• Tidak ada hasil yang ditemukan

SISTEM AKUISISI ECG MENGGUNAKAN USB UNTUK DETEKSI ARITMIA

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "SISTEM AKUISISI ECG MENGGUNAKAN USB UNTUK DETEKSI ARITMIA"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

(1)

SISTEM AKUISISI ECG MENGGUNAKAN USB UNTUK

DETEKSI ARITMIA

Arif Widodo – 2205100108

Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, email: arifw108@gmail.com

Aritmia merupakan istilah medis yang diartikan sebagai setiap gangguan pada frekuensi, keteraturan, tempat asal denyut atau konduksi impuls listrik pada jantung. Pada umumnya aritmia memerlukan terapi segera untuk mencegah kondisi yang lebih buruk. Diagnosis suatu aritmia merupakan satu hal yang paling penting yang dapat dilakukan dengan Electrocardiograph (ECG). Sampai sekarang belum ada yang dapat melebihi ECG dalam mendiagnosis aritmia.

Berbagai macam penelitian telah dikem-bangkan untuk dapat mendeteksi kelainan aritmia tersebut secara otomatis. Penelitian tersebut harus ditunjang dengan komputer yang dapat memproses data secara cepat serta dapat menyimpan data dalam jumlah besar. Sebagian besar ECG yang terdapat saat ini tidak dirancang untuk kebutuhan penelitian. ECG tersebut biasanya tidak dapat dengan mudah dihubungan dengan komputer, karena hampir semua komputer saat ini hanya dilengkapi dengan port Universal Serial Bus (USB).

Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan merealisasikan sebuah sistem akuisisi ECG meng-gunakan USB untuk menunjang penelitian deteksi aritmia secara otomatis. ECG yang dirancang telah dapat menampilkan sinyal-sinyal dari 11 jenis lead ECG yang diambil langsung dari pasien (Lead I, Lead II, Lead III) dan simulator ECG (Lead I, Lead II, Lead III, aVL, aVF dan Lead Precordial). Sistem ini juga dapat mendeteksi dua kelainan aritmia yaitu bradikardia dan takikardia.

Kata kunci : Arrhythmia, ECG, Universal Serial Bus (USB).

1. PENDAHULUAN

Aritmia merupakan istilah medis yang diartikan sebagai setiap gangguan pada frekuensi, keteraturan, tempat asal denyut atau konduksi impuls listrik jantung. Pada umumnya aritmia memerlukan terapi segera untuk mencegah kondisi yang lebih buruk. Diagnosis suatu aritmia merupakan satu hal yang paling penting yang dapat dilakukan dengan Electrocardiogram (ECG). Sampai sekarang belum ada yang dapat melebihi ECG dalam mendiagnosis aritmia [1].

Berbagai macam penelitian telah dikembangkan untuk dapat mendeteksi kelainan aritmia tersebut. Mardiyanto (2006) menggunakan analisa kecepatan denyut jantung untuk mendeteksi aritmia [2]. Kecepatan denyut jantung pada penelitian tersebut didasarkan pada perhitungan R-R interval yang diperoleh dari deteksi QRS secara analog.

Kohler et al. (2002) pada papernya yang berjudul The Principles of Software QRS Detection [3] telah mengkaji dan membandingkan algoritma-algoritma untuk mendeteksi sinyal QRS-komplek menggunakan software. Salah satu algoritma yang sederhana untuk deteksi QRS ini dipaparkan oleh Tompkins (1993) pada bukunya yang berjudul Biomedical Digital Signal Processing [4]. Pada buku tersebut dijelaskan deteksi QRS menggunakan teknik band pass filtering. Melalui deteksi QRS ini dapat diperoleh perhitungan denyut jantung pasien tiap menit dengan menghitung R-R intevalnya. Kecepatan denyut inilah yang dapat dijadikan salah satu acuan untuk menganalisa adanya kelainan aritmia.

Penelitian untuk mendeteksi kelainan aritmia tentunya harus ditunjang oleh perangkat yang dapat memproses data secara cepat serta dapat menyimpan data dalam jumlah besar. Sebuah personal computer (PC) ataupun laptop dapat menunjang penelitian tersebut. Namun sebagian besar ECG yang terdapat saat ini tidak dirancang untuk kebutuhan penelitian. ECG tersebut biasanya tidak dapat dengan mudah dihubungan dengan komputer [4], karena hampir semua komputer saat ini hanya dilengkapi dengan port Universal Serial Bus (USB) untuk berkomunikasi dengan peralatan di luar komputer dan mulai meninggalkan serial port dan parallel port.

Mihel dan Magjarevic (2007) telah mengembangkan sistem akuisisi ECG berbasis USB [5]. Mereka mengembangkan sistem akusisi single channel ECG dan merekam sinyal ECG dari beberapa pasien pada PC. Penelitian lainnya oleh Najeb et al. (2005) telah menghasilkan sistem akuisisi data USB 12-channel untuk analisis QT Dispersion [6]. Penelitian tersebut difokuskan pada pengembangan dari sisi sistem digital. Akuisisi data dikoneksikan ke PC menggunakan modul USB berbasis chip FTDI.

Dari latar belakang permasalahan diatas maka dapat disimpulkan perlu dibuat suatu sistem akuisisi ECG yang dapat dikoneksikan dengan komputer menggunakan USB untuk menunjang penelitian lebih lanjut mengenai deteksi aritmia. Pilihan USB sebagai basis dari sistem akuisisi ECG didasarkan pada keunggulannya yaitu cepat dan handal dalam melakukan transfer data, fleksibel, murah serta hemat daya.

(2)

2.TEORI PENUNJANG 2.1 Elektrokardiograf

Elektrokardiograf (ECG) adalah peralatan medis yang digunakan secara luas untuk mengukur aktivitas elektris dari jantung dengan mengukur perbedaan biopotensial dari bagian luar tubuh. Sebuah ECG dapat digunakan untuk mengukur denyut jantung, mendiagnosis adanya infark mikroad yang sedang berkembang, mengidentifikasi aritmia dan efek dari obat dan peralatan yang digunakan pada penanganan jantung.

Elektrokardiogram atau sinyal ECG merupakan sinyal ac dengan bandwith antara 0.05 Hz sampai 100 Hz [6]. Sinyal ECG normal seperti pada Gambar 2.1 terdiri atas sebuah gelombang P, gelombang QRS dan gelombang T. Besar amplitudo dari Sinyal ECG bervariasi tergantung pada pemasangan elektroda dan pada kondisi fisik dari pasien. Variabel-variabel klinis yang penting dari sinyal ECG antara lain magnitudo, polaritas dan durasi waktu. Variasi dari tanda-tanda tersebut dapat mengindikasikan sebuah penyakit [7].

Gambar 2.1 Sinyal ECG

2.2 Dasar Elektrokadiografi [4]

Saat ini terdapat tiga teknik dasar yang digunakan pada elektrokardiografi klinik. Tiga teknik dasar yang digunakan pada elektrokardiografi adalah :

1. Standard clinical ECG (12 lead) 2. VCG (3 ortogonal lead) 3. Monitoring ECG (1 atau 2 lead)

Dengan melihat pada sinyal elektris pada permukaan tubuh yang merupakan sebuah prosedur noninvasive, seorang ahli jantung dapat menentukan kondisi jantung pasien.

Lead yang digunakan pada Standard clinical ECG adalah sebagai berikut:

1. Lead dasar (lead bipolar/lead standar) yang yerdiri dari Lead I, Lead II dan Lead III

2. Lead augmented (lead unipolar) ekstremitas yang terdiri dari aVR, aVL dan aVF

3. Lead prekordial (sadapan unipolar prekordial) yang terdiri dari 6 lead yaitu V1, V2, V3, V4, V5 dan V6

2.3 Aritmia [1]

Aritmia merupakan istilah medis yang diartikan sebagai setiap gangguan pada frekuensi, keteraturan, tempat asal denyut atau konduksi impuls listrik jantung. Pada aritmia terjadi perubahan pada frekuensi, keteraturan dan bentuk gelombang PQRST pada sinyal ECG. Penelitian ini hanya membahas kelainan aritmia yang disebabkan karena perubahan frekuensi denyut jantung. Kelainan aritmia yang akan dibahas yaitu sinus takikardia dan sinus bradikardia.

Pada kondisi normal jantung berdenyut rata – rata 60 – 100 denyut per menit. Jika kecepatan denyut jantung diatas 100, maka keadaan ini dinamakan sinus takikardia. Jika kecepatan denyut jantung dibawah 60, makadisebut sinus bradikardia.

3. PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT 3.1 Diagram Blok dan Fungsi Sistem

Diagram blok perangkat keras untuk sistem ECG pada tugas akhir ini ditunjukkan pada gambar 3.1. Secara garis besar perangkat keras untuk sistem ECG ini dibedakan menjadi dua yaitu rangkaian analog dan rangkaian digital. Blok sistem pada gambar 3.1 yang berada pada daerah biru menunjukkan blok rangkaian analog. Blok-blok tersebut membutuhkan sumber tegangan +3V yang diperoleh dari baterai. Sedangkan blok yang berada pada daerah hijau merupakan blok rangkaian digital yang membutuhkan sumber tegangan 5V. Sumber tegangan 5 V untuk rangkaian digital diperoleh dari baterai 9V yang diturunkan menjadi 5V menggunakan regulator. Sedangkan untuk modul USB to Serial sumber tegangannya berasal dari komputer.

(3)

3.2 Perancangan Perangkat Keras

3.2.1 Rangkaian Pemilih Lead

Rangkaian pemilih lead (lead selector) terdiri atas susunan resistor dan analog multiplexer 4051. Rangkaian ini berfungsi untuk memilih lead yang akan diambil datanya. Analog multiplexer yang dikontrol mikrokontroler akan mengambil sinyal ECG pada lead yang diinginkan.

3.2.2 Penguat Instrumentasi

Rangkaian penguat instrumentasi ditunjukkan oleh gambar 3.2. Pada tugas akhir ini digunakan IC AD620. Karena sumber tegangan untuk perangkat keras pada blok analog berasal dari baterai maka diperlukan suatu efisiensi daya yang baik, pada umumnya digunakan IC op – amp OP07 tetapi dengan pertimbangan ukuran board system dan efisiensi daya maka dipilih AD620.

Gambar 3.2 Rangkaian Penguat Istrumentasi

Penguatan ditentukan oleh RG_VAR, dimana dengan RG_VAR = 560 Ohm diperoleh penguatan sebesar 90 kali. IC OP07 berfungsi sebagai Right Leg drive, dengan kapasitor C1_VAR dipilih 10nf merupakan hasil percobaan dimana sistem paling stabil.

3.2.3 Filter Band Pass

Pada tugas akhir ini digunakan filter band pass yang terdiri atas filter band pass orde 1 dan filter low pass orde 2 butterworth. Rangkaian filter band pass ditunjukkan gambar 3.3

. Gambar 3.3 Filter Band Pass

Filter low pass orde 2 ditunjukkan oleh gambar 3.4

Gambar 3.4 Filter Low Pass Orde 2

Dari perancangan filter didapat nilai ݂௖௛ sebesar 0.03 Hz, ݂௖௟ sebesar 107Hz dan penguatan rangkaian sebesar 10 kali.

3.2.4 Rangkaian Adder

Rangkaian adder berfungsi sebagai penambah level tegangan sinyal ECG dengan tegangan DC, system ini akan menaikkan level tegangan sinyal ECG sesuai dengan tegangan dc yang ditambahkan. Penambahan tegangan dc disesuaikan hingga semua level sinyal ECG bernilai positif sehingga nantinya dapat diproses oleh ADC. Rangkaian adder ditunjukkan oleh gambar 3.5.

Gambar 3.5 Rangkaian Adder

Tegangan dc diatur lewat potensio R13 hingga menaikkan semua sinyal ECG ke level positif.

3.2.5 Minimum Sistem ATmega8

Pada rangcangan sistem ECG ini digunakan mikrokontroler ATmega8 sebagai pusat pemrosesan data serta sebagai kontrol. Fungsi ATmega8 dalam rangkaian ini antara lain mengatur kerja switching dari analog multiplexer, kemudian melakukan proses konversi sinyal ECG ke digital dan mengirimkan data sinyal ECG digital ke komputer secara bergantian melalui komunikasi serial via USB to Serial. Selain itu mikrokontroler ATmega8 juga digunakan mengambil tegangan referensi 1V dan mengotrol rangkaian baseline restoration secara digital.

(4)

3.2 Perancangan Perangkat Lunak

Perangkat lunak yang dirancang terdiri dari dua bagian yaitu perangkat lunak pada mikrokontroler dan perangkat lunak pada komputer. Perangkat lunak pada mikrokontroler dirancang untuk melalukan proses konversi analog ke digital, pengiriman data melalui komunikasi serial dan mengontrol rangkaian pemilih lead. Perangkat lunak pada komputer memproses data untuk ditampilkan dalam bentuk grafik, mendeteksi adanya QRS komplek, menghitung heart rate dan memberikan hasil deteksi kelainan aritmia.

3.3.1 Perangkat Lunak Mikrokontroler

Fungsi – fungsi yang digunakan dalam program untuk ATmega8 diantaranya adalah komunikasi serial, fungsi I/O port mikrokontroler, Timer/Counter0, dan ADC. Adapun alur program secara sederhana ditampilkan pada diagram alir berikut ini

Gambar 3.6 Diagram Alir Program Mikrokontroler Mikrokontroler diprogram untuk merespon request dari komputer. Jika ada request dari komputer program akan menentukan mode dan lead mana yang dipilih sesuai dengan karakter yang dikirimkan komputer. Apabila komputer meminta mikrokontroler untuk memulai proses konversi maka tanda konversi akan bernilai satu. Apabila konversi bernilai satu maka program akan membaca data dari ADC dan mengirimkan data ke komputer. Pengiriman data dilakukan secara terus menerus sampai ada request dari komputer agar mikrokontroler berhenti melakukan proses konversi.

3.3.2 Perangkat Lunak Pada Komputer

Perangkat lunak di komputer dirancang menggunakan Delphi 7 dengan bahasa pascal. Program ini dirancang untuk menampilkan data dalam bentuk grafik, proses filter secara digital, deteksi QRS

komplek, perhitungan kecepatan denyut jantung dan deteksi aritmia. Berikut tampilan program pada komputer yang dirancang.

Gambar 3.7 Tampilan Program Akuisi ECG

Alur program pada komputer ditampilkan pada gambar 3.8

Gambar 3.8 Diagram Alir Program Pada Komputer Program yang digunakan untuk deteksi QRS komplek menggunakan metode dari Pan – Tompkins[4] yang telah di modifikasi dan disesuaikan dengan tugas akhir ini. Urutan metode yang digunakan adalah filtering low pass, high pass, derivative. Perbedaan dari metode yang digunakan dengan metode dari Pan – Tompkins adalah tidak digunakan metode squaring dan moving window integral dan metode adaptive threshold yang lebih sederhana.

(5)

4. PENGUJIAN DAN ANALISA DATA

Pengujian alat dilakukan pada perangkat keras dan perangkat lunak dengan pengambilan data berupa nilai penguatan, noise, gambar sinyal, dan juga nilai komponen yang berpengaruh untuk dibandingkan dengan kondisi secara teori dan perhitungan.

4.1 Pengujian Penguat instrumentasi

Pengujian penguat instrumentasi dilakukan dengan menguji linearitas penguatan pada RG = 560 Ohm. Sinyal input dari penguat instrumentasi ini diperoleh dari simulator. Hasil dari pengujian beberapa sinyal input ditunjukkan pada 4.1.

Tabel 4.1 Pengujian Penguat Instrumentasi

Vin Vout gain Noise(p-p) SNR(dB)

0.5 mV 51 mV 100 5 mV 20.172

1 mV 100 mV 100 5 mV 26.0206

1.5 mV 150 mV 100 5 mV 29.54243

2 mV 200 mV 100 5 mV 32.0412

Dari hasil pada table 4.1 di atas, dapat diketahui bahwa penguatan rangkaian tersebut sekitar 100 kali dengan RG = 560 Ohm.

4.2 Pengujian Filter Analog

Pengujian pada filter analog dilakukan untuk melihat respon frekuensi dari rangkaian. Masukkan pada percobaan ini didapatkan dari sinyal generator dengan tegangan input sebesar 106 mV. Hasil pengujian pada filer analog ini ditunjukkan pada gambar 4.1.

Gambar 4.1 Grafik Pengujian Filter Analog

4.3 Pengujian Rangkaian Adder

Pada pengujian adder dilakukan untuk mengetahui karakteristik rangkaian adder. Pengujian dilakukan dengan menggunakan sinyal input berupa sinyal sinus dari sinyal generator dan nilai tegangan pada variable resistor yang diubah-ubah. Hasil dari pengujian rangkaian adder ini ditunjukkan pada gambar 4.2. Input dari sinyal generator adalah tegangan sinus dengan frekuensi 20 Hz dan tegangan peak to peak sebesar 1.1 V.

Gambar 4.2 Grafik Pengujian Rangkaian Adder

4.4 Pengujian Sistem Akuisisi ECG

Pengujian ini dilakukan untuk melihat hasil dari keseluruhan sistem akuisisi ECG. Pengujian sistem akuisisi ECG 12 lead dilakukan dengan menggunakan simulator ECG. Hasil yang diperoleh dari pengujian ini adalah gambar sinyal hasil akuisisi sistem dari masing-masing lead. Hasil untuk lead I ditampilkan pada gambar 4.3.

Gambar 4.3 Sinyal ECG pada Lead I dari Simulator Secara keseluruhan sistem akuisisi yang dirancang dapat menampilkan 11 sinyal ECG dari simulator, namun sinyal ECG pada lead aVR tidak dapat diakusisi dengan baik.

Pengujian berikutnya dilakukan pada manusia. Pengujian sistem ini dilakukan menggunakan elektroda clip untuk limb lead dan elektroda suction cup untuk precordial lead. Dari hasil pengujian ini, sinyal yang dapat ditampilkan hanya sinyal pada lead I, lead II dan lead III. Sinyal hasil pengujian pada manusia ditunjukkan pada gambar 4.4 – 4.6.

Gambar 4.4 Sinyal ECG pada Lead I dari Tubuh Manusia

Gambar 4.5 Sinyal ECG pada Lead II dari Tubuh Manusia

(6)

4.5 Pengujian Program Deteksi QRS Komplek

Penggunaan program algoritma deteksi QRS pada peralatan medis membutuhkan evaluasi dari kinerja deteksi tersebut [3]. Dua parameter utama yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma tersebut adalah. Sensitifitas ܵ݁ ൌ ܶܲ ܶܲ ൅ ܨܰ Prediksi positif ൅ܲ ൌ ܶܲ ܶܲ ൅ ܨܲ Keterangan:

TP (True Positive) = Gelombang QRS ada dan deteksi QRS ada FN (False Negative) = Gelombang QRS ada dan deteksi QRS tidak ada

FP (False Positive) = Gelombang QRS tidak ada dan deteksi QRS ada

Hasil dari pengujian tersebut dengan menggunakan simulator pada lead I pada beberapa nilai kecepatan denyut jantung ditunjukkan pada tabel 4.2.

Tabel 4.2 Pengujian program deteksi QRS komplek dengan simulator menggunakan lead I

5. PENUTUP 5.1 KESIMPULAN

Dari perancangan, realisasi, dan pengujian alat pada tugas akhir ini dapat disimpulkan bahwa rangkaian penguat instrumentasi menggunakan AD620 dapat memberikan penguatan yang tinggi mencapai 100 kali dengan noise yang rendah sekitar 5 mV, serta lebih efisien dalam penggunaannya pada ECG. Sistem akuisisi ECG yang dirancang dapat digunakan untuk semua komputer yang memiliki port USB. Program deteksi QRS komplek dengan metode Pan dan Tompkins yang dimodifikasi memiliki nilai sensitifitas yang tinggi sekitar 99% dan prediksi positif 100%. ECG yang dirancang telah dapat menampilkan sinyal-sinyal dari 11 jenis lead ECG yang diambil langsung dari pasien (Lead I, Lead II, Lead III) dan simulator ECG (Lead I, Lead II, Lead III, aVL, aVF dan Lead Precordial). Program deteksi aritmia yang dirancang dapat mendeteksi dua kelainan aritmia yaitu bradikardia dan takikardia.

5.2 SARAN

Saran – saran yang dapat diberikan untuk pengembangan alat ini ke depan antara lain. Untuk hasil akuisisi ECG 12 lead yang lebih baik dan dapat ditampilkan secara bersamaan disarankan untuk

menggunakan penguat amplifier dan pengkondisi sinyal pada masing-masing lead. Agar sinyal yang ditampilkan tidak terganggu noise jala-jala disarankan untuk menambahkan program digital notch filter 50 Hz. Kabel lead yang digunakan disarankan menggunakan kabel lead yang standar agar hasil akusisi sinyal ECG lebih baik. Penggunaan modul USB dengan kecepatan full speed dapat meningkatkan hasil akuisisi ECG. Perlu dikembangkan lebih lanjut algoritma untuk mendeteksi kelainan aritmia lainnya.

REFERENSI

[1] Thaler, Malcolm S, “Satu-satunya buku EKG yang anda perlukan / Malcolm S Thaler ; Alih bahasa, Samik Wahab.-Ed.2-", Hipokrates, Jakarta, 2000. [2] Mardiyanto, Ronny, “Perancangan dan Realisasi

Prototip Elektrokardiograf Berbasis Mikro-kontroler”, ITB, Bandung, 2006.

[3] Kohler, Bert-Uwe., dkk, “The Principles of Software QRS Detection”, IEEE Eng. Med. Biol. Mag., pp 42-55, 2005.

[4] J.Tompkins, Willis, “Biomedical Digital Signal Processing”, Prentice Hall, New Jersey, 1995. [5] Mihel, J. dan Magjarevic, R., “USB Based ECG

Acquisition System”, Medicon 2007, IFMBE Proceedings 16, pp. 58-61, 2007.

[6] Najeb, J.M., dkk, “12-Channel USB Data Acquisition System For QT Dispersion Analysis”, Proceedings of the International Conference on Robotics, Vision, Information and Signal Processing ROVISP, 2005.

[7] Aston, Richard, “Principles of Biomedical Instrument”, Merril Publishing, Toronto, 1990. [8] Gabriel, J.K., “Fisika Kedokteran”, EGC, Jakarta,

1996.

[9] Jones, Shirley A., ”ECG Notes – Interpratation and Management Guide”, F.A. Davis Company, Philadelphia, 2005.

[10] Modul Biomedical Signal Amplifier mod EB-B1/EV, Elettronica Veneta, hal 45.

[11] Setiawan, Rachmad, “Teknik Akuisisi Data”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2008.

BIODATA PENULIS

Penulis dilahirkan di Surabaya pada tanggal 14 September 1987 dan merupakan anak terakhir dari empat bersaudara. Penulis telah menempuh pendidikan formal di SDN Pakis VI/373 Surabaya, SMP Negeri 1 Surabaya, dan SMA Negeri 2 Surabaya. Kemudian melalui ujian SPMB, penulis diterima pada Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember pada tahun 2005.

Gambar

Diagram  blok  perangkat  keras  untuk  sistem  ECG  pada  tugas  akhir  ini  ditunjukkan  pada  gambar  3.1
Gambar 3.2 Rangkaian Penguat Istrumentasi
Gambar 3.6 Diagram Alir Program Mikrokontroler
Tabel 4.2 Pengujian program deteksi QRS komplek dengan  simulator menggunakan lead I

Referensi

Dokumen terkait

Untuk kebutuhan analisis perlu dilakukan simulasi pada prediksi beban listrik dalam jangka pendek, optimisasi pembangkit hidrotermis, penjadwalan operasi pumped storage, dan

straipsnyje nagrinėjamas chemijos olimpiadų dalyvių požiūris į pagrindinius mokymosi dalykus (lietuvių, užsienio kalbas, matematiką, fiziką, biologiją, chemiją).

Melalui program outbound anak belajar dari pengalaman langsung dan dilibatkan secara aktif dalam seluruh kegiatan yang dilakukan, dan dalam implementasinya

Kawasan Metropolitan Solo Raya ini memiliki struktur yang sama seperti kawasan metropolitan lainnya, dengan kota inti yaitu Kota Surakarta.. Sebagai salah satu kota besar di

pengamatan terhadap aktivitas fagositik pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa pemberian bakterin pada benih ikan kerapu bebek melalui pakan (oral) dan perendaman

Hasil perbaikan pembelajaran menunjukkan bahwa penerapan media video dalam pembelajaran tema 4 tentang pantun dapat meningkatkan hasil belajar siswa di kelas V

Minimum Spanning Tree lebih baik dari Algoritma genetika, dimana nilai MST yang dihasilkan yaitu untuk simpul = 5, nilai MST yang dihasilkan kruskal adalah 22.27,

Hasil penelitian ini selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh Saeidi dan Othman (2017) yang menyatakan bahwa Environmental Management Accounting memiliki dampak positif