Metode Transmisi Citra pada Jaringan Sensor Nirkabel.

KEMENTERIAN HUKUM DAN HAK ASASI MANUSIA
REPUBLIK INDONESIA
DIREKTORAT JENDERAL HAK KEKAYAAN INTELEKTUAL

,

Jl. H.R. Rasuna Said Kav. 8-9 Jakarta Selatan 12190
Telepon: (021) 5790561 1 Faksimiti: (021) 5790561 1
Laman: http://www.dgip.go.id Surel; dopatent@dgip.go.id

Nomor : HK|.3-H1.05.01.02.P00201407239 Jakarta, 15 Januari2015
: 1 (satu)berkas
Hal
: Pemberitahuan Persyaratan Formalitas Telah Dipenuhi
Lampiran

Yth. LPPM Universitas Udayana
Kampus Bukit Jimbaran,

Bali80364
Dengan ini diberitahukan bahwa Permohonan paten:

Tanggal Pengajuan
21 November2014
(21) Nomor Permohonan P00201407239

:
:

---$a)--?trdulTnvcnsi
(30) Data Prioritas
(74) Konsultan HKI

---

(22)

Tanggal

Penerimaan

:-

ANsENSOR

lrrRrnael --

:

:

:

21 November 2014
telah melewati tahap pemeriksaan formalitas dan semua persyaratan formalitas telah dipenuhi. Untuk itu ekan
dilakukan:
Pengumuman, segera setelah 18 (delapan belas) bulan sejak tanggal penerimaan atau segera setelah
18 (bulan) sejak tanggal prioritas apabila permohonan diajukan dengan hak prioritas, dalam hal paten
Biasa; atau segera setalah 3 (tiga) bulan sejak tanggal penerimaan, dalam hal Paten Sederhana (pasal
42ayat2 UU No 14 Tahun 2001)

1.

'

2.

Pemeriksaan Substantif segera setelah masa publikasi selesai

dan pemohon telah

mengajukan

permohonan pemeriksaan substantif.

.

Selain itu hal-halyang perlu diperhatikan adalah sebagai berikut:

1.

Permohonan pemeriksaan substantif diajukan selambatlambatnya 36 (tiga puluh enam) bulan sejak

tanggal penerimaan untuk permohonan paten biasa dan selambat-lambatnya 6 (enam) bulan sejak
tanggal penerimaan untuk permohonan paten sederhana, dengan disertai biaya sesuai yarlg tercantum

2.

Tidak diajukan permohonan pemeriksaan substantif dalam jangka waktu yang ditentukan tersebut akan

3.
4.
5.

pada PP No. 45 Tahun 2014.
mengakibatkan permohonan paten ini dianggap ditarik kembali.
Harap melakukan pembayaran kelebihan 0 buah klaim (@50.000) sebesar Rp. 0.
Pembayaran tambahan biaya aklbat kelebihanjumlah *taim, dilakukan selambat-lambatnya pada saai
pengajuan pemeriksaan substantif. Apabila tambahan biaya tidak dibayarkan dalam jangka waktu
sebagaimana dimaksud maka kelebihan jumlah klaim dianggap ditarik kembati (Pasal 28 ayal2 dan 3 pp
34 Tahun 1991).

Jumlah halaman deskripsi yang terbayar halaman (Bila halaman deskripsi lebih dari30 Halagnan)

an. Direktur
r-fias0

Tembusan:
Direktur Jenderal HKl.

Form HKI/3/003/2013
15 Januari 2015

dan Publikasi

n, S.H., M.Si.

1

Deskripsi
METODE TRANSMISI CITRA PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL

Bidang Teknik Invensi

5

Invensi ini berhubungan dengan metode transmisi citra yang
hemat energi pada Jaringan Sensor Nirkabel (JSN). Lebih khusus
invensi ini memberikan suatu metode mendapatkan nilai parameterparameter kompresi citra, yaitu laju bit (bpp), ukuran tile,
ukuran

10

pada

block

code

sistem

yang

dengan

digunakan

sumber

untuk

energi,

mentransmisikan

kemampuan

citra

komputasi,

dan

ketersediaan pita frekuensi yang terbatas dan di sistem operasi

linux OS.

Latar Belakang Invensi
15

JSN

yang

disebut

juga

merupakan
sensor

menggunakan
Jaringan

platform

visual

sensor

Sensor

sistem

berukuran

visual

Visual

komunikasi

kecil

yang

sebagai

Nirkabel
yang

(JSVN).

terdiri

disebut

sensornya
JSVN

dari

kamera,

node

mempunyai

embedded processor, dan mampu berkomunikasi secara nirkabel. Hal
20

yang

sangat

membedakan

dengan

sensor

network

lain

adalah

kemampuan JSVN mentrasmisikan data visual berupa citra ataupun
video. JSVN mempunyai kemampuan mentransmisikan data multimedia
yang mempunyai

ukuran yang relative lebih besar dari data

skalar. Secara umum JSVN memiliki karakteristik life-time yang
25

dibatasi oleh penggunaan energi, meliputi konsumsi energi untuk
sensing,

pemrosesan,

dan

pentransmisian

data

karena

JSVN

beroperasi menggunakan baterai. Selain itu, karakteristik JSVN
adalah

mempunyai

kemampuan

dalam

melakukan

pengolahan

data

visual pada sensor node dan kemampuan dalam mentransmisikan data
30

secara real-time.
Keterbatasan

resouce

pada

JSN,

berupa

energi,

kemampuan

komputasi, bandwidth, dan memory merupakan hal-hal yang menjadi
kendala implementasi untuk aplikasi visual. Kendala yang paling
besar
35

bagi

JSVN

adalah

terutama

pada

keterbatasan

energi.

Sebagaimana diketahui, umumnya konsumsi energi transmisi lebih

2

tinggi daripada konsumsi energi yang diperlukan untuk komputasi
[Min Wu dkk, 2007]. Sehingga untuk mengurangi konsumsi energi

5

selama

pentransmisian

durasi

waktu

citra,

pentransmisian

sistem
tanpa

harus

mampu

mengurangi

mengurangi

kualitas

citra.

Untuk mengurangi durasi waktu pentransmisian maka ukuran data
yang

ditransmisi

metode

pengolahan

perlu

dikurangi,

citra

untuk

oleh

sebab

memperkecil

itu

ukuran

diperlukan
data.

Salah

satu metode tersebut adalah pemanfaatan teknik kompresi citra
dengan parameter-parameter kompresinya yang dapat dioptimalkan
10

untuk mengefisiensikan penggunaan energi, memori, dan bandwidth,
serta menjaga kualitas citra yang diinginkan.
Untuk tujuan pentransmisian citra, CN 203057366 mengklaim
sistem untuk mentransmisikan citra pada Jaringan Sensor Nirkabel
JSN, tetapi patent ini tidak mengklaim efisiensi energi akibat

15

adanya kompresi citra pada JSN. Sedangkan US Patent 7,715,928 B1
mengklaim

mengenai

komunikasi

efisien

dan

kompresi

data

menggunakan DWT pada Jaringan Sensor Nirkabel. Tetapi Paten ini
tidak membuat suatu optimasi efisiensi energi dari level-level
DWT-nya.
20

Tujuan

invensi

ini

adalah

menyediakan

metode

untuk

mentransmisikan citra pada JSN yang hemat energi. Untuk tujuan
penghematan

energi.

Penggunaan

JPEG

2000

(Marcellin,

D.S.T.,

2002) sebagai kompresi citra pada invensi ini ditujukan mencari
nilai-nilai
25

optimal

pada

parameter-parameter

tile,

tingkat

kompresi, bit rate per pixel, block code, dan level DWT sehingga
dapat mengefisiensikan penggunaan energi dalam proses transmisi
citra.

Uraian Singkat Invensi
30

Sesuai

invensi

ini

disediakan

suatu

metode

untuk

implementasi kompresi citra di lingkungan JSN atau sistem yang
mempunyai keterbatasan resource. Implementasi sistem ini pada
Linux OS Embedded dan JPEG 2000 sebagai metode kompresi citra.
Metode
35

sesuai

Kompilasi

invensi

Linux

OS

ini

meliputi

untuk

langkah-langkah

lingkungan

embeddded

berikut:
system,

3

instalasi/porting

Linux

OS

pada

radio

board

Jaringan

Sensor

Network, Kompilasi dan Instalasi JPEG 2000 untuk lingkungan JSN
yang

dilanjutkan

dengna

transmisi

citra

menggunakan

Standard

IEEE 802.15.4/Zigbee. Implementasi kompresi citra dengan metode
5

ini lebih lanjut dapat dikembangkan untuk mencari nilai-nilai
paramater-parameter laju bit (bpp), ukuran tile, ukuran block
code, dan Level DWT yang lebih hemat energi. Implementasi ini
juga

akan

mengurangi

jumlah

data

yang

terkirim

menggunakan

saluran komunikasi nirkabelnya sehingga konsumsi energi untuk
10

proses pentransmisianpun akan berkurang.

Uraian Singkat Gambar
Gambar 1 Adalah langkah-langkah implementasi kompresi citra pada
JSVN.
15

Gambar

2

adalah

tahapan

atau

langkah-langkah

transmisi

citra

pada Jaringan Sensor Visual Nirkabel.
Gambar 3 adalah grafik yang menunjukkan perbandingan konsumsi
energi terhadap: (a) perubahan Level DWT, (b) laju bit, (c)
ukuran tile, dan (d) ukuran block code.
20

Gambar 5 adalah grafik yang menunjukkan perbandingan nilai PSNR
terhadap laju bit pada level DWT yang berbeda.
Gambar

5

adalah

grafik

yang

menunjukkan

perbandingan

waktu

transmisi pada laju bit yang berbeda
Gambar 6 adalah grafik yang menunjukkan perbandingan konsumsi
25

energi

transmisi

pada

durasi

waktu

tertentu

dengan

jarak

transmitter (pengirim) dan receiver (penerima) yang diubah-ubah.

Uraian Lengkap Invensi
Invensi ini mengajukan metode untuk menghemat energi pada
30

pentransmisian citra di lingkungan JSVN yang telah ditanamkan
Linux OS sebagai sistem operasinya. Langkah-langkah implementasi
seperti terlihat pada gambar 1. Dengan langkah-langkah ini, maka
citra dalam bentuk raw data dapat dihasilkan oleh sensor visual
(kamera). Selanjutnya, citra dalam bentuk raw data dikompresi

35

dengan

metode

kompresi

JPEG

2000.

Optimasi

konsumsi

energy,

4

PSNR, dan kebutuhan memory dilakukan pada nilai-nilai parameter
JPEG 2000 baik pada pra pemrosesan dan pemrosesan yaitu laju bit
(bpp), ukuran tile dan ukuran block code serta pada Level DWTnya.
5

Invensi ini diimplementasikan pada Jaringan Sensor Visual
Nirkabel yang mempunyai processor Xscale, senosr visual berupa
kamera, dan komunikasi nirkabel IEEE 802.15.4 (CC2420) dan telah
terintegrasi.
Gambar

10

digunakan.

2

merupakan

Untuk

tahapan

mentransmisikan

komunikasi

citra

nirkabel

terkompresi,

yang

file-file

tersebut dibagi menjadi paket-paket tergantung dari ukuran file,
dengan panjang payload untuk setiap paketnya adalah 28 byte.
Ada dua tahap yang dilakukan pada proses transmisi,

yaitu

pada bagian request node/receiver dan pada sender node/visual
15

sensor

node.

request

Aliran

node

komunikasi

meminta

terjadi

ketika

node

pengguna

pentransmisi

dari
untuk

menangkap/mengambil (capturing) sebuah citra. Request node akan
mengaktifkan
sedangkan
20

IEEE

802.15.4

dan

node

secara

camera

bertindak

sebagai

periodik

coordinator

akan

melakukan

pengaktifkan dan penonaktifkan komunikasi IEEE 802.15.4 untuk
mendapatkan informasi permintaan pengambilan citra dari sensor
visual. Selanjutnya
yang

25

terdapat

pada

menjalankan

library

ditangkap,

raw

citra akan ditangkap oleh Camera OV7670
camera
Video

citra

node
4

akan

melalui

Linux

2

perintah

(V4L2).

dikompresi

yang

Setelah

JPEG2000

akan
citra

menggunakan

library OpenJPEG. Hasil dari kompresi ini dibagi-bagi menjadi
paket-paket berukuran 28 byte

sebagai payload dari komunikasi

IEEE 802.15.4.
IEEE 802.15.4 merupakan standar low-rate wireless network
30

yang menspesifikasikan physical layer dan medium access control
(MAC) layer. Data yang telah dibagi-bagi menjadi 28 byte payload
per paket akan dienkapsulasi menjadi frame-frame MAC layer untuk
selanjutnya ditransmisikan ke user/penerima. Pada komunikasi MAC
layer ini tidak dilakukan proses error control

35

paket yang terdiri dari 28 byte tersebut.

untuk setiap

5

Performance indicator diukur dari konsumsi energi transmisi
suatu citra dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Konsumsi
energi untuk mentransmisikan suatu citra pada JSN terdiri dari

5

energi penangkapan/pengambilan

citra menggunakan sensor visual,

energi

transmisi

komputasi,

dan

energi

citra,

sesuai

dengan

rumus (1)
(1)
Konsumsi Energi dapat didefinisikan juga sebagai selisih
energi antara nilai energi awal dengan energi akhir, seperti
10

persamaan (2) berikut

Pkonsumsi = Pend − Pstart

(2)

Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) merupakan representasi
pengukuran
kumulatif
15

error.

Sedangkan

rata-rata

kuadrat

MSE

(Mean

error

Square

antara

Error)

citra

adalah

terkompresi

dengan citra asli. Semakin rendah nilai MSE, maka error semakin
rendah.

PSNR dan MSE dijelaskan pada rumus (3) dan (4).

1 m−1 n−1
2
MSE =
[ I(i, j) − K(i, j)]
∑
∑
m.n i=0 j=0
sehingga

kualitas

citra

(3)

dilihat

berdasarkan

PSNR

dengan

perhitungan sebagai berikut:

! MAX I $
PSNR = 20. log10 #
&
" MSE %

20

(4)

Metode Pengukuran
Citra sumber adalah citra yang dihasilkan dari pengambilan
citra menggunakan sensor multimedia dan mempunyai ukuran 640x480
pixels. Lebih lanjut, dua pendekatan dilakukan untuk pengujian
25

JPEG

2000

(OpenJPEG

library

di

lingkungan

Linux

OS)

pada

lingkungan JSN. Pendekatan pertama adalah menguji OpenJPEG, yang
merupakan
Pengujian

library
kedua

JPEG

adalah

2000,

pada

memodifikasi

parameter

parameter

default-nya.

JPEG

2000

pada

level Descrete Wavelet Transform (DWT), tingkat kompresi, ukuran

6

tile,

dan

maupun

ukuran

block

code.

Pengujian

dilakukan

sebanyak 250 kali proses encoding secara simultan.

Table 1. Testing Parameters
DWT Level
Compression
Bit Rate
Size of Block
(bc)
Tile size

code

1, 2, 3, 4, 6
Lossless
1, 0.1, 0.05, 0,017, 0.01
32 x 32 (300 bcs), 64x32 (150 bcs)
64 x 64 (75 bcs)
640 x 480 (1 tile), 320 x 240 (8
tile), 128 x 128 ( 20 tile)

5
Dari implementasi ini ada beberapa kondisi dilakukan, yaitu
sebagai berikut.
1. Kondisi I: Pengukuran terhadap penggunaan energy dan durasi
waktu encoding pada level DWT 1,2,3,4 dan 6 pada laju bit 1
10

bpp. dan pada laju bit 0.017.
2. Kondisi II: Pengukuran terhadap konsumsi energy durasi proses
encoding dan konsumsi energi, serta perhitungan PSNR untuk
optimasi parameter tile pada laju bit tertentu.
3. Kondisi III: Pengukuran terhadap konsumsi energy, durasi waktu

15

encoding, dan perhitungan PSNR pada ukuran block code yang
berbeda.
4. Kondisi

IV:

Melakukan

pengujian

terhadap

durasi

waktu

transmisi untuk perubahan parameter ratio kompresi terhadap
perubahan jumlah tile pada jarak 10, 20, dan 30 meter
20

5. Kondisi V: Pengukuran penggunaan energy dan waktu proses untuk
tranmisi

data pada jarak 10, 20, dan 30 meter.

Kondisi I
Pada laju 1 bit per pixel (bpp), terlihat bahwa level DWT
berpengaruh pada konsumsi energy. Gambar 3a menunjukkan konsumsi
25

energi

akan

meningkat

seiring

dengan

bertambahnya

level

DWT.

Konsumsi energy pada saat melakukan encoding sebanyak 250 kali
untuk Level DWT 1 adalah sebesar 25.51% dari energy awal yang
ada

dan

merupakan

konsumsi

energy

terendah

jika

dibandingkan

dengan Level DWT lain. Dari gambar 3a juga terlihat bahwa pada

7

jumlah encoding yang sama, 250 kali, konsumsi energy tertinggi
adalah pada implementasi level DWT 6, yaitu hampir 40% dari
energy

awal

yang

ada.

Secara

umum

dapat

dipaparkan

bahwa

konsumsi energy untuk melakukan encoding sebanyak 250 kali akan
5

lebih rendah pada level DWT yang lebih rendah, yaitu dengan
persentasenya berturut-turut 8.45%, 7,03%, 5,70% dan 3,65% lebih
rendah pada level DWT l, 2, 3, dan 4 jika dibandingkan dengan
DWT level 6 dengan laju 1 bpp.
Level DWT mempunyai pengaruh pada waktu proses encoding.

10

Pada laju bit 1 bpp waktu proses encoding bervariasi terhadap
level DWT yaitu 107, 115, 115, 116, dan 118

menit untuk DWT

level 1, 2, 3, 4, dan 6.
Pada laju 1 bpp, karena sifatnya lossless, tidak terlihat
bahwa perubahan level DWT memengaruhi nilai PSNR. Jika percobaan
15

yang

dilakukan

pada

laju

bit

yang

lebih

rendah,

nilai

PSNR

berubah, sesuai dengan yang ditunjukkan pada gambar 3a. Nilai
PSNR pada laju bit 0.1, untuk level DWT 1, 2, 3, 4, dan 6
berturut-turut adalah 37.84, 41.89, 42.32, 42.68, dan 42.64 dB.
Dari data ini, terlihat bahwa pada level DWT lebih tinggi nilai
20

PSNR juga menjadi lebih tinggi dibandingkan pada level DWT lebih
rendah.

PSNR

pada

level

DWT

1

lebih

rendah

11.26%

jika

dibandingkan dengan PSNR pada level DWT 6. Pada level DWT 2
nilai PSNR lebih rendah 1.77%, sedangkan PSNR pada level DWT 3
lebih rendah 0.76% dari PSNR level DWT 6. PSNR pada level DWT 4
25

ternyata lebih tinggi 0.1 % dari level DWT 6.
Kondisi II
Perubahan laju bit perpixel memengaruhi konsumsi energy.
Gambar

3b

menunjukkan

konsumsi

energy

pada

proses

encoding

sebanyak 250 kali secara simultan pada level DWT 3 dengan laju
30

bit/pixel yang bervariasi.
pada

laju

bit

1

bpp

Hasil percobaan menunjukkan bahwa

konsumsi

energy

Sedangkan konsumsi energy pada laju
berturut adalah

adalah

sebesar

28.77%.

0.1, 0,017, dan 0.01 bpp

25.53%, 21,89%, dan 19.65%. dengan demikian

efisiensi energy pada 0.1, 0,017, dan 0.01 bpp berturut-turut

8

adalah sebesar 3.24%, 6.88%, dan 11.68% jika dibandingkan dengan
laju bit 1 bpp.
Perubahan laju bit perpixel (bpp), selain berpengaruh pada
konsumsi energi juga berpengaruh pada waktu encoding. Semakin
5

berkurang laju bit maka waktu encoding semakin pendek. Dengan
level DWT tetap, yaitu 3, pada laju bit 0,01, 0,017, 0,1, dan 1
bpp dihasilkan waktu encoding sebesar 70, 80, 84, dan 114 menit.
Dengan

kata

lain,

waktu

encoding

akan

turun

sebesar

38.60%,

29.82%, dan 26.31% pada laju bit 0.01, 0.017, dan 0.1 bpp jika
10

dibandingkan laju bit 1 bpp pada level DWT 3.
Kondisi III
Ukuran tile atau jumlah tile pada suatu citra berpengaruh
pada konsumsi energi pengkodean JPEG 2000. Gambar 3c
hasil percobaan untuk encoding

15

merupakan

JPEG 2000 dengan laju 0.017,

level DWT=3, dan proses encoding sebanyak 250 kali. Pada ukuran
tile yang bervariasi, yaitu tile 640 x 480 (1 buah tile), 320 x
240 (8 tile) dan 128 x 128 (20 tile) diperoleh konsumsi energy
berturut-turut
Ukuran

20

sebesar 14.88%, 19.71%, dan 21.36%.

tile

atau

jumlah

tile

pada

suatu

citra

selain

berpengaruh pada konsumsi energi juga berpengaruh pada kecepatan
proses encoding.

Pada percobaan dengan laju bit perpixel adalah

0.017, level DWT

3 dan dengan ukuran tile 640x480, 320x240, dan

128x128 diperoleh hasil bahwa untuk melakukan proses encoding
sebanyak 250 kali diperlukan waktu bervariasi. Untuk ukuran tile
25

640x480, 320x240, dan 128x128 diperoleh waktu proses encoding
selama 80, 84, dan 88 menit atau rata-rata waktu proses setiap
encoding adalah sebesar 19.22, 20.39, dan 20.96 detik. Proses
encoding

untuk

tile

320x240,

dan

128x128

membutuhkan

waktu

lebih lama 9% dan 6% dari proses encoding untuk ukuran 640x480.
30

Kondisi IV
Konsumsi energy pada ukuran block code atau jumlah block
code pada suatu citra yang bervariasi, yaitu 32x32, 32x64, dan
64x64

pixel,

laju

0.017

bpp,

level

DWT

3

dan

jumlah

proses

9

encoding JPEG 2000 sebanyak 250 kali diperoleh adalah sebesar
28.89%, 26,84%, and 21,89%, sesuai dengan yang ditunjukkan pada
gambar 2d.
Pada kondisi ini terjadi variasi kecepatan waktu encoding
5

akibat adanya perubahan ukuran block code.
maka

proses

encoding

menjadi

lebih

Semakin besar ukuran

cepat.

Pada

block

code

berukuran 64x64 diperoleh durasi waktu 80 menit, sedangkan pada
ukuran block code paling kecil, 32x32 diperoleh durasi encoding
selama 120 menit atau kenaikannya sekitar 33.33%.
10

Kondisi V
Sesuai dengan gambar 4, pada laju bit lebih rendah, yaitu
0.017

bpp,

nilai

PSNR

untuk

level

DWT

1,

2,

3,

4,

dan

6

berturut-turut adalah 27.01, 32.10, 36.23, 37.23, dan 37.84 dB.
PSNR pada laju bit 0.0017 bpp ini pada level DWT 1 lebih rendah
15

28.63% jika dibandingkan dengan PSNR pada level DWT 6. Pada
level DWT 2 nilai PSNR lebih rendah 15.16%, sedangkan PSNR pada
level DWT 3 lebih rendah 4.26% dari PSNR level DWT 6. Sedangkan
PSNR pada level DWT 4 rendah

1.61 % dari level DWT 6.

Gambar 4 juga menunjukkan bahwa Nilai PSNR untuk laju bit
20

paling rendah pada penelitian ini, yaitu 0.01 bpp, adalah

nilai

25.31, 29.31, 34.49, 35.83, dan 36.53 dB untuk level DWT 1, 2,
3, 4, dan 6.

Sedangkan perbandingan penurunan PSNR dari level

DWT 1, 2, 3, dan 4 dengan level DWT 6 adalah 30.72%, 19.77%,
5.59%,
25

dan 1.92%.

Dari data-data di atas terlihat bahwa perubahan level DWT
akan memengaruhi nilai PSNR, semakin rendah level DWT, secara
umum nilai PSNR semakin rendah, dan sebaliknya. Pada level DWT
1, 2, 3, dan 4, pengaruh level DWT terhadap PSNR relatif lebih
tinggi dan akan semakin tinggi pada laju bit lebih rendah. Pada

30

laju bit yang sama selisih PSNR antara level 4 dan level 6 tidak
signifikan,

hanya

kurang

dari

2%.

Dari

hasil

percobaan,

perubahan ukuran tile dan ukuran block code tidak mempengaruhi
nilai PSNR.

10

Penggunaan Memory
Memory
komputasi

JSN

yang

sistem.

terbatas

Penggunaan

berpengaruh

memory

dapat

pada

kemampuan

dikurangi

dengan

ukuran tile yang lebih kecil, hanya saja konsumsi energi akan
5

bertambah

sebanding dengan

berkurangnya ukuran tile. Begitu

juga penggunaan ukuran code block. Penggunaan ukuran yang lebih
kecil akan menghemat penggunaan memory tetapi akan meningkatkan
konsumsi
320x240
10

energy.
yang

penggunaan
rendah.

Apabila

digunakan

dibandingkan

memory

Akan

dapat

tetapi

dengan

ditekan

ukuran

tile

ukuran

tile

menjadi

75%

pengurangan

penggunaan

128x128

640x480,
dan

50%

memory

dan
maka

lebih
dengan

mengurangi ukuran tile menyebabkan konsumsi energy yang lebih
tinggi.

Kompresi citra juga memengaruhi penggunaan storage yang

memang ukurannya terbatas. Resolusi atau laju bit berpengaruh
15

pada penggunaan

storage pada perangkat JSN.

Proses Transmisi
Gambar 5 dan gambar 6 merupakan hasil pengukuran terhadap
percobaan transmisi data. Hasil yang diperoleh bahwa pada durasi
pentransmisian 3 jam dengan jarak 10, 20, dan 30 meter konsumsi
20

energinya

adalah

sebesar

17.19%,

18.10%,

dan

19.41%.

Dengan

throughput data sebesar 1 kBps, pentransmisian data satu citra
tanpa melalui proses kompresi memerlukan waktu 10 s.d. 15 menit.
Sedangkan pada

laju bit 0.1, 0.05, 0.025, 0.017, dan 0.01 bpp,

seperti diperlihatkan gambar 6a, diperlukan waktu pentransmisian
25

antara

10

sampai

dengan

90

detik.

Dengan

demikian

perubahan

jarak dari 30 meter menjadi 10 meter tidak menimbulkan perbedaan
yang signifikan untuk konsumsi energi. Namun perubahan laju bit
dari

0.1

bpp

menjadi

transmisi yang tajam.
30

0.01

bpp

menyebabkan

perubahan

waktu

11

Klaim
1. Suatu metode transmisi citra pada Jaringan Sensor Nirkabel
yang hemat energi, dimana terdiri dari tahapan:
a. mencari Level Discrete Wavelet Transform (DWT) yang
5

lebih hemat energi;
b. mencari nilai laju bit yang lebih hemat energi;
c. mencari ukuran tile yang lebih hemat energi;
d. mencari ukuran block code yang lebih hemat energi;
2. Suatu tahapan komunikasi pada Jaringan Sensor Visual Nirkabel

10

pada

sisi

transmitter

dan

receiver

pada

platform

Linux

Embbedded adalah tahapan pada sisi receiver yaitu melakukan
perintah transmisi citra kepada transmitter atau node sensor
visual dan menerima paket perpaket dari citra yang dikirimkan,
tahapan
15

sensor

disisi

transmitter

visualnya,

adalah

melakukan

menangkap

kompresi

citra,

citra
membagi

dengan
citra

menjadi paket-paket data dengan ukuran 28 byte sebagai payload
MAC layer untuk komunikasi nirkabel.
3. Suatu
level
20

metode
DWT

konsumsi

transmisi

mempunyai
energi

citra

seperti

pengaruh

pada

akan

lebih

pada

klaim

konsumsi

rendah

dengan

1,

energi,

dimana
maka

persentasenya

berturut-turut 8.45%, 7,03%, 5,70% dan 3,65% pada level DWT l,
2, 3, dan 4 jika dibandingkan dengan DWT level 6 dengan laju 1
bpp dan untuk 250 kali kompresi yang dilakukan.
4. Suatu metode transmisi citra seperti pada klaim 1, dimana laju
25

bit mempunyai pengaruh pada konsumsi energi, maka pada laju
bit

0.1,

0.017,

dan

0.001

bpp

secara

berturutan

mempunyai

konsumsi energinya sebesar 25.53%, 21,89%, dan 19.65% dari
energi awal untuk 250 kali kompresi yang dilakukan.
5. Suatu
30

metode

transmisi

citra

seperti

pada

klaim

1,

dimana

ukuran tile memengaruhi konsumsi energi, maka pada ukuran tile
tile 640 x 480 pixel, 320 x 240 pixel, dan 128 x 128 berturutturut diperoleh konsumsi energinya sebesar 14.88%, 19.71%, dan
21.36% pada kondisi test sebanyak 250 kali kompresi.

12

6. Suatu
ukuran

metode
block

transmisi
code

citra

seperti

memengaruhi

pada

konsumsi

klaim

energi,

1,

dimana

maka

pada

ukuran block code 32x32, 32x64, dan 64x64 pixel, laju 0.017
bpp, level DWT=3 dan jumlah proses encoding JPEG 2000 sebanyak
5

250, konsumsi energinya sebesar 28.89%, 26,84%, and 21,89%,
dari energi awal sistem.
7. Suatu metode seperti klaim 1, yang pada laju bit 0.017 bpp,
mempunyai

nilai

PSNR

untuk

level

DWT

1,

2,

3,

4,

dan

6

berturut-turut adalah 27.01, 32.10, 36.23, 37.23, dan 37.84
10

dB, sedangkan pada laju bit yang lebih tinggi, yaitu 0.01,
nilai PSNR-nya 25.31, 29.31, 34.49, 35.83, dan 36.53 dB untuk
level DWT 1, 2, 3, 4, dan 6 secara berturut-turut.
8. Suatu metode seperti klaim 1 akan mempercepat transmisi citra,
yaitu apabila laju bit 0.1, 0.05, 0.025, 0.017, dan 0.01 bpp,

15

secara

berturut-turut,

maka

waktu

pentransmisian

mempunyai nilai antara 10 sampai 90 detik.

citra

13

Abstrak
METODE TRANSMISI CITRA PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL

5

Komunikasi multimedia pada wireless sensor network (WSN)
atau Jaringan Sensor Nirkabel (JSN) merupakan sebuah tantangan
tersendiri karena data multimedia mempunyai ukuran yang relatif
lebih

besar

dibandingkan

dengan

data

scalar,

sedangkan

perangkat JSN mempunyai keterbatasan resource, baik pada energi,
10

kemampuan

komputasi,

keterbatasan

memori

resource,

bandwidth.

maupun

pengimplementasian

Di

samping

sistem

sangat

berpengaruh pada efisiensi kerja sistem. Sehubungan dengan hal
itu, invensi ini menginvestigasi kompresi citra JPEG 2000 pada
JSN
15

yang

menggunakan

mendapatkan

citra

Linux

terkompresi

Embedded
yang

sebagai

OS-nya

ditransmisikan

ke

untuk
stasiun

penerima atau pengolah lebih lanjut pada sistem komunikasi IEEE
802.15.4

dengan

langkah-langkah

tertentu.

Invensi

ini

memperlihatkan bahwa level DWT , bit rate per pixel, tile size,
tile
20

number,

and

block

code

size

memberikan

dampak

yang

signifikan pada konsumsi energi, penggunaan memori, dan waktu
yang

dibutuhkan

invensi

ini

untuk

merupakan

pentransmisian
model

yang

data.
secara

Oleh

karena

signifikan

itu

dapat

meningkatkan efisiensi energi, efisiensi penggunaan memori dan
waktu pentransmisian data dengan nilai PSNR yang dapat diterima
25

jika dibandingkan

dengan tanpa adanya kompresi pada citra

14

Algorithm 1
! Linux Embedded Implementation
1. Compiling Linux Kernel for WVSN Implementation
2. Flashing Bootloader, Linux Kernel, and File system
to WSN Platform
! Visual Sensor Implementation
3. Modified Visual Sensor for Linux Implementation
4. Cross compiling and upload Linux OV7670 driver
5. Cross compiling and upload binary coding to capture
image
! JPEG 2000 Compression Implementation in WSN
6. OpenJPEG Library modification
7. OpenJPEG Cross compiling for XScale Processor
8. Upload binary code from Linux Host to WSN with
Embedded Linux

Gambar 1.

15

Gambar 2

16

(a)
(b)

(c)

Gambar 3

(d)

17

Gambar 4

Gambar 5

18

Gambar 6

LAMPIRAN
KEPUTUSAN DIREKTUR PENELITIAN DAN PENGABDIAN
KEPADA MASYARAKAT
NOMOR 2386/E5.4/HP.2014
TENTANG
PENERIMA UNGGULAN BERPOTENSI HAK KEKAYAAN
INTELEKTUAL (UBER HKI) TAHUN 2014
DAFTAR PENERIMA UBER HKI TAHUN 2014
(DARI HASIL PELATIHAN PEMANFATAAN HASIL PENELITIAN, PPM, DAN PKM)
No
Nama
1 Nuri
Andarwulan

Perguruan Tinggi
Institut Pertanian
Bogor

Judul
Rekayasa Proses Deodorisasi Untuk
Peningkatan Mutu Produk Minyak Sawit
Merah Kaya Karoten

2 Yulin Lestari

Institut Pertanian
Bogor

3 Giyanto

Institut Pertanian
Bogor

4 Sukmawati

Institut Teknologi
Medan

Pengembangan Produk Berbasis
Streptomyces Lavendulae Galur Loal
Penghasil Anti B-Laktamase Dan Aplikasinya
Dlam Mengendalikan Bakteri Penyebab Diare
Resisten Antibiotik Pencemar Lingkungan
Perakitan Teknologi Pengendalian Penyakit
Tanaman Padi Ramah Lingkungan Berbasis
Bakteri Agens Hayati dan Metabolit
Sekundernya
Optimasi Rasio Palm Fatty Acid Desilate
(PFAD) dan Sabun Logam pada Pembuatan
Pelumas Padat (Grease) Biodegradable.

5 Triwikantoro

Institut Teknologi
Sepuluh
Nopember

Pengembangan SSO Berbasis 3 HT: PCBM
dengan Elektroda Nanofiber Ag

6 Samsudin
Affandi

Institut Teknologi
Sepuluh
Nopember

Proses penghitaman baja dengan lapisan
magnetite dengan teknik anodisasi untuk
perlindungan korosi

7 Maria
Fransisca
Soetanto

Politeknik Negeri
Bandung

Pengembangan Prototipe Turbin Angin Poros
Vertikal Sebagai Alternatif Penerangan Jalan
Umum Tol

8 Adriana

Politeknik Negeri
Lhokseumawe

Pembuatan dan Karakterisasi Nanoselulosa
dari Limbah Serat Tandan Kosong Kelapa
Sawit

9 Akhmad
Faizin

Politeknik Negeri
Malang

Rancang Bangun dan Pengujian Model
Rekayasa Peningkatan Efisiensi Overshot
Water Wheel dengan Penambahan Overflow
Keeper Double Nozzle (OKDN)
Teknologi Kolom Berpaking dengan
Pengemban Fase Padat Enzim Lipase Amobil
Berbasis Polyurethane Foam sebagai Model
Pengembangan Biodiesel Ramah
lingkungan.Tema: Produksi Biodiesel
Menggunakan Biokatalis Mucor Miechei
Teramobil melalui Rute Reaksi Non-Alkohol
Pengendali Kecepatan Motor Induksi pada
Mesin Sentrifugal Kontinyu di Industri Gula
Menggunakan Adaptif Fuzzy Propotional
Integrator (PI)
Perancangan antena mikrostrip log periodic
dipole array (LPDA) untuk penerimaan siaran
televisi pada jalur VHF dan UHF

10 Dwina
Moentamaria

Politeknik Negeri
Malang

11 Ratna Ika
Putri

Politeknik Negeri
Malang

12 Yulindon

Politeknik Negeri
Padang

No
Nama
88 Poppy
Anjelisa
Zaitun
Hasibuan
89 Maulida

Perguruan Tinggi
Universitas
Sumatera Utara

90 Hanifah
Yusuf

Universitas Syiah
Kuala

91 Salmin

Universitas
Tadulako

92 Afadil

Universitas
Tadulako

93 Berlian
Sitorus

Universitas
Tanjungpura

94 Ferry Hadary

Universitas
Tanjungpura

95 Titin Anita
Zahara

Universitas
Tanjungpura

96 Nyoman
Gunantara

Universitas
Udayana

97 Nyoman
Putra Sastra
98 Nyoman
Puspa Asri

Universitas
Udayana
Universitas W R
Supratman

99 Ambar
Rukmini

Universitas Widya
Mataram

Universitas
Sumatera Utara

Judul
Aktivitas Antioksidan dan Sitotoksik Ekstrak
n-Heksan, Etil Asetat, Etanol dari Daun
Bangun-bangun (Plectranthus amboinicus,
(Lour.) Spreng.) pada Sel Kanker Payudara
Pemanfaatan Limbah Serat Buah Pinang
Sebagai Filler Papan Partikel Mikrokomposit
Poliester
Semisintesis Senyawa Turunan Eurikumanon
Hasil Isolasi Dari Akar Pasak Bumi
(Eurycoma longifolia, Jack) dan Uji Aktivitas
Antiplasmodium secara In Vitro
Produksi Sperma Beku Domba Yang
Berkualitas Dan Berdayaguna Melalui
Pemanfaatan Lesitin Kacang Kedelai (Soybean
Lecithin) Sebagai Komponen Ekstender
Sperma
Modifikasi limbah plastik styrofoam dengan
alumina dan uji kinerja sebagai membran
polimer elektrolit sel bahan bakar metanol
Sintesis Material konduktif berupa komposit
polianilina-selulosa dari tanah gambut dan
tandan kosong sawit sebagai bahan dasar
baterai sekunder Biodegradabel
Photo-Voltaic Berbasis Sel Surya Tersensitasi
Nanopigmen Kaolinit-Bixin sebagai Sumber
Energi Listrik di Daerah Perbatasan
Pemanfaatan Biomassa Mikroalgae sebagai
Material dasar Adsorben Berkinerja tinggi
untuk penyerapan logam berat kromium dari
limbah cair industri
Pemilihan Relay Secara Lintas Lapisan Pada
Sistem Komunikasi Nirkabel Ad-hoc Dengan
Metode Multi Objective Optimization
Metode Transmisi Citra pada Jaringan Sensor
Visual Nirkabel
Transesterifikasi Minyak Sawit Menjadi
Biodiesel Dalam Methanol Subkritis Dan
Superkritis Dengan Katalis Padat
Berpromotor Ganda
Pengembangan Mikroemulsi Asam Askorbat
Untuk Menghambat Kerusakan Mutu Produk
Virgin Coconut Oil akibat Fotooksidasi
DIREKTUR PENELITIAN DAN
PENGABDIAN KEPADA
MASYARAKAT,

ttd
AGUS SUBEKTI
NIP 196008011984031002