suppression time was obtained for 20.12 minutes, the average data transmission time lag was 12.37 seconds, the average PDR was 87.69, and the success rate was 82.18. Meanwhile, the maximum distance of LoRa is 1200 meters urban area with a minimum value of Received Signal Strength of-133 dBm and as far as 2000 meters in the rural area with the Received Signal Strength RSSI of-137 dBm.

Abstrak :
Budidaya ikan merupakan salah satu industri pokok yang dalam pembudidayaan nya memerlukan berbagai parameter terhadap lingkungan hidupnya. Parameter fisik, kimia, dan biologis sangat diperlakukan agar budidaya ikan tersebut menghasilkan ikan yang berkualitas. Ikan memerlukan habitat yang sesuai agar dapat hidup sehat dan tumbuh secara optimal. Ikan memiliki persyaratan tertentu sehingga dalam suatu usaha budidaya ikan kualitas air harus selalu diawasi. Untuk itu, pengelolaan dan pengawasan kualitas air dilakukan untuk menjamin kualitas air tetap terjaga dengan baik. Water quality monitoring system berbasis LoRa akan membantu pembudidaya ikan karena sistem ini memonitor ikan secara terus menerus dan real-time. Parameter yang sangat penting pada air untuk budidaya ikan adalah kekeruhan air dan pH. sensor yang berada pada sisi end-device akan mendeteksi parameter kualitas air yaitu kekeruhan dan pH. Data akan dikirimkan menuju gateway kemudian diteruskan menuju Thingspeak yang akan ditampilkan pada dashboard. Parameter pengujian yang dilakukan pada penelitian ini adalah kinerja sistem dalam membaca dan mengirimkan data menuju Thingspeak. Kemudian, pengujian Quality of Service (QoS) juga dilakukan dengan melihat nilai packet loss, PDR, RSSI, dan SNR. Pengujian ini akan dilakukan dengan kondisi LOS (Line of Sight) dengan jarak 100 m, 250 m dan 500 m dan NLOS (Non-Line of Sight) yang memiliki 4 variasi jarak yaitu: 100 m, 250 m, 500 m. Berdasarkan perancangan desain, sistem ini akan membaca dan mengirimkan data menuju Thingspeak dengan baik serta memiliki QoS yang baik. Sehingga, sistem ini dapat digunakan oleh pembudidaya ikan untuk mengawasi kualitas air agar ikan berkembang secara optimal. Nilai PER (packet error rate) yang diperoleh sebesar 10 % dan keakuratan sensor pH sebesar 3,62%. Nilai PDR yang diperoleh pada kondisi LOS dengan jarak 100 m, 250 m, dan 500 m memiliki interval 82,5 % hingga 95 %. Sedangkan untuk nilai PDR pada kondisi NLOS dengan pengujian jarak 100 m, 250 m, dan 500 m memiliki interval dari 72.,5% hingga 90%. Sehingga dapat disimpulkan sistem dapat diimplementasikan dengan baik pada kolam untuk budidaya ikan sebagai monitoring kualitas air agar ikan tetap berkembang dengan baik. ......Fish farming is one of the main industries which in its cultivation requires various parameters to the environment. Physical, chemical, and biological parameters are highly treated so that the fish farming produces quality fish. Fish need a suitable habitat in order to live healthy and grow optimally. Fish have certain requirements so that in a fish farming business, water quality must always be monitored. For this reason, water quality management and supervision is carried out to ensure that water quality is maintained properly. The LoRa-based water quality monitoring system will help fish farmers because this system monitors fish continuously and in real-time. Parameters that are very important in water for fish farming are water turbidity and pH. The sensor on the end-device will detect water quality parameters, namely turbidity and pH. The data will be sent to the gateway and then forwarded to Thingspeak which will be displayed on the dashboard. The parameters of the test carried out in this research is the system performance in reading and sending data to Thingspeak. Then, Quality of Service (QoS) testing is also carried out by looking at the packet loss, PDR, RSSI, and SNR values. This test will be carried out under LOS (Line of Sight) with 100 m, 250 m, and 500 m distance and NLOS (Non-Line of Sight) conditions which have 4 variations of distance, namely: 100 m, 250 m, 500 m. Based on the design, this system will read and send data to Thingspeak properly and has good QoS. Thus, this system can be used by fish farmers to monitor water quality so that fish develop optimally. The PER (packet error rate) value obtained is 10% and the accuracy of the pH sensor is 3.62%. The PDR values obtained under LOS conditions with a distance of 100 m, 250 m, and 500 m have an interval of 82.5% to 95%. Meanwhile, the PDR value under NLOS conditions with distance testing of 100 m, 250 m, and 500 m has an interval of 72.5% to 90%. So it can be said that the system can be implemented properly in ponds for fish cultivation as a monitoring for water quality so that fish continue to develop properly.

Abstrak :
Adaptive array atau adaptive beamforming adalah peningkatan dari teknik antenna yang menawarkan performa optimal dan memberikan keuntungan luar biasa untuk aplikasi bergerak. Sistem ini dipadukan dengan sistem diversitas MIMO space time block coding (STBC) serta sistem adaptive modulation and coding (AMC) untuk memperoleh keuntungan tersebut. Unjuk kerja sistem ditunjukkan melalui simulasi dengan MATLAB dan pengujian lapangan dengan parameter kualitas yakni ber, rssi, cinr dan throughput. Sistem diujikan dengan beberapa kondisi yang berhubungan dengan banyaknya user, jarak, modulasi dan coderate. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan sistem Adaptive beamforming sangat tahan terhadap lingkungan multipath, memiliki pengelolaan effisiensi ruang yang baik serta peningkatan kualitas sinyal melalui penolakan interferensi, effisiensi power, dan penguatan sinyal.

---

Optimum performance and absollutely, make more advantage for mobile application. This system be combined with MIMO space time block coding (STBC) diversity scheme and adaptive modulation coding (AMC) scheme to achieve this advantages. System performance is shown through simulation and trial test with quality parameter such as ber, rssi, cinr and throughput. System is tested through several condition that related number of users, distance, modulation dan coderate. The result of test shown Adaptive beamforming scheme have higher robustness toward multipath environtment, have efficient managerial for space and improvement signal quality through anticipating interference, power efficiency, and signal amplication.

Abstrak :
Saat mengalami kejadian yang sangat terdesak, pastinya akan berfikir untuk meminta pertolongan dan berusaha secepat mungkin agar cepat ditangani oleh pihak keamanan tanpa harus datang untuk melaporkan kejadian tersebut. Seiring teknologi, telah mendorong munculnya sebuah teknologi komunikasi nirkabel yaitu Low Power Wide Area Network (LPWAN) yang memiliki cakupan area yang luas, namun menggunakan daya yang relatif rendah dengan daya tahan baterai yang tinggi, Mekanisme kerjanya adalah panic button mengirimkan data (longitude dan latitude) ke gateway dengan menggunakan protokol komunikasi LoRa. Paket yang diterima dari end device kemudian diteruskan oleh gateway ke network server yang sudah terintegrasi langsung dengan application server. Selanjutnya data ditampilkan dalam sebuah peta pada web. Penelitian ini menerapkan sistem LoRaWAN karena sistem dapat mengirim data ke perangkat lain yang sudah terhubung ke cloud melalui perantara gateway. Pengujian kali ini dibagi menjadi dua yaitu uji sistem dan uji QoS. Untuk pengujian sistem akan diperhatikan apakah panic button-nya berfungsi dengan baik atau tidak. Untuk pengujian QoS, parameter yang diuji adalah Packet Delivery Ratio (PDR), Packet Loss, Signal Noise Ratio (SNR), Received Signal Strength Indicator (RSSI), dan delay. Parameter tersebut diuji terhadap 6 jarak yang berbeda yaitu 100m, 200m, 300m, 1.2km, 1.6km, dan 2km dari gateway NLOS. Untuk pengujian 100m, 200m, 300m gateway terletak pada satu BTS referensi yaitu STO Kranggan, yang keseluruhan PDRnya adalah 100%, sehingga packet loss-nya 0%. Hal ini dikarenakan semua nilai RSSI-nya masih di atas -120dBm. Semakin jauh jarak yang ditempuh mengakibatkan nilai Path Loss (PL) akan semakin besar, berhubungan dengan RSSI yang semakin berkurang karena RSSI menjadi faktor penentu pengiriman data. Pada jarak 1.2km hasil PDR yang diperoleh adalah 100%, dengan packet loss sebesar 0%, nilai SNR rata-rata -0,523dB, nilai rata-rata RSSI -102dBm, dan delaynya 0,011123s. Nilai PDR pada 1,6km adalah 99,5% dengan packet loss sebesar 0,5 %, nilai SNR rata-rata -2,63941dB, nilai rata-rata RSSI sebesar -106,004dBm, nilai delay yang diperoleh sebesar 0,01127detik. Pada jarak 2km adalah 92,5%, packet loss sebesar 7,5%, nilai rata-rata SNR -10,86dB, nilai rata-rata RSSI -110,628571dBm, nilai delay paling besar yaitu 0,013078s. Sehingga semakin jauh jarak yang ditempuh, nilai packet loss dan delay semakin naik, sedangkan nilai PDR, SNR, RSSI semakin turun. Untuk gateway yang menjadi referensinya terdapat di STO Pasar Minggu, namun kenyataan adalah daerah tersebut juga mendapat cakupan dari gateway BTS lain, sehingga walaupun jaraknya lebih dekat, RSSI dan SNRnya menjadi lebih rendah, sebagai contoh nilai minimal SNR dan RSSI pada percobaan 1 jarak 1.2 km lebih kecil dibandingkan dengan percobaan 1 pada jarak 1.6km dan 2km.

---

When experiencing a very urgent event, surely you will think to ask for help and try as fast as possible so that quickly handled by the security forces without having to come to report the incident. Along with technology, it has encouraged the emergence of a wireless communication technology namely Low Power Wide Area Network (LPWAN) which has a wide area coverage, but uses relatively low power with high battery life, its mechanism of action is a panic button sending data (longitude and latitude ) to the gateway using the LoRa communication protocol. Packets received from the end device are then forwarded by the gateway to the network server that is integrated directly with the application server. Then the data is displayed in a map on the web. This study applies the LoRaWAN system because the system can send data to other devices that are already connected to the cloud through an intermediary gateway. This time the test was divided into two namely the system test and QoS test. For testing the system will be considered whether the panic button is functioning properly or not. For QoS testing, the parameters tested are Packet Delivery Ratio (PDR), Packet Loss, Signal Noise Ratio (SNR), Received Signal Strength Indicator (RSSI), and delay. These parameters were tested against 6 different distances namely 100m, 200m, 300m, 1.2km, 1.6km, and 2km from the NLOS gateway. For testing 100m, 200m, 300m gateways are located in one reference base station, namely STO Kranggan, the overall PDR is 100%, so the packet loss is 0%. This is because all RSSI values are still above -120dBm. The farther the distance travelled causes the value of Path Loss (PL) will be greater, related to the decreasing RSSI because RSSI is a determining factor for data transmission. At a distance of 1.2km the PDR results obtained are 100%, with a packet loss of 0%, an average SNR value of -0.523dB, an average RSSI value of -102dBm, and a delay of 0.011123s. The PDR value at 1.6km is 99.5% with a packet loss of 0.5%, the average SNR value is -2.63941dB, the average RSSI value is -106,004dBm, the delay value obtained is 0.01127 seconds. At a distance of 2km is 92.5%, packet loss of 7.5%, the average value of SNR is -10.86dB, the average RSSI value is -110.628571dBm, the highest delay value is 0.013078s. So the farther the distance travelled, the value of packet loss and delay increases, while the value of PDR, SNR, RSSI decreases. For gateways that are referenced in the Pasar Minggu STO, the reality is that the area also receives coverage from other BTS gateways, so that even though the distances are closer, the RSSI and SNR are lower, for example the minimum SNR and RSSI values in trial 1 are 1.2 km smaller than experiment 1 at a distance of 1.6km and 2km.

Abstrak :
Kasus penyebaran virus COVID-19 sudah menjadi seperti suatu fenomena alam yang sulit dihindarkan oleh setiap manusia di seluruh penjuru dunia. Penyebaran virus COVID-19 ini sering terjadi di tempat yang ramai aktivitas seperti ruang publik. Oleh karena itu, dibutuhkannya suatu sistem pendeteksi suhu tubuh manusia yang terhubung dengan server Internet of Things (IoT) dan dapat mengindikasikan kalau pihak yang diukur mengalami gejala COVID atau tidak. Gejala COVID yang diukur adalah suhu tubuh diatas 37,5 ℃. Perangkat ini akan diimplementasikan di tempat UMKM. Jenis perangkat yang digunakan untuk mengukur suhu tubuh adalah sensor non-contact infrared. Sistem jaringan yang digunakan adalah jaringan LoRa. Data dari end-device akan ditransmisikan ke gateway rakitan menggunakan LoRa, dan akan diunggah ke IoT Server menggunakan protokol TCP/IP. Parameter pengujian dari perangkat ini adalah uji sistem dan uji QoS. Pada pengujian sistem, pengujian error pada pengukuran suhu tubuh di end-device menghasilkan nilai sebesar 1,65 %. Selain itu, nilai Packet Error Rate (PER) pada transmisi data device-to-gateway mencapai 25% Kemudian, pada pengujian QoS dari LoRa, terdapat beberapa parameter yang diuji pada kondisi NLOS dan LOS seperti Packet Delivery Ratio (PDR), RSSI, SNR, delay, dan path loss. Pada kondisi LOS, parameter diuji pada 5 jarak yang berbeda dengan rentang jarak 100 m, 200 m, 300 m, 400 m, dan 500 m. Nilai PDR yang diperoleh berada pada interval 80% sampai 95%. Selanjutnya parameter pada kondisi NLOS hanya diuji pada interval 100 m sampai dengan 450 m. Pada uji PDR, nilai PDR yang diperoleh adalah dari interval 77,5% sampai 87,5%. Oleh karena itu, hasil perancangan arsitektur ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat diterapkan di area UMKM untuk pendataan suhu tubuh pelanggan. ......The COVID-19 virus has become a natural phenomenon that is difficult to avoid by every human being in all corners of the world. The spread of the COVID-19 virus often occurs in places full of activity, such as public spaces. Therefore, a human body temperature detection system connected to an Internet of Things (IoT) server is needed to indicate whether a person is experiencing symptoms of COVID or not. The measured COVID symptom is a body temperature above 37.5 ℃. This device will be implemented in the Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) area. The type of device used to measure body temperature is a non-contact infrared sensor. The network system used is the LoRa network. The end device data will be transmitted to the assembled gateway using LoRa and uploaded to the IoT Server using TCP/IP protocol. The test parameters of this device are system testing and QoS testing. In the system testing simulation, the percentage error for body temperature measurements at the end device resulted in a value of 1.65%. Moreover, the Packet Error Rate (PER) of the device-to-gateway communication is at 25%. In the LoRa QoS test, several parameters are tested under NLOS and LOS propagation conditions, such as Packet Delivery Ratio (PDR), RSSI, SNR, delay, and path loss. In the LOS conditions, the parameters were tested at five different distances with a range of 100 m, 200 m, 300 m, 400 m, and 500 m. The PDR value is at intervals of 80% to 95%. Furthermore, the parameters in the NLOS condition were only tested at an interval of 100 m to 450 m. In the PDR test, the value gains at intervals 77,5% to 87,5 %. Therefore, this architecture design result indicates that the model is possible to implement in the MSMEs area for collect customer's body temperature.

Abstrak :
Abstrak
Wireless Sensor Network adalah solusi dalam mengatasi masalah jaringan berbasis kabel terutama dalam aplikasi absensi mahasiswa dengan Tag RFID. Namun, pada studi ini, wireless sensor network diimplementasikan pada kondisi indoor yang memiliki pathloss lebih tinggi dibandingkan pada kondisi outdoor. Penelitian ini menganalisis sebaran daya terima RSSI pada simulasi model indoor path loss COST231 Multiwall dengan menggunakan Radiowave Propagation Simulator (RPS) untuk memodelkan kondisi indoor gedung sesuai dengan kondisi sebenarnya, baik dari ukuran maupun bahan gedung. Simulasi menggunakan 3 Node Router dan 8 End node dari Wifi RFID Reader dengan protocol komunikasi WLAN 1EEE 802.11.n pada frekuensi 2,4 GHz. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai rata-rata dan standar deviasi RSSI pada kondisi terimplementasi dari router node dan end node adalah -46,94 dBm dan 10,79 secara berturut-turut.