![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
Syifa Kushirayati [18319037].pdf
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Penggunaan glukometer untuk memantau kadar glukosa darah kapiler menggunakan metode yang invasif dan menghasilkan sampah medis dari penggunaan strip serta jarum yang bersifat disposable. Metode non-invasive untuk mengestimasi kadar g1ukosa darah cliperlukan unn1k meng urangi dampak tersebut. Saat ini, beberapa peneli6 an terkait metode estimasi kadar glukosa darab secara non-invasive sudah memenuhi standar akurasi yang diadaptasi dati ISO 15197:2013. Narnun, memerlukan kalibrasi personal dan mayoritas menggunakan algoritma black- boxes, yaitu tanpa mepertimbangkan prinsip dasar cara kerja sensor yang digunakan. Pada penelitian ini dilakukan pengujian terhadap variabel bebas yang berasa1 dan tidak berasa1 dari moclifi kasi persamaan Beer-Lambert untuk estimasi kadar glukosa darah. Variabel bebas tersebut dig unak an sebag ai masukkan regresi linear dan regresi weighted KNN ( K-Nearest Neighbors). Nilai dasar variabel bebas diperoleh dari fitur sinyal PPG pada panjang gelombang puncak di 1460 nm dan 1650 nm. Panjang gelombang 1460 nm dipilih karena air yang merupakan komponen paling dominan pada darah, merniliki absorbansi yang lebih tinggi daripada komponen bio logis lainnya. Sedangkan pada panjang gelombang 1650 nm, glukosa memiliki absorbansi yang lebih tingg i dibandingkan komponen biologis dorninan lainnya seperti air. Kedua sinyal PPG pada penelitian ini diperoleh dari basil pembacaan tegangan oleh keluaran sensor berbasis spektroskopi absorpsi sinar inframerah dekat. Pada pengujian data validasi di perangkat lunak: python menunjukkan bahwa algoritma yang menggunakan metode regresi weighted KNN dengan variabel bebas yang berasal dari modifikasi persamaan Beer-Lambert menghasilkan akurasi yang paling baik. Diperoleh MARD sebesar 0.091, MAE 10.75 mg/d1, dan clark.e error grid analysis 100% hasil berada pada zona Adan B dengan jumlah data validasi sebanyak 24. Pada pengujian data testing di mikrokontroler ESP32 diperoleb MARD sebesar 0.1, MAE 10 mg/dl, dan clarke error grid anal ysis 100% berada pad.a zona Adan B dengan jum.lah subjek testing sebanyak 20 orang.