The growing number of vehicles in developing countries causes a slew of issues, including the parking system.The current parking system is mostly manual, requires human intervention as a security system, and does not provide information about available parking areas.Their problems cause nonoptimal parking management. Furthermore, it can lead to income loss and criminal acts. This study addresses one of the possible solutions by using the internet of things (IoT) concept. The parking system is built by utilizing a smart card, machine-to-machine (M2M) communication, and cloud monitoring. As a result, the smart parking system prototype has been provided. The parking system business process can be done automatically, and it provides a more secure parking security system. The proposed parking system architecture also provides a practical system. The system only took around 1 second to perform the data transmission between nodes.
Proses monitoring keadaan lingkungan menggunakan teknologi IoT menjadi teknologi yang berkembang pada saat ini, setiap perubahan lingkungan dapat dipantau secara real time sehingga dapat diambil tindakan-tindakan dengan cepat ketika terjadi perubahan yang tidak normal. Untuk melakukan monitoring dibutuhkan sebuah media komunikasi dalam melakukan pengiriman data, media komunikasi nirkabel yang sering digunakan seperti Bluetooth, Wifi, dan LoRA. Akan tetapi tidak semua media komunikasi cocok di daerah pedesaan, hutan, atau bahkan lepas pantai. Ketika ada kebutuhan untuk mendeteksi sejak dini ketika terjadi kebakaran hutan atau mengetahui keadaan pasang surut pantai, kondisi hutan dan pantai yang luas akan mengalami masalah ketika harus menggunakan Bluetooth atau Wifi karena memiliki keterbatasan jangkauan untuk melakukan pertukaran data. LoRa menawarkan media komunikasi yang dapat diterapkan daerah dengan kondisi alam yang luas karena kemampuan dalam mengirimkan data yang jauh sampai 20 - 30 Km, pada penelitian ini melakukan pengujian untuk mengetahui jangkauan LoRa dalam mengirimkan data di area dalam gedung yaitu Politeknik Negeri Malang. Dari beberapa lantai yang digunakan dalam melakukan percobaan pengiriman data, dari lantai 4 sampai lantai 7 dapat mengirimkan data (serialisasi - deserialisasi) dengan posisi LoRa penerima di lantai 6.
The number of vehicles and currents that tend to increase causes traffic density. A system is proposed to calculate the number of vehicles and predict real-time traffic density. This research uses Haar Cascade to detect the number of cars and motorcycles and the Double Exponential Smoothing (DES) for forecasting the number of vehicles on the road. MAPE describes forecasting accuracy as a base for selecting the best smoothing constant (Alpha). The best test results from June 13 to 20, 2020, are cars on June 14, 2020 (alpha 0.5, MAPE 0%) and Motorcylecycles on June 18, 2020 (alpha 0.5, MAPE 0.1134% ). The most significant MAPE results of the car were on June 15, 2020, with alpha 0.5 and MAPE 2.1073%. The 3 minutes haar cascade detects 72.58% of cars and 81.90% of motorcycles.
Lokasi BUMDes Desa Duwet yang cukup dengan Taman Nasional Bromo Tengger Semeru (TNBTS) mengakibatkan desa ini memiliki kontur tanah berbukit, dengan ketinggian 700-1500 meter diatas laut, membuat suasana di desa cukup sejuk. Namun, daerah lereng menyimpan potensi bencana alam yang cukup besar, seperti bencana longsor. Ditambah lagi karena masuk sangat dekat dengan pegunungan semeru yang beberapa bulan lalu sempat erupsi dan banyak menimbulkan kerugian, baik secara moril maupun materiil. salah satu kerugian yang dialami oleh warga yang terdampak bencana biasanya adalah kehilangan dokumen pribadi dan keluarga yang penting seperti ijazah, akte lahir, KTP, dan surat surat berharga lainnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan perubahan bentuk arsip dari arsip biasa ke arsip digital dan ini biasa disebut digitalisasi arsip. Digitalisasi arsip dapat menjadi sebuah langkah preventif dalam menyelamatkan arsip. Namun pada prosesnya, digitalisasi arsip ini tidaklah mudah, perlu adanya sosialisasi dan pelatihan bagi warga sehingga bisa memprose arsip pribadi menjadi arsip digital.
Terjadinya pandemi Covid-19 di hampir seluruh belahan dunia, termasuk Indonesia, menjadikan masyarakat mempunyai gaya hidup baru dalam bertransaksi untuk mencegah penularan virus sesuai anjuran Pemerintah. Semua transaksi cenderung dilakukan secara non tunai dengan memanfaatkan teknologi smart card untuk menghindari adanya kontak fisik dengan orang lain. Tingginya penggunaan smart card pada berbagai bidang untuk mendukung aktivitas sehari-hari menyebabkan rawannya terjadi pencurian data di dalam smart card oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. AES sebagai algoritma kriptografi dapat digunakan untuk mengamankan data di dalam smart card dengan melakukan enkripsi data sebelum data yang bersifat rahasia tersebut disimpan ke dalam smart card. Untuk meningkatkan keamanan data, diusulkan sebuah mekanisme penggunaan key yang bersifat dinamis dengan memanfaatkan Unique Identifier (UID) setiap smart card. Dengan demikian, key yang digunakan untuk melakukan enkripsi dan dekripsi data dibentuk berdasarkan UID dan berbedabeda untuk setiap smart card. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan AES dengan key yang bersifat dinamis ini mampu mengamankan data 40 byte plainteks menjadi 48 byte cipherteks, dengan rata-rata waktu komputasi sebesar 71.2 ms untuk penulisan data dan 89.4 ms untuk pembacaan data menggunakan key 128 bit, 70.8 ms untuk penulisan data dan 88 ms untuk pembacaan data menggunakan key 192 bit, dan 72 ms untuk penulisan data dan 88.4 ms untuk pembacaan data menggunakan key 256 bit. Waktu komputasi ini hanya mempunyai selisih sekitar 2 ms dibandingkan dengan penulisan dan pembacaan data tanpa mekanisme enkripsi dan dekripsi.
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.