bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Deep Learning untuk Klasifikasi Glaukoma dengan menggunakan Arsitektur EfficientNet
Authors: PERDANI WAHYUNI RIZKY , MAGDALENA RITA , CAECAR PRATIWI NOR KUMALASARI 
Published: July 2022

ABSTRAKGlaukoma merupakan kerusakan yang terjadi pada saraf mata yang disebabkan oleh meningkatnya tekanan di bola mata. Glaukoma dapat menyebabkan penderitanya mengalami kebutaan permanen. Data dari WHO, jumlah orang yang diperkirakan menjadi buta akibat glaukoma primer adalah 4,5 juta. Penilaian klasifikasi tingkatan glaukoma oleh ophthalmologist menggunakan nilai CDR (Cup to Disc Ratio). Maka dari itu, dibuat sistem yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan glaukoma melalui citra fundus mata dengan menggunakan metode CNN (Convolutional Neural Network) dengan arsitektur EfficientNet. Klasifikasi glaukoma dibagi menjadi 5 kelas, yaitu deep, early, moderate, OHT dan normal. Citra mata yang digunakan didapatkan dari dataset RimOne r1. Penelitian ini mencari sistem dengan performansi terbaik. Model yang mendapatkan parameter performansi terbaik adalah citra dengan hyperparameter optimizer Adamax, learning rate 0,001, epoch 20, dan batch size 32. Akurasi, presisi, recall, dan F1-Score masing-masing mencapai 1,0000.Kata kunci: Glaukoma, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNet ABSTRACTGlaucoma is the optic nerve damage caused by increasing pressure on the eyeball. Glaucoma can cause patients to encounter permanent blindness. According to WHO data, the number of people estimated to be blind from primary glaucoma is 4,5 million. Evaluation of glaucoma grade classification by ophthalmologist uses CDR (Cup to Disc Ratio) value. Therefore, a system has been created that can be used to classify glaucoma through eye fundus images using the CNN (Convolutional Neural Network) method with EfficientNet architecture. Glaucoma is classified into 5 classes, namely deep, early, moderate, OHT and normal. The used eye image is obtained from the RimOne r1 dataset. This research is looking for a system with the best performance. The model that got the best performance parameters with the hyperparameter optimizer Adamax, learning rate 0,001, epoch 20, and batch size 32. Accuracy, precision, recall, and F1-Score each reached 1,0000. Keywords: Glaucoma, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNet
Kendali PI-D dan Kontrol Fuzzy pada Plant Level Air Terdistribusi
Authors: PARLINDUNGAN ROBINSAR , SUYANTO SUYANTO , ISDARYANI FENI , SANTOSO RANGGA VEGA 
Published: July 2022

ABSTRAKPenelitian ini bertujuan menginvestigasi algoritma kendali pada plant level air yang terdistribusi pada dua tangki. Terdapat dua metode yang digunakan yakni kendali PI-D yang ditempatkan pada masing-masing unit pengendali lokal (LCU) dan kendali Fuzzy sebagai unit pengendali utama (MCU) dimana performa sistem dapat di-monitoring pada Human Machine Interface (HMI). Kendali PI-D (tipe B) dipilih untuk mengantisipasi persoalan setpoint kick yang sering muncul ketika digunakan kendali PID konvensional. Hasil penelitian menunjukkan respons kendali PI-D dapat mengatasi setpoint kick ditandai dengan perubahan smooth ketika setpoint berubah. Respons kendali PI-D pada HMI menunjukkan hasil yang baik direpresentasikan melalui error steady state dapat bernilai 0, overshoot 0% dan settling time 0,01 detik. Disamping itu, kontrol Fuzzy yang digunakan pada MCU dapat menghasilkan nilai setpoint (SV) yang tepat untuk masing-masing LCU, sehingga diperoleh respons kendali di atas.Kata kunci: LCU, MCU, PI-D, Level Air, Logika Fuzzy ABSTRACTThis study aims to investigate the control algorithm on the plant water level distributed in two tanks. There are two methods used, namely PI-D control placed on each local control units (LCU) and Fuzzy control as the Main Control Unit (MCU) and synchronization for Human Machine Interface (HMI) and monitoring. The PID control (type-B) was chosen to anticipate the setpoint kick problem that often arises when conventional PID controls are used. The results showed that the PI-D control response was able to overcome the setpoint kick which represented by smooth acting of actuator response . Response of the PI-D control on the HMI shows a good response by a steady state error of 0, an overshoot of 0%, and a settling time of 0.01 seconds. Besides that, Fuzzy logic used in the MCU can produce the right setpoint (SV) value for each LCU, so that the control response above is obtained.Keywords: LCU, MCU, PI-D, Water Level, Fuzzy Logic
Evaluasi Coded Random Access untuk Visible Light Communication pada Model Kanal Non-Line Of Sight
Authors: PAMUKTI BRIAN , ADRIANSYAH NACHWAN MUFTI , NILADBRATA REYVALDO FAHREZY 
Published: July 2022

ABSTRAKPenggunaan Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) pada sistem komunikasi dapat memberi kebebasan bagi user untuk mengirimkan informasi secara bersamaan tanpa harus memperebutkan timeslot ataupun frekuensi. Coded Random Access (CRA) adalah salah satu bagian dari Coded Comain-NOMA (CDNOMA) yang menggunakan kode tanpa ortogonal untuk komunikasi uplink. Terinspirasi dari Additive Links On Line Hawaii Area (ALOHA), kami menggunakan metode Irregular Repetition Slotted ALOHA (IRSA) dengan tiga jumlah slot node dan sembilan degree distribution pada model kanal Line Of Sight (LOS) dan Non-LOS (NLOS). Kami menggunakan metrik pengukuran berupa throughput dan Packet Loss Ratio (PLR) untuk memperoleh hasil simulasi. Dari simulasi yang ekstensif, kami membuktikan bahwa IRSA stabil pada jumlah slot node yaitu 75, 150 dan 300 yang memperoleh throughput di sekitar 0.75 paket/slot.Kata kunci: Coded Random Access, Non-Orthogonal Multiple Access, Slotted ALOHA, Successive Interference Cancellation ABSTRACTThe use of Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) in communication systems can provide users the freedom to transmit information simultaneously without having to fight over timeslots or frequencies. Coded Random Access (CRA) is a part of Coded Domain-NOMA (CD-NOMA) that uses orthogonal code for uplink communication. Inspired by the Additive Links On Line Hawaii Area (ALOHA), we use the Irregular Repetition Slotted ALOHA (IRSA) method with three number of node slots and nine degree distributions on the Line Of Sight (LOS) and Non-LOS (NLOS) channel models. We use measurements in the form of throughput and Packet Loss Ratio (PLR) to obtain simulation results. From extensive simulations, we prove that IRSA is stable on a wide number of node slots of 75, 150 and 300 that acquire throughput in about 0.75 packets/slot.Keywords: Coded Random Access, Non-Orthogonal Multiple Access, Slotted ALOHA, Successive Interference Cancellation
Analisis Fitur Domain Waktu ECG Heart Rate Variability Berdasarkan Gain Informasi
Authors: SUNARYA UNANG , UGI LYRA VEGA 
Published: July 2022

ABSTRAKSalah satu analisis yang sering digunakan untuk mendeteksi berbagai penyakit yang terkait fungsi jantung adalah dengan menghitung rasio tidur dan terjaganya seseorang saat tidur pada malam hari. Namun dalam praktiknya sering ditemukan kendala baik pada saat akuisisi data ataupun pada saat pemrosesan data untuk menyimpulkan sebuah hasil analisis. Salah satu penyebabnya adalah kurang tepatnya dalam pemilihan fitur ECG untuk proses implementasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan seleksi fitur ECG pada domain waktu dan klasifikasi kondisi tidur dan terjaga dari 10 subjek berdasarkan fitur Heart Rate Variability (HRV) dengan menggunakan algoritma random forest. Wavelet digunakan untuk mendapatkan komponen sinyal ECG yang tepat sedangkan gain informasi digunakan untuk memilih fitur ECG yang dominan. Hasil akhir dari implementasi menunjukkan nilai akurasi rata-rata sebesar 80,26 % dengan fitur terbaik adalah median nearest neighbor index.Kata kunci: ECG wavelet, HRV, domain waktu, gain informasi, akurasi ABSTRACTOne of the most frequent methods to detect heart-related diseases is by calculating the ratio of total sleep and awake of someone during night sleep. However, it is often encountered problems either in data acquisition or data processing to output the results of the analysis. One of the reasons is selecting ECG features improperly during implementation. Therefore, this study has been conducted ECG features selection in the time domain and classification of sleep and awake states across 10 subjects based on Heart Rate Variability (HRV) features obtained using a random forest algorithm. Wavelet was used to get the proper ECG signal components while information gain was used to select the dominant ECG features. The implementation results showed an average accuracy of 80.26 % with the median nearest neighbor index as the best feature.Keywords: ECG, wavelet, HRV, time-domain, information gain, accuracy
Komparasi Metode Optimasi Adam dan SGD dalam Skema Direct Inverse Control untuk Sistem Kendali Data Sikap dan Ketinggian Quadcopter
Authors: HAQQI MUHAMMAD SABILA , KUSUMOPUTRO BENYAMIN 
Published: July 2022

ABSTRAKTerdapat banyak variable nonlinear dalam sistem kendali untuk quadcopter sehingga cukup rumit untuk mengatur dinamika penerbangan wahana ini. Untuk mengatasi masalah tersebut akan dikembangkan suatu skema sistem kendali Direct Inverse Control menggunakan Deep Learning berbasis Artificial Neural Network (ANN). Sistem yang dikembangkan akan mengendalikan data sikap dan ketinggian quadcopter. Pada artikel ini akan dibandingkan kinerja dari dua metode optimasi untuk Mean Squared Error pada simulasi, yaitu Adaptive Moment Estimation dan Stochastic Gradient Descent. Hasil menunjukkan metode Adaptive Moment Estimation mampu memberikan nilai Mean Squared Error yang lebih kecil dibandingkan metode Stochastic Gradient Descent untuk semua data sikap dan ketinggian yang dikendalikan dengan nilai 0.0069 untuk roll rate, 0.0057 untuk pitch rate, 0.0062 untuk yaw rate, dan 0.0042 untuk data ketinggian.Kata kunci: Deep Learning, Artificial Neural Network, Adam, SGD, MSE ABSTRACTThere are many nonlinear variables in the control system for the quadcopter so it is quite complicated to regulate the flight dynamics of this vehicle. To overcome this problem, a Direct Inverse Control control system scheme using Deep Learning based on Artificial Neural Network (ANN) will be developed. The system developed will control the attitude and altitude data of the quadcopter. In this article, we will compare the performance of two optimization methods for Mean Squared Error in simulation, namely Adaptive Moment Estimation and Stochastic Gradient Descent. The results show that the Adaptive Moment Estimation method is able to provide a smaller Mean Squared Error value than the Stochastic Gradient Descent method for all attitude and altitude data controlled with values of 0.0069 for roll rate, 0.0057 for pitch rate, 0.0062 for yaw rate, and 0.0042 for altitude data. Keywords: Deep Learning, Artificial Neural Network, Adam, SGD, MSE
Analisis Kinerja Single User Troughput 5G NR pada Sel Indoor dengan Antena MIMO
Authors: ARYANTA DWI 
Published: July 2022

ABSTRAKTeknologi seluler 5G New Radio (NR) melalui penggunaan mmWave dengan bandwidth dan MIMO yang besar dapat memberikan layanan berkecepatan tinggi. Pada penelitian ini, dilakukan analisis Single User Throughput (SUT) layanan teknologi 5G pada sel indoor melalui penerapan konfigurasi bandwidth hingga 100 MHz dan MIMO hingga 16x16. Perhitungan menerapkan formula ETSI dan OFCOM pada numerology 1, 64-QAM, serta target data rate mengacu pada layanan MBB live video 300 MBps, Cloud VR 150 Mbps, Video streaming 4K 50 Mbps, dan industrial control 10 Mbps. Hasil analisis menunjukkan layanan MBB Live Video dapat dipenuhi pada bandwidth 10 MHz MIMO 16x16, bandwidth 40 MHz MIMO ≥ 4x4, serta seluruh variasi MIMO pada bandwidth 80 MHz dan 100 MHz. Layanan industrial control dapat dipenuhi oleh seluruh kombinasi bandwidth dan MIMO. Pada penggunaan SINR sampai dengan 25 dB, SUT mencapai nilai maksimum konstan pada nilai SINR  23 dB dengan kondisi nilai efisiensi 4,46 bps/Hz.Kata kunci: SUT, 5G, new radio, sel indoor, MIMO, bandwidth. ABSTRACT5G New Radio (NR) cellular technology through the use of mmWave with large bandwidth and MIMO can provide high-speed services. In this study, a Single User Throughput (SUT) analysis of 5G technology services was carried out on indoor cells through the application of bandwidth configurations up to 100 MHz and MIMO up to 16x16. The calculation applies the ETSI and OFCOM formulas on numerology 1, 64-QAM, and the target data rate refers to the 300 MBps live video MBB service, 150 Mbps Cloud VR, 4K 50 Mbps video streaming, and 10 Mbps industrial control. The results of the analysis show that the MBB Live Video service can be fulfilled at a bandwidth of 10 MHz MIMO 16x16, a bandwidth of 40 MHz MIMO ≥ 4x4, and all variations of MIMO on a bandwidth of 80 MHz and 100 MHz. Industrial control services can be fulfilled by all combinations of bandwidth and MIMO. In the use of SINR up to 25 dB, SUT reaches a constant maximum value at a SINR value of ≥ 23 dB with an efficiency value of 4.46 bps / Hz. Keywords: SUT, 5G, new radio, indoor cell, MIMO, bandwidth.
Rancang Bangun Instalasi Uji Akurasi Meter Air untuk Studi Pengaruh Tekanan Air
Authors: FIRMANSYAH DUDI ADI , AHMAD SAYYID AL HABBIB , PRIYATNA ENDANG , FIRMANSYAH VERA , SUPRIJANTO SUPRIJANTO 
Published: July 2022

ABSTRAKPada distribusi air bersih kepada konsumen, tekanan permulaan biasanya dibuat lebih tinggi dan sering berubah pada saat aliran. Kondisi ini dapat mempengaruhi akurasi meter air, meskipun alat ini didesain untuk dapat beroperasi pada rentang tekanan lebar. Oleh karenanya, pada penelitian ini, prototipe instalasi uji dibuat untuk mempelajari pengaruh tekanan air pada akurasi meter air secara bersamaan. Prototipe ini terdiri dari dua pompa yang mampu menghasilkan tekanan air tinggi, sensor tekanan posisi hulu dan hilir, pengatur aliran, sensor aliran, meter air, sensor suhu, dan sebuah sistem akuisisi data nirkabel dengan perhitungan otomatis. Hasil kalibrasi menunjukan bahwa semua sensor memiliki rata-rata akurasi 99,4% dan presisi 99,7%. Hasil pengujian akurasi meter air pada kenaikan tekanan dari 0,5 bar ke 4,5 bar menunjukan nilai kesalahan meter air yang semakin meningkat dari 5,1% menjadi 7,2%, sehingga pada studi ini dapat dilakukan pengujian akurasi meter air pada tekanan air yang lebih tinggi dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.Kata kunci: tekanan, akurasi, instalasi uji, perhitungan otomatis ABSTRACTIn the water distribution, the starting pressure is usually made higher and frequently changes during the flow. This condition can affect the accuracy of water meter, though it was designed to be operated at a wider pressure range. Therefore, a prototype of testing installation is assembled to study the effect of the water pressure to the water meter accuracy simultaneously. It consists of two pumps which able to generate high water pressure, pressure sensor (upstream and downstream), flow regulator, flowmeter sensor, water meter, temperature sensor, and wireless data acquisition system with automatic calculation. Calibration results show that all sensors have average accuracy of 99.4% and precision of 99.7%. Water meter accuracy testing results at the increasing pressure from 0,5 bar to 4,5 bar show that water meter error values increase from 5,1% to 7,2%, so this study can perform accuracy test at a higher water pressure as compared to the previous research.Keywords: pressure, accuracy, testing installation, automatic calculation
Antena Mikrostrip Double E-Shaped dengan Frekuensi 3,3 GHz untuk Aplikasi WiMax
Authors: MUTMAINNAH MUTMAINNAH , NUR OCTAVINA CHOIRINA RACHMA , ROHMAN LUTFI , FIRDAUS ROHIM AMINULLAH 
Published: July 2022

ABSTRAKAntena mikrostrip double E-shaped untuk aplikasi WiMax melalui proses simulasi dan fabrikasi telah berhasil dirancang. Perancangan desain antena mikrostrip ini menggunakan bahan substrat FR-4 lossy dengan ketebalan 1,6 mm dan konstanta dielektrik 4,6. Dimensi substrat yang dirancang yaitu 45 mm x 52 mm x 1,6 mm. Hasil simulasi yang diperoleh yaitu antena mikrostrip bekerja di frekuensi 3,3 GHz, return loss -21 dB, VSWR 1,23, bandwidth 342 MHz, dan gain sebesar 3,5 dBi. Hasil pengukuran diperoleh antena mikrostrip bekerja di frekuensi 3,35 GHz, return Loss -22 dB, VSWR 1,26, bandwidth 265 MHz, dan gain sebesar 3,2 dBi. Baik hasil simulasi dan pengukuran pola radiasi yang dihasilkan membentuk pola bidirectional. Antena mikrostrip ini dapat diaplikasikan pada frekuensi Wimax.Kata kunci: Antena Mikrostrip, Double E-shaped, Frekuensi 3,3 GHz, WiMax, Return Loss ABSTRACTThe double E-shaped microstrip antenna for WiMax application through simulation and fabrication process has been successfully designed. The design of this microstrip antenna using a lossy FR-4 substrate material with a thickness of 1.6 mm and a dielectric constant of 4.6. The dimensions of the designed substrate are 45 mm x 52 mm x 1.6 mm. The simulation results obtained that microstrip antenna works at a frequency of 3.3 GHz, return loss -21 dB, VSWR 1.23, bandwidth 342 MHz, and gain of 3.5 dBi. The measurement results obtained that the microstrip antenna works at a frequency of 3.35 GHz, return loss of -22 dB, VSWR of 1.26, bandwidth of 265 MHz, and gain of 3.2 dBi. Both the simulation results and the resulting radiation pattern measurements form abidirectional pattern. This microstrip antenna can be applied at WiMax frequency. Keywords: Microstrip Antenna, Double E-shaped, Frequency 3.3 GHz, WiMax, Return Loss
Sistem Monitoring Kelembaban Tanaman Cabai Rawit menggunakan Irigasi Tetes Gravitasi berbasis Internet Of Things (IoT)
Authors: SURYANINGRAT ARMANDA , KURNIANTO DANNY , ROCHMANTO RADITYA ARTHA 
Published: July 2022

ABSTRAKTanaman cabai rawit dapat tumbuh optimal pada kelembaban tanah 60%-80% dengan suhu udara rata-rata 18 – 30 derajat celcius. Penyiraman yang ada saat ini masih menggunakan sistem manual yang akan membuat kerugian dalam waktu dan tenaga. Selain itu penyiraman secara manual juga memboroskan air dan dapat membuat tanaman layu. Pada studi ini diusulkan sebuah sistem untuk membantu menjaga kelembaban tanaman cabai dengan menggunakan teknik irigasi tetes gravitasi yang dapat dipantau secara online dan realtime pada sebuah aplikasi android dan google spreadsheet. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem ini mampu menjaga kelembaban tanah pada nilai 60%-80% dengan volume air yang digunakan sebanyak 26,67 mililiter/menit. Hasil rata-rata seluruh pengujian akurasi sensor dan motor servo menghasilkan nilai yang cukup baik dengan ratarata error sebesar 1,96% dan akurasi sebesar 98,04%. Selanjutnya hasil pengujian QoS untuk delay masuk pada kategori bagus dengan rata-rata 177,99 ms dan packet loss masuk kategori sangat bagus dengan nilai sebesar 0,02%.Kata kunci: Irigasi Tetes, Kelembaban, IoT, Firebase, Spreadsheet ABSTRACTCayenne pepper plants can grow optimally at 60%-80% soil moisture with an average air temperature of 18 – 30 degree celcius. The current watering still uses a manual system which will result in a loss of time and effort. In addition, manual watering also wastes water and can make plants wither. In this study, a system is proposed to help maintain the humidity of chili plants by using gravity drip irrigation techniques that can be monitored online and in real time on an android application and google spreadsheet. The test results show that this system is able to maintain soil moisture at a value of 60%-80% with the volume of water used as much as 26.67 milliliters/minute. The average results of all sensor and servo motor accuracy tests produce a fairly good value with an average error of 1.96% and an accuracy of 98.04%. Furthermore, the QoS test results for delay are in the good category with an average of 177.99 ms and packet loss is in the very good category with a value of 0.02%.Keywords: Drip Irrigation, Humidity, IoT, Firebase, Spreadsheet
Pengenalan Pola Dasar Angka berdasarkan Gerakan Tangan menggunakan Machine Learning
Authors: NOR SYAFRIYADI , MUSLIM MUHAMMAD AZIZ , ASWIN MUHAMMAD 
Published: July 2022

ABSTRAKPengenalan gerakan tangan dianggap sebagai bagian penting dari interaksi manusia komputer, memungkinkan komputer untuk mengenali dan menafsirkan gerakan tangan dan menjalankan perintah. Penggunaan machine learning dimanfaatkan untuk mencari tren dan pola yang berbeda. Namun, tantangan untuk menerapkan machine learning menjadi bagaimana memilih di antara berbagai model berbeda digunakan untuk kumpulan data atau kasus berbeda. Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur kinerja model machine learning yang diusulkan dengan pemilihan hyperparameter yang sesuai dalam mengenali 10 pola angka berdasarkan gerakan tangan di udara. Dalam makalah ini, model KNN, SVM, dan ANN-PSO diusulkan. Eksperimen dilakukan dengan mengumpulkan data gerakan yang berasal dari MPU-6050. Kinerja metode yang diusulkan dievaluasi menggunakan metrik standar seperti akurasi klasifikasi, presisi, recall, f1-score, dan AUC-ROC. Hasilnya menunjukkan bahwa akurasi rata-rata mencapai 87%.Kata kunci: HCI, hand gesture recognition, machine learning, MPU-6050, pola ABSTRACTHand gesture recognition is considered an essential part of human-computer interaction (HCI), enabling computers to recognize and interpret hand gesturesand execute commands. The use of machine learning is utilized to look for different trends and patterns. However, the challenge for implementing machine learning becomes how to choose between different models used for different datasets or cases. This research aims to measure the performance of the proposed machine learning model by selecting the appropriate hyperparameters in recognizing 10 number patterns based on hand gestures in the air. In this paper, KNN, SVM, and ANN-PSO models are proposed. Experiments were carried by collecting gesture data from MPU-6050. The performance of the proposed method was evaluated using standard metrics such as classification accuracy, precision, recall, f1-score, and AUC-ROC. The results show that the average accuracy reaches 87%.Keywords: HCI, hand gesture recognition, machine learning, MPU-6050, pattern
Simulator Pelatihan Caesiopulmonary Resuscitation (CPR) menggunakan MMA dan FSR
Authors: SARTIKA ERWANI MERRY , BR. PASARIBU NOVIE THERESIA , GANY AUDYATI , JEREMY DIMITRI , LIN CHE-WEI , SETIAWAN FEBRIAN 
Published: July 2022

ABSTRAKCardiac arrest merupakan permasalahan kesehatan yang signifikan. CPR dapat mengurangi resiko, namun tidak semua orang dapat melakukan CPR dengan benar. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibuat simulator pelatihan CPR yang dapat mengamati kedalaman dan frekuensi penekanan saat melakukan CPR. Simulator pelatihan CPR dibuat dengan sistem akuisisi data berupa estimasi kedalaman dan panduan kompresi. Sensor yang digunakan adalah accelerometer MMA 7361 dan force sensor FSR 406. Kedalaman dari akselerasi dapat diperoleh dengan mengintegralkan data accelerometer sebanyak dua kali. Integral dilakukan persiklus kompresi untuk mengurangi akumulasi error. Sistem panduan kompresi terdiri atas metronom sebagai acuan kecepatan kompresi, dan LED indikator frekuensi kompresi. Simulator pelatihan CPR ini memberikan estimasi kedalaman yang baik pada spons dan bantal menggunakan sampling rate sebesar 1 kHz dan integral per siklus kompresi.Kata kunci: Pelatihan CPR, Akuisisi Kedalaman, FSR 406, MMA7361 ABSTRACTCardiac arrest is a significant health problem. CPR can reduce risk, but not everyone can perform CPR correctly. Based on these problems, a CPR training simulator was created that can observe the depth and frequency of compressions when performing CPR. The CPR training simulator is built with a data acquisition system in the form of depth estimation and compression guidance. The sensors used are the MMA 7361 accelerometer and the FSR 406 force sensor. The depth of acceleration can be obtained by integrating the accelerometer data 2 times. The integral is performed per cycle of compression to reduce the accumulation of errors. The compression guidance system consists of a metronome as a reference for compression speed, and a compression frequency indicator LED. This CPR training simulator provides good depth estimation in sponges and pillows using a sampling rate of 1 kHz and integrals per compression cycle.Keywords: CPR Training, Depth Acquisition, FSR 406, MMA7361