Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

“Beamforming” menggunakan Antena Array untuk Memperbaiki Kinerja Sistem Penerimaan Sinyal Komunikasi Budi Aswoyo; Arifin Arifin
Approach : Jurnal Teknologi Penerbangan Vol. 1 No. 2 (2017): Oktober 2017
Publisher : Politeknik Penerbangan Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1044.346 KB)

Abstract

Dalam makalah ini, dipaparkan hasil simulasi tentang beamforming pada antena array linier menggunakan Algoritma Least Mean Square (LMS). Dari proses beamforming ini, menghasilkan suatu gambar pola faktor array (AF Paterrn) dari antena array, yang mampu beradaptasi dengan cara mengarahkan pancaran utama ke arah sinyal yang dikehendaki (signal of interest atau SOI) , dan sekaligus menekan serendah mungkin arah-arah sinyal yang tidak dikehendaki (signal not of interest atau SNOI). Perbadingan antara level sinyal dari SOI dan SNOI dari pola pancar tersebut, akan menghasilkan suatu parameter yang merupakan kinerja sistem, dan disebut dengan signal of interference ratio (SIR). Simulasi dilakukan untuk mengevaluasi kinerja sistem terhadap pengaruh jumlah elemen antena array, dengan arah SOI yang bervariasi dari 0o, 20o, 40o dan 50o dengan arah SNOI=60o, dengan nilai konstanta konvergensi Algoritma LMS sebesar 0,001, dan nilai ambang minimum SIR 40 dB. Dari hasil simulasi disimpulkan, jika selisih sudut antara SOI dan SNOI relatif jauh (60o; 40o dan 20o), maka proeses beamforming yang terbentuk berhasil menempatkan sinyal- sinyal tersebut pada arah SOI dan SNOI yang telah ditentukan, dengan SIR yang relatif tinggi, di atas nilai ambang 40 dB. Semakin kecil selisih sudut antera SOI dan SNOI, maka semakin kecil nilai SIR yang dihasilkan. Sedangkan, pada saat sudut antara SOI dan SNOI sebesar 10o, proses beamforming tidak berhasil menempatkan sinyal pada sudut-sudut yang telah ditentukan, dan nilai ambang SIR lebih kecil dari nilai ambang 40 dB.
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
Implementasi Sistem Notifikasi untuk Pengawasan Pasien Alzheimer Berbasis Bluetooth Low Energy (BLE) Aries Pratiarso; Trisna Agung Mahendra; Mike Yuliana; Prima Kristalina; I Gede Puja Astawa; Arifin Arifin
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 7 No 4: November 2018
Publisher : Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1726.001 KB)

Abstract

Alzheimer's patients need attention and special treatment due to their inability to remember something. One technology that is widely used for tracking objects or people in an indoor environment is a Bluetooth Low Energy (BLE). In this paper, a surveillance notification system for Alzheimer's patients is proposed using Beacon technology to prevent the lossof patients. Improvement in accuracy of the estimated position of the patient were calculated using a Kalman filter. The reason for using this method was the difficulty of determining the location of objects due to noise and inaccuracy of measurement data.Fromthe results of the tests performed, it can be seen that the system made is able to provide notifications to nurses if the patient exceeds the specified distance with an average success of up to 90%. The use of the Kalman method is also able to increase the accuracy of the estimation of patient position with an estimated error reduction of 69.7%.
Evaluations of the Predistortion Technique by Neural Network Algorithm in MIMO-OFDM System Using USRP M Wisnu Gunawan; Naufal Ammar Priambodo; Melki Mario Gulo; Arifin Arifin; Yoedy Moegiharto; Hendy Briantoro
JURNAL INFOTEL Vol 14 No 4 (2022): November 2022
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v14i4.825

Abstract

MIMO OFDM is the key technology of 4G network system. MIMO-OFDM system enhances the spectrum efficiency and increases the capacity of the system. The implementation of USRP hardware to MIMO OFDM system has been attracted some researchers to conduct the experiments. So we conduct the experiments in a MIMO OFDM system that applies the predistortion technique. In this experiment, we evaluate performances of the predistortion technique by using the artificial neural network. USRP 2920 hardware which is supported by LabVIEW and Phyton software are used in this experiment. OFDM system uses 128 subcarriers to produce an OFDM symbol, and MIMO system uses 2 antennas at transmitter and receiver side. And no obstacles between Tx and Rx, or line of sight transmission scenarios. The performances of the predistortion technique using the artificial neural network algorithm are shown in symbol constellations or Error Vector Magnitude (EVM) at the receiver. And the texts or characters are used as the input of the system. From the experiment results can be seen that the distance between Tx and Rx affects the Error Vector Magnitude (EVM) and predistortion technique produces the Error vector magnitude (EVM) improvement. More shorter the distance between Tx and Rx can decrease distortions of the received signal, At the transmitter side, the performance of predistortion technique is shown as the linearization improvement of the non-linearity power amplifier. Therefore more wider the linear region of power amplifier results the decreasing in band distortion of transmitted signal, and can be seen as the Error Vector Magnitude (EVM) improvement.
IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING PENAMPUNG AIR BERBASIS TELEGRAM DAN NODEMCU DI SEKTOR INDUSTRI UMKM Mohamad Ridwan; Ari Wijayanti; Djoko Santoso; Rahardhita Widyatra Sudibyo; Arifin Arifin; Hari Wahjuningrat Suparno; Nur Adi Siswandari; Anang Budikarso; Okkie Puspitorini; Yoedy Moegiharto; Rini Satiti; Moga Kurniajaya; Karimatun Nisa; Paramita Eka Wahyu Lestari; Via Alviana; Achmad Hildan Syahputra; Rahmadani Najwa Alfriza; Muhammad Luqmanul Chakim
BUDIMAS : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 5, No 1 (2023): BUDIMAS : VOL. 5, NO.1, 2023
Publisher : LPPM ITB AAS Indonesia Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29040/budimas.v5i1.6583

Abstract

Pada zaman serba digital seperti saat ini, manusia mulai mengembangkan berbagai teknologi untuk memudahkan pekerjaan di segala bidang. Salah satu bidang yang membutuhkan inovasi akan perkembangan teknologi adalah bidang industri. Sektor industri yang masih belum menerapkan kemajuan teknologi terdapat pada industri UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah). Penerapan teknologi pada UMKM dapat digunakan untuk melakukan monitoring proses produksi agar dapat berjalan dengan baik. Pada pengabdian masyarakat ini akan dibuat alat untuk Implementasi Sistem Kontrol Penampung Air Berbasis Telegram dan NodeMCU. Alat tersebut menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 yang di program menggunakan Bahasa C pada Arduino IDE dengan monitoring melalui Platform Thinger.io dan aplikasi Telegram. Sensor suhu, sensor ultrasonic, dan sensor turbidity akan mendeteksi air yang berasal dari sumber air secara real time dan akan mengirimkan data ke Thinger.io Cloud, lalu data akan dikirimkan ke Telegram. Terdapat 3 buah parameter yang akan dimonitoring yakni level air, suhu dan kekeruhan. Output dari alat tersebut juga akan ditampilkan pada LCD (Liquid Crystal Display) yang terpasang pada bak penampungan air.