Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
RANCANG BANGUN DETEKSI DINI TUBERKULOSIS MELALUI HEMBUSAN NAPAS YANG TERINTEGRASI INTERNET OF THINGS
Pengarang
MUHAMMAD DAFFA - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
2104105010062
Fakultas & Prodi
Fakultas Teknik / Teknik Elektro (S1) / PDDIKTI : 20201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Teknik Elektro dan Komputer., 2025
Bahasa
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Tuberkulosis (TB) merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis dan dapat menimbulkan komplikasi serius pada paru- paru. Diagnosis TB konvensional memiliki keterbatasan aksesibilitas, waktu, dan biaya, sehingga diperlukan inovasi dalam metode diagnostik. Penelitian ini mengembangkan prototipe detektor dugaan TB berbasis machine learning dan Internet of Things (IoT), yang memanfaatkan analisis senyawa organik volatil (Volatile Organic Compounds, VOCs) pada napas pasien. Prototipe ini dirancang menggunakan sensor gas metal oxide, mikroprosesor ESP32-S3, dan sistem IoT untuk pengolahan data dan validasi hasil secara daring. Pengujian prototipe dilakukan dengan dataset VOCs dari 33 sampel napas, menghasilkan akurasi 79%, sensitivitas 78%, spesifisitas 80%, serta nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,84. Prototipe ini mampu mendeteksi dugaan TB secara non-invasif dengan menampilkan hasil real-time melalui layar LCD dan basis data daring, sehingga layak digunakan sebagai alat skrining awal TB. Dengan demikian, prototipe ini diharapkan dapat membantu menekan angka kejadian TB di Indonesia.Kata kunci: Tuberkulosis, VOCs, Machine learning, IoT, Diagnostik Non-Invasif.
Kata kunci: Tuberkulosis, VOCs, Machine learning, IoT, Diagnostik Non-Invasif
Tuberculosis (TB) is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis and can lead to serious complications in the lungs. Conventional TB diagnosis has limitations in terms of accessibility, time, and cost, necessitating innovation in diagnostic methods. This study developed a prototype TB detection device based on machine learning and the Internet of Things (IoT), utilizing the analysis of volatile organic compounds (VOCs) in patients’ breath. The prototype was designed using metal oxide gas sensors, an ESP32-S3 microprocessor, and an IoT system for data processing and online result validation. Testing of the prototype was conducted using a VOC dataset from 33 breath samples, achieving an accuracy of 79%, sensitivity of 78%, specificity of 80%, and an Area Under Curve (AUC) value of 0.84. The prototype is capable of non-invasive TB detection, providing real-time results through an LCD display and an online database, making it suitable as an initial TB screening tool. Thus, this prototype is expected to help reduce TB incidence rates in Indonesia. Keywords: Tuberculosis, VOCs, Machine learning, IoT, Non-Invasive Diagnostics
SMART PORTABLE TB DETECTOR: DETEKSI DINI TUBERKULOSIS MELALUI HEMBUSAN NAPAS BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Rifa Faruqi, 2025)
RANCANG BANGUN DETEKSI DINI TUBERKULOSIS MELALUI HEMBUSAN NAPAS YANG TERINTEGRASI INTERNET OF THINGS (MUHAMMAD DAFFA, 2025)
MENGEMBANGKAN KEMAMPUAN KOGNITIF ANAK MELALUI BERMAIN RANCANG BANGUN BALOK DI PAUD IT AL-FATIH KOTA BANDA ACEH (Dewi Wahyuni, 2016)
PROTOTIPE SISTEM MONITORING DEBIT AIR DAN DETEKSI KEBOCORAN PADA INSTALASI PIPA JARINGAN RUMAH BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) (M.FATHAN AKBAR, 2025)
RANCANG BANGUN DETEKTOR DUGAAN PENYAKIT PARU OBSTRUKTIF KRONIS DENGAN ENDOSCOPIC MUCOSAL RECOGNITION PADA RONGGA MULUT PEROKOK YANG TERINTEGRASI INTERNET OF THINGS (Irmayani, 2024)