Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.865
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Reconfigurable and Embedded Systems (IJRES) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Tri Dharma Mandiri: Diseminasi dan Hilirisasi Riset Kepada Masyarakat (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal Pengabdian Masyarakat Teknologi Informasi dan Informatika
Edita Rosana Widasari, Edita Rosana
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Public Health Social Sciences

Published : 62 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 62 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Implementasi Variational Mode Decomposition dan Ensemble Bagged Tree untuk Sistem Deteksi Kesadaran Real-Time Berbasis Sinyal Electroencephalogram Satu Kanal Rianta, Razzan Naufal; Widasari, Edita Rosana
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 7 (2026): Juli 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Deteksi kesadaran penting dalam pemantauan kondisi seseorang, terutama ketika respons verbal atau motorik sulit diamati. Penelitian ini membangun sistem deteksi kesadaran real-time berbasis sinyal Electroencephalography (EEG) menggunakan Muse 2 EEG Headband dengan kanal AF7 sebagai kanal utama. Sistem menerima data dari Muse 2 secara real-time maupun melalui mode CSV replay. Tahapan sistem meliputi akuisisi EEG, segmentasi window, downsampling, filtering, normalisasi, dekomposisi sinyal menggunakan Variational Mode Decomposition (VMD), ekstraksi fitur, klasifikasi menggunakan Ensemble Bagged Tree, dan majority voting. Fitur yang digunakan terdiri dari Sample Entropy, Spectral Entropy, Skewness, dan Kurtosis dari setiap mode VMD. Sistem juga dilengkapi GUI untuk menampilkan sinyal EEG, mode VMD, nilai fitur, probabilitas, latensi, voting window, dan hasil klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi kesesuaian jumlah sampel sebesar 99,9954% dengan error 0,0046%, serta 83,12% dari seluruh window memiliki amplitudo pada rentang fisiologis umum. Pengujian rekonstruksi VMD memperoleh NRMSE 0,85% dan korelasi 0,9984. Pengujian model menghasilkan akurasi keseluruhan 87%, sedangkan rata-rata waktu komputasi sistem sebesar 47,35 ms per window. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan deteksi kesadaran berbasis EEG secara real-time.
Estimasi Rate Pressure Product Berbasis Sinyal Elektrokardiogram Untuk Pemantauan Beban Kerja Jantung Selama Aktivitas Treadmill Praditya, Tengku Muhammad Fadlan; Widasari, Edita Rosana
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 7 (2026): Juli 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Aktivitas treadmill meningkatkan kebutuhan metabolik tubuh sehingga Heart Rate (HR) dan Systolic Blood Pressure (SBP) meningkat sebagai respons terhadap bertambahnya beban kerja jantung. Rate Pressure Product (RPP), yang dihitung dari perkalian HR dan SBP, dapat digunakan sebagai indikator kuantitatif untuk membandingkan tuntutan kerja jantung pada fase rest, post-exercise, dan recovery. Namun, pengukuran SBP berbasis manset masih bersifat intermiten sehingga kurang mendukung pemantauan RPP secara kontinu. Penelitian ini mengembangkan sistem estimasi RPP berbasis sinyal Electrocardiogram (ECG) menggunakan sensor wearable Shimmer3 ECG. Sinyal ECG diproses melalui bandpass filter dan notch filter, kemudian puncak R dideteksi menggunakan algoritma Pan-Tompkins untuk menghitung HR. Nilai SBP diestimasi menggunakan model regresi Random Forest berbasis fitur time-domain ECG, kemudian dikombinasikan dengan HR untuk menghitung RPP. Pengujian pada lima partisipan menghasilkan sensitivitas deteksi puncak R sebesar 99,38% dan Positive Predictive Value sebesar 99,17%. Pengukuran HR memperoleh MAPE 3,68%, sedangkan estimasi SBP memperoleh MAPE 22,73%. Sistem mampu menampilkan dan menyimpan HR, SBP, serta RPP secara real-time, dengan pola RPP meningkat pada fase post-exercise dan menurun pada fase recovery.
Co-Authors adani, M. Syakhisk N. Agung Setia Budi, Agung Setia Aji, Eko Prastowo Akbar, Rizky Alhamid, Faticha Kamila Aryawidyawan, Mochammad Farrel Attallah, Abel Putra Audrian, Nathaniel Azizy, Faqih Barlian Henryranu Prasetio Bhanu Shidqianto, Naufal Butarbutar, Erlinda Chatarina Umbul Wahyuni Daffa, Ali Zhafran Dahnial Syauqy Dananjaya, Andreas Wirawan Daniswara, Muhammad Ananta Dewa, Muklas Isa Eko Setiawan Fabiana, Ryzaldi Ananda Faiqoh, Rifdah Fauzi, Muhammad Aqil Fuad, Alifa Azwadina Gabriel Hizkia Marhata Simbolon Ghifari, Achmad Giffary, Muhammad Zufar Hakim, Muhammad Ilham Hanafi, Muhammad Imam Hanifa Maulani Ramadhan Hurriyatul Fitriyah, Hurriyatul IKA NURFARIDA J'Verron, Shadam Ksatria, Fatih Raka Kurnia, Yudisthira Dwi Manurung, Manfredy Patarida Hasiholan Muhammad Fahrizal, Muhammad Musharrif, Mohammad Faiz Nashrullah, Ikbar Razan Nugraha, Aldia Agri Palwa Luktagara, Abim Renara Perkasa, Septiyo Budi Praditya, Tengku Muhammad Fadlan Prakoso, Raihan Prakoso, Raihan Adi Pramana, Danish Gyan Prasetio, Barlian Prasetyo, Ragil Hadi Rakhmadhany Primananda, Rakhmadhany Ratanasari, Dittha Rava Athalla, Muhammad Rianta, Razzan Naufal Ristanti, Dini Eka Rizal Maulana, Rizal Rohman, Zahra Auliaul Rohmandzoni, Achmad Santoso, Teguh Surya Darma Saputra, Naufal Rijaldi Shabiyya, Syifa’ Hukma Simbolon, Gabriel Hizkia Marhata Surya Darma Santoso, Teguh Syahrul Chilmi, Syahrul syauqi Toar, Mikhael Ryan Trido, Pradytia Utaminingrum, Fitri Vebrianto, Yudaneru Wijaya Kurniawan Yunus, Ahmad Haykal