13218082 Rhesa Jantra Adi Pratama.pdf
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Jantung merupakan organ tubuh yang memegang peranan penting dalam
tubuh. Kesehatan jantung yang buruk dan tidak dijaga dapat menyebabkan tim-
bulnya penyakit-penyakit jantung. Untuk menjaga kondisi jantung, diperlukan
adanya pemantauan secara rutin agar indikasi-indikasi penyakit jantung dapat
diketahui sedini mungkin. Metode konvensional untuk melakukan pengukuran
detak jantung saat ini, adalah dengan menggunakan electrocardiograph (ECG).
Electrocardiograph dikenal memiliki hasil yang presisi dan akurat, namun mem-
iliki prosedur pemasangan yang rumit dimana membutuhkan elektroda-elektroda
yang dipasang di beberapa titik spesifik pada tubuh dan hanya dapat dilakukan
oleh tenaga medis yang memiliki pengetahuan serta konsiderasi medis dan hanya
dapat dilakukan di klinik atau rumah sakit tertentu. Karena akses ke ECG hanya
bisa dilakukan di fasilitas Kesehatan tertentu, pengecekan detak jantung biasanya
hanya umum dilakukan ketika pasien sudah memiliki keluhan-keluhan yang
dikategorikan sebagai gejala penyakit jantung, bukan untuk masyarakat dengan
kepentingan medical checkup biasa.
“Perangkat Wearable Pemantau Detak Jantung Secara Kontinu berbasis
PPG” merupakan suatu alat yang dipakai di pergelangan tangan dan bisa
digunakan untuk memantau detak jantung secara real-time dan kontinu. Imple-
mentasi perangkat wearable dilakukan pada mikroprosesor ESP32 menggunakan
software Arduino IDE. Data yang diakuisisi oleh perangkat wearable adalah data
PPG, menggunakan DFRobot, serta data akselerometer sumbu x, y, dan z,
menggunakan MPU6050, dengan frekuensi pengambilan data 50Hz sampai 60Hz.
Pemrosesan data serta penampilan data heart rate dilakukan di aplikasi Android
dengan bantuan modul Chaquopy, dimana data-data tersebut dikirimkan melalui
komunikasi Bluetooth. Aplikasi Android diimplementasikan pada software An-
droid Studio baik untuk pemrograman back-end ataupun front-end. Pendeteksian
aktivitas pengguna diimplementasikan menggunakan machine learning pada
software Tensorflow. Hasil pemrosesan data detak jantung dengan resolusi 1
BPM dapat disimpan kedalam memori smartphone dan cloud (AWS).