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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: