Sistem Kunci Elektronik berbasis Data dengan menggunakan mikrontroler 8031

Kunci Elektronik berbasis data adalah suatu sistem kunci ruangan yang menggunakan peralatan elektronik dan komputer basis data. Sistem ini akan dapat menyelenggarakan pengamanan ruangan yang optimal. Sistem ini bekerja didasarkan atas pengenalan peralatan elektronik terhadap kunci kartu yang mempunyai data digital yang khas. Dengan adanya data ini sejumlah kunci kartu dapat dibuat dengan data digital yang berbeda untuk masing-masing kartu, sehingga personil-personil yang berkepentingan untuk memasuki ruangan tersebut dapat membawa kunci sendiri-sendiri dan tidak terikat satu sama lain. Data dari masing-masing kartu harus disertasi dengan data password yang dimasukkan lewat papan tombol untuk kemudian dilaporkan ke komputer basis data untuk disahkan dan dicatat. Dengan demikian dapat diketahui siapa saja yang telah memasuki ruangan

Rancang Bangun Lingkungan IoT Sistem Pemantauan dan Otomatisasi Rumah Kaca Melalui Saluran BLE dan WiFi

Di era modern revolusi industri 4.0 saat ini, hampir semua teknologi informasi digunakan untuk memudahkan aktivitas manusia. Permasalahan perkebunan saat ini adalah semakin menyempitnya komoditas tanaman yang dapat ditanam akibat cuaca ekstrim dan sempitnya lahan akibat pembangunan perumahan dan industri. Untuk mengatasi masalah ini, telah dikembangkan sistem pemantauan rumah kaca, dengan tujuan meningkatkan produktivitas tanaman. Sebelumnya pengembangan rumah kaca masih terbatas pada satu sensor dan menggunakan protokol HTTP. Oleh karena itu, pada artikel ini dikembangkan sistem monitoring kondisi rumah kaca dengan menyusun beberapa sensor yang kemudian disebut node sensor dan menempatkan node sensor pada titik tertentu. Node sensor kemudian akan mengirimkan datanya ke sink node menggunakan Bluetooth Low Energy. Kemudian data yang telah digabungkan pada sink node tersebut diteruskan oleh sensor node lain ke broker MQTT menggunakan konektivitas WiFi. Data tersebut kemudian akan di subscribe untuk diolah dan disimpan dalam database. Lalu aplikasi website akan menampilkan data pembacaan sensor sesuai dengan yang tersimpan di database. Dalam aplikasi website terdapat fitur untuk menyesuaikan parameter lingkungan rumah kaca. Data dari threshold yang telah diatur selanjutnya dikirimkan ke node aktuaktor. Node aktuaktor bertugas untuk membandingkan data dari pembacaan sensor dan juga data threshold agar dapat menjalankan beberapa aktuaktor sesuai dengan kebutuhannya

Fall Detection Based on Accelerometer and Gyroscope using Back Propagation

Falling is an external aspect that can lead to death for the elderly. With so many activities they can do will increase the likelihood of falling. A fall detection device  is  designed  to  minimize  post-fall risk. An MPU6050 sensor with 3 axis accelerometer and 3 gyroscope axis is used to detect the activities of the elderly. This research is expected to recognize the falling forward movement, falling aside, falling backward,   sitting,   sleeping,   squatting,   upstairs, down stairs and praying. The total data in the test is 80 data per movement of 16 participants. Backpropagation   method    is    used   for   motion recognition.  The  recognition  of  this  movement  is based on 10 input variables from the accelerometer sensor data and gyroscope sensor. The result of this study,  the  error  value  calculated  by  using  the formula  Sum  Square  Error  of  all  movements,  is 0.1818 with ROC accuracy of 98.182%

Klasifikasi Bahasa Isyarat Indonesia Berbasis Sinyal EMG Menggunakan Fitur Time Domain (MAV, RMS, VAR, SSI)

Penggunaan kamera yang dipakai sebagai input media bantu untuk pengenalan bahasa isyarat masih bergantung pada kondisi lingkungan. Sinyal EMG merupakan sinyal yang berasal dari pembacaan aktivitas otot tangan, sehingga sinyal EMG tidak bergantung pada kondisi lingkungan. Oleh karena itu sinyal EMG dapat dimanfaatkan untuk mengenali gerakan bahasa isyarat. Agar dapat digunakan untuk mengenali sebuah gerakan, komputer memerlukan sebuah mekanisme standar dan logis. Permasalah utama yang terjadi dalam pengenalan gerakan adalah bagaimana cara menghasilkan data yang representatif dan konsisten terhadap sampel gerakan. Sinyal EMG hasil perekaman akan dilakukan proses ekstraksi fitur berdasarkan time domain feature dengan metode MAV, RMS, VAR dan SSI. Hasil ekstraksi fitur tersebut akan digunakan sebagai input klasifikasi menggunakan metode naive bayes. Gerakan bahasa isyarat yang dikenali pada penelitian ini ada 20 gerakan. Hasil akurasi pengenalan gerakan antara data training diujikan terhadap data baru dengan perbandingan data 50:50 yaitu sebesar 79%. Jumlah perbandingan data training yang optimal digunakan untuk pengenalan 20 gerakan Bahasa isyarat Indonesia adalah ≥50% dari total data sampel dimana berada pada rata-rata 80%

Klasifikasi Bahasa Isyarat Indonesia Berbasis Sinyal EMG Menggunakan Fitur TIME Domain (MAV, RMS, VAR, SSI)

Penggunaan kamera yang dipakai sebagai input media bantu untuk pengenalan bahasa isyarat masih bergantung pada kondisi lingkungan. Sinyal EMG merupakan sinyal yang berasal dari pembacaan aktivitas otot tangan, sehingga sinyal EMG tidak bergantung pada kondisi lingkungan. Oleh karena itu sinyal EMG dapat dimanfaatkan untuk mengenali gerakan bahasa isyarat. Agar dapat digunakan untuk mengenali sebuah gerakan, komputer memerlukan sebuah mekanisme standar dan logis. Permasalah utama yang terjadi dalam pengenalan gerakan adalah bagaimana cara menghasilkan data yang representatif dan konsisten terhadap sampel gerakan. Sinyal EMG hasil perekaman akan dilakukan proses ekstraksi fitur berdasarkan time domain feature dengan metode MAV, RMS, VAR dan SSI. Hasil ekstraksi fitur tersebut akan digunakan sebagai input klasifikasi menggunakan metode naive bayes. Gerakan bahasa isyarat yang dikenali pada penelitian ini ada 20 gerakan. Hasil akurasi pengenalan gerakan antara data training diujikan terhadap data baru dengan perbandingan data 50:50 yaitu sebesar 79%. Jumlah perbandingan data training yang optimal digunakan untuk pengenalan 20 gerakan Bahasa isyarat Indonesia adalah ≥50% dari total data sampel dimana berada pada rata-rata 80%