Water bath is a laboratory equipment that contains water or special liquid that can maintain the temperature under certain conditions during the specified time interval. For this reason, calibration is needed so that the temperature in the chamber waterbath is stable or not. calibration is carried out by comparing measuring instruments and measuring materials to be calibrated to traceable standards that are traceable to national and / or international standards. Based on the results of the identification of the problems mentioned above, the author makes a waterbath calibrator entitled "Waterbath Calibrator (9 channel)" which is very practical, and easy to operate. .This calibration tool uses a K type thermocouple sensor and also the output is displayed to the character LCD to make it easier for users to retrieve data, the reason for choosing a thermocouple sensor is because the error rate is +/- 1,1C while the LM35 is +/- 1,4C. The thermocouple temperature sensor can detect the chamber temperature quite well where the biggest error is obtained with a comparator of 2%, and the lowest error is 0%.

ABSTRAKJantung merupakan salah satu organ penting yang terdapat pada tubuh manusia. Fungsi vital yang diperankan oleh organ jantung berpengaruh besar terhadap kondisi seseorang yang dapat dilihat dari isyarat fisiologi yang dihasilkan oleh aktivitas kelistrikan jantung yang dapat diukur dan direkam berupa electrocardiogram (EKG). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kelainan jantung atau aritmia berupa atrial fibrillation (AF) pada isyarat EKG. Data penelitian yang digunakan berasal dari Rumah Sakit Umum Daerah Tugurejo Semarang yang terdiri dari data pasien dengan kasus atrial fibrillation (AF) dan data ECG normal atau normal sinus rhythm (NSR). Data yang diambil dalam bentuk data cetak, selanjutnya di lakukan scanning untuk mendapatkan data citra digital agar dapat diproses dengan komputer. Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan, diantaranya adalah pra-pengolahan, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Proses ekstraksi ciri berdasarkan ciri statistik (mean, standard deviation, kurtosis, variance, skewness) isyarat periodogram dari EKG, selanjutnya diklasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive bayes Classifier (NBC) sebagai algoritma pembanding. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini, SVM memiliki kinerja yang lebih baik dengan nilai akurasi sebesar sebesar 84,0%, sensitivitas 80,5%, dan spesifisitas 92,8%.Kata kunci: fibrilasi atrium, elektrokardiogram, SVM, NBC, periodogram. ABSTRACTThe heart is one of the important organs in the human body. The vital function of the heart organ affects the person's condition which can be seen from the physiological signal resulting from the electrical activity of the heart and can be measured, recorded on an electrocardiogram (ECG) PENDAHULUANPenyakit kardiovaskuler adalah penyakit yang disebabkan gangguan fungsi jantung dan pembuluh darah. Berdasarkan data dari badan kesehatan dunia (WHO) menempatkan abnormalitas jantung sebagai urutan teratas daftar penyebab utama kematian di seluruh dunia [1]. Jantung merupakan suatu organ otot berongga yang terletak di pusat dada. Fungsi utama jantung adalah menyediakan oksigen ke seluruh tubuh dan membersihkan tubuh dari hasil metabolism (karbon dioksida). Jantung melaksanakan fungsi tersebut dengan mengumpulkan darah yang kekurangan oksigen dari seluruh tubuh dan memompanya kedalam paru-paru, dimana darah akan mengambil oksigen dan membuang karbon dioksida, jantung kemudian mengumpulkan darah yang kaya oksigen dari paru-paru dan memompanya ke jaringan di seluruh tubuh [2][3]. Fungsi vital yang diperankan oleh organ yang satu ini berpengaruh besar terhadap kondisi seseorang yang dapat dilihat dari isyarat yang dihasilkan oleh aktivitas kelistrikan jantung. Electrocardiogram merupakan salah satu rekaman isyarat fisiologi utama yang dihasilkan dari aktivitas kelistrikan jantung baik ketika fase repolarisation maupun depolarization [4]. Electrocardiogram (ECG)

A person's condition can be known from the electrical activity of the heart that has been recorded and printed in the form of Elektrokardiogram (EKG). EKG data can be used in the study as a material modality for analysis and diagnosis of cardiac conditions. The data can be either one-dimensional or two-dimensional signal in the form of images. That can be processed by using a computer. This study is intended to prepare EKG image data in the next stage, both for analysis and diagnostic purposes through EKG image data. Can be expected to facilitate and display the optimal results for various studies with EKG image data modality. Algorithm that uses local thresholding methods of sauvola technique. Using a value of R =128 and k = 0.34 has resulted in a clean segmented segment EKG image without grid. Looking at the MSE and PSNR results of each method shows a better result sauvola algorithm than the global thresholding.