MUHAMMAD ILHAM Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2026

Skripsi

Penyakit Paru Obstruktif Kronik (Chronic Obstructive Pulmonary Disease / COPD) merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia dengan 3,5 juta kematian per tahun menurut World Health Organization (WHO) (2021), dengan prevalensi di Indonesia mencapai 5,6% atau sekitar 4,8 juta penderita. Penelitian ini mengembangkan prototipe sistem monitoring senyawa VOCs terkait PPOK berbasis sensor gas Volatile Organic Compounds (VOCs) menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan platform Internet of Things (IoT). Sistem menggunakan empat sensor gas, yaitu MQ-7 untuk karbon monoksida (Carbon Monoxide / CO), MQ-3 untuk etanol (Ethanol), MQ-135 untuk VOCs kompleks seperti amonia (Ammonia) dan benzena (Benzene), serta MG-811 untuk karbon dioksida (Carbon Dioxide / CO₂). Nilai pembacaan sensor dikonversi ke dalam satuan persentase berdasarkan resolusi Analog-to-Digital Converter (ADC) 12-bit, kemudian dikirimkan secara real-time melalui protokol Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) ke backend berbasis Amazon Web Services (AWS) dan ditampilkan pada web monitoring interface serta layar OLED prototipe. Pengujian sensitivitas terhadap 31 individu (18 individu non PPOK dan 13 pasien PPOK) menunjukkan perbedaan signifikan pada seluruh sensor: MQ-7 (1,49% vs 5,89%), MQ-3 (4,78% vs 12,0%), MQ-135 (1,43% vs 3,38%), dan MG-811 (6,77% vs 39,22%). Pengujian komunikasi IoT pada 50 sesi transmisi menunjukkan success rate dan integritas data 100%, latency rata-rata kurang dari 1 detik, serta response time sistem dari akuisisi hingga tampil di layar OLED kurang dari 2 detik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe ini berhasil membedakan pola VOCs antara individu non PPOK dan pasien PPOK secara noninvasive, real-time, dan portabel, sehingga berpotensi digunakan sebagai alat monitoring awal VOCs terkait PPOK di fasilitas kesehatan maupun lapangan. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1715523 2026-04-23 15:15:09 2026-04-23 15:18:23 machine generated