PROTOTYPE ALAT PENGUKUR GULA DARAH NON-INVASIF BERBASIS MIKROKONTROLLER

AKBAR RIALDY, . (2026) PROTOTYPE ALAT PENGUKUR GULA DARAH NON-INVASIF BERBASIS MIKROKONTROLLER. Diploma thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text File Cover.pdf Download (2MB)
	Text File BAB 1.pdf Download (182kB)
	Text File BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (692kB) | Request a copy
	Text File BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (565kB) | Request a copy
	Text File BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (786kB) | Request a copy
	Text File BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (237kB) | Request a copy
	Text File Daftar Pustaka.pdf Download (189kB)
	Text File Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pengecekan kesehatan secara rutin sangat penting, tidak hanya bagi penderita gangguan metabolik, tetapi juga sebagai upaya pencegahan dan pemeliharaan kesehatan. Metode pengukuran konvensional yang bersifat invasif dinilai kurang praktis dan menimbulkan ketidaknyamanan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan prototipe alat ukur gula darah non-invasif berbasis sensor MAX30102 dan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan Internet of Things (IoT) untuk pemantauan kesehatan secara real-time. Sistem dilengkapi layar TFT sebagai antarmuka pengguna, Firebase dan aplikasi Kodular sebagai media penyimpanan dan pemantauan data jarak jauh, serta logika fuzzy untuk mengklasifikasikan status kesehatan menjadi Aman, Waspada, dan Bahaya berdasarkan parameter gula darah, kolesterol, dan saturasi oksigen. Proses kalibrasi dilakukan menggunakan metode RANSAC untuk meminimalkan pengaruh data outlier, sedangkan pengujian menggunakan MATLAB digunakan untuk memvalidasi kesesuaian penerapan logika fuzzy. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi pengukuran sebesar 74,17% untuk gula darah, 88,18% untuk kolesterol, 98,37% untuk saturasi oksigen, dan 91,69% untuk detak jantung. Sistem IoT mampu menampilkan data pengukuran dalam waktu kurang dari 5 detik serta menyimpan riwayat data secara konsisten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe dapat berfungsi sesuai dengan rancangan, meskipun masih diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi serta mengurangi pengaruh cahaya luar dan pergerakan pengguna. ***** Regular health checks are very important, not only for people with metabolic disorders, but also as a preventive measure and for maintaining health. Conventional invasive measurement methods are considered impractical and cause discomfort. Therefore, this study aims to design and implement a prototype of a non-invasive blood glucose meter based on the MAX30102 sensor and ESP32 microcontroller integrated with the Internet of Things (IoT) for real-time health monitoring. The system is equipped with a TFT screen as a user interface, Firebase and the Kodular application as media for remote data storage and monitoring, and fuzzy logic to classify health status into Safe, Alert, and Danger based on blood sugar, cholesterol, and oxygen saturation parameters. The calibration process was performed using the RANSAC method to minimize the influence of outlier data, while testing using MATLAB was used to validate the suitability of the fuzzy logic application. Test results showed a measurement accuracy rate of 74.17% for blood sugar, 88.18% for cholesterol, 98.37% for oxygen saturation, and 91.69% for heart rate. The IoT system is capable of displaying measurement data in less than 5 seconds and storing data history consistently. The results of the study show that the prototype can function according to the design, although further development is still needed to improve accuracy and reduce the influence of external light and user movement.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Additional Information:	1). Taryudi, Ph.D. ; 2). Nur Hanifah Yuninda, S.T., M.T.
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Elektronika
Divisions:	FT > D IV Teknologi Rekayasa Otomasi
Depositing User:	Akbar Rialdy .
Date Deposited:	23 Jan 2026 08:47
Last Modified:	23 Jan 2026 08:47
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/63420

Actions (login required)

View Item