IMPLEMENTASI ALGORITMA PENDETEKSIAN GELOMBANG QRS KOMPLEK PADA SISTEM PERINGATAN KELAINAN KERJA JANTUNG BERBASIS MIKROKONTROLER 8-BIT
|
|
- Hendri Halim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IMPLEMENTASI ALGORITMA PENDETEKSIAN GELOMBANG QRS KOMPLEK PADA SISTEM PERINGATAN KELAINAN KERJA JANTUNG BERBASIS MIKROKONTROLER 8-BIT MS. Hendriyawan A. 1, Thomas Sri Widodo 2, Litasari 3, Indah Soesanti 4 1) Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains & Teknologi Universitas Teknologi Yogyakarta Yogyakarta Jl. Lingkar Utara, Jombor, Sleman, Jogjakarta hendriyawan.st@gmail.com 2,3,4) Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakutas Teknik Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika No.2, Jogjakarta, thomas@te.ugm.ac.id, 3 litasari@te.ugm.ac.id, 4 indah@mti.ugm.ac.id ABSTRAK Terjadinya serangan penyakit jantung sebenarnya didahului dengan indikasi kelainan kerjanya yang bisa diamati dari ritme detaknya. Dengan menerapkan sistem pemantauan adanya kelainan kerja jantung maka akan bisa diketahui secara cepat kondisi serta tindakan penanganannya. Pada penelitian ini dilakukan percobaan pedeteksian keberadaan gelombang ritme jantung, yaitu gelombang P, QRS komplek, dan T. Metode yang digunakan untuk melakukan pendeteksian gelombang ritme jantung adalah dengan mencari nilai lokal maksimal dari ritme yang muncul menggunakan teknik sliding window. Setelah melalui tahap pemisahan khusus untuk gelombang QRS komplek maka akan diperoleh singleton untuk setiap QRS komplek yang muncul, dengan mengukur jarak waktu antar singleton tersebut maka akan diketahui periode ritme kerja dari jantung yang bisa digunakan untuk mendeteksi beberapa kelainan. Piranti mikrokontroler akan merubah sinyal analog menjadi digital dan memprosesnya dengan menerapkan algoritma pendeteksian QRS komplek, kemudian melakukan kalkulasi jarak waktu pada setiap kemunculan gelombang tersebut. Hasil kalkulasi inilah yang digunakan untuk menentukan apakah terjadi kelainan atau tidak. Dari hasil penelitian terbukti dengan metode ini bisa diketahui kelainan jantung pasien, contoh yang dipakai adalah tachycardia, bradycardia. Pada penelitian ini akan memberikan hasil yang akurat jika sinyal masukan EKG dalam kondisi ideal tanpa adanya artefak dari kelistrikan otot disekitar elektroda yang terpasang. Kata kunci: Jantung, QRS Komplek, Algoritma Sliding Window, Mikrokontroler. PENDAHULUAN Jantung sebagai organ utama dalam tubuh manusia, jika terjadi kelainan kerja pada jantung akan berdampak pula pada aliran darah yang ke seluruh tubuh yang pada kategori tertentu bisa berakibat fatal. Terjadinya serangan penyakit jantung sebenarnya didahului dengan indikasi kelainan kerjanya yang bisa diamati dari ritme yang terjadi. Dengan menerapkan sistem peringatan adanya kelainan kerja jantung maka akan bisa diketahui secara cepat kondisi serta tindakan penanganannya. Untuk bisa mendeteksi adanya kelainan kerja jantung maka harus diketahui terlebih dahulu ritme kerja jantung itu sendiri. Bagian sinoatrial (SA) pada jantung berfungsi sebagai pace maker yang akan menghasilkan pulsa listrik pemicu kontraksi otot jantung dibagian serambi kemudian diteruskan melalui Atrioventricular (AV) menuju serabut purkinje yang akan memicu kontraksi otot jantung dibagian bilik (Skills lab, 2009). Siklus pulsa listrik pemicu gerakan otot jantung tersebut memiliki ritme yang unik dan khas yang membedakannya dengan sinyal kelistrikan lain, misal dari otot selain jantung atau sinyal otak. Gerakan kontraksi tersebut terdiri dari dua jenis, yaitu mengembang untuk mengumpulkan darah dan mengempis untuk menyebarkan darah. Gerakan tersebut dilakukan secara teratur dan terus menerus, dan jika terjadi kesalahan pemicuan oleh nodus SA karena adanya gangguan sinyal liar disepanjang jalur penghantar kelistrikannya maka gerakan kontraksi jantung menjadi tidak teratur lagi. Kelainan ritme sinyal otot jantung tidak bisa dideteksi dari pola aliran darah tubuh seperti pada teknik pengukuran perbedaan tekanan darah, sehingga untuk mengetahuinya harus dilakukan penyadatan pada listrik pada titik-titik tertentu mengikuti area distribusi darah, hal ini karena listrik juga dihantarkan oleh mineral yang ada dalam darah. Potensial listrik yang bisa diamati sangatlah kecil (skala mikrovolt) sehingga butuh perlakuan khusus agar bisa diamati secara jelas yang akan dibahas pada bagian setelah ini. Dalam setiap siklus kontraksi jantung, secara umum sinyal B-90
2 listriknya terdiri dari 3 bagian yaitu sinyal P, sinyal QRS komplek dan sinyal T. Dari ketiga bagian tersebut bisa dijadikan referensi adanya kelainan kerja jantung, pendeteksiannya bisa dari aspek interval kejadian, amplitudo sinyal, maupun keberadaannya. Pada penelitian ini hanya fokus terhadap algoritma pendeteksian QRS komplek yang bisa digunakan untuk mendeteksi beberapa kelainan, yaitu antara lain tachycardia, bradycardia, PAC dan PVC (Moraes et.al, 2002). Namun algoritma yang digunakan bisa juga untuk pendeteksian gelombang yang lain (P atau T) untuk mengetahui kelainan jantung yang lain, misal: atrial flutter, atrial fibrillation dan AVB. METODE Untuk bisa mengamati sinyal listrik jantung yang memiliki amplitudo sangat kecil dibutuhkan teknik penyadatan dan akuisisi yang benar. Pada penelitian ini menggunakan penyadatan 3 titik dengan hanya menggunakan 3 elektroda, yaitu elektroda positif, elektroda negatif, dan elektroda referensi. Titik elektroda referensi terpasang pada area netral yang memiliki beda potensial mendekati 0, sedangkan titik elektroda positif dan elektroda negatif terpasang pada area yang memiliki potensial listrik jantung terbesar. Untuk mengetahui dimana letak pasti dari titik-titik tersebut tidak bisa dipastikan, namun tetap ada acuannya pada bagian mana harus diletakkan. Sehingga harus dilakukan teknik coba dan salah (trial and error) untuk mendapatkan nilai pengamatan yang optimal. Pada gambar 1 menunjukkan 3 titik sadapan yang dilakukan sesuai dengan teori segitiga Einthoven. Gambar 1. Sadapan 3 Titik Teknik akuisisi data EKG yang memiliki amplitudo angat kecil dilakukan dengan perlakuan yang khusus (Daskalov et.al, 1998), konsep akuisisi yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 2 berikut ini. Gambar 2. Blok Diagram Akuisisi dan Pemrosesan Data EKG Dengan menggunakan penguat diferensial (Coughlin et.al, 1982) dari Texas Instrument Tipe INA128 yang memiliki nilai CMRR (common mode ratio rejection) hingga 120dB pada penguatan di atas 100 kali akan memudahkan untuk melihat sinyal jantung tanpa munculnya noise yang berlebih. Untuk menghasilkan output data hasil konversi oleh ADC, sinyal EKG dari penguat diferensial dilakukan penapisan lolos rendah (low pass filter) agar komponen frekwensi tingginya hilang dan sesuai dengan spesifikasi IEC (international electrotechnical commission) sinyal jantung beroperasi pada frekwensi antara 0.5Hz 150Hz. Untuk melakukan pencuplikan terhadap sinyal EKG oleh ADC tanpa terjadi aliasing maka dengan memenuhi kaidah Nyquist, B-91
3 fs 2*fc (1) yang mensyaratkan frekwensi cuplik (fs) sebesar 2 kali atau lebih dari frekwensi tertinggi dari sinyal masukannya (fc). Jika rentang sinyal EKG adalah sebesar 150Hz maka frekwensi cuplik ADC minimal sebesar 300Hz. Namun pada penelitian ini dilakukan pencuplikan sinyal EKG oleh ADC sebesar 200Hz karena penapis lolos rendah yang digunakan diatur nilai cutt off nya sebesar Hz yang sudah bisa memberikan bentuk sinyal EKG secara detail dari komponen penyusunnya (P, QRS, dan T). Gambar 3. Alur Pemrosesan Data Digital EKG Pada gambar 3 digambarkan alur pemrosesan data secara digital oleh mikrokontroler. Data hasil konversi ADC ditampung dalam register buffer mikrokontroler. Terdapat 2 buah buffer untuk mengolah data masukan, yaitu buffer raw signal dan buffer loca maxima yang masing-masing berkapasitas sebesar 700 byte. Jika pencuplikan yang dilakukan ADC sebesar 200Hz dan setiap cuplik membutuhkan 1 byte maka dengan kapasitas 700 byte buffer akan menampung data hasil akuisisi selama 3.5 detik. Waktu 3.5 detik sudah mencukupi untuk mengambil ciri dari minimal 2 siklus ritme jantung baik pada kasus tachycardia, normal, maupun bradycardia. Kapasitas buffer sangat mungkin diperbesar tergantung memori yang disediakan, pada penelitian ini menggunakan mikrokontroler ATMega328 yang memiliki kapasitas RAM hanya 2 Kbyte. Pada gambar 4 ditunjukkan konsep buffering untuk pemrosesan data digital oleh mikrokontroler. Gambar 4. Konsep Buffering Data Setelah dilakukan penyimpanan data hasil konversi sebanyak n-byte, selanjutnya dilakukan pencarian nilai lokal maksimal disepanjang larik buffer. Pencarian lokal maksimal bertujuan untuk mendeteksi setiap puncak yang muncul disepanjang sinyal EKG. Algoritma yang digunakan untuk mencari nilai lokal maksimal adalah teknik sliding window seperti yang ditunjukkan gambar 5 berikut. Gambar 5. Algoritma Sliding Window Setiap jendela terdiri dari 3 elemen larik yang terbagi dari tiga bagian, yaitu: sisi kiri (n-1), sisi tengah (n) dan sisi kanan (n+1). Fokus dari pengamatan adalah pada elemen tengah (n) dengan B-92
4 membandingkannya terhadap elemen kiri (n-1) dan elemen kanan (n+1). Jumlah total jendela yang tersusun adalah, n_window = Buffer_length 2 (2) Jika Buffer_length = 700, maka jumlah geseran (sliding) jendela yang dibutuhkan = = 698 kali. Untuk setiap jendela, jika terdeteksi puncak pada elemen tengah (n) maka elemen tersebut dipasang pada buffer ke-2 dengan indek posisi yang sama. Setelah proses ini selesai dilakukan maka akan diperoleh nilai-nilai lokal maksimalnya yang tersimpan pada buffer-2. Nilai lokal maksimal yang terdeteksi tersebut masih tercampur antara komponen P, QRS, T, dan noise, sehingga langkah selanjutnya dengan melakukan thresholding untuk memisahkan puncak QRS dengan puncak-puncak yang lain. Penentuan nilai thresholding berdasarkan kondisi amplitudo sinyal EKG, sehingga tergantung pada perbandingan antara puncak QRS dengan puncak lain yang terukur saat itu. Untuk menentukan nilai thresholding bisa mengikuti kaidah berikut, Thresholding = 0.8 * maximum_peaks (3) Setelah dilakukan thresholding puncak, akan diperoleh larik baru yang hanya akan berisi nilai puncak-puncak QRS komplek saja. Selanjutnya dari buffer pucak QRS dianalisa berdasarkan kejadian puncak terhadap waktu cupliknya (Yeh Yun-Chi at.al, 2008). Gambar 6. Analisis Interval Waktu R-R Interval waktu R-R bisa dihitung secara akurat berdasarkan selisih indek lokasi dikalikan dengan periode cupliknya untuk menentukan status kelainannya (Tsipouras et.al, 2005), seperti yang dijelaskan pada Gambar 6. PEMBAHASAN Pada penelitian ini dilakukan 4 pengamatan, yaitu: sinyal EKG hasil akuisisi elektronis, hasil deteksi puncak QRS, waktu komputasi oleh mikrokontroler, dan Kelainan jantung yang dikenali. Semua pengamatan tersebut saling dibutuhkan satu sama lain. Untuk menjamin bisa diterapkannya algoritma deteksi QRS komplek maka kualitas sinyal hasil akuisisi secara elektronis juga harus baik, dan agar proses pendeteksian QRS komplek bisa dilakukan secara kontinyu maka waktu komputasi pengolahan data digital oleh mikrokontroler harus secepat mungkin sehingga tidak ada informasi yang terlewatkan (Pan Jiapu et.al, 1985). Sinyal Hasil Akuisisi, dengan menggunakan sadapan 3 titik dengan posisi seperti yang ditunjukkan oleh gambar 1 diperoleh sinyal pengamatan jantung yang sudah dilakukan penguatan namun belum dilakukan penapisan, yang ditunjukkan oleh gambar 7 berikut ini. Gambar 7. Sinyal EKG Sebelum Penapisan B-93
5 Sinyal EKG yang ditunjukkan oleh gambar 7 merupakan hasil penguatan sebanyak 1000 oleh penguat diferensial INA128. Setelah dilakukan penapisan 2 tingkat berupa tapis lolos rendah dengan nilai cutt off di titik Hz diperoleh pengamatan jantung yang sudah tidak mengandung noise frekwensi tinggi seperti ditunjukkan pada gambar 8 berikut ini. Gambar 8. Sinyal EKG Setelah Penapisan 2 tingkat Penapisan dilakukan sebanyak 2 kali untuk memperkecil tingkat kemiringan (slope) nilai offset titik cutt off nya. Semakin tinggi orde penapis yang digunakan maka akan semakin baik kualitas sinyal outputnya. Hasil Deteksi Puncak QRS, setelah sinyal EKG hasil akuisisi dikonversi oleh ADC dengan kecepatan cuplik 200Hz yang ditampung dalam buffer 700 byte dan dilakukan pencarian titik loka maksima nya, maka diperoleh lokasi kejadian puncak disepanjang larik cuplik sinyal EKG yang ditunjukkan pada gambar 9. Gambar 9. Deteksi Semua Puncak Terdapat banyak sekali titik-titik puncak, tantangannya adalah bagaimana memisahkan puncak R dari puncak lain. Dengan menggunakan kaidah 3 yang membantu dalam memilih puncak R berdasarkan pada amplitudo tertinggi disepanjang larik buffer. Dengan konstanta 0.8 diharapkan mampu menentukan secara akurat dimana puncak R berada. Nilai konstanta tersebut bisa diubah sesuai dengan kondisi rasio antar puncak yang muncul, pada tahap ini pengamatan sinyal hasil akuisisi merupakan penentunya. Gambar 10. Seleksi Puncak QRS Setelah dilakukan thresholding maka hanya diperoleh lokasi puncak R sepanjang larik buffer. Dari dara inilah selanjutnya bisa dilakukan analisa interval waktu untuk mencari rata-rata interval, standar deviasi maupun hitungan jumlah detak jantungnya (heartbeat) (Tang et.al, 2008). Dengan melihat jumlah detak jantung setiap menit bisa diketahui kondisi pasien, apakah normal ( bpm), tachycardia (>100 bpm), maupun bradycardia (<60 bpm). Bisa juga dengan mengamati nilai standar B-94
6 deviasi yang tinggi yang menandakan terjadinya kasus irregular jantung. Status kondisi jantung tersebut bisa di tampilkan pada penampil maupun dikirimkan ke komputer. Waktu Komputasi, untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan selama proses komputasi data digital setiap siklus analisa sinyal oleh mikrokontroler, dibagi dalam beberapa pengamatan waktu seperti yang ditunjukkan pada tabel 1. Pada penelitian ini menggunakan mikrokontroler yang memiliki frekwensi kerja 16MHz, sehingga untuk setiap 1 detak eksekusi menggunakan waktu 62.5 nanodetik. Tabel 1. Pengamatan Waktu Komputasi No Komputasi Waktu 1 Konversi ADC+Buffering 228 mikrodetik 2 Deteksi Puncak-Puncak (loca maxima) 1431 mikrodetik 3 Pencarian Puncak Tertinggi 624 mikrodetik 4 Seleksi Puncak R (thresholding) 674 mikrodetik 5 Hitung Jumlah R+Rerata Interval+Standar Deviasi+Jumlah Detak 708 mikrodetik Total Waktu 3665 mikrodetik Dari data pengamatan waktu pada tabel 1 dapat dilihat bahwa yang membutuhkan waktu terbanyak adalah proses deteksi puncak-puncak sepanjang larik buffer, hal ini karena selama proses ini dijalankan algoritma sliding window di sepanjang larik buffer. Total waktu pemrosesan data digital hingga dihasilkan nilai analisa akhir adalah sebesar 3665 mikrodetik atau milidetik sehingga jika mengacu pada frekwensi cuplik sebesar 200hz yang membutuhkan periode 5 milidetik maka total waktu komputasi tersebut masih layak. Kelayakan ini didasarkan pada kemampuan untuk melanjutkan analisa sinyal EKG secara kontinyu tanpa kehilangan data cuplik antar siklus analisa yang terjadi setiap 5 milidetik. Kelainan Jantung yang Dikenali, keberhasilan dari penelitian ini dilihat dari kemampuan metode yang dijalankan dalam mengenali beberapa kelainan ritme jantung yang terkait dengan keberadaan dari QRS komplek pada sinyal EKG (Saritha et.al, 2008). Data keberhasilan pengenalan kelainan ritme jantung ditunjukkan oleh tabel 2 berikut. Tabel 2. Hasil Pengujian Pengenalan Ritme Jantung No Sumber Interval (mean) bpm std Pengenalan 1 Normal 753 msec msec. Normal 2 Tachycardia 503 msec msec. Tachycardia 3 Bradycardia 1252 msec msec. Bradycardia 4 Irregular 836 msec msec. Irregular Pada kelainan Tachycardia bisa dilihat jumlah puncak QRS yang lebih rapat dalam setiap siklus buffering data. Gambar 11 menunjukkan hasil deteksi puncak pada sinyal kelainan Tachycardia. (a) (b) Gambar 11. (a) Semua Puncak Tachycardia (b) Puncak QRS Tachycardia B-95
7 Pada kelainan Bradycardia bisa dilihat jumlah puncak QRS yang renggang dalam setiap siklus buffering data. Gambar 12 menunjukkan hasil deteksi puncak pada sinyal kelainan Bradycardia. (a) (b) Gambar 12. (a) Semua Puncak Bradycardia (b) Puncak QRS Bradycardia Pada kelainan Irregular bisa dilihat jarak puncak-puncak QRS yang tidak teratur dalam setiap siklus buffering data, kadang Bradycardia dan kadang Tachycardia bahkan normal. Gambar 13 menunjukkan hasil deteksi puncak pada sinyal kelainan Irregular. (a) (b) Gambar 13. (a) Semua Puncak Irregular (b) Puncak QRS Irregular KESIMPULAN Dari hasil penelitian ini diperoleh beberapa kesimpulan, yaitu antara lain: Pendeteksian puncak R berhasil dilakukan dengan menerapkan perpaduan antara metode sliding window dan thresholding. Pada tahap thresholding sangat tergantung pada rasio amplitudo puncak tertinggi dengan amplitudo puncak lain sepanjang larik buffer. Puncak R yang terdeteksi tidak hanya diketahui amplitudonya saja, melainkan juga diketahui waktu kejadiannya sehingga akan sangat mudah menganalisa interval waktu puncak R-R. Hasil analisa berupa rerata interval R-R, standar deviasi, jumlah detak per menit, dan status kondisi jantung berdasarkan standar deviasi dan jumlah detak per menit nya. B-96
8 Periode analisa jantung yang bisa dilakukan adalah setiap 3.5 detik dan bisa dilakukan secara kontinyu (terus menerus) tanpa ada kehilangan data cuplik dari sinyal EKG, hal ini karena total waktu komputasi lebih kecil dari periode cuplikannya. Saran Saran yang bisa diterapkan untuk memperbaiki hasil penelitian maupun pengembangan ke depan, yaitu antara lain: Dengan memilih mikrokontroler yang memiliki RAM besar akan meningkatkan akurasi pengamatan, karena semakin banyak data yang diperoleh. Pemilihan jenis mikrokontroler yang memiliki kecepatan tinggi akan menurunkan waktu komputasi sehingga analisa bisa dilakukan secara kontinyu meskipun data yang diolah cukup besar. Sistem elektronik dibuat sekecil mungkin dengan penampil data secara visual sehingga bisa dijadikan piranti analisa yang mudah dibawa (portable). Hasil penelitian ini bisa diintegrasikan dengan sistem komunikasi jarak jauh untuk pemantauan maupun peringatan tentang kondisi jantung pasien. DAFTAR PUSTAKA Coughlin RF, Driscoll FF, Operational Amplifiers and Linear Integrated Circuits, 2nd Ed.1982, ISBN , p.161. Daskalov Ivan K, Dotsinsky Ivan A, Christov Ivailo I, 1998, Developments in ECG Acquisition, Preprocessing, Parameter Measurement, and Recording, IEEE Engineering in Medicine and Biology, /98. Moraes JCTB, Freitas MM, Vilani FN, Costa EV, 2002, A QRS Complex Detection Algorithm using Elektrocardiogram Leads, IEEE Computer in Cardiology, vol.29, page Pan Jiapu, Tompkins Willis J, 1985, A Real-Time QRS Detection Algorithm, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol.bme-32 No.2. Saritha C, Sukanya V, Murthy Y Narasimha, 2008, ECG Signal Analysis Using Wavelet Transforms, Bulgarian journal of Physic, vol. 35, page Skills lab. Sistem Kardiovaskuler, 2009, Buku Acuan Pemeriksaan EKG, Fakultas Kedokteran Universitas Hasanuddin, Makasar. Tang Jing-Tain, Yang Xiao-li, Xu Jun-chao, Tang Yan, Zou Qing, 2008, The Algorithm of R peak Detection in ECG Based on Empirical Mode Decomposition, 4 th International Conference of Natural Computation, vol. 5, page Tsipouras MG, Fotiadis DI, Sideris D, 2005, An arrhythmia classification system based on the RRinterval signal, Artificial Intelligence in Medicine, vol. 33, page Yeh Yun-Chi, Wang Wen-June, 2008, QRS complexes detection for ECG signal: The Difference Operation Method, computer methods and programs in biomedicine, vol.91, page B-97
Algoritma Mendeteksi Ketidaknormalan Premature Atrial Contractions(PACs) Berdasarkan Kombinasi RR Interval dan Correlation Coefficient
Algoritma Mendeteksi Ketidaknormalan Premature Atrial Contractions(s) Berdasarkan Kombinasi RR Interval dan Correlation Coefficient Iman Fahruzi Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam Parkway
Lebih terperinciSISTEM TELECARDIAC MONITORING EKSTRAKSI DAN TRANSMISI PARAMETER TEMPORAL SINYAL JANTUNG MELALUI KANAL RADIO
SISTEM TELECARDIAC MONITORING EKSTRAKSI DAN TRANSMISI PARAMETER TEMPORAL SINYAL JANTUNG MELALUI KANAL RADIO Norma Hermawan 1), Muh. Farid Retistianto 2), Achmad Arifin 3) 1),3 ) Teknik Biomedik, Institut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi yang pesat mempermudah manusia dalam mencapai kebutuhan hidup. Hal tersebut telah merambah segala bidang termasuk dalam bidang kedokteran.
Lebih terperinciEkstraksi Parameter Temporal Sinyal ECG Menggunakan Difference Operation Method
194 Ekstraksi Parameter Temporal Sinyal ECG Menggunakan Difference Operation Method Abdul Yasak *, Achmad Arifin Jurusan Teknik Elektro, ITS Surabaya 60 Phone : (62 31) 594 7302, Fax : (62 31) 593 1237
Lebih terperinciPengujian Instrumen Pendeteksi Kelainan Ritme Jantung Menggunakan Data Fisiologi MIT-BIH
38 JNTETI, Vol. 2, No. 2, Mei 2013 Pengujian Instrumen Pendeteksi Kelainan Ritme Jantung Menggunakan Data Fisiologi MIT-BIH M.S. Hendriyawan A. 1, Indah Soesanti 2, Litasari 3 Abstract MIT-BIH database
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Jantung merupakan salah satu organ tubuh yang sangat vital, karena jantung
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Jantung merupakan salah satu organ tubuh yang sangat vital, karena jantung berfungsi untuk memompakan darah ke seluruh jaringan tubuh. Jika terjadi gangguan pada jantung
Lebih terperinciOleh Arif Widodo NRP Dosen Pembimbing Dr. Tri Arief Sardjono, ST. MT.
Oleh Arif Widodo NRP. 2205100108 Dosen Pembimbing Dr. Tri Arief Sardjono, ST. MT. LatarBelakang BIOMEDIK ISA Slot Sistem Akuisisi ECG USB Tujuan Merancang dan merealisasikan sebuah sistem akuisisi ECG
Lebih terperinciTUGAS AKHIR PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ARITMIA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK. Andri Iswanto
TUGAS AKHIR PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ARITMIA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK Andri Iswanto 2208 100 531 Dosen Pembimbing : Dr. Tri Arief Sardjono ST.,MT. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciAPLIKASI PENGUKUR DETAK JANTUNG MENGGUNAKAN SENSOR PULSA. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo 2
APLIKASI PENGUKUR DETAK JANTUNG MENGGUNAKAN SENSOR PULSA Hindarto 1, Izza Anshory 2, Ade Efiyanti 3 1,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo 2 Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciKlasifikasi dan Pengenalan Pola pada Sinyal EKG Berdasarkan Sifat Keacakan (Entropy) dengan 6 Channel
Klasifikasi dan Pengenalan Pola pada Sinyal EKG Berdasarkan Sifat Keacakan (Entropy) 6 Channel Jaenal Arifin 1, Oyas Wahyunggoro 2, Rudy Hartanto 3 Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas
Lebih terperinciIdentifikasi dan Klasifikasi Pola Sinyal EKG Berdasarkan Sifat Keacakan (Entropy)
Identifikasi dan Klasifikasi Pola Sinyal EKG Berdasarkan Sifat Keacakan (Entropy) Jaenal Arifin 1, Hanung Adi Nugroho 2 Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik, Universitas Gadjah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sistem. Blok diagram sistem dapat dilihat pada gambar 3.1 di bawah ini.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Diagram Blok Sistem Perancangan sistem EKG ini dimulai dengan perancangan blok diagram sistem. Blok diagram sistem dapat dilihat pada gambar 3.1 di bawah ini. Perangkat keras
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 I PENDAHULUAN. Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian terbesar di
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian terbesar di Indonesia (Depkes, 2011). Penyakit jantung ini merupakan salah satu penyakit yang tidak
Lebih terperinciANALISIS PENGUATAN BIOPOTENSIAL DENGAN REDUKSI INTERFERENSI GANGGUAN
ANALISIS PENGUATAN BIOPOTENSIAL DENGAN REDUKSI INTERFERENSI GANGGUAN Oleh: Moh. Imam Afandi * Abstrak Telah dilakukan analisis penguatan biopotensial dengan reduksi interferensi gangguan sinyal pada sistem
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Suara paru terjadi karena adanya turbulensi udara saat udara memasuki saluran pernapasan selama proses pernapasan. Turbulensi ini terjadi karena udara mengalir dari
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. sebagian besar masalahnya timbul dikarenakan interface sub-part yang berbeda.
BAB II DASAR TEORI. Umum Pada kebanyakan sistem, baik itu elektronik, finansial, maupun sosial sebagian besar masalahnya timbul dikarenakan interface sub-part yang berbeda. Karena sebagian besar sinyal
Lebih terperinciPENGENALAN CITRA REKAMAN ECG ATRIAL FIBRILATION DAN NORMAL MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI WAVELET DAN K-MEAN CLUSTERING
PENGENALAN CITRA REKAMAN ECG ATRIAL FIBRILATION DAN NORMAL MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI WAVELET DAN K-MEAN CLUSTERING Mohamad Sofie 1*, Eka Nuryanto Budi Susila 1, Suryani Alifah 1, Achmad Rizal 2 1 Magister
Lebih terperinciDETEKSI OTOMATIS KELAINAN JANTUNG MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)
DETEKSI OTOMATIS KELAINAN JANTUNG MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) Jondri dan Achmad Rizal Institut Teknologi Telkom, Bandung jdn@ittelkom.ac.id dan arz@ittelkom.ac.id ABSTRACT The heart of patient
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Modulasi adalah proses yang dilakukan pada sisi pemancar untuk. memperoleh transmisi yang efisien dan handal.
BAB II DASAR TEORI 2.1 Modulasi Modulasi adalah proses yang dilakukan pada sisi pemancar untuk memperoleh transmisi yang efisien dan handal. Pemodulasi yang merepresentasikan pesan yang akan dikirim, dan
Lebih terperinciBAB II PENCUPLIKAN DAN KUANTISASI
BAB II PENCUPLIKAN DAN KUANTISASI Sebagian besar sinyal-sinyal di alam adalah sinyal analog. Untuk memproses sinyal analog dengan sistem digital, perlu dilakukan proses pengubahan sinyal analog menjadi
Lebih terperinciMultipoint to Point EKG Monitoring Berbasis ZigBee
Multipoint to Point EKG Monitoring Berbasis ZigBee Sugondo Hadiyoso Fakultas Ilmu Terapan Telkom University Bandung, Indonesia sgo@ittelkom.ac.id Suci Aulia Fakultas Ilmu Terapan Telkom University Bandung,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penyakit jantung merupakan penyebab kematian nomor satu di dunia pada saat ini. Menurut Badan Kesehatan Dunia (WHO), pada tahun 2002 sedikitnya 6 juta kematian di
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. alat pendeteksi frekuensi detak jantung. Langkah langkah untuk merealisasikan
BAB III METODE PENELITIAN Pada penelitian ini, akan dilakukan beberapa langkah untuk membuat alat pendeteksi frekuensi detak jantung. Langkah langkah untuk merealisasikan alat pendeteksi frekuensi detak
Lebih terperinciDETEKSI KETIDAKNORMALAN PREMATURE VENTRICLE CONTRACTIONS(PVCS) BERDASARKAN RR INTERVAL DAN CORRELATION COEFFICIENT
DETEKSI KETIDAKNORMALAN PREMATURE VENTRICLE CONTRACTIONS(PVCS) BERDASARKAN RR INTERVAL DAN CORRELATION COEFFICIENT Iman Fahruzi Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam Parkway St- Batam Centre,
Lebih terperinciPENGENALAN POLA SINYAL KARDIOGRAFI DENGAN MENGGUNAKAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT
PENGENALAN POLA SINYAL KARDIOGRAFI DENGAN MENGGUNAKAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT Evrita Lusiana Utari 1, Agus Qomaruddin Munir 2 1 Prodi Teknik Elektro, Fakultas Sains & Teknologi Universitas Respati
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 terperinciRancang Bangun Sistem Monitoring RR Interval pada Data Elektrokardiogram Berbasis Metode First Derivative Based Technique (FDBT) untuk User Bergerak
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1 Rancang Bangun Sistem Monitoring RR Interval pada Data Elektrokardiogram Berbasis Metode First Derivative Based Technique (FDBT) untuk User Bergerak Arif
Lebih terperinciSinyal ECG. ECG Signal 1
Sinyal ECG ECG Signal 1 Gambar 1. Struktur Jantung. RA = right atrium, RV = right ventricle; LA = left atrium, dan LV = left ventricle. ECG Signal 2 Deoxygenated blood Upper body Oxygenated blood Right
Lebih terperinciALAT UNTUK MEMPERAGAKAN IRAMA DENYUT JANTUNG SEBAGAI BUNYI DAN PENGUKUR KECEPATAN DENYUT JANTUNG MELALUI ELEKTRODA PADA TELAPAK TANGAN
ALAT UNTUK MEMPERAGAKAN IRAMA DENYUT JANTUNG SEBAGAI BUNYI DAN PENGUKUR KECEPATAN DENYUT JANTUNG MELALUI ELEKTRODA PADA TELAPAK TANGAN Ervan / 0622085 E-mail : wangervan@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciUniversitas Bina Nusantara. Jurusan Teknik Informatika Program Studi Ilmu Komputer Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil 2006 / 2007
Universitas Bina Nusantara Jurusan Teknik Informatika Program Studi Ilmu Komputer Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil 2006 / 2007 DETEKSI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN TEKNIK PENGENALAN POLA Ohaiyo
Lebih terperinciSistem Instrumentasi Sinyal Electrocardiography untuk Analisa Dinamika Jantung
Sistem Instrumentasi Sinyal Electrocardiography untuk Analisa Dinamika Jantung Eko Agus Suprayitno Bidang Keahlian Teknik Elektronika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 60111 Surabaya, Indonesia Email:
Lebih terperinciBAB VI PENUTUP. olehrangkaiarrdrl(drivenrightleg)yangberfungsisebagaiumpanbalik. Kekuranganyangcukupbesardirasakarrpenulisterutamapadabagianmodul
BAB VI PENUTUP 6.1. Kesimpulan Prototipe ambulatory EKG ini beke{a baik pada kecepatan pencuplikan 240 data/ detik dengan akurasi ADC 10 bit. Dimensi alat adalah 13 x 8 x 4 cm dengan berat alat 216 gr.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Adaptive Noise Cancellation merupakan salah satu aplikasi filter adaptif yang digunakan untuk meredam noise pada sinyal. Aplikasi filter ini menggunakan algoritma Least
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SPEKTRUM FREKUENSI ISYARAT ELEKTROKARDIOGRAF MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN KOMPETISI PENUH
IDENTIFIKASI SPEKTRUM FREKUENSI ISYARAT ELEKTROKARDIOGRAF MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN KOMPETISI PENUH NAZRUL EFFENDY, ST., MT Staf Pengajar Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknik Universitas Gadjah
Lebih terperinciGambar 2.1 Perangkat UniTrain-I dan MCLS-modular yang digunakan dalam Digital Signal Processing (Lucas-Nulle, 2012)
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Digital Signal Processing Pada masa sekarang ini, pengolahan sinyal secara digital yang merupakan alternatif dalam pengolahan sinyal analog telah diterapkan begitu luas. Dari
Lebih terperinciDesain dan Realisasi Perangkat Elektrokardiograf Berbasis PC Menggunakan Sound Card
Desain dan Realisasi Perangkat Elektrokardiograf Berbasis PC Menggunakan Sound Card Ibnu Yudha Setiadi 1, Achmad Rizal 2, Rita Magdalena 3 Jurusan Teknik Elektro STT Telkom Jalan Telekomunikasi 1, Dayeuh
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambar Rangkaian EMG Dilengkapi Bluetooth
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambar Rangkaian EMG Dilengkapi Bluetooth Gambar 4. 1 Rangkaian keseluruhan EMG dilengkapi bluetooth Perancangan EMG dilengkapi bluetooth dengan tampilan personal computer
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PROTOKOL USB PADA PENGONTROL MIKRO ATMEGA8 UNTUK AKUISISI DATA SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM Disusun Oleh : Innocentio Aloysius Loe ( )
IMPLEMENTASI PROTOKOL USB PADA PENGONTROL MIKRO ATMEGA8 UNTUK AKUISISI DATA SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM Disusun Oleh : Innocentio Aloysius Loe (0922045) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciMateri-2 SENSOR DAN TRANSDUSER (2 SKS / TEORI) SEMESTER 106 TA 2016/2017
Materi-2 SENSOR DAN TRANSDUSER 52150802 (2 SKS / TEORI) SEMESTER 106 TA 2016/2017 KONSEP AKUISISI DATA DAN KONVERSI PENGERTIAN Akuisisi data adalah pengukuran sinyal elektrik dari transduser dan peralatan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. kondisi mental seseorang. Bila denyut jantung atau suhu tubuh tidak normal,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Denyut jantung dan suhu tubuh merupakan dua parameter penting yang digunakan oleh paramedis untuk mengetahui kondisi kesehatan fisik maupun kondisi mental seseorang.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Jantung merupakan sebuah organ tubuh yang terdiri dari sekumpulan otot.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jantung merupakan sebuah organ tubuh yang terdiri dari sekumpulan otot. Otot jantung merupakan jaringan istimewa karena kalau dilihat dari bentuk dan susunannya sama
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Maret - Mei 2015 dan tempat
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Maret - Mei 205 dan tempat pelaksanaan penelitian ini di Laboratorium Elektronika Jurusan Fisika Fakultas Matematika
Lebih terperinciGambar 1 : Sistem Penempatan Elektoda [1]
Cara Kerja EEG Rekaman EEG umumnya melalui elektroda yang diletakkan di kulit kepala atau dapat juga ditanam intra kranial. Untuk meningkatkan kontak listrik antara elektroda dan kulit kepala digunakan
Lebih terperinciRANCANG BANGUN ELEKTROMIOGRAF BERBASIS PERSONAL COMPUTER
RANCANG BANGUN ELEKTROMIOGRAF BERBASIS PERSONAL COMPUTER Rizky Justitian 1, Retna Apsari 2, Franky Chandra Satria Arisgraha 3 Program Studi Teknobiomedik Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga
Lebih terperinciAKUISISI DATA SINYAL ECG DAN PULSE OXSIMETRY ( SPO2 ) MENGGUNAKAN BIOMEDICAL MEASUREMENT KL.710
G.7 AKUISISI DATA SINYAL ECG DAN PULSE OXSIMETRY ( SPO2 ) MENGGUNAKAN BIOMEDICAL MEASUREMENT KL.7 Sumber *, Abd Kholiq Jurusan Teknik Elektromedik, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya Jl. Pucang Jajar
Lebih terperinciBAB IV PENGUKURAN DAN ANALISA. Pengukuran dan analisa dilakukan bertujuan untuk mendapatkan
BAB IV PENGUKURAN DAN ANALISA Pengukuran dan analisa dilakukan bertujuan untuk mendapatkan spesifikasi alat sehingga memudahkan menganalisa rangkaian. Pengukuran dilakukan pada setiap titik pengukuran
Lebih terperinciSISTEM AKUISISI ECG MENGGUNAKAN USB UNTUK DETEKSI ARITMIA
SISTEM AKUISISI ECG MENGGUNAKAN USB UNTUK DETEKSI ARITMIA Arif Widodo 2205100108 Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, email: arifw108@gmail.com Aritmia merupakan istilah medis yang diartikan sebagai
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITME HIGH PASS FILTER PADA FPGA MENGGUNAKAN PROSESOR NIOS II
IMPLEMENTASI ALGORITME HIGH PASS FILTER PADA FPGA MENGGUNAKAN PROSESOR NIOS II Kunnu Purwanto 1), Agus Bejo 2), Addin Suwastono 3) 1),2),3 ) Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik
Lebih terperinciANALOG SIGNAL PROCESSING USING OPERASIONAL AMPLIFIERS
ANALOG SIGNAL PROCESSING USING OPERASIONAL AMPLIFIERS (PEMROSESAN SINYAL ANALOG MENGGUNAKAN PENGUAT OPERASIONAL) A. PENDAHULUAN Sinyal keluaran dari sebuah tranduser atau sensor sangat kecil hampir mendekati
Lebih terperinciBAB III KEGIATAN PENELITIAN TERAPAN
BAB III KEGIATAN PENELITIAN TERAPAN Pada bab ini akan dijelaskan langkah-langkah yang akan digunakan dalam menyelesaikan Alat Simulasi Pembangkit Sinyal Jantung, berupa perangkat keras (hardware) dan perangkat
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Database sinyal EKG Pengambilan data dari database Visual Basic 6.0 Discrete Wavelet Transform (DWT) Dekomposisi Daubechies Orde 2
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEOI Simulator ECG adalah sinyal tiruan aktifitas jantung yang banyak digunakan baik oleh tenaga medis maupun teknisi lainya yang berkaitan dengan penggunaan alat perekam aktifitas listrik
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi berkembang dengan pesat, terutama bidang elektronika dan komputer yang diterapkan pada bidang medis. Kemajuan teknologi
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Ekstraksi ciri Citra yang digunakan dalam penelitian ini berukuran 150 x 150 pixel, sehingga jika divektorkan akan menghasilkan vektor berukuran 22500. Melalui tahap ekstraksi ciri
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. pembuluh darah secara teratur dan berulang. Letak jantung berada di sebelah kiri
I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Jantung merupakan salah satu rongga organ berotot yang memompa darah ke pembuluh darah secara teratur dan berulang. Letak jantung berada di sebelah kiri bagian dada diantara
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Suara. Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan
BAB II DASAR TEORI 2. 1 Suara Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan amplitude tertentu melalui media perantara yang dihantarkannya seperti media air, udara maupun benda
Lebih terperinciALAT PENDETEKSI DETAK JANTUNG DAN SUHU TUBUH MENGGUNAKAN IC ATMEGA 16. Fajar Ahmad Fauzi
ALAT PENDETEKSI DETAK JANTUNG DAN SUHU TUBUH MENGGUNAKAN IC ATMEGA 16 Fajar Ahmad Fauzi Prodi D3 Teknik Elektromedik, Fakultas Vokasi Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Kampus Politeknik UMY, Jln. Hos.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dwi Harjono, 2014 Universitas Pendidikan Indonesia Repository.upi.edu Perpustakaan.upi.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sebagai negara yang sedang berkembang, Indonesia memiliki potensi sumber daya alamnya yang kaya akan mineral. Perkembangan sektor industri memacu pertumbuhan
Lebih terperinciTrio Novrizal¹, -². ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2006 PERANCANGAN PERANGKAT MONITORING ECG (ELECTROCARDIOGRAM) DENGAN VISUALISASI LCD GRAFIS BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA8535 DESIGN DEVICE ECG MONITORING
Lebih terperinciBAB II DIGITISASI DAN TRANSMISI SUARA. 16Hz 20 khz, yang dikenal sebagai frekwensi audio. Suara menghasilkan
BAB II DIGITISASI DAN TRANSMISI SUARA 2.1 Umum Telinga manusia memiliki kemampuan menerima frekwensi dalam kisaran 16Hz 20 khz, yang dikenal sebagai frekwensi audio. Suara menghasilkan frekwensi yang sempit
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Bab ini akan menjelaskan mengenai perancangan serta realisasi perangkat keras maupun perangkat lunak pada perancangan skripsi ini. Perancangan secara keseluruhan terbagi menjadi
Lebih terperinciBAB II KONSEP DASAR SISTEM MONITORING TEKANAN BAN
BAB II KONSEP DASAR SISTEM MONITORING TEKANAN BAN Konsep dasar sistem monitoring tekanan ban pada sepeda motor secara nirkabel ini terdiri dari modul sensor yang terpasang pada tutup pentil ban sepeda
Lebih terperincipenulisan ini dengan Perancangan Anti-Aliasing Filter Dengan Menggunakan Metode Perhitungan Butterworth. LANDASAN TEORI 2.1 Teori Sampling Teori Sampl
PERANCANGAN ANTI-ALIASING FILTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERHITUNGAN BUTTERWORTH 1 Muhammad Aditya Sajwa 2 Dr. Hamzah Afandi 3 M. Karyadi, ST., MT 1 Email : muhammadaditya8776@yahoo.co.id 2 Email : hamzah@staff.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. terbesar (39%), diikuti kanker (27%), sedangkan penyakit pernafasan kronis,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penyakit jantung menduduki peringkat teratas penyebab kematian di dunia. Proporsi penyebab kematian penyakit tidak menular (PTM) pada orangorang berusia kurang
Lebih terperinciJurnal Einstein 2 (3) (2014): Jurnal Einstein. Available online
Jurnal Einstein Available online http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/einstein RANCANG BANGUN INSTRUMENTASI ELEKTROKARDIOGRAFI BERBANTUAN PC MENGGUNAKAN SOUNDSCOPE Evi Ulandari dan Ridwan Abdullah
Lebih terperinciDigital to Analog Conversion dan Rekonstruksi Sinyal Tujuan Belajar 1
Digital to Analog Conversion dan Rekonstruksi Sinyal Tujuan Belajar 1 Tujuan Belajar Peserta mengerti proses interpolasi yang terjadi dalam DAC Digital to Analog Converter Digital to Analog Converter digunakan
Lebih terperinciJurusan Teknik Elektro, 3 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom, Bandung
PKMT-2-19-1 DESAIN DAN REALISASI ALAT ELEKTROKARDIOGRAF BERBASIS MIKROPROSESSOR 8-BIT BESERTA SISTEM DATABASE DAN MONITORINGNYA YANG BERBASIS ONLINE UNTUK MEMBANTU PASIEN JANTUNG Ahmad Sutanto 1, R Saputra
Lebih terperinciSIMULATOR ECG BERBASIS PC SEBAGAI ALAT BANTU AJAR PENGOLAHAN SINYAL BIOMEDIS
SIMULATOR ECG BERBASIS PC SEBAGAI ALAT BANTU AJAR PENGOLAHAN SINYAL BIOMEDIS Achmad Rizal 1, Ibnu Yudha Setiadi 2,Rita Magdalena 3, Vera Suryani 4 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro STT Telkom 4 Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. transmisi data streaming menggunakan Zigbee wireless network dengan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah transmisi data streaming menggunakan Zigbee wireless network dengan teknik scheduling metode
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. kapasitas tegangan yang dipenuhi supaya alat dapat bekerja dengan baik.
34 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Dalam pembahasan spesifikasi alat ini penulis memberikan keterangan kapasitas tegangan yang dipenuhi supaya alat dapat bekerja dengan baik. Berikut
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ARITMIA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK
PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ARITMIA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK ANDRI ISWANTO Bidang Studi Teknik Elektronika Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh November Kampus
Lebih terperinciPERANCANGAN ALAT PENDETEKSI SINYAL ELECTROCARDIOGRAM BERBASIS MIKROKONTROLER
PERANCANGAN ALAT PENDETEKSI SINYAL ELECTROCARDIOGRAM BERBASIS MIKROKONTROLER TUGAS AKHIR Diajukan Guna Memenuhi Sebagian Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Pada Jurusan Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciAnalisis Dimensi Fraktal Sinyal Elektrokardiografi
Analisis Dimensi Fraktal Sinyal Elektrokardiografi Rizki Yara Exsa Narvinda 1, Arif Surtono 1 dan Amanto 2 1 Jurusan Fisika FMIPA Universitas Lampung Jl. Prof. Dr. Soemantri Brojonegoro No.1 Gedung Meneng
Lebih terperinciPerancangan Software Deteksi Kelainan Jantung Premature Atrial Contractions (PACs) Menggunakan RR Interval pada Smartphone Berbasis Android
Perancangan Software Deteksi Kelainan Jantung Premature Atrial Contractions (PACs) Menggunakan RR Interval pada Smartphone Berbasis Android Software Design Of an Android Based Smartphone Application to
Lebih terperinciRANCANG BANGUN ALAT ELEKTROKARDIOGRAF LEAD 1 BERBASIS SOUNDCARD PADA KOMPUTER
Jurnal Inovasi Fisika Indonesia Volume 04 Nomor 03 Tahun 2015, hal 95-100 RANCANG BANGUN ALAT ELEKTROKARDIOGRAF LEAD 1 BERBASIS SOUNDCARD PADA KOMPUTER Fitri Rohmaisa, Endah Rahmawati, Imam Sucahyo Jurusan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Potensial permukaan tubuh (Sumber: Clark Jr, 2010).
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada dasarnya seluruh fungsi dan aktivitas tubuh melibatkan listrik. Tubuh manusia menghasilkan sinyal listrik dari hasil aksi elektrokimia sel-sel tertentu dan listrik
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Lampung yang dilaksanakan mulai dari bulan Januari sampai Desember
Lebih terperinciBAB III TEORI PENUNJANG. Microcontroller adalah sebuah sistem fungsional dalam sebuah chip. Di
BAB III TEORI PENUNJANG 3.1. Microcontroller ATmega8 Microcontroller adalah sebuah sistem fungsional dalam sebuah chip. Di dalamnya terkandung sebuah inti proccesor, memori (sejumlah kecil RAM, memori
Lebih terperinciHasil Oversampling 13 Bit Hasil Oversampling 14 Bit Hasil Oversampling 15 Bit Hasil Oversampling 16
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii PERNYATAAN... iii PRAKATA... iv DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xiii DAFTAR ISTILAH DAN SINGKATAN... xiv INTISARI... xv ABSRACT...
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 terperinciPerancangan Simulator EKG (Elektronik Kardiogra) Menggunakan Software Proteus 8.0
Perancangan Simulator EKG (Elektronik Kardiogra) Menggunakan Software Proteus 8.0 Suroso Andrianto dan Laela Sakinah Teknik Elektro Sekolah Tinggi Teknik Multimedia Cendekia Abditama Tangerang, Indonesia
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENULISAN
BAB III METODOLOGI PENULISAN 3.1 Blok Diagram Gambar 3.1 Blok Diagram Fungsi dari masing-masing blok diatas adalah sebagai berikut : 1. Finger Sensor Finger sensor berfungsi mendeteksi aliran darah yang
Lebih terperinciPORTABLE ELEKTROCARDIOGRAPH
PORTABLE ELEKTROCARDIOGRAPH S. Liawatimena; Gede Arthabagia; Stephanus Adrian Pramono Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Binus University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta
Lebih terperinciRealisasi Instrumen EKG untuk Pengukuran Sinyal EKG dengan Konfigurasi Elektroda Limb Lead II
75 ISSN 1979-2867 (print) Electrical Engineering Journal Vol. 4 (2014) No. 2, pp. 75-86 Realisasi Instrumen EKG untuk Pengukuran Sinyal EKG dengan Konfigurasi Elektroda Limb Lead II Innocentio Aloysius
Lebih terperinciWIRELESS LAN ELECTROCARDIOGRAPH (ECG)
WIRELESS LAN ELECTROCARDIOGRAPH (ECG) Achmad Rizal dan Jondri Biomedical Signal Processing & Instrumentation Research Group (BioSPIN) Fakultas Elektro & Komunikasi, Institut Teknologi Telkom, Bandung Computational
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tersebut tentunya menyenangkan terutama di era modern ini dimana setiap
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Generasi instan, mungkin frasa tersebut adalah istilah yang pantas untuk menggambarkan bagaimana kehidupan manusia saat ini. Tidak seperti jaman dahulu, dewasa
Lebih terperinciTelemonitoring Elektrokardiografi Portabel. Portable Electrocardiograph Telemonitoring
19 Telemonitoring Elektrokardiografi Portabel Portable Electrocardiograph Telemonitoring Uriep Suriepto, Jana Utama Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati ukur No 112, Bandung Email : riepshean@yahoo.com
Lebih terperinciMATERI PENGOLAHAN SINYAL :
MATERI PENGOLAHAN SINYAL : 1. Defenisi sinyal 2. Klasifikasi Sinyal 3. Konsep Frekuensi Sinyal Analog dan Sinyal Diskrit 4. ADC - Sampling - Aliasing - Quantiasasi 5. Sistem Diskrit - Sinyal dasar system
Lebih terperinciA364. JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print)
A364 Sistem Restorasi Gerak Sendi Siku Menggunakan Functional Electrical Stimulation Erwin Setiawan Widjaja, Achmad Arifin, Fauzan Arrofiqi dan Mohammad Nuh Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri,
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1.(a). Blok Diagram Kelas D dengan Dua Aras Keluaran. (b). Blok Diagram Kelas D dengan Tiga Aras Keluaran.
BAB II DASAR TEORI Dalam bab dua ini penulis akan menjelaskan teori teori penunjang utama dalam merancang penguat audio kelas D tanpa tapis LC pada bagian keluaran menerapkan modulasi dengan tiga aras
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Frekuensi identik dengan banyaknya jumlah gelombang per satu perioda waktu.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Frekuensi adalah salah satu parameter dalam operasi sistem tenaga listrik. Frekuensi identik dengan banyaknya jumlah gelombang per satu perioda waktu. Generator pada
Lebih terperinciDalam sistem komunikasi saat ini bila ditinjau dari jenis sinyal pemodulasinya. Modulasi terdiri dari 2 jenis, yaitu:
BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Tinjauan Pustaka Realisasi PLL (Phase Locked Loop) sebagai modul praktikum demodulator FM sebelumnya telah pernah dibuat oleh Rizal Septianda mahasiswa Program Studi Teknik
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Perancangan dan realisasi sistem merupakan bagian yang penting dari seluruh pembuatan tugas akhir.pada prinsipnya perancangan yang baik dan dilakukan secara sistematik,akan memberikan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dan mengembalikannya kembali ke jantung (Taylor, 2010). Jantung terdiri dari
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Jantung Jantung yang berfungsi sebagai pompa yang melakukan tekanan terhadap darah sehingga darah dapat mengalir ke seluruh tubuh. Pembuluh darah berfungsi sebagai saluran untuk
Lebih terperinciBABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tubuh manusia tersusun atas berbagai macam organ vital yang menunjang kehidupan. Salah satu contoh organ vital manusia adalah jantung. Jantung bertugas memompa darah
Lebih terperinciAplikasi Wavelet Untuk Penghilangan Derau Isyarat Elektrokardiograf
Widodo, Aplikasi Wavelet Untuk Penghilangan Derau Isyarat Elektrokardiograf 95 Aplikasi Wavelet Untuk Penghilangan Derau Isyarat Elektrokardiograf Bernardinus Sri Widodo Program Studi Mekatronika, Universitas
Lebih terperinciPERANCANG PENGOLAH SINYAL EKG DENGAN MENGGUNAKAN FILTER WIENER PADA SOFTWARE LABVIEW SECARA REAL TIME
PERANCANG PENGOLAH SINYAL EKG DENGAN MENGGUNAKAN FILTER WIENER PADA SOFTWARE LABVIEW SECARA REAL TIME ECG SIGNAL PROCESSING BY USING WIENER FILTER ON LABVIEW SOFTWARE IN A REAL TIME Syifa Gistiani Bacheramsyah¹,
Lebih terperinciSistem Akuisisi Data Suhu Multipoint Dengan Mikrokontroler
Sistem Akuisisi Data Suhu Multipoint Dengan Mikrokontroler Mytha Arena 1, Arif Basuki 2 Dosen Jurusan Teknik Elektro STTNAS Yogyakarta Jln. Babarsari, Depok, Sleman, Yogyakarta 55281. mytha98@yahoo.com
Lebih terperinciSKRIPSI APLIKASI ADAPTIVE NOISE CANCELLATION FREKUENSI 50 HZ PADA ELECTROCARDIOGRAM
SKRIPSI APLIKASI ADAPTIVE NOISE CANCELLATION FREKUENSI 50 HZ PADA ELECTROCARDIOGRAM Oleh : WELLY OCTANIUS 5103011002 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2016
Lebih terperinci