LTE (Long Term Evolution) is a Broadband Wireless Access (BWA) technology that allows high speed and a wide range of access. LTE is designed to meet the needs for Quality of Service (QoS), i.e. the ability to download up to 300 Mbps and upload up to 75 Mbps. This study investigated the impacts of user mobility on the LTE network for video streaming services. The approach employed in this study included multi-user with Distributed AntennaSystem (DAS) and various variations of user mobility speed. Observations were made on the condition of the user moving from one cell to another so that the handover occurred. The throughput value will increase by 33% and 47% when the user’s distances are respectively 1250 m and 2000 m from eNode B. In addition, the delay value will reduce by 66.32% an 67.58% when the user’s distances are respectively 1250 m and 2000 m from eNode B. Moreover, the PDR value will increase by 48.74% and 55.45% when the user’s distances are respectively 1250 m and 2000 m from eNode B. The use of a distributed antenna system (DAS) model on LTE network has resulted in improved quality of performance when the user streams a video.

Abstrak Gitar merupakan salah satu alat musik yang paling digemari, dan dapat dimainkan oleh semua orang. Saat ini masih banyak ditemukan pengguna gitar yang tidak bisa melakukan tuning senar gitar dan jika dilakukan manual juga membutuhkan waktu yang lama untuk mendapatkan hasil tuning yang akurat. Hal ini dapat diatasi dengan perkembangan teknologi Pengguna gitar sekarang ini dapat melakukan tuning senar lebih mudah dan lebih cepat dengan tingkat toleransi kesalahan frekuensi tuning ± 1 Hz dengan menggunakan tuner gitar otomatis. Perancangan alat tuner gitar otomatis ini menggunakan 5 komponen pembentuk alat yaitu selector switch untuk memilih frekuensi yang akan diatur, Op amp untuk menguatkan amplitudo gelombang suara agar diterima arduino dengan baik, Arduino untuk menginisialisasi frekuensi dan memberi sinyal ke motor servo, Motor servo untuk melakukan tuning senar gitar, dan LED sebagai indikator tuning. Hasil dari penelitian ini adalah keakuratan tuning untuk setiap senar didapatkan rata-rata tuning paling baik yaitu senar 5 dengan rata-rata kesalahan tuning 0,07 Hz dan rata-rata tuning paling buruk yaitu senar 1 dengan rata-rata kesalahan tuning sebesar 0,8 Hz. Alat yang dapat membantu pengguna gitar melakukan tuning senar gitar secara otomatis dengan tingkat kesalahan maksimum ± 1 Hz dari standar frekuensi setiap nada senar gitar yang telah ditetapkan. Kata kunci : arduino, motor servo, gitar listrik, op amp, Selector Switch

Based on the results of the survey and drive test on Jalan Karawitan Bandung - Indonesia, the value of radio parameters is considered poorly accepted by the Standard Operator Performance Indicator (KPI) standards. The parameters observed were Reference Received Power (RSRP) <-90 dBm, Signal to Interference Noise Ratio (SINR) <5 dB, and throughput <800 Mbps. This region is a potential market region including tourist attractions, businesses, offices, and housing. In addition, based on data from the Operating Support System (OSS), there is an imbalance between traffic users and cell capacity that supports network quality. In addition, there are customer complaints about the quality of the Long Term Evolution (LTE) network in the office area. In this article cellseparation planning is carried out to increase the capacity and quality of LTE networks using Atoll 3.3 software. The results of planning show that an increase in network performance is the value of RSRP increased by 13.32%, SINR increased by 52.75%, and throughput increased by 236%.

Di era kemajuan teknologi dan algoritma canggih yang memudahkan hidup manusia, kunci pintar pengenalan wajah merupakan sistem yang menggunakan salah satu algoritma tersebut dan mengatasi masalah keamanan dalam teknologi rumah pintar. Kunci pintar ini dapat dipasang di dekat pintu untuk memantau rumah, perusahaan, dan universitas. Masalah dengan solusi kunci pintar pengenalan wajah saat ini adalah bahwa kunci pintar tersebut kurang cepat dan tepat. Pintu merupakan salah satu komponen bangunan yang perlu diperhatikan keamanannya untuk mencegah upaya pencurian. Bangunan yang memiliki banyak ruang harus memiliki pintu dengan sistem keamanan yang kuat, salah satunya adalah hotel. Alat yang sering digunakan untuk mengakses kamar hotel adalah RFID. Mobil RFID memiliki banyak kekurangan, antara lain tamu sering meninggalkan kartu RFID mereka di kamar sehingga mereka tidak dapat lagi memasuki kamar dan harus melapor ke resepsionis terlebih dahulu, kartu RFID juga mudah hilang sehingga tamu yang kehilangan kartu RFID akan didenda sebagai biaya penggantian kartu. Oleh karena itu, dibuatlah sistem keamanan pintu menggunakan pengenalan wajah dengan algoritma YOLO. Algoritma YOLO digunakan untuk mendeteksi wajah siapa saja yang ingin mengakses pintu. Hasil pengujiannya adalah sistem dapat mendeteksi wajah dengan tingkat akurasi 94,4%.

The mushroom farming industry is on the rise and there is a growing demand for high-quality, sustainable production methods. However, mushroom cultivation can be challenging for growers, as it requires careful environmental control and can be labour-intensive. This paper presents the results and analysis of a mushroom classification system, designed to accurately classify two types of mushrooms: Shiitake and oyster mushrooms. The system utilizes advanced machine learning algorithms and an extensive dataset to achieve accurate classification results. Technology replaces human inspection with computer vision, providing farmers with a quick and precise tool for classifying various mushroom species. The augmented and labelled mushroom dataset is divided into three distinct subsets: validation, testing and training. In this study, 80% of the data is allocated for training, while 20% is reserved for testing. The outcomes have proven the efficacy of You Only Look Once version 8 (YOLOv8) model, with an astounding accuracy of over 90%. This study suggests that the YOLOv8 model has the potential to be an accurate method for distinguishing different varieties of mushrooms. Farmers can significantly reduce the time and effort they previously expended on manual inspections by utilizing this approach.

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa perbandingan unjuk kerja transmisi teknologi GEPON dan GPON pada jaringan Fiber to the Building (FTTB). Pembahasan perbandingan menggunakan kedua teknologi PON tersebut untuk melihat performansi yang terbaik untuk di aplikasikan pada gedung bertingkat X menggunakan passive splitter dua tingkat dengan rasio perbandingan passive splitter maksimum 1:16. Unjuk kerja transmisi disimulasikan berdasarkan parameter link power budget, rise time budget serta nilai Bit Error Rate (BER) untuk kelayakan sistem jaringan. Perhitungan Unjuk jaringan dibagi menjadi bagian yaitu arah downstream dan arah upstream. Hasil perhitungan didapatkan pada arah downstream jarak terjauh, link GEPON menghasilkan nilai redaman sebesar 22.81 dB, BER sebesar 7x 10-29 dan nilai rise time sebesar 0,2506 ns. Pada link GPON memiliki redaman sebesar 25.94 dB, BER sebesar 3.62955 x 10-12 dan nilai rise time sebesar 0.25 ns. Pada arah upstream jarak terjauh, link GEPON menghasilkan nilai redaman sebesar 4.65 dB, dengan nilai BER ≈ 0 , dan nilai rise time sebesar,2061 ns. Pada GPON memiliki redaman sebesar 4.65 dB, BER ≈ 0 dan nilai rise time sebesar 0,260 ns. Berdasarkan hasil unjuk kinerja kedua teknologi tersebut dapat disimpulkan bahwa unjuk kinerja teknologi GPON lebih baik dibandingkan teknologi GEPON untuk aplikasikan di jaringan optik gedung bertingkat.