Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Multitasking is one of the most challenging issues in the automation industry which is highly depen-ded on the embedded system. There are two methods to perform multitasking in embedded system: RTOS and primitive interrupt. The main purpose of this research is to compare the performance of R-TOS with primitive method while concurrently undertaking multiple tasks. The system, which is able to perform various tasks, has been built to evaluate the performance of both methods. There are four tasks introduced in the system: servo task, sensor task, LED task, and LCD task. The performance of each method is indicated by the success rate of the sensor task detection. Sensor task detection will be compared with the true value which is calculated and measured manually during observation time. Observation time was varied after several iterations and the data of the iteration are recorded for both RTOS and primitive interrupt methods. The results of the conducted experiments have shown that, RTOS is more accurate than interrupt method. However, the data variance of the primitive interrupt method is narrower than RTOS. Therefore, to choose a better method, an optimization is needed to be done and each product has its own standard.Multitasking adalah salah satu tantangan besar dalam industri otomasi yang sangat bergantung pada embedded system. Untuk melakukan multitasking pada embedded system, terdapat dua metode utama, yaitu RTOS dan primitive interrupt. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja metode RTOS dengan primitive interrupt ketika mengerjakan banyak pekerjaan secara ber-samaan. Sistem yang mengerjakan beragam pekerjaan dibuat untuk mengevaluasi kinerja dari kedua metode. Terdapat empat pekerjaan yang diberikan kepada sistem, motor servo, sensor ultrasonik, LED, dan LCD. Kinerja dari metode diindikasi oleh keberhasilan sensor ultrasonik untuk mendeteksi objek yang bergerak. Hasil deteksi sensor ultrasonik akan dibandingkan dengan nilai sebenarnya yang diperoleh dari perhitungan dan pengukuran manual selama waktu pengamatan. Waktu pengamatan akan diubah setelah dilakukan iterasi dan data dari setiap iterasi akan dicatat untuk metode RTOS dan metode primitive interrupt. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan, RTOS lebih akurat apabila dibandingkan dengan metode primitive interrupt. Akan tetapi, varian nilai dari primitive interrupt lebih sempit dibanding dengan RTOS. Oleh karena itu, untuk menentukan metode yang lebih baik, optimisasi perlu dilakukan karena setiap produk mempunyai standar masing-masing."

"The development of digital electronic devices that can communicate with each other causing the need for data security or data protection. However, in the many digital electronic devices are not equipped with security or protection of the data. In this study has the main objective to design an embedded system that can be added to the digital electronic devices to provide security or protection of the data. As the initial phase of the study, in this paper have measured performance data security in embedded systems with Arduino using a cryptographic algorithm SHA-1 hash function. Performance of SHA-1 hash calculation using linear regression approach of measurement results show for 1 byte of data takes time 2,505 ms. Each additional 1 byte of data calculation time hash function SHA-1 increased 0.0715 ms."

"Artikel ini membahas tentang peran embedded librarian di Perpustakaan Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT). Embedded librarian adalah seseorang yang proaktif dalam memberikan layanan perpustakaan dalam pencarian informasi dan memahami kebutuhan informasi penggunanya. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui survei. Survei dilakukan terhadap peneliti yang bekerja di BPPT. Survei dilakukan pada bulan Juni dengan 35 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peran embedded librarian di Perpustakaan BPPT sangat penting dalam membantu peneliti mencari informasi saat melakukan penelitian. Sebanyak 49% responden menyatakan bahwa pustakawan Perpustakaan BPPT telah melaksanakan kegiatan pustakawan tertanam dengan baik dengan mengedepankan layanan informasi kepada peneliti. Dalam menjalankan tugasnya sebagai pustakawan tertanam seperti memberikan informasi dengan kualitas informasi yang baik, pustakawan juga telah melaksanakan dengan baik, sebanyak 63% responden setuju dengan hal tersebut. Namun, pustakawan perlu meningkatkan kemampuannya untuk memahami topik terkini terkait penelitian yang sedang dilakukan oleh peneliti, hal ini dapat dilakukan dengan mengikuti pelatihan terkait topik terkait, atau pustakawan dapat menjadi spesialis mata pelajaran dengan melanjutkan studinya dengan mengambil bidang yang menjadi fokus BPPT.

---

This article discusses the role of embedded librarians in the Library of the Agency for the Assessment and Application of Technology (BPPT). An embedded librarian is someone who is proactive in providing library services in information retrieval and understanding the information needs of their users. This research is a quantitative research with data collection techniques through surveys. The survey was conducted on researchers working at BPPT. The survey was conducted in June with 35 respondents. The results show that the role of embedded libraries in the BPPT Library is very important in helping researchers find information when conducting research. As many as 49% of respondents stated that the librarians of the BPPT Library have carried out embedded librarian activities well by promoting information services to researchers. In carrying out their duties as embedded librarians such as providing information with good quality information, librarians have also carried out well, as many as 63% of respondents agree with this. However, librarians need to improve their ability to understand current topics related to the research being carried out by researchers, this can be done by participating in training related to related topics, or librarians can become subject specialists by continuing their studies by taking the field that is the focus of BPPT."

"Sebuah survei yang dilakukan oleh National Highway Traffic Safety Administration NHTSA memperkirakan 5.895.000 kasus kecelakaan yang terkait dengan permasalahan kantuk maupun tidur saat berkendara di jalan jalan U.S.A pada tahun 2005-2009. Dari jumlah tersebut, 83.000 kasus setiap tahunnya merupakan kecelakaan fatal, bahkan pada tahun 2014, 846 orang meningga pada kecelakaan berkendara yang berkaitan dengan kantuk. Sistem pendeteksi kantuk dikembangkan untuk mengatasi hal ini. Sistem pendeteksi kantuk dibangun menggunakan pustaka OpenCV, dengan kombinasi dari beberapa algoritma, yaitu Haar Cascade Classifier, fungsi Blur, fungsi Canny dan fungsi Kontur. Algoritma Haar Cascade Classifier digunakan untuk mendeteksi area wajah dan area mata pada pengemudi. Sedangkan kombinasi antara fungsi color thresholding dan fungsi kontur digunakan untuk mendeteksi objek mata dan menganalisis sedang terbuka atau tertutupnya mata. Kinerja sistem deteksi kantuk diuji melalui empat variabel, yaitu mesin pengolah yang berbeda, nilai ambang batas, kondisi pencahayaan dan karakteristik mata yang berbeda. Berdasarkan hasil pengujian, nilai ambang batas Vlo dan VHi terbaik adalah Vlo = 10 atau 20 dengan perbedaan VHI 10-20. Selain itu, ditemukan bahwa setiap kecepatan setiap proses bergantung pada pengolahan mesh dimana semakin baik pengolahannya. Mesin semakin cepat waktu prosesnya. Perbedaan dalam kondisi pencahayaan pagi, siang, siang dan malam berpengaruh terhadap kinerja sistem deteksi kantuk dengan tingkat kesalahan 20 , yaitu saat kondisi malam hari. Karakteristik mata berkacamata dan tanpa kacamata berpengaruh pada kinerja sistem deteksi kantuk dengan deteksi 100 tingkat keberhasilan, yaitu bila kondisi mata tertutup pada orang dengan kacamata.

---

survey conducted by the National Highway Traffic Safety Administration NHTSA estimates 5,895,000 cases of accidents related to sleepiness and sleep problems while driving on the U.S.A roadway in 2005 2009. Of these, 83,000 cases each year are fatal accidents, even by 2014, 846 people die in a dormant driving accident. The drowsiness detection system was developed to overcome this. The sleepiness detection system is built using the OpenCV library, with a combination of several algorithms, the Haar Cascade Classifier, the Blur function, the Canny function and the Contour function. Haar Cascade Classifier algorithm is used to detect the facial area and eye area of the driver. While the combination of color thresholding function and contour function is used to detect the eye object and analyze the open or closed eyes.

The performance of the drowsiness detection system is tested through four variables, ie different processing machines, threshold values, lighting conditions and different eye characteristics. Based on the test results, the best Vlo and VHi threshold values are Vlo 10 or 20 with a VHI difference of 10 20. In addition, it was found that every speed of each process depends on mesh processing where the better the processing. The faster the machine the process time. Differences in lighting conditions morning, noon, day and night affect the performance of the drowsiness detection system with a 20 error rate, ie during nighttime conditions. Eye characteristics bespectacled and without glasses affect the performance of the drowsiness detection system with a 100 detection rate of success, ie when eye conditions are closed in people with glasses."