Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Melki Mario Gulo
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Computer Science & IT Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi Fog Computing Pada Aplikasi Smart Home Berbasis Internet of Things Ahmad Zainudin; Ida Anisah; Melki Mario Gulo
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 6, No 1 (2021): Januari 2021
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (419.311 KB) | DOI: 10.24114/cess.v6i1.20658

Abstract

Teknologi Internet of Things (IoT) saat ini terus berkembang dan manfaatnya sudah mulai bayak dirasakan oleh sebagian besar masyarkat. Beberapa aplikasi IoT seperti smart home, smart factory, smart agriculture. Pada implementasi sistem IoT diperlukan perangkat yang berfungsi untuk mengumpulkan dan memproses beberapa jenis data. Sehingga diperlukan sebuah resouce yang handal yang sering disebut dengan cloud computing. Cloud computing merupakan pusat data yang terpusat. Karena jarak yang jauh maka menjadi kelemahan untuk beberapa aplikasi yang sensitif terhadap waktu. Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem fog computing pada internet of things services pada untuk aplikasi smart home. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan waktu proses komputasi pada aplikasi monitoring suhu dan kelebaban sebesar 0,152 detik, pada aplikasi pengaturan dimmer lampu sebesar 0,339 detik dan apada aplikasi face recognition sebesar 6,602 detik.
Evaluasi Penerapan Algoritma Neural Network Sebagai Teknik Reduksi PAPR Pada Sistem OFDM Mohamad Ridwan; Melki Mario Gulo; Yoedy Moegiharto; arifin arifin; Muhammad Milchan
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v6i1.1934

Abstract

Pada makalah ini dilakukan evaluasi kinerja algoritma Neural Network sebagai teknik reduksi sistem OFDM.  Hasil simulasi untuk sinyal OFDM dengan jumlah subcarrier sebanyak 64 dan modulasi 16 QAM menunjukkan penerapan algorima NN menghasilkan penurunan nilai PAPR sekitar 5,6 dB dari PAPR sinyal OFDM tanpa reduksi. Juga dibandingkan dengan teknik reduksi PAPR metode Iterative Clipping and Filtering, (ICF), Selective Mapping (SLM) dan Partial Transmit Sequence (PTS). Dari kurva CCDF juga ditunjukkan bahwa metode NN menghasilkan kinerja yang lebih baik dibanding metode digabungkan dengan teknik Iterative Clipping and Filtering, (ICF), Selective Mapping (SLM) dan Partial Transmit Sequence (PTS). Evaluasi di sisi penerima dengan pengamatan nilai bit error rate, penerapan algoritma NN memiliki kinerja yang terbaik
The Joint Channel Coding and Pre-Distortion Technique on the USRP-Based MIMO-OFDM System Melki Mario Gulo; I Gede Puja Astawa; Arifin; Yoedy Moegiharto; Hendy Briantoro
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 7 No 4 (2023): August 2023
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v7i4.5093

Abstract

Modern wireless communication systems use orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), a multi-carrier modulation method that resists multipath channels and provides bandwidth efficiency. OFDM is generally used with a Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system to boost diversity gain and channel capacity. MIMO-OFDM has several advantages, but its high PAPR value is a drawback. A non-linear high-power amplifier (HPA) can distort signals with high PAPR values. This issue can be resolved by employing predistortion, which compensates for nonlinear HPA. In addition to PD, channel coding can be used to improve the quality of systems with high PAPR values by adding redundant bits to the bits to be sent. In this paper, we report the experimental evaluations of the joint channel coding and pre-distortion (PD) technique on a 2x2 MIMO OFDM system using USRP hardware. The experiments are conducted in two scenarios: line-of-sight (LOS) and nonline-of-sight (NLOS) scenarios. The channel coding used in this scenario is convolutional code with code rates of 1/2, 2/3, and 3/4. From the results of the experiment, it can be seen that the system that uses PD combined with the convolution code produces better performance in the LOS and NLOS scenarios compared to the system without PD. In the LOS scenario, the use of PD can improve the SNR value of code rates 1/2, 2/3, and 3/4 by approximately 58.74%, 75.97%, and 96.20%. In the NLOS scenario, the use of PD can improve the SNR value of code rates 1/2, 2/3, and 3/4 by about 60.71%, 73.59%, and 71.84%. The measurement of the LOS scenario gives a better SNR value than the NLOS scenario, with a maximum SNR value of 30.86 dB, while the maximum SNR value of the NLOS scenario is 30.23 dB. This happened because the LOS scenario suffered minimal multipath fading compared to the NLOS scenario
Co-Authors Ahmad Zainudin Arifin Arifin Arifin Hendy Briantoro I Gede Puja Astawa Ida Anisah Mohamad Ridwan Muhammad Milchan Yoedy Moegiharto