Vol. 13. No. 01, Januari 2022: 29-34 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Rancang Bangun Fall Detector System Untuk Pasien Stroke Dengan Metode WSN (Wireless Sensor Network)

## Cak Fangky Poernomo*, Andi Adriansyah
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta *fangkyp06@gmail.com
Abstrak—  Pasien  pasca stroke  rentan  untuk  terjatuh  karena kehilangan  keseimbangan  dalam  tubuh.  Upaya  mengurangi kejadian  pasien  jatuh  banyak  rumah  sakit  telah  melakukan pencegahan  jatuh  seperti,  pendidikan  pada  pasien,  pemberian tanda  beresiko  pada  bed  pasien  dan  pelatihan  pada  para  staf merupakan  intervensi  yang  paling  efektif  untuk  mengurangi kejadian  pasien  jatuh.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  akan membahas pengembangan sistem pendeteksi pasien jatuh dengan sensor MPU 6050 menggunakan komunikasi nirkabel Wi-Fi dan mengirimkan  notifikasi  melalui  aplikasi  telegram  yang  dapat diakses  orang  terdekat  atau  anggota  keluarganya  lebih  dari  1 pengguna  untuk  segera  dilakukan  penanganan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  perangkat  pendeteksi  jatuh dengan kontroler NodeMCU ESP82666 selanjutkan akan dikirim notifikasi melalui Telegram.  Hasil penelitian ini perangkat dapat mendeteksi Pasien pasca Stroke yang rentang jatuh ketika tidur, berjalan dan duduk, muncul notifikasi pada Bot Telegram yang sudah  dibuat  yang  dibuat  dapat  diakses  oleh siapapun  sehingga tidak membatasi pengawas atau kerabat dekat pasien.
Kata Kunci— Arduino IDE, Fall Detector, MPU 6050, , Node MCU ESP8266, Stroke, Telegram, WSN
DOI: 10.22441/jte.2022.v13i1.006

## I. P ENDAHULUAN
Pasien  pasca  stroke  rentan  untuk  terjatuh  karena kehilangan  keseimbangan  pada  tubuhnya.  Stroke merupakan salah  satu  keadaan  yang  terjadi  ketika  suplai  darah  ke  otak terputus  akibat  tersumbatnya  pembuluh  darah,  sehingga kematian  sel-sel  terjadi  pada  sebagian  area  di  otak  [1]. Akibatnya,  tidak  sedikit  pasien  stroke  yang  menghadapi kelumpuhan  dan  terjadi  masalah  pada  keseimbangan  tubuh. Hasil data menunjukkan bahwa sekitar 40% dari semua pasien stroke  (795.000  jiwa)  mengalami  jatuh  yang  serius  dalam periode  12  bulan  setelah  mengealami  stroke.  Angka  kejadian jatuh  yang  tinggi  pada  umumnya  dilaporkan  terjadi  setelah pasien  keluar  dari  rumah  sakit  atau  rehabilitasi  setelah  stroke dengan  cacat  sisa.  Pada  pasien  rawat  inap  beresiko  memiliki penilaian  tinggi  pada  kejadian  jatuh  dan  faktor  risiko  jatuh yang  diakibatkan  stroke  akut.  Hal  yang  dilakukan  untuk mengurangi  terjadinya  pasien  terjatuh,  tidak  sedikit  rumah sakit  sudah  melakukan  pencegahan  seperti,  sosialisasi  pada pasien, pemberian tanda beresiko pada tempat tidur pasien dan pelatihan kepada staf merupakan hal-hal pencegah yang paling efektif dalam mengurangi terjadinya pasien jatuh [1].
Sayangnya masih  banyak kasus pasien jatuh walau di  luar pengawasan  dan  lambat  untuk  diketahui.  Berdasarkan buku Preventing  Falls  in  Hospitals:  A  Toolkit  for  Improving
Quality  of  Care tertulis  beberapa  cara  untuk  mengurangi terjadinya  pasien  jatuh  di  rumah  sakit,  yaitu,  pasien  harus beradaptasi terhadap lingkungan sekitarnya; mensosialisasikan alat bantu panggilan darurat pada pasien; meletakan alat bantu panggil darurat dekat dengan pasien; meletakan barang-barang pribadi  dekat  dengan  pasien;  Adanya  pegangan  tangan  yang kuat di dalam kamar mandi, kamar dan koridor [2].
Pada penelitian-penelitian  sebelumnya sudah banyak yang melakukan penelitian mengenai sistem pendeteksi pasien jatuh menggunakan  komunikasi  nirkabel  bluetooth  dan  display aplikasi  android  yang  dibuat  dengan  MIT  App  Inventor, namun memiliki keterbatasan pada jumlah mengaksesnya.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan  mengulas pengembangan  sistem  pendeteksi  pasien  jatuh  menggunakan sensor  MPU  6050  dengan  Wi-Fi  (komunikasi  nirkabel)  dan mengirimkan  informasi  ke  telegram,  sehingga  informasi tersebut  diakses  oleh  siapapun,  dan  juga  tidak  membatasi pengawas/keluarga dekat pasien. Diharapkan dengan pembahasan  penelitian  ini  akan  didapatkan  sebuah  inovasi baru dalam sistem pendeteksi jatuh pada pasien stroke.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Pada tahun 2016 Siti Norhabibah bersama timnya mencoba membuat  sistem  monitoring  untuk  pasien  jatuh  dengan accelerometer  dalam  penelitiannya  sistem  hanya  memberikan notifikasi  ketika  terjadi  insiden  jatuh  dengan  komunikasi bluetooth  yang  terkoneksi  aplikasi  dengan  MIT  app  inventor pada  android  yang  diarsipkan  dalam Journal  Of  Informatics, Network,  and  Computer  Science .  Hasilnya,  penelitian  ini melakukan pengujian untuk mendeteksi pasien jatuh sebanyak 150  kali,  kemudian  memperoleh  nilai sensitifity sebesar  89% dan  nilai specificity sebesar  98%,  dengan  demikian  sistem dapat  mendeteksi  aktifitas  jatuh  dan  aktifitas  biasa  dengan cukup  baik.  Rata-rata  sistem  membutuhkan  waktu  selama  2 detik  setelah  aktfitas  jatuh  untuk  mengirimkan  notifikasi telegram  kepada  pengguna.  Sistem  ini  menggunakan  sumber daya dari baterai sebesar 9V, namun hubungan antara software dan hardware masih  belum  stabil  dikarenakan  system membutuhkan kuat arus / ampere yang lebih besar. Penelitian ini  masih  memiliki  beberapa  kekurangan  pada  sistem.  Sistem yang  sudah  diimplementasikan  menggunakan  algoritma  fall detection  dengan  memanfaatkan  data pasca-impact ,  sehingga notifikasi  terkirim  rata-rata 2 detik setelah  sistem mendeteksi. Dengan harapan  algoritma ini  dapat  dikembangkan lagi. Pada penelitian  ini  sistem  hanya  memberikan  notifikasi  ketika terjadi  insiden  jatuh,  kedepannya  sistem  aplikasi  dapat
dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur-fitur  lain  seperti membuat panggilan [6].
Kemudian,  di  tahun  2017  Adlian  Jevisa  dalam  tesisnya mengenai    sistem  pendeteksi  jatuh  berbasis  sensor gyroscope dan accelerometer dengan  menggunakan  backpropagation namun  sensitifitas  masih  jauh  dari  yang  diharapkan. Berdasarkan hasil  penelitian yang dilakukan,  gerakan terjatuh ini  sistem  sudah  mendapatkan  akurasi  yang  maksimal,  tetapi untuk gerakan kegiatan biasa masih belum mendapatkan hasil akurasi  yang  maksimal,  khususnya  pada  gerakan  naik  dan turun tangga. Kemudian yang membuat penelitian ini berbeda adalah  gerakan  sholat.  Untuk  gerakan  sujud  dan  rukuk  sudah mendapatkan  hasil  yang  cukup  maksimal,  kecuali  gerakan iktidal  ke  sujud  yang  mirip  dengan  gerakan  jatuh  kedepan. Penggunaan  perangkat  yang  diusulkan  lebih  efisien  jika dibandingkan  dengan  penggunaan smartphone .  Disaat pengujian  perangkat  dan smartphone ,  posisi smartphone di dalam kantong baju memiliki sensitifitas yang tinggi, sehingga mendapatkan  hasil  akurasi  yang  rendah.  Selain  berdasarkan hasil  penelitian,  tingkat  keakuratan  data  sangat  berpengaruh terhadap bagaimana cara pengambilan data dilakukan. Terlalu banyak  gerakan  diluar  gerakan  inti  dapat  merusak  fitur  yang diharapkan.  Selain  itu  tata  cara  pengambilan  data  juga  harus diperhatikan [7].
Selain  itu  di  tahun  2018  dikembangkan  lagi  sistem pendeteksi  jatuh  dengan  mode  wireless  dengan  modul nRF24L01  oleh  Gigi  Gumular  dan  Hendi  Handian  Rachmat, hasil penelitiannya pun belum sempurna tingkat sensitifitanya masih  perlu  diupgrade,  semuanya  terangkum  jelas  pada TELKA : Jurnal Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi, dan Kontrol [3].
Tahun  berikutnya,  Syifa  Dzikri  Tsani  dan  Indra  Hardian Mulyadi  kembali  mencoba  membuat  sistem  pendeteksi  jatuh wearable  untuk  lanjut  usia  menggunakan  sensor  posisi  yang pernah  dipakai  dalam  penelitian  sebelumnya  yaitu  sensor accelerometer dan gyroscope, mereka merancang alat bantu ini dengan  sedemikian  rupa,  dipermudah  dengan  aplikasi  yang dibuat  untuk  android  dengan  media  komunikasi  bluetooth. Sistem  yang  dibuat  berhasil  mendeteksi  aktivitas  biasa  dan jatuh.  Hasil  pengujian  keseluruhan  alat  dengan  menggunakan nilai  threshold  LFTacc,  UFTac  dan  UFTgy  sebesar  0,48  g, 2,36  g.  dan  270  deg/s,  maka  didapatkan  sensitivitas  sebesar 82,50%,  spesifisitas  sebesar  91,67%,  dan  akurasinya  sebesar 88%. Hasil notifikasi jika terjadi jatuh dapat ditampilkan pada aplikasi  android  smartphone  dengan  tingkat  keberhasilan sebesar 96,97% [9].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  pembuatan  Rancang  Bangun Fall  Detector  System untuk  Pasien  Stroke  Menggunakan  Metode  WSN  ( Wireless Sensor  Network ),  tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan yaitu :
1. Melakukan perancangan sistem yang telah dibuat.
2. Melakukan  pemilihan  komponen  dalam  pembuatan alat.
3. Membuat  perancangan  mekanik,  elektrik  dan software dalam pembuatan alat.
4. Melakukan  pengujian  alat  dengan  program  Arduino IDE dan aplikasi telegram pada smartphone .
5. Melakukan analisa dari hasil percobaan.

## A. Deskripsi Sistem
Pada perangkat pendeteksi pasien stroke saat jatuh dengan sensor MPU 6050 dengan metode WSN yaitu perangkat yang bertujuan untuk mendeteksi pasien stroke saat jatuh dan posisi jatuhnya,  kemudian  mengirimkan  pesan  secara  IoT  [10][11] menuju  aplikasi  Telegram  dan  menyalakan  alarm.  Perangkat ini  menggunakan  NodeMCU  ESP8266  sebagai  pusat  kendali utamanya  dan  sebagai  penghubung  dengan  internet.  Sensor percepatan  (accelerometer)  dan  kecepatan  sudut  (gyroscope), pada  modul  MPU  6050  untuk  mendeteksi  pada  saat  pasien jatuh  dan  posisi  jatuh  pasien.  Perangkat  ini  memiliki  buzzer sebagai  alarm  yang  akan  menyala  selama  5  detik  pada  saat pasien  jatuh.  Perangkat  ini  terhubung  dengan  aplikasi Telegram  pada  smartphone  yang  berfungsi  sebagai  interface untuk  monitoring  pasien  dari  mana  saja  melalui  koneksi internet.

## Gambar 1 Blok Diagram Sistem

## B. Diagram Alir Sistem

## Gambar 2 Diagram Alir Sistem
Gambar  1  merupakan  gambar  blok  diagram  sistem, berikutnya  adalah  merancang  diagram  alir  atau flowchart sistem  pada  Gambar  2,  yang  dimulai  menyalakan  alat, inisialisasi,  dan  terakhir  alat  akan  mendeteksi  dan  mengirim pembacaan  sensor  menuju  aplikasi  Telegram  secara wireless .
MPU 6050 NodeMCU ESP8266 BUZZE R SMARTPHO NE APLIK ASI TELEG RAM LED Mulai Inisialisasi Sensor MPU 6050, Buzzer,  LED & Telegram Data Sensor Dikirim Ke Telegram Notifikasi Sensor ON pada Telegram ? Terdeteksi Pasien Jatuh dari MPU6050 ? LED ON 1 detik A A B B LED ON,  Buzzer ON, Notifikasi Telegram A Delay 5 Detik LED OFF, Buzzer OFF, Notifikasi Telegram A
Pada  saat  pasien  terjatuh,  terdapat  alarm  yang  berupa buzzer akan  berbunyi  dan  LED  akan  menyala  serta  pesan  minta tolong  akan  terkirim,  namun  jika  pasien  tidak  terjatuh  maka alat  akan  mengulang  proses  mendeteksi  dan  mengirim pembacaan sensor kembali.

## C. Rancangan Wadah  Alat
Setelah  mengukur  kebutuhan  ukuran  alat  dan  merancang wadah yang sesuai dengan ukuran alat, kotak di dalam wadah merupakan  tempat  baterai,  maka  ukuran  wadah  yang  akan digunakan yaitu :
Gambar 3 tampak Depan               Gambar 4 Tampak Samping
Gambar 5. Tampak Atas                  Gambar 6. Tampak Iso

## D. Perancangan Komunikasi Telegram
Program  ini  dibuat  agar  sistem  terhubung  dengan  koneksi wifi  dan  juga  terhubung  dengan  Telegram  [12][13]pada smartphone dengan  memakai token dan id  bot yang  telah dibuat pada Telegram sebelumnya.
Gambar 7. Pembuatan New Bot Pada Instagram
Gambar 8. Pengambilan Token Bot Yang Dibuat
Gambar 9. Pengambilan ID Bot
Gambar 10. Program Komunikasi Dengan Telegram

## IV. H ASIL DAN A NALISA

## A. Implepentasi Wadah Alat
Perancangan  perangkat  keras  dimana  keseluruhan  alat memiliki  volume  bangun  panjang  8,5  cm,  lebar  5  cm  dan tinggi 5 cm, dengan tampilan seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Perangkat Keras
B. Implementasi Komunikasi Telegram
Hasil  dari  perancangan software ,  yaitu  tampilan  pada aplikasi  Telegram.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  12. Interface aplikasi Telegram dengan Bot yang sudah dibuat sebelumnya.

## Gambar 12 Tampilan Aplikasi Bot Telegram
C. Pengujian Sistem
Pengujian yang dilakukan untuk melihat hasil implementasi  dari  perancangan  sistem.  Adapun  beberapa sistem  penting  yang  dilakukan  pengujian,  antara  lain pengujian  kecepatan  pengiriman  data,  pengujian  aktivitas jatuh pasien dan kecepatan pengiriman notifikasi.
Tabel 1 Pengujian Kecepatan Pengiriman Data
Uji Coba Kecepatan Pengiriman (detik) Hasil 1 2,4 OK 2 6 OK 3 7,2 OK 4 3,6 OK 5 3,6 OK 6 5,4 OK 7 6 OK 8 4,3 OK 9 5,5 OK 10 3,5 OK
Pada  Tabel  1  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  rentang kecepatan  pengiriman  data  yaitu:  2,4  sampai  7,2  detik.  Rata- rata  kecepatan  pengiriman  data  yaitu:  4,75  detik.  Nilai  data tidak  akan  terpengaruh  dengan  cepat  atau  lambatnya pengiriman data.
Tabel 2 Pengujian Aktivitas Pasien Duduk
Uji Coba Sumbu X AcX + AcXcal Sumbu Y AcY + AcYcal Sumbu Z AcZ + AcZcal Aktivitas 1 -16498 920 3312 Duduk 2 -16338 840 3592 Duduk 3 -16442 1152 3380 Duduk 4 -16314 928 3244 Duduk 5 -16198 960 3396 Duduk 6 -16341 984 2980 Duduk 7 -16490 1100 2908 Duduk 8 -16566 1328 3516 Duduk 9 -15674 904 4484 Duduk 10 -16562 1228 4512 Duduk Tabel 3 Pengujian Aktivitas Pasien Tidur Uji Coba Sumbu X AcX + AcXcal Sumbu Y AcY + AcYcal Sumbu Z AcZ + AcZcal Aktivitas 1 -1350 -784 17276 Tidur 2 -1289 -760 17208 Tidur 3 -1318 -752 17320 Tidur 4 -1350 -700 17332 Tidur 5 -1430 -868 17348 Tidur 6 -1274 -725 17356 Tidur 7 -1366 -740 17268 Tidur 8 -1386 -764 17344 Tidur 9 -1266 -712 17472 Tidur 10 -1342 -732 17280 Tidur
Tabel 4 Pengujian Aktivitas Pasien Berjalan Uji Coba Sumbu X AcX + AcXcal Sumbu Y AcY + AcYcal Sumbu Z AcZ + AcZcal Aktivitas 1 7838 -14644 2996 Berjalan 2 -3090 -16972 396 Berjalan 3 102 -17160 1936 Berjalan 4 9874 -14320 3664 Berjalan 5 -7590 -15312 -2572 Berjalan 6 5406 -15452 -1048 Berjalan 7 -2360 -17740 -2940 Berjalan 8 2834 -17920 -1872 Berjalan 9 4030 -14832 -4520 Berjalan 10 -4026 -17536 -1420 Berjalan Tabel 5 Pengujian Aktivitas Pasien Jatuh Saat Duduk Uji Coba Sumbu X AcX + AcXcal Sumbu Y AcY + AcYcal Sumbu Z AcZ + AcZcal Aktivitas 1 -1058 -492 15976 Jatuh Duduk 2 -290 -2072 1864 Jatuh Duduk 3 -926 -908 17300 Jatuh Duduk 4 -1786 -940 17192 Jatuh Duduk 5 -1646 -332 16604 Jatuh Duduk 6 -2930 -5824 2156 Jatuh Duduk 7 -1818 -956 17252 Jatuh Duduk 8 -582 -3716 2332 Jatuh Duduk 9 -1238 2988 17308 Jatuh Duduk 10 -1588 -956 17364 Jatuh Duduk Tabel 6 Pengujian Aktivitas Pasien Jatuh Saat Tidur Uji Coba Sumbu X AcX + AcXcal Sumbu Y AcY + AcYcal Sumbu Z AcZ + AcZcal Aktivitas 1 12182 -5064 7512 Jatuh Tidur 2 9738 -2980 13260 Jatuh Tidur 3 3790 -2004 12904 Jatuh Tidur 4 16066 -3784 908 Jatuh Tidur 5 10946 -1208 5288 Jatuh Tidur 6 5770 -5716 18176 Jatuh Tidur 7 15898 -3556 3076 Jatuh Tidur 8 15822 -3288 3784 Jatuh Tidur 9 16074 -2840 2684 Jatuh Tidur 10 16018 -3368 452 Jatuh Tidur
Pada Tabel 4 – Tabel 6 yang berisis 10 pengujian nilai dari 3  sumbu  akselerometer  keluaran  digital  akan  menetapkan  ini sebagai  LSB  /g  (Least  Signifikan  bit  per  g  atau  bit  paling signifikan  per  g)  di  mana  g  adalah  percepatan  gravitasi  atau 9,81 m/s2 dan aktivitas yang dilakukan. Selanjutnya nilai nilai tersebut akan dilakukan kalkulasi untuk mencari nilai berikut :
ax = (AcX-AcXcal)/16384.00; ay = (AcY-AcYcal)/16384.00; az = (AcZ-AcZcal)/16384.00;
Dan nilai ax,ay dan az akan dikalkulasi untuk mentukan vaktor 3 sumbu dengan persamaan berikut :
Raw Amp = pow(pow(ax,2)+pow(ay,2)+pow(az,2),0.5); Amp = Raw_Amp * 10;
Di mana :
Fungsi  pow(x,y);  variabel x itu  menunjukkan  bilangannya. Sedangkan  variabel y, sebagai  pangkat.  (dalam  bahasa pemograman C++).
Tabel 7 Kecepatan Notifikasi Ke Telegram Uji Coba Kecepatan Pengiriman (detik) Notifikasi 1 0,2 Masuk 2 0,2 Masuk 3 0,4 Masuk 4 0,2 Masuk 5 0,3 Masuk 6 0,3 Masuk 7 0,2 Masuk 8 0,2 Masuk 9 0,1 Masuk 10 0,2 Masuk
Pada  Tabel  7  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  rentang kecepatan  pengiriman  data  yaitu:  0,1  sampai  0,4  detik.  Rata- rata  kecepatan  pengiriman  data  yaitu:  0,21  detik.  Nilai  data tidak  akan  terpengaruh  dengan  cepat  atau  lambatnya pengiriman data.

## D. Tampilan Notifikasi Yang Masuk Ke Telegram
Bot  pada  Telegram    ini  di  rancang  dapat  menemima notofikasi  yaitu  :  “  Ada  yang  jatuh,  cepat  tolong  atau  hub  : 081332434455”  dan  diikuti  notifikasi  “URGENT!!”  yang muncul terus menerus sampai sensor kembali keposisinya.
Gambar 13 Tampilan Notifikasi Yang Masuk Ke Telegram

## V. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  proses  perancangan,  implementasi, pengujian dan analisia Rancang Bangun Fall Detector System Untuk Pasien Stroke Dengan Metode Wirelss Sensor Network (WSN) maka dapat disimpulkan :
1. Perangkat  ini  mendeteksi  Pasien  Pasca  Stroke  yang rentang jatuh ketika tidur, berjalan dan duduk.
2. Pada  saat  jatuh  buzer  dan  LED  akan  menyala  serta muncul  notifikasi  pada  Bot  Telegram  yang  sudah dibuat.
3. Aplikasi Telegram bersifat open source dan Bot yang dibuat  dapat  diakses  oleh  siapapun  sehingga  tidak membatasi pengawas/kerabat dekat pasien.

## D AFTAR P USTAKA
[1] D.  Sahpitra,  et.al,  “Penurunan  Resiko  Jatuh  Pasien  Melalui  Supervisi Kepala  Ruang  Perawatan”, Jurnal  Kepemimpinan  dan  Manajemen Keperawatan , vol. 2, no. 2, pp. 45-50, November 2019.
[2] Julimar, “Faktor-Faktor Penyebab Resiko Jatuh Pada Pasien Di Bangsal Neurologi RSUP dr. M Djamil Padang”, Jurnal Photon , vol. 8 no. 2, pp. 133-141, April 2018.
[3] G. Gumilar dkk, “Sistem Pendeteksi Jatuh Wireless Berbasis Sensor Accelerometer”, TELKA , vol. 4, no.2, pp. 132-141, November
2018.
[4] KEMENKES RI. Pedoman Pengendalian Stroke , Jakarta: Arsip KEMENKES RI, 2013.
[5] N.  Permatasari,  “Perbandingan  Stroke  Non  Hemoragik  dengan Gangguan Motorik Pasien Memiliki Faktor Resiko Diabetes Melitus dan Hipertensi”, jiksh , v ol. 11 No.1, pp. 298-304, Juni 2020.
[6] S.  Norhabibah,  et.  al,  “  Rancang  Bangun  Sistem  Monitoring  Deteksi Jatuh untuk Manula dengan Menggunakan Accelerometer”, joincs, v ol. 1 No.1, pp. 43-52, November 2016.
[7] A.  Jefiza,  “Sistem  Pendeteksi  Jatuh  Berbasis  Sensor  Gyroscope  dan Sensor  Accelerometer  Menggunakan  Backpropagation”, Departemen Teknik Elektro . Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[8] T.  F.  Arya,  et.al.,  “Aplikasi  Wireless  Sensor  Network  Untuk  Sistem Monitoring  dan  Klasifikasi  Kualitas  Udara”. Jurnal  Sistem  Informasi (Journal of Information System) , vol 14, no. 2, 14, pp. 74 – 82, Oktober 2018.
[9] S.  D.  Tsani,  “Sistem  Pendeteksi  Jatuh  Wearable  untuk  Lanjut  Usia Menggunakan  Accelerometer  dan  Gyroscope”, Journal  Of  Applied Electrical Engineering , vol. 3, no. 2, pp. 44-48, Desember 2019.
[10] M.  H.  Ibnu  Hajar,  A.  W.  Dani,  and  S.  Miharno,  “Monitoring  Of Electrical System Using Internet Of Things With Smart Current Electric Sensors,”  SINERGI,  vol.  22,  no.  3,  p.  211,  Oct.  2018,  doi: 10.22441/sinergi.2018.3.010.
[11] I.  Sucipta,  Joni  W.  Simatupang,  C.  Kaswandi,  and  I.  Purnama, “Prototipe  Pemantauan  Tetes  Cairan  Infus  Berbasis  IoT  Terkoneksi Perangkat Android,” Jurnal Teknologi Elektro, vol. 12, no. 3, pp. 113– 119, 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i3.003.
[12] R. P. Astutik, “Aplikasi Telegram Untuk Sistem Monitoring Pada Smart Farming”, Jurnal Teknologi dan Terapan Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 1-6, Maret 2019.
[13] M.  M.  Lambacing,  et.al.,  “Rancang  Bangun  New  Normal  Covid-19 Masker  Detektor  Dengan  Notifikasi  Telegram  Berbasis  Internet  Of Things”, Jurnal Dinamik , vol. 25, no. 2, pp. 77-84, Juli 2020.