Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Sistem Pendeteksi Tekanan Darah dan Suhu Tubuh Portabel Menggunakan Protokol MQTT Ginanjar Suwasono Adi; Ferry Satria; Krisna Gumilar
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 6, No 1: June 2021
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v6.i1.2021.77-84

Abstract

Pengukuran tekanan darah dan suhu tubuh menjadi syarat protokol pengecekan dini bagi pasien pada layanan kesehatan. Pencatatan manual data screening pasien oleh petugas kesehatan dapat menambah beban kerja dan inefisiensi dalam hal waktu dan tenaga. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi pendeteksi tekanan darah dan suhu tubuh otomatis yang berfungsi untuk mempermudah pencatatan kesehatan fisik di lokasi layanan kesehatan. Sistem pendeteksian tekanan darah otomatis dirancang menggunakan pompa udara dan solenoid valve sebagai pengisi dan pengosong udara pada manset dengan memanfaatkan sensor MPX5700. Untuk pendeteksian suhu tubuh digunakan sensor infrared kamera AMG8833. Kedua sensor tersebut dikontrol menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 yang terhubung dengan sistem Internet of Things (IoT) dan informasi pembacaan sensor yang didapat akan dikirimkan menggunakan protokol Message Queue Telemetry Transport (MQTT). Pada sistem ini node sensor mengirimkan data melalui gateway menuju smartphone untuk menampilkan informasi tekanan darah dan suhu tubuh yang diukur. Hasil monitoring sensor node yang melibatkan tiga orang responden dengan masing-masing tiga kali pengambilan data memiliki rata-rata error sebesar 6,41% untuk pembacaan sistolik dan 7,45% untuk pembacaan diastolik berdasarkan sensor MPX5700, serta 2,39% untuk pembacaan suhu berdasarkan sensor AMG8833.
Analisis kinerja sistem telehealth untuk monitoring tanda vital berbasis Ubidots Gani, Mina Naidah; Adi, Ginanjar Suwasono; Yasyfa, Salsabila Fitri
JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga) Vol. 4 No. 1: March 2024
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35313/jitel.v4.i1.2024.1-10

Abstract

Dalam bidang medis, faktor utama yang menentukan kesehatan adalah pemeriksaan tanda vital seperti suhu tubuh, denyut nadi, saturasi oksigen, dan tekanan darah. Pemeriksaan tanda vital merupakan langkah awal dalam memantau kondisi kesehatan pasien serta mendeteksi masalah medis. Pada penelitian sebelumnya beberapa pengembangan sistem pengukuran tanda vital menggunakan teknologi Internet of Things (IoT) telah dilakukan. Namun demikian, masih jarang penelitian yang secara khusus menganalisis kinerja sistem yang dibangun dari perspektif Quality of Service (QoS). Penelitian ini mengusulkan suatu sistem telehealth untuk memantau tanda vital sebagai peringatan dini indikator kesehatan, sehingga pengguna atau pihak terkait dapat memeriksa nilai-nilai tanda vital itu secara mandiri. Penelitian ini memanfaatkan teknologi IoT yang terintegrasi dengan platform Ubidots untuk menyimpan catatan kesehatan pengguna. Aplikasi WhatsApp juga dimanfaatkan dalam sistem ini untuk mengirimkan pemberitahuan mengenai kondisi nilai tanda vital jika pengguna berada dalam keadaan tidak normal sesuai dengan standar yang berlaku. Hal ini bertujuan untuk memberikan informasi mengenai kondisi pengguna agar mereka dapat segera mendapatkan bantuan medis jika diperlukan. Dari 20 sampel pengujian yang terdiri dari 5 laki-laki dan 15 perempuan dengan rentang umur 21-62 tahun, sistem ini menghasilkan keakuratan pendeteksian tanda vital BPM dan SpO2 masing-masing sebesar 97,5% dan 98,77%, hasil keakuratan alat pengukur suhu tubuh sebesar 97,01%, serta hasil keakuratan alat pengukur tekanan darah 85,61% dan 84,75% untuk pendeteksian sitolik dan diastolik. Berdasarkan standar TIPHON untuk pengujian QoS dari sistem telehealth ini dapat dikategorikan Sangat Bagus karena memiliki nilai packet loss sebesar 0% dengan rata-rata delay selama 14,11 milidetik.
Detection of Empty/Occupied States of Parking Slots in Multicamera system using Mask R-CNN Classifier Nugroho, Hertog; Adi, Ginanjar Suwasono; Afandi, Muhammad Khoer
Jurnal Internasional Penelitian Teknologi Terapan Vol 4 No 1 (2023): April 2023
Publisher : Bandung State Polytechnic (Politeknik Negeri Bandung)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35313/ijatr.v4i1.114

Abstract

A fast growth of vehicles in big cities has an impact of arising road loads and difficulty of finding empty parking spaces. One solution to cope with the problem is to develop a parking management system which can provide useful information of available parking spaces to the potential users. This paper discusses about a new multicamera arrangement and the function to evaluate the empty/occupied states of the parking slots, as an alternative solution to the existing single camera system, The system adopted Mask R-CNN for its classifier, because of its capability to provide the polygon outputs for its detected objects, compared with the existing bounding box outputs provided by other classifiers. The proposed function has optimized the available information from all cameras, by considering the relative position of each camera to the parking spaces, and also capable of overcoming occlusion problem occurs in some cameras, The experiment shows that the capability of overcoming the occlusion problem has been validated, and its performance to evaluate the empty/occupied states of the parking slots was better than the single camera system to a certain threshold.
Fusion algorithms on identifying vacant parking spots using vision-based approach Adi, Ginanjar Suwasono; Nugroho, Hertog; Rahmatullah, Griffani Megiyanto; Fadhlan, Muhammad Yusuf; Mutamaddin, Dinan
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 36, No 3: December 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v36.i3.pp1640-1654

Abstract

In densely populated cities, parking space scarcity results in issues like traffic congestion and difficulty finding parking spots. Recent advancements in computer vision have introduced methods to address parking lot management challenges. The availability of public image datasets and rapid growth in deep learning technology has led to vision-based parking management studies, offering advantages over sensor-based systems in comprehensive area coverage, cost reduction, and additional functionalities. This study presents an innovative fusion algorithm that integrates object detection with occupancy state algorithms to accurately identify vacant parking spaces. The employment of the YOLOv7 framework for vehicle instance segmentation, combined with three occupancy algorithms Euclidean distance (ED), intersection over reference (IoR), and intersection over union (IoU) are compared to determine the occupancy state of observed areas. The proposed method is evaluated using the CNRPark-EXT dataset, and its performance is compared with state-of-the-art methods. As a result, the proposed approach demonstrates robustness under varying conditions. It outperforms existing methods in terms of system evaluation performance, achieving accuracies of 98.88%, 97.99%, and 90.04% for ED, IoR, and IoU, respectively. This fusion detection method enhances adaptability and addresses occlusions, emphasizing YOLOv7’s advantages and accurate shape approximation for slot annotation. This study contributes valuable insights for effective parking management systems and has potential usage in the real-world implementation of intelligent transportation systems.