Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Seiring dengan tuntutan akan akses internet secara realtime dan juga perkembangan teknologi nirkabel, teknologi MIPv6 menjadi teknologi yang cukup diminati untuk dikembangkan lebih lanjut. Teknologi MIPv6 yang mampu menangani user dengan mobile device-nya untuk berpindah dan berkomunikasi antar jaringan yang berbeda dengan tetap memelihara kelangsungan hubungan komunikasi ini memiliki beberapa kelebihan dibandingkan MIPv4.Pada skripsi ini, akan disimulasikan jaringan MIPv6 route optimization enable untuk menganalisa pengaruh Router Advertise Interval pada performa jaringan MIPV6. Parameter yang diamati adalah hasil delay dan throughput.Hasil dari skripsi ini, dapat dilihat bahwa router advertise interval mempunyai pengaruh besar dalam performa jaringan MIPv6. Hasil terbaik didapatkan dari hasil skenario 3d dimana hasil simulasi menunjukkan peningkatan throughput sebesar 69% atau 3201 bits/detik dan penurunan delay sebesar 32% atau 0.0010 detik ketika konfigurasi router advertise interval diperkecil 75%.

---

Along with the demand for a realtime Internet access and also the development of wireless technology, MIPv6 technology becomes quite attractive technology for further development. MIPv6 technology which is able to serve users with its mobile devices to move and communicate between different networks while still maintaining continuity of communication has advantages than MIPv4.

In this paper, a MIPv6 network with route optimization enable will be simulated to analyze the effect of the Router Advertise Interval to MIPv6 network performance. Parameters observed are delay and throughput.

The results of this skripsi, show that the router advertise interval has a major effect on MIPv6 networks performance. The best results obtained from scenario 3d where the simulation results showed a 69% increase in throughput or 3201 bits / second and decreases delay by 32% or 0.0010 seconds when the configuration of router advertise interval is reduced 75%."

"Implementasi pada VoIP yang kini telah menggantikan peranan PSTN dalam beberapa kondisi untuk mengatasi komunikasi suara jarak jauh, semakin dapat dinikmati oleh banyak pengguna. Berdasarkan hal ini, kualitas dan performansi pada VoIP menjadi salah satu kendala yang sangat penting. Peranan encoding dalam VoIP maupun versi protokol pada pengalamatan internet menjadi titik fokus pengukuran untuk memastikan kualitas dan performansi pada VoIP agar menjadi lebih maksimal. Dalam penelitian ini, penggunaaan IPv4 dan IPv6 serta encoding yang menggunakan codec G.711 dan G.722 menjadi tolak ukur pengukuran kualitas dan performansi VoIP. Test-bed yang digunakan, dirancang untuk melakukan pengukuran delay dan jitter yang menjadi parameter performansi VoIP. Digunakan packet generator yang berfungsi sebagai paket pengganggu. Penelitian menghasilkan delay IPv4 pada G.711 bernilai19.99092ms dan G.722 bernilai 19.98469ms. Sedangkan untuk delay IPv6 pada G.711 bernilai 19.97235ms dan G.722 bernilai 19.98283 ms. Jitter IPv4 pada G.711 bernilai 1.12ms dan G.722 bernilai 1.16. Untuk jitter IPv6 pada G.711 bernilai 0.77ms dan G.722 bernilai 0.63ms. Dari percobaan yang dilakukan menghasilkan G.722 memiliki kualitas yang lebih baik daripada G.711 dalam delay maupun jitter. Hal ini dipengaruhi oleh teknik kompresi pada G.722 (ADPCM) dan banyaknya paket suara yang dikirimkan.

---

Nowadays, the PSTN has been replaced by VoIP implementation in several conditions to handle long-distance voice communication and it can be enjoyed by many users. It makes the quality and performance of VoIP become an important constraint. Encoding role in VoIP or internet protocol version on internet addressing is the main topic in measurement to ensure and maximizing the quality and performance of VoIP usage. This research is aimed to test the quality and performance of VoIP run over IPv4 and IPv6 that using G.711 and G.722 codec.

The test-bed has designed to measure delay and jitter as VoIP performance parameters. The delay of these has resulted value 19.99092ms on G.711 and 19.98469ms on G.722 in IPv4. In other hand, in IPv6’s delay resulted 19.97235ms on G.711 and 19.98283ms on G.722. The jitter has resulted 1.12ms on G.711 and 1.16ms on G.722 in IPv4. IPv6’s jitter has resulted 0.77ms on G.711 and 0.63ms on G.722. From the experiments conducted, G.722 produces better quality than G.711 in delay or jitter. It is influenced by the G.722 compression techniques (ADPCM) and the number of voice packets are transmitted."

"Pengujian yang dilakukan pada skripsi ini dilakukan untuk mengimplementasikan dan menganalisis sebuah algoritma navigasi otomatis untuk robot beroda yang juga ditunjang dengan algoritma untuk menghindari tabrakan. Algoritma ini bertujuan membuat robot yang dapat bergerak mengikuti jalur yang telah diberikan oleh sebuah aplikasi peta. Robot tersebut menggunakan smartphone Android sebagai unit pemrosesan utamanya dan IOIO sebagai perantara smartphone dengan sensor dan aktuatornya. Dalam menjalankan algoritma, digunakan GPS dan aplikasi peta dari smartphone. Skenario pengujian menggunakan tiga nilai akurasi posisi robot yang berbeda dan dilakukan sebanyak sepuluh pengujian per nilai akurasi. Nilai akurasi ini menentukan jarak dimana robot akan menganggap bahwa posisinya sudah berhasil mencapai suatu koordinat. Setelah dilakukan pengujian, hasil pengujian menunjukkan bahwa untuk akurasi posisi robot sebesar 3.145 m (perbedaan garis bujur dan lintang sebesar 0.00002), didapat nilai rata-rata jarak posisi robot dengan koordinat tertentu sebesar 2.003 m dengan rata-rata waktu tempuh selama tiga menit dua puluh satu detik. Untuk akurasi posisi robot sebesar 6.297 m (perbedaan garis bujur dan lintang sebesar 0.00004), didapat nilai rata-rata jarak 4.490 m dengan rata-rata waktu tempuh selama dua menit tiga puluh lima detik. Untuk akurasi posisi robot sebesar 10.22 m (perbedaan garis bujur dan lintang sebesar 0.000065), didapat nilai rata-rata jarak 6.720 m dengan rata-rata waktu tempuh selama dua menit tiga belas detik. Hal ini berarti algoritma tersebut memang dapat diimplementasikan ke robot beroda dengan tingkat akurasi tertentu. Tetapi, semakin tinggi tingkat akurasi, semakin lama waktu navigasi yang dibutuhkan. Kemampuan navigasi ini juga sangat dipengaruhi oleh sinyal GPS yang diterima oleh smartphone.

---

Trials in this final project are done to implement and analyze an automatic navigation algorithm for wheeled robot, with the support of collision avoidance algorithm. The purpose of this algorithm is to create a robot which can follow the route given by the map application. This robot uses smartphone Android as its main processor and IOIO as the link between this smartphone and the robot?s sensors and actuators. The built-in GPS and map application from smartphone are used in running the algorithm. The trial scenarios uses three different robot position accuracy and every scenario is done ten times. The accuracy determines the distance where the robot will assume that its position has reached certain coordinate. After the trials are done, the results show that when the robot position accuracy is 3.145 m (0.00002 difference in latitude and longitude), the average distance is 2.003 m with average travel time of three minutes and twenty one seconds. When the robot position accuracy is 6.297m (0.00004 difference in latitude and longitude), the average distance is 4.490m with average travel time of two minutes and thirty five seconds. When the robot position accuracy is 10.22 m (0.000065 difference in latitude and longitude), the average distance is 6.720m with average travel time of two minutes and thirteen seconds. It means that this algorithm is possible to be implemented in wheeled robot with certain accuracy. But, the more accurate it is, the longer it takes to navigate through the route. This ability to navigate is also very affected by GPS signal received by the smartphone."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi dan menganalisis sistem Smart wheeled robot dengan menggunakan Smartphone Android dan Modul IOIO yang dapat mengutilisasi sensor dan aktuator eksternal dari robot. Sistem Smart wheeled robot yang dirancang menggunakan kumpulan algoritma umum untuk wheeled mobile robot, algoritma remote control dan algoritma human interaction untuk memenuhi fungsi yang dibutuhkan berdasarkan system requirement dari berbagai referensi dan tukar wawasan. Smartphone Android dijadikan pusat kontrol robot yang mengendalikan fungsi bernavigasi, melakukan penghindaran tabrakan, serta menjalankan fungsi-fungsi lainnya yang berakar dari fasilitas smartphone Android. Robot beroda ini akan dapat bergerak sesuai dengan program navigasi yang diimplementasikan padanya dengan menggunakan sifat modularitas dan Object Oriented Programming. Implementasi tersebut dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Java yang telah dikhususkan untuk Android. Hal tersebut dapat mempermudah pembuatan dan maintenance dari aplikasi. Dari penelitian ini, didapatkan data bahwa animo responden sangat tinggi terhadap teknologi yang dikembangkan dengan pendapat setuju sistem yang diteliti menarik hingga 96%, kebermanfaatan sistem 77%, dan 53% berminat untuk hasil akhir penelitian yang dikomersialisasi dari 30 responden beta tester. Dari segi beban aplikasi, kebutuhan CPU Smartphone berkisar antara 16-75%, dan 4.96-8.47% dari 826 MB RAM untuk platform ujicoba yang digunakan. Hal tersebut memungkinkan aplikasi untuk dikembangkan lagi untuk lebih memfungsikan kemampuan smartphone dan diimplementasikan kedalam sistem yang lebih aplikatif seperti Smart system dan autonomous car.

---

This research has purpose to implement and analyze a Smart wheeled robot System using Android Smartphone and IOIO Module to utilize robot?s external sensors and actuators. Smart wheeled robot system designed with a set basic algorithm for Wheeled Robot, Remote Control algorithm, and Human Interaction aglorithm to fullfil functions based on System Requirement gathered from references and insight from other roboticist. Android smartphone is used as main control unit to control navigation, collision avoidance and other functions which roots from Android smartphone?s facility. This robot can move according to the navigation module implemented on the program using object oriented programming based on JAVA. This usage can simplify the implementation and maintenance of the application. From 30 of the beta tester, the respondent seems really excited and interested with the proven concept with 96% agree the concept is interesting, 77% agree the system will be useful, 53% personally interested with research?s final product and its commercialization. From the performance side, the smartphone?s CPU usage is ranging between 16-75% and 4.96-8.47% from the 826MB RAM available for the system in the testing platform. This robot can be used as testing platform of many algorithms and systems development such as smart and autonomous car."

"Diawali dengan Google File System dan MapReduce dari Google, Apache mengenalkan Hadoop sebagai teknologi pengolah data yang berukuran sangat besar. Karena tujuan awal Hadoop hanya untuk mengolah data yang berukuran besar, masalah keamanan data belum diantisipasi pada Hadoop versi 1.2.1. Pada skripsi ini membahas tentang program enkripsi yang dijalankan pada Hadoop versi 1.2.1. Program mengenkripsi file teks yang ada pada Hadoop Distributed File System(HDFS) dengan cara mengenkripsi setiap kata yang ada pada file. Program menggunakan algoritma enkripsi AES dan DES. Skripsi ini juga membandingkan program enkripsi yang berjalan tanpa Hadoop, Hadoop Standalone, dan Hadoop Distributed. Pada Hadoop Distributed menggunakan dua komputer dan satu virtual komputer. Melalui percobaan, terlihat bahwa program yang berjalan tanpa Hadoop memiliki troughput 0.99 MB/s sedangkan program yang berjalan pada Hadoop Standalone dan Hadoop Distributed masing-masing sebesar 0.53 MB/s dan 0.65 MB/s.

---

Beginning with the Google File System and MapReduce from Google, Apache introduce Hadoop as large data processing technology. Since the initial purpose of Hadoop for large data processing, data security issues have not been anticipated in the Hadoop version 1.2.1. In this final project discusses encryption programs that run on Hadoop version 1.2.1. The program encrypts text files that exist on the Hadoop Distributed File System (HDFS) by means of encrypting every word in the file. The program uses AES and DES encryption algorithm. This final project also compare the encryption program that runs without Hadoop, Hadoop Standalone, and Distributed Hadoop. Through experiments, it appears that the program is running without Hadoop having throughput 0.99 MB/s while the program is running on Hadoop Standalone and the Hadoop Distributed respectively 0.53 MB/s and 0.65 MB/s."

"ABSTRAKPembuangan makanan merupakan masalah serius di Indonesia. Berdasarkan data Barilla Center for Food and Nutrition, Indonesia menempati urutan kedua dalam pembuangan makanan per orang setiap tahunnya. Data dari FAO juga menunjukkan bahwa setiap tahunnya terdapat 13 juta metrik ton makanan yang terbuang secara percuma, yang mana sama dengan konsumsi 11% populasi Indonesia (sekitar 28 juta penduduk) setiap tahunnya. Salah satu faktor terjadinya pembuangan makanan adalah ketidaktahuan konsumen makanan mengenai kapan makanan tersebut akan membusuk. Tidak semua makanan tertera waktu kedaluwarsanya, terutama makanan seperti daging ayam yang dijual di pasar tradisional dan sebagian supermarket. Andaikata terdapat waktu kedaluwarsa sekalipun, bisa jadi waktu kedaluwarsa dari daging ayam tersebut kurang akurat karena hanya mengikuti SOP supermarket yakni bahan makanan harus terjual dalam kurun waktu tiga hari. Untuk mengatasi masalah tersebut, riset ini bertujuan untuk merancang sebuah alat yang bisa mendeteksi waktu kedaluwarsa daging berbasis IoT (Internet of Things). Alat IoT ini dikembangkan mengandalkan sensor gas MQ137 untuk mendeteksi kadar NH3 yang dikeluarkan oleh daging. Hasil deteksi dari sensor akan dikirimkan melalui internet ke Firebase. Data dari Firebase akan diolah dengan metode regresi polinomial untuk menghasilkan waktu prediksi kedaluwarsa daging. Waktu prediksi pada akhirnya dapat diakses melalui sebuah aplikasi Android."

"Dalam era revolusi industri 4.0, integrasi teknologi menjadi kunci untuk meningkatkan produktivitas di sektor manufaktur. Dalam konteks ini, penggunaan Cloud Computing, Internet of Things (IoT), dan Machine Learning (ML) memainkan peran penting. IoT dan Cloud Computing digunakan untuk mengelola proses pengumpulan dan pengolahan data, terutama dari sensor mesin. Data ini kemudian dapat digunakan untuk pelatihan model ML, khususnya dalam kasus Predictive Maintenance. Predictive Maintenance bertujuan untuk memprediksi kapan suatu mesin memerlukan perawatan. Dalam penelitian sebelumnya, pendekatan masalah hanya memilih satu metode (klasifikasi atau regresi). Oleh karena itu, penelitian ini menciptakan metode Predictive Maintenance yang menggabungkan keduanya. Model yang dikembangkan menggunakan dua jenis pendekatan: Random Forest Tree untuk klasifikasi dan LSTM (Long Short-Term Memory) dengan Fully Connected layer untuk prediksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang menggunakan LSTM untuk klasifikasi dan regresi mencapai akurasi 100%. Diikuti dengan hasil recall, precission, dan F-1 score yang mencapai 1.00. Oleh karena itu, LSTM dapat dianggap sebagai algoritma terbaik untuk Predictive Maintenance dalam industri manufaktur.

---

In the era of the 4th industrial revolution, technology integration is key to improving productivity in the manufacturing sector. In this context, the use of Cloud Computing, Internet of Things (IoT), and Machine Learning (ML) plays a crucial role. IoT and Cloud Computing are used to manage the process of data collection and processing, especially from machine sensors. This data can then be used for ML model training, particularly in the case of Predictive Maintenance. Predictive Maintenance aims to predict when a machine requires maintenance. In previous research, the problem approach often involved choosing only one method (classification or regression). Therefore, this study created a Predictive Maintenance method that combines both approaches. The developed model uses two types of approaches: Random Forest Tree for classification and LSTM (Long Short-Term Memory) with a Fully Connected layer for prediction. Test results show that the model using LSTM for both classification and regression achieves 100% accuracy. Additionally, the recall, precision, and F-1 score results also reach 1.00. Therefore, LSTM can be considered the best algorithm for Predictive Maintenance in the manufacturing industry."

"Hadirnya beragam layanan penyintesis suara manusia di Internet memungkinkan siapa pun untuk melakukan sintesis suara manusia dengan memanfaatkan layanan ini. Di tangan yang salah, teknologi ini dapat merugikan masyarakat awam dan meningkatkan peluang keberhasilan penipuan. Maraknya layanan penyintesis suara manusia yang sudah hampir tidak dapat dibedakan oleh telinga manusia memberikan keluangan untuk menghadirkan sebuah sistem yang dapat membedakan suara manusia dengan suara manusia sintetis. Penelitian ini memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin yang berupa Convolutional Neural Networks pada spektogram suara manusia dari himpunan data pelatihan dengan 16 suara manusia yang berisikan 4 suara pria asli, 4 suara pria sintetis, 4 suara wanita asli, dan 4 suara wanita sintetis dengan jumlah 1.008 berkas rekaman suara manusia berformat WAV yang telah dirancang dan dibuat khusus untuk penelitian ini dengan pembagian pelatihan dan validasi sebesar 80% dan 20% secara berurut. Hasil akhir dari penelitian ini memberikan sebuah model CNN dengan bobotnya yang memberikan nilai data loss sekecil 0,00022 dan sebuah sistem yang dapat melakukan deteksi keaslian suara manusia berdasarkan berkas rekaman suara manusia dan model CNN serta bobot yang diberikan.

---

The presence of human voice synthesis services on the Internet allows everyone to create synthetic human voices by leveraging these services. In the wrong hands, this technology could harm unsuspecting citizens and promote chances of scams. The abundance of human voice synthesis service that is almost indistinguishable by human ears gave presence to a system that could distinguish between real and synthetic human voices. This study leverages machine learning technology in the form of Convolutional Neural Networks on a spectrogram from a training dataset with 16 different human voices consisting 4 authentic men voices, 4 synthetic men voices, 4 authentic women voices, and 4 synthetic women voices with the total of 1,008 WAV formatted human voice recording files that was designed and made specifically for this study with the splitting ratio for training and validation set to 80% and 20% respectively. The end result of this study produces a CNN model and its weights with a data loss score of 0.00022, as well as a system that can perform authenticity detection on a human voice based on the given human voice recording file and the CNN model with its weights."

"Dengan berkembangnya teknologi, sensor telah menjadi sebuah alat untuk membantu manusia dalam hal apapun, mulai dari kesehatan hingga teknologi. Perkembangan teknologi yang ada saat ini membuat sebuah ponsel cerdas memiliki berbagai macam sensor. Hal ini tentu saja lebih praktis dan nyaman dibandingkan alat sensor yang biasanya tidak nyaman untuk digunakan. Sensor-sensor tersebut nantinya dapat dimanfaatkan dengan mengolah datanya untuk menjadi sebuah Human Activity Recognition. Penelitian ini akan mengevaluasi sebuah aplikasi untuk menyimpan data sensor dengan menggunakan Android Studio dengan menggunakan Support Vector Machine untuk menentukan keakuratan data. Melalui aplikasi pendeteksi sensor, data akan dikumpulkan dari relawan yang melakukan empat macam gerakan. Gerakan itu terdiri dari berjalan, duduk, berdiri, dan berbaring. Data inilah yang kemudian diolah menggunakan metode SVM yang keluarannya menunjukkan tingkat akurasi pengklasifikasian tiap data sensor.

---

With the development of technology today, sensors have long been a tool to help humans in everything from health to technology. Fortunately, the current technological developments make a smartphone have a variety of sensors. This is, of course, more practical and comfortable than sensor devices which are usually not comfortable to use. These sensors can later be utilized by processing the data to become an Activity Recognition.

This study will evaluate an application to store sensor data using Android Studio by using Support Vector Machine to determine the accuracy of the data. Through the sensor detection application, data will be collected from volunteers who carry out four types of movements. The movement consists of walking, sitting, standing, and lying down. This data is then processed using the SVM method."

"Salah satu faktor penyebab kemacetan lalu lintas di perkotaan adalah banyaknya aktivitas keluar dan masuk pada rumah-rumah yang dibangun di sekitar ruas jalan raya. Permasalahan utamanya adalah waktu yang dibutuhkan untuk membukakan pintu gerbang rumah. Untuk itu perlu dikembangkan sebuah sistem gerbang otomatis yang dapat menghilangkan waktu delay kendaraan tersebut di jalan raya. Beberapa gerbang otomatis yang telah dikembangkan adalah sistem gerbang otomatis berbasis sensor ultrasonik dan kemudian sistem gerbang berbasis RFID. Gerbang dengan sistem sensor ultrasonik memiliki kelemahan pada sistem autentikasi kemudian pada sistem gerbang berbasis RFID rentan terganggu apabila ada perangkat yang beroperasi pada frekuensi yang sama di sekitar gerbang. Pada Skripsi ini akan dikembangkan gerbang otomatis yang dapat mengautentikasi pemilik kendaraan dan juga tidak dapat diganggu oleh gelombang radio seperti pada sistem RFID. Skema dari sistem gerbang otomatis ini adalah dengan mengintegrasikan aplikasi android berbasis GPS untuk mengirimkan gelolocation kendaraan ke web server. Dan data yang ada di web server akan diambil oleh mikrokontroler secara real-time.

---

In urban areas, the number of houses on the roadside causes congestion. The vehicles need a delay time when opening the gate by themself to enter the house. If the owner has to get out of the car to open the gate himself or wait for someone from inside of the house to open the door, it will cause disruption of the public road. For this reason, it is necessary to develop a gate system that can overcome this problem.

There are many methods to build this system. The first is the ultrasonic sensor-based automation system, where the gate can be opened if the coming object reflects the sound wave from the sensor and make it as trigger to open the gate. But the problem of this system is it can not authenticate approaching objects. Another system is RFID-based automatic gate that can provide a trigger to the microcontroller if the desired object is on a radius. And this system can authenticate the vehicle that will open the gate. But this system is susceptible to radio waves that being distributed by other devices that work on the same frequency as RFID receivers at the gate. In addition, this system requires additional RFID tags for each vehicle.

In this scientific work, an automatic gate will be designed that can open the gate automatically and can authenticate, but is not disturbed by radio waves. This system will utilize geolocation, android applications, web servers, and microcontrollers."