Elisati Hulu Blog for my journey

2Jan/130

Tinjauan Penggunaan Jaringan Sensor Nirkabel untuk Pemantauan Gunung Api di Indonesia

Abstrak

Indonesia termasuk yang memiliki gunung api terbanyak di dunia. Sejumlah 127 gunung api dikategorikan aktif dan berpotensi meletus. Aktifitas gunung api ini dipantau dari pos yang berada di sekitar gunung api, dengan alat seismograf dan sistem radio telemetri. Sekitar 70 gunung api ini memiliki stasiun pemantauan, dilengkapi dengan seismometer, namun masih sangat terbatas jumlahnya. Seismometer merekam data gempa di lokasi alat dan diambil secara periodik dengan mengunjungi lokasi peralatan, biaya peralatan mahal karena komponen yang tidak mudah diganti, membutuhkan  batere besar, hanya mendukung jumlah sensor yang terbatas, dan umumnya tidak dapat dimonitor secara remote.  Pada makalah ini ditinjau secara literatur, peluang penggunaan jaringan sensor nirkabel untuk pemantauan gunung api di Indonesia.  Jaringan sensor nirkabel terdiri dari banyak sensor yang dapat disebar secara spasial pada gunung api untuk menangkap data gempa.  Jaringan sensor dapat dihubungkan secara nirkabel atau fiber optik dengan jaringan yang berada di stasiun yang jauh dari gunung api. Sensor secara individu murah dan dayanya rendah, membuat penggantian komponen lebih mudah, dapat disebar di gunung api sesuai kebutuhan, mudah dalam pemeliharaan termasuk jika hilang, penggantian sensor tidak menggangu jaringan sensor sehingga memberikan fault-tolerance. Karena itu sangat besar peluang penggunaan jaringan sensor ini untuk pemantaaun gunung api di Indonesia.

19Dec/120

Menemukan Topik Tesis Ph.D

(freely translated by Elisati Hulu, doctoral students, School of Electrical Engineering and Informatics - ITB, diambil dari " How to Succeed in Graduate School: A Guide for Students and Advisor)

Secara umum, sebuah topik tesis Ph.D yang baik, haruslah menarik bagi Anda, pembimbing Anda dan komunitas riset.  Keseimbangan yang Anda dapatkan tergantung pada sekurang-kurangnya sejauh mana hubungan yang Anda miliki dengan pembimbing. Beberapa profesor memiliki program riset jangka panjang dan berharap mahasiswanya untuk berkontribusi langsung pada program tersebut. Waspada,  atas pembimbing yang kelihatannya menginginkan Anda mengikuti segala arahan riset. Anda mungkin  tidak mendapatkan dukungan teknis yang diperlukan dan mereka barangkali tidak bersemangat dengan Anda, karena mahasiswa yang baru datang dengan ide yang lebih baik.

Jika Anda memilih topik yang tidak benar2 menarik buat Anda, karena itu bidang dari pembimbing Anda, ini dapat membuat Anda mengalami kesulitan untuk tetap fokus dan termotivasi. Begitu juga jika memilih topik karena “mudah dipasarkan”: jika Anda tidak secara personal  bergairah atas topik tersebut, Anda akan mendapatkan kesulitan menyelesaikan dan meyakinkan orang  lain bahwa riset Anda menarik. Karena pasar cepat sekali berubah dibanding penyelesaian disertasi dari banyak orang.

Untuk melakukan riset yang orisinil, Anda harus mengetahui riset yang sedang berlangsung di bidang tersebut. Banyak mahasiswa menggunakan waktunya sampai setahun membaca dan mempelajari riset yang terakhir untuk mengidentifikasi masalah2 yang masih terbuka untuk diteliti. Namun Anda tidak pernah dapat membaca setiap hal yang relevan dan pekerjaan baru selalu dipublish.

Mencoba menjadi sadar dan tetap sadar atas riset yang terkait langsung tetapi jika Anda melihat pekerjaan yang baru yang kelihatannya sama dengan yang Adan kerjakan, jangan panik.  Biasa bagi mahasiswa pasca sarjana untuk melihat bagian yang terkait dari pekerjaan dan berpikir topiknya jatuh atau buruk. Jika ini terjadi kepada Anda, baca ulang paper tersebut beberapa kali lagi untuk mendapatkan pemahaman yang baik dari apa yang sebenarnya telah dikerjakan. Tunjukkan paper tersebut kepada pembimbing Anda, atau orang lain yang mengenal topik Anda dan yang pendapatnya Anda hormati. Perkenalkan diri Anda ke author pada sebuah konferensi atau melalui email dan beritahukan mereka ttg pekerjaan Anda.  Dengan membuka dialog, Anda biasanya akan menemukan bahwa pekerjaan mereka tidaklah sama dan karena itu masih terbuka arahnya bagi Anda. Mungkin saja Anda mengakhiri kolaborasi dengan mereka. Periset yang baik selalu welcome atas kesempatan untuk berinteraksi dan berkolaborasi dengan seseorang yang memiliki interest pada masalah yang sama.

Untuk menyelesaikan dengan cepat, biasanya sangat baik untuk mempersempit topik yang didefinisikan. Kelemahan pendekatan ini, bisa saja tidak menarik bagi Anda atau komunitas riset Anda. Jika Anda mau berani mengambil risiko, pilih topik baru yang keluar dari arah. Bahaya disini adalah bisa saja itu sulit untuk mendefinisikan masalah dan mengevaluasi solusi.

Pada kasus paling ekstrim, jika topik Anda diluar dari kebiasaan dan sama sekali tidak terkait dengan hal lain, Anda mendapatkan kesulitan meyakinkan manfaatnya. Riset inovasi yang benar2, tentu menarik dan sering mendapatkan umpan balik dari komunitas riset-kalau tidak Anda dapat saja keluar dari bidang. Jika Anda memiliki topik yang sangat jauh, pastikan bahwa orang-orang sebenarnya tertarik atau Anda tidak pernah dapat “menjualnya” nanti dan mungkin Anda akan mendapatkan masalah pada saat publikasi dan mendapatkan pekerjaan. Disamping itu, sulit mendapatkan kolega yang interest pada persoalan yang sama dan memberikan Anda nasihat dan feedback.

Topik yang baik memiliki beberapa isu penting al:

  • Coba memecahkan masalah yang real, bukan “toy problem”
  • Miliki teori yang solid
  • Hasil percobaan yang baik atau lebih disukai
  • Riset terkait dengan riset yang sedang berlangsung/sudah ada
  • Dapat dikelola dengan baik

Cara yang baik mengindetifikasi skala riset/masalah adalah dengan membaca disertasi yang lain, solveable dan acceptable, “memiliki risiko dan akan membuatnya lebih menarik”

Cara untuk fokus pada sebuah topik adalah menulis deskripsi dari permasalahan yang Anda ingin tangani dalam one-sentence and one-paragraph dan lakukan hal yang sama untuk solusi yang ada usulkan. Kemudian, tuliskan garis besar atas sebuah tesis yang memecahkan masalah ini (yaitu chapter yang diikutkan, atau ambisi Anda, dan sections pada setiap chapter)

Ingat:

  • bahwa sebuah tesis hanyalah beberapa tahun dari pekerjaan Anda dan itu –jika semua berjalan dengan baik – karir riset Anda akan berlanjut untuk 30 – 40 tahun.
  • Jangan takut menyisakan bagian dari masalah untuk pekerjaan masa yad dan
  • Jangan bandingkan diri Anda dengan periset senior yang sudah bertahun2 meneliti dan memiliki publikasi. Sebaliknya, jika Anda mengindetifikasi terlalu banyak future work, tesis Anda kelihatannya tidak lagi sangat menarik)
  • Mahasiswa S3 seringkali mengambil topik yang terlalu ambisius (secara teori, pembimbing Anda akan membantu Anda mengindetifikasi skala problem yang realistis)
  • Jangan estimasi secara berlebihan apa yang orang lain lakukan. Belajar membaca garis batas yang muluk2

Kadang ada sekolah meminta Anda untuk membuat proposal tesis. Jikapun tidak, hal ini sesuatu langkah awal yang baik. Ini mendorong/mengarahkan Anda mendefinisikan persoalan, membuat garis besar solusi dan mengidentifikasi kriteria evaluasi dan ini membantu Anda mendapatkan feedback dari pembimbing dan kolega yang lain. Menulis proposal tesis membutuhkan waktu beberapa bulan, tergantung seberapa banyak latar belakang Anda dan seberapa lama Anda memikirkan proses pemilihan topik.

Proposal memberikan fondasi bagi disertasi.

  • Membatasi masalah dan memberikan argumentasi yang  meyakinkan bahwa ini perlu diselesaikan dan Anda memiliki metodologi untuk penyelesaiannya. Anda harus mengidentifikasi dan mendiskusikan related work: apakah  masalah ini sudah ditangani sebelumnya? Apa kelemahan2 dari existing work? Dan bagaimana pendekatan Anda berbeda dari dan sebuah improvement atas metoda ini?
  • Kemukakan ide penyelesaian Anda sedetil mungkin dan berikan detil rencana dari riset selanjutnya untuk dilakukan
  • Proposal berisi struktur atau garis besar dari tesis itu sendiri.
  • Pada dasarnya, Anda dapat menggunakan kembali bagian dari proposal Anda (kecuali topik riset final berbeda dengan proposal)
  • Mungkin saja ada ujian tertulis atau lisan atas proposal atau tanya jawab tentang proposal Anda. Pastikan tim penguji sudah familiar dengan pekerjaan Anda. Berikan mereka proposal Anda dan berbicara dengan mereka tentang proposalnya. Selama ujian jangan panik, jika Anda tidak mengetahui jawabannya. Jawab: “saya kurang/tidak yakin” dan kemudian berikan analisis  yang terbaik Anda dan sampaikan kemungkinan jawabannya. Tim penguji ingin mengetahui kemampuan analisis Anda dan tidak hanya sekedar menjawab pertanyaan yang Anda harapkan.
  • Remember: Anda lebih tahu tentang topikmu dibandingkan tim penguji; Anda sedang mengajar mereka sesuatu untuk sebuah perubahan.
Filed under: Disertasi No Comments
11Dec/120

Arsitektur Jaringan Sensor untuk Deteksi dan Respon Tsunami

Arsitektur Jaringan Sensor untuk Deteksi dan Respon Tsunami

Kenan Casey, Alvin Lim, and Gerry Dozier

(freely translated by Elisati Hulu, doctoral students, School of Electrical Engineering and Informatics - ITB)

Paper ini memperkenalkan sebuah sistem untuk deteksi tsunami dan mitigasi menggunakan wireless ad hoc sensor network. Kita mendefinisikan 3 tipe node yaitu: sensor, commander dan barrier. Relatif sejumlah besar node sensor mengumpulkan tekanan bawah air yang dibaca disepanjang pesisir pantai. Data ini dilaporkan ke node commander  yang akan menganalisis data tekanan dan memprediksi yang mana, jika ada barrier perlu dinyalakan.  Meskipun tidak mungkin menghentikan tsunami, kita mengajukan penggunaan sejumlah barrier yang mana dapat dilibatkan untuk mengurangi dampak dari gelombang. Arsitektur dari sistem prototipe kami, jaringan sensor yang terdiri dari 80 underwater sensor dihubungkan dengan dua node commander dan dihubungkan ke 4 barrier.

Untuk mendukung sistem ini, dibangun beberapa mekanisme komunikasi, sebuah mekanisme analisis dan mekanisme respon. Mekanisme komunikasi didasakan pada directed diffusion, tetapi semuanya secara signifikan meningkatkan kemampuan protokol jaringan. Peningkatan ini termasuk sebuah framework untuk layanan terdistribusi, sebuah algoritma clustering untuk efisiensi flooding,  dan mekanisme perbaikan route secara lokal.  Disamping untuk mendukung layanan ini, kita juga telah mengimplementasikan sebuah algoritma analisis, menggunakan sebuah general regression neural network (GRNN) untuk memprediksi dari gelombang. GRNN menganalisisi data tekanan dari node sensor dan memprediksi barrier mana yang mestinya fire untuk lebih secara efektif merintangi/ menghalangi tsunami. Kita juga telah mendesaina sebuah mekanisme respon yang real time untuk diffusion/penyebaran.  Protokol di-inspirasi oleh RAP tetapi tidak membutuhkan informasi lokasi

Pada paper ini akan digambarkan

  1. Sistem deteksi tsunami saat sekarang yang digunakan oleh US dan memperkenalkan sistem sense dan response yang lebih baik
  2. Sekilas tentang protokol routing directed diffusion yang mendasari sistem jaringan kita dan menerangkan mekanisme komunikasi yang ditingkatkan yang telah dibangun.
  3. Kita meringkas mekanisme analisis yang digunakan untuk memprediksi propagasi tsunami dan mendiskusikan secara singkat hasil dari algoritma ini
  4. Kemudian kita menggambarkan mekanisme barrier dan protokol komunikasi real-time yng mendukung time-critical response.
  5. Mempresentasikan beberapa area untuk future work.

>>>A Sensor Network Architecture for Tsunami Detection and Response

6Nov/120

Wireless Sensor Networks (WSN) and Cyber-Physical Systems (CPS)

Sensor-actuator networks. Wireless sensor networks have been extensively studied for more than a decade. Nevertheless, wire-less sensor-actuator networks (WSAN) [16] is an emerging area that has not been properly investigated, especially from the CPS perspective. The interaction among the sensors, actuators, physical systems, and the computing elements should be care-fully incorporated into the design of sensor-actuator networks. In particular, the physical details and effects of actuators on the overall system have not been fully considered in the system design so far.

Control over networks. The design and implementation of net-worked control in CPS pose several challenges with respect to issues such as time-driven and event-driven computation, time-varying delays, transmission failures, and reconfiguration of the system [14,15]. In particular, design of network protocols in CPS research has the following challenges: guarantee of mis-sion-critical quality-of-service over wireless networks, tradeoff between control law design and real-time computation con-straints, bridging the gap between continuous and discrete time systems, and reliability and robustness of large-scale systems.

Domain penerapan CPS pada umumnya (khususnya isu penelitian)

  1. Health: The key challenge in so-called medical CPS is to develop systems as well as control methodologies that are safe, secure, reliable in a certifia-ble manner. In particular, some trends in medical CPS, which act as opportunities and challenges at the same time, include: wireless connectivity in medical devices, seamless monitoring, patient mod-eling and simulation, physiological close-loop control, model-based design, security and safety, medical-device integration and interop-eration, and verification, validation, and certification.  the connectivity of medical devices in healthcare facilities is crucial for the overall performance of the medical systems
6Nov/120

Cyber-Physical Systems

Cyber-Physical System (CPS) adalah sebuah integrasi dari komputasi dengan proses fisikal. Embedded computer dan jaringan memonitor dan mengendalikan proses fisikal, biasanya dengan feedback loop dimana proses fisikal mempengaruhi komputasi dan sebaliknya. Sebagai sebuah tantangan intelektual, CPS adalah interseksi (bukan gabungan) atas physical process dan cyber. Tidak cukup untuk mengerti secara terpisah komponen fisikal dan komponen komputasional. Kita harus memahami interaksi antar keduanya.

Beberapa karakteristik utama dari CPS adalah

  1. System of systems: tidak seperti sistem embedded pada umumnya, CPS adalah biasanya mengacu pada sebuah sistem yang kompleks/rumit, yang mana terdiri dari banyak subsistem yang dapat berdiri sendiri dengan caranya sendiri. Konsekuensinya, disebabkan interaksi yang kompleks antar subsistem, kompleksitas keseluruhan dari CPS sangatlah tinggi dibandingkan dengan sistem embedded pada umumnya
  2. Interaksi yang "novel" antara kontrol, komunikasi dan komputasi: CPS membutuhkan sistem otomatis yang sangat tinggi, dan setiap control loop di dalam sistem yang sangat close pada segala skala. Oleh karena itu, faktor non-teknis manusiawi pada control loop sangat perlu dihilangkan sebanyak2nya, untuk mempercepat operasi autonomous-nya. Akibatnya, elemen komputasi sebagai sebuah kontroler, sistem fisikal dan komunikasi dan jaringan sebagai medium mesti dipertimbangkan sekaligus pada saat mendesain sistem
  3. Application-driven cyber and physical coupling: hati-hatilah menggabungkan karakteristik utama dari setiap domain aplikasi, elemen komputasi pada dunia cyber mesti dirangkaikan dengan sangat ketat dengan sistem fisikal di dunia nyata. Untuk mencapai ini, Sistem perkabelan yang besar dan jaringan wireless menjadi kritikal pada skala yang banyak dan ekstrim

 

2Nov/120

Routing Algorithm in Wireless Sensor Networks

8Oct/120

Simulasi menggunakan Monte Carlo

Ide dasar dari simulasi Monte Carlo adalah menggenerate atau menghasilkan suatu nilai untuk membentuk suatu model dari variabel-variabel yang ada dan dipelajari.

Contoh2 variabel di dunia nyata yang merupakan probabilitas alami

  1. persediaan permintaan harian atau mingguan
  2. waktu menunggu untuk pemesanan persediaan
  3. waktu breakdown mesin
  4. waktu antar kedatangan pada fasilitas pelayanan
  5. waktu layanan
  6. waktu penyelesaian proyek
  7. jumlah karyawan yang tidak hadir setiap harinya
  8. jumlah siswa yang diterima setiap tahun

Pada dasarnya, ada 5 tahapan simulasi Monte Carlo

  1. Membangun distribusi probabilitas dari variabel-variabel
  2. Menyusun distribusi probabilitas kumulatif dari setiap variable
  3. membuat interval/range angka acak dari setiap variabel
  4. menggenerate angka acak
  5. simulasikan secara berkala untuk percobaan
2Oct/120

Konservasi Energi di Wireless Sensor Network

Sumber bacaan: Energy Conservation in Wireless Sensor Networks: A Survey, Giuseppe Anastasi, et al.

Berdasarkan percobaan, secara umum transmisi data lebih mahal (konsumsi energinya) dibandingkan dengan pemrosesan data mengkonsumsi energi. Transmisi 1 bit data menghabiskan energi hampir sama dengan seribuan operasi pemrosesan pada node sensor tertentu. Konsumsi energi dari subsistem sensing tergantung pada tipe sensor tertentu. Pada banyak kasus, energi yang dikonsumsi pada saat pemrosesan dpt diabaikan, dibandingkan dengan yang dikonsumsi oleh subsistem komunikasi. Pada kasus lain, biaya energi saat sensing data dapat dipertimbangkan atau lebih besar dibandingkan saat tranmisi data.

Secara umum, teknik energy-saving berfokus atas dua subsistem yaitu subsistem networking dan subsistem sensing.

Sebenarnya, data sensing mempengaruhi konsumsi energi node sensor dalam dua cara:

  • unneeded samples.
  • power consumption.

 

24Sep/120

S3 dalam 3 tahun?

Secara aturan S3 di STEI ITB harus diselesaikan dalam waktu 3 tahun s/d 5 tahun.  Aktifitas yang dilakukan (berdasarkan hasilnya) dijabarkan sbb:

No Target Waktu (jam) Breakdown jam setiap aktifitas (perkiraan)
1 Kualifikasi

1000

  • Identifikasi masalah (open problem) --> 200 jam
  • Finding state of the art --> 200 jam
  • Mencari dan menulis teori2 pendukung --> 150 jam
  • Membuat hipotesis --> 150 jam
  • Menentukan tools/simulator yang diperlukan --> 150 jam
  • Menulis dan submit paper di seminar nasional (prosiding) --> 150 jam

Jika mahasiswa menyediakan waktu 5 jam perhari, maka target ini akan dicapai dalam waktu 200 hari atau 10 bulan (1 minggu = 5 hari dan 1 bulan = 4 minggu)

2 Seminar I

800

  • Membangun konsep sistem yang dikembangkan --> 200 jam
  • Membangun model formal dasar --> 150 jam
  • Mendesain cara kerja dan performansi sistem --> 150 jam
  • Menemukan sasaran novelty --> 150 jam
  • Menulis dan submit paper di seminar nasional (prosiding) --> 150 jam

Jika mahasiswa menyediakan waktu 5 jam per hari, maka target ini akan dicapai dalam waktu 160 hari atau 8 bulan (1 minggu = 5 hari dan 1 bulan = 4 minggu)

3 Seminar II

800

  • Membangun algoritma dan lakukan coding --> 300 jam
  • Melakukan percobaan dan simulasi serta mendapatkan hasil awal --> 150 jam
  • Menulis dan submit paper di seminar internasional (prosiding) -->150 jam

Dapat diselesaikan dalam 8 bulan (asumsi sama dengan di atas)

4 Seminar III

800

  • Melakukan validasi dan verifikasi hasil --> 200 jam
  • Menganalisis hasil --> 200 jam
  • Membandingkan dengan sistem atau penelitian sejenis  --> 150 jam
  • Melakukan perbaikan --> 100 jam
  • Menulis dan submit paper di jurnal nasional/internasional --> 150 jam

Dapat diselesaikan dalam 8 bulan (asumsi sama dengan di atas)

5 Seminar IV

800

  • Mendapatkan hasil simulasi akhir atau prototipe sistem --> 300 jam
  • Analisis kontribusi dan membangun kesimpulan --> 200 jam
  • Menulis dan submit paper di jurnal internasional --> 300 jam
6 Reviewing and Sidang Tertutup

800

  • Menulis disertasi lengkap (draft) --> 450 jam
  • Melakukan revisi --> 150 jam
  • Melakukan presentasi dan ujian-ujian terkait --> 200 jam

Dapat diselesaikan dalam 8 bulan (asumsi sama dengan di atas)

Dari penjabaran waktu yang dibutuhkan di atas, dengan asumsi mahasiswa menyediakan 5 jam per hari (1 minggu = 5 hari efektif, 1 bulan = 4 minggu efektif dan 1 tahun = 12 bulan), maka S3 dapat diselesaikan dalam waktu 3,8 tahun.

Jadi, berdasarkan hal di atas, dapat disimpulkan studi S3 agak sulit selesai dalam waktu 3 tahun

24Sep/120

Inovasi: “Taxi in Your Hand”

Taxi In Your Hand

Produsen-produsen HP dan mobile devices memperkirakan bahwa pada beberapa tahun ke depan, 90 % HP dan mobile devices yang beredar di pasaran akan dilengkapi dengan GPS. Luasnya penyebaran perangkat navigasi ini pada pengguna umum akan mendorong tumbuhnya location-based service baru yang akan dapat digunakan oleh pengguna-pengguna umum melalui mobile device/ HP mereka. Salah satu kebutuhan yang mungkin akan muncul adalah kebutuhan untuk memesan taksi dengan memanfaatkan mobile devices yang dimiliki pengguna. Maka perlu dibangun sebuah sistem pemesanan taxi, yang dapat dilakukan dimana saja (di jalan, di rumah, di tempat lain), dapat mengirimkan taxi terdekat dengan si pemesan, dan sistem yang memungkinkan pemakai dapat memesan taxi di mana pun di seluruh Indonesia. Sistem ini secara otomatis menyediakan informasi taxi di kota tertentu, saat pemesan membuka aplikasinya di mobile device.  Sehingga ketika seseorang bepergian ke kota lain (termasuk kota yang sama sekali baru dikunjungi), maka seseorang tinggal membuka aplikasinya, dan akan mendapatkan informasi ttg taxi di kota tersebut, dan dapat memesannya.

Secara sistem Taxi In Your Hand terdiri dari suatu sistem yang digunakan untuk  memudahkan supir taksi untuk menemukan orang-orang yang ingin menggunakan taksi. Di sisi pengguna, terdapat subsistem, yang berupa sebuah perangkat lunak yang ada pada perangkat mobile mereka. Sistem ini akan menggunakan GPS untuk mengetahui posisi si pengguna taksi, lalu mengirimkan posisi tersebut ke penyedia taksi. Penyedia taksi lalu akan menugaskan sebuah taksi untuk bergerak ke posisi pengguna tersebut. Dengan menggunakan Taxi In Your Hand, pengguna taksi juga dapat melihat posisi dari taksi-taksi yang berdekatan dengan dia secara hampir realtime. Pada sisi supir taksi, sistem ini memungkinkan dia untuk mencari lokasi calon pengguna taksi tersebut dengan lebih mudah.

Sistem ini terdiri dari 4 subsistem, yaitu :

Program di mobile devices

Program ini akan berfungsi antarmuka bagi pengguna taxi untuk mendapati informasi taxi di kota dimana posisi pengguna. Informasi ini di-deliver oleh subsistem Message Distributor berdasakan kota dimana posisi pengguna berada. Melalui subsistem ini juga pengguna dapat memantau lokasi taksi yang yang dipesan, informasi supir taxi serta informasi lain terkait dengan taxi yang akan menjemput pengguna. Program ini juga berfungsi untuk menentukan preferensi pengguna terhadap penyedia taksi yang diinginkan.

Subsistem Message Distributor

Subsistem ini berfungsi sebagai entitas netral  (tidak berafiliasi dengan provider taksi manapun). Subsistem ini bertugas untuk meneruskan permintaan dari pengguna mobile devices ke penyedia-penyedia taksi yang diinginkan oleh user. Selain itu, subsistem ini juga bertugas untuk menentukan penugasan taksi, bila ada lebih dari satu provider yang menjawab permintaan pengguna. Message distributor ini akan di-porting di servernya operator selular, dan membuat sistem ini menjadi layanannya operator selular tersebut.

Karena di setiap kota, tersedia taxi yang berbeda dari satu kota dengan kota yang lain, maka melalui subsistem ini memungkinkan penyedia taxi pada kota tertentu dapat mendaftar, dan menjadi bagian dari sistem ini. Data provider taxi di suatu kota inilah yang akan di-deliver ke pengguna berdasarkan posisi GPS si pengguna.

 Subsistem Penyedia Taksi

Subsistem ini akan memanage informasi mengenai taksi-taksi yang dimiliki oleh provider tersebut. Informasi yang dikelola oleh subsistem ini diantaranya adalah :

  • Taksi-taksi yang dia miliki
  • Posisi serta ketersediaan taksi-taksi milik dia
  • Peta jalan di kota tersebut

Subsistem ini juga berfungsi untuk menugaskan suatu taksi secara otomatis kepada seorang pengguna, sesuai  dengan kriteria yang dipilih. Pada saat penugasan taksi telah dikonfirmasikan, subsistem ini akan mengirimkan posisi pengguna taksi kepada subsistem taksi dan juga mengirimkan posisi taksi yang ditugaskan ke mobile device milik pengguna. Pengiriman posisi secara dua arah ini akan dilakukan secara periodik selama sistem ini masih dalam kondisi aktif. Di subsistem ini akan diterapkan algoritma pencarian taxi yang terdekat dengan posisi pemesan taxi berbasis posisi GPS dari taxi dan pemesan.

Subsistem Taksi

Subsistem ini berfungsi untuk mengirimkan informasi mengenai lokasi dan ketersediaan taksi ke provider taksi tersebut. Akan dilengkapi dengan GPS sehingga posisi  taxi dapat dipantau oleh operator taxi.