Zulfiyani, Rizka
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Rancang Bangun Alat Pengukur Tekanan Darah Untuk Deteksi Tingkat Risiko Cardiovascular Disease Dengan Metode Fuzzy Logic Mamdani Berbasis IoT Zulfiyani, Rizka; Dani, Akhmad Wahyu; Sirait, Fadli
Jurnal Teknologi Elektro Vol 16, No 2 (2025)
Publisher : Electrical Engineering, Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/jte.2025.v16i2.001

Abstract

Hampir 3 dari 4 kematian yang terjadi di dunia disebabkan oleh penyakit tidak menular (WHO, 2022). Sekitar 73% kematian di Indonesia disebabkan oleh penyakit tidak menular dan cardiovascular disease menyumbang angka tertinggi sebesar 35% (WHO,2018). Cardiovascular disease merupakan penyakit tidak menular namun penderita penyakit tidak menular seringkali tidak menyadari dirinya mengidap penyakit hingga tanda, gejala, dan komplikasi muncul. Penelitian ini bertujuan merancang sistem Pengukur Tekanan Darah untuk Deteksi Tingkat Risiko Cardiovascular disease dengan Metode Fuzzy logic Mamdani Berbasis IoT. Prinsip kerja dari prototipe ini adalah mengukur tekanan darah menggunakan sensor tekanan MPX5050GP kemudian dengan keypad 4x4 digunakan untuk menginputkan parameter-parameter yang turut menjadi sebab dalam meningkatkan risiko cardiovascular disease yaitu tingkat kolesterol dan indeks massa tubuh. Data yang diperoleh selanjutnya akan ditampung kemudian diolah dengan fuzzy logic menggunakan metode mamdani untuk mendapatkan nilai tingkat risiko cardiovascular disease kemudian hasilnya akan ditampilkan pada LCD 16x2 dan dikirim secara wireless serta ditampilkan pada Platform IoT ThingSpeak. Pengolah data menggunakan Mikrokontroler ATMega328 yang sudah tertanam pada Arduino Uno serta ESP32 sebagai internet of things.  Berdasarkan analisa dan pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil akurasi pengukuran tekanan darah pada rancang bangun adalah sebesar 98,2% untuk pengukuran tekanan darah sistol dan 97,83% untuk pengukuran tekanan darah diastol. Waktu tunda rata-rata ketika ESP32 mengirim data dan IoT Platform ThingSpeak menampilkan data sebesar 15,6 detik.  Hasil akurasi untuk memprediksi risiko cardiovascular disease pada rancang bangun yang dibandingkan dengan perhitungan fuzzy logic dengan metode Mamdani pada Matlab adalah sebesar 99,69%.