Analisis Mekaniseme Multi Server Load Balancing Pada Server SIAKAD Universitas Brawijaya

Salah satu permasalahan utama dalam pelaksanaan sistem administrasi akademi secara online adalah proses KRS. Mahasiswa memilih secara mandiri matakuliah yang akan diambil pada semester tersebut. Meskipun jangka waktu pelaksanaan KRS online adalah 2 minggu, tapi pada Kenyataannya hampir 80% mahasiswa akan melakukan KRS online pada hari pertama. Hal ini menyebabkan beban akses yang diterima oleh server Siakad menjadi sangat tinggi. Dengan jumlah total mahasiswa sebanyak 40000, maka sistem harus siap untuk menangani sekitar 30 ribu akses pada hari pertama KRS online. Sehingga proses ini tidak mungkin hanya di tangani oleh 1 server. Dalam penelitian ini dibuat suatu mekanisme membagi beban akses KRS online menjadi beberapa server dengan standar dan data yang valid. Mekanisme dilakukan dengan menggunakan server load balancing sebagai pengatur beban serta mencegah terjadinya penumpukan akses di salah satu server saja. Dengan demikian diharapkan proses KRS online di Universitas Brawijaya menjadi lancar dan tidak ada gangguan. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan load balancing telah meningkatkan jumlah mahasiswa yang dapat di layani oleh SIAM. Pada puncak akses dalam 1 jam server dapat menangani sebanyak 23.986 request. Puncak akses terjadi pada tanggal 8 Agustus 2012 sebanyak 43.245 request dalam 1 hari. Dengan demikian lonjakan akses dapat tertangani melalui mekanisme ini.Kata Kunci— load balancing dan RoundRobi

WIRELESS SENSOR NETWORK DENGAN ROUTING BERDASARKAN SSID DAN RSSI PADA MONITORING SUHU DAN KELEMBABAN RUANGAN

Kenyamanan ruangan dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya yaitu suhu dan kelembaban udara. Untuk mendapatkan informasi suhu dan kelembaban udara ruangan, diperlukan pengukuran terhadap kedua parameter tersebut. Saat ini sudah terdapat teknologi yang dapat melakukan pengukuran sekaligus monitoring secara real-time dengan memanfaatkan internet. Pada sistem monitoring tersebut terdapat node, terdiri dari sensor, modul wi-fi, serta dilengkapi sumber energi. Agar sistem monitoring dapat berjalan sebagaimana mestinya, setiap node harus selalu terhubung dengan internet. Apabila akses internet yang tersedia terbatas, maka data monitoring menjadi tidak lengkap. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memantau data dari semua node, yaitu menggunakan Wireless Sensor Network (WSN) dengan routing berdasarkan Service Set Identifier (SSID) dan Received Signal Strength Indicator (RSSI). Hasil algoritma routing yaitu setiap node diprioritaskan tersambung ke node defaultnya, dengan rata-rata waktu 9,068 detik. Jika tidak terdapat node default, maka node terpilih merupakan node dengan sinyal terkuat dan letaknya lebih dekat dengan sink node, membutuhkan waktu 9,968 detik. Hasil pembacaan suhu oleh node-node sensor memiliki kesalahan 4 %, sedangkan hasil pembacaan kelembaban udara memiliki kesalahan 3,42 %. Proses pengiriman dan penerimaan data dengan berbagai kondisi membutuhkan waktu rata-rata 1,801 detik, dengan rata-rata waktu tercepat yaitu 0,122 detik pada komunikasi dua node, dan rata-rata waktu terlama yaitu 4,733 detik pada komunikasi empat node. Kata kunci : WSN, SSID, RSSI, node, routing ABSTRACT Room comfort can be influenced by several factors, such as the temperature and air humidity. To get the room temperature and humidity information, a measurement of both parameters is required. Currently there is technology that can measure and monitor in real-time use the internet. On the monitoring system there are nodes, consisting of sensors, wi-fi modules, and equipped with energy sources. In order to the monitoring system to run properly, each node should always be connected to the internet. When internet access is limited, the monitoring data becomes incomplete. Based that problem, it is needed a system that can monitor data from all nodes, using Wireless Sensor Network (WSN) with routing based on Service Set Identifier (SSID) and Received Signal Strength Indicator (RSSI). The result of the routing algorithm is that each node is prioritized connected to its default node, with average time 9,068 seconds. If there is no default node, then the selected node which the node with the strongest signal and located closer to the sink node, it takes 9,968  seconds. The results of the temperature readings by the sensor nodes have a 4% error, while the result of humidity readings has a 3,42% error. The process of sending and receiving data with various conditions requires average time 1,801 seconds, with the fastest average time 0,122 seconds in two nodes communication, and the longest average time 4,733 seconds in four nodes communication. Keywords : WSN, SSID, RSSI, node, routin

WIRELESS SENSOR NETWORK DENGAN ROUTING BERDASARKAN SSID DAN RSSI PADA MONITORING SUHU DAN KELEMBABAN RUANGAN

Kenyamanan ruangan dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya yaitu suhu dan kelembaban udara. Untuk mendapatkan informasi suhu dan kelembaban udara ruangan, diperlukan pengukuran terhadap kedua parameter tersebut. Saat ini sudah terdapat teknologi yang dapat melakukan pengukuran sekaligus monitoring secara real-time dengan memanfaatkan internet. Pada sistem monitoring tersebut terdapat node, terdiri dari sensor, modul wi-fi, serta dilengkapi sumber energi. Agar sistem monitoring dapat berjalan sebagaimana mestinya, setiap node harus selalu terhubung dengan internet. Apabila akses internet yang tersedia terbatas, maka data monitoring menjadi tidak lengkap. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memantau data dari semua node, yaitu menggunakan Wireless Sensor Network (WSN) dengan routing berdasarkan Service Set Identifier (SSID) dan Received Signal Strength Indicator (RSSI). Hasil algoritma routing yaitu setiap node diprioritaskan tersambung ke node defaultnya, dengan rata-rata waktu 9,068 detik. Jika tidak terdapat node default, maka node terpilih merupakan node dengan sinyal terkuat dan letaknya lebih dekat dengan sink node, membutuhkan waktu 9,968 detik. Hasil pembacaan suhu oleh node-node sensor memiliki kesalahan 4 %, sedangkan hasil pembacaan kelembaban udara memiliki kesalahan 3,42 %. Proses pengiriman dan penerimaan data dengan berbagai kondisi membutuhkan waktu rata-rata 1,801 detik, dengan rata-rata waktu tercepat yaitu 0,122 detik pada komunikasi dua node, dan rata-rata waktu terlama yaitu 4,733 detik pada komunikasi empat node. Kata kunci : WSN, SSID, RSSI, node, routing ABSTRACT Room comfort can be influenced by several factors, such as the temperature and air humidity. To get the room temperature and humidity information, a measurement of both parameters is required. Currently there is technology that can measure and monitor in real-time use the internet. On the monitoring system there are nodes, consisting of sensors, wi-fi modules, and equipped with energy sources. In order to the monitoring system to run properly, each node should always be connected to the internet. When internet access is limited, the monitoring data becomes incomplete. Based that problem, it is needed a system that can monitor data from all nodes, using Wireless Sensor Network (WSN) with routing based on Service Set Identifier (SSID) and Received Signal Strength Indicator (RSSI). The result of the routing algorithm is that each node is prioritized connected to its default node, with average time 9,068 seconds. If there is no default node, then the selected node which the node with the strongest signal and located closer to the sink node, it takes 9,968  seconds. The results of the temperature readings by the sensor nodes have a 4% error, while the result of humidity readings has a 3,42% error. The process of sending and receiving data with various conditions requires average time 1,801 seconds, with the fastest average time 0,122 seconds in two nodes communication, and the longest average time 4,733 seconds in four nodes communication. Keywords : WSN, SSID, RSSI, node, routin

Perancangan Encoder 10 to 4 Line dan Decoder BCD to Seven Segment dalam Satu IC dengan Teknologi CMOS

Perancangan IC Encoder 10 to 4 Line dan Decoder BCD  to Seven Segment ini bertujuan untuk menganalisis delay propagasi dan karakterisitik alih tegangan (VTC) menggunakan teknologi CMOS. Untuk proses analisis dalam perancangan ini digunakan mosfet model level 2 pada B2Spice, proses pengujian rangkaian pada software B2Spice dengan Kn=0.5289µ A/V2 ,Kp= 0.1915µ A/V2, µn=605.312 cm2/V.s, dan µp=219 cm2/V.s.  Hasil simulasi VTC adalah VIH=2.6V; VIL=2.24V; VOH=5V; VOL=0V; NMH=2.4V dan NML=2.24V. Hasil simulasi delay propagasi pada Encoder 10 to 4 line menggunakan CL = 15 pF didapatkan tPLH=32ns, tPHL=43ns, dan tPD=38ns, sedangkan Decoder BCD to Seven Segment menggunakan CL = 50 pF didapatkan tPLH=106ns, tPHL=144ns, dan tPD=125ns. Disipasi daya Encoder 10 to 4 line sebesar=0.75mW, dan Decoder BCD to Seven Segment sebesar=2.5mW Kata Kunci—B2Spice, Karakteristik Alih Tegangan, Disipasi Daya,  Delay Propagasi, Mosfet Model Level 2, Encoder-Decoder, CMOS

Perancangan Encoder 10 to 4 Line dan Decoder BCD to Seven Segment dalam Satu IC dengan Teknologi CMOS

Perancangan IC Encoder 10 to 4 Line dan Decoder BCD  to Seven Segment ini bertujuan untuk menganalisis delay propagasi dan karakterisitik alih tegangan (VTC) menggunakan teknologi CMOS. Untuk proses analisis dalam perancangan ini digunakan mosfet model level 2 pada B2Spice, proses pengujian rangkaian pada software B2Spice dengan Kn=0.5289µ A/V2 ,Kp= 0.1915µ A/V2, µn=605.312 cm2/V.s, dan µp=219 cm2/V.s.  Hasil simulasi VTC adalah VIH=2.6V; VIL=2.24V; VOH=5V; VOL=0V; NMH=2.4V dan NML=2.24V. Hasil simulasi delay propagasi pada Encoder 10 to 4 line menggunakan CL = 15 pF didapatkan tPLH=32ns, tPHL=43ns, dan tPD=38ns, sedangkan Decoder BCD to Seven Segment menggunakan CL = 50 pF didapatkan tPLH=106ns, tPHL=144ns, dan tPD=125ns. Disipasi daya Encoder 10 to 4 line sebesar=0.75mW, dan Decoder BCD to Seven Segment sebesar=2.5mW Kata Kunci—B2Spice, Karakteristik Alih Tegangan, Disipasi Daya,  Delay Propagasi, Mosfet Model Level 2, Encoder-Decoder, CMOS

Rancang Bangun Pencatat Karakteristik Motor Listrik Berbasis Mikrokontroler untuk Laboratorium Elektronika Daya JTE FT-UB

Motor listrik adalah suatu perangkat elektromagnetik yang mengubah energi listrik menjadi energi mekanik dan termasuk ke dalam kategori mesin listrik dinamis. Dalam memahami sebuah motor listrik, penting untuk mengerti apa yang dimaksud dengan beban motor. Beban motor mengacu kepada keluaran tenaga putar (torsi) sesuai dengan kecepatan yang diperlukan. Salah satu beban motor listrik yang berfungsi sebagai alat pengukur torsi motor adalah magnetic powder brake. Besarnya torsi diukur menggunakan control unit yang bekerja bersama dengan magnetic powder brake. Control unit ini juga digunakan bersama dengan tachogenerator untuk mengukur kecepatan rotasi motor. Selain itu, tegangan dan arus motor juga diukur menggunakan osiloskop yang sebelumnya dihubungkan ke isolation amplifier terlebih dahulu. Data-data karakteristik motor listrik tersebut kemudian dibaca menggunakan mikrokontroler Arduino Uno untuk selanjutnya dikirim ke Personal Computer menggunakan koneksi USB. Data-data tersebut kemudian diolah lebih lanjut dan ditampilkan dalam bentuk grafik menggunakan Microsoft Visual Studio. Efisiensi motor dapat dihitung menggunakan semua besaran yang telah diukur dan dicatat. Kata Kunci—karakteristik motor asinkron, torsi motor, kecepatan rotasi motor, akuisisi data, tachogenerator, magnetic powder brak

Rancang Bangun Pencatat Karakteristik Motor Listrik Berbasis Mikrokontroler untuk Laboratorium Elektronika Daya JTE FT-UB

Motor listrik adalah suatu perangkat elektromagnetik yang mengubah energi listrik menjadi energi mekanik dan termasuk ke dalam kategori mesin listrik dinamis. Dalam memahami sebuah motor listrik, penting untuk mengerti apa yang dimaksud dengan beban motor. Beban motor mengacu kepada keluaran tenaga putar (torsi) sesuai dengan kecepatan yang diperlukan. Salah satu beban motor listrik yang berfungsi sebagai alat pengukur torsi motor adalah magnetic powder brake. Besarnya torsi diukur menggunakan control unit yang bekerja bersama dengan magnetic powder brake. Control unit ini juga digunakan bersama dengan tachogenerator untuk mengukur kecepatan rotasi motor. Selain itu, tegangan dan arus motor juga diukur menggunakan osiloskop yang sebelumnya dihubungkan ke isolation amplifier terlebih dahulu. Data-data karakteristik motor listrik tersebut kemudian dibaca menggunakan mikrokontroler Arduino Uno untuk selanjutnya dikirim ke Personal Computer menggunakan koneksi USB. Data-data tersebut kemudian diolah lebih lanjut dan ditampilkan dalam bentuk grafik menggunakan Microsoft Visual Studio. Efisiensi motor dapat dihitung menggunakan semua besaran yang telah diukur dan dicatat. Kata Kunci—karakteristik motor asinkron, torsi motor, kecepatan rotasi motor, akuisisi data, tachogenerator, magnetic powder brak

RANCANG BANGUN ROBOT THREE-OMNI-WHEEL DIRECTIONAL DENGAN SENSOR KOMPAS UNTUK MENJAGA HEADING ROBOT

ABSTRAK Penggerak diferensial dua roda biasanya digunakan pada robot memiliki keterbatasan arah gerak. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat digunakan sistem penggerak menggunakan roda Omni. Roda omni merupakan roda yang memiliki roll atau roda kecil lagi di sisi roda, karena itu roda omni dapat bergerak ke segala arah. Sistem penggerak yang memanfaatkan roda omni salah satunya adalah Three Wheel Omni Directional. Sistem ini membutuhkan tiga buah roda omni yang biasanya letak antara roda dipisahkan sebesar 120 drajat setiap rodanya. Akan tetapi sistem penggerak ini masih memiliki kelemahan, yaitu kecepatan putar setiap roda tidak sama, hal ini dapat menyebabkan arah hadap robot bergeser dan membuat robot bergerak ke arah yang tidak diinginkan. Untuk menyelesaikan masalah ini, dapat diguanakan sensor kompas. Sensor kompas dapat mengetahui arah robot yang sebenarnya. Sehingga dengan sensor kompas robot memiliki nilai kembalian berupa arah hadapnya dan robot dapat menyesuaikan kembali arah hadapnya sesaui dengan arah hadap yang diinginkan sehingga dapat memperkecil kemungkinan robot melaju ke arah yang tidak diinginkan. ABSTRACT Traditional two wheels differential drive that usually used on robots have limitation on its maneuver. To fix or rapir that limitation, we can use drive system that use Omni Wheel. Omni wheel itself is a wheel that have roll or small wheel that placed along the outside main wheel, so this wheel can move to any direction. Drive system that use this wheel is three omni wheel drive. This kind of system use three omni wheel that each wheel separated every 120 degrees. But this drive system has it’s own problem, that the speed of each wheel is not same, this problem can make robot’s heading shifted and make robots move to direction that is’nt we wanted for. To fix this problem, compass sensor is one of many solution, compass sensor can detect the actual heading of robot. So now the robot have a feedback that can be use to know the actual heading of robot going to and with a program we can use that feedback to make the robot fix it’s heading to move to the direction desired