Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Almufi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Teknokes
Dziban Naufal
Universitas Telkom
Religion Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Pengenalan Robotika sebagai Media Pengembangan Keterampilan Berpikir Komputasional pada Siswa Sekolah Menengah Atas Alam Bandung Purboyo, Tito Waluyo; Naufal , Dziban; Putra , M. Darfyma; Wijaya, Rifki; Komara, Riza Aria; Rambe , Muhammad Anugra Rizky; Putti, Fasya Hanifah
Almufi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4 No 2: Desember (2024)
Publisher : Yayasan Almubarak Fil Ilmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63821/ajpkm.v4i2.387

Abstract

Pengenalan robotika sebagai media pembelajaran memiliki potensi besar dalam mengembangkan keterampilan berpikir komputasional, yang merupakan kompetensi esensial bagi siswa dalam menghadapi tantangan di dunia modern. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memperkenalkan dan melibatkan siswa Sekolah Menengah Atas Alam Bandung secara aktif dalam berpikir komputasional melalui aktivitas pembelajaran berbasis robotika. Dalam kegiatan ini, siswa diajak untuk memahami konsep dasar robotika dan menerapkannya dalam pemecahan masalah secara kreatif dan logis. Pendekatan yang digunakan juga mencakup pengenalan sistem kendali sederhana, yang memanfaatkan teknologi sinyal kelistrikan tubuh untuk mengendalikan robot sebagai alat peraga multidisiplin, sehingga mendorong minat siswa terhadap bidang sains dan rekayasa. Program ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam mengembangkan kemampuan siswa untuk berpikir kritis dan inovatif, serta membekali mereka dengan keterampilan yang relevan di era digital.
Edukasi Pengendalian Robot dengan Sinyal Tubuh pada Siswa dan Guru Smpn 17 Bandung Purboyo, Tito Waluyo; Naufal , Dziban; Putra , M. Darfyma; Komara , Riza Aria; Yanata, Mahardika Putra; Praditya , Farhan Ramadhan
Almufi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 5 No 1: Juni (2025)
Publisher : Yayasan Almubarak Fil Ilmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63821/ajpkm.v5i1.451

Abstract

Di era digital saat ini, teknologi biomedis memainkan peran penting dalam menjembatani interaksi antara manusia dan mesin, khususnya dalam bidang kesehatan dan robotika. Dengan memanfaatkan sinyal biologis seperti Electromyogram (EMG), Electrocardiogram (ECG), dan Electrooculogram (EOG), perangkat elektronik kini dapat dikendalikan tanpa alat bantu konvensional seperti tombol atau joystick. Hal ini membuka peluang besar dalam pengembangan alat bantu rehabilitasi serta inovasi robotik yang lebih responsif terhadap sinyal tubuh manusia. Sayangnya, konsep ini masih belum banyak dikenalkan pada jenjang pendidikan menengah pertama (SMP), karena belum termasuk dalam kurikulum formal. Oleh karena itu, program ini dirancang untuk mengenalkan dasar-dasar teknologi robotik berbasis sinyal biomedis kepada siswa dan guru di SMPN 17 Bandung. Melalui pendekatan pembelajaran berbasis praktik langsung, siswa diajak memahami bagaimana sinyal EMG dapat digunakan untuk menggerakkan robot melalui aktivitas otot, bagaimana sinyal ECG dapat menjadi pemicu gerakan berdasarkan detak jantung, dan bagaimana sinyal EOG yang dihasilkan oleh pergerakan mata dapat memicu respons robotik.Tujuan utama dari kegiatan ini adalah memberikan pemahaman dasar mengenai keterkaitan antara biologi, teknologi, dan sistem kontrol, sekaligus meningkatkan minat belajar siswa terhadap bidang STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics). Diharapkan program ini tidak hanya memperkaya wawasan teknologi siswa, tetapi juga mendorong pengembangan pendidikan yang lebih adaptif terhadap kemajuan teknologi masa kini, terutama dalam konteks aplikasi teknologi untuk kesehatan dan kehidupan sehari-hari.
Workshop Koding Robotik dan Implementasi Kendali Robot Menggunakan Sinyal Tubuh bagi Siswa dan Guru SMPN 17 Bandung Tito Waluyo Purboyo; Dziban Naufal; M. Darfyma Putra; Riza Aria Komara; Rifdah Nur Nasywa; Sultan Muhammad Naufal
Almufi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 5 No 2: Desember (2025)
Publisher : Yayasan Almubarak Fil Ilmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63821/ajpkm.v5i2.549

Abstract

Teknologi biomedis memungkinkan kendali robot melalui sinyal biologis seperti EMG (otot), ECG (jantung), dan EOG (mata), membuka inovasi rehabilitasi dan robotika responsif. Namun, konsep ini belum dikenalkan di SMP karena di luar kurikulum formal. Program pengabdian ini memperkenalkan dasar robotika berbasis sinyal biomedis kepada siswa dan guru SMPN 17 Bandung melalui pembelajaran hands-on, memahami konversi sinyal tubuh menjadi perintah robotik. Tujuan utamanya meningkatkan pemahaman interdisiplin biologi-teknologi-kontrol serta minat STEM, mendorong pendidikan adaptif terhadap kemajuan teknologi kesehatan.
Comparative Analysis of Hybrid Wavelet Transformation and Filter Bank for  Efficient Arrhythmia Detection in ECG Signals Amalia Nurul Maulida; Annisa Humairani; Tito Waluyo Purboyo; Dziban Naufal
Jurnal Teknokes Vol. 19 No. 1 (2026): March
Publisher : Jurusan Teknik Elektromedik, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/jteknokes.v19i1.154

Abstract

Cardiovascular disease (CVD) is still the leading cause of death worldwide, and arrhythmia is one of its most serious forms because it can trigger sudden cardiac arrest. Given the life-threatening nature of arrhythmias, reliable automated methods for arrhythmia detection are increasingly important in both clinical and remote monitoring settings. While the electrocardiogram (ECG) is the standard tool for arrhythmia detection, its accuracy is often reduced by noise and waveform distortion, which may lead to misclassification. To address this challenge, this study proposes an arrhythmia classification framework that integrates wavelet-based feature extraction with filter bank enhancement. ECG signals from the MIT-BIH Arrhythmia Database were preprocessed and segmented from two leads (MLII and V1), followed by wavelet decomposition using Daubechies (db6), Symlet (sym7), and Biorthogonal (bior4.4) families. Three complementary feature enhancement schemes, Discrete Cosine Transform (DCT), Complex Discrete Wavelet Transform (CDWT), and Orthogonal filter bank, were applied prior to classification with Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF). The experimental results further highlight that the selection of wavelet, filter bank, and classifier combinations significantly influences arrhythmia detection performance. In particular, the pairing of the bior4.4 wavelet with the orthogonal filter bank and RF classifier achieved the highest accuracy of 94.76%, outperforming other setups, including CDWT-based schemes. This outcome suggests that the linear phase property of bior4.4 yields a more stable feature representation that aligns well with the ensemble mechanism of RF. These insights reinforce the importance of considering both the mathematical properties of wavelets and classifier design when developing ECG-based diagnostic systems. Future work will extend this approach to deep learning models and larger datasets to strengthen its clinical applicability.
Co-Authors Amalia Nurul Maulida ANNISA HUMAIRANI Komara , Riza Aria Komara, Riza Aria M Darfyma Putra Praditya , Farhan Ramadhan Putti, Fasya Hanifah Rambe , Muhammad Anugra Rizky Rifdah Nur Nasywa Rifki Wijaya Riza Aria Komara Sultan Muhammad Naufal Tito Waluyo Purboyo Yanata, Mahardika Putra