cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika
Published by Universitas Telkom
ISSN : 25021990     EISSN : 25022105     DOI : -
Core Subject : Engineering,
Electrical & Electronics Engineering
Jurnal TEKTRIKA didekasikan untuk menjadi salah satu media publikasi dan diseminasi penelitian para akademisi, peneliti dan masyarakat umum dalam bidang keilmuan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik dan Elektronika. Jurnal ini diterbitkan oleh Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Bandung mulai tahun 2016 ini dan merupakan kelanjutan dari jurnal JURTEL yang telah dipublikasikan sejak tahun 1997. Dengan demikian, topik yang dipublikasikan pada jurnal ini tentunya lebih luas cakupannya, yakni bidang Teknologi Elektro.
Arjuna Subject : -
Articles 145 Documents
 6   7   8   9   10 
ANALISIS PENGARUH MUSIK KLASIK DAN MUSIK ALAM TERHADAP KUALITAS TIDUR BERDASARKAN SINYAL ELECTROENCEPHALOGRAM Adriani Rizka Amalia; Fiky Yosef Suratman; Dwi Esti Kusumandari; Nusharatul Lailiyya
TEKTRIKA Vol 3 No 1 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.1 2018
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v3i1.2204

Abstract

Tidur merupakan kebutuhan dasar bagi setiap individu. Kondisi seseorang bisa dipengaruhi oleh kualitas tidurnya. Menjaga kualitas tidur penting untuk dilakukan karena dapat membantu menurunkan stress, meningkatkan mood dan fokus. Sebagian besar masyarakat meyakini bahwa pemberian stimulus musik dapat menambah kenyamanan tidur. Rangsangan suara merupakan salah satu variabel yang dapat mempengaruhi kehadiran gelombang listrik di otak, serta dapat membantu seseorang untuk merasa lebih rileks. Penelitian ini mempelajari pengaruh musik klasik dan musik alam terhadap kualitas tidur dari sinyal electroencephalogram (EEG). Sinyal EEG adalah salah satu cara untuk dapat mengetahui kualitas tidur seseorang. Kualitas tidur dipelajari melalui sinyal EEG, dengan memberikan rangsangan musik yang secara bertahap kepada individu, berdasarkan total waktu di setiap tahapan tidur, sleep latency dan efisiensi tidur. Masukan sistem merupakan sinyal yang didapat dari perekaman sinyal menggunakan sensor Mitsar EEG-202, yang pada penerapannya akan diletakkan pada 19 titik (multi channel) sesuai dengan sistem internasional 10-20. Tahap awal penelitian pengaruh stimulus musik berdasarkan sinyal EEG ini adalah akuisisi data, kemudian pembacaan data dilakukan secara visual dan telah diverifikasi oleh dokter spesialis syaraf. Setelah itu penentuan kualitas tidur ditentukan dengan melihat adanya pengaruh musik dengan metode statistik uji kesamaan dua rata-rata dan F-test. Hasil analisis dari 9 subjek dengan menggunakan uji kesamaan dua rata-rata menunjukkan bahwa adanya pengaruh pada Non Rapid Eye Movement (NREM). tahap 3 dengan musik klasik. Analisis F-test menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan pada NREM tahap 1 dengan musik klasik maupun musik alam.
REKOMENDASI SISTEM PEMILIHAN MOBIL MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) COLLABORATIVE FILTERING Ilham Gumantung Gusti; Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1846

Abstract

Mobil merupakan kendaraan yang sangat dibutuhkan pada masa ini. Banyak dari pengguna ketika ingin memilih mobil hanya mengetahui sebagian dari informasi mobil yang disukainya tanpa mengetahui informasi mobil lain yang sejenis. Rekomendasi sistem pemilihan mobil merupakan sistem yang dapat digunakan oleh pengguna dalam memilih mobil. Dengan diterapkannya rekomendasi sistem pemilihan mobil, pengguna akan mendapatkan informasi lebih mengenai mobil yang ingin dipilih, dan mobil lain yang mungkin mobil tersebut sama sekali belum diketahui oleh pengguna. Dalam rekomendasi sistem pemilihan mobil, penulis menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) Collaborative Filtering yang dilakukan berdasarkan jarak kedekatan Data Testing dengan Data Training. Kedekatan data (kemiripan data) tersebut digunakan untuk merekomendasikan mobil ke pengguna. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah jika ingin mendapatkan 10 mobil terbaik maka jarak maksimal yang digunakan adalah 5%, dan akurasi terbaik didapatkan ketika K = 10 yaitu sebesar 95,15%.
IDENTIFIKASI TEKSTUR UNTUK KLASIFIKASI BATUAN BEKU DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Abu Amar Tantowi; Bambang Hidayat; Andri Slamet Subandrio
TEKTRIKA Vol 3 No 2 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.2 2018
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v3i2.2216

Abstract

Petrologi adalah bidang ilmu geologi yang terfokus pada studi mengenai batuan dan kondisi pembentukannya. Petrografi adalah cabang dari petrologi yang menjelaskan deskripsi rinci dari batuan berdasarkan kandungan mineral dan tekstur. Batuan merupakan sekumpulan mineral yang membeku, mineral tersebut umumnya disebut sebagai rock-forming minerals. Dengan mengidentifikasi masing-masing mineral yang terdapat pada batuan dengan bantuan mikroskop, pengklasifikasian dapat dilakukan. Karakteristik dari tiap-tiap jenis batuan tersebut dapat dibedakan dari persentase mineral-mineral yang membentuk batuan tersebut. Mikroskop petrografi dapat menganalisis secara rinci dari mineral dengan mineralogi optik dan sayatan tipis dari batuan. Saat ini, petrografer menggunakan cara konvensional untuk menelitinya dengan menggunakan indera penglihatan. Dalam artikel ini, dilakukan perancangan sebuah perangkat lunak berbasis MATLAB yang dapat mengklasifikasikan jenis-jenis dari batuan. Input dari sistem ini berupa citra digital dari batuan, yang secara mikroskopis diambil dari mikroskop petrografi. Kemudian citra tersebut diolah oleh sistem. Proses pertama adalah pengekstraksian ciri melalui metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi citra melalui metode Support Vector Machine (SVM). Dari hasil pengujian yang dilakukan, didapat akurasi terbaik 83.9506%.
ANALISIS PENCARIAN SUDUT KEDATANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MUSIC UNTUK ADAPTIVE BEAMFORMING Cahya Budi Muhammad; Heroe Wijanto; Antonius Darma Setiawan
TEKTRIKA Vol 3 No 2 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.2 2018
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v3i2.2227

Abstract

Performansi dari suatu komunikasi nirkabel bisa ditingkatkan dengan menggunakan algoritma beamforming yang adaptif. Beamforming dapat meningkatkan efisiensi spektral dan performansi sistem komunikasi nirkabel, dengan meningkatkan penerimaan sinyal datang dan mengurangi peluang interferensi dari sebuah koneksi ke user. Untuk dapat melakukan beamforming yang adaptif, dimana teknik beamforming tersebut menyesuaikan dengan kondisi pergerakan user yang selalu berubah terhadap waktu, dibutuhkan estimasi lokasi dari sebuah user secara kontinu. Algoritma Direction of Arrival (DOA) bisa memberikan estimasi lokasi cukup akurat dengan mendeteksi keberadaan dan lokasi user yang selalu berubah. Pada penelitian ini, diujikan performa algoritma MUSIC untuk estimasi keberadaan user. Hasil simulasi menunjukan bahwa peningkatan akurasi dapat dicapai dengan meningkatnya jumlah antena, spacing antar elemen sebesar 0.5 lambda. Banyaknya user tidak berpengaruh pada akurasi dari algoritma MUSIC.
STEGANALISIS SINYAL WICARA BERFORMAT .WAV MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA) Alifia Putri Anantha; Bambang Hidayat; Nur Andini
TEKTRIKA Vol 3 No 1 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.1 2018
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v3i1.2205

Abstract

Dalam penelitian ini, telah dirancang sebuah sistem yang dapat melakukan steganalisis suatu berkas sinyal wicara berformat .wav, dengan menganalisis karakteristik ciri suatu file speech. Metode yang digunakan untuk mengekstraksi ciri sinyal wicara adalah Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), sedangkan untuk menyeleksi ciri digunakan metode Linear Discriminant Analysis (LDA) metode yang digunakan untuk menyeleksi ciri adalah Linear Discriminant Analysis (LDA). Hasil keluaran dari sistem ini berupa kondisi yang menyatakan berkas sinyal wicara merupakan berkas sinyal wicara asli, tersisip pesan tersembunyi, atau tersisip noise. Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk pengklasifikasian dan performansi sistem terbaik yang didapatkan adalah 82,86%. Kondisi tersebut diraih oleh penggunaan hamming window, overlapping, panjang frame 30 ms, dan mel-filter bank yang dibangun berjumlah 20 mel-filter bank.
CPU USAGE DARI PENGGUNAAN CLOUD GAMINGANYWHERE PADA GAME DENGAN SPEECH RECOGNITION SYSTEM SEBAGAI COMMAND INPUT Sussi .; Rendy Munadi; Nurwulan Fitriyanti; Indra Perdana Putra Sutejo
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1597

Abstract

Perkembangan industry game semakin semarak dengan adanya perkembangan teknologi cloud gaming. Penelitian cloud gaming merupakan penelitian terbaru dan bermanfaat bagi pencinta game karena memberikan informasi akan kualitas cloud gaming yang digunakan. Selain dari cloud gaming, adanya teknologi sistem pengenal suara sebagai input suatu perintah dalam game sangat membantu gamer yang memiliki keterbatasan motoris tangan untuk memainkan game. Penelitian yang peneliti lakukan memberikan informasi CPU Usage dari penggunaan cloud gaminganywhere pada game dengan menggunaan inputan suara. Dengan menggunakan cloud gaming GamingAnywhere dan platform speech recognition system FreeePIE, client akan dapat memainkan game berspesifikasi tinggi pada perangkat miliknya yang berspesifikasi lebih rendah dan dengan sistem input menggunakan perintah suara. Dari hasil pengukuran, dapat dilihat bahwa client hanya membutuhkan 34-40% CPU usage untuk memainkan game NEVERBALL dan 22-25 % CPU usage untuk memainkan game 7 Days to Die.
ANALISIS PERENCANAAN JARINGAN LTE PICOCELL DI STADION UTAMA GELORA BUNG KARNO Fajar Adityawarman; Arfianto Fahmi; Uke Kurniawan Usman
TEKTRIKA Vol 3 No 2 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.2 2018
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v3i2.2223

Abstract

Stadion Utama Gelora Bung Karno (SUGBK) adalah sebuah stadion serbaguna yang berstandar internasional dan sering dijadikan sebagai tempat untuk pertandingan olahraga nasional maupun internasional. Dengan kapasitas penonton yang banyak dan struktur bangunan yang menghalangi propagasi sinyal dari site outdoor menyebabkan kualitas sinyal sangat buruk sehingga perlu adanya perencanaan jaringan dari sisi kapasitas dan juga cakupan di dalam bangunan agar pelanggan tetap mendapatkan layanan yang baik dari kemampuan teknologi yang ada saat ini. Pada hasil perencanaan didapatkan nilai Reference Signal Received Power (RSRP) untuk keseluruhan area pada skenario 1 yaitu sebesar -74,10 dBm dan skenario 2 yaitu sebesar -74,08 dBm. Pada hasil perencanaan didapatkan nilai Signal to Interference Ratio (SIR) untuk keseluruhan area pada skenario 1 yaitu sebesar 19,04 dB dan skenario 2 yaitu sebesar 21,49 dB. Berdasarkan Key Performance Indicator (KPI) operator acuan yaitu untuk parameter RSRP harus > -90 dBm (90% area) dan parameter SIR harus > 0 dB (90% area) maka hasil prediksi disimulasi nilai RSRP & SIR skenario 1 dan 2 mencapai target KPI.
ANALISA PENGARUH RANGSANGAN AROMATERAPI LAVENDER DAN KAYU CENDANA TERHADAP KUALITAS TIDUR BERBASISKAN GELOMBANG EEG Alyani Durrah Fauzan; Nushrotul Lailiyya; Dwi Esti Kusumandari; Fiky Yosef Suratman
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1608

Abstract

Abstrak Tidur merupakan aktivitas yang penting bagi tubuh. Aktivitas tidur membantu tubuh untuk menyembuhkan sel-sel yang rusak dan meningkatkan sistem kekebalan tubuh. Tetapi banyak dari kita yang tidak mendapatkan kualitas tidur yang baik untuk menerima manfaat tersebut. Demi meningkatkan kualitas tidur, sebagian besar masyarakat percaya bahwa penggunaan aromaterapi dapat membuat tubuh lebih rileks dan membantu penggunanya tidur lebih lelap. Paper ini melakukan studi mengenai ada tidaknya pengaruh aromaterapi terhadap kualitas tidur dengan memanfaatkan sinyal biopotensial pada otak, yaitu electroencephalogram (Sinyal EEG). Sinyal EEG didapatkan dari proses akuisisi menggunakan Mitsar-EEG-202 dan Software WinEEG. Selanjutnya, sinyal EEG akan dibaca secara visual berdasarkan bentuk, frekuensi, amplitudo, dan lokasi. Proses pembacaan sinyal akan menghasilkan nilai latensi tidur, durasi fase tidur (NREM dan REM), dan WASO. Data-data tersebut akan diuji secara manual (menghitung efisiensi tidur) per individu dan statistik (uji kesamaan dua rata-rata dan uji kesamaan dua varians). Hasil analisis secara statistik menunjukkan bahwa tidak adanya pengaruh yang signifikan antara subjek yang diberi stimulus aromaterapi terhadap subjek tanpa stimulus. Sedangkan pada analisis per individu, kualitas tidur dengan stimulus aromaterapi lebih baik dibandingkan tanpa stimulus pada beberapa subjek. Jika dihitung secara rata-rata, stimulus aromaterapi lavender dan kayu cendana dapat menaikkan efisiensi tidur, namun tidak signifikan.
KLASIFIKASI TWEET KONDISI LALU LINTAS KOTA JAKARTA DENGAN PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR Ziza Amira Syafini; Muhammad Nasrun; Casi Setianingsih
TEKTRIKA Vol 3 No 1 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.1 2018
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v3i1.2212

Abstract

Setiap tahun, jumlah kendaraan di Jakarta semakin meningkat. Namun, peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Jakarta tidak sebanding dengan penambahan ruas jalan. Kondisi ini menyebabkan terganggunya kelancaran lalu lintas dan menimbulkan titik-titik kemacetan. Untuk mengantipasi terjebak dalam kemacetan, pengguna lalu lintas mencari dan saling bertukar informasi tentang kemacetan di media sosial. Salah satu media sosial yang sering digunakan masyarakat untuk menyebarkan informasi adalah Twitter. Penelitian ini dilakukan untuk memgklasifikasi kondisi lalu lintas berdasarkan data yang didapatkan dari Twitter. Data diklasifikasikan menjadi 3 kondisi yaitu lancar, padat dan macet. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah k-Nearest Neighbor. Dari beberapa uji skenario yang dijalankan, didapatkan hasil rata-rata-rata akurasi di atas 70%. Nilai k yang optimal pada penelitian ini adalah 8.
EVALUASI KINERJA DIRECT CURRENT-BIASED OPTICAL ORTHOGONAL FREQUENCY DIVISION MULTIPLEXING (DCO-OFDM) TERHADAP SKALABILITAS SISTEM VISIBLE LIGHT COMMUNICATION Brian Pamukti; Vinsensius Sigit Widhi Prabowo
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1774

Abstract

Direct Current-biased Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing (DCO-OFDM) dengan penambahantegangan 3 V dilakukan menutupi loss 3 dB pada Asymmetrical Clipping Optical-OFDM (ACO-OFDM). Pengujianterhadap dampak dari perubahan posisi penerima terhadap kinerja dianalisis dengan mengubah sudut antarapengirim dan penerima. DCO-OFDM berbeda dengan sistem OFDM pada komunikasi seluler yang menggunakanfrekuensi radio dan nilai sinyal bipolar. Hasil simulasi komputer menunjukan bahwa jarak paling jauh daripengirim ke penerima yang dihasilkan dari sudut 24 adalah 2,413 m atau sama dengan area seluas 1,05 m2.

Page 8 of 15 | Total Record : 145

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2003 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9 No 2 (2024): TEKTRIKA Vol.9 No.2 2024 Vol 9 No 1 (2024): TEKTRIKA Vol.9 No.1 2024 Vol 8 No 2 (2023): TEKTRIKA Vol.8 No.2 2023 Vol 8 No 1 (2023): TEKTRIKA Vol.8 No.1 2023 Vol 7 No 2 (2022): TEKTRIKA Vol.7 No.2 2022 Vol 7 No 1 (2022): TEKTRIKA Vol.7 No.1 2022 Vol 6 No 2 (2021): TEKTRIKA Vol.6 No.2 2021 Vol 6 No 1 (2021): TEKTRIKA Vol.6 No.1 2021 Vol 5 No 2 (2020): TEKTRIKA Vol.5 No.2 2020 Vol 5 No 1 (2020): TEKTRIKA Vol.5 No.1 2020 Vol 4 No 2 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.2 2019 Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019 Vol 3 No 2 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.2 2018 Vol 3 No 1 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.1 2018 Vol 2 No 2 (2017): TEKTRIKA Vol.2 No.2 2017 Vol 2 No 1 (2017): TEKTRIKA Vol.2 No.1 2017 Vol 1 No 2 (2016): TEKTRIKA Vol.1 No.2 2016 Vol 1 No 1 (2016) Vol 9 No 1 (2004) Vol 8 No 2 (2003) Vol 8 No 1 (2003) More Issue