Rancang bagun sistem monitoring kadar gula darah non-invasive menggunakan aplikasi berbasis Internet of Things untuk mengetahui resiko diabtes

Aisyah, Nur (2025) Rancang bagun sistem monitoring kadar gula darah non-invasive menggunakan aplikasi berbasis Internet of Things untuk mengetahui resiko diabtes. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (208kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (242kB) | Preview
Preview	Text (SURAT PERNYATAAN KARYA SENDIRI) 3_suratpernyataankaryasendiri.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 4_daftarisi.pdf Download (282kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 5_bab1.pdf Download (412kB) | Preview
	Text (BAB II) 6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (573kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (347kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (770kB) | Request a copy
	Text (BAB VI) 10_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (232kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 11_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (233kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) 12_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (414kB) | Request a copy

Abstract

Diabetes merupakan salah satu penyakit yang kasusnya terus meningkat di Indonesia, salah satu cara untuk mengetahui penyakit tersebut adalah dengan melakukan pengukuran kadar gula darah dengan glucometer yang bersifat invasive yang menyebabkan rasa sakit serta dampak psikososial. Selain itu, diperlukan inovasi berupa sistem monitoring kadar gula darah non-invasive dengan menggunakan aplikasi yang terintegrasi dengan teknologi Internet of Things untuk memantau gula darah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan menganalisis sistem monitoring kadar gula darah non-invasive dengan model Random Forest berbasis IoT untuk pengukuran Tes Gula Darah Puasa (GDP). Sistem terdiri dari sensor MAX30102, mikrokontroler ESP32, dan LCD, yang terintegrasi dengan aplikasi GlucoMate berbasis Flutter, Supabase sebagai basis data dan model klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest. Hasil pengujian menunjukkan determinasi (R²) sebesar 0,8958. Pengujian tingkat akurasi, didapatkan persentase error sebesar 2,10% dengan akurasi sebesar 97,90%. Hasil pengujian blackbox testing menunjukkan bahwa aplikasi menunjukkan semua fitur dan fungsi dari setiap menu beroperasi dengan baik sesuai dengan perancangan. Sedangkan pengujian Usability Testing menggunakan metode System Usability Scale (SUS) didapatkan nilai rata-rata SUS sebesar 84,5 yang masuk dalam kategori acceptable. Pengujian sistem secara menyeluruh integrasi antara sensor, mikrokontroler, basis data, dan aplikasi berjalan baik hingga menampilkan hasil dan diagnosis kadar gula darah.

Actions (login required)

View Item