Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 158817 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Natalia Kristian
Rancang bangun proshield sebagai sistem tracing dan monitoring COVID-19 dengan implementasi QR Code dan Teknologi NFC = DEsign of proshield as a Covid-19 tracing and monitoring system with the implementation of QR Code and NFC technology
"Skripsi ini berisikan konsep dasar, implementasi, dan hasil analisis dari sistem tracing dan monitoring COVID-19 yang diterapkan dengan sistem Internet of Things (IoT) yang diimpementasikan dengan menggunakan QR code dan Near-field communication (NFC). Sistem ini dirancang dalam bentuk aplikasi yang dikembangkan pada perangkat mobile Android. Penggunaan ZXing API akan bertindak sebagai pustaka dalam proses pemindaian dan pendeteksian QR code yang diimplementasikan dengan penggunaan teknologi NFC yang selain mudah dipakai dan sangat ringkas, NFC dapat menjadi alternatif dan melengkapi fitur yang ditawarkan oleh QR code dan hasilnya akan direkam pada basis data berbasis cloud Firestore yang merupakan basis data NoSQL. Hasil pengujian sistem pada perangkat mobile menunjukkan bahwa adanya perbedaan performa dan waktu kerja yang diperlukan untuk memproses antara menggunakan NFC dan QR code dimana waktu yang diperlukan dengan menggunakan NFC lebih cepat daripada QR code sampai dengan 47% serta menyimpan dan memberikan informasi yang lebih detil dengan menyertakan koordinat geolokasi.
This thesis contains the basic concepts, implementation, and analysis results of the COVID-19 tracing and monitoring system implemented with the Internet of Things (IoT) system using QR codes and Near-field communication (NFC). This system is designed in the form of an application developed on an Android mobile device. The use of the ZXing API will act as a library in the QR code scanning and detection process which is implemented with the use of NFC technology which in addition to being easy to use and very compact, NFC can be an alternative and complement the features offered by QR codes and the results will be recorded on the Firestore cloud-based database which is a NoSQL database. The results of system testing on mobile devices show that there is a difference in performance and working time required to process between using NFC and QR code that using NFC is faster than QR code up to 47% and stores and provides more detailed information by including geolocation coordinates."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rahayu Windasari
Rancang Bangun Sistem Monitoring Daya dan Energi pada Peralatan Rumah Tangga Berbasis Power Line Carrier = Design and Implementation of Power and Energy Monitoring System of Household Appliances based on Power Line Carrier
"Permintaan masyarakat akan tersedianya listrik yang kian meningkat, terkadang tidak disertai dengan sikap yang bijaksana dalam penggunaannya. Seringkali terjadi pemborosan karena waktu pemakaiannya tidak tepat, ditambah kurangnya kesadaran msayarakat untuk menghemat pemakaian listrik. Oleh karena itu, diperlukan adanya perangkat yang dapat memonitoring secara langsung berapa besar konsumsi listrik yang digunakan. Atas dasar pemikiran tersebut maka dibuatlah rancangan alat yang mampu memonitoring penggunaan daya dan energi listrik secara real-time agar pemakaian listrik menjadi tepat guna. Alat monitoring ini menggunakan Power Line Carrier (PLC) yang memanfaatkan jala-jala listrik dari PLN pada jaringan tegangan rendah pada peralatan rumah tangga. PLC dipilih karena kelebihannya yaitu tidak perlu membangun jaringan baru lagi sebab bisa menggunakan jaringan listrik yang sudah ada. Alat ini dibagi menjadi dua modul utama yaitu modul pengirim dan penerima. Pada modul pengirim, digunakan PLC KQ330, mikrokontroler Arduino UNO, sensor PZEM-004T untuk pengukur besaran listrik berupa arus, tegangan, daya aktif dan energi serta LCD 16x2 sebagai penampil datanya. Modul penerima terdiri dari PLC KQ330, mikrokontroler Arduino UNO, dan modul WiFi ESP32 yang akan menghubungkan modul penerima ke internet melalui platform Internet of Things (IoT), bernama Thinger.io sehingga pengguna dapat mengakses hasil monitoringnya melalui gadget apapun. Informasi besaran listrik ini akan dikirimkan melalui komunikasi serial pada mikrokontroler. Kinerja sistem diukur berdasarkan keberhasilannya mengirimkan data antara sisi pengirim dan penerima secara real-time dengan nilai simpangan rata-rata yang kecil. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan bahwa simpangan pada pembacaan sensor pengukuran listrik PZEM, memiliki nilai sebesar 0.11% untuk tegangan, 0.15% untuk arus, dan 0.48% untuk daya.
The increasing of public demand for the availability of electricity, sometimes not balanced by a wise attitude in its use. Waste often happens because the time of use is not right, plus the lack of public awareness to save electricity usage. Therefore, it is needed a device that can monitor directly how much electricity consumption is used. On the basis of these ideas the design of devices that are able to monitor the use of electricity and electrical energy in real time is made so that electricity usage is needed. This monitoring tool uses a Power Line Carrier (PLC) that utilizes electricity grids from PLN on a low voltage network on household appliances. PLC was chosen because of its superiority, which is that it does not need to build a new network anymore because it can use an existing electricity network. This tool is divided into two main modules, the transmitting and receiving modules. In the transmitting module, the PLC KQ330, the Arduino UNO microcontroller, the PZEM-004T sensor are used to measure the electrical quantities in the form of current, voltage, active power and energy and a 16x2 LCD as the display. The receiver module consists of a KQ330 PLC, an Arduino UNO microcontroller, and an ESP32 WiFi module that will connect the receiver module to the internet via the Internet of Things (IoT) platform, called Thinger.io so that users can access the monitoring results through any gadget. Information on the amount of electricity will be sent via serial communication to the microcontroller. System performance is measured based on its success in sending data between the transmitter and receiver sides in real-time with a small average deviation value. Based on the test results, it was found that the deviation on the PZEM electric measurement sensor readings, has a value of 0.11% for voltage, 0.15% for current, and 0.48% for real power."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sandikha Rahardi
Rancang bangun aplikasi sistem monitoring kendaraan berbasis website = Design of website based vehicle monitoring system application
"Perkembangan sistem monitoring telah memanfaatkan teknologi internet sebagai media untuk memaparkan informasi hasil observasi monitoring. Pada penelitian ini, dilakukan perancangan aplikasi sistem monitoring kendaraan berbasis website dengan menggunakan kerangka kerja bahasa pemrograman PHP yaitu Laravel. Kendaraan yang terintegrasi dengan perangkat elektronik seperti sensor-sensor, akan menyimpan informasi dari kondisi kendaraan ke dalam database sistem monitoring. Informasi tersebut akan dikelola menjadi layanan pada aplikasi monitoring kendaraan, baik berupa tampilan grafik informasi, tabel-tabel data, maupun berupa implementasi tracking dengan menggunakan API Google Maps. Selain itu, pada penelitian ini juga dikembangkan pengolahan data yang lebih interaktif terhadap pengguna, seperti fitur untuk membandingkan suatu data kendaraan, filter data menjadi bentuk representatif dari interval waktu, serta penggunaan persamaan matematika yang akan diimplementasikan pada data yang dipilih. Terdapat juga pengembangan sistem monitoring untuk mengetahui anomali data, prediksi data, dan efisiensi suatu kendaraan menggunakan Guzzle HTTP Client pada Laravel.
The development of the monitoring system has utilized internet technology as a medium to present information on the results of monitoring observations. In this study, a website-based vehicle monitoring system application design was carried out using the PHP programming language framework Laravel. Vehicles that are integrated with electronic devices such as sensors will store information from the vehicle's condition in the monitoring system database. This information will be managed as a service in the vehicle monitoring application, either in the form of graphical information displays, data tables, or in the form of tracking implementation using the Google Maps API. In addition, in this study also developed data processing that is more interactive with the user, such as features to compare a vehicle's data, filter data into a representative form of time intervals, and the use of mathematical equations that will be implemented on selected data. There is also the development of a monitoring system to find out data anomalies, data predictions, and efficiency of a vehicle using the Guzzle HTTP Client on Laravel."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Selvia Ganiesa
Uji banding kit antigen “genbody COVID-19 test Ag®” dengan rRT-PCR untuk deteksi COVID-19 dari spesimen swab nasofaring dan orofaring pada pasien contact tracing COVID-19 = Comparison test of the antigen kit genbody COVID-19 test Ag®” with rRT-PCR for COVID-19 detection from nasopharing and oropharing swab specimens in COVID-19 contact tracing patients
"Latar Belakang. Saat ini sedang terjadi pandemi COVID-19 di seluruh dunia, pandemi ini dimulai dari Wuhan, Cina. Virus SARS-CoV-2 penyebab COVID-19 sangat menular dan penyebarannya sangat cepat, sehingga memerlukan penanganan khusus seperti isolasi atau karantina. Gejala penyakit COVID-19 menyerupai gejala infeksi saluran pernapasan akut yang disebabkan oleh patogen lain seperti SARS, influenza, rhinovirus, dll. Diagnosis penyakit COVID-19 perlu ditentukan untuk membedakan dari ISPA yang diakibatkan oleh patogen lain. Beberapa uji diagnostik telah di kembangkan untuk deteksi cepat penyebab COVID-19.
Tujuan. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan alat diagnostik kit antigen ”Genbody COVID-19 Test Ag®” dengan rRT-PCR yang menjadi refensi test, untuk mendapatkan alat diagnostik yang murah, cepat dan akurat serta memiliki kemampuan yang setara dengan rRT-PCR.
Metode. Penelitian ini merupakan uji banding dengan desain penelitian potong lintang dan metode pengumpulan spesimen secara consecutive sampling pada pasien contact tracing COVID-19. Penelitian dilakukan di Fasilitas Pelayanan Kesehatan (FASYANKES) Puskesmas Kecamatan Tanah Abang, Sawah Besar, Senen dan Laboratorium Mikrobiologi Klinik (LMK) FKUI pada bulan Oktober 2020-Desember 2020. Sampel penelitian merupakan swab Nasofaring dan oropharing dari pasien contact tracing COVID-19 yang dilakukan pemeriksaan rRT-PCR menggunakan reagen LiliF COVID-19 Real Time PCR kit dan pemeriksaan antigen menggunakan “Genbody COVID-19 Test Ag®”. Analisis penelitian ini menggunakan tabel 2x2.
Hasil. Dari 233 sampel sebanyak 80 (34,33%) sampel positif rRT-PCR dan 53 (22,74%) sampel yang positif pada kit antigen. Kit antigen yang digunakan pada penelitian ini mempunyai sensitivitas 66,25% (55,89-76,61), spesifisitas 100% (100-100), Nilai Duga Positif (NDP) 100% (100-100), Nilai Duga Negatif (NDN) 85% (79,78-90,22) dan akurasi 88,41%. Pada hasil rRT-PCR dengan CT < 20, kit test antigen mempunyai sensitivitas 97,14% (91,62-102,66), spesifisitas 100% (100-100) dan pada CT ≥ 21-≥ 30 sensitivitas kit antigen terus menurun.
Kesimpulan. Pemeriksaan COVID-19 menggunakan kit test antigen “Genbody COVID-19 Test Ag®” mempunyai sensitivitas rendah yang tidak sesuai dengan rekomendasi WHO. Kit antigen ini mempunya sensitivitas yang tinggi pada sampel dengan hasil rRT-PCR pada CT rendah (CT <20).
Introduction. Currently, the COVID-19 pandemic is happening over the world, this pandemic started in Wuhan, China. The SARS-CoV-2 virus that causes COVID-19 is highly contagious, spreads very quickly and requiring special handling such as isolation or quarantine. The symptoms of COVID-19 resemble an acute respiratory infection caused by other pathogens such as SARS, influenza, rhinovirus, etc. The diagnosis of COVID-19 disease needs to be determined to distinguish it from acute respiratory infection caused by other pathogens. Several diagnostic tests have been developed for rapid detection of the cause of COVID-19.
Aim. The research aims to compare the antigen kit "Genbody COVID-19 Test Ag®" with rRT-PCR as a reference test to obtain an affordable, fast and accurate diagnostic tool and have equivalent capabilities as rRT-PCR.
Method. The research is a comparative testing with a cross-sectional design and consecutive sampling method for collecting specimens in COVID-19 contact tracing patients. The research was conducted at the Health Service Facility (FASYANKES) Puskesmas Kecamatan Tanah Abang, Sawah Besar, Senen and Laboratorium Mikrobiologi Klinik (LMK) FKUI in October 2020-December 2020. The research samples were nasopharyngeal and oropharyngeal swabs from COVID-19 contact tracing patients who were carried out rRT-PCR test using LiliF COVID-19 Real Time PCR kit and antigen test using “Genbody COVID-19 Test Ag®”. The research analysis used a 2x2 table.
Results. Of the 233 samples, 80 (34.33%) were positive for rRT-PCR and only 53 (22.74%) were positive for the antigen kit. The antigen kit used in this research had a sensitivity of 66.25% (55.89-76.61), specificity 100% (100-100), Positive Prediction Value (NDP) 100% (100-100), Negative Suggestion Value ( NDN) 85% (79.78-90.22) and accuracy 88.41%. On the results of rRT-PCR with CT < 20, the antigen test kit had a sensitivity of 97.14% (91.62-102.66), specificity 100% (100-100) and at CT 21-30 the sensitivity of the antigen kit continued to decrease.
Summary. The COVID-19 examination using the “Genbody COVID-19 Test Ag®” antigen test kit has a low sensitivity which is not in accordance with WHO recommendations. This antigen kit has high sensitivity in rRT-PCR results at CT (CT < 20)."
Jakarta: Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2022
SP-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Meidina Alia Lusiani
Perancangan sistem keamanan door lock dengan qr code = Security system development for door lock with qr code.
"Keamanan merupakan suatu hal yang sering kali diabaikan oleh kebanyakan orang. Salah satunya adalah keamanan di perumahan dan apartemen, masih banyaknya pencurian dengan cara membobol pintu rumah atau bangunan. Pada tugas akhir ini, mengembangkan teknologi Mikrokontroler dan Qr Code yang digunakan untuk sebuah security system yaitu membuat sistem keamanan akses suatu ruangan. Dengan memanfaatkan teknologi Qr Code dan sistem penyimpanan pada database, penelitian ini menghasilkan prototype berupa akses pintu dan diuji menggunakan Qr Code sebagai kuncinya. Prototype sistem keamanan akses ruang dengan memasukkan Qr Code berbasis raspberry pi. Sistem keamanan akses ruang dengan masukan Qr Code dapat mencatat data dalam bentuk satuan waktu. Sistem database yang sudah dirancang dan dibuat menyimpan, menambah, mengubah, dan menghapus data yang dimasukkan oleh pengguna. Webcam dapat membaca Qr Code dan menunjukkan nomor Qr Code beseta jenis Qr Code. Kerja dari output yaitu solenoid door lock dan LED sebagai simulasi dari pengunci pintu ruangan dan penanda bahwa sistem sudah bekerja sesuai dengan perancangan. Hasil percobaan yang dilakukan adalah sistem berhasil diterapkan pada prototype dengan tujuan peningkatan sensitifitas pemindaian Qr Code, webcam dapat memindai Qr Code dengan berbagai jarak dan juga mempengaruhi kecepatan pemindaian. Seperti pada proses pemindaian pada jarak 50cm antara kamera dengan Qr Code yang rata-rata memerlukan proses 0,3 detik hingga sistem pengunci terbuka.
Security is something that is often ignored by most people. One of them is security in housing and apartments, many still escape by breaking into the door of a house or building. In this thesis, developing a technology microcontroller and Qr Code used for security systems is to create a security system access to a room. By utilizing Qr Code technology and storage systems in the database, this study produced a prototype about door access and borrowing it using Qr Codes as the key. Prototype of space access security system by entering a Raspberry pi-based Qr Code. Space access security system with input Qr Code can be recorded data in the form of time units. Database system that has been created and made to store, add, change, and save data that is installed by the user. The webcam can read the Qr Code and display the Qr Code number. Work from the output is the solenoid door lock and LED as a simulation of the locking the room door and system markers that are in accordance with the design. The results of the experiments carried out were systems that were successfully applied to the prototype with the aim of increasing the sensitivity of scanning the Qr Code, the webcam can support Qr Codes with various distances and also affect the scanning speed. As in the scanning process at a distance of 50cm between the camera with a Qr Code which on average requires a process of 0.3 seconds until the locking system is open."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Dhita Putri Pratama
Implementasi sistem klasifikasi dan diagnostik coronavirus disease 2019 (covid-19) dengan citra toraks = The implementation of classification and diagnostic system for coronavirus disease (covid-19) with thorax images.
"COVID-19 telah merenggut nyawa banyak manusia. Tercatat per tanggal 29 Juni 2021, sudah terdapat sekitar 3,923,238 pasien yang meninggal dunia akibat penyakit dengan tingkat penularan yang tinggi ini. Dengan semakin banyaknya orang yang terinfeksi COVID-19, persediaan alat untuk mendeteksi penyakit ini pun juga semakin terbatas yang dapat menyebabkan pandemi COVID-19 pun menjadi semakin tidak terkendali. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan metode deteksi COVID-19 lainnya yang dapat membantu para staf kesehatan untuk melakukan deteksi pasien positif COVID-19.
Metode deteksi COVID-19 lainnya yang bisa dipertimbangkan untuk dikembangkan adalah metode deteksi COVID-19 dengan artificial intelligence. Dengan metode tersebut, data-data seperti data gejala pasien, data citra toraks, serta data interpretasi citra berupa teks dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan suatu model prediksi COVID-19. Ketiga tipe data yang berbeda tersebut dapat dikombinasikan sebagai data input untuk membangun suatu model klasifikasi COVID-19. Pengkombinasian data yang berbeda dapat dilakukan dengan cara melakukan konkatenasi pada tiap input layer yang menerima data gejala dan data teks dengan suatu layer dari arsitektur CNN. Beberapa arsitektur CNN yang dapat digunakan pada penelitian ini adalah ResNet, DenseNet, Inception-ResNet, DarkCovidNet, CoroNet, dan COVID-Net. Selain itu, metode Grad-CAM juga dipilih untuk proses deteksi persebaran coronavirus.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa banyak model yang dihasilkan dari pendekatan kombinasi data gambar, data tabular, dan data teks memiliki nilai sensitivitas, akurasi, serta f1-score yang tinggi. Hal tersebut menunjukkan bahwa pendekatan tersebut secara umum menghasilkan model-model dengan performa yang tinggi juga seimbang. Namun, berdasarkan hasil pengujian pula, diketahui bahwa model yang memiliki performa tertinggi dicapai oleh model dari pendekatan klasifikasi gambar dengan data tabular yang menggunakan arsitektur DenseNet khususnya dengan nilai learning rate = 10-3. Model tersebut tercatat memiliki performa yang tinggi dan seimbang dengan nilai sensitivitasnya mencapai angka 1,00, akurasi mencapai angka 0,94, dan F1-Score mencapai angka 0,94.
COVID-19 has taken the lives of many people. As of June 29th 2021, there were approximately 3.923.238 deaths due to this highly contagious disease. With the increasing number of infected people, the COVID-19 detection tool supplies are also getting limited that can lead to an out-of-control situation. Therefore, it is quite necessary to consider alternative methods for COVID-19 detection.
Another COVID-19 detection that can be considered to be developed is a COVID-19 detection method with artificial intelligence. With artificial intelligence, a COVID-19 prediction model can be built by using any available data such as patient symptom dataset, patient thorax images especially chest X-Ray, and thorax interpretations in text form. Those three types of data can be utilized and combined as data input to build a COVID-19 detection system. The combination of those three different types of data can be done with the concatenation of each input layer of tabular and text data with a layer from a CNN architecture. In this study, there are six CNN architectures used and those are ResNet, DenseNet, Inception-ResNet, DarkCovidNet, CoroNet, and COVID-Net. Besides, the Grad-CAM technique is also implemented for coronavirus detection purposes.
The result shows that most of the models from the combined image, tabular, and text datasets offer high sensitivities, accuracies, and scores of F1-Score. It means that the combined image, tabular, and text datasets generally obtained high performance and balanced models. However, according to the test results, the best performance model is achieved by the combined image and tabular datasets approach with DenseNet architecture and the learning rate of \(10^{-3}\). Such a model achieves the best performance model with an accuracy score of 0.94, a sensitivity score of 1.00, and an f1-score of 0.94.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Arya Ananda Indrajaya Lukmana
Analisis Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Tingkat Risiko Terinfeksi COVID-19 menggunakan Aplikasi Smartphone EndCorona = Analysis of Factors Associated with the Level of Risk of being infected with COVID-19 using the EndCorona Smartphone Application
"Latar belakang: Di masa pandemi ini, dimana penyebaran infeksi virus corona COVID-19 di Indonesia masih sangat tinggi, sehingga aktivitas tatap muka sangat berisiko dan beredarnya informasi hoax yang menyesatkan masyarakat menjadi alasan dikembangkannya platform yang memiliki fitur lengkap berupa self assessment gejala COVID-19 serta sarana edukasi dan berita terkait COVID-19 dari sumber terpercaya.
Metode: Penelitian ini merupakan studi potong lintang terhadap responden yang berdomisili di Indonesia dan telah mengisi kuesioner penilaian gejala COVID-19 di platform EndCorona untuk periode waktu mulai April hingga Juli 2020.
Hasil: Kami memperoleh 7470 data responden dari 1307 kecamatan di seluruh Indonesia. Data yang diperoleh didominasi oleh jenis kelamin laki-laki sebesar 4.439 (59,4%). Karakteristik umur responden didominasi oleh kelompok umur 15- 49 tahun sebanyak 6510 (87,1%). Selain itu, sebanyak 1111 (14,9%) responden menyatakan mengalami gejala demam dan 6359 (85,1%) responden menyatakan tidak demam. Sedangkan berdasarkan hasil kategorisasi risiko, masing-masing 2548 (34,1%), 4695 (62,9%), 157 (2,1%), dan 70 (0,9%) mendapat Risiko Rendah, Hati-hati, Rentan, dan Sangat Rentan. Analisis multivariat menunjukan suhu tubuh menjadi faktor dominan dalam deteksi dini faktor risiko kerentanan COVID-19 berdasarkan platform EndCorona. (p-value: < 0,001, OR: 12,4)
Kesimpulan: Aplikasi EndCorona digunakan oleh pengguna dari beragam karakteristik demografi dengan kejadian demam serta suhu tubuh dan hasil kategorisasi risiko yang berbeda beda. Variabel kelompok usia, riwayat gejala demam, serta suhu tubuh bermakna secara statistik dengan faktor suhu tubuh menjadi faktor paling dominan.
Introduction: During this pandemic, where the spread of the COVID-19 coronavirus infection in Indonesia is still very high, so face-to-face activities are very risky and the circulation of hoax information that misleads the public is the reason for developing a platform that has full features in the form of self-assessment of COVID-19 symptoms as well as a means of education and news related to COVID-19 from trusted sources.
Method: This was a cross-sectional study on respondents who lived in Indonesia and have filled out a COVID-19 symptom assessment questionnaire on the EndCorona platform for a period of time starting from April to July 2020.
Result: We obtained 7470 respondent data from 1307 sub-districts throughout Indonesia. The data obtained were dominated by male sex, amounting to 4,439 (59.4%). The age characteristics of the respondents were dominated by the 15-49 year old group of 6510 (87.1%). In addition, 1111 (14.9%) respondents stated that they had fever symptoms and 6359 (85.1%) respondents stated that they did not have fever. Meanwhile, based on the results of risk categorization, respectively 2548 (34.1%), 4695 (62.9%), 157 (2.1%), and 70 (0.9%) got Low Risk, Caution, Vulnerable, and Very Vulnerable. Multivariate analysis showed body temperature to be the dominant factor in early detection of risk factors for COVID-19 susceptibility based on the EndCorona platform. (p value: < 0.001, OR: 12.4)
Conclusion: The EndCorona application is used by users of various demographic characteristics with different incidences of fever and body temperature and risk categorization results. Age group variables, history of fever symptoms, and body temperature were statistically significant with body temperature being the most dominant factor. "
Jakarta: Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Gemma Retal Ananda
Pengembangan sistem panduan dan pemantauan perangkat berbasis teknologi augmented reality pada pembangkit listrik virtual = Development of guide and monitoring system development based on augmented reality technology in virtual power plant
"Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem panduan dan pemantauan perangkat berbasis teknologi Augmented Reality pada pembangkit listrik virtual. Augmented Reality mengimplementasikan sistem real time pada sistem pemantauan untuk setiap perangkat pembangkit listrik, dengan menggunakan 3D model sebagai penggambaran dari perangkat-perangkat tersebut dan menggunakan sistem berbasis marker untuk memunculkannya. Pengguna dapat memahami panduan untuk mengatasi kerusakan dan melihat kondisi perangkat pembangkit listrik virtual secara real time dalam bentuk yang menarik dan mudah untuk dimengerti oleh orang awam. Pengembangan aplikasi Augmented Reality menggunakan software Unity3D dan Vuforia SDK. Pembuatan model 3D dari setiap perangkat pembangkit listrik virtual yang akan digunakan sebagai model Augmented Reality menggunakan software Inventor dan Blender untuk shading dari model tersebut. Performa waktu respons pada menu Augmented Reality berbanding lurus dengan tingkat spesifikasi perangkat yang digunakan, yang akan semakin baik jika spesifikasi dari perangkat tinggi. Berdasarkan hasil pengujian kuantitatif (usability testing), pengguna setuju bahwa aplikasi yang dibuat memuaskan dalam segi fungsi sistem dan antarmuka. Hal ini ditunjukkan dalam nilai yang diperoleh, yakni untuk sistem dari aplikasi sebesar 4,046 dan untuk antarmuka dari aplikasi sebesar 4,015 dari skala 5.
This research discusses the development of guidance and monitoring systems based on augmented reality technology on virtual power plants. Augmented reality implements a real time system as a monitoring system for each power generation device, using a 3D model as a representation of these devices and using a marker system to bring it up into real world. Users can understand the guidelines for dealing with damage and see the condition of virtual power plant devices in real time in an interesting and easy way to understand for common people. Application developed using Unity3D software and Vuforia SDK. Augmented Reality for virtual power plant devices created using Inventor software for created 3D models and Blender software for shading the 3D models. The response time performance on the Augmented Reality menu is directly proportional to the level of specifications of the device used, which will be even better if the specifications of the device are high. Based on quantitative testing (usability testing) results, the user agrees that the application made is satisfactory in terms of system functions and interface. This is indicated in the value obtained, for the system function of application at 4,046 and interface of application at 4,015 from a scale of 5."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rivia Gina Rahmawaty
Profil Mikrobioma Nasal Pasien Covid-19 Dengan dan Tanpa Anosmia = Profile of Nasal Microbiome of COVID-19 With and Without Anosmia
"Anosmia merupakan salah satu gejala COVID-19 yang spesifik. Mekanisme anosmia pada COVID-19 belum dapat dijelaskan dengan pasti. Beberapa studi melaporkan perubahan kemampuan penciuman disertai perubahan komposisi mikrobioma nasal. Saat ini studi mikrobioma nasal pasien COVID-19 yang mengalami gejala anosmia masih kurang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui profil mikrobioma nasal pasien COVID-19 dengan dan tanpa anosmia di Laboratorium Mikrobiologi Klinik FKUI tahun 2021. Studi potong lintang ini dilakukan di Laboratorium Mikrobiologi Klinik FKUI Juli sampai September 2021 yang memenuhi kriteria inklusi dan tidak memenuhi kriteria eksklusi. Diagnosis anosmia ditegakkan menggunakan metode subjektif. Pengambilan spesimen usap nasofaring dan orofaring untuk pemeriksaan RT-PCR COVID-19 dan usap nasal untuk pemeriksaan mikrobioma dilakukan pada pasien tersangka COVID-19. Bila didapatkan hasil RT-PCR positif, maka pada spesimen usap nasal dilakukan pemeriksaan sekuensing 16S RNA-Next Generation Sequencing. Didapatkan 17 spesimen usap nasal dari subjek yang mengalami gejala anosmia dan 8 spesimen yang tidak mengalami gejala anosmia. Pada mikrobioma nasal pasien COVID-19 yang mengalami gejala anosmia terjadi berupa penurunan kelimpahan filum Actinobacteria, Ordo Propionibacteriales, Famili Propionibacteriaceae, genus Cutibacterium dan Peptoniphilus. Dari penelitian ini, terdapat perubahan komposisi mikrobioma nasal pada pasien COVID-19 dengan gejala anosmia.
Anosmia is a specific symptom of COVID-19. The mechanism of anosmia in COVID-19 cannot be explained with certainty. Changes in nasal microbiome composition are associated with olfactory function. SARS-CoV-2 infection alters the respiratory microbiota and influence the susceptibility to COVID-19 infection. There are also changes in the composition of nasal microbioms of COVID-19 patients experiencing anosmia. Studies of the nasal microbiome in COVID-19 patients who experience symptoms of anosmia are rare. The aim of this study is to determine the nasal microbiome profile of COVID-19 patients with and without anosmia.
This cross-sectional study was conducted at the Clinical Microbiology Laboratory of the FKUI from July to September 2021 which met the inclusion criteria and did not meet the exclusion criteria. Anosmia is determined subjectively. Nasopharyngeal and oropharyngeal swab specimens for RT-PCR COVID-19 examination and nasal swabs for microbiome are collected from patients. If a positive RT-PCR result is obtained, then the nasal swab specimen is subjected to a RNA-Next Generation Sequencing. There were 17 nasal swab specimens from subjects with anosmic symptoms and 8 specimens without anosmic symptoms. In the nasal microbiome of COVID-19 patients who experience symptoms of anosmia, there is a decrease in the abundance of the Actinobacteria, Propionibacteriales, Propionibacteriaceae, Cutibacterium and Peptoniphilus. From this study, there were changes in the composition of the nasal microbiome in COVID-19 patients with anosmia symptoms."
Jakarta: Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhamad Raihan Fikriansyah
Pengembangan Desain Fitur Pencegahan Dan Penanganan COVID-19 Yang Berkelanjutan Untuk Aplikasi PeduliLindungi Dengan Pendekatan Design Science Research = The Development of Sustainable COVID-19 Prevention and Handling Feature Designs for PeduliLindungi Application using Design Science Research Approach
"Sebagai upaya mengatasi pandemi COVID-19 di Indonesia, Pemerintah Republik Indonesia mewajibkan masyarakat untuk menggunakan aplikasi PeduliLindungi sebagai solusi utama dalam pencegahan dan penanganan COVID-19. PeduliLindungi dirancang untuk memenuhi segala kebutuhan terkait COVID-19, tetapi pada kenyataannya masih ditemukan permasalahan dari segi teknis dan user experience (UX) yang membuat implementasinya tidak sesuai yang diharapkan. Selain itu, kegunaan aplikasi ini dipertanyakan ketika pandemi COVID-19 berakhir di masa depan. Melihat publikasi terkait aplikasi PeduliLindungi sampai saat ini, belum ditemukan publikasi yang membahas inovasi yang dibutuhkan agar aplikasi ini dapat terus bermanfaat saat pandemi COVID-19 dan setelahnya. Oleh karena ​​itu, penelitian ini bertujuan untuk menjadi penelitian pertama yang mengidentifikasi kebutuhan pengguna terkait aplikasi PeduliLindungi yang belum terpenuhi, serta merancang inovasi untuk membuat aplikasi ini bermanfaat secara berkelanjutan menyusul rencana transisi ke endemi COVID-19. Pendekatan Design Science Research (DSR) digunakan untuk mencapai tujuan tersebut karena telah terbukti kecakapannya pada penelitian-penelitian sebelumnya. Melalui penerapan DSR dalam tiga iterasi, penelitian ini akan (1) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pengguna untuk menggunakan aplikasi PeduliLindungi dengan menguji model penelitian, (2) mengidentifikasi permasalahan dan peluang inovasi fitur baru untuk aplikasi PeduliLindungi menurut pendapat ahli, kemudian (3) merancang antarmuka fitur baru tersebut dan mengevaluasinya ke pengguna. Hasil Iterasi I menunjukkan bahwa perceived usefulness, perceived ease of use, trust in technology, perceived anxiety of infecting others, dan health information orientation memengaruhi niat penggunaan aplikasi PeduliLindungi. Hasil Iterasi II mengungkapkan permasalahan relevan terkait kebutuhan pengguna dan keberlanjutan aplikasi PeduliLindungi, seperti masyarakat yang mulai lengah dengan dampak dan perkembangan COVID-19 dan juga kurangnya kesadaran masyarakat akan risiko kesehatan mereka dalam pandemi COVID-19. Kemudian, pelaksanaan Iterasi III menghasilkan rekomendasi desain antarmuka untuk fitur yang paling layak, baik dari sisi usability maupun keberlanjutannya, berdasarkan evaluasi terhadap pengguna aplikasi PeduliLindungi. Melalui penelitian ini, aplikasi PeduliLindungi diharapkan dapat berkembang menjadi aplikasi andalan masyarakat tidak hanya untuk kebutuhan terkait COVID-19 saat ini, tetapi juga kebutuhan pelayanan kesehatan lain di masa depan. Penelitian ini juga diharapkan dapat membuka jalan bagi penelitian selanjutnya untuk membahas keberlanjutan aplikasi PeduliLindungi.
In an effort to overcome the COVID-19 pandemic in Indonesia, the Indonesian government mandates the use of PeduliLindungi application as the main solution for COVID-19 prevention and handling. PeduliLindungi is designed to meet all the public needs related to COVID-19, but in reality there are still problems from a technical and user experience (UX) perspective in PeduliLindungi that causes its implementation to not go as expected. Moreover, the utility of this app is called into question after the COVID-19 pandemic ends in the future. Looking at the existing publications related to PeduliLindungi to date, there have been no studies that discussed the innovations needed to ensure that this application could continue to be beneficial during the COVID-19 pandemic and beyond. Thus, this study aims to be the first research that identifies user needs related to PeduliLindungi that have not been met, while also designing innovations for the PeduliLindungi to be useful in a sustainable manner following the planned transition to the COVID-19 endemic. The Design Science Research (DSR) approach is used to achieve this goal, due to its proven prowess in previous studies. Through the application of DSR in three iterations, this research will (1) analyse the factors that influence users to use PeduliLindungi by testing the research model, (2) identify problems and opportunities for innovation of new features for PeduliLindungi according to expert opinion, then (3) design the interface of the new feature and evaluate it toward the user. Iteration I results show that perceived usefulness, perceived ease of use, trust in technology, perceived anxiety of infecting others, and health information orientation affect the intention to use PeduliLindungi. The results of Iteration II reveal relevant issues related to user needs and the sustainability of PeduliLindungi, such as people starting to be careless about the impact and development of COVID-19 and also the lack of public awareness of their health risks in the COVID-19 pandemic. Then, the implementation of Iteration III produces interface design recommendations for the most appropriate features, both in terms of usability and sustainability, based on evaluations of PeduliLindungi users. Through this research, hopefully PeduliLindungi can develop into the public's mainstay application, not only for current needs related to COVID-19, but also for other health service needs in the future. This research is also expected to pave the way for further research to discuss the sustainability of PeduliLindungi."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>