TA : Pengukuran dan Pengamatan Sinyal Electrocardiogram menggunakan Raspberry dengan tampilan Aplikasi Mobile

Afandi, Mochamad Nur (2019) TA : Pengukuran dan Pengamatan Sinyal Electrocardiogram menggunakan Raspberry dengan tampilan Aplikasi Mobile. Undergraduate thesis, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya.

[img]
Preview
Text
15410200022-2019-STIKOMSURABAYA.pdf

Download (5MB) | Preview

Abstract

Jantung memiliki fungsi yang sangat penting yaitu memompa darah keseluruh tubuh. Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian terbanyak didunia. Oleh karena itu diperlukan pemantauan jantung agar terhindar dari penyakit jantung, salah satu yang dapat diamati yaitu dengan melihat sinyal ECG (Electrocardiogram). Sinyal ECG (Electrocardiogram) adalah sinyal yang berisi aktifitas elektrik jantung manusia sehingga dapat menjadi metode yang cukup mudah sebagai pendeteksi kondisi jantung manusia. Media konvensional yang ada sekarang, alat penyadap ECG (Electrocardiogram) masih menggunakan kertas perekam ECG yang kurang efisien, dikarenakan dapat mengalami kerusakan secara fisik. Maka dari itu pada era sekarang yang mengusung industy 4.0 berbasis IoT (Internet of Things) dimana segala aspek mulai dikirim melalui internet, sehingga penggunaan media kertas rekam tersebut dapat dikurangi dan perlahan digantikan dengan media elektronik yang lebih praktis dan fleksibel. Pada penelitian sebelumnya, hasil pembacaan data hanya dikirimkan pada jaringan lokal. Namun penelitian yang dilakukan kali ini, mengaplikasikan IoT (Internet of Things) sebagai metode pengiriman dan pengambilan data yang akan ditampilkan pada smartphone Android. Dengan menggunakan beberapa frekuensi sampling yaitu, 250 Hz, 500 Hz, dan 1000 Hz untuk 1000 data sampling sinyal ECG (Electrocardiogram), didapatkan hasil dari pengujian cross-correlation dengan tingkat keakurasian data antara pengirim dan penerima data sebesar 100 persen.


Export Record



Statistic

IRStats Detail StatisticView more statistics

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Mochamad Nur Afandi (15410200022)
Uncontrolled Keywords: Sinyal ECG (Electrocardiogram), IoT (Internet of Things), Cross-Correlation.
Dewey Decimal Classification: 300 – Social sciences > 300 Social sciences, sociology & anthropology > 302 Social interaction
Divisions: Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Teknik Komputer
Depositing User: Totok Karyono
Date Deposited: 14 Jan 2020 10:31
Last Modified: 08 May 2020 09:39
THESIS ADVISORS: 1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
URI: http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/3628

Actions (login required)

View Item View Item