Garuda - Garba Rujukan Digital

Pengembangan Mekanisme Change Detection Untuk Efisiensi Energi Pada Wifi-Based Indoor Positioning System Hendi, Ade; Wibisono, Waskitho; Shiddiqi, Ary Mazaharudin
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol 4 No 1 (2020)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Pengembangan mekanisme change detection mempunyai peranan penting terhadap Indoor Positioning System (IPS). Namun permasalahan yang masih umum dijumpai adalah konsumsi energi yang tinggi, karena proses WiFi scanning berjalan secara terus menerus. Proses WiFi scanning mengirimkan data dari klien ke server secara terus menerus, terkadang memberikan informasi yang sama dan berulang kepada user. Informasi yang dikirim secara redundansi bisa berdampak pada konsumsi energi yang tinggi. Paper ini mengusulkan mekanisme perbaikan dengan change detection untuk penghematan energi dalam melakukan sampling secara adaptif pada kekuatan sinyal WiFi dengan accelerometer sebagai trigger. Mekanisme change detection yang dilakukan adalah mengukur kekuatan sinyal pada accelerometer dengan menentukan silent zone. Silent Zone merupakan rentang nilai yang didapatkan ketika accelerometer dalam kondisi diam. Apabila diketahui nilai kekuatan sinyal pada accelerometer melebihi nilai silent zone, maka diidentifikasi user dalam kondisi bergerak dan secara otomatis proses WiFi scanning akan berjalan. Change detection dengan Bluetooth mempunyai proses yang sama dengan menggunakan accelerometer. Algoritma yang diusulkan dapat menghasilkan penghematan daya baterai sebesar 4,384% untuk scanning dengan change detection menggunakan accelerometer dan 2,666% untuk change detection menggunakan Bluetooth.

Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Hipertensi di Ponkesdes Banyuurip Kecamatan Ujungpangkah Kabupaten Gresik Aini, M Anwar; Abidin, Nur; Hendi, Ade; Faqihatin, Faqihatin; Shohifah, Lailatus
Abdimas Indonesian Journal Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Civiliza Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59525/aij.v4i1.334

The aim of this PKM activity is to optimize health services by utilizing IT as a supporting tool that facilitates the performance of health workers. which will be held on January 13 2024 at Ponkesdes Banyuurip, Ujungpangkah District. This information system (IS) implementation activity goes through three stages, namely preparation, implementation and evaluation. The methods used at this planning stage are observation, interviews, and Focus Group Discussion (FGD). The implementation stages are carried out by implementing IS in partner environments as well as providing outreach to health officers regarding how IS works. The evaluation stage is carried out by reflecting on the plans that have been made and the implementation that has been carried out. The results of this activity show that the IS diagnosis matches the doctor's diagnosis with an accuracy rate of above 80%. IS also speeds up performance and tidies up data on hypertension patients at Ponkesdes Banyuurip.

Pengembangan Mekanisme Change Detection Untuk Efisiensi Energi Pada Wifi-Based Indoor Positioning System Hendi, Ade; Wibisono, Waskitho; Shiddiqi, Ary Mazaharudin
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 4 No. 1 (2020)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v4i1.157

Pengembangan mekanisme change detection mempunyai peranan penting terhadap Indoor Positioning System (IPS). Namun permasalahan yang masih umum dijumpai adalah konsumsi energi yang tinggi, karena proses WiFi scanning berjalan secara terus menerus. Proses WiFi scanning mengirimkan data dari klien ke server secara terus menerus, terkadang memberikan informasi yang sama dan berulang kepada user. Informasi yang dikirim secara redundansi bisa berdampak pada konsumsi energi yang tinggi. Paper ini mengusulkan mekanisme perbaikan dengan change detection untuk penghematan energi dalam melakukan sampling secara adaptif pada kekuatan sinyal WiFi dengan accelerometer sebagai trigger. Mekanisme change detection yang dilakukan adalah mengukur kekuatan sinyal pada accelerometer dengan menentukan silent zone. Silent Zone merupakan rentang nilai yang didapatkan ketika accelerometer dalam kondisi diam. Apabila diketahui nilai kekuatan sinyal pada accelerometer melebihi nilai silent zone, maka diidentifikasi user dalam kondisi bergerak dan secara otomatis proses WiFi scanning akan berjalan. Change detection dengan Bluetooth mempunyai proses yang sama dengan menggunakan accelerometer. Algoritma yang diusulkan dapat menghasilkan penghematan daya baterai sebesar 4,384% untuk scanning dengan change detection menggunakan accelerometer dan 2,666% untuk change detection menggunakan Bluetooth.

PEMBUATAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN PERANGKAT KERAS LAPTOP DENGAN METODE FORWARD CHAINING Hermanto, Hermanto; Hendi, Ade; Rohman, Taufiqur; Singgih Pamuji, Febri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9788

Laptop adalah salah satu kebutuhan manusia yang sangat penting, utamanya untuk membantu dalam segala aktivitas yang berhubungan dengan komputerisasi. Selama jangka waktu tertentu komponen perangkat keras komputer mengalami perubahan fisik, yang mengakibatkan memerlukan perbaikan pada komputer. Minimnya pemahaman tentang kerusakan komputer membuat banyak masyarakat mengeluarkan biaya yang cukup besar untuk memperbaiki komputer pada seorang teknisi. Dalam pembuatan aplikasi sistem pakar, metode forward chaining digunakan untuk mendiagnosa kerusakan perangkat keras pada komputer. Tahap pembuatan aplikasi diawali dengan tahap studi pustaka selanjutnya tahap pengumpulan data dengan melakukan wawancara dengan seorang pakar. Proses sistem dimulai dengan pengguna memilih jenis gejala kerusakan selanjutnya pengguna akan diberi pertanyaan tentang kerusakan sampai dengan ditemukan hasil deteksi kerusakan. Hasil penelitian ini mencakup aplikasi sistem pakar yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi kerusakan pada delapan bagian hardware komputer. Berdasarkan pengujian yang dilakukan yaitu pengujian kinerja sistem dengan sebelas kuisioner dan pengujian program derdasarkan data uji dari lima kasus. Hasil tes menunjukkan kinerja sistem sesuai dengan rancangan, uji program dan tingkat akurasi sistem sebesar 100%.

Implementation of the Web-Based K-Means Clustering Algorithm on Hypertension Levels in the Elderly at the Bungah District Health Center Hermanto, Hermanto; Hendi, Ade; Zuhriyah, Aminatuz
Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Vol. 6 No. 2 (2024): May
Publisher : Jurusan Teknik Elektromedik, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/h6596074

This research was carried out at the community health center in Bungah sub - district with the aim that so that patients receive appropriate treatment, a web-based system is needed to group hypertension data into several classes (clusters). The method used in data grouping is the K-Means Clustering method . In this study, 100 hypertension data were grouped into 4 clusters . The hypertension data used consists of two attributes, namely systole and diastole, the working mechanism is to normalize the data first, then the system groups the data into groups that have the same characteristics. The system will display the results of the clustering process which consists of four (4) clusters , namely cluster 1 Isolated Systolic Hypertension, cluster 2 Grade 1 (mild hypertension), cluster 3 Grade 2 (moderate hypertension), and cluster 4 Grade 3 (high hypertension). The data used for clustering is 100 data from blood pressure checks of patients at the Community Health Center using a blood pressure monitor. The results of the last iteration of 100 hypertension data in the system were used as parameters for calculating the level of effectiveness, by comparing the data from the clustering test results to the data from diagnosis a which produced an effectiveness value of 80%.

Physiological Signals as Predictors of Mental Workload: Evaluating Single Classifier and Ensemble Learning Models Izzah, Nailul; Sutarto, Auditya Purwandini; Hendi, Ade; Ainiyah, Maslakhatul; bin Abdul Wahab, Muhammad Nubli
Jurnal Optimasi Sistem Industri Vol. 22 No. 2 (2023): Published in December 2023
Publisher : The Industrial Engineering Department of Engineering Faculty at Universitas Andalas

With a growing emphasis on cognitive processing in occupational tasks and the prevalence of wearable sensing devices, understanding and managing mental workload has broad implications for safety, efficiency, and well-being. This study aims to develop machine learning (ML) models for predicting mental workload using Heart Rate Variability (HRV) as a representation of the Autonomic Nervous System (ANS) physiological signals. A laboratory experiment, involving 34 participants, was conducted to collect datasets. All participants were measured during baseline, two cognitive tests, and recovery, which were further separated into binary classes (rest vs workload). A comprehensive evaluation was conducted on several ML algorithms, including both single (Support Vector Machine/SVM and Naïve Bayes) and ensemble learning (Gradient Boost and AdaBoost) classifiers and incorporating selected features and validation approaches. The findings indicate that most HRV features differ significantly during periods of mental workload compared to rest phases. The SVM classifier with knowledge domain selection and leave-one-out cross-validation technique is the best model (68.385). These findings highlight the potential to predict mental workload through interpretable features and individualized approaches even with a relatively simple model. The study contributes not only to the creation of a new dataset for specific populations (such as Indonesia) but also to the potential implications for maintaining human cognitive capabilities. It represents a further step toward the development of a mental workload recognition system, with the potential to improve decision-making where cognitive readiness is limited and human error is increased.

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search