Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika

KLASIFIKASI MODEL DECESION TREE UNTUK DETEKSI GEMPA BUMI DALAM SISTEM PERINGATAN

2024-03-27T10:24:09+07:00

Indonesia merupakan negara yang berada pada lempeng Australia, Lempeng Eurasia dan lempeng pasifik, sehingga di indonesia terjadi banyak pergerakan lempeng tektonik dan vulkanik yang menyebabkan gempa bumi. Contoh kasus gempa bumi yang terjadi di Padang Pariaman dan wilayah Sumatera Barat, Indonesia. Bencana gempa bumi ini terjadi sebesar 7.6 Skala Ricther dan menelan korban lebih daripada 1200 orang. Solusi untuk mengatasi permasalahan ini adalah diperlukan suatu alat yang dapat mendeteksi, dapat dimonitoring dan terdapat perangkat peringatan untuk memberikan peringatan ketika terjadi adanya gempa bumi. Earthquake Detector System merupakan sistem pendeteksi maupun otomatisasi rumah pada bencana gempa bumi yang telah terjadi. Sistem ini dapat mengklasifikasi gempa berdasarkan kekuatan gempa dengan menggunakan algoritma decesion tree dengan kelas Normal, Gempa Tidak Merusak, dan Gempa Merusak. Berdasarkan Implementasi algoritma decesion tree Proses prediksi klasifikasi gempa menggunakan algoritma decesion tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 97% dengan nilai error sebesar 3% dan proses waktu untuk mengklasifikasi algoritma mulai dari memasukan variable sampai mendapatkan hasil klasifikasi dengan rata rata waktu yang di peroleh sebesar 00,00,59 ms pada percobaan sebanyak 30 kali dan pengujian model decesion tree data test : data train akurasi tertinggi 81,761% dengan data 30:70.

Kata kunci : algoritma, decision tree, perangkat peringatan.

PERANCANGAN DAN REALISASI MODUL KOMUNIKASI SATELIT KUBUS PADA FREKUENSI UHF DENGAN MENGGUNAKAN COMMERCIAL OFF-THE SHELF RADIO MODULE

2024-03-24T18:05:49+07:00

Teknologi satelit merupakan teknologi dengan bidang pengembangan yang sangat luas. Salah satu jenis dari implementasi teknologi satelit adalah satelit kubus (Cubesat) yang memiliki ukuran 10x10x10 cm yang mengorbit di LEO (Low Earth Orbit) pada ketinggian 400-100 km. Cubesat sangat cocok untuk proyek-proyek universitas karena misinya yang sederhana dan biayanya yang murah. Sistem komunikasi satelit adalah teknologi yang menggunakan satelit buatan untuk mengirim dan menerima sinyal antara titik-titik yang berbeda. Pengembangan satelit nano di Indonesia merupakan bidang yang baru dan terus berkembang dengan bertujuan untuk menggunakan satelit yang kecil, berbiaya rendah dan memiliki performa tinggi untuk berbagai aplikasi. Penggunaan Commercial Off-The Shelf Radio Module (COTS) untuk satelit kubus di Indonesia merupakan pendekatan yang menjanjikan untuk mengurangi biaya dan kompleksitas satelit yang dirancang. Pada tugas akhir ini, penulis menggunakan dua modul radio COTS yang berbeda, yaitu RFM69HW dan RF4463PRO, untuk merancang sistem komunikasi satelit nano yang beroperasi pada frekuensi 437 MHz (UHF). Sistem komunikasi satelit kubus ini didukung oleh mikrokontroler STM32F103 dan diintegrasikan pada board PC-104. Penelitian tugas akhir ini terdiri dari beberapa langkah yaitu penentuan komponen, proses desain dan fabrikasi, inegrasi, dan pengujian.

Kata kunci:satelit nano, sistem komunikasi satelit, modul komunikasi, COTS, frekuensi UHF.

DETEKSI FORMALIN PADA MIE BASAH MENGGUNAKAN SENSOR TCS3200 BERBASIS RASPBERRY-PI

2024-05-14T11:17:24+07:00

Mie basah merupakan makanan yang populer dimasyarakat, akan tetapi dikarenakan masa simpannya yang singkat membuat mie basah ini menjadi cepat rusak dan berjamur. Di era kemajuan teknologi sekarang ini, pendeteksian suatu zat kimia berbahaya pada makanan bisa dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya adalah menggunakan peraksi kimia dan sensor warna. Penggunaan formalin pada mie basah sebagai bahan pengawet sangat berbahaya bagi tubuh manusia, maka dari itu diperlukan suatu metode untuk mendeteksi mie basah yang mengandung formalin. Salah satunya adalah dengan menggunakan sensor TCS3200, dimana sampel mie basah yang mengandung formalin akan digerus dan diambil filtratnya kemudian diberikan peraksi KMnO₄ sebanyak 3 sampai 4 tetes untuk melihat perubahan warna yang terjadi. Kemudian sensor TCS3200 ini akan membaca perubahan warna yang terjadi pada setiap filtrat sampel mie basah berformalin dengan konsentrasi 0 PPM, 20 PPM, 40 PPM, 60 PPM, 80 PPM, 100 PPM, 125 PPM, 150 PPM, 175 PPM , dan 200 PPM. Nilai RGB yang terdeteksi dari perubahan warna yang terjadi selanjutnya diperoses menggunakan mikroprosesor Rapsberry Pi 3 model B+ untuk menentukan berapa persen RGB masing-masing sampel. Dan diperoleh kesemua sampel mie basah yang diberi pereaksi KMnO₄ ini berubah warna menjadi kecoklatan yang mengindikasikan sampel positif mengandung formalin.

Kata kunci : sensor, formalin, mie basah, Rapsberry Pi 3 model B+

ANALISIS PENJAMINAN AVAILIBILITY APLIKASI BERBABASIS WEB TERHADAP SERANGAN DDOS MENGGUNAKAN AMAZON EKS

2024-03-01T11:47:37+07:00

Permasalahan yang diangkat pada penelitian ini adalah menjamin ketersedian dari sebuah sistem dalam menerima serangan DdoS HTTP Flood. Belakangan ini, serangan seperti Denial of Service (DoS) dan Distributed Denial of Service (DDoS) sudah menjadi yang ancaman utama terhadap industri TI dan jaringan komputer saat ini [1], serangan semacam ini bertujuan untuk membuat sumber daya jaringan atau sistem tidak tersedia bagi pengguna sehingga tidak ada orang yang dapat mengaksesnya [2]. Sebuah infrastruktur dimana sistem didirikan diperlukan kemampuan scalability secara otomatis agar bisa menerima serangan DDoS, dengan sudah terciptanya sistem yang selalu tersedia, bisnis bisa selalu berjalan [3]. Salah satu platform yang dapat digunakan untuk mendukung ketersediaan tinggi sebuah aplikasi adalah container orchestrator lebih tepatnya Kubernetes [4]. Pada penetelitian ini berfokus pada perancangan cloud computing sehingga mampu menerima serangan HTTP Flood sebanyak 5.000, 10.000, 15.000, 30.000 yang dilakukan masing-masing 10 kali. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa walaupun terjadi peningkatan jumlah node/worker dari 2 menjadi 3, serta adanya peningkatan CPU dan memori yang cukup signifikan, sistem yang dibangun berhasil menangani puluhan ribu serangan. Sehingga, dapat dikatakan bahwa sistem yang dibangun selalu available dan dapat diandalkan untuk produksi di dunia kerja.

Kata kunci-DDoS, EKS, orchestrator.

PREDIKSI DAN FORECASTING KUALITAS UDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA EXTREME LEARNING MACHINE

2024-03-27T16:30:34+07:00

Polusi udara menjadi salah satu faktor terpenting yang mempengaruhi kesehatan manusia. Jakarta adalah ibukota Indonesia, menduduki peringkat ke-9 dalam hal kualitas udara dan polusi perkotaan. Indonesia berada di peringkat ke-9 di antara 106 negara sebagai negara yang paling tercemar di dunia. DKI Jakarta adalah kota yang sangat padat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi dan meramalkan data kualitas udara di DKI Jakarta dengan menggunakan algoritma Extreme Learning Machine (ELM). Metode ini memungkinkan penggunaan yang memberikan kecepatan dan performa yang tinggi. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai root mean square error (RMSE) sebesar 0,06%, mean square error (MSE) sebesar 0,004%, dan mean absolute error (MAE) sebesar 0,041%. Nilai-nilai pengukuran evaluasi ini diperoleh dengan fungsi aktivasi ELU dengan 100 neuron tersembunyi untuk prediksi dan 500 untuk forecasting.

Kata kunci : kualitas udara, prediksi, peramalan extreme learning machine, evaluasi metrik