Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

PERBANDINGAN UNSOLICITED GRANT SERVICE DAN REAL-TIME POLLING SERVICE PADA WIMAX Achmad Ubaidillah MS
Jurnal Simantec Vol 1, No 3 (2010): Desember
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v1i3.13388

Abstract

STUDI KINERJA SISTEM JARINGAN KOMPUTER UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA Achmad Ubaidillah Ms
Jurnal Simantec Vol 2, No 2 (2011): Desember
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v2i2.13397

Abstract

Enhancement of E-GSM Channel Capacity with Function Diversion of 3G to 2G Frequency Achmad Ubaidillah Ms; Riza Alfita; Retno Diyah Pramana Sari
International Journal of Science, Engineering, and Information Technology Vol 2, No 02 (2018): IJSEIT Volume. 2 Issue. 2 JULY 2018
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (337.731 KB) | DOI: 10.21107/ijseit.v2i2.6488

Abstract

The main observation of this reserch is the installation and analysis of frequency function diversion from 3G to 2G network to enhance the Channel capacity. The frequency 850 MHz that is previously owned by Telkom Flexi, then shifted to belong to Smartfren and will be transferred to become 2G GSM operated by Telkomsel Madura. The result shows that the transfer process of the frequency function goes well.  This produces that the average value of drive test before diversion are Rx Level = 87.969%, Rx Qual = 87.791%, SQI = 80.809%. The average value of drive test after diversion are Rx Level = 91.967%, Rx Qual = 89.926%, SQI = 82.049%. The traffic value before diversion is 503.296 Erlang and 627 Erlang for after diversion. While the blocking before diversion is 24.36% and the blocking after diversion is 1.6%.
Deteksi Jumlah Pengunjung Dan Penggunaan Masker Dengan Menggunakan Metode YOLO Dan Haar Cascade Classifier Achmad Ubaidillah Ms; Achmad Fiqhi Ibadillah; Muhammad Mukhlis Febriansyah Nur
ZETROEM Vol 5 No 1 (2023): ZETROEM
Publisher : Prodi Teknik Elektro Universitas PGRI Banyuwangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36526/ztr.v5i1.2564

Abstract

Perkembangan teknologi pada era globalisasi saat ini sangat pesat. Hal ini membuat teknologi menjadi kebutuhan dasar setiap manusia. Pada tahun 2022 muncul peraturan baru tentang penggunaan masker saat didalam ruangan dan pembatasan jumlah pengunjung saat didalam ruangan. Adanya pembatasan jumlah pengunjung dan juga penggunaan masker didalam ruangan ini sebagai upaya pencegahan dan pengendalian Covid-19 supaya tidak terjadi penyebaran Covid-19 seperti tahun-tahun sebelumnya. Oleh karena itu pada penelitian ini penulis merancang alat berbasis image processing untuk deteksi jumlah pengunjung dan penggunaan masker dengan menggunakan metode You Only Look Once (YOLO) dan Haar Cascade Classifier yang hasil dari kedua metode tersebut akan dibandingkan hasilnya. Menggunakan kamera yang digunakan sebagai input dari pendeteksian yang nantinya output dari alat ini berupa Display Led dan speaker untuk informasi terhadap pengujung. Setelah dilakukan pengujian didapatkan hasil dari sistem ini dengan menggunakan metode YOLO tingkat keberhasilan 93,3 % untuk deteksi jumlah pengunjung. Sedangkan untuk metode Haar Cascade Classifier tingkat keberhasilan 85,7 % untuk deteksi jumlah pengunjung.