Judul: Sistem Pendeteksi Kemacetan Berdasarkan Jenis dan Jumlah Kendaraan Berbasis Intelligent Transportation System
Abstrak: Kemacetan merupakan salah satu permasalahan lalu lintas di Indonesia. Jumlah kendaraan yang melintas dengan kapasitas jalan yang tidak seimbang merupakan salah satu sumber permasalahan dari kemacetan. Pemerintah sudah melakukan berbagai cara untuk menyelesaikan permasalahan kemacetan, salah satunya seperti yang diterapkan oleh Kota Bogor yaitu Sistem Satu Arah (SSA). Namun, solusi belum menyelesaikan permasalahan karena kemacetan masih dirasakan di beberapa titik SSA. Solusi yang ditawarkan penelitian ini adalah penerapan Intelligent Transportation System (ITS) untuk mendeteksi kemacetan. Sistem akan menghitung jumlah, mengklasifikasikan jenis, dan menghitung rata-rata kecepatan kendaraan-kendaraan secara otomatis untuk mendeteksi tingkat kemacetan berdasarkan Panduan Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) yang dikeluarkan oleh Kementerian Pekerjaan Umum pada tahun 2014. Penelitian dilakukan dengan lima tahapan yaitu analisis dan pembuatan model, persiapan alat dan bahan, pengembangan dan pengujian node, pengembangan dan pengujian web, dan integrasi dan uji integrasi. Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem berbasis ITS untuk mendeteksi kemacetan.
Keyword: Intelligent, Transportation System, kemacetan, PKJI, sensor

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: Profil Mineral dan Asam Folat Daging Ikan Cucut Banteng Segar dan Goreng
Abstrak: The aim of this study was to analyze the effect of cooking (deep frying) on chemical composition (moisture, protein, ash, and fat), mineral, and folic acid of bull shark meat. The chemical composition, mineral content, and folic acid (vitamin B9) content were determinated by proximate analysis, AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer), HPLC (High Performance Liquid Chromatography), respectively. The contents of moisture, protein, ash, and fat of raw sample (wet basis) were 74.09±0.01; 1.33±0.00; 23.56±0.08; 0.56±0.04%, respectively. All of proximate contents were decreased due to frying process, except fat content. The amount of minerals were decreased due to frying, seen in K (18.79%), Mg (26.55%), Na (40%), P (24.04%), Fe (3.42%), Zn (5.12%), Cu (6.39%), in other hand Ca has been increased (49.75%). Folic acid content of raw meat was 1.06±0.003 ppm, and decreased by 49.06% due to frying process.
Keyword: proximate, mineral, folic acid, deep frying, Carcharhinus leucas