No abstract

No abstract

Kemiskinan merupakan masalah umum yang sangat kompleks yang terdapat dibeberapa bagian negara indonesia, hal ini dapat diketahui dari rendahnya pendidikan, kesehatan dan kualitas hidup masyarakat. Kemiskinan juga merupakan salah satu penghambat bagi seseorang untuk memperoleh kehidupan yang layak atau kehidupan yang sejahtera. Pemerintah memiliki peranan penting dalam mensejahterakan warga negaranya dari kemiskinan. Pemerintah telah melakukan beberapa upaya untuk mengentaskan kemiskinan diantaranya dengan adanya Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Langsung Tunasi (BLT) dan beberapa program lainnya. Namun dalam pelaksanaannya masih terdapat penerima bantuan yang tidak tepat sasaran sehingga terdapat keluarga dengan katergori sejahtera masih mendapatkan bantuan dan keluarga tidak sejahtera tidak memperoleh bantuan, seperti yang terdapat di desa sapikerep sukapura probolinggo. Beberapa kriteria untuk menentukan masyarakat sejahtera yang telah ditentukan oleh pemerintah setempat diataranya yakni aset/harta benda, jenis lantai, jenis dinding, status lahan atau bangunan, sumber penerangan, sumber air minum, penghasilan, serta sumber energi memasak. Dari permasalah diatas dibutuhkan suatu analisa yang tepat untuk menentukan suatu keputusan. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini akan melakukan analisa terhadap data yang diperoleh dengan indikator yang telah disebutkan diatas dengan menggunakan suatu algoritma datamining. Algoritma K-Nearest Network (K-NN) merupakan algoritma yang bisa digunakan untuk melakukan prediksi ataupun klasifikasi terhadap suatu data tergantung dari jenis data pada kumpulan data yang ada. K-NN melakukan klasifikasi pada suatu data berdasarkan nilai k yang telah ditetapkan sebelumnya. Nilai k pada K-NN harus menggunakan nilai ganjil jika digunakan untuk proses klasifikasi beda halnya jika digunakan untuk melakukan prediksi nila k pada K-NN dapat berupa bilangan ganjil ataupun genap. Nilai k yang digunakan untuk menguji kinerja algoritma K-NN yakni k-3, k-5, dan k-7, dimana hasil akurasi masing-masing nilai k pada K-NN yang digunakan memiliki hasil akurasi yang berbeda terkecuali nilai akurasi k-5 dan k-7 yang memiliki nilai akurasi yang sama. Nilai akurasi k-3 pada K-NN sebesar 97.36% sedangkan nilai akurasi k-5 dan k-7 pada K-NN sebesar 98.68%.

No abstract

This study presents a prototype design of an ultra-miniature, wireless, battery-less, and implantable temperature-sensor, with applications to thermal medicine such as cryosurgery, hyperthermia, and thermal ablation. The design aims at a sensory device smaller than 1.5 mm in diameter and 3 mm in length, to enable minimally invasive deployment through a hypodermic needle. While the new device may be used for local temperature monitoring, simultaneous data collection from an array of such sensors can be used to reconstruct the 3D temperature field in the treated area, offering a unique capability in thermal medicine. The new sensory device consists of three major subsystems: a temperature-sensing core, a wireless data-communication unit, and a wireless power reception and management unit. Power is delivered wirelessly to the implant from an external source using an inductive link. To meet size requirements while enhancing reliability and minimizing cost, the implant is fully integrated in a regular foundry CMOS technology (0.15 μm in the current study), including the implant-side inductor of the power link. A temperature-sensing core that consists of a proportional-to-absolute-temperature (PTAT) circuit has been designed and characterized. It employs a microwatt chopper stabilized op-amp and dynamic element-matched current sources to achieve high absolute accuracy. A second order sigma-delta (Σ-Δ) analog-to-digital converter (ADC) is designed to convert the temperature reading to a digital code, which is transmitted by backscatter through the same antenna used for receiving power. A high-efficiency multi-stage differential CMOS rectifier has been designed to provide a DC supply to the sensing and communication subsystems. This paper focuses on the development of the all-CMOS temperature sensing core circuitry part of the device, and briefly reviews the wireless power delivery and communication subsystems.