A 2.5 GHz Wireless ECG System for Remotely Monitoring Heart Pulses

A wireless electrocardiograph technology (WECG)\ud which works on 2.5 GHz frequency band has been designed,\ud implemented and evaluated in the actual environments both\ud indoor and outdoor. WECG system has the benefit for improving\ud the quality of the health care services especially for monitoring\ud and evaluating people heart pulses record during the treatments.\ud These are also practically useful to apply on a number medical\ud cases, for instance, the heart disease treatment, early medical\ud treatment at the disaster areas (e.g. earthquake, tsunami, the\ud traffic accident on the road), other remote medical monitoring in\ud health care centers, or intensive care units at the hospital. The\ud WECG technology allows the medical authorities such as doctor\ud and nurses capable to monitor the patients flexibly and\ud immediately from a remote location. The read range testing of\ud wireless ECG system to perform on monitoring the heart pulses\ud was carried out. At indoor environments it can read up to the\ud distance of more than 50 m. When operating at LOS outdoor\ud environment the master unit and local ECG sensor unit can\ud communicate for the distance longer than 250 m

Statistic Approach versus Artificial Intelligence for Rainfall Prediction Based on Data Series

This paper proposed a new idea in comparing two common predictors i.e. the statistic method and\ud artificial intelligence (AI) for rainfall prediction using empirical data series. The statistic method uses Auto-\ud Regressive Integrated Moving (ARIMA) and Adaptive Splines Threshold Autoregressive (ASTAR), most favorable\ud statistic tools, while in the AI, combination of Genetic Algorithm-Neural Network (GA-NN) is chosen. The results\ud show that ASTAR gives best prediction compare to others, in term of root mean square (RMSE) and following trend\ud between prediction and actual

Application of Microcontroller ATmega8535 for Hybrid Photovoltaic ??? Thermal (PV/T)

Abstract???It is well-known that the electrical efficiency conversion of photovoltaic systems is low due to\ud non-linear semiconductor mechanism inside the solar cell materials. The increasing in output efficiency\ud will be always very challenging to photovoltaic technology. One of the methods is to utilize the thermal\ud energy arises in the back side of module, which may be called hybrid photovoltaic-thermal (PV/T). The\ud advantage of this system is the output of electricity and thermal energy can be obtained simultaneously. In\ud addition, the electrical efficiency can be indirectly improved since the thermal system acts as cooling\ud system. In this research, thermal energy extraction mechanism is based on the performance of\ud microcontroller ATmega8535 including thermal sensors. The idea is the microcontroller will operate pump\ud to flow the media fluid through designed spiral pipe once the threshold temperature inside the heat box\ud extraction is reached, therefore high temperature fluid can be observed in the outlet pipe. Several testing\ud on three different fluids, air, water and thermal oil under clear sky, cloudy sky and rainy conditions are\ud conducted in order to confirm the proper working condition of control system

A New Approach of Expert System for Rainfall Prediction Based on Data Series

This paper proposed a new approach for rainfall prediction method, which combines the Support Vector Machine (SVM) and Fuzzy Logic methods.The performance of the proposed method is compared to the Neural Network (NN)???Fuzzy.The climatological data is obtained from PT LAPAN Bandung and the Meteorology, Climatology and Geophysics Region IV Makassar Indonesiafor 10 years (2001-2010) and is analysed by MATLAB 7.6.The results confirm that the SVM-Fuzzy achieves higher accuracy than NN-Fuzzy

Numerical Statistic Approach for Expert System in Rainfall Prediction Based On Data Series

The potential of statistical approach in predicting rain fall is discussed in this paper. Two most implemented methods i.e. Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Adaptive Splines Threshold Autoregressive (ASTAR) are compared in term of accuracy in prediction. Both methods are constructed to predict daily rainfall in the area of Makassar, Indonesia. Rain problem in Indonesia increasingly complex due to climate shifts that result in high intensity rainfall in the dry season so it is very influential on the development of many aspect of social-economy sector. A ten years daily data (2001-2010) obtained from BMKG (the Meteorology, Climatology and Geophysics). Several complementary data is also obtained from LAPAN (Government Space Agent). From various meteorological variables, four variables are selected for predicting rainfall- There are temperature, humidity, wind speed, and previous precipitation based on their high correlation to rain event.. These four variables are then input to the ARIMA and ASTAR. The accuracy of prediction is measured based on root mean square error (RMSE). ASTAR outperformed ARIMA with less RMSE which is 0.02 to 0.24

DETEKSI KARIES GIGI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION

Karies merupakan suatu penyakit pada jaringan keras gigi, yaitu email, dentin dan sementum yang disebabkan aktivitas jasad renik yang ada dalam suatu karbohidrat yang diragikan. Salah satu cara untuk menegakkan diagnosa pada karies gigi menggunakan dental radiographs atau rontgen gigi. Dasar diagnostik rontgen memberikan perbedaan densitas dari berbagai jaringan tubuh yang memberikan berbagai derajat kehitaman pada film . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa proses pembuatan sistem yang dapat mendeteksi karies berdasarkan stadium karies ( karies media dan karies profunda) pada gigi menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode back propagation serta dapat mengetahui tingkat keakuratan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode back propagation dalam mendeteksi karies pada gigi stadium karies ( karies media dan karies profunda). Data input diambil dari arsip foto rontgen dari Ladokgi TNI AL Makassar sejumlah 360 untuk citra latih yang terbagi atas citra gigi terkena karies media,citra gigi terkena karies profunda serta citra gigi normal dan 180 untuk citra uji. Citra akan diolah melalui proses akusisi citra, grayscale, thresholding, deteksi tepi dan ekstraksi ciri untuk menghasilkan input bagi jaringan syaraf tiruan Back Propagation. Hasil penelitian memberikan keakuratan dalam pengujian mendeteksi karies gigi dengan jaringan syaraf tiruan dengan metode Back Propagation terhadap citra uji sebesar 83.89

Sistem Kendali Ayunan Bayi Berbasis Mikrokontroller dan Android

This study aims to design a prototype of a microcontroller and arduino-based baby swing control system that will be very useful for housewives who have babies. This system will automatically work to move the swing when the sound of a baby and water is detected. This system is designed using a sound sensor that functions to detect the baby's voice, a water sensor to detect water when a baby is urinating, a DC motor that functions to move the swing automatically and a mobile application that functions to monitor swings. The test results show that the tool functions as desired, where when the tool detects the sound of a baby's cry, the tool automatically moves the swing, when the tool detects the presence of water, the swing will send a notification to the smartphone, this tool also successfully displays information to the smartphone in the form of a state baby in the form of video and sensor conditions on the swing. The communication distance between the smartphone and the device is 20 meters.Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah prototipe sistem kendali ayunan bayi berbasis mikrokontroller dan arduino yang akan sangat berguna bagi ibu rumah tangga yang memiliki bayi. Sistem ini akan otomatis bekerja untuk menggerakkan ayunan apabila terdeteksi suara bayi dan air. Sistem ini dirancang menggunakan sensor suara yang berfungsi untuk mendeteksi suara bayi, sensor air untuk mendeteksi air ketika bayi sedang buang air kecil, motor DC yang berfungsi untuk menggerakkan ayunan secara otomatis serta aplikasi mobile yang berfungsi untuk memonitoring ayunan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat berfungsi sesuai dengan yang diinginkan, dimana ketika alat mendeteksi adanya suara tangisan bayi, maka alat secara otomatis menggerakkan ayunan, ketika alat mendeteksi adanya air maka ayunan akan mengirimkan notifikasi ke smartphone, alat ini juga berhasil menampilkan informasi ke smartphone berupa keadaan bayi dalam bentuk video dan kondisi sensor pada ayunan. Untuk jarak komunikasi antara smartphone dan alat yaitu sejauh 20 meter

Implementasi Algoritma Term Frequency ??? Inverse Document Frequency dan Vector Space Model untuk Klasifikasi Dokumen Naskah Dinas

Pada kenyataannya dokumen naskah dinas diinstansi masih disimpan dan dicari secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem klasifikasi dokumen naskah dinas secara otomatis dengan banyak kategori sehingga dapat mempermudah dalam penyimpanan dan pencarian dokumen naskah dinas. \ud Penelitian ini menerapkan metode text mining dengan supervised learning menggunakan algoritma term frequency ??? inverse document frequency (TF-IDF) dan vector space model. Metode text mining digunakan untuk menentukan kata kunci dokumen secara otomatis. Algoritma TF-IDF melakukan pemberian bobot pada setiap kata kunci disetiap kategori dan vector space model untuk mencari kemiripan kata kunci dengan kategori yang tersedia. Implementasi dari sistem ini menghasilkan vektor pada setiap kategori sebagai data pembelajaran. sehingga nilai vektor tersebut akan dibandingkan dengan nilai dari kata kunci dokumen yang diuji untuk mencari kemiripan / similiarity. \ud Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma TF-IDF dan Vector Space Model dapat mengklasifikasikan dokumen naskah dinas dengan banyak kategori dengan akurasi hasil klasifikasi 70%-75%

Penerapan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Dalam Pemilihan Tempat Pendirian Pabrik Kelapa Sawit

Penelitian ini bertujuan merancang suatu sistem pendukung keputusan sehingga dapat dijadikan sebagai solusi dalam penentuan lokasi tempat pendirian pabrik kelapa sawit dengan menerapkan model Fuzzy Multiple Atribut Decision Making (MADM) dengan metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Data penelitian diperoleh melalui penelitian pustaka, penelitian lapangan dan wawancara. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan fuzzy MADM metode TOPSIS untuk pemilihan lokasi pendirian pabrik kelapa sawit dilakukan dengan pengujian white-box dan hasilnya dinyatakan valid sehingga sistem dianggap layak untuk melakukan analisis kelayakan pemilihan lokasi pendirian pabrik kelapa sawit. Sedangkan lokasi pendirian pabrik kelapa sawit yang menjadi pilihan utama/prioritas berdasarkan hasil analisis sistem menggunakan metode TOPSIS adalah Maiwa dengan nilai preferensi total terbesar 0,8336 (Disetujui) sedangkan Cendana dengan nilai preferensi 0,5994 dan Enrekang dengan nilai preferensi 0,5745 menjadi alternatif yang dapat dipertimbangkan

Aplikasi Jaga Jarak Dan Penelusuran Kontak Fisik Berbasisi IOT Untuk Mencegah Penularan Covid19

Social Distancing is an act of preventing viral infections such as COVID19 by encouraging healthy people to limit direct contact with other people. The implementation of Social Distancing includes not being allowed to shake hands, and maintaining a distance of at least 1 meter when interacting with other people. This research aims to build a system based on deep learning technology by utilizing cameras that can monitor simultaneously tracing Physical Contact or Social Distancing Violations that occur in a closed room remotely online via the web or locally connected to a web-based application. The tools used are Raspberry Pi devices as microcomputers and several supporting tools such as webcams, speakers, and web servers. This system utilizes the YOLO (You Only Look Once) Algorithm that has been trained on the COCO data set to identify human objects in image frames, then uses a deep learning algorithm with the OpenCV library to estimate the distance between humans in frames. The system must be calibrated with respect to real distance (meters) and image distance (pixels) according to the viewing angle of the camera installation. By implementing two algorithms, the system reports the number of violators, screenshots, and time when a social distancing violation occurs on a website-based application based on the set threshold distance (pixel). At the same time the Speaker on the device sounds to warn that a Social Distancing violation has occurred. Several tests were carried out in this study, namely testing how accurate the YoLo algorithm and object distance calculations that had been made were in monitoring an office room activity, measuring the comparison of real distance (meters) and frame distance (pixels), also observing how long it took the Raspberry Pi to send data. Social Distancing violations to Database. A comparison test of the YoLov3 and YoLov3-tiny algorithms was also carried out in processing the Social Distancing program in terms of Realtime performance.Social Distancing merupakan tindakan pencegahan infeksi virus seperti COVID19 dengan menganjurkan orang sehat untuk membatasi kontak langsung dengan orang lain. Penerapan Social Distancing ini antara lain tidak diperkenankan untuk berjabat tangan, serta menjaga jarak setidaknya 1 meter saat berinteraksi dengan orang lain. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem berbasis teknologi deep learning dengan memanfaatkan kamera yang dapat memantau, sekaligusmenelusuri Kontak Fisik atau Pelanggaran Social Distancing yang terjadi di suatu ruangan tertutup dari jarak jauh secara online melalui web maupun bersifat lokal yang terhubung pada aplikasi berbasis web. Alat yang digunakan berupa perangkat Raspberry Pi sebagai mikrokomputer dan beberapa alat pendukung seperti Webcam, Speaker, dan Web Server. Sistem ini memanfaatkan Algoritma YOLO (You Only Look Once) yang telah dilatih pada kumpulan data COCO untuk mengidentifikasi objek manusia dalam frame gambar, lalu menggunakan algoritma pembelajaran mendalam dengan library OpenCV untuk memperkirakan jarak antar manusia dalam frame. Sistem harus dikalibrasi terkait dengan jarak nyata (meter) dan jarak gambar (pixel) sesuai dengan sudut pandang pemasangan kameranya. Dengan menerapkan dua algoritma, Sistem melaporkan jumlah pelanggar, Screenshoot, dan waktu Ketika terjadi pelanggaran Social Distancing pada Aplikasi berbasis Website berdasarkan jarak ambang batas (pixel) yang ditetapkan. Di waktu yang sama Speaker pada alat berbunyi untuk memperingatkan telah terjadi pelanggaran Social Distancing. Dilakukan beberapa pengujian pada penelitian ini, yakni menguji seberapa akurat algoritma YoLo dan perhitungan jarak objek yang telah dibuat dalam memonitor suatu aktivitas ruangan kantor, mengukur perbandingan jarak nyata (meter) dan jarak frame (pixel), juga mengamati lama waktu Raspberry Pi dalam mengirimkan datapelanggaran Social Distancing ke Database. Dilakukan juga pengujian perbandingan algoritma YoLov3 dan YoLov3-tiny dalam memproses program Social Distancing dalam hal performa Realtime