Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Jatiswara
Nathanael, Alvin
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Upaya Sektor Perbankan Guna Menanggulangi Tingginya Non-Performing Loan Pada Masa Pandemi Covid-19 Darmawan, Grace I.; Shalmont, Jerry; Nathanael, Alvin; Tania, Fenyo Ezra; Kandiah, Nitta
JATISWARA Vol. 37 No. 1 (2022): Jatiswara
Publisher : Fakultas Hukum Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jtsw.v37i1.374

Abstract

Meningkatnya penyebaran dan jumlah kasus COVID-19 yang pesat di Indonesia menyebabkan terjadinya pembatasan aktivitas masyarakat yang berpengaruh pada aktivitas bisnis yang kemudian berdampak negatif pada ekonomi dibuktikan dengan adanya penurunan nilai ekspor dan impor Indonesia serta kapasitas investasi. Berdasarkan laporan Badan Pusat Statistik (BPS) pada Agustus 2020, pertumbuhan ekonomi Indonesia pada kuartal II 2020 telah mencapai minus 5,32%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan restrukturisasi kredit, khususnya penurunan suku bunga dan/atau perpanjangan jangka waktu kredit merupakan upaya yang paling efektif dalam menanggulangi kasus kredit bermasalah pada sektor perbankan di masa pandemi COVID-19 sebab kedua langkah tersebut paling dapat meminimalisir kerugian bank sekaligus mempermudah debitur melunasi utangnya. Bank Indonesia, OJK beserta LPS saling berkoordinasi dalam menjalankan fungsi dan tugasnya masing-masing dalam rangka menangani bank bermasalah guna menjaga stabilitas sistem keuangan Indonesia pada masa pandemi COVID-19. Penelitian ini merupakan penelitian hukum normatif-empiris, dengan menggunakan sumber data primer, sekunder dan tersier. Teknik analisis data dalam penelitian ini dilakukan melalui studi kepustakaan dan wawancara.
EpCare: Prototipe Sistem Detektor Pre-Iktal Pasien Epilepsi Berbasis Fitur CSI dari Sinyal EKG 1 Kanal Menggunakan AD8232 Wulandari, Diah P.; Kurniawan, Arief; Nathanael, Alvin; Purnami, Santi W.; Juniani, Anda L.; Islamiyah, Wardah R.
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 1: Februari 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023105862

Abstract

Kejang epilepsi dapat terjadi di sembarang waktu dan tempat, dan dalam kondisi tertentu dapat menyebabkan cedera fatal. Oleh karena itu, kebutuhan akan perangkat wearable yang dapat mengirimkan peringatan kepada pengguna akan kejang yang akan datang adalah penting. Perangkat ini harus dapat merasakan kelainan pada sinyal biomedis pengguna dan mengirimkan peringatan sebelum kejang. Penelitian ini mengembangkan sistem yang mendeteksi kondisi pre-iktal pasien epilepsi berdasarkan fitur Cardiac Sympathetic Index (CSI) dari sinyal Elektrokardiogram (EKG). Listrik jantung pasien diukur menggunakan 3 elektroda yang dihubungkan ke AD8232 untuk mewakili sinyal 1 kanal. Algoritma Pan-Tompkins diimplementasikan untuk mendapatkan interval RR dari sinyal EKG. Kemudian fitur CSI dihitung berdasarkan nilai RR-interval. Distribusi setiap 100 interval RR dijadikan sebagai dasar untuk menentukan nilai ambang batas CSI. Ketika nilai CSI melebihi ambang batas ini, sistem akan mengirimkan peringatan ke aplikasi seluler, yang disebut EpCare. Eksperimen dilakukan pada dua kelompok data, yaitu kelompok data primer dari non-penderita epilepsi dan kelompok data sekunder dari penderita epilepsi. F-measure dari eksperimen yang menggunakan ambang batas dari orang normal sebesar 0.64, sedangkan F-measures dari eksperimen yang menggunakan ambang batas individual penderita epilepsy sebesar 0.50. AbstractEpileptic seizures may occur at anytime and anywhere, and in certain conditions may lead to fatal injury. Therefore, the need for wearable device that can alert user to an impending seizure is important. This device should be able to sense abnormality in user’s biomedical signals and send alert prior to seizure. This research develops a system that detects pre-ictal condition of epilepsy patient based on Cardiac Sympathetic Index (CSI) feature from Electrocardiogram (ECG) signals. Patient’s heart electricity is measured using 3 electrodes which are connected to AD8232 to represent 1 channel signal. Pan-Tompkins algorithm is implemented to obtain RR intervals of ECG signals. Then, CSI feature is calculated based on the values of RR-intervals. A distribution of every 100 RR-intervals is made as basis to determine a threshold value of CSI. When CSI value exceeds this threshold, system will send alert to a mobile application, called EpCare. Experiments were conducted on two groups of data, which are primary one from non-epileptic persons, and secondary one from epileptic patients. F-measures of experiments used threshold of non-epileptic person is 0.64, while F-measures of experiments used individual threshold of epileptic person is 0.50. 
Co-Authors Arief Kurniawan Darmawan, Grace I. Islamiyah, Wardah R. Juniani, Anda L. Kandiah, Nitta Santi W. Purnami Shalmont, Jerry Tania, Fenyo Ezra Wulandari, Diah P.