Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Telah dibuat suatu alat ukur kontrol pH meter yang digunakan untuk menentukandan mempertahankan kadar asam - basa serta monitoring temperatur yang diapklikasikan pada sebuah aquarium air laut. Pada dasarnya alat pengukur pH dan temperature yang terdiri dari sebuah sensor electrokimia untuk mengukur konsentrasi ion H+ serta sensor temperature, rangakaian elektronika sebagai pengolah sinyal dan display tampilan. Probe sensor elektrokimia berfungsi mengubah besaran kimia (konsentrasi ion H+) menjadi besaran listrik berupa beda tegangan listrik yang timbul antara kedua electrode yang digunakan dalam menentukan besarnya pH larutan. Sensor temperatur digunakan IC LM 335 dalam memonitoring setiap perubahan yang terjadi dalam aquarium. Secara umum desain yang digunakan terdiri dari pasangan elektroda gelas dan elektroda acuan, filter, rangkaian penguat instrumentasi serta peraga dengan pembacaan pH 0 - 14 serta perubahan temperatur. Dengan disain ini telah dibuat sebuah prototip control pH meter dengan monitoring temperature yang selaras dan berkinerja cukup baik."

"Sebagian besar informasi yang beredar di internet merupakan konten video. Informasi video ini perlu dianalisis karena tidak semuanya yang beredar adalah video dengan konten yang baik. Banyak video dengan konten yang buruk beredar luas di internet dan dapat diakses oleh siapapun yang mengakses internet. Pada penelitian ini, dibuat sistem klasifikasi video pada Youtube dengan metode Symbolic Distance dan Focal Point menggunakan model pemrograman MapReduce pada Hadoop. Sistem klasifikasi ini mengidentifikasi tag yang tersemat pada setiap video di Youtube kemudian dibandingkan dengan matriks co-occurrence untuk mencari nilai symbolic distance pada sebuah video. Penggunaan metode Focal Point pada sistem klasifikasi bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan focus untuk klasifikasi video. Dalam penelitian ini diukur juga kecepatan pemrosesan sistem klasifikasi dengan menggunakan Hadoop serta dicari faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kecepatan pemrosesan. Untuk itu dilakukan 3 skenario pengujian berdasarkan ukuran InputSplit yang digunakan, jumlah node, serta konfigurasi pada YARN masing-masing dengan 3 ukuran file (500 MB, 1 GB, 1,5 GB) dengan masing-masing jumlah tag sebesar 58718, 119697, dan 160395 tag. Pada file berukuran 500 MB, 1 GB, 1,5 GB, penambahan jumlah node dapat mempercepat kecepatan rata-rata pemrosesan sebesar 0,2 detik, 5 detik, dan 16,3 detik. Kemudian dengan melakukan konfigurasi pada YARN, kecepatan pemrosesan dapat dipercepat hingga 47 detik, 277,1 detik, dan 354,3 detik pada file berukuran 500 MB, 1 GB, 1,5 GB. Dari pengujian juga diketahui semakin kecil InputSplit maka semakin tinggi kecepatan pemrosesan MapReduce. Namun jika mapper tidak dapat menangani jumlah split yang ada, maka kecepatan pemrosesan data akan menjadi lebih lambat dari sebelumnya.

---

Most information that widely spread on the internet is video. This video information needs to be analyze because not all of the information have a good content. There are many video with bad content widely spread on the internet and anyone can access that video easily. In this research, Youtube Video Classification System with Symbolic Distance and Focal Point Method is made using a MapReduce from Hadoop framework. This system identifying the tag that assign in every Youtube video and then compare the tag with co-occurrence matrix to find the symbolic distance value for a single video. Focal Point in this system is useful to improve accuracy and focus of video classification.

This research will measure the processing speed of this classification system and then search the factor that can affect processing speed. For that, three skenarios are implemented based on InputSplit size, amount of node, and YARN configuration with three file size (500 MB, 1 GB, 1,5 GB) with the number of each tag are 58718, 119697, and 160395 tag. For file with 500 MB, 1 GB, and 1,5 GB size, increasing the amount of node from two to three can speed up the process for 0,2 second, 5 second, and 16,3 second. Optimize the YARN configuration can speed up the process for 47 second, 277, 1 second, and 354,3 second for file with size of 500 MB, 1 GB, and 1,5 GB. This Reasearch also discover that if the size of InputSplit is small, then the speed of data processing is faster. But if the mapper can?t handle the amount of the split, it can make the processing speed slower than before."

"ABSTRAKRadio Frequency Identification (RFID) merupakan teknologi Auto-Identification nirkabel yang cukup banyak digunakan dalam kehidupan kita dan cukup efisien dalam mengurangi biaya tenaga kerja dan waktu yang dibutuhkan dalam sebuah sistem identifikasi. Teknologi RFID ini kebanyakan digunakan untuk sistem pengenal, pembayaran, supply chain, toko ritel, dan masih banyak lagi. Namun dengan menumpangkan informasi lain ke dalam memori RFID Tag memungkin untuk memperluas penggunaan tekonologi ini. Salah satu konsepnya adalah dengan melakukan integrasi antara RFID Tag dengan Microcontroller. Penelitian sebelumnya telah mencoba membuat teknologi dengan konsep ini, namun masih banyak beberapa kekurangan. Maka dari penelitian ini dirancang sebuah integrasi RFID Tag dengan microcontroller yang berbasis Rocky 100 IC dan Arduino yang memiliki keuntungan berupa porgrammability yang baik, pilihan modul sensor yang banyak, bersifat modular, dan kapasitas data yang cukup luas. Kedua Tag tersebut sudah terhubung namun belum berhasil melakukan perintah sesuai apa yang direncanakan. Selain itu, pada penelitian ini dilakukan pengukuran performa dari Rocky 100 IC dimana pada mode BAP, Tag ini mampu memiliki performa yang lebih baik dari Tag komersil. Hal ini dapat menjadikan acuan untuk penelitian selanjutnya untuk menggunakan Tag ini karena performanya yang baik.

---

ABSTRACT

Radio Frequency Identification (RFID) is a wireless Auto-Identification technology that is quite widely used in our lives and is quite efficient in reducing labor costs and time needed in an identification system. RFID technology is mostly used for identification systems, payments, supply chains, retail stores, and much more. But by superimposing other information into the RFID Tag memory it is possible to expand the use of this technology. One concept is to integrate RFID Tags with a microcontroller. Previous research has tried to make technology with this concept, but there are still many shortcomings. So from this study an RFID Tag integration with micro 100 controller based on Rocky 100 IC and Arduino has been designed which has the advanTage of good porgrammability, a large selection of sensor modules, modular in nature, and quite extensive data capacity. The two Tags are already connected but have not succeeded in carrying out the command according to what was planned. In addition, this study measured the performance of the Rocky 100 IC where in BAP mode, this Tag is able to have better performance than commercial Tags. This can be a reference for further research to use this Tag because of its good performance."