Deteksi kadar kolesterol dalam darah secara non-invasive menggunakan sistem telemedika berbasis IoT
Nurmar’atin, Tria (2021) Deteksi kadar kolesterol dalam darah secara non-invasive menggunakan sistem telemedika berbasis IoT. Undergraduate (S1) thesis, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang.
1708026029_Tria Nurmar_atin_Full Skripsi - Tria Nurmar_atin.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.
Download (31MB)
Abstract
Kadar kolesterol dalam darah yang tinggi merupakan salah satu faktor yang memberikan pengaruh besar akan terjadinya atheroscerosis, stroke, dan cardiovasculaer disease. Upaya pencegahan peningkatan kadar kolesterol dapat dilakukan dengan melakukan pemantauan oleh tenaga kesehatan dari jarak jauh. Pada penelitian ini, dikembangkan perangkat pemantauan kadar kolesterol secara non-invasive berbasis penyerapan cahaya merah dan inframerah menggunakan Oxymeter Sensor DS-100A. Teknologi ini dapat memudahkan tenaga kesehatan dan atau dokter dalam memonitoring kondisi pasien dari jarak jauh. Penelitian dilakukan dengan melakukan pengukuran terhadap 10 sampel acak pada tahap kalibrasi, diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0.958. Ini memberikan nilai yang sangat baik sehingga penelitian dilanjutkan dengan pengambilan data menggunakan 35 sampel acak. Didapatkan nilai akurasi pengukuran prototype alat hingga 99.74%. Hal ini menunjukkan potensi yang besar dalam menentukan nilai estimasi kadar kolesterol dalam darah. Sistem telemedika dapat menampilkan data yang muncul pada LCD ke aplikasi Blynk dengan waktu transfer data rata-rata 2.36 s.
Item Type: | Thesis (Undergraduate (S1)) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Kolesterol; Non-Invasive; Oxymeter Sensor DS-100A; Telemedicine |
Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 530 Physics 600 Technology (Applied sciences) > 610 Medical sciences Medicine |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > 45201 - Fisika |
Depositing User: | Hartono Hartono |
Date Deposited: | 26 Jun 2022 05:08 |
Last Modified: | 26 Jun 2022 05:08 |
URI: | https://eprints.walisongo.ac.id/id/eprint/16263 |
Actions (login required)
Downloads
Downloads per month over past year