Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kemudahan manusia dalam mengakses informasi kapan dan dimana saja adalah tujuan diciptakannya Internet of Things (IoT). Banyak teknologi yang dapat menyokong implementasi IoT berjalan mulus, salah satunya Low Power Wide Area Network (LPWAN). Bertujuan mengirim informasi dalam jarak jauh dan konsumsi energi rendah, LPWAN didukung oleh teknologi physical layer sebagai platform modulasi radio untuk Internet of Things contohnya seperti LoRa. Berbagai data yang diterima oleh sensor node, maka diperlukan sebuah protokol penjadwalan sebelum melakukan transmisi ke base station atau sink node. Dalam riset ini, model penjadwalan yang akan digunakan adalah First Come First Served pada Cluster Head (CH-FCFS) dengan desain topologi jaringan star of stars. Model diimplementasikan ke dalam dua jaringan dengan 25 sensor nodes dan 1 cluster head; 50 sensor nodes dan 2 cluster head. Pengujian sistem model ini menggunakan simulator CupCarbon U-One 4.2. Hasil analisa jaringan pertama dan kedua memiliki keberhasilan pengiriman data sebesar 100% hingga ke sink node. Konsumsi energi 5 tahun untuk sensor node, cluster head S100, dan cluster head S200 adalah 22.732,2 Joule, 1.121.280 Joule, dan 1.121.280 Joule. Konsumsi energi 10 tahun untuk sensor node, cluster head S100, dan cluster head S200 adalah 45.464,4 Joule, 2.242.560 Joule, dan 2.242.560 Joule. Pengaruh dari penggunaan model scheduling dan penyesuaian penggunaan sensor berbasis baterai dijelaskan lebih rinci sesuai komunikasi model konsumsi energi pada simulasi.

---

The ease with which humans access information anytime and anywhere is the purpose of the creation of the Internet of Things (IoT). Many technologies can support the implementation of IoT running smoothly, one of which is the Low Power Wide Area Network (LPWAN). Aiming at sending information over long distances and low energy consumption, LPWAN is supported by physical layer technology as a radio modulation platform for the Internet of Things for example like LoRa. Various data received by the sensor node, it requires a scheduling protocol before transmitting to the base station or sink node. In this research, the scheduling model that will be used is First Come First Served on Cluster Head (CH-FCFS) with a star of stars network topology design. The model is implemented in two networks with 25 sensor nodes and 1 cluster head; 50 sensor nodes and 2 cluster heads. The system testing of this model uses the CupCarbon U-One 4.2 simulator. The results of the first and second network analysis have the success of sending data by 100% to the sink node. The 5 year energy consumption for sensor nodes, S100 cluster head, and S200 cluster head are 22,732.2 Joules, 1,121,280 Joules, and 1,121,280 Joules. The 10 year energy consumption for sensor nodes, S100 cluster head, and S200 cluster head is 45,464.4 Joules, 2,242,560 Joules, and 2,242,560 Joules. The impact of the use of a scheduling model and adjustments to the use of battery based sensors are explained in more detail according to the communication model of energy consumption in simulations."

"Trend perkembangan teknologi digital ditandai dengan terjadinya konvergensi antara teknologi komunikasi, komputer, dan informasi. Pergeseran ini juga didorong oleh adanya perkembangan teknologi internet yang secara drastis mengubah paradigma telekomunikasi yang semula berorientasi suara menjadi paket-paket data.Teknologi Voice over IP (VoIP) berusaha menyatukan layanan komunikasi suara dan data dalam satu jaringan. Selain itu teknologi ini juga menggunakan teknologi kompresi suara dengan memberikan efisiensi dan utilisasi bandwith, sehingga mampu menurunkan biaya komunikasi suara. Teknologi VoIP memberikan solusi alternatif terhadap meningkatnya kebutuhan akan layanan jaringan telekomunikasi multiservice.Sebagai teknologi baru, dalam implementasinya diperlukan suatu kajian dan penelitian yang menyeluruh mencakup aspek teknolegi, ekonomi, dan kualitas layanan (QoS: Quality of Service). untuk diterapkan pada suatu perusahaan.

---

The digital technology world is having some new trend in integration among communication technology, computer technology and information technology. This trend is affected by the rapid growth of internet technology which is in some way changes the telecommunication paradigm radically; from voice-transmission oriented to data-transmission oriented.Voice over IP (VoIP) exerts to combine voice communication and data communication service using the same network. VoIP use voice -compression technology in order to have bandwidth efficiency & utilization. By having bandwidth efficiency & utilization, it will give more advantage to cut off the cost from using voice communication only. VoIP also gives an alternative solution to the increase demand of multi service-telecommunication networking.Appeared as a new technology in network communication, the implementation of VOID need some careful study regarding the technological and economical aspect and also Quality of Service before it can be widely used in the business area."

"Perkembangan teknologi komputer dan telekomunikasi telah berhasil menciptakan infrastruktur informasi Baru yang dikenal dengan istilah internet. Peluang bisnis melalui internet menyebabkan banyak berdirinya perusahaan-perusahaan internet, dimana salah satu diantaranya adalah PT. Kompas Cyber Media (PT. KCM), yang meluncurkan Kompas.com pada bulan Agustus 1998. Kompas.com merupakan lengan komersil kompas internet atau kompas on-line, dimana selain harian Kompas juga terdapat link untuk sejumiah harian lain, majalah dan tabloid terbitan Grup Kompas Gramedia. Sebagai market leader, PT. KCM harus mempertahankan posisinya sebagai pemimpin pasar dengan menggunakan strategi pemasaran yang tepat untuk mempertahankan keunggulan bersaing perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan PT.KCM dalam mengelola web site-nya serta menjelaskan strategi yang digunakannya untuk mempertahankan posisinya sebagai market leader. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada responden yang dianggap ahli dalam masalah yang diteliti, dan kemudian dianalisis dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan strategi yang harus diambil. Guna mengembangkan strategi bersaing dilakukan analisis AHP yang terdiri dari satu hirarki utama dan tiga sub hirarki. Hasil pemrosesan pendapat gabungan para responden dengan metode AHP ini adalah strategi biaya rendah, dengan pilihan utama melakukan peningkatan teknologi untuk menekan biaya. Dengan landasan strategi biaya rendah dan penekanan kegiatan peningkatan teknologi selanjutnya dapat dikembangkan produk dan langkah pemasaran sesuai dengan strategi tersebut."

"Teknologi Long Range Wide Area Network (LoRaWAN) yang sangat pesat untuk sistem Internet of Things (IoT) tidak dapat disangkal karena komunikasi nirkabel Low Power Wide Area Network (LPWAN) memimpin dalam skalabilitas, masa pakai, kapasitas, biaya, dan jarak transmisi. Salah satu potensi implementasi adalah pengamatan pada patok perbatasan darat Indonesia dengan negara tetangga, pada pengamatan saat ini dilakukan dengan secara patroli dan tidak diperbarui secara real-time. Penggunaan teknologi LoRaWAN dapat memberikan peningkatan efisiensi dan efektivitas dibandingkan dengan metode yang digunakan sebelumnya, terutama karena karakteristik LoRaWAN yang memungkinkan transmisi data dalam jarak yang jauh dengan konsumsi energi yang rendah. Namun, penting untuk melakukan konfigurasi jaringan yang tepat agar proses pertukaran paket data dapat berlangsung dengan semua node terhubung dengan konsumsi energi yang rendah. Menemukan konfigurasi yang optimal untuk mencapai hasil maksimal dari protokol transmisi LoRa merupakan langkah yang tidak terpisahkan sebelum penerapan dilakukan. Dari hasil simulasi diperoleh efisien energi distribusi yang berifat random uniform centered kombinasi optimal antara jumlah virtual ring dan kluster adalah 3 ring dan 6 ring, nilai bebas atau merata dari Circular arc 2 sampai dengan Circular arc 8 dan memiliki konsumsi energi terendah sebesar 0,56 mJ menggunakan skema routing Next Ring Hop (NRH) dengan critical ring 1.

---

The fast-paced Long Range Wide Area Network (LoRaWAN) technology for Internet of Things (IoT) systems is undeniable as Low Power Wide Area Network (LPWAN) wireless communications leads the way in scalability, lifetime, capacity, cost, and transmission distance. One of the potential applications is observation at Indonesia's land border with neighboring countries, currently observations are carried out by patrol and are not updated in real-time. The use of LoRaWAN technology can provide increased efficiency and effectiveness compared to the methods previously used, mainly due to the characteristics of LoRaWAN which enable data transmission over long distances with low energy consumption. However, it is important to do the right network configuration so that the process of exchanging data packets can take place with all connected nodes with low energy consumption. Finding the optimal configuration to get the most out of the LoRa transmission protocol is an integral step prior to implementation. From the simulation results obtained efficient energy distribution which is random uniform centered the optimal combination between the number of virtual rings and clusters is 3 rings and 6 rings, the value is free or evenly distributed from Circular arc 2 to Circular arc 8 and has the lowest energy consumption of 0.56 mJ using the Next Ring Hop (NRH) routing scheme with critical ring 1."

"Integrasi lightweight blockchain dengan Wireless Sensor Network (WSN) telah menyelesaikan beberapa masalah seperti authentikasi, authorisasi, keamanan dan integritas data. Namun, belum ada studi yang berfokus memperhatikan network lifetime pada blockchain yang diterapkan pada WSN. Penelitian ini berupaya memodifikasi algoritma Proof-of-Authority (PoA) agar lebih adil dalam pembagian penggunaan energi yang ditujukan untuk meningkatkan network lifetime sekaligus produksi blok. Jenis jaringan yang digunakan adalah WSN terklaster karena memiliki penggunaan energi yang lebih baik. WSN terklaster terdiri dari Base Station, Cluster Head dan Sensor Node yang memiliki tugasnya masing-masing. Dalam hal network lifetime, studi ini mengembangkan Proof-of-Authority menjadi Energy-aware Proof-of-Authority (EA-PoA) yang memodifikasi pertukaran pesan dan pemilihan Leader. EA-PoA memodifikasi pemilihan pengusul blok (Leader) yang awalnya menggunakan round-robin menjadi pemilihan berdasarkan pembobotan battery level pada setiap perangkat. Dengan demikian, node yang memiliki baterai lebih sedikit tidak akan terbebani oleh proses mining. Sedangkan dalam hal produksi blok, penelitian ini telah mengembangkan model jaringan blockchain hirarki yang terdiri dari local dan master blockchain yang disebut Multi-level blockchain model (MLBM). Local blockchain adalah jaringan blockchain untuk setiap klaster dengan anggota Node Sensor. Blok yang diusulkan dan disimpan dalam jaringan local blockchain merupakan data sensor. Sedangkan master blockchain beranggotakan Cluster Head dari setiap klaster, blok yang diusulkan dan disimpan adalah kumpulan header dari beberapa blok dalam local blockchain. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan integritas data sekaligus mengingkatkan produksi blok dalam jaringan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa mekanisme pemilihan Leader dari EA-PoA dapat meningkatkan network lifetime hingga 10% dibandingkan PoA tradisional. Selanjutnya, Multi-level blockchain model dapat meningkatkan produksi blok setiap penambahan klaster dalam jaringan.

---

The integration of lightweight blockchain with Wireless Sensor Network (WSN) has addressed several issues such as authentication, authorization, security, and data integrity. However, no study has specifically focused on the network lifetime of blockchain implemented in WSN. This research aims to modify the Proof-of-Authority (PoA) algorithm to more equitably distribute energy usage to enhance both network lifetime and block production. The type of network employed is clustered WSN, known for its better energy usage. Clustered WSN consists of a Base Station, Cluster Head, and Sensor Nodes, each with distinct responsibilities. In terms of network lifetime, this study develops Proof-of-Authority into Energy-aware Proof-of-Authority (EA-PoA), which modifies message exchange and Leader selection. EA-PoA alters the block proposer (Leader) selection from a round-robin method to a battery-level weighting method for each device. Thus, nodes with lower battery levels are not burdened by the mining process. Regarding block production, this research has developed a hierarchical blockchain network model called the Multi-level Blockchain Model (MLBM), which consists of local and master blockchains. The local blockchain serves as the blockchain network for each cluster with Sensor Node members, where proposed and stored blocks contain sensor data. The master blockchain consists of Cluster Heads from each cluster, where proposed and stored blocks are collections of headers from several blocks in the local blockchain. This approach is designed to enhance data integrity and increase block production within the network. Simulation results indicate that the Leader selection mechanism of EA-PoA can extend network lifetime by up to 10% compared to traditional PoA. Furthermore, the Multi-level Blockchain Model can increase block production with each additional cluster in the network."

"This book discusses the challenges in the convergence of technologies as the Internet of Things (IoT) evolves. These include sensing, computing, information processing, networking, and controlling intelligent technologies. The contributors first provide a survey of various assessment and evaluation approaches available for successful convergence. They then go on to cover several operational ideas to apply. The contributors then discuss the challenges involved bridging gaps in computation and the communication process, hidden networks, intelligent decision making, human-to-machine perception and large-scale IoT environments. The contributors aim to provide the reader an overview of trends in IoT in terms of performability and traffic modeling and efforts that can be spent in assessing the graceful degradation in IoT paradigms.- Provides a survey of IoT assessment and evaluation approaches;- Covers new and innovative operational ideas that apply to the IoT industry and the industries it affects;- Includes chapters from researchers and industry leaders in IoT from around the world."

"Dengan sifat dan karakteristiknya, teknologi diyakini banyak pihak sebagai media alternatif pembelajaran. Sebagai hasil inovasi, pemanfaatan internet untuk pembelajaran memerlukan kajian dan penyempurnaan. Selain itu proses difusi juga perlu terus dilakukan sehingga bisa diadopsi oleh sasaran khususnya dosen yang sering disebut sebagai agen pembaharuan dalam pendidikan. Oleh karena itu kegiatan penelitian, pengkajian, dan penyebarluasan perlu terus dilakukan.Pendekatan difusi inovasi menempatkan sikap sebagai salah sate tahapan panting dalam proses keputusan inovasi. Oleh karena itu permasalahan penelitian ini adalah faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi sikap terhadap internet sebagai salah satu kesiapan dalam mengadosi inovasi e-learning. Asumsinya bahwa sikap terhadap internet yang rnerupakan basil inovasi dipengaruhi oleh exposure informasi, kedekatan dengan teknologi komunikasi dan informasi, serta kebutuhan sebagai profesi dosen. Untuk menguji kemurnian hubungan antar variabel tersebut dikontrol dengan aspek domografi dan personality yang merupakan variabel penjelas.Studi ini merupakan multi level analysis yaitu tidak hanya meneliti pada level individu tetapi juga level organisasi, dengan cara membandingkan dua organisasi yang memiliki kondusivitas berbeda yang diduga dapat membedakan model hubungan antar variabel tersebut.Metode yang digunakan adalah survei (cross sectional survey) terhadap dosen Universitas Pendidikan Indonasia dan Universitas Pasundan Bandung dengan total sampel 140 orang. Hasil uji multiple regression, diketahui adanya hubungan yang positif dan signifikan antara ketiga variabel independen dengan variabel dependen. Melalui uji elaborasi dan signifikansi perbedaan diketahui bahwa hubungan tersebut tidak dipengaruhi oleh faktor: jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, klas ekonomi, dan tipe kepribadian. Berdasarkan nilai standarized regression coefficients dan signifikansi diketahui terdapat perbedaan model. Organisasi yang mendukung (kondusif) menunjukan model hubungan yang signifikan, sebaliknya organisasi yang kurang mendukung terbukti tidak signifikan.Implikasi akademisnya adalah bahwa dalam penelitian difusi inovasi pada level individu perlu pula dipertimbangkan faktor lingkungan, seperti: institusi, budaya, atau faktor-faktor Iain di luar level individu. Diketahui pula masih ada variabel-variabel lain yang mempengaruhi sikap terhadap internet yang belum dimasukan dalam model tersebut. Untuk itu perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dan mendalam.Sebagai rekomendasi praktis, untuk membentuk sikap positifloptimis terhadap internet dalam organisasi yang relatif homogen ini, diperlukan kebijakan dan komitmen pimpinan organisasi dan anggotanya untuk menciptakan organisasi yang kondusif dalam mengadopsi inovasi e-learning."

"Internet of things (IoT) bertujuan untuk membuat dunia cerdas dimana realita dan virtual bersatu untuk membuat lingkungan pintar dengan cara menyediakan kemampuan lebih pada bidang daya, kesehatan, transport, kota, industri, bangunan dan lainnya dalam kehidupan sehari - hari. IPv6 sudah menjadi standar de-facto untuk aplikasi Internet of Things (IoT) terutama pada sistem automasi perumahan dan bangunan dan LLN adalah salah satu perangkat jaringan sensor nikabel dengan daya rendah yang mendukung IoT. Pada penulisan ini dijelaskan rancang bangun pengembangan dari Routing Protocol for Low Power and Lossy Network (RPL), yang merupakan protokol routing yang menggunakan metode Destination Oriented Directed Acyclic Graph (DODAG) dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja sistem LLN. Desain sistem ini menggunakan penggabungan objective function zero dan algoritma ME trickle bertujuan untuk menurunkan penggunaan daya. Perancangan dan simulasi dilakukan dengan software Contiki OS: Cooja simulator yang merupakan simulator jaringan yang dirancang khusus untuk jaringan sensor nirkabel. Kinerja sistem dievaluasi berdasarkan parameter konsumsi daya, Packet Delivery Ratio, latensi dan Convergence time pada jaringan. Hasil simulasi menunjukan bahwa sistem dengan OF trickle modification dapat mereduksi convergence time hingga 15%, konsumsi daya 8% dan latensi 9%. Sistem ini juga tetap memberikan performa yang efisien dengan rata – rata PDR 93.8%.

---

Internet of things (IoT) aims to create a smart world where reality and virtuality unite to create smart environments by providing more capabilities in the fields of energy, health, transportation, cities, industry, buildings and more in everyday life. IPv6 has become the de-facto standard for Internet of Things (IoT) applications, especially in residential and building automation systems and LLN is one of those low power device that support IoT. This paper explains the enhancement design of Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPL), which is a routing protocol that uses the Destination Oriented Directed Acyclic Graph (DODAG) method to improve the performance of LLN system. The system design uses a combination of objective function zero and the ME trickle algorithm aims to reduce power usage. The design and simulation is done with Contiki OS software: Cooja simulator which is a network simulator designed specifically for wireless sensor networks. System performance is evaluated based on parameters of power consumption, Packet Delivery Ratio, latency and convergence time on the network. Simulation results show that a system with OF trickle modification can reduce convergence time by 15%, power consumption by 8% and latency by 9%. This system also continues to provide efficient performance with an average PDR of 93.8%."

"Perkembangan Internet Of Things (IoT) pada era saat ini sudah semakin berkembang. Jumlah IoT device sudah mencapai 31 miliar perangkat yang tersebar di dunia. IoT adalah suatu objek yang memiliki kemampuan untuk mengirimkan data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi manusia ke manusia atau manusia ke computer. Dalam perkembangannya, dibutuhkannya teknologi Machine Learning untuk mendukung fitur-fitur yang ada pada IoT device, seperti prediksi konsumsi energi pada perangkat IoT. Machine learning diperlukan untuk mempelajari behaviour yang ada pada mesin yang diterjemahkan menjadi kondisi atau kata kata lain yang mencerminkan behaviour tersebut. Dalam implementasinya membutuhkan neural network yang didalamnya terdapat memory untuk mengingat behaviour tersebut sehingga proses learning dari alat menjadi cepat atau disebut dengan Recurrent Neural Network (RNN). Dengan tujuan dapat mengetahui dan memprediksi dari suatu nilai agar dapat memperkirakan besar konsumsi energi yang berakibat pada kenaikkan penggunaan listrik perkapita dalam negeri. Salah satu arsitektur dari RNN yaitu LSTM dapat digunakan untuk menjawab permasalahan. Data yang digunakan berasal dari sebuah alat dispenser. Hasil pengujian LSTM mencapai kategori baik dengan mendapatkan RMSE sebesar 3.9265.

---

The development of the Internet of Things (IoT) has increasingly developed many features. The number of IoT devices has reached 31 billion devices spread across the world. IoT is an object that has the ability to transfer data over a network without requiring human-to-human or human interaction to a computer. In its development, Machine Learning technology is needed to support features that exist on IoT devices, such as power predictions on IoT devices. Machine learning is needed to study the behaviors that exist on the machine which are translated into conditions or other words that reflect that behavior. For the implementation requires a neural network in which there is memory to remember the behavior so that the learning process of the tool becomes fast or called Recurrent Neural Network (RNN). The purpose of this research is to predict values from consumption energy, which related to average energy consumption on current country. One of the architectures of the RNN, namely LSTM can be used to answer the problem. The data comes from a smart dispenser. The LSTM test results reached a good category by getting RMSE of 3.9265."