Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tekanan darah tinggi pada retina Hypertensive Retinopathy merupakan penyakit yang timbul akibat tingginya tekanan darah yang mengalir pada pembuluh darah retina, mengakibatkan penebalan dinding pembuluh darah, sehingga debit aliran darah pada retina berkurang. Komplikasi yang timbul dari penyakit ini beragam dan membahayakan, mulai dari oklusi pembuluh darah retina, kerusakan saraf mata, bahkan kebutaan. Skripsi ini membahas tentang pendeteksian tekanan darah tinggi pada retina, sehingga dapat digunakan sebagai media untuk membantu diagnosis dan pencegahan penyakit tekanan darah tinggi pada retina Hypertensive Retinopathy . Pendeteksian dilakukan dengan menganalisa gambar retina Fundus Image pasien dengan metode Principal Component Analysis PCA dan Backpropagation Neural Network BNN , sehingga outputnya berupa klasifikasi citra ke salah satu dari dua golongan; yaitu retina normal dan retina dengan tekanan darah tinggi. Dari hasil perancangan diperoleh tingkat akurasi pengujian dan pengujian neural network hingga 85,5 dan 63,6 .

---

Hypertensive Retinopathy is a disease caused by high blood pressure flowing in the retinal blood vessels, resulting in thickening of blood vessel walls and reduced blood flow in the retina. Complications arising from these diseases are diverse and dangerous, ranging from retinal vein occlusion, nerve eye damage, even blindness. This paper discusses the detection of high blood pressure in the retina, so it can be used as a medium to help diagnosis and prevention of Hypertensive Retinopathy disease. Detection is done by analyzing the patient 39 s retinal image Fundus Image with Principal Component Analysis PCA method and Backpropagation Neural Network BNN , so that the output is image classification to one of two classes namely the normal retina and retina with high blood pressure. The result shows that this proposed model have leaning and testing accuracy up to 85,5 and 63,6 ."

"Multi-Agent System MAS atau sistem dengan agen-ganda didefinisikan sebagai sebuah sistem yang terdiri dari beberapa autonomous agents yang saling berinteraksi satu sama lain. MAS dapat diaplikasikan di berbagai disiplin ilmu, seperti di bidang biologi, fisika, ekonomi, ilmu komputer, dsb. Pada penelitian dalam beberapa tahun terakhir, MAS yang dirancang dapat dibedakan berdasarkan: model, skema organisasi, topologi komunikasi, protokol dan algoritma pengendalian MAS yang digunakan, serta parameter lain pada MAS, seperti waktu pencuplikan, waktu tunda, gangguan, batasan, dsb. Walaupun teknologi MAS tidak dapat dikatakan sebagai teknologi yang baru, berbagai masalah masih kerap alam ditemukan dalam implementasinya. Masalah yang biasa ditemukan dalam perancangan MAS antara lain berupa masalah komunikasi, pengendalian agent, hingga MAS yang terlalu kompleks seperti MAS dengan model dinamik agent yang berubah-ubah terhadap waktu . Oleh karena itu, diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai MAS dengan kompleksitas tinggi. Pada penelitian ini, akan dikembangkan protokol pengendalian yang tepat guna untuk MAS dengan kompleksitas tinggi sehingga dapat mencapai konsensus walaupun dihadapkan dengan batasan-batasan yang ditemukan pada sistem, seperti topologi komunikasi yang berubah-ubah yang mengganggu ketahanan sistem.

---

Multi Agent System MAS or a system with multiple agents is defined as a system consisting of multiple autonomous agents interacting with each other. MAS can be applied in various disciplines, such as in the fields of biology, physics, economics, computer science, etc. In researches in the recent decades, the designed MAS can be distinguished by model, organizational scheme, communications topology, protocol and control algorithm which is used, and other parameters on MAS, such as sampling time, delay time, interruption, constraints, etc.

Although MAS technology can not be said to be a new technology, various problems are still often found in implementation. Common problems can be found in communication problems, agent control, up to MAS that is too complex such as MAS with time varying dynamic model of agents. Therefore, further research is needed on MAS with high complexity. In this research, appropriate control protocol will be developed for MAS with time varying dynamic model of agents so that it can reach consensus, although faced with the constraints found in the system, such as the changing communications topology."

"Penelitian ini membahas permasalahan formasi sistem multi-agent menggunakan pengendali prediktif terdistribusi. Model yang digunakan adalah nonholonomic mobile robot. Setiap agen dapat memecahkan sendiri permasalahan optimasi dan mengimplementasikannya setiap cuplikan waktu. Ada dua permasalahan formasi yang dibahas, yaitu formation tracking control dan formation stabilization. Pada permasalahan formation tracking control, setiap agen harus mengikuti referensi trajektori yang telah dibuat dan mempertahankan jarak dengan agen tetangganya. Sedangkan pada permasalahn formation stabilization, setiap agen, dari posisi yang acak, membentuk suatu formasi yang telah ditentukan di posisi yang telah ditentukan juga. Hasil simulasi ditampilkan untuk menggambarkan efektivitas dari pengendali prediktif terdistribusi yang telah didesain. Diperoleh hasil dengan waktu konvergensi yang sangat cepat dibanding jika dengan pengendali lain.

---

This study is concerned with the problem of formation using distributed model predictive control. The model that is used is nonholonomic mobile robot. All the agents are permitted to solve optimization problem by itself and implement them at each time step. There are two formation problem that will be discussed, i.e. formation tracking control problem and formation stabilization problem. On the formation tracking control problem, each agent is required to follow a reference trajectory that has been generated and maintain distance between agents. On the formation stabilization problem, each agent, with random initial condition, is required to form a formation at a specific position that has been determined. A numerical simulation is given to illustrate the effectivenes of the distributed model predictive control. The convergence rate of the result is much faster compared to other control law."

"ABSTRAKEmosi merupakan hasil dari aktivitas sensorik manusia baik sadar maupun tidak sadar yang dipicu oleh suatu objek atau situasi yang dialami manusia. Dalam dunia medis, emosi sangat berperan dalam kesembuhan pasien, tenaga medis sering kali mempertimbangkan emosi pasien untuk pengambilan keputusan langkah medis yang harus ditempuh. Saat ini, sistem pendeteksi emosi yang banyak digunakan adalah menggunakan raut wajah, namun sistem ini masih kurang bisa membantu tenaga medis dikarenakan ada pasien yang tidak mau atau tidak bisa memperlihatkan emosi mereka baik secara verbal maupun non-verbal. Oleh karena itu dibutuhkan sistem pendeteksi emosi yang tidak bergantung pada ekspresi emosi verbal maupun non-verbal. Penelitian ini membahas tentang perancangan sistem pendeteksi emosi menggunakan sinyal elektroensefalografi (EEG) dengan menggunakan metode ekstraksi fitur Bispectrum Wavelet. Kemudian untuk detailed coefficient akan diekstrak fiturnya menggunakan Relative Wavelet Bispectrum (RWB) dan untuk approximate coefficient akan di filter menggunakan Non-Overlap 3-D Pyramid untuk kemudian dicari mean%. Sistem pendeteksi emosi dengan menggunakan sinyal EEG dipilih karena untuk mendapatkan sinyal EEG tidak bergantung pada ekspresi emosi verbal maupun non-verbal. Dataset EEG yang digunakan didapatkan dari Database for Emotion Analysis using Physiological Signals (DEAP). Hasil mean yang didapatkan dari implementasi sistem yang diajukan pada skripsi ini adalah 76.6250% untuk valence dan 75.8594% untuk arousal. Hasil ini lebih tinggi 3.1050% untuk valence dan 2.4794% untuk arousal dibandingkan dengan hasil yang didapatkan pada paper

---

ABSTRACTEmotion is a result of humans conscious or unconscious sensorics activities that is triggered by object or situation that the human experienced. In medical world, emotion can be the key for patient healing process, doctor or medical personnel often use patients emotion to make next healing process movement. Nowadays, facial recognition is the most common emotion detection system; however, this emotion detection system is unreliable because it needs patient to show their emotion in verbal or non-verbal ways. Therefore, other emotion detection system that does not depend on humans verbal or non-verbal expression is needed. In this research, emotion detection system using electroencephalography (EEG) signal with Bispectrum Wavelet for its features extraction is discussed. Relative Wavelet Bispectrum will be used to extract features from detailed coefficient, and the approximate coefficient will be filtered and then it mean% will be calculated. EEG signal-based emotion detection system was chosen because EEG signal does not depend on humans verbal or non-verbal expression. Database for Emotion Analysis using Physiological Signals (DEAP) is used in this research. The mean result of the proposed system was 76.6250% for valence and 75.8594% for arousal. This results was higher by 3.1050% for valence and 2.4794% for arousal from the previous system"

"Rollover merupakan penyebab utama adanya korban jiwa dari peristiwa ketidakstabilan kendaraan. Karenanya, inovasi pencegahan rollover pada kendaraan roda empat terus dikembangkan untuk meningkatkan keselamatan berkendara. Variabel sudut roll dan kecepatan sudut roll sangat diperlukan dalam pengendalian pencegahan rollover kendaraan, namun kedua variabel ini tidak dapat diukur secara langsung pada kendaraan roda empat karena tingginya harga sensor yang diperlukan. Metode estimasi sudut roll dan kecepatan sudut roll yang akurat dibutuhkan agar pengendalian pencegahan rollover dapat bekerja. Pada penelitian skripsi ini, didesain observer menggunakan metode extended Kalman filter (EKF) diskrit untuk mengestimasi sudut roll dan kecepatan sudut roll. Metode EKF dipilih karena dapat menghasilkan estimasi yang baik pada kondisi non-linier. Persamaan keadaan non-linier yang digunakan pada EKF diturunkan dari model gerak kendaraan pada bidang datar dan model gerak poros kendaraan. Persamaan keadaan non-linier yang dalam bentuk kontinu diaproksimasikan ke bentuk diskrit menggunakan metode Runge-Kutta orde 4. Observer yang didesain lalu diintegrasikan dengan sistem pengendali prediktif pencegahan rollover untuk menguji kinerja metode observer saat kendaraan dalam kondisi pengendalian kestabilan yang non-linier. Metode observer EKF hasil penelitian kemudian dibandingkan dengan metode Kalman filter pada simulasi menggunakan perangkat lunak Carsim dan MATLAB & Simulink.

---

Rollover is the main cause of fatalities from vehicle instability. Therefore, rollover prevention innovations in four-wheeled vehicles continue to be developed to improve driving safety. Roll angle and roll rate are very necessary in vehicle rollover prevention control, but these two variables cannot be directly measured on four-wheeled vehicles because of the high price of the sensors needed. The method of high-performance roll angle and roll rate estimation is needed so that rollover prevention control can operate. In this final project, the observer is designed with discrete extended Kalman filter (EKF) method to estimate roll angle and roll rate of the vehicle. The EKF method was chosen because it can yield good estimates in nonlinear conditions. The nonlinear equations used in EKF are derived from the yaw-plane vehicle dynamics model and axis dynamics model. The nonlinear equations which are still in continuous form are approximated to discrete form using the 4th order Runge-Kutta method. The designed observer is integrated with the predictive rollover prevention control system to test the performance of EKF when the vehicles is in stability controlling, nonlinear conditions. The designed EKF observer method is then compared to the Kalman filter method in a simulation using Carsim and MATLAB & Simulink software."

"ABSTRAKHiperurisemia adalah kondisi tubuh ketika kadar asam urat di dalam darah yang melebihi batas normal. Peningkatan kadar asam urat di dalam darah, dapat menyebabkan inflamasi pada sendi dan kematian karena kerusakan kardiovaskuler. Inhibitor xantin oksidase bekerja dengan cara menghambat kerja pusat molybdenum pterin yang merupakan tempat aktif xantin oksidase. Xantin oksidase dibutuhkan untuk mengoksidasi hipoxantin dan xantin menjadi asam urat. Allopurinol digunakan secara luas untuk mengontrol dan menurunkan kadar asam urat di dalam darah yang penggunaannya dapat mengalami kegagalan dalam menurunkan kadar asam urat di dalam darah. Isorhamnetin merupakan senyawa yang berasal dari Propolis Sulawesi Selatan (Tetragonula biroi), yang mana menunjukan hasil aktivitas inhibisi xantin oksidase yang mendekati nilai dari senyawa allopurinol. Ekstrak etanol propolis (EEP) T. biroi yang dipartisi menggunakan sistem pelarut P Arizona memiliki nilai Rf mendekati 1 pada fasa atas dan bawahnya, tidak dapat menghasilkan senyawa Isorhamnetin dengan metode Centrifugal Partition Chromatography (CPC) berdasarkan identifikasi menggunakan metode LC-MS.

---

ABSTRACT

Hyperuricemia is a condition of the body that composes uric acid levels in the blood which exceed the normal limit. Increased levels of uric acid in the blood, can cause inflammation in the joints and death due to cardiovascular damage. The xanthine oxidase inhibitor works by inhibiting the work of the center of molybdenum pterin which is the active site of xanthine oxidase. Xanthine oxidase is needed to oxidize hypoxanthine and xanthine to uric acid. Allopurinol is widely used to control and reduce the level of uric acid in the blood which can cause failure to reduce uric acid levels in the blood. Isorhamnetin is a compound derived from Propolis South Sulawesi (Tetragonula biroi), which shows that the inhibitory activity of xanthine oxidase is close to the value of allopurinol compounds. Ethanol extract of propolis (EEP) T. biroi partitioned using the P Arizona solvent system has a value of Rf close to 1 in the upper and lower phases, unable to produce Isorhamnetin compounds by Centrifugal Partition Chromatography (CPC) method based on identification using the LC-MS method."