Aplikasi Telekardiologi untuk Mobile Android Dilengkapi Sensor ECG

Jantung berfungsi memompa darah ke seluruh bagian tubuh. Kelainan pada kesehatan jantung memliki akibat fatal bahkan kematian. Kematian karena penyakit jantung menyumbang jumlah kasus kematian terbanyak di dunia. Kita dapat memonitoring kesehatan detak jantung untuk mendeteksi penyakit jantung sejak dini. Pada Tugas Akhir ini kami mengimplementasikan sistem telekardiologi. Telekardiologi yang kami terapkan adalah membuat aplikasi android untuk mengambil data sinyal ECG dari sebuah alat dengan arduino yang dilengkapi Bluetooth HC-05 dan AD8232. Dengan menggunakan sensor AD8232, arduino dapat memproses sinyal ECG yang kemudian akan dikirim secara serial menggunakan modul bluetooth HC-05 menuju aplikasi android. Aplikasi berfungsi mengirimkan sinyal ECG kepada dokter spesialis jantung sehingga dokter dapat mendiagnosa sinyal ECG pasien tanpa harus mengecek pasien dengan bertemu secara langsung. Aplikasi dilengkapi fitur chat dengan dokter agar pasien dapat berkonsultasi jarak jauh

IDENTIFIKASI KEKURANGAN UNSUR HARA PRIMER PADA PERTUMBUHAN TANAMAN KEDELAI BERDASARKAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN SUPPORT VEKTOR MACHINE

Abstrak. Pertumbuhan tanaman kedelai dipengaruhi oleh hama, penyakit dan unsur hara. Kekurangan unsur hara tersebut dapat diketahui dari gejala-gejala yang ditimbulkannya, akan tetapi untuk mengetahui secara tepat jenis unsur hara yang menyerang kedelai tersebut, memerlukan seorang pakar/ahli pertanian. Otomatisasi yang dibuat dalam penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis kekurangan unsur hara primer berdasarkan tekstur daun. Klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode SVM (Support Vektor Machine) dan Jaringan Saraf Tiruan (JST) pada fitur tekstur daun yang kekurangan unsur hara primer (antara lain K (kalium), N (Nitrogen) dan P (Pospor).Karena daun kedelai umumnya berwarna hijau, maka fitur warna tekstur yang digunakan adalah fitur warna green dari bagian warna HSV (Hue, Saturation, Value). Fitur tekstur yang digunakan dalam penelitian adalah : contrast, correlation, energy dan homogenity. Klasifikasi dilakukan pada tiga jenis kekurangan unsur hara primer menggunakan 23 sampel daun yang kekurangan unsur N, 23 sampel daun yang kekurangan unsur P dan 23 sampeldaun yang kekurangan unsur K. Kata Kunci:Klasifikasi, Support Vektor Machine, Unsur Hara, Kedela

The Development of Smart Hospital Masterplan for Teaching Hospital

In the digital and intelligent era, all organization including hospital should transform their bussiness process from manual and paper-based activities to automatic and paperless one to become a so-called Smart Hospital. However, the development of IT services in hospital are considered not optimal due to the absence of guidelines and a foundation in its implementation. This guideline of Smart Hospital Master Plan will be the basis for implementing the concept of smart hospitals, which in practice will manage health services based on Information Technology. Furthermore, this Smart Hospital Master Plan approach applies the COBIT 5 framework to obtain guaranteed value and benefits of smart hospital implementation at the hospital. Three main activities in COBIT 5 that will use in assessing IT support for improving the quality of health services in this teaching hospital, namely evaluation, direction, and supervision

MPR selection to the OLSR quality of service in MANET using minmax algorithm

Optimized link state routing (OLSR) is a routing protocol that has a small delay, low traffic control, support the application of denser networks, and adopts the concept of multipoint relays (MPR). The problem of OLSR is routing table updating which continually causes excessive packet delivery, and energy consumption becomes increased. This article proposes the improvement of OLSR performance using the min-max algorithm based on the quality of service (QoS) with considering the density of the node. The Min-max algorithm works in selecting MPR nodes based on the largest signal range. The QoS parameters analyzed with a different number of nodes are packet delivery ratio (PDR), throughput, delay, energy consumption, and topology control (TC). Simulation result of network simulator version 2 (NS-2) shows that OLSR performance using the min-max algorithm can increase PDR of 91.17%, packet loss of 60.77% and reduce topology control packet of 8.07%, energy consumption of 16.82% compared with standard OLSR

KLASIFIKASI DIATOM MENGGUNAKAN SIGNATURE DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Diatom merupakan jenis alga bersel tunggal yang ukurannya sangat kecil, dalam orde mikrometer, hidup di air tawar maupun air laut. Keberadaan diatom dapat dimanfaatkan untuk memonitor kualitas air, mendeteksi adanya polusi pada air, mempelajari perubahan iklim dan lingkungan di masa lalu hingga digunakan untuk menganalisis penyebab kematian pada ilmu forensik. Pemanfaatan diatom untuk berbagai keperluan tersebut dilakukan dengan cara mengidentifikasi dan mengklasifikasi jenisnya. Setiap jenis diatom dibedakan dari bentuknya sehingga proses melakukan analisis bentuk diatom adalah bagian penting dalam membangun sebuah sistem identifikasi dan klasifikasi otomatis. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi diatom otomatis dengan menggunakan metode Signature pada proses ekstraksi fitur bentuk diatom dan metode Support Vector Machine (SVM) pada proses klasifikasinya. Data citra diatom yang digunakan diambil langsung dari perairan di Indonesia. Kinerja klasifikasi yang didapatkan dari hasil pengujian mencapai akurasi 96% hingga 100%