Saturday, July 9, 2016

Aplikasi Scan LJK Gratis





Simple Digital Mark Reader [www.softscients.web.id] merupakan salah satu software untuk mengolah data dari sebuah Lembar Jawab Komputer. Ada banyak sekali model / template LJK yang disesuaikan dengan kebutuhan enduser seperti keperluan sektor finansial (pengisian form data konsumen), sekolah (pengisian lembar jawab soal), dan keperluan lainnya yang melibatkan massive nya user yang harus melakukan proses pengisian lembar jawab.

Simple DMR dibuat untuk kebutuhan general alias bisa digunakan secara umum (bisa juga di kustom lebih lanjut sesuai keinginan user dengan melibatkan model LJK). Kebutuhan secara umum yaitu dapat digunakan dengan kondisi minimum sehingga user bisa cetak sendiri Model LJK menggunakan printer seperti pada umumnya dan user bisa menggunakan Scanner ADF.

Software Simple Digital Mark Reader bebas - gratis - free  digunakan (untuk sementara ini masih support 1 model LJK), anda bisa menggunakan printer seperti biasa untuk nge print model LJK.

[Download aplikasi scanner Lembar Jawab Komputer]

Software Simple Digital Mark Reader menggunakan Net Framework sehingga anda harus install terlebih dahulu Net 3.0
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=3005
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=21

Software:
http://www.4shared.com/rar/nyUQCPaUba/1_OMR_28_Juli_2016.html

Model B:
http://www.slideshare.net/aktis/template-lembar-jawab-komputer-model-b 





Fujitsu Scansnap S1500 

Atau menggunakan scanner biasa bila hanya melibatkan sedikit dokumen.

Monday, July 4, 2016

Membuat Sketsa GUI dengan Mudah


Apa itu Additve White Gaussian Noise

AWGN merupakan singkatan dari Additve White Gaussian Noise. Additive artinya ditambahkan. Gaussian berarti mengikuti distribusi Gaussian atau kadang juga disebut distribusi normal. Sedangkan noise ini disebut white karena terdiri dari seluruh frekuensi dalam spektralnya sebagai cahaya putih. White noise ini sebagai WSS noise yang memiliki rapat spektral daya yang konstan. Biasanya white noise dihasilkan dalam simulasi dengan fungsi rand, sedangkan Gaussian noise dihasilkan dengan fungsi randn pada MATLAB [1].

Seiring dengan meningkatnya traffic dan kemudahan dalam mengelola content, kami mengucapkan banyak terima kasih kepada para pembaca setia pada blog www.softscients.web.id

Per 19 Maret 2020, kami sedang melakukan migrasi ke domain dan hosting yang lebih baik yaitu
Semoga dengan alamat domain dan hosting terbaru akan semakin memudahkan para pembaca dalam mencari materi/content. Migrasi dilakukan secara bertahap yang membutuhkan waktu yang cukup lama jadi jangan kuatir selama migrasi akan dilakukan secara hati-hati untuk memimalkan broken link



clc;clear all;close all;
rand('state',0); %biar nilai random selalu sama untuk state 0
L = 1000;
x = randn(1,L);
hist(x,100),title('Random Gaussian'); 


randn adalah fungsi di matlab untuk meng-generate distribusi normal / distribusi Gaussian. AWGN kompleks ditambahkan khusus untuk simbol dengan modulasi yang menggunakan bilangan kompleks yaitu QPSK dan 4-QAM ke atas. 




AWGN ini adalah noise alami, yang selalu ada di setiap perangkat. Jadi setiap pada setiap perhitungan komunikasi yang melakui kanal maka harus ditambahkan AWGN. 



Perhatikan model sinyal di bawah ini

y = x + n

jika x adalah sinyal yang diterima pada receiver (penerima), dan n adalah noise AWGN. Maka y adalah sinyal pada penerima yang telah ditambahkan AWGN.


jika x adalah bilang complex misalnya x = a +ib, maka kita bisa mensimulasikan AWGN dengan menggunakan MATLAB yaitu dengan menambahkan AWGN pada tiap komponen real dan komplex. Misalnya


Jika dalam simulasi kita menggunakan Signal Noise to Ration (SNR), maka kita gunakan SNR ini dalam unsur magnitude yang dikalikan pada fungsi randn


di mana jika Pn adalah power dari noise AWGN. Misalnya SNR adalah 30 dB, maka Pn = 0.001.

Sedangkan karena sinyal yang diterima dan AWGN dalam tegangan (voltage), maka tegangan adalah akar dari Power

Sedangkan probability density function (pdf) dari Power Spectral Density AWGN mempunyai variance ½ N0[2], maka magnitude atau attenuasi dari randn adalah



Sehingga sinyal di penerima yang sudah ditambahkan AWGN adalah sebagai berikut:


Atau MATLAB juga sebenarnya sudah ada fungsi AWGN yaitu awgn:




clc;clear all;close all;
fs = 100;%sample rate nya!
t = 0:1/fs:1; %time vector
f1 = 3;%frekuensi sinyal 
 
y1 = sin(2*pi*f1*t); %bikin sinyal sinus 
SNR = 15;
y2 = awgn(y1,SNR); %dikasih noise
 
figure,
a = plot(t,y1,'r');
hold on
b = plot(t,y2,'b');
legend([a,b],'Sinyal Asli',['Sinyal terkena Noise, SNR = ' num2str(SNR) ' db']);
title(['Sinyal Sinus dengan ' num2str(f1) ' Hz'])

 

Apa itu SNR

Signal Noise Ratio yaitu Perbandingan (ratio) antara kekuatan Sinyal (signal strength) dengan kekuatan Derau (noise level). Nilai SNR dipakai untuk menunjukkan kualitas jalur (medium) koneksi. Makin besar nilai SNR, makin tinggi kualitas jalur tersebut. Artinya, makin besar pula kemungkinan jalur itu dipakai untuk lalu-lintas komunikasi data & sinyal dalam kecepatan tinggi. Nilai SNR suatu jalur dapat dikatakan pada umumnya tetap, berapapun kecepatan data yang melalui jalur tersebut. Satuan ukuran SNR adalah decibel (dB) <– logarithmic. efek yang bisa ditimbulkan akibat NSR yang rendah yaitu  Koneksi sering terputus, lambat, tidak bisa connect, dsb. dibawah ini merupakan klasifikasi SNR :



Makin TINGGI makin BAIK

--------------------------------------------------------
29,0 dB ~ ke atas = Outstanding (bagus sekali)
20,0 dB ~ 28,9 dB = Excellent (bagus) • Koneksi stabil.
11,0 dB ~ 19,9 dB = Good (baik) • Sinkronisasi sinyal ADSL dapat berlangsung lancar.
07,0 dB ~ 10,9 dB = Fair (cukup) • Rentan terhadap variasi perubahan kondisi pada jaringan.
00,0 dB ~ 06,9 dB = Bad (buruk) • Sinkronisasi sinyal gagal atau
                                  tidak lancar (ter-putus²).
--------------------------------------------------------