Ekstraksi Fitur Audio untuk Identifikasi Sinyal Suara Kecenderungan Sinusitis dan Non-Sinusitis Menggunakan MFCC, Spectrogram, Spectral Features, dan Wavelet TransformNiken Pramudiati Yulisa / Rudi Setiawan, S.T., M.T. / Teknik Biomedis, 2025Minimnya penggunaan metode invasif dalam penelitian sinusitis menjadi latar belakang utama studi ini. Penelitian ini membandingkan empat teknik ekstraksi fitur audio—Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Spectrogram, Spectral Features, dan Wavelet Transform—untuk membedakan sinyal suar... |
Akuisisi Data Menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coeffcients (MFCC) pada Sinyal Akustik Phonocardiogram untuk Klasifikasi Gangguan KecemasanRAYMOND NISSI DAUD SIHOMBING / Rudi Setiawan, S.T., M.T. / Teknik Biomedis, 2026Gangguan kecemasan dapat memengaruhi fisiologi manusia, salah satunya melalui perubahan aktivitas pada jantung yang dapat berdampak signifikan terhadap kualitas hidup. Perubahan aktivitas jantung tersebut dapat memengaruhi karakteristik suara jantung yang dihasilkan, sehingga suara jantung berpotens... |
Sistem Prediksi Estimasi Kebutuhan Nutrisi Pada Tanaman Padi (Oryza Sativa L.) Berbasis Deep LearningMITHA JUANNA HARLIS / Harmiansyah, S.T., M.T. / Teknik Biosistem , 2026Padi merupakan komoditas pangan strategis yang menjadi penopang utama ketahanan pangan di Indonesia. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis deep learning untuk memprediksi kandungan N, P, dan K tanaman padi pada fase vegetatif secara non-destruktif. Citra daun dilatih menggunakan YOLOv11-seg u... |