Analisis Ekstraksi Ciri Pada Suara Jantung Diastolik dengan menggunakan Wavelet Transform dan Wigner Ville Distribution

Ekstraksi ciri menjadi bagian yang sangat penting dalam menggali dinamika yang terkandung dalam data suara jantung, khususnya suara jantung kedua yang tersusun dari komponen Aortic dan Pulmonary. Oleh karena itu, perlu dipelajari metode ekstraksi ciri yang efektif. Pada penelitian ini telah dipelajari lebih spesifik dari metode ekstraksi ciri, dengan metode pengolahan sinyal non stasioner: Wavelet Transform (WT) dan Wigner Ville Distributions (WVD). Hasilnya dengan menggunakan WT dan WVD mampu mendeteksi kedua komponen tersebut dan dapat memberikan informasi dan karakteristik baik secara kualitatif dan kuantitatif pada pengukuran suara jantung normal dan abnormal. Penelitian kami selanjutnya adalah pemodelan suara jantung yang diharapkan mampu lebih mendiskripsikan dan memberikan informasi tentang karakteristik suara jantung secara objektif

Analisis Non-Stasioner pada Deteksi Non-Invasive Sinyal Suara Jantung Koroner

Feature extraction part has become a very important thing which can be use to develop a system of electronic heart sound diagnosis. Therefore, it is necessary to hold a research about an effective feature extraction method to know the dynamics of the data contained in heart sound. This researched has learned more about feature extraction method, using non-stationary signal processing, Short Time Fourier Transform. The result of the signal of CHD (coronary heart disease) showed that the first signal has an average frequency at 505.56±8.82 Hz, and this signal is detected on an average window at 21.44±2.92, an average time at 0.05±0.02 s. The results of the second signal feature extraction, was detected an average frequency at 376.11±2.20 Hz, with an average window at 141.67±2.5, and an average time at 0.35±0.02 s. The results of feature extraction on the third signal, showed an average frequency at 217.14±12.78 Hz, an average window at 74.29±4.16, and an average time at 0.17±0.02 s. The results of this study indicate that the entire frequency has an average value of more than 200 Hz

RELIABILITY OF RADIOMIC FEATURES AGAINST NOISE IN THE USE OF DAUBECHIES WAVELET DERIVED FEATURES IN CT-BASED LIVER TUMOR

There are still many challenges in the field of radiomics, especially sensitivity which is influenced by many factors, one of which is noise. The large amount of bias noise that occurs reduces the performance of the diagnosis, perhaps because it does not involve wavelet derived features. The wavelet derived feature is believed to be more resistant to noise interference in the image. So, the proposed use of wavelet derived features accompanied by a comparative review of its effectiveness with the use of traditional radiomic features is implemented in this study. In this study, two liver tumor datasets were used, namely LiTS17 and 3D-IRCADb-01 data to test the reliability of features in different data. The two data are given the same treatment, namely by adding interference to the CT image by setting the SNR indicator. The label used is limited to the tumor part, the liver parenchyma is not included, so for LiTS17 a thresholding label is done first. CT images and tumor labels extracted data from traditional radiomic features and wavelet-derived radiomic features (Daubechies level 1). The statistical approach uses the ICC method in assessing agreement between observers. As a result, of the six feature groups (First-order, GLCM, GLSZM, GLDM, NGTDM, GLRLM) only NGTDM features are more effective on wavelet derived features. Whereas in the main LiTS17 data, the wavelet derived features do not have a major effect, traditional radiomic features sufficiently show ICC values in the good to excellent category

LP : Adaptive Thresholding pada Denoising Sinyal Suara Jantung Diastolik

Proses thresholding merupakan salah satu proses pre processing yang penting dalam penelitian. Pada beberapa penelitian proses thresholding dilakukan secara manual. Mengingat pentingnya proses thresholding, pada penelitian ini membuat dan mempelajari proses thresholding sebagai bagian dari proses pengolahan sinyal suara jantung diastolik. Telah dilakukan proses denoising pada sinyal diastolik yang diberi noise Gaussian dan White dengan nilai 5 dB, 10 dB dan 15 dB, menggunakan Discrete Wavelet Transform level dekomposisi 10, mother wavelet Daubechies dan Coiflet orde 2 dan 5. Penelitian ini membuat dan menerapkan adaptive soft thresholding dan hard thresholding, pada proses denoising. Hasilnya kedua threshold mampu dan sesuai untuk mengurangi noise sinyal yang tercampur, hal ini dibuktikan nilai SNR yang meningkat. Hasil denoising baik soft thresholding maupun hard thresholding menunjukkan bahwa nilai energi normalisasi dua tertinggi terletak pada nilai koefisien D4 dan D5, range frekuensi untuk D4 adalah antara 250 Hz sampai 500 Hz, dan range frekuensi untuk D5 adalah antara 125 Hz sampai 250 Hz

Penerapan Adaptive Soft Thresholding pada Sinyal Phonocardiogram

Phonocardiogram is a graphic record of heart sounds made by a phonocardiograph. That graphic produced by the systolic phase and diastolic phase. Diastolic phase of heart sound signal has very important information. Feature extraction is an important process because it is able to provide information content on the frequency domain and time domain that can be used to signals classification. Pre-processing and decomposition are stages of feature extraction. Adaptive soft threshold was applied in this study for optimal result and able to adjust the signal element. Increased Signal to Noise Ratio (SNR) output on diastolic signal contaminated by gaussian and white noise of 5 dB, 10 dB, and 15 dB, using Discrete Wavelet Transform, with decomposition level 10 as denoising method proved that Adaptive soft thresholding can reduce noise. SNR output of carry out White Noise with DWT 5th order coiflet are 6.5682, 11.254, 16.0091. SNR output of carry out White Noise with DWT 2nd order coiflet are 6.3703, 11.3494, 15.8872. SNR output of carry out Gaussian Noise with DWT 5th order coiflet are 8.0982, 12.0756, 17.2666. SNR output of carry out Gaussian Noise with DWT 2nd order coiflet are 7.7465, 11.3083, 16.6847

Telereport Target Heart Rate (THR) pada Cardio Exercise Berbasis Metode Karvonen

Olahraga menjadi bagian penting dalam menjaga kesehatan, selain pola makan dan pola istirahat. Salah satu jenis olahraga adalah cardio exercise, dimana olahraga ini memiliki tujuan untuk menguatkan otot jantung. Olahraga di tempat fitness memiliki kelebihan karena terdapat monitoring dari Personal Trainer, sehingga hasil olahraga tercatat. Selama ini alat-alat olahraga yang ada hanya menampilkan nilai heart rate yang dimonitor dan tidak pernah tersimpan. Selain itu Personal Trainer disaat yang bersamaan melakukan monitoring terhadap beberapa member lain sekaligus. Penelitian ini membuat alat monitoring heart rate, dengan menerapkan metode Karvonen dalam perhitungan target heart rate. Pengujian dilakukan dengan mengambil data real laki-laki dan perempuan, yang memiliki usia berbeda. Hasil pengujian pada penelitian ini, membandingkan alat yang sudah dibuat dengan Electrocardiogram (ECG) di Rumah Sakit, dengan tingkat kesalahan 20.95% untuk nilai Rest Heart rate (RHR). Hasil pengujian metode Karvonen berdasarkan nilai pengujian lima sampel didapatkan nilai ketidaksesuaian pembacaan sensor sebesar 2.69%, dengan waktu rata-rata pencapaian nilai THR untuk lima sampel selama 1 menit 43 detik. Hasil pengujian terhadap pengiriman data secara real time ditampilkan pada LCD dan dikirim melalui SMS. Rata-rata jeda waktu terima data antara LCD dan telepon genggam selama 28.52 detik

LP : Otomasi Sistem Hidroponik Wick pada Pembibitan Tanaman Tomat Ceri

Pemeliharaan sistem hidroponik wick membutuhkan tenaga ekstra untuk mengontrolkondisi tanaman secara manual. Untuk menghasilkan bibit yang unggul, diperlukan beberapa faktor yang harus dipenuhi, antara lain: nilai pH dan Electrical Conductivity (EC) larutannutrisi, suhu dan kelembaban udara. Berdasarkan pengujian sistem hidroponik wick, diperoleh beberapa hasil. Hasil pengujian kendali suhu dengan menerapkan parameter Kp, Ki, Kd sebesar 3, 2, dan 10, memiliki nilai overshoot 1,17%. Hasil pengujian kendali kelembaban, waktu yang dibutuhkan untuk mencapai nilai set point 80% selama 150 detik. Hasil pengujian kendali pH menunjukkan respon waktu sensor pH dalam membaca perubahan nilai pH dari nilai awal pH 6,9 menjadi nilai pH 5,34 adalah selama 12,8 menit. Sensor pH telah membaca nilai pH kurang dari 5,5, dan mampu mengubah kondisi relay untuk melakukan pengurasan wadah hidroponik. Hasil kendali EC menunjukkan bahwa berdasarkan variasi waktu, semakin lama katup air membuka, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk proses pencampuran menjadi nutrisi dengan nilai EC 2000S / cm . Hasil pengujian perkembangan tanaman, didapatkan bahwa laju ketinggian tanaman tomat ceri dengan menggunakan sistem sebesar 2,675 cm/minggu, sedangkan pada tanaman tanpa sistem sebesar 0,2 cm/minggu. Berdasarkan pengamatan jumlah daun, pada tanaman tomat ceri dengan sistem memiliki perkembangan jumlah daun per minggu sebanyak 2 lembar, sedangkan pada tanaman tomat ceri tanpa sistem sebanyak 0 lembar. Luaran penelitian ini berupa paper yang telah diterima dalam Seminar Nasional yang telah dipresentasikan pada Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan (SNTEKPAN V) pada tanggal 19 Oktober 2017, dan jurnal nasional terakreditasi JNTETI yang telah disubmit pada 27 Oktober 2017

Kendali PID Untuk Pengaturan Suhu pada Budidaya Hidroponik Tomat Ceri

Saat ini, budidaya tanaman tomat ceri dengan sistem hidroponik pada umumnya masih dilakukan dengan penanganan manual. Dalam penelitian ini, dibuat sistem pengaturan otomatis untuk mengendalikan suhu lingkungan budidaya hidroponik agar memenuhi persyaratan tumbuh tomat ceri. Sensor SHT11 digunakan sebagai alat pengukur nilai suhu ruangan hidroponik, sedangkan pendingin ruangan sebagai aktuator dikendalikan menggunakan pengendali PID (Proportional-Integral-Derivative). Dari hasil percobaan dengan pengaturan parameter Kp, Ki, dan Kd sebesar 3, 2, dan 10, sistem pengendali PID menghasilkan nilai overshoot sebesar 1,17%, serta settling time 57,5 menit. Hasil ini lebih baik daripada sistem tanpa pengendali PID yang tidak stabil

LP : Monitoring Kondisi Personal Fitness Berbasis Internet Of Things (IOT)

Gaya hidup sehat menjadi hal yang biasa saat ini di kalangan masyarakat, salah satunya dengan berolahraga. Padatnya aktifitas pekerjaan membuat banyak orang memilih tempat fitness atau gym sebagai tempat yang menyediakan segala kebutuhan untuk olahraga. Selain menyediakan burble, treadmill, kettlebells, dan lain-lain, Fitness pun menyediakan jasa untuk monitoring setiap member fitness untuk tercapainya tujuan hidup sehat member. Porgram Monitoring tersebut merupakan program konsultasi, pantauan gizi, pantauan olahraga yang dilakukan seorang Personal Trainer (PT) kepada member fitness, terutama untuk pantauan kondisi heart rate. Banyak alat-alat yang canggih yang bisa mendukung monitoring tersebut, seperti halnya smart watch yang terhubung dengan gadget. Namun, teknologi wearable tersebut, hanya bisa digunakan oleh member sendiri, karena komunikasi yang digunakan via Bloetooth. Hal ini mempersulit PT untuk melakukan pantauan tersebut dari jarak jauh. Sehingga dibutuhkan teknologi baru yang bisa diterapkan secara real time dan bisa diakses dimanapun menggunakan komunikasi wireless atau yang sering disebut teknologi Internet of Things (IoT). Teknologi yang mengintegrasikan kemampuan mikrokontroller (arduino) , sensor deteksi heart rate (finger clip sensor) , dan media transmisi wireless (modul esp 8266) dengan Database Web dan Aplikasi Mobile, yang telah diterapkan pada penelitian ini. Penelitian ini, merancang perangkat elektronika untuk deteksi HR bagi aktifitas lari, dimana hasilnya kemampuan dari device ini mencapai 0,5 % keakuratannya untuk menghitung Target Heart rate (THR) berdasarkan metode Karvonen serta kesalahan transmisinya hanya mencapai 0.3% untuk lingkungan berpenghalang dengan jarak jauh, serta akses Riel Time dari teknologi tertunda sebesar 34,5 detik pada pantauan web maupun aplikasi mobile