Informasi Umum

Kode

18.04.3299

Klasifikasi

621.3 - Electrical, Magnetic, Optical, Communications, Computer engineering, Electronics, Lighting

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Electrical Engineering

Dilihat

312 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Aktivitas tidur merupakan salah satu faktor penting untuk menentukan kualitas hidup manusia. Aktivitas tidur sangat erat kaitannya dengan kualitas tidur yang dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya seperti aktivitas sehari-hari, kondisi emosional, dan kondisi fisik. Perangkat pemantauan aktivitas tidur yang ada saat ini yaitu polysomnography. Perangkat ini biasanya dipakai dalam sistem monitoring tidur di rumah sakit dengan cara menempelkan elektroda di kepala pasien. Kelemahan pemakaian alat ini adalah rasa kurang nyaman pada pasien sehingga mengakibatkan terganggunya analisis monitoring tidur dikarenakan terlalu banyak perangkat yang melekat pada tubuh pasien. Pada penelitian ini dirancang sistem monitoring tidur menggunakan Microsoft Kinect Sensor v.2. Perangkat ini merupakan sebuah sensor yang mampu menangkap setiap perpindahan gerakan yang dihasilkan oleh tubuh manusia. Kualitas tidur subjek pada sistem yang dibuat ditentukan dari perubahan postur selama 105 menit waktu tidur yang telah ditentukan. Postur tidur subjek dideteksi menggunakan metode boundary information. Metode boundary information membagi tubuh dalam tiga bagian dengan algoritma three base line (midle,upper dan lower line). Metode ini menggunakan empat titik kunci pada sendi, yaitu telapak tangan kanan, telapak tangan kiri, lutut kanan dan lutut kiri. Postur tubuh yang akan dideteksi yaitu foetus, log yearner,soldier dan starfish. Hasil analisis keluaran sistem pemantauan tidur ini merupakan klasifikasi kualitas tidur subjek beserta postur tidur dominan. Pengujian sistem berdurasi 105 menit dan perubahan postur tidur subjek per satu menit disebut dengan Minutely Posture Movement (MPM). Kualitas tidur diklasifikasikan menjadi 3 kategori, yaitu: Cenderung Baik, Cenderung Normal dan Cenderung Buruk. Nilai batas untuk pengkategorian Cenderung Baik, Cenderung Normal, dan Cenderung Buruk didapat berdasarkan nilai Q1 dan Q3 dari MPM 10 subjek. Nilai Q1 yang didapat adalah 0.08 dan Q3 yang didapat adalah 0.15. Pengkategorian kualitas tidur subjek adalah Cenderung Baik jika MPM<0.08; Cenderung Normal jika 0.08?MPM<0.15; dan Cenderung Buruk jika MPM?0.15. Berdasarkan pengambilan data dari 10 subjek, 20% subjek memiliki kualitas tidur Cenderung Baik, 50% subjek memiliki kualitas tidur Cenderung Normal dan 30% subjek memiliki kualitas tidur Cenderung Buruk. Dari hasil analisis postur dominan, 70% subjek memiliki postur dominan yearner, 20% subjek memiliki postur dominan soldier, dan 10% subjek memiliki postur dominan foetus. Sistem yang dirancang memiliki akurasi 87,38% dengan nilai relative error sebesar 12,62%.

Kata Kunci : polysomnography, microsoft kinect sensor v.2., boundary information, three base line, Minutely Posture Movement.

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama NITYACAS FEBRIANA PERMATA SARI
Jenis Perorangan
Penyunting ACHMAD RIZAL, ERWIN SUSANTO
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom
Kota Bandung
Tahun 2018

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi