<![CDATA[Hemoglobin terglikasi (HbA1c) merupakan indikator utama pengendalian glikemik jangka panjang dan berperan penting dalam deteksi dini serta pemantauan diabetes melitus. Metode pengukuran HbA1c konvensional masih bergantung pada prosedur invasif melalui pengambilan sampel darah yang dapat menimbulkan rasa tidak nyaman, risiko infeksi, serta membutuhkan peralatan laboratorium yang relative mahal. Perkembangan teknologi optik dan kecerdasan buatan membuka peluang untuk mengestimasi kadar HbA1c secara non-invasif dengan memanfaatkan sinyal photoplethysmography (PPG). Penelitian ini merancang sistem akuisisi dan pengolahan sinyal PPG menggunakan rangkaian analog dan digital berbasis ESP32. Pemrosesan meliputi akuisisi sinyal, penguatan sinyal, pemfilteran sinyal, ekstraksi fitur sinyal, dan implementasi algoritma estimasi pada platform mikrokontroler. Sistem juga terintegrasi dengan layanan cloud yang memungkinkan penyimpanan serta visualisasi data secara real-time melalui antarmuka web. Hasil kajian menunjukkan bahwa sinyal PPG memiliki potensi signifikan sebagai indicator non-invasif untuk estimasi HbA1c. Studi terkini melaporkan akurasi prediksi yang kompetitif, sehingga pendekatan ini menjanjikan sebagai pemantauan glikemik yang lebih nyaman, terjangkau, dan berkelanjutan.]]>
Copyrights © 2025
