Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sebagai salah satu organ yang berada di dalam sistem rangka tubuh manusia, tulang merupakan organ yang memiliki kemampuan untuk melakukan regenerasi mandiri. Namun, kapasitas untuk meregenerasi dapat terganggu akibat beberapa faktor seperti usia, besarnya kerusakan, dan penyakit yang diderita. Kemajuan perkembangan di bidang medis memunculkan fenomena pengaplikasian perancah rekayasa jaringan tulang untuk menjadi salah satu solusi. Dalam penelitian ini, perancah dibuat menggunakan campuran antara polyvinyl alcohol (PVA) dengan polycaprolactone (PCL). Kombinasi dilakukan dengan penambahan kandungan zirconia (ZrO2) yang memiliki kekuatan mekanik tinggi dan modifikasi permukaan lewat pelapisan gelatin. Pembuatan perancah digunakan dengan metode freeze dry dan menghasilkan lima variasi kelompok yaitu PVA/PCL, PVA/PCL berlapis gelatin, PVA/PCL/2,5%ZrO2 berlapis gelatin, PVA/PCL/5%ZrO2 berlapis gelatin, dan PVA/PCL/7,5%ZrO2 berlapis gelatin. Karakteristik fisika-kimia perancah yang terlihat antara lain perancah memiliki kekuatan tekan di rentang 4 – 19 MPa; bentuk pori perancah terbentuk di rentang 102 – 209 μm dan terbentuk porositas di rentang 67 – 83%; permukaan hidrofilik dengan tingkat swelling di rentang 224 – 452%; dan perancah memiliki laju degradasi yang cukup cepat dengan kehilangan berat di rentang 49 – 77% pada hari ketujuh. Berdasarkan karakteristik fisika-kimia, perancah mampu menyamai kekuatan tekan dan porositas pada tulang sponge. Adanya penambahan zirconia juga berhasil meningkatkan kekuatan mekanik dan memperlambat laju degradasi. Oleh karena itu, perancah PVA/PCL/ZrO2 berlapis gelatin merupakan kandidat yang baik digunakan untuk aplikasi rekayasa jaringan tulang.

---

As a crucial component of the human skeletal system, bone possesses intrinsic self-regenerative capabilities. However, these regenerative capacities can be compromised by factors such as aging, the extent of injury, and the presence of certain diseases. Recent advancements in medical science have led to the development of bone tissue engineering scaffolds as a promising therapeutic solution. In this study, scaffolds were fabricated using a blend of polyvinyl alcohol (PVA) and polycaprolactone (PCL), with the addition of zirconia (ZrO2) for its high mechanical strength, and surface modification through gelatin coating. The scaffolds were produced using the freeze-drying method, resulting in five distinct groups: PVA/PCL, gelatin coated PVA/PCL, gelatin coated PVA/PCL/2,5%ZrO2, gelatin coated PVA/PCL/5%ZrO2, and gelatin coated PVA/PCL/7,5%ZrO2. The scaffolds physicochemical properties were characterized by a compressive strength ranging from 4 to 19 MPa; pore sizes between 102 and 209 μm with porosity levels from 67% to 83%; hydrophilic surfaces with swelling ratios from 224% to 452%; and a rapid degradation rate with a weight loss ranging from 49% to 77% by the seventh day. These physicochemical characteristics indicate that the scaffolds emulate the compressive strength and porosity of cancellous bone. The addition of zirconia significantly enhanced mechanical strength and decelerated the degradation rate. Consequently, gelatin coated PVA/PCL/ZrO2 scaffolds are viable candidates for applications in bone tissue engineering."

"Penyakit pada paru-paru merupakan gangguan yang cukup serius dimana dapat menyerang sistem pernapasan manusia dan bisa berakibat fatal jika tidak ditangani dengan serius. Pada saat ini deteksi penyakit pada paru-paru masih dilakukan secara manual oleh para dokter ahli, namun proses secara manual memakan waktu lama. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dibuat sistem yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasi penyakit paru-paru dengan otomatis. Dalam penelitian ini akan digunakan dua metode yaitu Support Vector Machine dan Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data screening yang berjumlah seratus data pasien, data di dapatkan dari salah satu sumber yang memiliki data primer yaitu salah satu rumah sakit di Yogyakarta. Penelitian ini menggunakan dua belas gejala paru-paru dan diklasifikasikan kedalam lima kelas penyakit paru-paru yaitu tuberkulosis, penyakit paru obstruktif kronis, pneumonia, asma bronkial, kanker paru. Sistem klasifikasi akan di implementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Pengujian kinerja klasifikasi menggunakan Confusion Matrix dan aplikasi diuji dengan menggunakan System Usability Scale. Penelitian ini menghasilkan sistem klasifikasi penyakit paru-paru dengan menggunakan metode Support Vector Machine dan Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes, dari hasil pengujian akurasi Confusion Matrix pada algoritma Support Vector Machine mendapatkan hasil akurasi 93,9% , recall 92%, precison 79%, dan f1 score 54%, sedangkan pada Ensemble Bagging Gausian Naïve Bayes mendapatkan hasil akurasi 88,9 % recall 92%, precision 79%, f1 score 54%, serta pengujian sistem menggunakan metode System Usability Scale nilai yang diperolah sebesar 73 atau mendapatkan grade B.

---

Lung disease is a serious disorder that can attack the human respiratory system and can be fatal if not treated seriously. Currently, lung disease detection is still done manually by expert doctors, but the manual process takes a long time. Therefore, in this research a system was created that can detect and classify lung diseases automatically. In this research, two methods will be used, namely Support Vector Machine and Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes. The data used in this research is screening data consisting of one hundred patient data, the data was obtained from one source that has primary data, namely one of the hospitals in Yogyakarta. This study used twelve lung symptoms and classified them into five classes of lung disease, namely tuberculosis, chronic obstructive pulmonary disease, pneumonia, bronchial asthma, lung cancer. The classification system will be implemented using the PHP programming language. Classification performance testing uses the Confusion Matrix and the application is tested using the System Usability Scale. This research produces a lung disease classification system using the Support Vector Machine method and Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes, from the results of Confusion Matrix accuracy testing on the Support Vector Machine algorithm, the results are 93.9% accuracy, 92% recall, 79% precision, and f1 score was 54%, while Ensemble Bagging Gausian Naïve Bayes obtained accuracy results of 88.9%, recall 92%, precision 79%, f1 score 54%, and system testing using the System Usability Scale method obtained a score of 73 or got grade B.  "

"Kasus fraktur tulang tanpa disadari sangat umum terjadi di dunia. Hal ini dapat disebabkan oleh faktor eksternal seperti kecelakaan maupun faktor internal seperti usia. Seiring bertambahnya umur, kemampuan tulang untuk meregenerasi dirinya sendiri menjadi semakin berkurang. Oleh karena itu, dibutuhkan intervensi medis berupa perancah untuk membantu proses penyembuhan fraktur pada lansia. Penelitian ini melakukan fabrikasi perancah komposit berbahan dasar polyvinyl alcohol (PVA) dan polycaprolactone (PCL) dengan variasi konsentrasi ZrO2 (zirkonium dioksida) dan modifikasi permukaan perancah menggunakan gelatin. Perancah difabrikasi dengan metode freeze drying. Kombinasi PVA dan PCL dapat membantu memperlambat proses degradasi dalam tubuh, sehingga perancah mampu memberikan topangan hingga tulang sembuh secara sempurna. Penambahan gelatin pada permukaan perancah berfungsi untuk meningkatkan bioaktivitas perancah. Penambahan ZrO2 dilakukan untuk menambah agen antibakterial serta meningkatkan proliferasi sel. Untuk melihat pengaruh penambahan ZrO2 terhadap karakteristik biologis perancah komposit PVA/PCL dengan pelapisan gelatin untuk rekayasa jaringan tulang, dilakukan uji viabilitas serta uji diferensiasi dengan pewarnaan alizarin merah. Hasil uji viabilitas menunjukkan keunggulan pada perancah 2,5% ZrO2 dengan nilai 90,14%, 5% ZrO2 dengan nilai 90,07%, dan 7,5% ZrO2 dengan nilai 89,19% di hari terakhir pengujian. Absorbansi tertinggi untuk hasil uji MTT ditunjukkan pada perancah 5% ZrO2 dengan nilai 0,447, 2,5% ZrO2 dengan nilai 0,388, dan PVA/PCL dengan nilai 0,372. Uji diferensiasi menunjukkan penambahan ZrO2 dengan kadar 2,5% dapat mendukung diferensiasi osteogenik namun hasilnya belum optimal. Penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa perancah dengan kombinasi material PVA, PCL, ZrO2, dan gelatin yang dibuat dengan metode freeze dry dan modifikasi permukaan memiliki potensi untuk aplikasi rekayasa jaringan tulang.

---

Cases of bone fractures are very common worldwide. Fractures can be caused by external factors such as accidents, or internal factors such as aging. As people age, the bone’s ability to regenerate itself decreases. Therefore, medical intervention in the form of bone scaffold is needed to help the fracture healing process of the elderly. This study is aiming to fabricate composite scaffolds made from polyvinyl alcohol (PVA) and polycaprolactone (PCL) with various concentration of ZrO2 (zirconium dioxide) and surface modification of the scaffold using gelatin. The scaffold is fabricated using the freeze-drying method. The combination of PVA and PCL can help slow down the scaffold’s degradation inside the body, so that the scaffold will be able to provide support until the bones heal completely. The addition of gelatin to the surface serves to increase the bioactivity of the scaffold. The addition of ZrO2 serves to add antibacterial agents and increase cell proliferation. To see the effect of adding ZrO2 on the biological characteristics of PVA/PCL scaffolds with gelatin coating for bone tissue engineering, assays such as viability assays and osteogenic differentiation with alizarin red staining. Both viability assay shows superior results of 2,5% ZrO2 scaffolds with 90,14% of viability, 5% ZrO2 scaffold with 90,07% of viability, and 7,5% ZrO2 scaffold with 89,19% of viability on the last day of the assay. Absorbance from MTT assay shows superior results of 5% ZrO2 scaffold with a value of 0,447, 2,5% ZrO2 scaffold with a value of 0,388, and PVA/PCL scaffold with a value of 0,372. Osteogenic differentiation assay shows only the 2,5% ZrO2 scaffold is capable of inducing ostegenic differentiation. Hence, the fabrication of bone scaffold with the combination of PVA, PCL, ZrO2, and gelatin using freeze dry method and surface modification has potential to be used for bone tissue engineering."

"Electrical Impedance Tomography (EIT) sebagai alat pencitraan non-invasif dan fungsional semakin banyak digunakan, terutama untuk pemantauan paru-paru. Namun, kompleksitas EIT mengakibatkan waktu pemrosesan yang lambat dan kualitas gambar yang kurang baik, sehingga sulit diterapkan secara real-time. Penelitian ini mengembangkan phantom resistor yang mensimulasikan struktur paru-paru dan meningkatkan kualitas citranya dengan metode segmentasi berbasis AI. Phantom resistor ini mampu meniru impedansi listrik jaringan tubuh pada area paru-paru (kulit 1k ohm, lemak 4.7k ohm, otot 1k ohm, dan paru-paru 2.2k ohm) dan menunjukkan perbedaan citra antara kondisi ekspirasi dan inspirasi dengan nilai mean, standar deviasi, dan varian sampel yang baik. Dataset terdiri dari 594 gambar dengan variasi tipe rekonstruksi, urutan elektroda injeksi, dan posisi, digunakan untuk melatih model segmentasi. Model segmentasi K-means dengan 4 klaster dan U-Net diuji pada phantom resistor paru-paru, menunjukkan akurasi validasi 0.7071 dan kerugian validasi 0.1441, berhasil mensegmentasi jaringan tubuh di sekitar paru-paru. Peningkatan kualitas citra EIT diukur dengan SSIM terbaik sebesar 0.8225 pada segmentasi K-means, meskipun kesamaan perseptual belum dapat ditingkatkan, dengan nilai LPIPS terbaik sebesar 0.1885 pada gambar original hasil rekonstruksi EIT. Penelitian ini menunjukkan bahwa phantom resistor dan segmentasi berbasis AI dapat meningkatkan kualitas citra EIT dan memvalidasi perangkat tanpa pengujian langsung pada manusia.

---

Electrical Impedance Tomography (EIT) as a non-invasive and functional imaging tool is increasingly used, particularly for lung monitoring. However, the complexity of EIT results in slow processing times and poor image quality, making real-time application challenging. This study developed a resistor phantom that simulates lung structure and improves image quality using AI-based segmentation methods. The resistor phantom can mimic the electrical impedance of body tissues in the lung area (skin 1k ohm, fat 4.7k ohm, muscle 1k ohm, and lungs 2.2k ohm) and demonstrates image differences between expiratory and inspiratory conditions with good mean, standard deviation, and sample variance values. A dataset of 594 images with variations in reconstruction type, electrode injection sequence, and position was used to train the segmentation model. Segmentation models using K-means with 4 clusters and U-Net were tested on the lung resistor phantom, showing validation accuracy of 0.7071 and validation loss of 0.1441, successfully segmenting body tissues around the lungs. Improved EIT image quality was measured with the best SSIM value of 0.8225 in K-means segmentation, although perceptual similarity could not be improved, with the best LPIPS value of 0.1885 on the original EIT reconstructed images. This study demonstrates that the resistor phantom and AI-based segmentation can enhance EIT image quality and validate devices without direct human testing."

"Pemerintah Indonesia melalui Undang-Undang Nomor 44 Tahun 2009 mewajibkan semua alat Kesehatan untuk dikalibrasi. Sebagai implementasi dari peraturan tersebut, Kementerian Kesehatan menerbitkan Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 54 Tahun 2015 yang mengharuskan alat kesehatan untuk dikalibrasi minimal sekali dalam satu tahun. Defibrillator adalah salah satu alat kesehatan yang berfungsi untuk memberikan kejutan listrik kepada pasien yang mengalami gangguan jantung. Untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrologi, defibrillator harus dikalibrasi minimal satu kali dalam setahun. Dalam melakukan kalibrasi defibrillator, digunakan perangkat bernama defibrillator analyzer. Seperti halnya defibrillator, defibrillator analyzer juga harus dikalibrasi untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrology. Metode Monte Carlo digunakan dalam kegiatan kalibrasi defibrillator analyzer dengan menggunakan high voltage differential probe untuk melakukan estimasi ketidakpastian pengukuran. Metode Monte Carlo menggunakan propagasi distribusi dan umumnya memberikan hasil yang lebih dekat dengan kenyataan serta menghasilkan nilai ketidakpastian yang lebih baik. Hasil dari kalibrasi defibrillator analyzer adalah nilai pengukuran (measurand) dengan persentase antara 93% hingga 95%, dan perhitungan ketidakpastian menggunakan Metode Monte Carlo menghasilkan ketidakpastian yang valid sebesar 100%.

---

The Indonesian Government, through Law Number 44 of 2009, mandates calibration for all healthcare equipment. As an implementation of this provision, the Ministry of Health issued Ministerial Regulation Number 54 of 2015 concerning Testing and Calibration of Healthcare Equipment, which requires healthcare equipment to be calibrated at least once a year. A defibrillator is a medical device used to deliver an electric shock to patients with heart problems. To ensure accuracy and metrological traceability, a defibrillator must be calibrated at least once a year. During the calibration of a defibrillator, a device called a defibrillator analyzer is used.

Similar to the defibrillator, the defibrillator analyzer also needs to be calibrated to ensure accuracy and metrological traceability. The Monte Carlo method is used in the calibration of the defibrillator analyzer, utilizing a high voltage differential probe to estimate measurement uncertainty. The Monte Carlo method employs distribution propagation and generally yields results closer to reality, producing better uncertainty values. The result of the defibrillator analyzer calibration is a measurand value (measurement value) ranging between 93% and 95%, and the uncertainty calculation using the Monte Carlo method yields a valid uncertainty value of 100%."

"Pengukuran laju pernapasan bayi secara non-kontak menawarkan alternatif inovatif dibandingkan dengan metode konvensional berbasis kontak yang sering kali menyebabkan ketidaknyamanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode otomatis yang dapat mendeteksi Region of Interest (ROI) pada tubuh bayi dan menghitung laju pernapasan menggunakan analisis optical flow. Pendekatan ini dirancang untuk mendukung pemantauan bayi dengan penyakit jantung bawaan, yang memerlukan pemantauan rutin terhadap laju pernapasan sebagai indikator kondisi kesehatan mereka. Sistem yang diusulkan memanfaatkan model MediaPipe Pose untuk mendeteksi ROI secara otomatis. Pergerakan dalam ROI dianalisis menggunakan optical flow yang dikombinasikan dengan beberapa filter yaitu Hampel Filter, Moving Average Filter, dan Bandpass Filter. Laju pernapasan diestimasi melalui deteksi puncak dengan parameter tanpa jarak, 1 detik, 1,5 detik, dan 2 detik, serta analisis Fast Fourier Transform (FFT). Pengujian dilakukan pada dataset video AIR-125 yang mencakup berbagai kondisi pencahayaan, pose bayi, resolusi dan frame rate. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu mendeteksi ROI pada area torso tubuh bayi serta mengestimasi laju pernapasan dengan kesalahan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 3,26 BPM, Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 4,87 BPM, dan Limits of Agreement antara -10 BPM hingga 8,97 BPM untuk deteksi puncak dengan parameter jarak 1,5 detik. Untuk estimasi berbasis FFT, MAE tercatat sebesar 4,54 BPM, RMSE sebesar 6,60 BPM, dan Limits of Agreement antara -12,84 BPM hingga 12,95 BPM. Sistem ini menawarkan solusi non-kontak yang fleksibel, mudah diadaptasi, dan relevan untuk pemantauan bayi di rumah sakit maupun dalam pengaturan rawat jalan di rumah, khususnya bagi bayi dengan penyakit jantung bawaan yang memerlukan pengawasan intensif.

---

Measuring the respiratory rate of infants non-contact offers an innovative alternative compared to conventional contact-based methods, which often cause discomfort. This research aims to develop an automatic method that can detect the Region of Interest (ROI) on the infant's body and calculate the respiratory rate using optical flow analysis. This approach is designed to support the monitoring of infants with congenital heart disease, who require routine monitoring of their respiratory rate as an indicator of their health condition. The proposed system utilizes the MediaPipe Pose model to automatically detect the ROI. Movement within the ROI is analyzed using optical flow combined with several filters, namely the Hampel Filter, Moving Average Filter, and Bandpass Filter. The respiratory rate is estimated through peak detection with distance parameters of none, 1 second, 1.5 seconds, and 2 seconds, as well as Fast Fourier Transform (FFT) analysis. Testing was conducted on the AIR-125 video dataset, which includes various lighting conditions, infant poses, resolutions, and frame rates. The test results show that this approach is capable of detecting the ROI in the torso area of the infant and estimating the respiratory rate with a Mean Absolute Error (MAE) of 3.26 BPM, Root Mean Square Error (RMSE) of 4.87 BPM, and the Limits of Agreement were -10 to 8.97 BPM for peak detection with a distance parameter of 1.5 seconds. For FFT-based estimation, the MAE recorded was 4.54 BPM, RMSE was 6.60 BPM, and the Limits of Agreement were -12.84 to 12.95 BPM. This system offers a flexible, easily adaptable, and relevant non-contact solution for monitoring infants in hospitals as well as in outpatient settings at home, particularly for infants with congenital heart disease who require intensive supervision."

"Pelacakan kontak COVID-19 merupakan salah satu solusi preventif untuk memperlambat penyebaran virus. Beberapa negara telah menerapkan pelacakan kontak manual dan juga pelacakan digital menggunakan aplikasi smartphone. Pada penelitian ini dibangun perangkat sistem pelacakan kontak COVID-19 berbasis kedekatan menggunakan teknologi BLE (Bluetooth Low Energy) berfokus pada pelacakan dan pengendalian penyebaran virus di komunitas lokal. Perangkat terdiri dari perangkat pengirim sinyal (tag) dan perangkat penerima sinyal (scanner). Misalkan perangkat sistem diterapkan di sebuah pabrik, tag akan digunakan oleh karyawan dengan diletakkan di saku depan baju karyawan pabrik atau dikaitkan di baju. Tag akan secara terus-menerus mengirimkan sinyal yang akan terbaca oleh scanner. Sinyal yang diterima ini dengan format receive signal strength indicator (RSSI) akan digunakan untuk menghitung jarak antara scanner dan tag. Kemudian jarak tersebut akan digunakan untuk menentukan titik koordinat dari tag dengan perhitungan menggunakan algoritma trilateration. Setelah itu jarak antar tag dapat diperoleh, namun dengan adanya fluktuasi sinyal tidak dapat diperoleh titik koordinat yang sebenarnya. Sedangkan informasi kedekatan masih bisa diperoleh dengan menyaring data jarak yang kurang dari nilai ambang jarak, 2 meter, kemudian membandingkan data tersebut dengan data keseluruhan pada selang waktu yang ditentukan, sehingga menghasilkan nilai persentase. Persentase yang tinggi, diatas 80%, menunjukkan adanya kedekatan antar tag.

---

COVID-19 contact tracing is a preventive solution to slow the spread of the virus. Several countries have implemented manual contact tracing as well as digital tracking using smartphone applications. A proximity-based COVID-19 contact tracing system device using BLE (Bluetooth Low Energy) technology focuses on tracking and controlling the spread of the virus in local communities. The device consists of a signal sending device (tag) and a signal receiving device (scanner). Suppose a system device is implemented in a factory, the tag will be used by employees by placing it in the front pocket of the factory employee's clothes or hooked on the shirt. The tag will continuously send a signal that will be read by the scanner. This received signal with the receive signal strength indicator (RSSI) format will be used to calculate the distance between the scanner and the tag. Then the distance will be used to determine the coordinate point of the tag with calculations using the trilateration algorithm. After that, the distance between tags can be obtained, while with signal fluctuation the actual coordinate point cannot be obtained, but proximity information can still be obtained by filtering distance data at a specified time interval which is less than the threshold value of the distance, 2 meters, then comparing the data with the overall data, resulting in a percentage value. A high percentage, above 80%, indicates the closeness between tags."

"Dalam dunia perindustrian sudah banyak memanfaatkan kemajuan teknologi dengan sistem robotik sebagai media utama dalam proses produksinya. Hal ini dikarenakan sistem robotik lebih memiliki resiko yang minim dibandingkan dengan manusia. Aplikasi utama untuk tangan robot humanoid adalah dibidang robotika dan prosthesis.Menggunakan teknologi pencetakan 3D, tangan robot ini dapat diproduksi secara massal dan memiliki fungsi dasar dari tangan mahal yang canggih dan murah. Robot tangan dikendalikan menggunakan sarung tangan sensor yang dapat membaca pergerakan jari. Sensor flex merupakan sebuah sensor yang memiliki fungsi dalam mendeteksi suatu kelengkungan Pada penelitian ini digunakan sensor flex dikarenakan sebuah kebutuhan untuk mendapatkan nilai gerak pada lengkungan jari. Penelitian ini terdiri atas pemilihan model tangan cetak 3D, perakitan komponen mekanik dan elektronik dari tangan robot, pembuatan perangkat lunak, pengujian tangan robot dan integrasinya dengan sensor dan implementasi teleoperasi.Tangan robot dapat bergerak dengan waktu paling cepat jika tidak ada pengahalang sekitar 6 detik dan paling lama jika ada penghalang sekitar 41 detik. Disini di uji coba hingga jarak terjauh yaitu 30 meter tanpa penghalang dengan waktu sekitar 16 detik. Robot dan sensor dapat dikembangkan untuk operasi dan manipulasi pada berbagai aplikasi seperti prostetik untuk para disabilitas, penanganan zat berbahaya, penanggulangan bencana, robot survei antariksa atau bawah laut maupun membantu kebutuhan sehari-hari manusia.

---

In the industrial world, many have used technological advances with robotic systems as the main media in the production process. This is because robotic systems have less risk than humans. The main applications for humanoid robotic hands are in the field of robotics and prostheses. Using 3D printing technology, these robotic hands can be mass produced and have the basic functions of sophisticated and inexpensive expensive hands. The hand robot is controlled using sensor gloves that can read finger movements. The flex sensor is a sensor that has a function in detecting a curvature. In this study, a flex sensor was used due to a need to get the value of motion on the curvature of the finger. This research consists of selecting a 3D printed hand model, assembling the mechanical and electronic components of the robotic arm, making software, testing the robotic hand and its integration with sensors and implementing teleoperation. the longest if there is a barrier around 41 seconds. Here in the trial to the furthest distance of 30 meters without a barrier with a time of about 16 seconds. Robots and sensors can be developed for operation and manipulation in various applications such as prosthetics for the disabled, handling hazardous substances, disaster management, robotic space or underwater surveys as well as helping people's daily needs."

"Rancangan awal real-time data pipeline sebelum optimasi dilakukan menggunakan sistem PubSub pada cloud yang menyimpan retensi data selama minimum 24 jam. Hal ini menyebabkan data yang telah terkumpul pada broker akan terus dikirimkan. Hal ini dapat mengakibatkan terjadinya pengulangan pengiriman data yang meningkatkan biaya overhead serta biaya operasional, waktu yang lebih lama untuk mentransmisikan data, dan duplikasi data yang menyebabkan tidak akuratnya data yang terkirim. Optimasi arsitektur yang diusulkan menggunakan database NoSQL dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan QoS level 2, latency, dan cost pada real-time data monitoring untuk healthcare. Hasil riset yang dicapai memenuhi kebutuhan monitoring data healthcare secara real-time dengan rancangan arsitektur yang diusulkan dan diimplementasikan pada cloud.

---

The initial design of real-time data transmission architecture was carried out using the PubSub system in the cloud which stores data retention for a minimum of 24 hours so that data that has been collected at the broker will continue to be sent. This can result in repeated data transmissions that increase overhead and operational costs, longer time to transmit data, and data duplication which causes inaccurate data sent. The proposed architecture optimization uses a NoSQL database designed to meet QoS level 2, latency, and cost in real-time data monitoring for healthcare. The research results were achieved to meet the needs of monitoring healthcare data in real-time with the proposed architecture design and implemented in the cloud. "

"Pemanfaatan teknologi Electrical Impedance Tomography (EIT) dalam pencitraan medis merupakan salah satu upaya dalam bidang teknologi biomedis untuk menyediakan modalitas pencitraan yang cepat, aman, serta murah. Teknologi ini menarik perhatian peneliti dikarenakan kemampuan pencitraan menggunakan komponen yang sederhana tanpa memanfaatkan radiasi mengionisasi. Faktor yang menghambat pengadopsian dari teknologi EIT merupakan biaya perangkat instrumentasi pengukuran impedansi yang mahal dan diperlukannya algoritma yang kompleks dalam melakukan rekonstruksi gambar. Sebagian besar sistem EIT yang tersedia melakukan rekonstruksi gambar setelah keseluruhan pengukuran selesai dilakukan sehingga pencitraan tidak dilakukan dalam waktu nyata. Penulis berharap menyediakan perangkat sistem EIT sederhana yang mudah dikembangkan dan dapat melakukan pengukuran serta rekonstruksi gambar dalam waktu singkat. Penulis melakukan penelitian melalui proses perancangan dan perangkaian sistem EIT yang memanfaatkan Arduino beserta perangkat lunak MATLAB. Seluruh perangkat lunak dari sistem diintegrasikan pada perangkat lunak MATLAB untuk mengeliminasi keterlambatan akibat pemindahan data antar aplikasi. Algoritma EIDORS digunakan untuk membentuk gambar rekonstruksi. Pengukuran impedansi pada sistem dilakukan menggunakan 16 buah elektrode dengan metode pengukuran four-terminal-sensing pada frekuensi 50 kHz. Sistem EIT yang diusulkan berhasil mengintegrasikan algoritma EIDORS-MATLAB dengan Arduino untuk melakukan rekonstruksi pencitraan menggunakan sistem yang sederhana.

---

The adoption of Electrical Impedance Tomography (EIT) in medical imaging is one of the innovation of biomedical engineering to provide a faster, safer and cheaper imaging modality. This technology garner interest by researcher due to its ability to provide imaging using simple component without the use of ionizing radiation. A barrier that halted the widespread adoption of this technology is the high cost of the impedance measurement instrument as well as the complex algorithm required to employ image reconstruction. The majority of the readily available devices perform image reconstruction after the full measurement of the observation object causing the device not be able to provide imaging in real-time. This research is conducted to provide a simple and easily developed EIT system that is able to perform measurement and image reconstruction with low latency. This research is conducted through the process of designing and assembling an EIT system which utilizes Arduino using MATLAB software. The software portion of the system is integrated into MATLAB to eliminate latency due to data transfer between programs. EIDORS algorithm is used to perform image reconstruction. Impedance measurement within the system is conducted with 16 electrode using four-terminal sensing methods St 50 kHz The resulting EIT system is a simple system that integrate EIDORS-MATLAB with Arduino to perform image reconstruction. "