Claim Missing Document
Check
Articles

Pengembangan Sistem Klasifikasi Sampah dalam Peningkatan Gambar Low-Light dengan CLAHE dan Gamma Correction Menggunakan Deep Learning Arsitektur DenseNet201 Albert, Muhammad Zaidan; Rekyan Regasari Mardi Putri; Budi, Agung Setia
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di Jurnal Nasional Terakreditasi
Lokalisasi Sistem Deteksi Lokasi Kendaraan Pada Lahan Parkir Menggunakan Metode Multilaterasi Berbasis Protokol Bluetooth Low Energy Hakim, Dicky Fauzan; Budi, Agung Setia
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Masalah keterbatasan lahan parkir di kawasan urban menjadi tantangan yang semakin kompleks seiring meningkatnya jumlah kendaraan pribadi, yang berdampak pada waktu pencarian parkir dan konsumsi bahan bakar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi sistem pelacakan posisi kendaraan berbasis metode multilaterasi menggunakan sinyal Received Signal Strength Indicator (RSSI) dari protokol Bluetooth Low Energy (BLE), dengan fokus pada estimasi posisi dan waktu komputasi. Penelitian dilakukan dengan pendekatan implementatif, menggunakan prototipe yang terdiri dari empat anchor node, satu sensor node, dan satu sink node berbasis mikrokontroler ESP32, diuji di area 10×10 meter. Data RSSI dikumpulkan dari berbagai titik uji dan dikonversi menjadi estimasi jarak yang dianalisis menggunakan metode multilaterasi untuk menentukan koordinat posisi kendaraan. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata error estimasi posisi sebesar 17,49%, dengan error minimum 3,33% dan maksimum 36,67%, serta waktu komputasi rata-rata sebesar 11,33 detik per proses estimasi. Temuan ini mengindikasikan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan estimasi posisi yang cukup akurat dan efisien dalam konteks parkiran outdoor tanpa kebutuhan antena eksternal atau perangkat tambahan. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dalam pengembangan sistem parkir cerdas berbasis Internet of Things (IoT), serta kontribusi teoretis dalam penerapan metode multilaterasi pada lingkungan dengan keterbatasan infrastruktur GPS.