Judul: Implementasi Filter Kalman pada Sistem Tertanam Waktu Nyata untuk Menghitung Jumlah Kendaraan di Jalan Raya
Abstrak: Salah satu teknik yang digunakan untuk pengaturan lampu lalu lintas di jalan raya adalah vision-based monitoring. Penelitian ini membangun sistem tertanam waktu nyata dengan mengimplementasikan vision-based monitoring pada single board computer untuk menghitung kendaraan. Algoritme vision-based monitoring yang digunakan penelitian ini adalah frame difference untuk menghilangkan background dan filter Kalman untuk pelacakan kendaraan. Pengujian dilakukan selama 4 hari dan setiap harinya diambil data selama 50 menit. Rentang waktu pengambilan citra selama 15 detik dengan FPS sebesar 10 dan rentang waktu penghitungan kendaraan selama 13.654 detik. Implementasi kedua algoritme pada Raspberry Pi mempunyai akurasi sebesar 44.357 % dengan simpangan 11.141 untuk hari ke-1 dan 2 serta akurasi sebesar 59.374 % dengan simpangan 7.517 untuk hari ke-3 dan 4. Hasil hari ke-1 dan 2 dipisah dengan hasil hari ke-3 dan 4 karena beda perlakuan terhadap kamera Raspberry Pi pada saat pengujian. Hasil dari penghitungan jumlah kendaraan dapat digunakan untuk mengetahui kepadatan lalu lintas di jalan raya.
Keyword: frame difference, filter Kalman, lampu lalu lintas jalan raya, single board computer, vision-based monitoring

Judul: Implementasi Algoritme Simple Vehicle Counting Untuk Pemantauan Kepadatan Mobil Pada Sebuah Jalur Menggunakan Raspberry Pi
Abstrak: Periode lampu lalu-lintas sering tidak sesuai dengan jumlah mobil yang ada. Hal ini menyebabkan antrian panjang mobil dan kemacetan. Salah satu hal yang dapat dilakukan adalah dengan menyesuaikan periode lampu lalu lintas dengan jumlah kendaraan. Pada penelitian ini akan dibangun sistem pengendalian dan pemrosesan hasil perekaman Raspberry camera pada Raspberry Pi. Hasil perekaman dikirimkan ke server dan diolah untuk menghasilkan keluaran berupa jumlah mobil. Pengujian dilakukan dengan cara merekam video dengan jumlah frame per second (FPS) yang berbeda untuk mengetahui FPS yang optimal pada algoritme simple vehicle counting. FPS yang digunakan adalah 5, 10, dan 15. Dari hasil pengujian selama 5 hari, didapatkan total 150 file video yang menghasilkan 75 nilai jumlah mobil untuk setiap FPS. Nilai tersebut diperoleh dari pengambilan data perhari selama 5 menit dengan durasi 10 detik, sehingga diperoleh 15 nilai jumlah mobil. Mekanisme ini berlaku untuk setiap FPS yang lain. Dari hasil pengujian diperoleh nilai FPS optimal untuk algoritme simple vehicle counting adalah 10 FPS. Nilai ini diperoleh dari perhitungan nilai root mean square error dan nilai standar deviasi dari absolute percentage error yang paling kecil
Keyword: image processing, Raspberry Pi, vehicle identification

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: