Sistem Diagnosa Stres dan Rekam Medis Digital Berbasis Internet Of Things Menggunakan Raspberry Pi

Basori, Wahyu Irfan (2018) Sistem Diagnosa Stres dan Rekam Medis Digital Berbasis Internet Of Things Menggunakan Raspberry Pi. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
07111645000013-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Stres merupakan respon umum yang dialami oleh tubuh manusia ketika menghadapi suatu kondisi tertentu seperti tertekan. Stres dapat terjadi pada semua rentang usia tetapi pada umumnya stres kebanyakan dialami pada usia dewasa. Jika seseorang mengalami stres, maka tubuh akan melakukan reaksi untuk merespon penyebab stres. Salah satu respon tubuh yang terjadi ketika seseorang mengalami stres adalah detak jantung meningkat dan telapak tangan akan mengeluarkan keringat dingin. Pada penelitian tugas akhir ini dilakukan pembuatan suatu sistem untuk mendiagnosa tingkat kejenuhan dan ketegangan pada manusia dengan metode logika fuzzy, menggunakan beberapa sensor yaitu, sensor suhu untuk mengukur suhu tubuh, Galvanic Skin Respons (GSR) yang digunakan untuk mendeteksi konduktifitas kulit dari dua jari tangan dan sensor detak jantung untuk mengetahui seberapa banyak detak jantung yang terjadi dalam satu menit atau Beat Per Minute (BPM). Ketiga penunjukkan nilai sensor akan dikirimkan melalui jaringan wireless ke database dan proses pengolahan data dengan metode fuzzy dilakukan pada webserver. Pengujian terhadap 15 subjek dengan masing – masing subjek 5 kali pengambilan data sensor sistem berhasil mengirim dan menyimpan data di database dengan persentase 100%. Dari 15 subjek terdapat 12 subjek dengan hasil diagnosa tingkat stres pada kondisi yang stabil sehingga dapat disimpulkan sistem dapat bekerja dengan presentase (12/15)×100% = 80%. Kemudian hasil pengolahan ketiga sensor ditampilkan pada website dan pasien juga dapat melihat hasilnya melalui aplikasi android. ============= Stress is a common response by the human body when faced with certain conditions such as depression. Stress can occur in all age ranges but in general stress is mostly in adulthood. If a person experiences stress, then the body will react to respond to the cause of stress. One of the body responses that occurs when a person experiences stress is an increased heart rate and the palm will release a cold sweat. In this final project, a system to diagnose the degree of saturation and strain in humans using fuzzy logic method, using several sensors, temperature sensors to measure body temperature, Galvanic Skin Response (GSR) used to detect the conductivity of the skin of two fingers and heartbeat sensors to find out how many heartbeats occur in a minute or Beat Per Minute (BPM). The three sensor value assignments will be sent over the wireless network to the database and the data processing with the fuzzy method is performed on the webserver. Testing of 15 subjects with each subject 5 times of system sensor data retrieval successfully send and store data in database with percentage 100%. Of the 15 subjects there were 12 subjects with the diagnosis of stress level in stable condition so that it can be concluded the system can work with percentage (12/15) × 100% = 80%. Then the results of processing the three sensors displayed on the website and the patient can also see the results through android application.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: android, IoT, Raspberry Pi, rekam medis, stres, webserver, fuzzy logic, temperature sensors, heartbeat sensors, diagnosis of stress level
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science. EDP
Q Science > QA Mathematics > QA76.585 Cloud computing. Mobile computing.
Q Science > QA Mathematics > QA9.64 Fuzzy logic
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105.546 Computer algorithms
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Wahyu Irfan Basori
Date Deposited: 10 Oct 2018 03:00
Last Modified: 10 Oct 2018 03:00
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/52750

Actions (login required)

View Item View Item