Dokumen Asli
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Urin merupakan medium non-invasif yang sangat potensial untuk diagnosis
penyakit karena sensitivitasnya dalam merefleksikan perubahan metabolik tubuh.
Glukosa dalam urin (glukosuria), khususnya pada konsentrasi di atas 25 mg/dL
(?1,4 mM), adalah biomarker penting untuk deteksi dini dan diagnosis berbagai
kondisi patologis seperti diabetes mellitus dan disfungsi ginjal. Meskipun
demikian, pengembangan biosensor berbasis urin menghadapi tantangan, salah
satunya adalah kurangnya perangkat potensiostat yang dioptimalkan untuk rentang
pengukuran arus yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang,
mengimplementasikan, dan menguji akurasi potensiostat yang dikembangkan dari
spesifikasi potentiostat open-source KickStat. Penelitian ini memiliki fokus utama
pada perluasan rentang pengukuran arus agar perangkat memiliki kemampuan
mengukur rentang arus yang lebih definitif dan mencakup keseluruhan rentang arus
yang relevan dengan kondisi glukosuria. Potentiostat dikembangkan dengan
menggunakan mikrokontroler Seeduino XIAO SAMD21 dan analog front-end
LMP91000 untuk mampu melakukan pengukuran cyclic voltammetry dan
chronoamperometry. Potentiostat diimplementasikan pada printed circuit board
berukuran 4,9 cm x 5,9 cm dan mampu memberikan tegangan sweep sebesar ±600
mV dengan resolusi tegangan 5 mV serta memiliki tujuh rentang pengukuran arus,
yaitu ±600,00 ?A (resolusi 292,97 nA), ±471,43 ?A (resolusi arus 230,19 nA),
±235,71 ?A (resolusi arus 115,10 nA), ±117,86 ?A (resolusi arus 57,55 nA),
±47,14 ?A (resolusi arus 23,02 nA), ±13,75 ?A (resolusi arus 6,71 nA), dan ±4,71
?A (resolusi arus 2,30 nA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensiostat yang
dikembangkan berhasil mengidentifikasi variasi konsentrasi glukosa dari 1,1 mM
hingga 10 mM karena mampu mendiferensiasikan besar nilai arusnya sesuai dengan
peningkatan konsentrasi. Pengujian akurasi relatif terhadap potentiostat komersial
Palmsens4 menunjukkan tingkat kesesuaian yang sangat baik, yaitu sebesar 88,6%
untuk metode CV dan 92,7% untuk metode CA pada pengukuran variasi
konsentrasi glukosa.
Perpustakaan Digital ITB