Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

Desain Dan Implementasi Sistem Telemedicine Untuk Monitoring Kelainan Detak Jantung Dengan Notifikasi Realtime Deny Kurniawan; Favian Dewanta; Sussi Sussi
eProceedings of Engineering Vol 8, No 2 (2021): April 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Implementasi monitoring kesehatan yang dapat diakses dari jarak jauh berbasis Internet of Things (IoT) masih tergolong rendah, terlebih lagi dengan kondisi pandemi menjadikan monitoring kesehatan susah untuk dilakukan. Untuk itu perlu adanya sistem telemedicine yang memungkinkan untuk monitoring kesehatan secara mandiri dan hasilnya dapat dikonsultasikan ke dokter. Elektrokardiogram (EKG) yang dibenamkan dalam sistem Telemedicine memungkinkan pengguna untuk melakukan perekaman detak jantung secara mandiri. Alat ini menggunakan sensor AD8232 sebagai sensor detak jantung dan ESP32 sebagai mikrokontroler untuk pemrosesan datanya. Data yang diperoleh dikirim ke smartphone melalui koneksi Bluetooth Low Energy (BLE). Untuk menjamin keamanan data, sistem ini sudah dilengkapi enkripsi AES 256 bit dengan kunci statis. Tingkat akurasi alat untuk merekam detak jantung mencapai 98,94% dibandingkan dengan alat tensimeter digital omron yang juga memiliki fungsi untuk mendeteksi detak jantung. Dengan komunikasi BLE alat ini memiliki delay sebesar 16,29ms untuk data yang terenkripsi dan 16,19ms untuk data yang tidak dienkripsi. Throughput pada data yang dienkripsi sebesar 3439,47Bytes/s dan pada data yang tidak dienkripsi sebesar 2485,58Bytes/s yang menjadikan alat ini tidak terdapat packet loss. Alat ini mampu bertahan 6,5jam dari kondisi baterai terisi penuh. Kata kunci : Telemedicine, Internet of Things, Aritmia, Elektrokardiogram, Enkripsi AES Abstract The number of implementations of health monitoring that can be accessed remotely based on Internet of Things (IoT) are still relatively low, especially with pandemic conditions making health monitoring difficult. For this reason a telemedicine system is needed which allows us to do self check up and the result can be consulted with a doctor. An electrocardiogram (ECG) embedded in the telemedicine system allows the users to record heart rate by themselves. This device uses the AD8232 sensor as a heart rate sensor and the ESP32 as a microcontroller for data processing. The data obtained are sent to the smartphone via Bluetooth Low Energy (BLE) connection. To ensure the data are secure, this system is equipped with AES 256 bit encryption with a static key. The accuracy of the device for recording heart rate reaches 98.94% with respect to the Omron digital tensimeter which also has a heart rate monitoring capability. With the BLE communication, this device has a delay of 16.29ms for the encrypted data and 16.19ms for the unencrypted data. Throughput on encrypted data is 3439.46Bytes/s and on unencrypted data is 2485.58Bytes/s which make this device does not have packet loss. This device also can last up to 6.5hours from a fully charged battery. Keywords: Telemedicine, Internet of Things, Arrhythmia, Electrocardiogram, AES Encryption
Prediksi Waktu Tempuh Bus Trans Metro Bandung dengan Internet Of Things dan Metode Machine Learning Enrico Megantara; Rendy Munadi; Sussi Sussi
eProceedings of Engineering Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Bus Rapid Transit (BRT) diharapkan dapat menekan padatnya lalu lintas Kota Bandung. Namun permasalahan yang dihadapi pihak TMB adalah bus BRT tidak memiliki jalurnya sendiri, yang terjadi adalah bus menggunakan jalur yang sama dengan kendaraan pribadi, jadi penjadwalan waktu kedatangan bus terkadang tidak sesuai estimasi waktu berbeda dari jadwal. Pada tugas akhir ini, peneliti membuat alat menggunakan mikrokomputer raspberry pi untuk tracking data Bus Trans Metro Bandung (TMB) dan Machine Learning (ML) untuk memprediksi waktu durasi pada halte Bus TMB yang dilalui. Algoritma ML akan memprediksi waktu durasi Bus TMB dari halte keberangkatan sampai halte tujuan. Pengambilan dataset dilakukan setiap waktu untuk pembuatan model. Model ML menggunakan Algoritma Random Forest (RF) dan XGBoost untuk menganalisa manakah algoritma yang paling efektif untuk memprediksi waktu durasi Bus TMB. Hasil penelitian ini didapatkan model machine learning regresi yang terbaik untuk memprediksi waktu kedatangan adalah model Random Forest dengan nilai random state 102. Model tersebut mendapatkan nilai tingkat akurasi yang tinggi sebesar 98% dan model mendapatkan nilai eror MAE sebesar 0,95, MSE sebesar 33,63, dan RMSE 5,80 yang cenderung lebih rendah dibandingkan dengan nilai eror dari model lain. Sehingga dapat dikatakan bahwa model Random Forest dengan random state 102 menjadi model yang paling optimal. Kata Kunci: BRT, Raspberry pi, Machine Learning, Random Forest, XGBoost.
Implementasi Pembayaran Dan Palang Otomatis Pada Sistem Smart Parking Di Lahan Parkir Menggunakan Metode QR Code Nabil Hamdi Assidiqie; Nyoman Bogi Aditya Karna; Sussi Sussi
eProceedings of Engineering Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Seiringnya jumlah penduduk yang meningkat secara drastis maka dari itu permintaan akan kendaraan roda empat berkembang juga. Sehingga lahan parkirpun akhirnya menjadi terbatas. Smart parking system merupakan salah satu solusi dari keterbatasan nya lahan parkir, yang dimana sistem ini merupakan pengembangan dari smart city yang bertujuan untuk meningkatkan kebutuhan fasilitas penggunaan lahan parkir . Dalam Tugas Akhir ini dilakukan perancangan IoT pada sistem smart parking dengan focus tugas akhir di palang pintu keluar parkir dan terdapat sistem pembayaran menggunakan QRIS (Quick Respond Indonesia Standard). Perancangan ini meliputi hardware dan koneksi IoT dengan website yang dibuat. Alat dirancang menggunakan Arduino Mega 2560, Sensor Ultrasonik HC-SR 05, NodeMCU ESP 8266, Barcode Scanner GM66, Relay Module 2 Channel, PWM Motor DC, Motor DC Power Window. Komponen tersebut terletak pada palang pintu keluar otomatis. Untuk membuat website dan sistem pembayaran dibutuhkan applikasi Visual code studio, dan payment gateway dan penyimpanan database sistem ini menggunakan web databse PHP myadmin. Dari hasil pengujian, sistem smart parking memiliki kecepatan rate transfer (Throughput) sebesar 1567 bps, Total delay NodeMCU ESP 8266 dengan PHP myadmin sebesar 102,459 ms dan nilai paket loss sebesar 0% menandakan packet terkirim dengan sempurna. Penelitian ini, diharapkan smart parking dapat membantu para pengemudi untuk membayar parkir dengan mudah, cepat dan akurat. Kata kunci – Internet of Things, smart parking, arduino mega 2560, WiFi expansion shield, QR Code
Desain Dan Implementasi Sistem Telemedicine Untuk Periksa Kesehatan Mandiri Menggunakan Qr Code Authentication Berbasiskan Android Dhea Dearly Herman; Favian Dewanta; Sussi Sussi
eProceedings of Engineering Vol 8, No 2 (2021): April 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Dalam mencegah penyebaran virus COVID-19, pasien dianjurkan untuk tidak pergi ke fasilitas kesehatan kecuali dalam keadaan yang darurat. Pengaplikasian sistem telemedicine untuk diagnosis dan monitoring kesehatan dari jarak jauh sangat dibutuhkan. Maka dari itu Tugas Akhir berpusat pada desain dan implementasi sistem telemedicine untuk periksa kesehatan mandiri dengan menggunakan aplikasi android “Self Checkup”. Sistem ini dirancang menggunakan framework React Native untuk memeriksa kesehatan pengguna dengan melihat data secara realtime dari tiga IoT healthcare device yaitu Weight Scale Device, Body Temperature Device, dan IoT Healthcare Device melalui NodeMCU ESP32 dengan protokol komunikasi Bluetooth Low Energy. Pairing antara aplikasi android dengan IoT device menggunakan metode otentikasi dengan QR Code. Kemudian data yang diterima dari IoT device dienkripsi dengan algoritma AES 256-bit lalu dikirimkan ke cloud server. Hasil pengujian Quality of Service dari ketiga IoT healthcare device ke aplikasi android memperoleh nilai rata-rata delay sebesar 97 ms, throughput sebesar 2.424 Kbps dan packet loss sebesar 0%. Nilai rata rata delay dari aplikasi android ke cloud server sebesar 203 ms, throughput sebesar 4.624 Kbps dan packet loss sebesar 0%. Hasil pengujian performansi algoritma AES 256-bit memiliki rata-rata waktu enkripsi sebesar 54 ms dan dekripsi sebesar 72 ms. Kata kunci : Aplikasi Android, QR Code, Internet of Things, Bluetooth Low Energy, Telemedicine, Cloud Server, AES. Abstract In preventing the spread of COVID-19, patients are advised not to go to health facilities except in an emergency. Telemedicine system application for remote health diagnosis and monitoring is urgently needed. Therefore, the final project focuses on the design and implementation of the telemedicine system for independent health checks using the android application ”Self Checkup”. This system was designed using the framework React Native to check the user’s health by looking at the data in real-time from three IoT healthcare devices, which are Weight Scale Device, Body Temperature Device, and electrocardiogram device through NodeMCU ESP32 with Bluetooth Low Energy communication protocol. Pairing between the android application and the IoT device is conducted by using an authentication method based on QR code. Then the data received from the IoT device are encrypted with a 256-bit AES algorithm before being sent to the cloud server. The quality of service (QoS) experiments from the three IoT healthcare devices to the Android applications show that the average delay value is 97 ms, throughput is 2.424 Kbps and packet loss is 0%. Meanwhile, the QoS experiments between the Android application and cloud server show that the average delay is 203 ms, throughput is 4.624 Kbps and packet loss is 0%. As for the security performance of the 256-bit AES algorithm, the average encryption is 54 ms and AES decryption is 72 ms. Keywords: Android Application, QR Code, Internet of Things, Bluetooth Low Energy, Telemedicine, Cloud Server, AES.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PENGGUNAAN DASHBOARD BERBASIS WEB SEBAGAI SARANA PENYAMPAIAN INFORMASI DI SDN SUKABUMI SELATAN 07 Sofia Naning Hertiana; Sussi Sussi; Nyoman Bogi Aditya Karna; Nur Iftita
Prosiding COSECANT : Community Service and Engagement Seminar Vol 2, No 1 (2022)
Publisher : Universitas telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (461.713 KB) | DOI: 10.25124/cosecant.v2i1.18423

Abstract

MEDIA PEMBELAJARAN TEMATIK BELAJAR SHOLAT MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY (AR) UNTUK SEKOLAH DASAR AL-QUR’AN MADANI KABUPATEN CIANJUR Nurwulan Fitriyanti; Rendy Munadi; Retno Hendriyanti; Arfianto Arfianto; Sussi Sussi; Muhammad Azriel; Mahardika Hanif Briantono; Nigo Wisnu Wijaya; Natasya Nurul Putri; Virginia Rosaline
Prosiding COSECANT : Community Service and Engagement Seminar Vol 2, No 2 (2022)
Publisher : Universitas telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (540.383 KB) | DOI: 10.25124/cosecant.v2i2.18591

Abstract

Augmented Reality (AR) merupakan suatu inovasi multimedia dalam Pendidikan sehingga konten pembelajaran dapat ditampilkan lebih menarik jika dibandingkan dengan pembelajaran konvensiona. Materi tematik tata cara sholat adalah materi yang wajib dipelajari oleh semua tingkatan peserta didik dalam mata pelajaran agama islam. Sholat merupakan sebuah kewajiban dalam agama Islam sehingga harus diajarkan secara dini. Selama ini, peserta didik dalam mempelajari dan menguasai materi tata cara sholat menggunakan metode membaca dan menghafalkan. Metode konvensional yang digunakan ini cenderung membuat peserta didik jenuh, mengantuk, suasana belajar tidak menyenangkan berakibat pada pemahaman yang kurang. Pada pengabdian masyarakat di SDQ Madani, tim dosen dan mahasiswa menggunakan media Augmented Reality pada materi Tata Cara Solat dengan memanfaatkan smartphone, tim dosen membuat aplikasi Augmented Reality dan buku penanda Augmented Reality tersebut yang nantinya akan terproyeksikan objek secara 3D di aplikasi tersebut dengan mengarahkan kamera pada penanda di buku . Buku ini dan aplikasi ini kami beri nama Belajar Bersama AR (BEBAR). Pengabdian masyarakat yang telah dilakukan mendapatkan feedback yang baik dengan nilai 100%, artinya tujuan PKM ini sudah tercapai dengan baik.Kata Kunci: Augmented Reality, 3 Dimensi, BEBAR, , sholat, islam.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI BESERTA WEBSITE MENGGUNAKAN DATABASE MYSQL UNTUK PELAYANAN KESEHATAN PADA MASA PANDEMI COVID-19 DI PUSKESMAS LINGGARJATI Sussi Sussi; Sofia Naning Hertiana; Muhammad Atalarik Syach Ajay; Nicholas Teja Pratama
Prosiding COSECANT : Community Service and Engagement Seminar Vol 2, No 1 (2022)
Publisher : Universitas telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1241.288 KB) | DOI: 10.25124/cosecant.v2i1.18424

Abstract

IMPLEMENTASI ALAT UKUR SUHU TUBUH JARAK JAUH BERBASISKAN SENSOR INFRARED UNTUK DIGUNAKAN DI SMP IT ULUL AZMI CIMAHI Sussi Sussi; Nyoman Bogi Aditya Karna; Sofia Naning Hertiana
Prosiding COSECANT : Community Service and Engagement Seminar Vol 1, No 2 (2021)
Publisher : Universitas telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (291.863 KB) | DOI: 10.25124/cosecant.v1i2.17500

Abstract

Pengukuran suhu merupakan suatu indikator dasar untuk mengetahui kondisi kesehatan tubuh. Tubuh yang memiliki suhu diatas standar sehat (suhu diatas 36oC) menandakan kondisi tidak baik dari tubuh bahkan menjadi identifikasi awal untuk menganalisa adanya virus corona dalam tubuh. Kebutuhan akan alat ukur tubuh jarak jauh disaat pandemic Covid-19 menjadi sebuah keharusan bagi suatu instansi terutama instansi pendidikan dimana masih ada tenaga pendidik dan management yang datang ke sekolah untuk mengatur pembelajaran jarak jauh secara bergilir. Untuk menjaga kesehatan pada pahlawan pendidikan maka pada kegiatan PkM Reguler Tahun 2021 Periode 1, Tim Dosen FTE mendesain dan mengimplementasikan alat ukur suhu tubuh jarak jauh berbasiskan sensor infrared. Alat ukur suhu tubuh akan digunakan oleh SMP IT Ulul Azmi. SMP IT Ulul Azmi adalah mitra yang sudah dua tahun menyambut program PkM Tel-U dengan positif dan terlibat aktif dalam kegiatan PkM.
Analisis Perbandingan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk Sistem Deteksi Katarak Akmal Rusdy Prasetyo; Sussi Sussi; Bagus Aditya
eProceedings of Engineering Vol 10, No 4 (2023): Agustus 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Mata adalah salah satu indera terpenting bagi manusia. Melalui mata, manusia menyerap informasi visual yang digunakan untuk melakukan berbagai aktivitas, tetapi gangguan terhadap penglihatan banyak terjadi, dari gangguan ringan hingga gangguan serius yang dapat menyebabkan kebutaan, kebutaan. Salah satu penyebab gangguan penglihatan ini adalah katarak. Katarak sendiri menjadi penyebab tertinggi kebutaan di Indonesia (81%) dengan 40% penderitanya tidak mengetahui bahwa dirinya menderita katarak. Salah satu solusi untuk mengurangi prevalensi kebutaan yang disebabkan oleh penyakit katarak yaitu dengan sistem deteksi dini penyakit katarak dengan memanfaatkan citra digital. Pada Tugas Akhir ini, dirancang sistem deteksi katarak dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN). Kedua metode ini digunakan sebagai metode klasifikasi atas kelas mata normal, katarak imatur dan katarak matur. Data masukan berupa citra digital yang sudah di resize menjadi 64x64 pixel berformat Joint Photographic Group (JPG) yang diperoleh dari penelitian sebelumnya. Metode Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN) yang digunakan dalam proses deteksi penyakit katarak memberikan hasil yang optimal. Metode Support Vector Machine (SVM) sendiri menghasilkan nilai accuracy sebesar 96.67%, Sedangkan untuk Metode Convolutional Neural Network menghasilkan nilai accuracy yang lebih baik sebesar 98.89%.Kata kunci—katarak, citra digital, machine learning, support vector machine, convolutional neural network
Design and Implementation of Smart Parking System Using Location-Based Service and Gamification Based On Internet Of Things Alam Nasyrah Muharram Nasution; Rendy Munadi; Sussi Sussi
JURNAL INFOTEL Vol 13 No 2 (2021): May 2021
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v13i2.654

Abstract

Information on the number of available parking slot capacity and trip routes to the destination parking area, and motivation in choosing a parking area location are parameters that can help two-wheeled vehicle users choose the right parking area location. The three parameters that determine the accuracy of selecting a parking area location are implemented in an Internet of Things (IoT) based smart parking system. This system can provide information about the maximum number of slot capacities and the number of available slot capacities at the parking area. Two-wheeled riders are given information about which route to take to the destination parking area by utilizing the Location-Based Service (LBS). These two features are then supported by applying the gamification method to motivate two-wheeled riders to choose the right parking area. The smart parking system is tested with considered Quality of Service (QoS) parameter and black box testing. The results of testing the smart parking system produce QoS performance on the Line of Sight (LOS) test, with an average delay is 71.66 ms, average jitter is 107.59 ms, and throughput is 23 kbps. Meanwhile, in the non-LOS test, the average delay is 132.88 ms, the average jitter is 200.84 ms, and the throughput is 12 kbps. Overall system performance obtained the percentage of reliability is 99.65 %, and availability is 99.65 %. In black-box testing, LBS and gamification methods can implement according to application requirements specifications.