PEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI KANTUK DENGAN MENGANALISA GELOMBANG ATTENTION DAN MEDITATION MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
|
|
- Siska Verawati Sudjarwadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL TEKNIK POMITS 1 PEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI KANTUK DENGAN MENGANALISA GELOMBANG ATTENTION DAN MEDITATION MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Indoriko Shin, Bambang Setiawan, Hatma Suryotrisongko Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Gedung FTIf, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya shin09@mhs.is.its.ac.id Abstrak Mengantuk merupakan hal yang sangat diperhatikan dalam keamanan khususnya bagi para pengemudi yang membutuhkan konsentrasi yang tinggi dimana pelakunya diharuskan untuk tetap fokus dalam tenggang waktu yang lama. Kantuk pada pengemudi merupakan pengaruh besar pada kecelakaan yang terjadi di jalan. Hal ini dapat dicegah dengan menggunakan kemampuan teknologi. Brain-computer interface (BCI) dengan menerima masukkan dari electroencephalographic (EEG) dapat mengukur aktifitas dari fungsi otak. Dengan sinyal EEG ini kita dapat mengetahui informasi penting mengenai keadaan mental seseorang, seperti mengantuk dan kelelahan. Untuk itu diperlukan sebuah aplikasi yang dapat memberikan alarm atau peringatan kepada pekerja pada saat pengemudi tersebut sudah mengantuk agar beristirahat dahulu. Dengan menggunakan alat penerima sensor gelombang otak, diharapkan aplikasi dapat memberikan peringatan dini secara real-time berdasarkan kondisi terkini dari diri pengemudi tersebut. Tujuan dari tugas akhir ini adalah merekam data EEG dari seseorang menggunakan single-channel active dry electrode system dan pengembangan aplikasi pendeteksi kantuk sebagai solusi dari permasalahan kecelakaan pada pengemudi yang disebabkan oleh faktor mengantuk. Hardware yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah NeuroSky Mindwave, yang merupakan alat pembaca EEG noninvasive yang tersedia secara komersial. Alat ini memiliki sebuah fungsi khusus yaitu esense. Dimana esense ini adalah sebuah alogaritma khusus hak paten NeuroSky dalam mengklasifikasikan gelombang otak yang ada. Gelombang tersebut adalah Meditation dan Attention, yang nantinya akan digunakan untuk mendeteksi kondisi mental seseorang. Kata Kunci EEG, Pendeteksi, Kantuk, Pengemudi, Brainwave, esense. I. PENDAHULUAN Masyarakat kita telah mengalami kemajuan yang pesat dimana kini siklus kerja dan layanan tidaklah lagi mengenal waktu, terdapat istilah yaitu 24/7. Dimana pekerjaan dan layanan melakukan operasi sepanjang hari, terutama sektor yang dapat diberlakukan kerja shift seperti pelayanan kesehatan, manufakur, industri, dan layanan transportasi. Dengan munculnya sistem kerja shift muncul pula dampaknya terhadap kehidupan masyarakat yang ada. Dengan adanya shift yang panjang, atau kerja lembur hingga larut malam mengakibatkan kekurangan tidur yang berdampak pada kantuk. Kantuk telah menjadi perhatian dalam bidang medis dan keamanan. Seseorang yang bekerja pada shift yang selalu berubah atau pada jam yang yang tidak tepat dapat mengalami gangguan dalam siklus tidurnya. Gangguan pada siklus tidur dapat mengakibatkan penurunan kewaspadaan, performa, dan tingkat kelelahan (Hen, 2008). Kantuk pada umumnya adalah sebuah transisi kondisi antara sadar dan tidur, yang mana pada kondisi ini semua indra mengalami penurunan fungsi. Kondisi ini merupakan faktor yang berkontribusi terhadap kecelakaaan yang terjadi dijalan (Knipling, 1994). Electroencephalography (EEG) merupakan salah satu cara memonitoring kondisi otak yang reliable dan noninvasive. Sinyal dari EEG merupakan salah satu alat ukur psikologi yang dapat diprediksi dan dapat diandalkan untuk mengukur tingkat kewaspadaan seseorang. Sinyal ini nantinya digunakan sebagai masukkan yang diolah didalam BCI. Brain-computer Interface (BCI) adalah sebuah teknologi yang memanfaatkan gelombang otak untuk membangun sebuah interface. Teknologi ini memanfaatkan alat penerima gelombang otak, yang kemudian menjadikan gelombang otak yang ada sebagai masukkan(tan, 2010). Salah satu alat penerima gelombang otak yang terdapat dipasaran adalah MindWave produk dagang dari perusahaan NeuroSky. Bioiformatika merupakan kajian yang memadukan disiplin biologi molekul, matematika dan teknik informasi (TI). Ilmu ini didefinisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi molekul. Biologi molekul sendiri juga merupakan bidang interdisipliner, mempelajari kehidupan dalam level molekul (Abdushshomad E & Astuti Aprijani, 2004). Salah satu metode handalan dalam bioinformatika adalah Support Vector Machine (SVM). SVM sudah digunakan dalam beberapa penelitian bioinformatika. Dalam penelitian yang dilakukan tersebut banyak yang berkesimpulan bahwa SVM cocok diterapkan dalam masalah bioinformatika yang diisukan. Penelitian untuk mendeteksi kantuk secara dini sudah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Berbagai metode sudah dilakukan, salah satunya adalah dengan menggunakan teknologi Computer Vision. Dimana metode pendeteksian kantuk berdasarkan dari kedipan mata sang subjek. Pada penelitian tersebut sang subjek diberikan semacam kamera yang diarahkan kemata sang subjek. Kemudian sang subjek disuruh untuk mengemudi kendaraan dari Bandung
2 JURNAL TEKNIK POMITS 2 Jakarta Bandung (selama 7 jam). Dimana setiap 5 menit sekali sang subjek akan ditanyakan kondisi mengantuknya. Dari penelitian tersebut didapatkan hasil, kedipan mata akan bertambah cepat sekitar 20% jika subjek dalam keadaan mengantuk dan microsleep sang subjek berkisar antara 0.5 per detik (Manik Mahachandra, 2011). Penelitian kantuk dengan Computer Vision sudah pada tahap pengembangan aplikasi yang bernama CarSafe (Chuang-Wen You, 2010). Dimana aplikasi tersebut memanfaatkan kamera pada Smartphone. Dimana hasil dari penelitian tersebut Computer Vision dapat mendeteksi keadaan subjek mengantuk hingga 85%. Disisi lain ada salah satu penelitian yang membuat penulis lebih memilih SVM dari pada metode yang lain adalah penelitian yang dilakukan oleh Yeo et al. Dimana dalam penelitian tersebut, mengidentifikasi apakah metode SVM dapat digunakan sebagai pendeteksi kantuk atau tidak. SVM mampu mendeteksi kantuk seseorang hingga 99% (Yeo et. al, 2009). Karena keakuratannya itulah, SVM dipilih sebagai metode pendeteksi kantuk pada tugas akhir ini. Setelah mengetahui permasalahan yang ada, dimana tingginya kecelakaan yang terjadi disebabkan salah satunya karena rasa kantuk. Maka, pada tugas akhir ini akan dibuat sebuah aplikasi yang akan membaca dan mendeteksi kondisi mental pengemudi kendaraan dengan menggunakan fitur esense yang ada pada alat MindWave, yaitu gelombang meditation, attention, delta, tehta, dan gamma yang kemudian akan diproses dengan metode SVM untuk mengetahui apakah pengemudi mengantuk atau tidak. Jika pengemudi terdeteksi sedang mengantuk maka aplikasi ini akan membunyikan alarm yang mengingatkan pengemudi agar beristirahat. Dari penelitian tugas akhir ini akan didapatkan data gelombang otak lima orang subjek yang masing-masing adalah 6 jam, sehingga didapat data gelombang otak raw eeg sebanyak 30 jam yang nantinya mampu digunakan untuk penelitian lebih lanjut. Dan juga didapatkan hasil analisis yang menunjukkan apakah gelombang attention, meditaion, tehta, delta, dan gamma dapat digunakan sebagai acuan untuk mendeteksi kondisi kantuk pada seseorang. II. URAIAN PENELITIAN 2.1. Brain-Computer Interface Brain-Computer Interface (BCI) merupakan suatu ilmu yang mempelajari kemungkinkan otak untuk dapat berinteraksi langsung dengan perangkat keras, dengan bantuan alat penerima sensor gelombang otak (Tan, 2010). Gelombang otak yang didapat biasa disebut dengan electrical biosignal. Electrical biosignal merupakan arus listrik yang dihasilkan oleh perbedaan potensial listrik di sistem jaringan, organ atau sel seperti sistem saraf. Contoh dari electrical biosignal adalah ECG (Electrocardiogram), EMG (Electromyogram), EEG (Electroencephalogram) dan EOG (Electrooculogram). Dari electrical biosignal diatas yang umum digunakan adalah Electroencephalogram (EEG) yang biasanya diukur dengan cara menempelkan eletroda ke kulit kepala. EEG biasanya diilustrasikan sebagai pita frekuensi. Pita frekuensi pada EEG terbagi menjadi beberapa frekuensi, yaitu alpha, beta, gamma, delta, dan theta Support Vector Mechine Support Vector Machine (SVM) merupakan suatu teknik yang relatif baru (dipopulerkan pada tahun 1995) untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi, yang sangat populer. SVM berada dalam satu kelas dengan Artificial Neural Networks (ANN) dalam hal fungsi dan kondisi permasalahan yang bisa diselesaikan. Baik para ilmuwan maupun praktisi telah banyak menerapkan teknik ini dalam menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam kehidupan sehari-hari. Baik dalam masalah gene expression analysis, finansial, cuaca, hingga bidang kedokteran. Terbukti dalam banyak implementasi, SVM memberi hasil yang lebih baik daripada teknik yang serupa semisal ANN (Santosa, 2007). Dalam penelitian ini SVM akan digunakan sebagai pengklasifikasi otomatis dari gelombang otak yang ditangkap oleh alat penangkap sensor gelombang otak. Dan kemudian memutuskan apakah dari data tersebut pemakai cenderung ke keadaan fokus atau mengantuk Analisa Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun Galton menemukan adanya tendensi bahwa orang tua yang memiliki tubuh tinggi, memiliki anak-anak yang tinggi pula dan orang tua yang pendek memiliki anak-anak yang pendek pula. Meskipun demikian, ia mengamati ada kecenderungan bahwa tinggi anak bergerak menuju rata-rata tinggi populasi secara keseluruhan. Dengan kata lain ketinggian anak yang amat tinggi atau orang tua yang amat pendek cenderung bergerak kea rah rata-rata tinggi populasi. Inilah yang disebut dengan hukum Galton mengenai regresi universal.(maddala, 1992). Intrepetasi modern mengenai regresi agak berlainan dengan regresi versi Galton. Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan/atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui. (Gujarati, 2003). Hasil analisi regresi adalah berupa koefisien untuk masing-masing variabel independen. Koefisien ini diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel dependen dengan suatu persamaan. Dimana Y adalah variabel dependen, dan X adalah variabel independen. Dalam analisis tugas akhir ini Y adalah status kantuk subjek, dan X adalah gelombang yang digunakan untuk mendeteksi kantuk. Dengan analisa regresi ini akan dicari validitas hubungan antara gelombang yang ada dengan kantuk Mendeteksi kantuk dengan Alpha dan Beta Penelitian untuk medeteksi kantuk dengan menggunakan gelombang EEG sudah pernah dilakukan sebelumnya oleh Yeo et al. Pada penelitian tersebut digunakan gelombang
3 JURNAL TEKNIK POMITS 3 alpha dan beta untuk mendeteksi kantuk yang diolah dengan metode SVM. Dari penelitian tersebut didapat bahwa saat mengantuk gelombang alpha akan terjadi penurunan (Yeo et. al, 2009). Gambar 3. Periode dalam penelitian Gambar 1. Pengamatan gelombang alpha pada penelitian Yao et al. Sebuah penelitian dilakukan oleh Hong J Eoh, Min K. Chung dan dan Seong-Han Kim (Hong J Eoh, 2005). Penelitian tersebut bertujuan untuk menganalisa perubahan EEG pengemudi pada saat sebelum terjadi sebuah kecelakaan dan sesudah kecelakaan. Penelitian tersebut berfokus pada apakah kondisi kelelahan pengemudi berpengaruh pada kecelakaan yang terjadi. Mekanisme penelitian tersebut adalah 8 subyek percobaan yang kurang tidur, diberikan caffein untuk meredakan rasa kantuk. Kemudian mereka menyetir simulasi mengemudi (seperti gambar dibawah ini) secara terus menerus selama 50 menit. Dalam waktu 50 menit tersebut aktivitas mereka dan perpindahan mobil direkam. Sedangkan untuk section digunakan untuk menunjukkan kejadian-kejadian yang terjadi pada saat simulasi mengemudi. Section yang digunakan dalam penelitian tersebut terbagi dalam bagian seperti pada gambar 2. 8 dibawah ini. Gambar 4. Section pada penelitian Dari penelitian tersebut didapat kesimpulan bahwa : Dalam analisa EEG saat mengemudi ada perubahan gelombang α, β, index β/α, dan index (α+θ)/β Pada saat pengemudi mengantuk akan terjadi penurunan α Perubahan indeks yang signifikan juga terjadi dalam tipe jalan yang berbeda Index gelombang β/α dan gelombang (α+θ)/β yang signifikan berubah saat kecelakaan terjadi (seperti gambar 2. 9 dibawah ini) Untuk menganalisa kecelakaan EEG, diperlukan perencanaan dan kontrol accident di penelitian yang akan datang Gambar 5. Perbedaan yang terjadi pada saat mengantuk. Gambar 2. Simulasi yang dilakukan pada penelitian Penelitian tersebut menggunakan istilah section dan period. Dimana period merupakan jumlah lap yang dilakukan pengemudi pada saat melakukan simulasi mengemudi. Dalam penelitian tersebut, pengemudi harus mengemudi selama 3 lap. Periode yang didapat dalam penelitian tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini NeuroSky Mindwave NeuroSky adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang teknologi sensorik yang berhubungan dengan gelombang otak. Perusahaan ini merupakan perusahaan yang mengembangkan alat pembaca gelombang otak 1- channel yang dipakai dalam tugas akhir ini yaitu Mindwave. Mindwave adalah alat pembaca EEG komersial yang sederhana dan dapat digunakan dengan mudah. Dengan menggunakan elektroda yang ditempelkan pada dahi pengguna, alat ini mampu membaca gelombang EEG yang dihasilkan oleh otak. Sensor yang digunakan untuk membaca gelombang otak berada pada pengait depan atau sensor tip/arm. Berikut adalah bagian-bagian dari alat NeuroSky Mindwave seperti yang terlihat pada gambar 6.
4 JURNAL TEKNIK POMITS 4 Gambar 6. Bagian-bagian pada Mindwave Dalam tugas akhir ini digunakan fitur khusus dari NeuroSky Mindwave yaitu esense. esense adalah sebuah fitur khusus yang hanya dimiliki oleh NeuroSky, fitur ini menambahkan gelombang khusus yang dibaca dari otak. Yaitu, gelombang meditation dan attention. Gelombang tersebut yang nantinya dianalisis untuk menentukan kondisi kantuk atau tidak Pengumpulan Data III. PERANCANGAN SISTEM Pengumpulan Data merupakan tahapan untuk mendapatkan data gelombang otak dari pekerja malam. Dalam tugas akhir ini pekerja malam yang diteliti adalah pekerja yang mengerjakan tugasnya di depan komputer pada malam hari. Mahasiswa dan Dosen yang mengerjakan tugasnya pada malam hari termasuk dalam kategori ini. Untuk pengumpulan data ini, 5 orang subjek, akan dipakaikan Neurosky Mindwave selama 3 jam (jam sampai dengan jam 00.00). Tujuan pemakaian pada jam tersebut adalah pada saat tersebut kebanyakan orang mulai merasa mengantuk dan akhirnya tidur. Tiap subjek melakukan 2 kali pengambilan data. Hal tersebut digunakan untuk data melakukan training SVM dan testing SVM. Sehingga keseluruhan data yang didapat adalah 10set data, masing-masing terdiri dari catatan aktivitas otak selama 3 jam. Jumlah total rekaman gelombang otak adalah 30 jam. Selain subjek, penulis juga hadir dalam pengambilan data ini, bertanggung jawab atas peralatan logging, dan juga membuat pencatatan tingkat kantuk subjek. Tingkat kantuk subjek akan ditanyakan ke subjek setiap 5 menit sekali. Catatan tingkat kantuk ini akan digunakan untuk pelatihan (training) SVM dan juga untuk mengukur keakuratan dari metode identifikasi kantuk yang diterapkan Pembuatan Aplikasi Apabila kebutuhan sistem telah tercapai, dasar-dasar ilmu serta teknologi yang akan digunakan telah diketahui, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perancangan sistem. Pada tahapan ini pembuatan algoritma SVM untuk pendeteksi kantuk dibuat. Selain itu proses penangkapan signal otak, penyimpanan signal otak yang telah diterima dengan aplikasi hingga pembuatan penanda bunyi untuk penanda bahwa pekerja sudah mengantuk juga dilakukan di tahapan ini. Secara umum alur jalan aplikasi yang akan dibuat adalah sebagai berikut : 3.3. Analisis Data Gambar 7. Alur Kerja Aplikasi Pada tahap ini, data mentah yang sudah didapatkan dari tahap sebelumnya dilakukan pengecekan mengenai tingkat validasi kondisi ngantuk yang telah didapat. Menurut Hong J Eoh, pada penelitiannya mengenai kecelakaan lalu lintas yang disebabkan mengenai kantuk, menyatakan bahwa kantuk pada sopir yang mengalami kecelakaan dimulai dari faktor lelah (fatigue). Hal ini dikarenakan sopir yang lelah akan kehilangan fokus pada penglihatannya dan akhirnya tidak dapat mengetahui keadaan jalanan dengan jelas. Pada penelitian tersebut juga menghasilkan kesimpulan bahwa signal alpha dapat dijadikan acuan kapan sopir lelah atau tidak. Dimana signal tersebut akan mengalami perbedaan yang signifikan jika sopir mulai lelah (Hong J. Eoh, 2005). Untuk itu, pada penelitian ini juga akan melakukan penghitungan signal mana yang dapat digunakan. Dari hasil perhitungan analisa regresi didapatkan hasil yaitu gelombang yang dapat digunakan untuk mendeteksi kantuk adalah gelombang attention dan delta. Tabel 1 Hasil analisa regresi Dari hasil analisa regresi tersebut kemudian gelombang attention dan delta dijadikan acuan sebagai pendeteksi kantuk. Kemudian gelombang attention dan delta dibandingkan dengan alpha untuk memastikan data yang diambil sudah valid dan siap digunakan untuk data latih SVM. Grafik yang akan ditampilkan dibawah ini ditampilkan berdasarkan kondisi gelombang otak subjek 5 menit sebelum mengantuk dan 5 menit sesudah mengantuk. Pada subjek pertama terlihat pada gambar 8 dibawah ini terdapat perbedaan yang terlihat jelas sewaktu menit-menit Sehingga data pada subjek pertama dapat dipastikan subjek
5 JURNAL TEKNIK POMITS 5 ini terdapat perbedaan yang terlihat jelas sewaktu menitmenit Sehingga data pada subjek kelima dapat dipastikan subjek Gambar 8 Analisis Data pada Subjek Pertama Pada subjek kedua terlihat pada gambar 9 dibawah ini terdapat perbedaan yang terlihat jelas sewaktu menit-menit Sehingga data pada subjek kedua dapat dipastikan subjek Gambar 9 Analisis Data pada Subjek Kedua Pada data subjek ketiga terlihat pada gambar 10 dibawah ini terdapat perbedaan yang terlihat jelas sewaktu menitmenit Sehingga data pada subjek ketiga dapat dipastikan subjek Gambar 12 Analisis Data pada Subjek Kelima IV. IMPLEMENTASI DAN UJI COBA 4.1. Lingkungan Implementasi Pada pembahasan lingkungan implementasi meliputi pembahasan spesifikasi perangkat keras yang digunakan, perangkat lunak, dan tools yang digunakan untuk membangun sistem pendeteksi kantuk. Berikut adalah tabel 1 menunjukkan detail dari perangkat keras yang digunakan. Tabel 2 Perangkat Keras Yang Digunakan Dalam Implementasi Perangkat Keras Spesifikasi Komputer Personal Proc Intel Core i GHz RAM 4096 MB Bluetooth Version 2.0 Brainwave Reader Name Mindwave Mobile Vendor Neurosky Sedangkan untuk spesifikasi perangkat lunak dan teknologi yang digunakan dapat ditunjukkan pada tabel 2 seperti dibawah ini. Tabel 3 Perangkat Lunak Yang Digunakan Dalam Implementasi Dan Uji Coba Sistem Gambar 10 Analisis Data pada Subjek Ketiga Pada data subjek keempat ini data sudah mengalami perbedaan dari awal (seperti pada gambar 11). Pada signal alpha. Sehingga memang sudah dapat dipastikan bahwa sebenarnya subjek keempat ini sudah merasa lelah dari sebelum pengambilan data dilakukan. Gambar 11 Analisis Data pada Subjek Keempat Pada data subjek kelima terlihat pada gambar 6 dibawah Perangkat Lunak / Tools Details Sistem Operasi Windows 7 Ultimate Java Development Kit (JDK) Ver 7 Editor Netbeans IDE 7.2 Driver Thinkgear Connector 4.2. Uji Coba Sistem Pengujian sistem pendeteksi kantuk ini akan dilakukan dengan melibatkan subjek yang diambil data gelombang otaknya pada proses pengumpulan data. Hanya saja subjek yang dapat ikut dalam uji coba sistem ini hanya 4 orang dari 5 subjek. Hal ini dikarenakan 1 subjek datanya tidak valid sehingga tidak dapat dilakukan proses uji coba. Prosedur pengujian aplikasi sama persis dengan proses pengambilan data, yaitu : Subjek diambil datanya pada malam hari dari jam sampai dengan Subjek diharuskan melakukan simulasi mengemudi Subjek akan ditanyakan status kantuknya selama 5 menit sekali Yang membedakan proses uji coba sistem dengan
6 JURNAL TEKNIK POMITS 6 pengambilan data adalah data dari gelombang otak tidak disimpan, akan tetapi akan langsung diproses dengan data latih yang sudah didapatkan sebelumnya. Kemudian aplikasi akan dinilai berapa kali error mendeteksi kantuk sang subjek. Dalam proses uji coba ini data yang akan dicatat adalah berapa banyak aplikasi membunyikan alarm sebagai penanda subjek mengantuk. Kemudian jumlah benar dan salah aplikasi mendeteksi kantuk. Jumlah benar adalah jumlah dimana aplikasi tidak akan membunyikan alarm pada saat subjek tidak mengantuk dan akan membunyikan alarm jika subjek mengantuk. Jumlah salah merupakan jumlah dimana aplikasi akan membunyikan alarm pada saat subjek belum mengantuk dan tidak membunyikan alarm jika subjek mengantuk. Proses pencatatan akan dilakukan setiap 20 menit sekali dengan menghitung jumlah bunyi alarm, jumlah benar dan salah aplikasi mendeteksi kondisi kantuk subjek tiap 20 menit tersebut. Aplikasi pendeteksi kantuk ini mendeteksi kantuk setiap 2 menit sekali, sehingga jumlah pendeteksian kantuk yang akan dilakukan dalam 20 menit adalah sebanyak 10 kali. Pada akhir pencatatan akan dihitung keakurasian aplikasi mendeteksi kantuk. Keakurasian aplikasi dihitung dari jumlah total aplikasi dengan benar mendeteksi kantuk subjek dibagi dengan jumlah aplikasi mendeteksi kantuk (uji coba aplikasi dilakukan selama 3 jam = 180 menit, Data dideteksi aplikasi setiap 2 menit, sehingga proses pendeteksian kantuk aplikasi adalah sebanyak 180 / 2 = 90 proses pendeteksian). Hasil pengujian dari aplikasi dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini. Tabel 4 Hasil Uji Coba Aplikasi Subjek Jumlah Aplikasi Benar Mendeteksi Kantuk Jumlah Aplikasi Salah Mendeteksi Kantuk Akurasi Subjek ,88% Subjek ,88% Subjek ,44% Subjek ,88% pengguna jika sedang mengantuk dengan membunyikan alarm. 6. Aplikasi dapat mendeteksi kantuk dengan baik hal ini terbukti dari hasil uji coba aplikasi untuk subjek pertama 88,88%, subjek kedua 88,88%, subjek ketiga 84,44%, dan subjek kelima 68,88%. Sehingga rata-rata akurasi adalah %. 7. Pengujian pada subjek keempat tidak dapat dilakukan karena setelah dilakukan wawancara subjek empat mengantuk sejak awal pengambilan data. Sehingga data subjek keempat dinyatakan tidak valid dan tidak dapat digunakan untuk pengujian. 8. Saat dilakukan uji validitas aplikasi pendeteksi kantuk attention, delta dibandingkan dengan alpha didapatkan akurasi sebesar 88,52% VI. DAFTAR PUSTAKA [1] Akbar, Izzat A Pembuatan Sistem Pendeteksi Kantuk Untuk Pekerja Shift Malam Dengan Metode Support Vector Machine Menggunakan Alat Neurosky Mindwave. Jurusan Sistem Informasi. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. [2] D.S. Tan and A. Nijholt (2010). Brain-Computer Interface: Applying Our Mind to Human-Computer Interaction. Springer. [3] Erik Andreas Larsen. (2011). Classification of EEG Signal in a Brain- Computer Interface System. Norwegian University of Science and Technology. [4] Gujarati, D Basic Econometrics. Mc-Grawhill. New York. [5] Hannah Davis. Sensor Workshop at ITP: Report/EEG MindWave. [6] Hen Su Choi. (2008). Using Brain-Computer Interfaces to Analyze EEG Data for Safety Improvement. [7] Hong J. Eoh, N. K. H Electroencephalographic Study of Drowsiness in Simulated Driving with Sleepdeprivasion. Internatioal Journal of Industrial Ergonomics, [8] April [9] Knipling, R.R and Wang, J.S (1994). Crashes and Fatalities Related to Driver Drowsiness/Fatigue. National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C. [10] Luodin, J.D., et al. (2007). Optoelectronic Retinal Prosthesis: System Design and Performance. Journal of Neural Engineering. [11] Maddala, M Introduction to Econometrics. MacMillan Publishing Co. New York [12] NeuroSky White Paper. (2009). Brainwave EEG Signal. [13] NeuroSky, How to Use Mindwave, July-2011 [14] NeuroSky. (2009). NeuroSky's esense Meter and Detection of Mental State. [15] Santosa, B. (2007). Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta, Graha Ilmu. [16] Yeo et al Can SVM be used for automatic EEG detection of drowsiness during car driving. Mc-Grawhill. New York V. KESIMPULAN Berdasarkan hasil penelitian ini, maka kesimpulan yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut: 1. Gelombang Attention dapat mendeteksi fase awal kantuk yaitu loss focus. 2. Gelombang Delta dapat digunakan untuk mendeteksi kondisi kantuk. 3. Gelombang Meditation, Tetha, dan Gamma tidak dapat digunakan untuk mendeteksi kantuk. 4. Saat dibandingkan dengan gelombang alpha yang sudah teruji, disaat yang sama saat gelombang alpha turun gelombang attention dan delta juga mengalami perubahan signifikan yang mampu dijadikan sebagai pertanda kantuk. Sehingga gelombang attention dan delta dinilai mampu mendeteksi kantuk. 5. Aplikasi Pendeteksi Kantuk dapat diimplementasikan dan aplikasi ini mempunyai fitur untuk mengingatkan
PEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI KANTUK DENGAN MENGANALISA GELOMBANG ATTENTION DAN MEDITATION MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
PEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI KANTUK DENGAN MENGANALISA GELOMBANG ATTENTION DAN MEDITATION MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Indoriko Shin 5209 100 065 Sistem Informasi, ITS 1. PENDAHULUAN 1.2 PerumusanMasalah
Lebih terperinciPEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI KANTUK UNTUK PEKERJA SHIFT MALAM DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN ALAT NEUROSKY MINDWAVE
JURNAL TEKNIK POMITS 1 PEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI KANTUK UNTUK PEKERJA SHIFT MALAM DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN ALAT NEUROSKY MINDWAVE Izzat Aulia Akbar, Febriliyan Samopa, Hatma Suryotrisongko
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berbagai macam penyebab antara lain: berasal dari faktor manusia, faktor
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pertambahan jumlah kendaraan dan jumlah penduduk menyebabkan peningkatan tingkat kepadatan di jalan raya. Hal ini berakibat pada kemacetan lalu lintas. Kemacetan
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pemantauan Aktivitas Gelombang Otak Secara Real Time Menggunakan Bio Sensor
Rancang Bangun Sistem Pemantauan Aktivitas Gelombang Otak Secara Real Time Menggunakan Bio Sensor Destyan Sulisetyo Nugroho, Iman Fahruzi 2,2 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam Parkway St-
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciANALISIS GELOMBANG OTAK MENGGUNAKAN EEG SATU CHANNEL UNTUK MENGIDENTIFIKASI KELELAHAN SUPERVISOR PABRIK MENGGUNAKAN METODE MEANS COMPARISON TEST (MCT)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) 1-5 1 ANALISIS GELOMBANG OTAK MENGGUNAKAN EEG SATU CHANNEL UNTUK MENGIDENTIFIKASI KELELAHAN SUPERVISOR PABRIK MENGGUNAKAN METODE MEANS COMPARISON TEST (MCT) Nanda
Lebih terperinciImplementasi Headset NeuroSky MindWave Mobile untuk Mengendalikan Robot Beroda secara Nirkabel
Implementasi Headset NeuroSky MindWave Mobile untuk Mengendalikan Robot Beroda secara Nirkabel Yonathan Berith Olam 1, F. Dalu Setiaji 2, Deddy Susilo 3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektronika
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SINYAL EEG MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
IDENTIFIKASI SINYAL EEG MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Hindarto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo hindartomay@yahoo.com Abstrak Dalam
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. dan menarik kesimpulan dengan masalah penelitian tertentu.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metode penelitian atau dikenal dengan metodologi penelitian adalah caracara yang digunakan oleh peneliti dalam merancang, melaksanakan, pengolah ata, dan menarik kesimpulan
Lebih terperinciAPLIKASI DRIVER S FATIGUE ESTIMATION AND DROWSINESS DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN METODE HAARCASCADE CLASSIFIER
APLIKASI DRIVER S FATIGUE ESTIMATION AND DROWSINESS DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN METODE HAARCASCADE CLASSIFIER Welly Dwi Putra Universitas Bina Nusantara, Jalan K.H. Syahdan Komplek Sandang F5a Jakarta
Lebih terperinciNama : Ricky Shonda Sanjaya NRP :
IDENTIFIKASI AKTIVITAS MENTAL MANUSIA MENGGUNAKAN KOMBINASI PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PADA SINYAL EEG (ELECTROENCEPHALOGRAM) Nama : Ricky Shonda Sanjaya NRP : 0622006
Lebih terperinciOPTIMASI RANCANGAN FILTER BANDPASS AKTIF UNTUK SINYAL LEMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK Studi Kasus: Sinyal EEG
OPTIMASI RANCANGAN FILTER BANDPASS AKTIF UNTUK SINYAL LEMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK Studi Kasus: Sinyal EEG Oleh : Ellys Kumala P (1107100040) Dosen Pembimbing Dr. Melania Suweni Muntini, MT JURUSAN
Lebih terperinciData Mining Terapan dengan Matlab
Pendahuluan i ii Data Mining Terapan dengan Matlab Pendahuluan iii DATA MINING TERAPAN DENGAN MATLAB Oleh : Budi Santosa Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2007 Hak Cipta 2007 pada penulis, Hak Cipta dilindungi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi selalu mengalami perkembangan dari tahun ke tahun salah satunya telepon genggam yang semakin canggih, dari era telepon rumah dengan switching yang dilakukan
Lebih terperinciTerkait dengan klasifikasi trafik jaringan komputer, beberapa penelitian telah dilakukan dengan fokus pada penerapan data mining. Penelitian tentang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini komunikasi data pada jaringan internet telah mencapai kemajuan yang sangat pesat, ditandai oleh pemakaiannya yang lebih beragam dan teknologi yang digunakan
Lebih terperinciLAPORAN PENELITIAN ANALISIS REGRESI. Disusun untuk Memenuhi Salah Satu Tugas Mata Kuliah Ekonometrika
LAPORAN PENELITIAN ANALISIS REGRESI Disusun untuk Memenuhi Salah Satu Tugas Mata Kuliah Ekonometrika Disusun Oleh : M. Hasri Sabila 7101411057 Aprilia Rahmawati 7101413131 Lindasari 7101413132 Heni Amalia
Lebih terperinciSistem Rekonstruksi Rute Perjalanan Dengan GPS Untuk Efisiensi Proses Update Posisi
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, 2013) ISSN: 2337-3539 2301-9271 Print) 1 Sistem Rekonstruksi Rute Perjalanan Dengan GPS Untuk Efisiensi Proses Update Posisi Nuke Yuniar Anugrah, Waskitho Wibisono,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Perkembangan teknologi pada masa sekarang ini telah mengalami perubahan yang sangat pesat, sama halnya dengan perkembangan Elektronik. Salah satunya
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN III.1.Analisa Masalah Dalam perancangan helm anti kantuk dengan menggunakan sensor detak jantung, terdapat beberapa masalah yang harus dipecahkan. Permasalahan tersebut
Lebih terperinciPENGKLASIFIKASIAN TINGKAT DANGEROUS DRIVING BEHAVIOR MENGGUNAKAN DATA ELEKTROENSEFALOGRAFI (EEG) DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING
PENGKLASIFIKASIAN TINGKAT DANGEROUS DRIVING BEHAVIOR MENGGUNAKAN DATA ELEKTROENSEFALOGRAFI (EEG) DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING Nama : Alisca Damayanti NPM : 50412648 Jurusan : Teknik Informatika Fakultas
Lebih terperinciii Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis
Decision Tree i ii Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis Decision Tree iii DATAMI NING: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis Oleh : Budi Santosa Edisi Pertama Cetakan Pertama,
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING
PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING 1 Rucitra Danny Anindita dan Arief Rahman Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciKata kunci: kelelahan, gelombang otak, sinyal alpha, beta dan theta, MCT
1 ANALISIS DAN IDENTIFIKASI SINYAL ALPHA,BETA DAN TETHA MENGGUNAKAN NEUROSKY UNTUK MENDETEKSI KELELAHAN KOGNITIF MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE MEANS COMPARISON TEST (MCT) Rizky Nugraha, Dr.Eng. Febriliyan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi informasi saat ini sudah menjadi alat bantu utama yang tidak bisa dipisahkan lagi dari kegiatan manusia. Seiring berkembangnya zaman, teknologi informasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seluruh aktivitas tubuh manusia dikendalikan dan dikuasai oleh otak. Otak manusia mengarahkan seluruh tindakan yang dilakukan oleh manusia. Otak menjadi bagian terpusat
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI KALKULASI PAJAK KENDARAAN BERMOTOR BERBASIS ANDROID
PERANCANGAN APLIKASI KALKULASI PAJAK KENDARAAN BERMOTOR BERBASIS ANDROID LAPORAN TUGAS AKHIR Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan Program Pendidikan Diploma 3 oleh : RIBHI AZHARI NIM :
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi adalah tata cara yang disusun secara pasti, sistematis dan logis sebagai landasan untuk kegiatan tertentu. Metodologi yang diperlukan untuk tugas akhir ini terdiri
Lebih terperinciSistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan NN
Sistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan Eru Puspita Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih
Lebih terperinciKLASIFIKASI DAN EKSTRAKSI SINYAL EEG-P300 MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Otak merupakan organ yang sangat penting pada manusia, dimana otak memiliki kemampuan untuk mengendalikan setiap aktivitas yang dilakukan oleh manusia baik dalam
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
21 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Pada bab ini akan dipaparkan skema umum penelitian yang dilakukan untuk mempermudah dalam melakukan penelitian. Dalam penelitian ini terdapat dua tahapan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sleep apnea merupakan gangguan tidur yang berkaitan dengan pernafasan dan umumnya terjadi pada orang dewasa [1-2]. Diestimasikan 4% pria dan 2% wanita di dunia menderita
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
40 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 DESAIN PENELITIAN Dalam melakukan penelitian, dibutuhkan desain penelitian agar penelitian yang dilakukan dapat berjalan dengan baik. Berikut ini merupakan desain penelitian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Definisi Kelelahan (Fatigue) Kelelahan adalah ketidakmampuan dalam melakukan suatu kegiatan dikarenakan adanya ketidaksiapan dikarenakan kondisi tubuh yang tidak berada dalam
Lebih terperinciREALISASI SISTEM DETEKSI RASA KANTUK BERDASARKAN DURASI KEDIPAN MATA SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES
REALISASI SISTEM DETEKSI RASA KANTUK BERDASARKAN DURASI KEDIPAN MATA SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES Avrian Andreas Marjono NRP : 1222006 e-mail : avrianandreas@yahoo.co.id ABSTRAK Rasa
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
68 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji Algoritma Pengujian dilakukan untuk mendapatkan algoritma yang paling optimal dari segi kecepatan dan tingkat akurasi yang dapat berjalan secara real time pada smartphone
Lebih terperinciSistem Navigasi Indoor Menggunakan Sinyal Wi-fi dan Kompas Digital Berbasis Integrasi dengan Smartphone untuk Studi Kasus pada Gedung Bertingkat
Sistem Navigasi Indoor Menggunakan Sinyal Wi-fi dan Kompas Digital Berbasis Integrasi dengan Smartphone untuk Studi Kasus pada Gedung Bertingkat A448 Alifa Ridho Musthafa, R.V. Hari Ginardi, dan F.X. Arunanto
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
42 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Observasi, serta konsultasi dengan ahli grafologi mengenai pengenalan tulisan tangan untuk melihat karakter psikologi dengan melihat bentuk huruf
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN SIMULASI DAN ANALISIS PEMANTAUAN KAMAR PASIEN RAWAT INAP DENGAN DETEKSI DAN KLASIFIKASI SINYAL AUDIO 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pasien rawat inap di rumah sakit membutuhkan perawatan yang intensif dari dokter atau perawat. Hal ini dilakukan dengan memantau kesehatan pasien secara fisik dan psikologi
Lebih terperinciAnalisis Data EEG pada Beberapa Kondisi menggunakan Metode Dekomposisi dan Korelasi berbasis Wavelet (Dekorlet)
Analisis Data EEG pada Beberapa Kondisi menggunakan Metode Dekomposisi dan Korelasi berbasis Wavelet (Dekorlet) Agfianto Eko Putra 1, Catur Atmaji 2 Program Studi Elektronika & Instrumentasi, Jurusan Ilmu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. darah. Penyakit Jantung (cardiovascular disease) adalah setiap kondisi yang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Jantung merupakan organ tubuh yang paling fungsional karena peranannya sebagai pemompa darah agar dapat mengalir ke seluruh tubuh melalui pembuluh darah. Penyakit
Lebih terperinciAplikasi yang dibuat adalah aplikasi untuk menghitung. prediksi jumlah dalam hal ini diambil studi kasus data balita
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisa dan Kebutuhan Sistem Analisa sistem merupakan penjabaran deskripsi dari sistem yang akan dibangun kali ini. Sistem berfungsi untuk membantu menganalisis
Lebih terperinciMenggunakan Pattern-Matching Untuk Mengurangi Kecelakaan Lalu Lintas
Menggunakan Pattern-Matching Untuk Mengurangi Kecelakaan Lalu Lintas Kevin Indra S / 13510022 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berpotensi mengalami kecelakaan kerja berupa kecelakaan lalu lintas (road. jalan serta cuaca turut berperan (Bustan, 2007).
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini masih banyak terjadi kecelakaan kerja dan penyakit akibat kerja (occupational diseases), baik pada sektor formal maupun sektor informal (seperti sektor
Lebih terperinciSISTEM GERAK PARKIR MOBIL OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
SISTEM GERAK PARKIR MOBIL OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Eko Budi Setiawan¹, Warih Maharani², Fazmah Arif Yulianto³ ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom Abstrak Proses parkir mobil
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Dalam metode penelitian ini dijelaskan bagaimana proses pendeteksian kebohongan menggunakan metode SVM untuk sinyal EEG. Metode penelitian dapat dilihat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah tahapan atau gambaran yang akan dilakukan dalam melakukan penelitian, untuk memperlancar proses penelitian maka desain penelitian
Lebih terperinciWaktu yang lebih efisien. Lebih Aman. Memahami dan Memilih Tool Manajemen Network
Memahami dan Memilih Tool Manajemen Network Mengapa memahami dan memilih Tool Manajemen network begitu penting? antara pemakaian dan performa berbagai macam tool manajemen network dalam grafik ditunjukkan
Lebih terperinciEKSTRASI CIRI SINYAL EPILEPSI MENGGUNAKAN FAST FOURIER TRANSFORM
EKSTRASI CIRI SINYAL EPILEPSI MENGGUNAKAN FAST FOURIER TRANSFORM Hindarto 1, Ade Efiyanti 2 1, 2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Sidoarjo, Jawa Timur (E-mail: hindarto@umsida.ac.id,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. darah tinggi, stroke, sakit di dada (angina) dan penyakit jantung rematik.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Penyakit jantung adalah penyakit yang mengganggu sistem pembuluh darah atau lebih tepatnya menyerang jantung dan urat-urat darah, beberapa contoh penyakit
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Untuk menunjang kegiatan penelitian, dalam bab ini akan dijabarkan desain penelitian, alat dan bahan, dan bahan penelitian. 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain dan tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut: Rumusan Masalah Pengembangan Perangkat Lunak Analisis Data Model
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. mengalami perkembangan yang sangat cepat. Atas perimbangan nilai sosial,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Biomedis merupakan salah satu ilmu interdisipliner yang sangat berkembang di era sekarang. Biomedis merupakan gabungan dari bidang ilmu elektro, informatika, mekanik,
Lebih terperinciManajemen Risiko Kelelahan Preskriptif versus Pendekatan Berbasis Risiko
Manajemen Risiko Kelelahan Preskriptif versus Pendekatan Berbasis Risiko Solichul HA. BAKRI Referensi: -. Ergonomi untuk Keselamatan, Kesehatan Kerja dan Produktivitas ISBN: 979-98339-0-6 -. Berbagai Sumber
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Hubungan faktor..., Pratiwi Andiningsari, FKM UI,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembangunan jalan bebas hambatan (jalan Tol) Cipularang (Cikampek- Purwakarta-Padalarang) pada tahun 2005 merupakan salah satu bentuk perkembangan pembangunan nasional
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pesatnya perkembangan teknologi saat ini menjadi umpan bagi para ahli untuk mencetuskan terobosan-terobosan baru berbasis teknologi canggih. Terobosan ini diciptakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang I-1
BAB I PENDAHULUAN Bab ini membahas pendahuluan tugas akhir yang meliputi latar belakang, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, metodologi dan sistematika pembahasan. I.1 Latar Belakang Manusia masih
Lebih terperinciDisusun Oleh: Kevin Yogaswara ( ) Meitantia Weni S B ( ) Pembimbing: Ir. Rusdhianto Effendi AK., MT.
Disusun Oleh: Kevin Yogaswara (2207 030 006) Meitantia Weni S B (2207 030 055) Pembimbing: Ir. Rusdhianto Effendi AK., MT. PROGRAM STUDI DIII TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJICOBA
BAB IV HASIL DAN UJICOBA IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini dijelaskan mengenai tampilan hasil dari perancangan data mining menggunakan algoritma c4.5 untuk prediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa pada
Lebih terperinciPEMBUATAN WEB SERVICE SEBAGAI LAYANAN PENDETEKSI KONTEN PORNOGRAFI PADA CITRA DIGITAL DENGAN METODE IMAGE ZONING
PEMBUATAN WEB SERVICE SEBAGAI LAYANAN PENDETEKSI KONTEN PORNOGRAFI PADA CITRA DIGITAL DENGAN METODE IMAGE ZONING Oleh: Lourensius Bisma (5210100155) Dosen Pembimbing: Dr.Eng. Febriliyan Samopa, S.Kom.,
Lebih terperinciOPTIMASI RANCANGAN FILTER BANDPASS AKTIF UNTUK SINYAL LEMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK
OPTIMASI RANCANGAN FILTER BANDPASS AKTIF UNTUK SINYAL LEMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK Studi Kasus: Sinyal EEG Oleh: Ellys Kumala Pramartaningthyas, Melania Suweni Muntini Jurusan Fisika Fakultas Matematika
Lebih terperinciALAT PENDETEKSI KECEPATAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN MIKROKONTOLLER DAN WEBCAM BERBASIS PERSONAL COMPUTER
ALAT PENDETEKSI KECEPATAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN MIKROKONTOLLER DAN WEBCAM BERBASIS PERSONAL COMPUTER Ira Setianingrum Jurusan Sistem Komputer, Informatics & Business Institute Darmajaya Jl. Z.A
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan teknologi yang amat pesat, menuntut pula adanya otomatisasi dan efisiensi dalam memperoleh informasi. Hal ini didukung pula oleh perkembangan mobile
Lebih terperinciPEMETAAN LOKASI OBJEK PAJAK UNTUK PAJAK BUMI DAN BANGUNAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SENSOR FUSION PADA PERANGKAT BERGERAK DENGAN SISTEM OPERASI ANDROID
PEMETAAN LOKASI OBJEK PAJAK UNTUK PAJAK BUMI DAN BANGUNAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SENSOR FUSION PADA PERANGKAT BERGERAK DENGAN SISTEM OPERASI ANDROID Cipta Andrian 5106100170 Jurusan Teknik Informatika Fakultas
Lebih terperinciEKSTRAKSI FITUR SINYAL ELEKTROENSEFALOGRAF (EEG) UNTUK IDENTIFIKASI UNSPOKEN-SPEECH MENGGUNAKAN EEGLAB
EKSTRAKSI FITUR SINYAL ELEKTROENSEFALOGRAF (EEG) UNTUK IDENTIFIKASI UNSPOKEN-SPEECH MENGGUNAKAN EEGLAB Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT. Andi Rahmadiansah, ST. MT. oleh : Bagas Isadewa 2406100077 Teknik
Lebih terperinciDETEKSI SIKLUS OVULASI WANITA DENGAN MONITORING SUHU BASAL TUBUH
DETEKSI SIKLUS OVULASI WANITA DENGAN MONITORING SUHU BASAL TUBUH Diah Risqiwati* 1, Nurimalita 2 1,2,3 Universitas Muhammadiyah Malang Kontak Person : Diah Risqiwati, Nurimalita e-mail: risqiwati@umm.ac.id
Lebih terperinciKontrol Modular Production System Berbasis PLC Siemens S7-300 Dengan Menggunakan HMI Touch Panel
Kontrol Modular Production System Berbasis PLC Siemens S7-300 Dengan Menggunakan HMI Touch Panel Damaris Tanojo Electrical Engineering Dept. Universitas Surabaya, Raya Kalirungkut Surabaya, damaristanojo@ubaya.ac.id
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain penelitian merupakan tahapan atau gambaran yang akan dilakukan dalam melakukan penelitian. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bagi sebagian orang, bangun pagi adalah hal yang mudah, tidak perlu alarm, tidak perlu dibangunkan, mereka akan bangun pada waktu yang baik dan memiliki banyak energi
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Rancang Bangun Sistem Pemantau Ruangan Berbasis Multi Kamera untuk Smartphone Android pada Jaringan Pikonet yang Adaptif terhadap Perubahan Situasi Ruangan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Internet saat ini merupakan kebutuhan pokok yang tidak bisa dipisahkan dari segenap sendi kehidupan. Berbagai pekerjaan ataupun kebutuhan dapat dilakukan melalui media
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Peningkatan yang pesat dalam jumlah kendaraan dikota besar memiliki dampak terhadap kebutuhan parkir di tempat-tempat umum seperti di rumah sakit, kantor, pusat perbelanjaan,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem jaringan komputer memiliki peran yang sangat penting dalam masyarakat modern karena memungkinkan informasi dapat diakses, disimpan dan dimanipulasi secara online.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada awalnya instrument medis yang digunakan oleh para medis sangat sederhana, dan dengan berkembangnya dunia kedokteran dan perangkat elektronik diketahui bahwa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tahapan penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: keputusan tingkat kesehatan.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Tahapan penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Menentukan kebutuhan data yang akan digunakan, seperti tingkat kesehatan masyarakat baik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. misalnya untuk mendeteksi ketidakpuasan pelanggan pada sistem call center otomatis,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi memungkinkan manusia untuk berinteraksi dengan perangkat elektronik seperti asisten virtual pada ponsel pintar atau komputer. Agar komputer dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Kecelakaan kerja dapat didefinisikan sebagai kecelakaan yang terjadi berkaitan dengan hubungan kerja, termasuk penyakit yang timbul karena hubungan kerja
Lebih terperinciBAB V ANALISIS HASIL. 5.1 Analisis Peningkatan Kelelahan dengan VAS
BAB V ANALISIS HASIL 5.1 Analisis Peningkatan Kelelahan dengan VAS Simulasi task yang digunakan bertujuan untuk membuat responden merasa lelah. Untuk mengetahui apakah responden tersebut bertambah lelah
Lebih terperinciDeteksi Mobil Menggunakan Histogram of Oriented Gradient
Deteksi Mobil Menggunakan Histogram of Oriented Gradient Cahyo Permata 2207100167 Dosen Pembimbing : DR. I Ketut Eddy Purnama, ST.,MT. Muhtadin, ST.,MT.,Msc. Latar Belakang Pemanfaatan teknologi deteksi
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM 4.1 Implementasi Sistem Implementasi bertujuan untuk menerapkan sistem yang dibangun agar dapat mengatasi permasalahan yang telah diangkat pada penelitian ini. Tahaptahap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet berkembang dengan sangat pesat dan sangat mudah sekali untuk mengaksesnya. Akan tetapi, didalamnya terdapat banyak konten yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan militer, kini telah digunakan secara luas di berbagai bidang, misalnya : Bisnis,
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Perkembangan komputer dewasa ini telah mengalami banyak perubahan yang sangat pesat, seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Komputer yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring berjalannya waktu, teknologi selalu berubah dan berkembang menjadi suatu kebutuhan masyarakat kini. Perubahan teknologi yang terjadi merubah pola hidup masyarakat.
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka berpikir Perubahan nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing tidak dapat dihindari. Untuk mengatasi perubahan yang tidak pasti ini diperlukan suatu prediksi.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini keamanan merupakan hal yang sangat penting, mengingat kejahatan yang sering mengintai dan keterbatasan manusia dalam hal pengawasan. Pada beberapa kasus,
Lebih terperinciSistem Penangkap Citra Pelanggaran Lampu Merah
Sistem Penangkap Citra Pelanggaran Lampu Merah 1 Muhtadin 1) Isrin Ramdani 2) Ahmad Zaini 2) 1) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, email: muhtadin@ee.its.ac.id 2) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Berikut merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada proses penelitian penerapan Hidden Markov Models : 40 Studi Literatur dan Kepustakaan Rumusan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Umum Pada bab ini akan dijelaskan mengenai pembuatan Rancang Bangun Aplikasi Perencanaan Stok Barang dengan Menggunakan Teori Trafik dari tahap awal perancangan sampai
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. alat-alat yang modern dan serba digital. Kehadiran komputer sangat memberi
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Kemajuan teknologi dan komputerisasi berkembang sangat pesat, berbagai penemuan baru dan munculnya teknologi yang semakin canggih menciptakan alat-alat yang modern
Lebih terperinciVerifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform Untuk Aplikasi Login
The 13 th Industrial Electronics Seminar 011 (IES 011) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 6, 011 Verifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine
Lebih terperinciPERANCANGAN ALAT PENGUKUR KECEPATAN KENDARAAN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLLER ATMEGA32 DAN MODUL BLUETOOTH DBM 01
PERANCANGAN ALAT PENGUKUR KECEPATAN KENDARAAN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLLER ATMEGA32 DAN MODUL BLUETOOTH DBM 01 Disusun Oleh : Nama : Mulyawan NRP : 0622038 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penentuan dosen pembimbing tugas akhir masih dilakukan secara manual di Jurusan Teknik Informatika UMM yang hanya mengandalkan pengetahuan personal tentang spesialisasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dunia kesehatan dewasa ini tidak bisa dipisahkan dengan teknologi yang terus berkembang. Pengembangan teknologi yang erat kaitannya dengan dunia kesehatan atau dunia
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Dalam pembahasan tentang chatting menggunakan J2ME ini
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Dalam pembahasan tentang chatting menggunakan J2ME ini pernah dibahas dalam skripsi yang berjudul APLIKASI CHATTING MENGGUNAKAN J2ME dengan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran untuk penelitian ini seperti pada Gambar 9. Penelitian dibagi dalam empat tahapan yaitu persiapan penelitian, proses pengolahan
Lebih terperinciDeteksi Sinyal Elektromyogram (EMG) Saat Kontraksi Dan Relaksasi Dengan Personal Komputer
Deteksi Sinyal Elektromyogram (EMG) Saat Kontraksi Dan Relaksasi Dengan Personal Komputer Irmalia Suryani Faradisa 1, Pandu Noortyas 2 1,2) Program Studi Teknik Elektro, ITN Malang e-mail: 1) irmaliafaradisa@yahoo.com,
Lebih terperinciPENGEMBANGAN PETA TIGA DIMENSI INTERAKTIF JURUSAN ARSITEKTUR INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA MENGGUNAKAN UNREAL ENGINE
PENGEMBANGAN PETA TIGA DIMENSI INTERAKTIF JURUSAN ARSITEKTUR INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA MENGGUNAKAN UNREAL ENGINE Titus Irma Damaiyanti 5207100080 Latar belakang, Perumusan Masalah, Batasan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. perkembangan teknologi yang ada. Semakin banyak fitur yang dibenamkan ke
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi komunikasi sekarang ini sudah semakin maju. Dunia semakin terintegrasi dalam suatu perangkat yang ada dalam genggaman tangan. Hal ini memudahkan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA. PT. Jasaraharja Putra Medan dengan metode Cash Basis dapat dilihat sebagai
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Analisis sistem informasi akuntansi pengolahan biaya operasional pada PT. Jasaraharja Putra Medan dengan metode Cash Basis dapat dilihat sebagai berikut :
Lebih terperinci