View/Open

Author

Advisor
Rudi Setiawan, S.T., M.T.,
,

Koleksi
Teknik Biomedis

Publisher

Penelitian ini berfokus pada implementasi Kalman filter pada prototipe jaundice detector berbasis sensor optik dan mikrokontroler ESP32 untuk meningkatkan akurasi pengukuran kadar bilirubin secara non- invasif. Kalman filter digunakan untuk menyaring data intensitas cahaya berupa tegangan yang dipantulkan kulit guna mereduksi noise dan fluktuasi akibat variasi kadar Phantom bilirubin, serta karakteristik kulit, yang berpotensi menimbulkan ketidakakuratan. Algoritma dikembang kan dengan Python menggunakan pustaka numerik Numpy dan SciPy untuk mendukung perhitungan matriks, pemodelan sistem dinamis, dan implementasi algoritma. Hasil menunjukkan Kalman filter memiliki performa paling unggul dalam menstabilkan sinyal dan meningkatkan akurasi. Nilai standar deviasi Kalman filter sangat rendah (0.0225 V), lebih baik dibandingkan MAF (0.0385 V) dan data mentah (0.065). Repeatability Kalman filter juga lebih baik, berada pada 0.01%-2.63%, sedangkan MAF 0.789%-1.931

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2509220013

Keyword
Kadar Bilirubin Kalman filter Noise Python Tegangan