Pamungkas, Setyan (2016) Implementasi Metode Kalman Filter Untuk Mengurangi Noise Sensor Inertial Measurement Unit Pada Motor Pengarah Antena. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Antena Point-to-Point masih banyak digunakan oleh perusahaan penyedia layanan internet di Indonesia saat ini sebagai media pengiriman datanya. Berdasarkan studi kasus sewaktu Kuliah Kerja Nyata-Profesi di PT. Nusantaratama Multi Media, posisi kemiringan antena Point-to-Point dapat mempengaruhi kualitas pengiriman data dikarenakan posisi antara satu antena dengan antena lain harus tepat. Penelitian ini membuat sistem yang mampu mengarahkan antena kearah sudut yang diinginkan menggunakan kolaborasi sensor Inertial Measurement Unit(IMU) yaitu sensor giroskop, akselerometer serta kompas. Untuk mengatasi permasalahan pada hasil pengukuran dari sensor-sensor IMU dapat menggunakan Kalman Filter. Kalman Filter adalah seperangkat persamaan matematika dengan perhitungan yang efektif untuk memperkirakan suatu keadaan dengan cara meminimalkan nilai tengah dari kesalahan kuadrat/Mean Square Error (MSE). Proses perhitungan Filter Kalman dilakukan pada mikrokontroler Arduino Uno.Dengan menerapkan metode Filter Kalman pada sistem ini dapat mengestimasi nilai keluaran dari sensor-sensor IMU sehingga hasil keluaran dari sensor Akselserometer, Giroskop dan Kompas menjadi lebih stabil dengan rentang keluaran antara nilai maksimal dan minimal hanya berkisar 0,1 derajat hingga 0,4 derajat.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2016/161/051601479 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 28 Feb 2016 11:16 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 06:16 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/146695 |
Preview |
Text
laporan_skripsi_setyan_pamungkas[fix].pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |