Zikri, Arizal Akbar
Unknown Affiliation

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Journal of Aero Technology

Pengembangan Sistem Streaming Sensor Data Temperatur dan Kelembapan di Ruang Laboratorium BBTA3 Melalui Teknologi Open Source Zikri, Arizal Akbar
-
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (486.245 KB) | DOI: 10.29122/joat.v2i1.3820

Abstract

AbstractDevelopment of temperature and humidity data streaming Application from sensors in the server room is necessary to enable the operator to monitor the real-time air condition in the server room, without having to enter the room. This application development utilizes open source technology to make developers more independent and able to interact easily within the community without license hassle.Sensor data reading is done by Raspberry Pi, assigned as a producer in sending data to Kafka Cluster. Kafka is an open source technology used as tools for streaming data distributedly. One node in a cluster is set to receive sensor data, known as consumer, executes python service to handle requests from users through Server Sent Event (SSE) in form of REST API.This application is called TempHum and can be executed on Desktop (Windows, Linux, Mac OS), web browser, and smartphone (Android and iOS). Hence, the application can serve many clients in monitoring air condition in realtime.Keywords: open source, cluster, raspberry pi, kafka, python.AbstraksAplikasi streaming data sensor berupa temperatur dan kelembapan di ruang server perlu dikembangkan, sehingga memudahkan bagi operator untuk memantau kondisi udara terkini secara dinamis di ruang server tanpa harus masuk kedalam ruang tersebut. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan teknologi open source agar memudahkan pengembang untuk mandiri dan berinteraksi dalam komunitas tanpa terikat dengan permasalahan lisensi.Pembacaan data sensor dilakukan oleh Raspberry Pi dan dijadikan sebagai producer untuk mengirimkan data tersebut ke Kafka Cluster. Kafka merupakan teknologi open source yang digunakan sebagai alat untuk streaming data terdistribusi. Satu node dalam cluster digunakan untuk menerima kiriman data atau dikenal sebagai consumer sekaligus menjalankan python servis untuk menangani permintaan dari pengguna aplikasi melalui Server Sent Event (SSE) dalam bentuk REST API.Aplikasi ini diberi nama TempHum dan dapat dijalankan di Desktop (Windows, Linux, Mac OS), web browser, dan smartphone (Android dan iOS), sehingga aplikasi ini dapat melayani banyak pengguna dalam memantau kondisi ruang server secara dinamis.Kata Kunci : open source, cluster, raspberry pi, kafka, python. 
PENGEMBANGAN SISTEM STREAMING SENSOR DATA TEMPERATUR DAN KELEMBAPAN DI RUANG LABORATORIUM BBTA3 MELALUI TEKNOLOGI OPEN SOURCE Zikri, Arizal Akbar
-
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (486.245 KB) | DOI: 10.29122/joat.v2i1.3820

Abstract

AbstractDevelopment of temperature and humidity data streaming Application from sensors in the server room is necessary to enable the operator to monitor the real-time air condition in the server room, without having to enter the room. This application development utilizes open source technology to make developers more independent and able to interact easily within the community without license hassle.Sensor data reading is done by Raspberry Pi, assigned as a producer in sending data to Kafka Cluster. Kafka is an open source technology used as tools for streaming data distributedly. One node in a cluster is set to receive sensor data, known as consumer, executes python service to handle requests from users through Server Sent Event (SSE) in form of REST API.This application is called TempHum and can be executed on Desktop (Windows, Linux, Mac OS), web browser, and smartphone (Android and iOS). Hence, the application can serve many clients in monitoring air condition in realtime.Keywords: open source, cluster, raspberry pi, kafka, python.AbstraksAplikasi streaming data sensor berupa temperatur dan kelembapan di ruang server perlu dikembangkan, sehingga memudahkan bagi operator untuk memantau kondisi udara terkini secara dinamis di ruang server tanpa harus masuk kedalam ruang tersebut. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan teknologi open source agar memudahkan pengembang untuk mandiri dan berinteraksi dalam komunitas tanpa terikat dengan permasalahan lisensi.Pembacaan data sensor dilakukan oleh Raspberry Pi dan dijadikan sebagai producer untuk mengirimkan data tersebut ke Kafka Cluster. Kafka merupakan teknologi open source yang digunakan sebagai alat untuk streaming data terdistribusi. Satu node dalam cluster digunakan untuk menerima kiriman data atau dikenal sebagai consumer sekaligus menjalankan python servis untuk menangani permintaan dari pengguna aplikasi melalui Server Sent Event (SSE) dalam bentuk REST API.Aplikasi ini diberi nama TempHum dan dapat dijalankan di Desktop (Windows, Linux, Mac OS), web browser, dan smartphone (Android dan iOS), sehingga aplikasi ini dapat melayani banyak pengguna dalam memantau kondisi ruang server secara dinamis.Kata Kunci : open source, cluster, raspberry pi, kafka, python. 
PREDIKSI PARAMETER REDAMAN SINYAL RESPON DINAMIK MENGGUNAKAN METODA LSCE DENGAN BAHASA PYTHON Zikri, Arizal Akbar; Saputra, Angga Dwi
-
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (386.672 KB) | DOI: 10.29122/joat.v1i2.3069

Abstract

In the aeroelastic test on flight test or wind tunnel, damping is a critical paramater to determine boundary flutter speed. Therefore, We need accurate and effective  methods to extract damping. Damping parameter were obtained by extraction dynamic response signals of structure under test. Least Square Complex Exponential (LSCE) are used for extracting damping value. Analyzed signals was a transient signal which is simulated by python in certain damping and frequency value. The final results for damping value are compared between python and matlab.Keywords: damping, flutter, structure, aeroelastic, extractionAbstrakPada pengujian aeroelastik pada uji terbang  atau terowongan angin, redaman merupakan parameter yang kritikal  untuk menentukan batas kecepatan flutter.  Untuk itu dibutuhkan metode ekstraksi nilai redaman yang akurat dan efektif. Nilai redaman didapatkan dari ekstraksi respon dinamik struktur yang diuji. Metode ekstraksi yang digunakan, yaitu Least Square Complex Exponential (LSCE). Data yang dianalisis merupakan sinyal transien yang disimulasikan melalui pemrograman python dengan nilai parameter redaman dan frekuensi tertentu. Hasil perhitungan redaman menggunakan python dibandingkan dengan matlab. Kata kunci : redaman, flutter, struktur, aeroelastik, ekstraksi