Classification of Premature Ventricular Contraction (PVC) based on ECG Signal using Convolutional Neural Network

This study observes one of the ECG signal abnormalities, which is the Premature Ventricular Contraction (PVC). Many studies applied a machine learning technique to develop a computer-aided diagnosis to classify normal and PVC conditions of ECG signals. The common process to obtain information from the ECG signal is by performing a feature extraction process. Since the ECG signal is a complex signal, there is a need to reduce the signal dimension to produce an optimal feature set. However, these processes can remove the information contained in the signal. Therefore, this study process the original ECG signal using a Convolutional Neural Network to avoid losing information. The input data were in the form of both one beat of normal ECG signal or PVC with size 1x200. The classification used four layers of convolutional neural network (CNN). There were eight 1x1 filters used in the input. Simultaneously, 16 and 32 of 1x1 filters were used in the second and the fourth convolutional layers, respectively. Thus the system produced a fully connected layer consisted of 512 neurons, while the output layer consisted of 2 neurons. The system is tested using 11361 beats of ECG data and achieved the highest accuracy of 99.59%, with the 10-fold cross-validation. This study emphasizes an opportunity to develop a wearable device to detect PVC since CNN can be implemented into an embedded system or an IoT based system

AN ANALYSIS ON THE SECOND YEARS STUDENTS ERROR IN CONSTRUCTING TAQ QUESTION AT SLTP PT. JOHAN SENTOSA PASIR SIALANG BANGKINANG SEBERANG

The title of this thesis is "An Analysis on the second year’s students errors in constructing taq question at SLTP PT: Johan Sentosa Pasir Sialang Bangkinang Seberang". The subject of the study was the third years students and English teacher of SLTP PT.Johan Sentosa Pasir Sialang Bangkinang Seberang in the 200612007 academic year, its subject was students erorrs in constructing taq question. Constructing is a skill to make a sentence or paragraph that has someone. One of the best ways to understand in constructing taq question is knowing grammar beside, the exception in taq question. Taq question is important for the students to be mastered. It can enrich their vocabularies; it can also help them to understand the meaning of words or sentences. Furthermore,taq question is can also help them to understand auxiliary verb and pronoun. From preliminary study, the writer got symptoms that the second year students of SLTP PT Johan Sentosa Pasir Sialang Bangkinang Seberang in the 200612007 academic year had lowest ability in constructing taq question. A test to the respondents of this research was given dealing with approving their clues ability in constructing taq question at the second years students of SLTP PT.Johan Sentosa Pasir Sialang Bangkinang Seberang in the 200612007 academic year. Factually, the writer found the student’s ability in constructing taq question is still low

HUBUNGAN TINGKAT KONTROL ASMA DENGAN RISIKO OBSTRUCTIVE SLEEP APNEA (OSA) PADA PENDERITA ASMA DI POLIKLINIK PARU RUMAH SAKIT UMUM DAERAH DR. ZAINOEL ABIDIN BANDA ACEH

Obstructive sleep apnea (OSA) merupakan gangguan pernapasan saat tidur yang ditandai dengan keadaan apnea dan hipopnea akibat adanya sumbatan total atau sebagian pada saluran napas atas yang terjadi secara berulang sehingga menyebabkan aliran udara ke paru menjadi terhambat. Salah satu faktor risiko OSA adalah penyakit asma. Gejala malam yang sering muncul pada penderita asma yang tidak terkontrol menggambarkan abnormalitas fungsi paru selama tidur yang dapat berupa keluhan ringan hingga OSA yang dapat mengancam nyawa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara tingkat kontrol asma dengan risiko OSA pada penderita asma. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional dan dilakukan di Poliklinik Paru Rumah Sakit Umum Daerah dr. Zainoel Abidin Banda Aceh. Teknik pengambilan sampel secara consecutive sampling. Pengambilan data dilakukan pada bulan Oktober sampai dengan November tahun 2014. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah Uji Fisher. Dari 58 sampel responden penelitian, 41 orang berjenis kelamin perempuan dan paling banyak berusia 26-35 tahun. Berdasarkan hasil ACT, 84,5% subjek memiliki asma tidak terkontrol, 15,5% subjek memiliki asma terkontrol sebagian, dan tidak satupun yang memiliki asma terkontrol penuh. Sedangkan berdasarkan kuesioner Berlin, 41,4% subjek memiliki risiko tinggi OSA dan 58,6% subjek memiliki risiko rendah OSA. Hasil uji Fisher antara tingkat kontrol asma dengan risiko OSA didapatkan p value 0,185. Kesimpulan penelitian ini adalah tidak terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat kontrol asma dengan risiko OSA pada penderita asma.Kata Kunci: Asma, ACT, Kuesioner Berlin, OS

Development of Wireless Patient’s Vital Sign Monitor Using Wireless LAN (IEEE.802.11.b/g) Protocol

Vital sign monitor is typical medical instrument for basic physiological measurement. Medical practitioner assesses a patient’s health condition by observing measurement results shown in display. In this research, we designed low cost, wireless, PC-based vital sign monitor. Signals captured in designed vital sign monitor are electrocardiogram (ECG), photoplethysmogram (PPG), and body temperature. Captured data are transmitted via wireless LAN module so that medical practitioner is able to monitor patient’s condition remotely from another room or place. The system worked well for maximum transmission distance about 45 meters for LOS condition and 20 meter for NLOS condition.DOI:http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v4i6.642

PEMODELAN PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA BAYU DALAM PERHITUNGAN ALIRAN DAYA LISTRIK”

ABSTRAK Kebutuhan energi listrik dari tahun ke tahun semakin meningkat. Idealnya peningkatan pembangunan pembangkit adalah 2-2.5 kali lipat dari laju pertumbuhan ekonomi. Salah satunya adalah pembangkit listrik tenaga angin. Pembangkit listrik tenaga angin diletakkan pada salah satu bus yang ada pada saluran distribusi dan divariasikan letaknya untuk mendapatkan kondisi kerja optimal. Pembangkit divariasikan letaknya pada bus 2, 17, dan 35. Ada 2 jenis pembangkit yang digunakan yaitu pembangkit yang menggunakan generator induksi dan generator sinkron dan kemudian aliran daya dihitung. Program aliran daya dijalankan menggunakan Microsoft Visual Studio 2010 dengan metode fast decoupled. Sistem distribusi listrik yang digunakan adalah sistem yang dioperasikan oleh Companhia Energética de Minas Gerais(CEMIG), Brazil. Sistem distribusi ini adalah sistem radial dan terdiri atas 37 bus dengan total beban adalah 2,298 MVA. Data yang diambil adalah jatuh tegangan maksimum, rugi-rugi daya aktif dan reaktif. Dari program yang dijalankan, diketahui bahwa penambahan pembangkit listrik tenaga angin mengakibatkan peningkatan profil tegangan yang mengakibatkan penurunan rugi-rugi daya. Saat beban puncak yaitu jam 10.00, rugi-rugi daya aktif menurun dari 19.59 kW menjadi 11.70 pada generator induksi dan 19.59 menjadi 18.22 kW pada generator sinkron turbin angin. Rugi-rugi daya reaktif juga menurun dari 21.41 kW menjadi 12.48 kW pada generator induksi dan 21.41 kW menjadi 20.15 kW pada generator sinkron turbin angin. Kata kunci : Krisis energi, Pembangkit listrik Tenaga Angin, Aliran Daya, Metode Fast Decoupled, Microsoft Visual Studio 2010

PENGARUH LINGKUNGAN KOS-KOSAN TERHADAP MOTIVASI BELAJAR MAHASISWA STAKPN AMBON

Motivation is the urge to achieve a particular goal. The research aims to determine if there is a Kos-Kosan environmental influence on the learning motivation of students of the National Christian Religious School (STAKPN) Ambon. Research conducted on the STAKPN campus AmbonIn particular, the Department of Christian Religion (PAK) semester II (two), IV (four) and VI (six).This research uses a quantitative type survey approach. The population of the study is all students majoring in Christian religious education Semester II (two), IV (four) and VI (six) who live in Kos-kosan amounting to 120 people. While the sampling of research samples was completed with two techniques namely the first is simple random sampling technique by looking at the table Isach and Michael and secondly using the purposional random sampling technique, then obtained research samples As many as 89 people. The data collection techniques used are questionnaire or questionnaire and non-participation observation.Research Data is analyzed with the help of SPSS type 16.0 Program. Data analysis includes description analysis, test prerequisite analysis and final analysis. Description The analysis of this study is the presentation of maximum value, minimum value, average value (Mean) and standard deviation. The prerequisite analysis test in this study is testing data normality and Linieritas data. The data normality test is done with the formula of Kolmogrov Smirnov and shows normal distribution data. The linierity test is performed and shows there is a linear relationship between the X variables of the cost environment and the variable Y learning motivation. Final analysis testing is conducted including regression test to provide for influence, coefficient of determination to know how much contribution or donations are given in the cost environment variable to learning motivation, and hypothesis testing To contribute significant and positive environmental influences to the motivation of learning. The results of the hypothesis testing proved there was a significant and positive influence marked by the T-count value of the > T table (2,573 > 1,986) and the donations that were given X variables of the cost environment against the Y Motivai variable studied at 0.71 or 7.1% as the rest 92.9% influenced by other variable-varibellsKeyword: cost environment, learning motivatio

Prediksi Trend Pergerakan Harga Saham dengan Hidden Markov Model (HMM) dan Support Vector Machine (SVM)

Prediksi trend pergerakan harga saham sangatlah dibutuhkan untuk meningkatkan potensi keuntungan sekaligus mengurang kemungkinan rugi. Berbagai metode telah digunakan untuk memprediksi trend pergerakan harga saham. Pada paper ini, dibahas metode Hidden Markov Model (HMM) dan Support Vector Machine (SVM) sebagai alat untuk memprediksi trend naik turunnya harga close Indeks LQ45. Akurasi prediksi dengan HMM sebesar 50,98%, sementara dengan SVM sebesar 55,56%

Retweet Prediction Using Multi-Layer Perceptron Optimized by The Swarm Intelligence Algorithm

Retweets are a way to spread information on Twitter. A tweet is affected by several features which determine whether a tweet will be retweeted or not. In this research, we discuss the features that influence the spread of a tweet. These features are user-based, time-based and content-based. User-based features are related to the user who tweeted, time-based features are related to when the tweet was uploaded, while content-based features are features related to the content of the tweet. The classifier used to predict whether a tweet will be retweeted is Multi Layer Perceptron (MLP) and MLP which is optimized by the swarm intelligence algorithm. In this research, data from Indonesian Twitter users with the hashtag FIFA U-20 was used. The results of this research show that the most influential feature in determining whether a tweet will be retweeted or not is the content-based feature. Furthermore, it was found that the MLP optimized with the swarm intelligence algorithm had better performance compared to the MLP

Identifikasi Kedalaman Laut (Bathymetry) berdasarkan Warna Permukaan Laut pada Citra Satelit menggunakan Metode ANFIS

Kedalaman laut (bathymetry) memberikan berbagai informasi penting mengenai suatu area laut. Selain untuk navigasi pelayaran, kedalaman laut juga berguna dalam pemanfaatan sumberdaya alam, sistem peringatan dini dan simulasi dampak dari bencana. Pengukuran kedalaman laut bisa dilakukan manual dengan menggunakan kapal, namun dibutuhkan waktu yang sangat lama. Kebutuhan informasi yang semakin cepat mengenai informasi bathymetry menuntut pengembangan sistem pengukuran manual dengan memanfaatkan teknologi lain seperti penginderaan jarak jauh melalui satelit. Warna permukaan laut apabila dilihat pada gambar satelit memiliki gradasi warna sebagai akibat dari pantulan cahaya pada kedalaman laut yang berbeda-beda. Dengan mengetahui kedalaman sebenarnya pada sebuah area laut dan mengetahui warna permukaan pada posisi tersebut dapat dibuat sebuah sistem yang bisa mengidentifikasi kedalaman laut pada posisi tertentu dari warna pada permukaan laut tersebut. Sistem yang dibangun ini menggunakan data kedalaman laut hasil pengukuran manual dan dipadukan dengan data gambar satelit pada posisi yang sama. Kemudian dilakukan proses learning menggunakan teknik Neuro-Fuzzy dengan metode ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) dengan kinerja model identifikasi dapat diketahui dari nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dan MSE (Mean Square Error). Hasil dari pembuatan model identifikasi, diperoleh sistem yang dapat melakukan identifikasi sangat baik dengan error yang diperoleh pada saat proses pengujian sebesar MAPE 9.0024 % dan MSE 0.0034. Kata kunci: bathymetry, citra satelit, neuro-fuzzy, ANFI