<![CDATA[Asma merupakan penyakit tidak menular kronis yang disebabkan oleh peradangan dan penyempitan saluran pernapasan akibat faktor genetik maupun lingkungan, yang ditandai dengan gejala batuk dan sesak napas. Manajemen asma bergantung pada kecepatan penanganan, namun minimnya pemantauan rutin dapat memperburuk kondisi penderita. Oleh karena itu, dikembangkan alat preventif dan monitoring asma non-invasive berbasis Internet of Things dengan metode Fuzzy Logic Sugeno. Sistem ini memantau kondisi pasien secara rutin dengan mengklasifikasikan risiko (normal, waspada, bahaya) berdasarkan parameter suhu tubuh dan denyut nadi. Pengujian sistem monitoring dilakukan dengan membandingkan hasil pengukuran prototipe dengan termometer klinis dan pulse oximeter. Pada pengujian monitoring didapatkan persentase error dan standar deviasi untuk parameter suhu tubuh sebesar 0,90% dan 1,17% serta parameter denyut nadi sebesar 1,36% dan 1,21%. Selanjutnya, pengujian kinerja sistem terapi pada pasien dengan riwayat asma dilakukan menggunakan metode Papworth dan protokol obat salbutamol, dengan mekanisme sensor gyroscope MPU6050 untuk memandu ketepatan sudut kemiringan inhaler (20°–25°) melalui feedback auditori buzzer, yang menghasilkan tingkat efektivitas rata-rata sebesar 73,57% dalam memulihkan fungsi pernapasan. Evaluasi monitoring menggunakan metode Confusion Matrix diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 80%, sensitivitas 83,3%, spesifisitas 75%, dan presisi 83,3%, dengan rata-rata waktu pengiriman alat ke database 4,49 detik. Dengan demikian, alat ini terbukti andal untuk monitoring rutin dan efektif membantu prosedur terapi asma secara tepat. Kata kunci: Asma, Non-Invasive, Internet of Things, Fuzzy Logic Sugeno.]]>
