Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Deteksi Gejala Hipoksia Berdasarkan Kadar Oksigen Dan Detak Jantung Berbasis IOT Secara Real Time Mahardika; Hanni Pradana, Zein; Hikmah, Irmayatul
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Hipoksia adalah kondisi berbahaya yangterjadi ketika kadar oksigen dalam darah terlalu rendah,sehingga dapat mengganggu fungsi organ-organ vitalseperti otak dan jantung. Mendeteksi gejala hipoksiasecara dini sangat penting untuk mencegah terjadinyakomplikasi yang lebih serius. Penelitian ini bertujuanuntuk merancang dan menerapkan sistem deteksi gejalahipoksia berbasis Internet of Things (IoT) secara realtime. Sistem ini menggunakan sensor MAX30100 untukmengukur kadar oksigen (SpO₂) serta detak jantung.Data yang dihasilkan dikirim ke aplikasi Blynk melaluimikrokontroler ESP8266, sehingga pengguna dapatmemantau kondisi kesehatannya langsung darismartphone. Sistem ini juga dilakukan uji coba denganWireshark untuk mengevaluasi kinerja jaringan,termasuk analisis terkait delay, jitter, dan packet loss.Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem mampumendeteksi perubahan kadar oksigen dan detak jantungdengan akurasi tinggi dan mengirim data secara real-timedengan delay yang rendah. Sistem ini diharapkan dapatmembantu pengguna memantau kondisi tubuh secaramandiri serta memberikan peringatan dini bila terjadigejala hipoksia. Hasil uji coba juga menunjukkan bahwasistem mampu mendeteksi kadar oksigen dan detakjantung dengan tingkat akurasi yang baik, dengan ratarata error pada pengukuran detak jantung (BPM) sebesar4,8% dan pada pengukuran kadar oksigen (SpO₂) sebesar2,5%.Kata kunci— Hipoksia, IoT, ESP8266, MAX30100, Blynk,Detak Jantung, Saturasi Oksigen

Sistem Deteksi Gejala Hipoksia Berdasarkan Kadar Oksigen Dan Detak Jantung Berbasis IOT Secara Real Time Talenta Pasaribu, Tabitha; Hanni Pradana, Zein; Hikmah, Irmayatul
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Hipoksia adalah kondisi berbahaya yangterjadi ketika kadar oksigen dalam darah terlalu rendah,sehingga dapat mengganggu fungsi organ-organ vitalseperti otak dan jantung. Mendeteksi gejala hipoksiasecara dini sangat penting untuk mencegah terjadinyakomplikasi yang lebih serius. Penelitian ini bertujuanuntuk merancang dan menerapkan sistem deteksi gejalahipoksia berbasis Internet of Things (IoT) secara realtime. Sistem ini menggunakan sensor MAX30100 untukmengukur kadar oksigen (SpO₂) serta detak jantung.Data yang dihasilkan dikirim ke aplikasi Blynk melaluimikrokontroler ESP8266, sehingga pengguna dapatmemantau kondisi kesehatannya langsung darismartphone. Sistem ini juga dilakukan uji coba denganWireshark untuk mengevaluasi kinerja jaringan,termasuk analisis terkait delay, jitter, dan packet loss.Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem mampumendeteksi perubahan kadar oksigen dan detak jantungdengan akurasi tinggi dan mengirim data secara real-timedengan delay yang rendah. Sistem ini diharapkan dapatmembantu pengguna memantau kondisi tubuh secaramandiri serta memberikan peringatan dini bila terjadigejala hipoksia. Hasil uji coba juga menunjukkan bahwasistem mampu mendeteksi kadar oksigen dan detakjantung dengan tingkat akurasi yang baik, dengan ratarata error pada pengukuran detak jantung (BPM) sebesar4,8% dan pada pengukuran kadar oksigen (SpO₂) sebesar2,5%.Kata kunci— Hipoksia, IoT, ESP8266, MAX30100, Blynk,Detak Jantung, Saturasi Oksigen

Sistem Deteksi Gejala Hipoksia Berdasarkan Kadar Oksigen Dan Detak Jantung Berbasis IOT Secara Real Time Rizky Ramadhan, Raffi; Hanni Pradana, Zein; Hikmah, Irmayatul
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Hipoksia adalah kondisi berbahaya yangterjadi ketika kadar oksigen dalam darah terlalu rendah,sehingga dapat mengganggu fungsi organ-organ vitalseperti otak dan jantung. Mendeteksi gejala hipoksiasecara dini sangat penting untuk mencegah terjadinyakomplikasi yang lebih serius. Penelitian ini bertujuanuntuk merancang dan menerapkan sistem deteksi gejalahipoksia berbasis Internet of Things (IoT) secara realtime. Sistem ini menggunakan sensor MAX30100 untukmengukur kadar oksigen (SpO₂) serta detak jantung.Data yang dihasilkan dikirim ke aplikasi Blynk melaluimikrokontroler ESP8266, sehingga pengguna dapatmemantau kondisi kesehatannya langsung darismartphone. Sistem ini juga dilakukan uji coba denganWireshark untuk mengevaluasi kinerja jaringan,termasuk analisis terkait delay, jitter, dan packet loss.Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem mampumendeteksi perubahan kadar oksigen dan detak jantungdengan akurasi tinggi dan mengirim data secara real-timedengan delay yang rendah. Sistem ini diharapkan dapatmembantu pengguna memantau kondisi tubuh secaramandiri serta memberikan peringatan dini bila terjadigejala hipoksia. Hasil uji coba juga menunjukkan bahwasistem mampu mendeteksi kadar oksigen dan detakjantung dengan tingkat akurasi yang baik, dengan ratarata error pada pengukuran detak jantung (BPM) sebesar4,8% dan pada pengukuran kadar oksigen (SpO₂) sebesar2,5%.Kata kunci— Hipoksia, IoT, ESP8266, MAX30100, Blynk,Detak Jantung, Saturasi Oksigen.

Sistem Deteksi Gejala Hipoksia Berdasarkan Kadar Oksigen Dan Detak Jantung Berbasis IOT Secara Real Time Rizqy Adzani, Seftira; Hanni Pradana, Zein; Hikmah, Irmayatul
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Hipoksia adalah kondisi berbahaya yangterjadi ketika kadar oksigen dalam darah terlalu rendah,sehingga dapat mengganggu fungsi organ-organ vitalseperti otak dan jantung. Mendeteksi gejala hipoksiasecara dini sangat penting untuk mencegah terjadinyakomplikasi yang lebih serius. Penelitian ini bertujuanuntuk merancang dan menerapkan sistem deteksi gejalahipoksia berbasis Internet of Things (IoT) secara realtime. Sistem ini menggunakan sensor MAX30100 untukmengukur kadar oksigen (SpO₂) serta detak jantung.Data yang dihasilkan dikirim ke aplikasi Blynk melaluimikrokontroler ESP8266, sehingga pengguna dapatmemantau kondisi kesehatannya langsung darismartphone. Sistem ini juga dilakukan uji coba denganWireshark untuk mengevaluasi kinerja jaringan,termasuk analisis terkait delay, jitter, dan packet loss.Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem mampumendeteksi perubahan kadar oksigen dan detak jantungdengan akurasi tinggi dan mengirim data secara real-timedengan delay yang rendah. Sistem ini diharapkan dapatmembantu pengguna memantau kondisi tubuh secaramandiri serta memberikan peringatan dini bila terjadigejala hipoksia. Hasil uji coba juga menunjukkan bahwasistem mampu mendeteksi kadar oksigen dan detakjantung dengan tingkat akurasi yang baik, dengan ratarata error pada pengukuran detak jantung (BPM) sebesar4,8% dan pada pengukuran kadar oksigen (SpO₂) sebesar2,5%.Kata kunci— Hipoksia, IoT, ESP8266, MAX30100, Blynk,Detak Jantung, Saturasi Oksigen

Performance Analysis of Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) Models for TLKM Stock Price Prediction Vhazira, Nasya; Hikmah, Irmayatul; Afandi, Mas Aly
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 7 No 4 (2026): March 2026
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v7i4.9337

Stock price prediction is a challenging task due to its nonlinear, dynamic, and temporal characteristics, yet accurate forecasting models are crucial for decision-making in volatile stocks such as PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM). Despite the rapid adoption of AI-based forecasting methods, several research gaps remain. Empirical studies on Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) are still relatively limited compared to classical LSTM variants, particularly for emerging market datasets. Existing research also tends to emphasize architectural comparisons rather than systematically analyzing training configurations. The joint effects of optimizer selection, epoch number, and hidden unit size on QLSTM performance have not been comprehensively evaluated, and many studies rely on limited evaluation metrics, reducing the strength of robustness assessment. To address these gaps, this study applies a QLSTM model to predict stock opening prices using historical time-series data and systematically evaluates the impact of different optimizers. The model is trained using Adam, Nadam, RMSprop, and SGD with epoch variations (50–250) and hidden units (8, 16, 32). Performance is measured using accuracy, MAE, MSE, RMSE, MAPE, and R² to ensure a comprehensive evaluation. The results indicate that adaptive optimizers consistently outperform SGD, with Adam providing the most stable and accurate predictions, highlighting the importance of optimizer choice and hyperparameter configuration in QLSTM-based stock forecasting.

Optimasi Dosis Mata dan Kualitas Citra Menggunakan Shielding pada Pencitraan CT-Scan Kepala Irmayatul Hikmah; Aditya Prayugo Hariyanto; Nur Afifah Zen; Sevia Indah Purnama
Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika Vol. 11 No. 1 (2023): Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika
Publisher : Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jtaf.v11i1.332

Penentuan Titik Pengamatan Optimal Terhadap Kualitas Udara pada Gas Keluaran Diffuser berbasis Internet of Things Irmayatul Hikmah; Afifah Dwi Ramadhani; Fikra Titan Syifa
Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika Vol. 9 No. 2 (2021): Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika
Publisher : Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jtaf.v9i2.358

Title

Found 37 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 37 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 37 Documents
Search