Aplikasi Sensor Jarak Jauh pada Penerapan Gigabit Passive Optical Network (GPON) Berbasis Optisystem

Teknologi serat optik telah dapat digunakan sebagai aplikasi sensor jarak jauh. Selain kemampuannya dalam hal kecepatan dan kapasitas dalam trasnfer data, penggunaan serat optik pada aplikasi sensor jarak jauh adalah karena ukurannya yang kecil serta tidak membutuhkan sumber energi listrik. GPON (Gigabit Passive Optical Network) merupakan standar komunikasi optik yang dikembangkan oleh ITU-T via G.984. GPON  memiliki memiliki beberapa keunggulan dibanding standar lain, yaitu: memiliki bandwidth yang besar dan efisiensi yang tinggi. Pada penelitian ini penulis merancang penggunaan serat optik pada aplikasi sensor jarak jauh menggunakan standar GPON pada salah satu client yang terhubung dengan STO BKR, STO PBR, STO RBI dan STO ARK Pekanbaru. Aplikasi sensor ini disimulasikan menggunakan software Optisystem dengan parameter pengujian yaitu power link budget dan Bit Error Rate (BER). Dari hasil pengukuran menggunakan Optical Power Meter (OPM) yang ada di Optosystem, diperoleh nilai level daya penerimaan lebih besar dari -28 dBm dan BER lebih kecil dari 10-9.Optical fiber technology can be used as a remote sensor application. In addition to its ability in terms of speed and capacity in data transfer, the use of optical fiber in remote sensor applications is due to its small size and does not require an electrical energy source. GPON (Gigabit Passive Optical Network) is an optical communication standard developed by ITU-T via G.984. GPON has several advantages over other standards, namely: having large bandwidth and high efficiency. In this study the authors designed the use of optical fibers in remote sensor applications using the GPON standard on one client connected to STO BKR, STO PBR, STO RBI and STO ARK Pekanbaru. This sensor application is simulated using Optisystem software with parameters namely power link budget and Bit Error Rate (BER). From the results of measurements using Optical Power Meter (OPM) in the Optosystem, the value of the reception power level is greater than -28 dBm and BER is smaller than 10-9

Sistem Monitoring Jaringan Sensor Node Berbasis Protokol MQTT

n this study, the implementation of a sensor node monitoring system based on the MQTT protocolis presented. The sensor node is made using the NodeMCU ESP8266 which is connected to thesensor to measure temperature, humidity, gas levels, and the presence of fire. Nodered is used tobuild a monitoring system. In this study, four connected sensor nodes were used. The MQTTprotocol is implemented on both sides of the sensor node and monitoring system. The sensor nodewill act as a publisher and the monitoring system will act as a subscriber. The sensor dataobtained will be sent to the monitoring system using the MQTT protocol. The test results showedthat the MQTT protocol was successfully implemented. Data from all sensor nodes can bedisplayed on the monitoring systemPada penelitian ini dipresentasikan implementasi sistem monitoring sensor node berbasisprotocol MQTT. Sensor node dibuat menggunakan NodeMCU ESP8266 yang terhubung kesensor untuk mengukur suhu, kelembapan udara, kadar gas, dan keberadaan api. Nodereddigunakan untuk membangun sistem monitoring, Pada penelitian ini digunakan empat buahsensor node yang saling terhubung. Protokol MQTT diimplementasikan pada kedua sisi sensornode dan sistem monitoring. Sensor node akan bertindak sebagai publisher dan sistemmonitoring bertindak sebagai subscriber. Data sensor yang didapat akan dikirimkan ke sistemmonitoring menggunakan protocol MQTT. Hasil pengujian didapatkan bahwa protocol MQTTberhasil diimplementasikan. Data dari seluruh sensor node dapat ditampilkan pada sistemmonitoring

Sistem Keamanan Aplikasi Chatting Menggunakan Algoritma Camelia

Perkembangan teknologi sekarang ini sangat penting dalam pengiriman suatu informasi, Sehingga menyebabkan tingginya tingkat resiko  dalam pembajakan data. Salah satu cara untuk mengamankan dari pembajakan data dengan menggunakan metode kriptografi. Dimana data atau informasi  yang bersifat rahasia agar tidak diketahui oleh pihak-pihak yang tidak berkepentingan. Salah satu metoda kriptografi yang di gunakan yaitu metode camellia.                   Camellia merupakan block chiper yang di rancang oleh ahli-ahli dalam riset dan pengembangan teknik kriptografi.            Metode camellia memiliki 3 secret kunci yaitu 128-bit, 192-bit, dan 256-bit, dan dengan blok data sebesar 128-bit. Aplikasi ini menggunakan bahasa pemograman PHP. Pada proyek akhir ini menambahkan membangun sebuah web untuk aplikasi chatting menggunakan algoritma camellia. Pada proyek akhir ini dapat diambil kesimpulan , untuk proses waktu enkripsi lebih lama menggunakan panjag kunci 256 bit  dan berhasil membangun web untuk aplikasi chatting menggunakan algoritma camellia.   Kata kunci  Camellia, kriptografi, enkripsi, Dekripsi, Php (Perl Hypertext Processor

Monitoring Pergeseran Tanah Tapak Tower Transmisi PT (PLN) Persero Dengan Menggunakan SMS Sebagai Notifikasi Peringatan

Landslides are one of the causes of the collapse of the transmission tower of PT PLN (Persero) which caused power outages, therefore monitoring the shifting of the transmission tower tread is very necessary so that power outages due to the collapsed tower can be anticipated faster. In this study the authors made a study to monitor tower shifts by using Ultrasonic sensors and LVDT sensors (Linear Variable Differential Transducer), Ultrasonic sensors function to detect shifts from towers and LVDT sensors function to detect shifts from the left and right tread tower ground. In  this research,  there  are  three  main  sensors, namely  2  LVDT  sensors and  one Ultasonic sensor - each sensor is placed in a safe position from interference and has the least possibility of being affected by landslides, Ultrasonic sensors read the tower shift towards the sensor mounted on the center side and LVDT sensors read the shift ground tread tower on the left and right side of the tower. The sensor sends the signal then is converted by the ATMega 8535 microcontroller into  a  millimeter unit for  LVDT  sensors and  centimeter meter for Ultrasonic sensors. To find out the changes that occur in the tower and tower ground. Every change in distance or the occurrence of a microcontroller shift sends event data in the form of tower numbers and tower shift distances from each sensor reading using SMS (Short Message Service) communication. The installed LVDT sensor has a reading accuracy rate of 98,05% for LVDT 1 and 98,98% for LVDT 2 in millimeters and an Ultrasonic sensor has a reading accuracy rate of 99,44% in centimeters.Tanah longsor merupakan salah satu penyebab robohnya tower transmisi PT PLN (Persero) yang mengakibatkan listrik padam, oleh karena itu monitoring pergeseran tanah tapak tower transmisi  sangat  diperlukan  agar  listrik  padam  akibat  tower  roboh  lebih  cepat  dapat diantisipasi. Pada penelitian ini Penulis membuat suatu penelitian untuk memonitor pergeseran tower dengan menggunakan sensor Ultrasonik dan sensor LVDT (Linier Variable Differential Transducer), sensor Ultrasonik berfungsi untuk mendeteksi pergeseran dari tower dan sensor LVDT berfungsi untuk mendeteksi pergeseran dari tanah tapak tower sisi kiri dan kanan. Pada penelitian ini memiliki tiga sensor utama yaitu 2 sensor LVDT dan satu sensor Ultasonik tiap – tiap sensor diletakkan pada posisi yang aman dari gangguan dan memiliki sedikit kemungkinan terkena dampak longsor, sensor Ultrasonik membaca pergeseran tower terhadap sensor dipasang pada sisi tengah dan sensor LVDT membaca pergeseran tanah tapak tower pada sisi kiri dan kanan tower. Sensor mengirim sinyal lalu dikonversi oleh mikrokontroler ATMega8535 menjadi satuan millimeter untuk sensor LVDT dan centi meter untuk sensor Ultrasonik. Untuk mengetahui  perubahan  yang  terjadi  pada  tower  dan  tanah  tapak  tower.  Setiap perubahan jarak atau terjadinya pergeseran mikrokontroler mengirim data kejadian berupa nomor tower dan jarak pergeseran tower dari masing - masing pembacaan sensor dengan menggunakan komunikasi SMS (Short Message Service). Sensor LVDT yang dipasang memiliki persentase tingkat keakuratan pembacaan sebesar 98,05% untuk LVDT 1 dan 98,98% untuk LVDT 2 pada satuan mili meter sedangkan sensor ultrasonik memiliki persentase tingkat keakuratan pembacaan sebesar 99,44% pada satuan centi meter

Segmentasi Citra Sel Sabit dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Deteksi Penyakit Anemia

Anemia sel sabit (Sickle cell Anemia) merupakan penyakit kekurangan sel darah merah normal yang disebabkan oleh kelainan genetik pada tubuh manusia dimana sel-sel darah merah berbentuk sabit. Penelitian berjudul “identifikasi anemia sel sabit menggunakan teknik pengolahan citra dan algoritma K-NN” mencoba melakukan analisis otomatis berdasarkan citra sel darah masukan, yang kemudian akan di bedakan antara sel sehat dan sel sabit. Penelitian ini terdiri dari dua tahapan. Tahapan pertama adalah pengolahan citra ( grayscle, thresholding, resize image) yang akan digunakan sebagai masukan untuk tahapan kedua. Tahapan kedua adalah deteksi anemia sel sabit untuk mengidentifikasi anemia sel sabit, menggunakan algoritma k-nearest neighbor.Proses identifikasi terdiri dari tahapan pengolahan citra (grayscle, thresholding), pengukuran sel darah untuk mendapatkan data numberik sel yang akan digunakan sebagai masukan k-nearest neighbor, untuk kemudian dibedakan apakah sel darah masukan termasuk sel sehat atau sel sabit. Setelah melakukan 50 pengambilan data dengan nilai K yang bervariasi ( k=3, k=5, k=7, k=9, k=12) dapat disimpulkan bahwa K terbaik untuk penelitian ini adalah 3 dengan nilai akurasi 80%. Kata kunci : Anemia sel sabit,pengolahan citra digital, algoritma k-nearest neighbor (k-NN atau KNN)

Monitoring Kualitas Udara dan Kontrol Air Purifier Honeywell HHT-080

Air is very important for the survival of living things, air quality will affect the state of human health. At present air quality is only monitored by KLH (Ministry of Environment) of Riau Province, with monitoring points only 1-3 points per city / regency in Riau. The frequent occurrence of forest fires in Riau, causing air quality to deteriorate rapidly so it requires a tool that can monitor air quality and improve air quality to maintain human health. Therefore, the authors conducted research and design of tools to be able to monitor air quality (CO gas levels) and improve air quality in the room. The workings of this monitoring device are MQ-7 gas sensors measuring CO (carbon monoxide) gas levels, where the data is then processed and sent through a wi-fi network using ESP8266 and the data is also used as a reference for control the air purifier in the room. The results of this monitoring are shared using Google Spreadsheets by e-mail to the people whom concerned. The MQ-7 sensor works best in the range of 50-150 ppm carbon monoxide gas with a deviation of 14 ppm from a calibrated multi gas detector. Keywords: Monitoring, Gas CO, ESP8266, MQ-7, Google Sheets, Air quality, Air Purifier.Udara sangat penting bagi keberlangsungan makhluk hidup, kualitas udara akan mempengaruhi keadaan kesehatan manusia tersebut. Pada saat ini kualitas udara hanya dipantau oleh KLH (Kementrian Lingkungan Hidup) Provinsi Riau, dengan titik pantau hanya 1-3 titik setiap kota / kabupatan di Riau. Seringnya terjadi kebakaran hutan di Riau, menyebabkan kualitas udara memburuk dengan cepat sehingga memerlukan alat yang dapat memantau kualitas udara dan memperbaiki kualitas udara guna menjaga kesehatan manusia. Oleh karena itu penulis melakukan penelitian dan perancangan alat untuk dapat memantau (monitoring) kualitas udara (kadar gas CO) dan memperbaiki kualitas udara pada ruangan tersebut. Cara kerja dari perangkat monitoring ini adalah sensor gas MQ-7 mengukur kadar gas CO (karbon monoksida), dimana datanya kemudian diolah dan dikirimkan melalui jaringan wi-fi menggunakan ESP8266 serta datanya juga dijadikan acuan untuk bekerja atau tidaknya air purifier pada ruangan. Hasil monitoring ini dibagikan menggunakan google spreadsheet melalui e-mail kepada orang-orang yang bersangkutan. Sensor MQ-7 bekerja terbaik pada range 50-150 ppm gas karbon monoksida dengan deviasi 14 ppm dari multi gas detektor yang terkalibrasi. Kata kunci: Monitoring, Gas CO, ESP8266, MQ-7, Google Spreadsheet, Kualitas udara, Air Purifier

Penerapan Deep Learning Pada Jenis Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network

Masalah Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) terutama berkaitan dengan penyakit selalu menjadi isu dalam pengelolaan perkebunan kelapa sawit. Kelapa sawit memiliki penyakit yang disebabkan oleh hama dan lainnya yang dapat mempengaruhi pertumbuhan serta proses berbuahnya.Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sehat dan tidaknya tanaman kelapa sawit melalui warna daunnya, sehingga akan memudahkan kinerja petani. Deep Learning (DL) merupakan bidang ilmu dari machine learning dengan melakukan pembelajaran lebih dalam untuk banyak lapisan. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu algoritma DL yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi misalnya gambar. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan diterapkan metode CNN untuk mengklasifikasikan sehat atau tdiaknya tanaman kelapa sawit berdasarkan warna daunnya. Data yang digunakan berjumlah 3000 data dengan skenario pengujian untuk data training dan data testingnya adalah 90%:10%, 80%:20%, 70%:30% dan 65%:35%. Berdasarkan dari 4 skenario pengujian tersebut akurasi terbaik didapatkan adalah 99.90% untuk skenario 65% data training dan 35% data testing. Sedangkan tingkat akurasi yang paling rendah adalah 99,50% untuk skenario 90% data training dan 10% data testing

Analisis Perbandingan Machine Learning SVM Dan Adaboost Face Detection Dengan Metode Viola Jones: Analisis Perbandingan Machine Learning SVM Dan Adaboost Face Detection Dengan Metode Viola Jones

Teknologi pengenalan wajah sudah banyak diimplementasikan dalam kehidupan sehari-hari. Untuk mendeteksi wajah pada suatu citra dibutuhkan kecepatan dan keakurasian yang cepat dan tepat. Salah satu metode pendeteksian wajah yang bisa digunakan adalah metode Viola Jones. Machine learning yang bisa diimplementasikan untuk metode ini adalah Adaboost dan SVM. Tujuan Penelitian ini  adalah membandingkan kelebihan dan kekurangan dari 2 jenis machine learning tersebut. Hasil akurasi metode viola jones dengan machine learning Adaboost yaitu 90%. Total gambar yang digunakan adalah 50 dengan 30 sampel terdapat wajah dan 20 sampel yang tidak memiliki wajah. Sedangkan pada machine learning SVM tingkat keakurasian yang didapat yaitu sebesar 50%. Rata-rata waktu komputasi yang didapat pada metode AdaBoost sebesar 1,9s dan SVM sebesar 31,19s. Persentase nilai Sensitivitas metode AdaBoost didapat sebesar 86,66% dan SVM sebesar 80%. Nilai Spesifisitas untuk AdaBoost 95% dan untuk SVM yaitu 4,76% . Hal ini karena SVM menempatkan banyak sampel dalam kelompok yang ada wajah meskipun sampel tidak memiliki wajah. Sehingga penelitian ini menyimpulkan bahwa metode machine learning yang lebih efisien adalah dengan menggunakan metode AdaBoost. Kata kunci: deteksi wajah, viola jones, AdaBoost, svm, akuras