<![CDATA[Kualitas tidur yang buruk pada mahasiswa dapat menurunkan produktivitas pembelajaran serta memengaruhi kesehatan fisik dan mental. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring kualitas tidur berbasis teknologi untuk mahasiswa dengan mengintegrasikan sensor berupa (DS18B20) sebagai deteksi suhu, (MAX9814) sebagai deteksi suara, (BH1750) sebagai deteksi cahaya dan (PIR) sebagai deteksi gerakan. Pendekatan ini didasarkan terhadap metode evluasi kualitas tidur menggunakan Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), dimana penilaian kualitas tidur bedasarkan subjektif namun integrasi degan teknologi sensor pada (IoT) dalam monitoring objektif secara terbatas. Metode ini melibatkan dengan analisis pada survei kebutuhan bagi pengguna melalui respondensi terkait masalah tidur. Evaluasi solusi berupa eksisting seperti perangkat non-wearable dan aplikasi seluler, sebagai pedoman dalam pengembangan produk monitoring kualitas tidur. Sistem dirancang untuk memantau parameter tidur yaitu suhu, kebisingan, cahaya, dan gerakan melalui sensor yang terhubung ke mikrokontroler. Data diproses menggunakan rancangan algoritma pendekatan pembelajaran mesin untuk klasifikasi data akurasi sensor terhadap data aktual dalam korelasi akurasi data yang diperoleh dari hasil monitoring pada sensor. Pengujian fungsional pada website dilakukan dengan whitebox dan blackbox testing, serta menunjukkan perthitungan pada metode (PSQI) dalam hasil kualitas tidur bagi responden terhadap akurasi sistem mencapai 90%. Sistem ini diharapkan menjadi solusi komprehensif untuk meningkatkan kesadaran dan kualitas tidur mahasiswa melalui pendekatan teknologi yang terjangkau, akurat, dan mudah digunakan.]]>
Copyrights © 2025
