Sistem Monitoring Non-Invasif Gula Darah, Denyut Jantung, dan SpO2 Berbasis Internet of Things - Dimas Andreansyah; Ahmad Taqwa; Suroso Suroso (Informatics Engineering Department of Halu Oleo University, 2025)
Pemantauan kesehatan secara rutin memiliki peran penting dalam mendeteksi dini penyakit kronis seperti diabetes dan gangguan jantung. Namun, metode konvensional yang umumnya bersifat invasif sering menimbulkan ketidaknyamanan dan membutuhkan waktu serta biaya yang tidak sedikit. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem monitoring kesehatan non-invasif berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu mengukur kadar gula darah, denyut jantung, dan kadar oksigen (SpO₂) tanpa pengambilan sampel darah. Sistem ini dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pengendali utama dan sensor GY-MAX30102 sebagai sensor optik untuk mendeteksi sinyal fotopletismografi (PPG). Data hasil pengukuran dikalibrasi dengan alat medis standar guna meningkatkan akurasi dan reliabilitas. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95,3% untuk kadar gula darah, 95,9% untuk denyut jantung, dan 99,3% untuk kadar oksigen (SpO₂). Seluruh data pengukuran ditampilkan melalui LCD 16x2 serta dikirim secara real-time ke website monitoring menggunakan protokol MQTT untuk kemudahan pemantauan jarak jauh serta memberikan alternatif pemantauan kesehatan yang lebih praktis, efisien, dan nyaman, memungkinkan pengguna untuk memantau kondisi tubuh secara rutin tanpa harus melalui prosedur yang bersifat invasif. Regular health monitoring plays a crucial role in early detection of chronic diseases such as diabetes and heart disease. However, conventional, generally invasive methods often cause discomfort and are time-consuming and expensive. Based on these challenges, this study developed a non-invasive Internet of Things (IoT)-based health monitoring system capable of measuring blood sugar, heart rate, and oxygen (SpO₂) levels without blood sampling. The system was designed using an ESP32 microcontroller as the main controller and a GY-MAX30102 sensor as an optical sensor to detect photoplethysmography (PPG) signals. The measurement data was calibrated with standard medical devices to improve accuracy and reliability. The test results showed an accuracy rate of 95.3% for blood sugar, 95.9% for heart rate, and 99.3% for oxygen (SpO₂). All measurement data is displayed on a 16x2 LCD and sent in real-time to the monitoring website using the MQTT protocol for easy remote monitoring and provides a more practical, efficient, and convenient health monitoring alternative, allowing users to monitor their body condition regularly without having to undergo invasive procedures.