<![CDATA[Asma menyerang sekitar 262 juta individusecara global pada tahun 2019 dan bertanggung jawab atasperkiraan 455.000 kematian. Indikator umum darikambuhnya asma yang paling mudah diidentifikasi ialahmenurunnya laju pernapasan. Penelitian ini mengusulkansistem terapi dan pemantauan non-invasif yang dirancanguntuk melacak laju pernapasan yang terintegrasi denganInternet of Things (IoT). Sistem ini dikembangkan melaluitahapan studi literatur, perancangan, dan pembuatanprototipe. Perancangan dilakukan dengan memanfaatkanmodul mikrofon omnidirectional INMP441 untukpemantauan dan sensor giroskop MPU-6050 untukpemanduan terapi yang tertanam dalam perangkat Necklace,Smart Mask, dan Smart Inhaler. Kondisi penggunadikategorikan menggunakan Logika Fuzzy Sugeno menjadi 3tingkatan menurut laju pernapasannya, yaitu ’Normal’,’Waspada’, dan ’Bahaya’. Sistem ini divalidasi pada 10responden dengan membandingkan keluaran sensorterhadap metode perhitungan laju napas konvensional.Sistem pemantauan laju pernapasan memiliki rata-rata errorsebesar 5,26%. Sistem pengkategori kondisi dengan LogikaFuzzy Sugeno mencapai tingkat akurasi sebesar 96,15%dalam memandu penggunaan Salbutamol. Inovasi inimenawarkan solusi non-invasif yang menggabungkanpemantauan real-time dan panduan terapi, dengan potensiuntuk diintegrasikan ke dalam jaringan layanan kesehatan.Kata Kunci— Asma, Non-invasif, Internet of Things, Realtime, Logika Fuzzy Sugeno, Laju Pernapasan]]>
