Perancangan Alat Deteksi Dini Penyakit Gigi dengan Aroma Guard Berbasis Internet of Things (IoT) - Dewi Lestari; Ghany Fitriamara Suci; Bella Ayu Kartin (Unib Press, 2025)
ABSTRAK Di Indonesia hingga saat ini masalah kesehatan gigi dan mulut masih perlu banyak perhatian, dimana hampir semua kalangan baik dari balita hingga dewasa mengalami permasalahan terhadap penyakit gigi dan bau mulut. Berdasarkan hasil riset Kesehatan dasar (Riskesdas) pada tahun 2018 yang paling umum pada kondisi gigi di Indonesia adalah kerusakan gigi, gigi berlubang, dan keluhan gigi yang sakit (45,3%). Pada penelitian ini bertujuan untuk membuat rancang bangun alat pendeteksi dini penyakit Gigi dengan Aroma Guard berbasis Intenet of Things. Perancangan ini menggunakan dua sensor yaitu sensor Aroma guard MQ316 untuk mendeteksi senyawa VSC dalam bau mulut pada gigi dan sensor camera untuk menganalisis kondisi gigi dalam bentuk gambar. Output dua sensor tersebut akan ditampilkan dalam cloud Arduino yang selanjutnya akan ditampilkan untuk mendeteksi dini penyakit pada gigi. Hasil penelitian karateristik untuk sensor MQ 136 tanpa hembusan rata-rata 0,02 ppm, tambah hembuasan 0,98 dan dengan ditambahkan alkohol 2,449. Hasil pengujian dengan 10 responden didapatkan nilai ppm yaitu antara 0,02 sampai 0,08 dan output dari cam ESP32 yang jelas pada jarak 4 cm dengan delay satu detik dalam sistem pengiriman data. Kata kunci: Penyakit Gigi, Esp32, Sensor MQ136, Sensor Camera ABSTRACT In Indonesia, until now, dental and oral health problems still need a lot of attention, where almost all groups, from toddlers to adults, experience problems with dental diseases and bad breath. Based on the results of basic health research (Riskesdas) in 2018, the most common dental conditions in Indonesia are tooth decay, cavities, and complaints of sick teeth (45.3%). In this study, the aim is to design an early detection tool for dental diseases with an Internet of Things based Aroma Guard. This design uses two sensors, namely the MQ316 Aroma guard sensor to detect VSC compounds in bad breath in teeth and the camera sensor to analyze the condition of the teeth in the form of images. The outputs of the two sensors will be displayed in the Arduino cloud which will then be analyzed to detect early diseases in the teeth. The results of the characteristic study for the MQ 136 sensor without an average exhalation were 0.02 ppm, plus a exhalation of 0.98 and with the addition of alcohol 2.449. The test results with 10 respondents obtained a clear ppm value and output from the ESP32 cam at a distance of 4 cm with a one-second delay in the data transmission system. Keywords : Dental Disease, Esp32, MQ136 Sensor, Camera Sensor