TA: Sistem Deteksi Detak Jantung Melalui Wajah Secara Computer Vision Menggunakan Metode Remote Photoplethysmograph

Philbert, Nicholas (2023) TA: Sistem Deteksi Detak Jantung Melalui Wajah Secara Computer Vision Menggunakan Metode Remote Photoplethysmograph. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

	Text 19410200004_2023_UNIVERSITASDINAMIKA.pdf - Accepted Version Download (1MB)
	Text 19410200004_2023_LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (398kB)

Search this title on : |

Abstract

Dalam mendeteksi detak jantung atau memantau detak jantung menggunakan alat yang memerlukan kontak fisik, hal itu dapat menyebabkan iritasi jika dilakukan jangka panjang pada tempat yang sama. Tujuan penelitian menerapkan RPPG untuk deteksi detak jantung melalui wajah, mengetahui tingkat real time dari sistem deteksi detak jantung menggunakan RPPG, menentukan jarak optimal yang memberikan tingkat akurasi tertinggi, serta memunculkan tingkat akurasi dari RPPG. Hasil dan kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa RPPG berhasil diterapkan untuk deteksi detak jantung melalui wajah dengan tingkat akurasi sebagai berikut: 28cm terhadap smartwatch = 92.5%, terhadap alat saturasi jari = 92.1%; 40cm terhadap smartwatch = 93.2%, terhadap alat saturasi jari = 94.4%; 60cm terhadap smartwatch = 84.9%, terhadap alat saturasi jari = 84.6%; 80cm terhadap smartwatch = 89.5%, terhadap alat saturasi jari = 90%; 110cm terhadap smartwatch = 67.4%, terhadap alat saturasi jari = 67.9%. Nilai fps yang dihasilkan oleh sistem lebih dari 7 fps, maka dapat dikatakan real time. Penelitian ini memiliki manfaat dalam memudahkan deteksi detak jantung tanpa kontak fisik dan berpotensi untuk kemajuan dalam bidang medis. Selain itu, penelitian ini juga meningkatkan pemahaman tentang penggunaan Computer Vision dalam konteks kesehatan.

Export Record

ASCII Citation Atom BibTeX Dublin Core EP3 XML EndNote HTML Citation JSON METS MODS MPEG-21 DIDL OpenURL ContextObject OpenURL ContextObject in Span RDF+N-Triples RDF+N3 RDF+XML Refer Reference Manager Simple Metadata

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item