📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 6 dokumenDESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM BERBASIS MULTIPLEKSER UNTUK PENGUJIAN PCBA SEMI-OTOMATIS
Verifikasi Printed Circuit Board Assembly (PCBA) merupakan proses yang penting untuk memastikan kualitas dan keandalan produk pada sistem elektronik. Di PT Nicslab Global Industry (NGI), proses verifikasi awal saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan multimeter digital, sehingga membutuhkan waktu pengujian yang relatif lama dan meningkatkan ketergantungan terhadap tenaga ahli. Makalah ini menyajikan perancangan dan implementasi subsistem kontrol dan pemantauan untuk platform verifikasi PCBA semiotomatis berbasis bed-of-nails. Subsistem yang diusulkan mengintegrasikan fungsi transfer data, unit pemrosesan, dan antarmuka pengguna untuk memungkinkan pemilihan titik uji secara otomatis, akuisisi pengukuran, pemrosesan data, serta visualisasi hasil pengujian. Arsitektur switching berbasis multiplekser digunakan untuk menghubungkan instrumen pengukuran secara dinamis dengan titik uji yang dipilih, sedangkan mikrokontroler mengoordinasikan urutan verifikasi dan mengelola penyimpanan data. Sistem ini mendukung pengukuran kontinuitas dan tegangan melalui subsistem akuisisi data berbasis ADS8689. Evaluasi eksperimental dilakukan menggunakan papan kalibrasi resistansi dan tegangan khusus, dengan hasil pengukuran dibandingkan terhadap multimeter digital Keithley DMM7510. Prosedur kalibrasi diterapkan untuk mengompensasi kesalahan pengukuran sistematis yang disebabkan oleh penguatan dan offset ADC serta resistansi dalam kondisi aktif pada multiplekser. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kalibrasi resistansi berhasil menurunkan nilai mean absolute error dari 120,91? menjadi 0,31? , yang setara dengan peningkatan sebesar 99,75% . Sementara itu, kalibrasi tegangan menurunkan nilai mean absolute error dari 0,1344???? menjadi 0,0559???? , yang setara dengan peningkatan sebesar 58,43%. Selain itu, hasil pengukuran setelah kalibrasi menunjukkan linearitas yang sangat baik dengan nilai ????2 masing-masing sebesar 1,0000 dan 0,9999 untuk pengukuran resistansi dan tegangan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa subsistem yang diusulkan mampu menghasilkan pengukuran yang akurat dan andal untuk digunakan dalam aplikasi verifikasi PCBA otomatis, sekaligus mengurangi kebutuhan terhadap proses pengujian manual.
PENGEMBANGAN KOLORIMETER BERBASIS CITRA DALAM RUANG WARNA CIELAB PADA KAMERA SMARTPHONE MENGGUNAKAN MODEL KOREKSI INTERPOLASI POLINOMIAL ORDE TINGGI
Perkembangan teknologi kamera pada smartphone membuka peluang pemanfaatannya sebagai alat ukur warna berbasis citra digital, tetapi reproduksi warna yang dihasilkan masih dipengaruhi oleh karakteristik sensor, pemrosesan citra internal, dan kondisi pencahayaan sehingga sering terjadi perbedaan dibandingkan dengan alat ukur standar seperti kolorimeter. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model koreksi warna untuk meningkatkan akurasi reproduksi warna kamera smartphone menggunakan pendekatan interpolasi polinomial dalam ruang warna CIELAB. Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan kamera iPhone 13 sebagai sistem akuisisi citra dan kolorimeter sebagai alat referensi pengukuran warna. Data diperoleh dari objek berupa Macbeth chart dan kertas origami pada tiga kondisi pencahayaan, yaitu warm white, natural white, dan cool white. Nilai warna citra kamera dipetakan terhadap nilai referensi kolorimeter pada komponen L*, a*, dan b* dalam ruang warna CIELAB, kemudian dibangun model koreksi menggunakan interpolasi polinomial dengan penentuan orde optimal berdasarkan analisis mean absolute error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu meningkatkan akurasi warna secara signifikan, dengan penurunan nilai rata-rata perbedaan warna (?E*) dari 19,587 menjadi 7,413 pada warm white, dari 21,784 menjadi 4,042 pada natural white, serta dari 4,671 menjadi 1,994 pada cool white, yang setara dengan peningkatan akurasi warna sebesar 30,447%, 59,763%, dan 67,579%. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan interpolasi polinomial efektif dalam memodelkan hubungan nonlinier antara nilai warna kamera dan referensi kolorimeter sehingga berpotensi meningkatkan keandalan kamera smartphone sebagai alternatif sistem kolorimetri yang lebih praktis dan ekonomis.
ANALISIS KOMPARASI EKSTRAKSI DTM DARI DATA AWAN TITIK AIRBORNE LIDAR DENGAN METODE FILTERING ADAPTIVE TIN, CLOTH SIMULATION FILTER, DAN PROGRESSIVE MORPHOLOGICAL FILTER
LiDAR merupakan sebuah sistem yang dapat menghasilkan data elevasi permukaan secara digital dengan cepat dan dengan biaya yang relatif terjangkau. Dalam beberapa dekade terakhir, pengaplikasian data LiDAR dalam pemetaan semakin banyak digunakan karena memiliki resolusi dan akurasi yang tinggi. Akan tetapi, data LiDAR yang masih mentah belum dapat diolah menjadi Digital Terrain Model (DTM) karena masih mengandung data awan titik yang dipantulkan dari berbagai objek di permukaan Bumi. Untuk membuat DTM, objek tanah dan non tanah harus dipisahkan dari data awan titik LiDAR melalui proses filtering. Banyak metode filtering yang telah dibuat untuk mengekstraksi data awan titik LiDAR yang berada di tanah secara otomatis. Tugas Akhir ini dibuat dengan tujuan untuk memahami karakteristik serta perbedaan masing-masing metode filtering awan titik LiDAR dalam menghadapi berbagai kondisi topografi. Hasil yang didapatkan berupa data awan titik LiDAR yang telah melalui proses filtering dan juga permukaan DTM. Metodologi yang digunakan adalah studi literatur dan pengolahan data menggunakan tiga algoritma filtering data awan titik LiDAR yaitu Adaptive Triangulated Irregular Network (ATIN), Cloth Simulation Filter (CSF), dan Progressive Morphological Filter (PMF). Hasil yang didapatkan melalui penelitian pada Tugas Akhir ini berupa data perbandingan awan titik LiDAR yang telah melalui proses filtering serta representasi DTM yang dihasilkan. Diharapkan hasil dari penelitian pada Tugas Akhir ini dapat menjadi solusi pemilihan metode filtering data awan titik LiDAR yang tepat dan sesuai dengan karakteristik data awan titik LiDAR yang digunakan.
SISTEM KLASIFIKASI CITRA IKLAN JUDI ONLINE MENGGUNAKAN VISI KOMPUTER
Judi online merupakan salah satu fenomena yang sedang marak di Indonesia dan telah menimbulkan berbagai macam kerugian. Salah satu penyebab maraknya judi online adalah banyaknya iklan judi online yang beredar. Iklan judi online bermacam-macam bentuknya, ada yang berbentuk teks, ada yang berbentuk video, dan ada juga yang berbentuk citra digital. Salah satu bentuk pencegahan dari judi online adalah dengan memblokir citra iklan judi online yang beredar. Pada tugas akhir ini, dilakukan pengembangan sistem klasifikasi citra iklan judi online dengan tujuan untuk digunakan dalam proses pemblokiran iklan-iklan judi online. Pengembangan sistem klasifikasi citra iklan judi online dilakukan dengan mengimplementasikan dan mengintegrasikan modul ekstraksi teks, modul klasifikasi teks, modul klasifikasi citra, modul fusi, dan modul antarmuka grafis (GUI). Digunakan model pralatih PaddleOCR dan EasyOCR untuk ekstraksi teks, model pralatih IndoBERT varian Base Uncased untuk klasifikasi teks, model pralatih EfficientNet-B0 dan ResNet-50 untuk klasifikasi citra. Berdasarkan hasil pengujian, didapati bahwa gabungan model EfficientNet-B0 dengan model BERT yang menggunakan ekstraksi teks PaddleOCR memiliki akurasi yang paling tinggi, yaitu 96.40%.
PEMODELAN ALGORITMA YOUTUBE DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK ANALISIS PERFORMA VIDEO
Dengan beralihanya dunia konvensional ke dunia virtual, pemahaman algoritma Internet diperlukan untuk beradaptasi dengan pemkembangan dunia, terutama untuk aspek informasi dan komersil. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan sebuah model machine yang mampu memprediksi jumlah penonton dari sebuah video Youtube dengan mempelajari bobot dari setiap faktor yang mempengaruhi performa video, yaitu title interestingness, video interestingness, retensi video, jumlah subscriber, respon video. Model tersebut dikembangkan dengan menggunakan algoritma machine neural network sehingga didapat model yang mampu memprediksi jumlah penonton dari sebuah video dengan tingkat error 8,62%. Pada model ini juga didapat bahwa faktor yang paling mempengaruhi jumlah views dari sebuah video pada lapisan pertama adalah jumlah subscriber yang dimiliki oleh suatu kanal dengan nilai persen bobotnya 72,03% dan kualitas video pada lapisan kedua dengan persen bobot 84,33%.
WATERMARKING CITRA MENGGUNAKAN MATRIKS HADAMARD
dan distribusi citra digital, yang juga meningkatkan risiko duplikasi dan modifikasi tidak sah atas karya asli. Untuk mengatasi masalah ini, teknik watermarking telah diterapkan sebagai solusi untuk melindungi hak cipta. Tugas Akhir ini secara khusus membahas penggunaan matriks Hadamard dalam teknik watermarking. Matriks Hadamard diaplikasikan untuk mentransformasi data citra ke domain frekuensi, tempat watermark disisipkan. Proses ini dilanjutkan dengan inversi transformasi untuk memulihkan citra dengan watermark yang telah disisipkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa citra dengan watermark yang disisipkan menggunakan metode matriks Hadamard dan citra watermark setelah proses ekstraksi memiliki kualitas yang tinggi. Selain itu, ketahanan watermark terhadap berbagai jenis serangan dinilai baik dari segi objektif dan subjektif untuk watermark yang kasat mata, serta baik dari segi subjektif untuk watermark yang tak kasat mata.