INTERNET OF THINGS UNTUK MONITORING GEJALA KECEMASAN PADA PASIEN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY - Muh Sakir; Indah Purwitasari Ihsan; Farida Yusuf (Teknosains, 2021)
Seorang pasien tidak boleh berada dalam kondisi psikologis yang cemas karena kecemasan justru akan menurunkan imunitas yang menyebabkan proses penyembuhan menjadi lambat bahkan berlangsung lama. Kecemasan yang berlarut akan berkembang menjadi stress, maka sangat perlu untuk dapat mendeteksi gejala kecemasan sejak dini, sebelum terjadi kecemasan yang berlarut dan berakibat stress. Namun gejala kecemasan ini berkaitan dengan faktor psikologis yang samar dan mengandung ketidakpastian yang tidak selalu bisa untuk di kontrol dan di monitoring oleh dokter. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem yang dapat memonitoring gejala kecemasan pasien secara real time berbasis Internet of Things(IoT) sehingga dokter bisa menentukan treatment yang tepat untuk menjaga kondisi psikologis pasien. Sistem mendeteksi respon fisiologis pada manusia ketika seseorang merasa cemas yaitu perubahan detak jantung, suhu tubuh, dan intensitas keringat yang dideteksi menggunakan sensor. Informasi yang diperoleh dari sensor tersebut menjadi parameter input yang kemudian diolah menggunakan logika fuzzy untuk deteksi dini gejala kecemasan. Logika fuzzy dipilih karena merupakan metode untuk menyelesaiakan masalah yang samar dengan ketidakpastian dari ambang batas nilai perubahan gejala. Output berupa gejala kecemasan yang dibagi menjadi 3 (tiga) gejala yaitu normal, ringan, dan berat. Metode penelitian yang digunakan adalah metode SDLC (System Development Life-Cycle). Berdasarkan hasil penguian black box menyatakan seluruh fungsional sistem bekerja sesuai fungsinya, hasil pengujian white box menyatakan semua logika telah benar dan sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang telah dibangun berhasil memonitoring gejala kecemasan pada pasien dengan tingkat akurasi sistem sebesar 98%