Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.351
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Journal of ICT Research and Applications Telematika Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) SMARTICS Journal Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Journal of Information Technology and Its Utilization Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics eProceedings of Engineering Jurnal INFOTEL
Aji Gautama Putrada
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 86 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 86 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Perbandingan Mean Opinion Score (MOS) dari VoIP menggunakan Controlled Delay (CoDel) & DropTail Syafwan Almadani Azra; Aji Gautama Putrada Satwiko; Siti Amatullah Karimah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Voice over Internet Protocol (VoIP) merupakan sebuah teknologi yang memungkinkan terjadi komunikasi jarak jauh dengan memanfaatkan jaringan internet sebagai penghubung. Perkembangan VoIP saat ini sangat lah pesat karena trend komunikasi saat ini dikuasai oleh smartphone. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya congestion pada jaringan seiring dengan meningkatnya penggunaan layanan VoIP pada smartphone. Permasalahan ini dapat diatasi dengan menerapkan mekanisme antrian pada layanan VoIP dalam mengatasi antrian paket data. Mekanisme antrian ini disebut sebagai Active Queue Management (AQM). Active Queue Management (AQM) menyediakan berbagai macam mekanisme antrian seperti Controlling Delay (CoDel) dan DropTail yang bertujuan untuk mengurangi terjadinya congestion. Dalam penelitian ini diimplementasikan dan dianalisis kualitas layanan VoIP dengan menerapkan Controlled Delay (CoDel) dan DropTail berdasarkan perhitungan delay, throughput, packet loss, dan Mean Opinion Score (MOS) yang didapatkan. Hasil pengujian menunjukan performansi algoritma CoDel lebih baik jika dilihat dari nilai delay dan throughput yang didapat, sedangkan algoritma Droptail secara meyakinkan lebih baik dalam penanganan packet loss. Jika dilihat dari perbandingan nilai MOS, algoritma DropTail lebih baik dari algoritma CoDel secara subjektif ataupun secara objektif. Ini mengindikasikan implementasi algoritma CoDel terhadap layanan VoIP masih lebih buruk daripada DropTail Kata kunci : VoIP, AQM, CoDel, DropTail, MOS, congestion Abstract Voice over Internet Protocol (VoIP) is a technology that allows remote communication occurs by utilizing the internet as a conduit. Development of VoIP is currently very rapidly because the communication trend is currently controlled by a smartphone. This led to congestion on the network along with the increasing use of VoIP services on Smartphones. This problem can be overcome by implementing mechanisms of queue on VoIP services in addressing data packet queue. This queue mechanism referred to as the Active Queue Management (AQM). Active Queue Management (AQM) provides a variety of mechanisms such as Controlling queue Delay (CoDel) and DropTail aimed at reducing the occurrence of congestion. In this study are implemented and analyzed the quality of VoIP services by applying Controlled Delay (CoDel) and DropTail calculation based on delay, throughput, packet loss, and Mean Opinion Score (MOS) obtained. The test results show the performance of the algorithm CoDel better if viewed from the value of the delay and throughput obtained, while the algorithm Droptail conclusively better in handling packet loss. If seen from a comparison of the value of the MOS, DropTail algorithm better than algorithms CoDel subjectively or objectively. This indicates the algorithm implementation CoDel against VoIP service is still worse than a DropTail Keywords: VoIP, AQM, CoDel, DropTail, MOS, congestion
Alat Deteksi Kesehatan AC Berbasis Internet of Things Menggunakan Algoritma KNearest Neighbor Ilham Fadli Surbakti; Aji Gautama Putrada; Catur Wirawan Wijiutomo
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Air Conditioner (AC) merupakan sebuah alat yang sangat umum digunakan untuk mendinginkan ruangan. Proses pendinginan oleh AC tidak selalu berjalan normal apalagi seiring bertambahnya usia perangkat tersebut. Ketika AC sudah berada pada usia tertentu, maka akan ada perubahan perilaku AC. Hal ini terjadi terutama pada AC tipe lama. Keluaran yang diberikan akan berbeda saat masih dalam usia penggunaan yang wajar. Tapi meskipun begitu, AC tidak perlu langsung diganti karena dapat dilakukan perawatan yang baik untuk memberikan keluaran yang baik lagi seperti sebelumnya. Penelitian ini membuat alat yang dapat mendeteksi perilaku AC yang sudah tidak sehat, dimana keluarannya tidak normal. Perhitungan ini dilakukan dengan menggunakan algoritma yang mempelajari pola dari AC. Cara kerja alat ini adalah dengan menangkap suhu keluaran AC dan menghitung polanya dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Setelah didapat hasil perhitungan dengan algoritma, maka alat akan mengirim sinyal kepada OLED sebagai output yang dapat menunjukkan bahwa perilaku AC normal atau tidak. Jurnal ini berisi mengenai bagaimana sistem alat yang dibangun sehingga mendapatkan hasil dari AC yang diuji.Kata kunci : K-Nearest Neighbor, inframerah, SmartAC, Monitoring dan Penyesuaian SuhuAbstract Air Conditioner (AC) is a very common tool used to cool the room. The cooling process by the AC does not always run normally especially with the age of the device. When AC is at a certain age, there will be a change in AC’s behavior. This happens mainly on old type AC. The given output will be different with the output that given before it reaches a certain age. In this case, AC does not need to be replaced immediately because we can give it a maintenance to provide good output again. This research makes a tool that can detect behavior of air conditioner that is not healthy. This calculation is done by using an K-Nearest Neighbor algorithm that studies the pattern of the AC. The way this tool works is to catch the AC output temperature and calculate the pattern using the algorithm. After the calculation results obtained, then the tool will send a signal to the OLED as an output that can indicate that the AC behavior is normal or not. This journal contains how the system tools are built so as to get the results of the AC being tested.Keywords: K-Nearest Neighbor, infrared, SmartAC, Monitoring and Temperature Adjusment
Penerapan Algoritma Fall Detection pada Inflatable Smart Helmet Menggunakan Accelerometer Daniel Arga Amallo; Dodi Wisaksono Sudiharto; Aji Gautama Putrada
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Tingkat angka kematian dari kecelakaan kendaraan bermotor adalah dari pengendara roda dua sebanyak 2%. Sebagian besar kematian pada pengendara sepeda motor, luka terparah adalah pada kepala. Dari data tersebut, maka pengendara sepeda motor perlu menggunakan alat pelindung seperti salah satunya adalah helm. Meski demikian, hal itu tetap tidak bisa menghindari pergerakan otak di dalam tengkorak jika benturan pada kepala cukup keras. Otak tetap dapat membentur tulang tengkorak yang akhirnya dapat mengakibatkan trauma. Penggunaan airbag pada kendaraan telah terbukti dapat mengurangi angka kematian. NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) mencatat sebanyak 44.869 nyawa pada tahun 2015 terselamatkan karena penggguanaan airbag sebagai alat pelindung berkendara. Oleh sebab itu, pada studi ini akan mengembangkan smart helmet dengan menerapkan algoritma fall detection pada sensor dan mikrokontroler. Cara kerjanya pada saat terjadi tabrakan, umumnya pengendara akan terlempar atau jatuh. Pada saat terlempar atau jatuh tersebut terjadi perubahan akselerasi posisi kepala yang mengenakan smart helmet. Perubahan akselerasi tersebut menjadi pemicu mengembangnya airbag pelindung smart helmet. Sebagai akibatnya bila smart helmet yang terlingkup airbag membentur benda keras, maka setidaknya akan merendam besarnya benturan yang pada akhirnya melindungi pergerakan otak yang membentur tulang tengkorak. Selanjutnya hal ini dapat mengurangi atau bahkan menghindari trauma otak. Penelitian ini bermaksud menunjukkan mengembangnya airbag sebelum smart helmet membentur benda keras saat terpicu adanya perubahan akselerasi. Besarnya nilai akselerasi di atas threshold dapat dengan mudah ditentukan sebagai pemicu mengembangnya airbag. Sedangkan klasifikasi nilai akselerasi di bawah threshold sebagai pemicu hal yang sama, nilainya dicari menggunakan algoritma kNN (k-Nearest Neighbour). Kata kunci: Airbag, fall detection, smart helmet Abstract The high mortality rate from vehicle accidents is from 2-wheel riders by 2%. Most motorcycle deaths, the most severe injuries are the head and spinal cord, it can be drawn the conclusion of the importance of wearing a safety device. One way to reduce the impact of the accident is with the use of a helmet, but it still cannot avoid the movement of the brain inside the skull if hit hard enough, the brain can hit the skull that can lead to trauma. The use of Airbags on vehicles has been shown to reduce mortality, NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) recorded as many as 44,869 lives in 2015 was saved due to Airbags. With the solution of the Airbag, this final project will apply smart helmet by applying fall detection algorithm to sensor and microcontroller. The way the Airbag works is when a hard collision is detected, the sensor immediately sends a signal when it falls and then the Airbag immediately expands. The purpose of making this smart helmet is to reduce the hard impact so that the victim does not experience brain trauma when the accident is detected. Keywords: Airbag, fall detection, smart helmet
Analisis Algoritma Trilateral Termodifikasi dalam Lokalisasi node WSN pada Haji Tracking System Wanda Firdaus; Aji Gautama Putrada Satwiko; Andrian Rakhmatsyah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Salah satu rangkaian haji yang harus dilakukan ialah tawaf. Pada tawaf ada beberapa masalah yang muncul. Salah satunya yaitu Jemaah haji yang sering kali bingung tentang keberadaannya dikarenakan tidak adanya tanda khusus yang dipasang ketika tawaf. Oleh karena itu, diusulkanlah sebuah sistem yang dapat mengetahui posisi jemaah haji tersebut dengan bantuan dari anchor node yang sudah memiliki lokasi tetap dan tiap node yang terhubung secara topologi mesh. Untuk melakukan penelitian ini digunakan acuan untuk mengetahui jarak berupa RSSI (Radio Signal Strength Indicator) yaitu pengukuran menggunakan kuat sinyal yang dikirimkan dari satu node menuju node lain. Dan juga pada sistem ini , menggunakan Algoritma Trilateral termodifikasi yang merupakan algoritma localization range-based yang dapat mengestimasikan posisi dari node haji menggunakan kuat sinyal yang dikirim oleh anchor. Algoritma ini memanfaatkan titik singgung yang dihasilkan dari dua lingkaran oleh dua anchor sebagai posisi pada node haji tersebut. Penggunaan RSSI secara indoor dan outdoor juga berbeda. Pengujian sistem ini dilakukan di sekitaran komplek pesona bali pada lapangan yang representatif dengan daerah masjidil haram. Hasil dari pengujian ini berupa pengukuran jarak menggunakan rssi yang memberikan margin error sebesar 7,95%. Pengukuran RSSI secara outdoor menghasilkan rata-rata error sebesar 7,68% dan rata rata pengukuran RSSI secara indoor sebesar 15,43%.Kata kunci : masalah pada tawaf, topologi mesh, algoritma trilateral, dan RSSI. AbstractTawaf is one of the pilgrims sequences that have to be done. In tawaf, there are some problems appear, one of them when the pilgrims felt confused about their positions because there is no extra sign when tawaf. Therefore, we proposed a system which estimate the position of the pilgrim’s node with support from the anchor node that have fixed location and each node connected automatically mesh. For this study, it’s needed the measurement point which can be used to estimate the distance namely RSSI, RSSI is an estimation using signal strength which sensing by each node. In this system also used modified trilateral which is a range-based localization algorithm which can estimate the position of each pilgrim’s node point of two circle on two anchor node as positions for the pilgrim’s node. This testing was done in the representative area of masjidil haram in pesona bali residence. The usage of RSSI give different when it was done as an indoor estimation or an outdoor. The testing result is the distance estimation using rssi with margin error around 7.95%. The outdoor estimation give margin error around 7,68% and the another one have 15,43% margin error.Keywords: tawaf problems, mesh topology, trilateration algorithm, RSSI
Analisa dan Implementasi Algoritma Decision Tree pada Smart Home Water Heater Bayu Kusuma; Dodi W. Sudiharto; Aji Gautama Putrada
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Ketika seseorang hendak mandi dan memerlukan air panas yang dihasilkan dari pemanas listrik, terdapat kebiasaan berupa memanaskan air tersebut sebelum orang tersebut mandi. Untuk seseorang yang memiliki kesibukan padat, tentu hal ini dapat membuang waktunya hanya untuk menunggu air menjadi panas baru kemudian ia mandi. Sedangkan bila pemanas air dinyalakan sepanjang malam, hal ini akan memboroskan listrik. Pada studi ini hendak dibuat pemanas air listrik pintar dengan mengadopsi metode Decision Tree. Dengan metode ini diharapkan dapat diketahui kapan pemanas listrik menyala otomatis pada waktu tertentu berdasarkan kebiasaan mandi penggunanya. Diharapkan otomatisasi ini juga akan mengurangi waktu tunggu pengguna untuk menunggu kesiapan air panas dari pemanas air elektrik. Selain itu, juga menghemat pemakaian listrik karena setelah digunakan, pemanas air listrik tersebut akan mati secara otomatis pada waktu tertentu. Pemanas listrik pintar ini dikembangkan menggunakan perangkat IoT (Internet of Things) yang terintegrasi dengan ThingSpeak. Metode Decision Tree yang digunakan, dikembangkan dengan menggunakan RapidMiner dan MATLAB. Kata kunci : Decision Tree, ThingSpeak, Pemanas Air, MATLAB. Abstract When someone wants to take a bath and needs hot water produced from an electric heater, there is a habit of heating the water before the person is bathing. For someone who has a busy life, of course this can waste time just to wait for the water to heat up and then take a shower. Whereas if the water heater is turned on all night, this will waste electricity. In this study, a smart electric water heater will be made by adopting the Decision Tree method. With this method it is expected to know when the electric heater turns on automatically at a certain time based on the user's shower habits. It is expected that this automation will also reduce the waiting time for users to wait for the readiness of hot water from electric water heaters. In addition, it also saves electricity usage because after use, the electric water heater will automatically turn off at a certain time. This smart electric heater was developed using IoT (Internet of Things) devices that are integrated with ThingSpeak. The Decision Tree method used is developed using RapidMiner and MATLAB. Keywords: Decision Tree, ThingSpeak, Water Heater, MATLAB
Penggunaan Algoritma K-means Sebagai Reminder Pada Lampu Berbasis Iot Januar Triandy Nur Elsan; Aji Gautama Putrada; Novian Anggis Suwastika
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Internet of Things (IoT) adalah paradigma komunikasi yang di masa depan, di mana objek kehidupan sehari-hari akan dilengkapi dengan mikrokontroler, transceiver untuk komunikasi digital, dan protokol yang sesuai yang akan membuat mereka dapat berkomunikasi satu sama lain juga dengan pengguna. Pada penelitian kali ini dibangun sistem reminder pada lampu berbasis Iot device yang dapat mengatur lampu secara remote dan dapat mengingatkan user untuk mematikan dan menyalakan lampu. Iot device terdiri dari microcontroller Wemos D1 R1, Relay, dan Lampu. Reminder dihasilkan dari pengolahan data yang disimpan pada Firebase berdasarkan perilaku konsumsi energy oleh konsumen/user menggunakan algoritma K-Means. Jumlah K pada algoritma K Means akan dianalisa menggunakan Elbow Method untuk menghasilkan jumlah cluster yang optimal. Algoritmat K Means dan Elbow Method akan dijalankan pada aplikasi android dan akan berkomunikasi dengan Iot device melalui MQTT broker. K = 5 adalah nilai optimal yang didapatkan dari analisis menggunakan elbow method. Sum of Square Error dari K = 5 adalah 5648.99. Dari kelima cluster tersebut cluster 1 berada pada jam 3:26:15 diingatkan untuk mematikan lampu dan memiliki 6 anggota, cluster 2 berada pada jam 17:34:59 diingatkan untuk menyalakan lampu dan memiliki 11 anggota, cluster 3 berada pada jam 3:20:56 diingatkan untuk mematikan lampu dan memiliki 4 anggota, cluster 4 berada pada jam 9:12:26 diingatkan untuk menyalakan lampu dan memiliki 9 anggota, dan cluster 5 berada pada jam 14:19:18 diingatkan untuk mematikan lampu dan memiliki 9 anggota. Kata kunci : K Means, ,Elbow Method, Sum of Square Error, Mikrokontroller Abstract Internet of Things (IoT) is a communication paradigm in the future, where everyday objects of life will be equipped with microcontrollers, transceivers for digital communications, and appropriate protocols that will enable them to communicate with each other and with users. In this study, I built a light reminder system based on an Iot device that can adjust lights remotely and can remind users to turn off and turn on the lights. The Iot device consists of a Wemos D1 R1 microcontroller, relay and lamp. Reminders are generated from processing data stored in Firebase based on energy consumption behavior by consumers / users using the K-Means algorithm. The number of K in the K Means algorithm will be analyzed using the Elbow Method to produce the optimal number of clusters. The K Means algorithm and the Elbow Method will run on the Android application and will communicate with the Iot device through the MQTT broker. K = 5 is the optimal value obtained from the analysis using the elbow method. The number of Square Errors of K = 5 is 5648.99. Of the five clusters 1 cluster 1 is at 3:26:15 reminded to turn off the lights and have 6 members, cluster 2 is at 17:34:59 reminded to turn on the lights and there are 11 members, cluster 3 is at 3:20: 56 reminded to turn off the lights and have 4 members, cluster 4 is at 9:12:26 reminded to turn on the lights and have 9 members, and cluster 5 is at 14:19:18 reminded to turn off the lights and have 9 members. Keywords : K Means, ,Elbow Method, Sum of Square Error , Mikrokontroller
Implementasi Dan Analisis Simulasi Deteksi Emosi Melalui Pengenalan Suara Menggunakan Mel-frequency Cepstrum Coefficient Dan Hidden Markov Model Berbasis Iot Angga Anjaini Sundawa; Aji Gautama Putrada; Novian Anggis Suwastika
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Emosi adalah salah aspek yang sangat penting dalam komunikasi manusia. Untuk mengekspresikan emosi salah satu cara yang dilakukan manusia dan dapat diidentifikasi adalah melalui suara. Pengembangan deteksi suara atau speech recognition merupakan sebuah teknologi yang sudah berkembang pesat untuk membantu interaksi manusia-mesin menjadi lebih baik. Salah satu metode yang paling sering digunakan untuk deteksi suara adalah Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) dimana gelombang suara diubah menjadi beberapa tipe representasi yang dapat di proses, selanjutnya bagian-bagian tersebut menjadi penentu klasifikasi dari Hidden Markov Model (HMM) agar mengeluarkan suatu koefisien. Hasil kelas emosi yang dikeluarkan masih berupa data yang sukar dibaca oleh pengguna awam sehingga memerlukan media yang mudah dimengerti agar dapat terjalin interaksi manusia-mesin. Berdasarkan kebutuhan manusia terhadap mesin tersebut, perihal dalam mengatasinya yaitu dapat berupa alat indikator yang dapat menerima inputan dari hasil algoritma deteksi emosi untuk selanjutnya disajikan dalam bentuk indikator cahaya lampu yang memiliki acuan terhadap jenis emosi yang dikeluarkan. Selanjutnya alat juga akan mengirimkan hasil deteksi emosi tersebut melalui e-mail sehingga hasil dapat dipantau dimanapun dan kapanpun. Kata Kunci : emosi, speech recognition, hidden markov model, mel-frequency cepstrum coefficient. Abstract Emotion is a very important aspect of human communication. To express emotions one way that humans do and can be identified is through sound. The development of voice detection or speech recognition is a technology that has developed rapidly to help human-machine interactions get better. One of the most commonly used methods for sound detection is Mel-Frequency Cepstrum (MFCC) where sound waves are converted into several types of representations that can be processed, then the parts become determinants of the classification of the Hidden Markov Model (HMM) to issue a coefficient. The emotion class results that are released are still in the form of data that is difficult to read by ordinary users so that it requires a medium that is easy to understand in order to establish human-machine interaction. Based on the human need for the machine, the problem in dealing with it can be in the form of an indicator that can receive input from the results of the emotion detection algorithm and then presented in the form of a light indicator that has a reference to the type of emotion emitted. Furthermore, the tool will also send emotion detection results via e-mail so that the results can be monitored wherever and whenever. Keywords : emotion, speech recognition, hidden markov model, mel-frequency cepstrum coe
Analisis Perbandingan Algoritma Trilateral Dan Trilateral Termodifikasi Untuk Skema Positioning Pada Jaringan Nirkabel Calvin M.T Manurung; Aji Gautama Putrada; Erwid Musthofa Jadied
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Teknologi wireless pada saat sekarang ini telah banyak digunakan, hal itu dikarena teknologi wireless dapat dimanfaatkan untuk banyak hal salah satunya untuk menentukan positioning dari unknown node atau target yang akan dicari posisinya.. Untuk dapat menentukan estimasi posisi dari unknown node, perkiraan jarak antara Wi-Fi sebagai access point atau anchor node dan terhadap unknown node harus dihitung berdasarkan nilai RSSI yang didapatkan. Nilai perkiraan jarak tersebut kemudian akan dijadikan acuan untuk menentukan estimasi posisi dari unknown node menggunakan algoritma positioning system, yang mana algoritma yang sering digunakan adalah algoritma trilateral. Algoritma trilateral menggunakan 3 anchor node sebagai acuan untuk menentukan estimasi posisi dimana hal itu membutuhkan cost lebih dalam penerapannya. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dilakukan simulasi pada matlab menggunakan algoritma trilateral termodifikasi, dimana algoritma ini hanya menggunakan 2 anchor node sebagai acuan dalam penentuan estimasi posisi dari unknown node. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan disimpulkan bahwa algoritma trilateral lebih baik dalam akurasi penentuan estimasi unknown node dengan rata – rata error position sejauh 6.4m. Akan tetapi algoritma trilateral termodifikasi lebih baik dalam hal akurasi dari penentuan estimasi unknown node dengan rata – rata jarak antar node estimasi sejauh x = 3.4m dan y = 3.5m . Kata Kunci : Wireless, Algoritma Trilateral, Algoritma Trilateral Termodikasi, RSSI, Anchor Node, Unknown Node Abstract Wireless technology is now widely used, because wireless technology can be used for many things, one of which is to determine the positioning of the unknown node or target to be searched for. To be able to determine the position estimate of the unknown node, the estimated distance between Wi-Fi as an access point or anchor node and the unknown node must be calculated based on the RSSI value obtained. The approximate value of the distance will then be used as a reference to determine the position estimation of unknown nodes using the positioning system algorithm, where the algorithm that is often used is the trilateral algorithm. Trilateral algorithm uses 3 anchor nodes as a reference to determine the estimated position where it requires more cost in its application. Therefore in this study a simulation will be performed on matlab using a modified trilateral algorithm, where this algorithm only uses 2 anchor nodes as a reference in determining the estimated position of the unknown node. Based on the results of tests that have been carried out, it can be concluded that the trilateral algorithm is better in the accuracy of determining the estimation of unknown nodes with an average error position of 6.4m. However, the modified trilateral algorithm is better in terms of accuracy than the determination of unknown node estimates with the average distance between estimated nodes as far as x = 3.4m and y = 3.5m. Keyword : Wireless, Trilateral Algorithm, Trilateral Modified Algorithm, RSSI, Anchor Node, Unknown Node
Asesmen Kebisingan Di Open Library Telkom University Menggunakan Sistem Monitoring Suara Berbasis Iot Sena Amarta; Aji Gautama Putrada; Novian Anggis Suwastika
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Perpustakaan sebagai salah satu sumber pencari informasi dan pembelajaran haruslah memiliki fasilitas yang nyaman dan terhindar dari kebisingan. Kebisingan merupakan suatu aspek yang perlu diperhatikan pada perpustakaan termasuk polusi yang mengganggu dan bersumber pada suara atau bunyi. Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup KEP-48/MENLH/11/1996, mengenai baku mutu tingkat kebisingan perpustakaan yang dianjurkan sebesar 55 dB(A). Apabila faktor kebisingan tersebut dapat teratasi, maka minat belajar serta kenyamanan dalam menggunakan fasilitas ruang baca dapat terpenuhi dengan baik. Dalam tugas akhir ini, dirancang Asesmen Kebisingan di Open Library Telkom University Menggunakan Sistem Monitoring Suara Berbasis IoT. Pengukuran nilai tingkat kebisingan menggunakan konsep Leq sesuai peraturan KEP48/MENLH/11/1996 dengan waktu ukur 5 detik, dalam waktu pengukuran 10 menit sampai selang waktu 8 jam perhari menggunakan deteksi sensor suara yang dihubungkan ke mikrokontroler lalu disimpan ke thingspeak. Hasil pengukuran setiap Leq 1 Jam mempunyai nilai maksimum 50,80 dB(A) dan nilai minimum 32,24 dB(A). Hasil perhitungan tingkat kebisingan Leq selama 8 jam pada hari pertama 41,79 dB(A) dan hari kedua adalah 45,66 dB(A), kenaikan tingkat kebisingan sebesar 3,87 dB(A). Namun demikian nilai hari pertama dan kedua tidak melebihi baku mutu batas maksimum kebisingan sebesar 55 dB(A) yang dianjurkan untuk perputakaan. Kata Kunci : perpustakaan, kebisingan, mikrokontroler, sensor suara, dB, konsep Leq. Abstract The library as a source of information and learning seekers must have comfortable facilities and avoid noise. Noise is an aspect that needs to be considered in the library including pollution that is disturbing and comes from sound or sound. Decree of the State Minister of Environment KEP-48 / MENLH / 11/1996, regarding the recommended of library noise level quality standard of 55 dB (A). If the noise factor can be resolved, the interest in learning and comfort in using the reading room facilities can be fulfilled properly. In this final project, Noise Assessment is designed at the Open Library Telkom University Uses an IoT-Based Voice Monitoring System. The measurement of the noise level is equivalent to using the Leq concept in accordance with KEP48 / MENLH / 11/1996 regulations with a measuring time of 5 seconds, within 10 minutes of measurement until an interval of 8 hours a day using sound sensor detection connected to the microcontroller and stored to thingspeak. The measurement results for each Leq 1 Hour have a maximum value of 50.80 dB(A) and a minimum value of 32,24 dB(A). The calculation results of the Leq noise level for 8 hours on the first day were 41,79 dB(A) and the second day was 45.66 dB(A), the noise level increased by 3,87 dB(A). However, the value of the first and second days does not exceed the standard for maximum noise limits of 55 dB (A) which is recommended for transmission. Keyword : library, noise, microcontroller, dB, sound sensor, Leq concept
Implementasi Fuzzy Logic Pada Perancangan Jaket Penghangat Zidni Fahmi Suryandaru; Aji Gautama Putrada; Novian Anggis Suwastika
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Hipotermia merupakan salah satu kondiri tubuh yang tidak normal, dimana suhu tubuh berada di bawah kondisi normal, hipotermia dapat diatasai dengan menggunakan pakaian hangat dan tebal seperti selimut dan jaket. Namun penggunaan jaket masih belum maksimal dalam menghangatkan suhu tubuh, sehingga dibutuhkan suatu penghangat yang lebih untuk menghangatkan tubuh untuk menghindari kondisi hipotermia.teknologi berperan aktif dalam menciptakan hal-hal baru untuk mengatasi berbagai macam masalah. Salah satu teknologi yang dapat membantu penderita hipotermia adalah Jaket Penghangat dimana fungsi dari alat tersebut dapar meningkatkan suhu dengan mengesuaikan suhu tubuh ketika terindikasi hipotermia, sistem di rancang menggunakan fuzzy logic. Alat ini akan membaca suhu tubuh manusia yang terpasang pada pergelangan tangan. Untuk perancangannya alat-alat yang digunakan antara lain mikrokontroler arduino uno, sensor MLX90614, jaket, heating pad sebagai penghangat pada jaket. Kata kunci : Jaket Penghangat, fuzzy logic , mikrokontroler arduino uno, sensor suhu MLX90614, heating pad. jaket Abstract Hypothermia is an abnormal condition of the body, where body temperature is under normal conditions, hypothermia can be overcome by using warm and thick clothing such as blankets and jackets. But the use of jackets is still not maximal in warming up body temperature, so it takes a warmer to warm the body to avoid hypothermia. Technology plays an active role in creating new things to overcome various kinds of problems. One technology that can help hypothermia sufferers is warm jacket where the function of the device can increase temperature by adjusting body temperature when indicated hypothermia, the system is designed using fuzzy logic. This tool will read the temperature of the human body that is attached to the wrist. For the design of the tools used include the Arduino Uno microcontroller, MLX90614 sensor, jacket, heating pad as a warmer on the jacket. Keywords: warm jacket, fuzzy logic, Arduino Uno microcontroller, MLX90614 temperature sensor, heating pad. jacket
Co-Authors Abdillah, Hilal Nabil Abiyan Bagus Baskoro Adrian Gusti Nurcahyo Agita Rachmad Muzakhir Algi Fajardi Alieja Muhammad Putrada Andrian Rakhmatsyah Angga Anjaini Sundawa Anita Auliani Argo Surya Adi Dewantoro Aziz Nurul Iman Baginda Achmad Fadillah Bambang Setia Nugroho Bayu Kusuma Belva Rabbani Driantama Bramantio Agung Prabowo Calvin M.T Manurung Catur Wirawan W Catur Wirawan Wijiutomo Daniel Arga Amallo Dawani, Febri Dicky Prasetiyo Dita Oktaria Doan Perdana Dodi W. Sudiharto Dodi Wisaksono Sudiharto Dody Qori Utama Endro Ariyanto Erwid Musthofa Jadied Fachrial Akbar Fadhlillah Fadhlillah Fadhlurahman Irwan Fairus Zuhair Azizy Atoir Fakhri Akbar Pratama Farisah Adilia Fauzan Ramadhan Sudarmawan Fauzan, Mohamad Nurkamal Fazmah Arif Yulianto Febrina Puspita Utari Fitra Ilham Gabe Dimas Wicaksana Gentur Cipto Tri Atmaja Hamman Aryo Bimmo Hanifa Zahra Dhiah Hilal Hudan Nuha Hirianinda Malsegianty S Ikbar Mahesa Ikke Dian Oktaviani Ikrimah Muiz Ilham Fadli Surbakti Imas Nur Tiarani Irfan Dwi Wijaya Irfan Nugraha Januar Triandy Nur Elsan Krisna Kristiandi Hartono Kurnia Wisuda Aji Mahmud Imroba Maman Abdurohman Maman Abdurrahman Mar Ayu Fotina Mas'ud Adhi Saputra Maya Ameliasari Mohamad Nurkamal Fauzan Mohamad Nurkamal Fauzan Mohamad Nurkamal Fauzan Mohamad Nurkamal Fauzan Muhamad Nurkamal Fauzan Muhammad Al Makky Muhammad Alkahfi Khuzaimy Abdullah Muhammad Dafa Prima Aji Muhammad Fahmi Nur Fajri Muhammad Ihsan Muhammad Kukuh Alif Lyano Muhammad Shibgah Aulia Muhammad Syiarul Amrullah Muhhamad Affan Hasby Muhtadu Syukur A Mulia Hanif Nando, Parlin Nando, Parlin Niken Cahyani Novian Anggis Suwastika Nuha, Hilal H Nur Alamsyah Nur Alamsyah Nur Ghaniaviyanto Ramadhan Pahlevi , Rizka Reza Pamungkas, Rizaldi Ramdlani Parman Sukarno Putrada, Alieja Muhammad Putri Azanny Raden Muhamad Yuda Pradana Kusumah Rafie Afif Andika Rahmat Suryoputro Rahmat Yasirandi Randy Agustyo Raharjo Reynaldo Lino Haposan Pakpahan Rizki Jamilah Guci Seli Suhesti Sena Amarta Sidik Prabowo Siti Amatullah Karimah Subkhan Ibnu Aji Sulthan Kharisma Akmal Syafrial Fachri Pane Syafwan Almadani Azra Taufik Suyanto Vera Suryani Wanda Firdaus Yahya Ermaya Yuda Prasetia Zidni Fahmi Suryandaru