Nizam Albar Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Prog. Studi Magister Teknik Elektro 2024

Theses

Deteksi dini kondisi jantung pada anak autis memiliki peran penting dalam mengantisipasi reaksi tantrum dan memberikan penanganan medis yang tepat. Metode konvensional untuk menganalisis detak jantung terbukti belum efisien, terutama dalam kasus anak autis yang membutuhkan penanganan cepat dan tepat. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa purwarupa untuk akuisisi detak jantung anak autis membutuhkan waktu yang lama dalam mengidentifikasi kondisi jantung, serta memerlukan tahapan analisis data yang rumit dan kurangnya perlindungan privasi data pasien. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan purwarupa dengan sistem Internet of Things (IoT) yang mampu mengakuisisi dan mengidentifikasi kondisi detak jantung anak autis secara cepat dan tepat, meningkatkan keamanan privasi data pasien, serta merancang purwarupa yang dapat digunakan baik dalam kondisi tenang maupun saat terjadinya tantrum. Penelitian ini menggunakan pendekatan pengembangan sistem berbasis IoT dengan memanfaatkan sensor AD8232, mikrokontroler Arduino Uno dan Node MCU ESP8266 untuk merekam sinyal EKG secara langsung. Data sinyal EKG diproses dan diidentifikasi menggunakan Butterworth Filter dan Artificial Neural Network (ANN) yang terintegrasi dengan Raspberry Pi. Hasil analisis ditranmisikan melalui Blynk IoT App kepada tenaga medis. Berdasarkan hasil pengujian purwarupa pada anak autis diperoleh hasil dalam 20 menit pengujian, pada 10 menit pertama objek dalam keadaan detak jantung Normal senilai 105,19 BPM dengan akurasi 67% dan pada 10 menit berikutnya detak jantung naik menjadi 117,19 BPM dengan akurasi kinerja program senilai 75% dan berstatus gejala tantrum. Nilai akurasi berubah secara fluktuatif seiring dengan perbaruan data yang diterima oleh sistem selama waktu pengujian. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 128936 2024-08-28 15:25:11 2024-08-28 15:31:38 machine generated