Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.162
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Semantik Jurnal Simetris Jurnal Transformatika Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika International Journal of Artificial Intelligence Research Tekinfo | Scientific Journal of Industrial and Information Engineering Applied Industrial Engineering Journal Elektrika Indonesia Journal of Halal IJID (International Journal on Informatics for Development) Repertorium: Jurnal Ilmiah Hukum Kenotariatan Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian
Sari Ayu Wulandari
Universitas Dian Nuswantoro
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Applied Industrial Engineering Journal

 1 
Analisis Sinyal Jantung Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (FCM) Clustering untuk Deteksi Aritmia Nadlirah, Tasnim Ahya; Aripin, Aripin; Wulandari, Sari Ayu
Applied Industrial Engineering Journal Vol. 5 No. 2 (2021): DESEMBER
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/aiej.v5i2.8953

Abstract

Aritmia jantung adalah salah satu klasifikasi penyakit kardiovaskuler yang menjadi penyebab kematian terbanyak. Seseorang yang telah sembuh dari sakit jantung akan mudah untuk terserang kembali. Sehingga mereka harus mendapatkan alat pemantauan jantung seperti EKG (Elektrokardiogram). Sistem komputer dengan machine learning dapat digunakan untuk membantu membaca hasil rekaman EKG. Namun, kendala untuk mewujudkan identifikasi otomatis menggunakan Sistem komputer merupakan sebuah peranti elektronik yang menghasilkan sejumlah besar data digital melalui pemanfaatan EKG. Ini terjadi karena elektrokardiogram merekam aktivitas listrik jantung dalam satuan milivolt (mV) setiap beberapa detik. Salah satu algoritma yang dapat digunakan adalah Fuzzy C-Means clustering (FCM). Oleh karena itu, kami melakukan penelitian untuk mendeteksi aritmia menggunakan algoritma pengelompokan Fuzzy C-Means (FCM). Informasi yang kami gunakan dalam penelitian ini berasal dari sensor ECG 3-lead AD8232 untuk sampel yang normal dan dari database Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) untuk sampel yang terjangkit di kantong. Hasil pengujian FCM 3D menunjukkan akurasi rata-rata 65% dengan menggunakan 200 titik data per pengujian.
Klasifikasi Saturasi Oksigen dengan Pulse Oximetry Menggunakan Metode Fuzzy Subtractive Clustering (FSC) Nurdin, Muhammad Rizal; Prasetyanto, Wisnu Adi; Wulandari, Sari Ayu
Applied Industrial Engineering Journal Vol. 5 No. 2 (2021): DESEMBER
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/aiej.v5i2.8956

Abstract

Saat memeriksa kondisi pasien di rumah sakit, banyak parameter yang perlu diukur, salah satunya adalah SpO2. Tes SpO2 adalah suatu metode yang dipakai untuk menghitung jumlah oksigen dalam darah. Kisaran nilai SpO2 yang umum adalah 85-100%. Pengklasifikasian kadar oksigen darah dilakukan dengan melakukan metode pengelompokan, salah satunya adalah pengelompokan pengurangan fuzzy, menggunakan data yang diperoleh dari berbagai kondisi pasien. Pengklasifikasi oksigen darah (SpO2) ini menggunakan metode pengumpulan data dengan mengambil data normal dan hipoksia untuk tujuan membandingkan kadar oksigen darah. Saturasi oksigen darah yang diperoleh dikenai dengan metode Fuzzy Subtractive Clustering yang dihasilkan berupa densitas dengan titik-titik dalam suatu ruang (variabel). Sofware yang digunakan yaitu MATLAB sebagai platform perbandingan dengan versi MATLAB R2015a. Pada pengujian penelitian ini pengenalan pola sinyal SpO2 normal dan hipoksemia menggunakan Fuzzy Subtractive Clustering mempunyai akurasi 93,33 %.
Co-Authors Achmad Syarifuddin Affandy Affandy Ahmad Zainul Fanani Arga Dwi Pambudi Aripin Dedi Nurcipto, Dedi Dian Retno Sawitri Dita Ayu Mayasari, Dita Ayu Dwi Nurul Izzhati Etika Kartikadarma Firdausy, Farah Mutia Harun Al Azies Hasan Mastrisiswadi Heryanto, M Ary I Ketut Swakarma JUANANTA, DENY Kurniatie, Menik Dwi Kusmiyati Kusmiyati Listianingrum, Nia Yunita M Ary Heryanto Madnasri, Sutikno Maghfi, Risya Ulayyar Menik Dwi Kurniatie Muhammad Naufal, Muhammad Muljono Muljono Muslim, Zulkifli Alif Nadlirah, Tasnim Ahya Nurdin, Muhammad Rizal Paryanto Paryanto Pramitasari, Ratih Pujiono Pujiono Pulung Nurtantio Andono Purnomo, Muhammad Agus Rachelina Nur Ilyasaf Ramadhan, Rifky Daffa rexza berliyana Ridwan Ridwan Rudy Tjahyono Rudy Tjahyono, Rudy SADANARESWARI, AGATA Sari Wijayanti Sari Wijayanti Setiadi, Kristoforus Ardian SETYAWAN, YOGA Soeleman, M. Arief Susilo Susilo Tita Talitha Tjahyono, Rudi Triyotomo, Triyotomo Wisnu Adi Prasetyanto Zaenal Arifin Zami , Farrikh Al