p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jurnal Ampere
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Teknika

Perancangan Deteksi Suara Paru Paru Berbasis DSP TMS320C6416T dan Module Wireless Meranda, Arganda; Alfarizal, Niksen; Husni, Nyayu Latifah; Pratama, Destra Andika; Irdayanti, Yeni; Handayani, Ade Silvia
TEKNIKA Vol. 14 No. 2 (2020): Teknika Juli - Desember 2020
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.13368220

Abstract

AbstrakParu-paru merupakan organ tubuh pada manusia dalam menjalankan sistem respirasi (pernapasan), dan berfungsi sebagai bertukarnya oksigen dan karbondioksida. Untuk mendeteksi suara paru-paru diperlukan stetoskop sebagai alat untuk mendengarkan suara pada paru-paru. Teknik ini disebut sebagai auskultasi, dimana pada teknik ini banyak batasan dan kekurangan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka pada penelitian ini diusulkan sebuah teknik auskultasi yang dimodifikasi dengan electret condenser microphone untuk menangkap suara pada paru-paru. Tipe yang digunakan electret condenser microphone yaitu unidirectional (cardioid). Sinyal listrik yang dihasilkan oleh electret condenser microphone dikuatkan lagi menggunakan pre-amplifier karna sinyal listrik yang dihasilkan electrets condenser microphone sangat kecil. Pre-amplifier yang digunakan yaitu tube ultragain mic100. Sinyal yang dikuatkan dengan pre-amplifier masih berbentuk sinyal listrik, sinyal listrik ini akan diproses di DSP untuk mengubah sinyal menjadi data diskrit untuk mengubah sinyal suara ke sinyal listrik analog. Sinyal analog akan diubah melalui unit ADC agar dapat berubah menjadi sinyal digital kemudian DSP akan menerima sinyal digital dan memproses data digital tersebut yang kemudian sinyal disimpan dalam bentuk  file .wav. File .wav yang disimpan kemudian dipindahkan ke android melalui RobotDyn UNO+WIFI sebagai media komunikasi. RobotDyn UNO+WIFI yang digunakan yaitu tipe  ATmega328p+ESP8266 CH340G, file .Wav diproses dan diputar untuk dapat divisualisasikan pada android sehingga mempermudah dokter dalam menganalisa suara paru-paru pasien.  Kata kunci:  Suara paru-paru, Stetoskop, Electret Condenser Microphone, Pre-Amplifier dan DSP TMS320C6416T, dan RobotDyn UNO+WIFI ATmega328p+ESP8266 CH340G. AbstractThe lungs are organs in the human body in carrying out the respiratory system (breathing).  It function as the exchange of oxygen and carbon dioxide. To detect lung sounds, a stethoscope is needed as a tool to listen the sounds in the lungs. This technique is called auscultation.  In this technique, there are many limitations and disadvantages. Thus, to overcome this problem, this study proposed an auscultation technique modified with an electret condenser microphone to capture sounds in the lungs. The type used by the electret condenser microphone is unidirectional (cardioid). The electrical signal generated by the electret condenser microphone is amplified using a pre-amplifier because the electrical signal generated by the electrets condenser microphone is very small. The pre-amplifier used is the mic100 ultragain tube. The signal that is amplified by the pre-amplifier is still in the form of an electrical signal, this electrical signal will be processed on the DSP to convert the signal into discrete data to convert the sound signal to an analog electrical signal. The analog signal will be converted through the ADC unit so that it can be transformed into a digital signal then the DSP will receive a digital signal and process the digital data which is then stored in the form of a .wav file. The saved .wav file is then transferred to android via RobotDyn UNO + WIFI as a communication medium. RobotDyn UNO + WIFI used is the type ATmega328p + ESP8266 CH340G, .Wav files are processed and played so that it can be visualized on Android making it easier for doctors to analyze the sound of a patient's lungs. Keywords:  Lung sounds, Stethoscope, Electret Condenser Microphone, Pre-Amplifier and DSP TMS320C6416T, and RobotDyn UNO + WIFI ATmega328p + ESP8266 CH340G.
Implementasi Sistem Pendeteksi Penggunaan Masker Berbasis Raspberry Pi 4 Menggunakan Metode Convolution Neural Network (CNN) pada Proses Screening Protokol Kesehatan COVID-19 Abdillah, Muhammad; Rasyad , Sabilal; Alfarizal, Niksen
TEKNIKA Vol. 16 No. 1 (2022): Teknika Januari - Juni 2022
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.13343516

Abstract

Penggunaan masker merupakan salah satu upaya pencegahan dan antisipasi penyebaran virus COVID-19 saat berada didalam ruangan. Hal ini diperlukan karena kegiatan ekonomi. Pendidikan, dan pekerjaan masyarakat indonesia diluar rumah sudah perlahan kembali walaupun belum normal seperti dahulu. Oleh karena itu pendeteksian masker pada alat screening protokol kesehatan COVID-19 sangat penting untuk diterapkan saat memasuki ruangan. Pada rangkaian penelitian ini menggunakan Raspberry PI 4 sebagai mikrokontroller, kemudian kamera sebagai pedeteksi penggunaan masker secara real time, dan motor servo sebagai output untuk menggerakkan palang secara otomatis saat pengunjung memakai masker. Untuk pendeteksian masker digunakan metode convolutional neural network yang terdiri dari berbagai proses pelatihan seperti feature learning yang terdiri dari konvolusi layer dan polling layer, dan juga terdapat classification yang terdiri dari fully connected dan softmax.input dari metode convolutional neural network berupa data gambar yang terdiri dari 120 data gambar. Yang dibagi menjadi 60 untuk data gambar menggunakan masker, dan 60 data gambar yang tidak memakai masker. Hasil dari penelitian ini dapat mendeteksi penggunaan masker 100% sesuai dengan masker pada input data gambar dan palang pintu terbuka secara otomatis.