Teknologi Internet of Things (IoT) saat ini terus berkembang dan manfaatnya sudah mulai bayak dirasakan oleh sebagian besar masyarkat. Beberapa aplikasi IoT seperti smart home, smart factory, smart agriculture. Pada implementasi sistem IoT diperlukan perangkat yang berfungsi untuk mengumpulkan dan memproses beberapa jenis data. Sehingga diperlukan sebuah resouce yang handal yang sering disebut dengan cloud computing. Cloud computing merupakan pusat data yang terpusat. Karena jarak yang jauh maka menjadi kelemahan untuk beberapa aplikasi yang sensitif terhadap waktu. Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem fog computing pada internet of things services pada untuk aplikasi smart home. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan waktu proses komputasi pada aplikasi monitoring suhu dan kelebaban sebesar 0,152 detik, pada aplikasi pengaturan dimmer lampu sebesar 0,339 detik dan apada aplikasi face recognition sebesar 6,602 detik.
Nowadays, the IEEE 802.11 wireless local area network (WLAN) has been widely used for Internet access services around the world. Then, the unfairness or insufficiency in meeting the throughput request can appear among concurrently communicating hosts with the same access point (AP), which should be solved by sacrificing advantageous hosts. Previously, we studied the fairness control method by adopting packet transmission delay at the AP. However, it suffers from slow convergence and may not satisfy different throughput requests among hosts. In this paper, we propose a throughput request satisfaction method for providing fair or different throughput requests when multiple hosts are concurrently communicating with a single AP. To meet the throughput request, the method (1) measures the single and concurrent throughput for each host, (2) calculates the channel occupying time from them, (3) derives the target throughput to achieve the given throughput request, and (4) controls the traffic by applying traffic shaping at the AP. For evaluations, we implemented the proposal in the WLAN testbed system with one Raspberry Pi AP and up to five hosts, and conducted extensive experiments in five scenarios with different throughput requests. The results confirmed the effectiveness of our proposal.
MIMO OFDM is the key technology of 4G network system. MIMO-OFDM system enhances the spectrum efficiency and increases the capacity of the system. The implementation of USRP hardware to MIMO OFDM system has been attracted some researchers to conduct the experiments. So we conduct the experiments in a MIMO OFDM system that applies the predistortion technique. In this experiment, we evaluate performances of the predistortion technique by using the artificial neural network. USRP 2920 hardware which is supported by LabVIEW and Phyton software are used in this experiment. OFDM system uses 128 subcarriers to produce an OFDM symbol, and MIMO system uses 2 antennas at transmitter and receiver side. And no obstacles between Tx and Rx, or line of sight transmission scenarios. The performances of the predistortion technique using the artificial neural network algorithm are shown in symbol constellations or Error Vector Magnitude (EVM) at the receiver. And the texts or characters are used as the input of the system. From the experiment results can be seen that the distance between Tx and Rx affects the Error Vector Magnitude (EVM) and predistortion technique produces the Error vector magnitude (EVM) improvement. More shorter the distance between Tx and Rx can decrease distortions of the received signal, At the transmitter side, the performance of predistortion technique is shown as the linearization improvement of the non-linearity power amplifier. Therefore more wider the linear region of power amplifier results the decreasing in band distortion of transmitted signal, and can be seen as the Error Vector Magnitude (EVM) improvement.
Pada makalah ini dilakukan evaluasi kinerja algoritma Neural Network sebagai teknik reduksi sistem OFDM. Hasil simulasi untuk sinyal OFDM dengan jumlah subcarrier sebanyak 64 dan modulasi 16 QAM menunjukkan penerapan algorima NN menghasilkan penurunan nilai PAPR sekitar 5,6 dB dari PAPR sinyal OFDM tanpa reduksi. Juga dibandingkan dengan teknik reduksi PAPR metode Iterative Clipping and Filtering, (ICF), Selective Mapping (SLM) dan Partial Transmit Sequence (PTS). Dari kurva CCDF juga ditunjukkan bahwa metode NN menghasilkan kinerja yang lebih baik dibanding metode digabungkan dengan teknik Iterative Clipping and Filtering, (ICF), Selective Mapping (SLM) dan Partial Transmit Sequence (PTS). Evaluasi di sisi penerima dengan pengamatan nilai bit error rate, penerapan algoritma NN memiliki kinerja yang terbaik
Pandemi Covid-19 adalah insiden mengejutkan yang terjadi akibat Covid-19 (corona virus desease-2019). Jumlah kasus positif di Indonesia hingga bulan Maret 2021 sebanyak 1.373.836 jiwa, sembuh 1.189.510 jiwa dan meninggal 37.154 jiwa. Untuk menekan angka positif covid-19, pemerintah menerapkan aturan protokol kesehatan yaitu memakai masker dan menjaga jarak minimal satu meter atau social distancing. Bahkan banyak yang sengaja duduk di kursi yang bertanda silang. Melihat situasi ini kami berinovasi membuat alat dengan sistem peringatan yang dipasang kursi tunggu tempat-tempat umum yang sudah diberikan tanda silang namun masih diduduki. Alat tersebut dilengkapi sensor proximity yang mampu mendeteksi objek pada jarak 5 cm. Alat ini terintegrasi dengan telegram yang dapat digunakan untuk mengirimkan pesan kepada petugas keamanan bahwa ada yang duduk di kursi yang bertanda silang. Alat ini juga memberi peringatan bunyi buzzer dan himbauan melalui speaker. Tujuan dibuatnya alat ini untuk menumbuhkan kedisiplinan dan kepatuhan masyarakat akan pentingnya menjaga jarak di lingkungan umum.Kata Kunci: Covid-19, Social Distancing, Proximity, Protokol Kesehatan
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.