25.04.4802
000 - General Works
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Wearable Technology
99 kali
<a name="_Hlk206070439">Pasien berkebutuhan khusus memerlukan perhatian dan pemantauan kesehatan intensif, terutama untuk kondisi detak jantung dan posisi keberadaan mereka. Risiko keterlambatan penanganan medis dapat terjadi jika kondisi pasien tidak terpantau secara <em>real-time</em>, terlebih saat berada di luar pengawasan tenaga medis atau keluarga.</a> Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah belum tersedia <em>wearable device</em> yang mampu memantau detak jantung dan lokasi pasien secara <em>real-time</em> melalui <em>website monitoring</em> lokal tanpa ketergantungan <em>server</em> <em>cloud.</em><br /> Penelitian ini merancang dan membangun sistem <em>wearable device</em> berbasis <em>Wi-Fi</em> yang dilengkapi antena mikrostrip planar pada frekuensi 2.4 GHz. Sistem terdiri dari <em>sensor Pulse Heart Rate</em> untuk mendeteksi detak jantung, modul GPS Neo-6M untuk menentukan posisi pasien, serta mikrokontroler ESP32 sebagai pusat pemrosesan dan pengiriman data ke <em>server</em> <em>website</em> lokal yang terintegrasi dengan Google Maps<em>. Website monitoring</em> dirancang berjalan tanpa menggunakan <em>cloud</em>, sehingga dapat diakses secara mandiri di lingkungan lokal. Keunggulan sistem ini adalah data <em>real-time</em> langsung tersimpan di <em>server</em> lokal, lebih aman karena tidak bergantung layanan pihak ketiga, dan biaya operasional yang lebih efisien.<br /> Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor <em>Pulse Heart Rate</em> mampu mendeteksi detak jantung secara <em>real-time</em> dengan akurasi 97%, dan modul GPS dapat mengirimkan posisi pasien secara otomatis ke <em>website monitoring</em>. <em>Proposed</em> <em>antenna</em> mikrostrip yang digunakan memiliki performa lebih baik dibanding antena bawaan ESP32 dengan <em>Return Loss</em> -19,806 dB, VSWR 1,2277, gain 4,83 dBi, serta jangkauan transmisi hingga 90 meter LoS, sedangkan antena <em>existing</em> hanya mencapai 54 meter. Sistem ini terbukti efektif sebagai solusi pemantauan kondisi pasien berkebutuhan khusus secara <em>real-time</em> tanpa ketergantungan <em>cloud</em>, dengan keunggulan dalam kecepatan transmisi, jangkauan lebih luas, dan keamanan data lokal.
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
| Nama | AYU SAFITRI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Levy Olivia Nur, Radial Anwar |
| Penerjemah |
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |