## Aplikasi Teknologi RFID pada E-Rekam Medis untuk Manajemen Posyandu Berbasis Web
Tyas Aprilia 1 , Nugroho Suharto 2 , Lis Diana 3
1 Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang
2,3 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang
1 tyasaprilia107@gmail.com, 2 nugroho.suharto@polinema.ac.id, 3 lis.diana@polinema.ac.id
Abstract — The current measurement process in posyandu generally done manually, i.e. when the user arrives, the measurement will be  taken  then  the  data  stored  manually  by  writing  on  paper.  This  system  is  considered  inefficient  because  it’s  need  a  long  time, causing  long  queues  and  the  possibility  of  stacked  data  storage.  From  several  indications  of  problems  that  have  een  found,  it’s necessary to develop a system that makes posyandu and midwives work quickly and accurately. Therefore, it’s necessary to develop technology that aims to create a new system, namely the application of rfid technology to medical e-records for web-based posyandu management.
This study uses Arduino as microcontroller and raspberry pi as server, there is node, inside the node there is an ultrasonic  sensor to determine  height,  then  load  cell  sensor  to  determine  the  user's  weight.  Data  will  be  sent  from  Arduino  Uno  to  NRF,  on  the  server there  is  NRF24L01,  the  server  used  is  a  raspberry  pi  3.  The  client  server  communication  technique  is  designed  for  communication between nodes and servers so that data transmission errors are smaller.
Based on the test results, it’s known that RFID has maximum detection distance limit of 3cm with a maximum detection delay of 2.9s. In the medical e-record system made, the load cell sensor has an error deviation of 3.48% and the ultrasonic sensor is 1.129%. The data that can be displayed on the application includes the toddler's name, weight and height. Based on the test results, it‘s known that the accuracy of data communication has the best packet loss value of 0%, the worst packet loss value is 0.18%, the best delay value is 0.1s and the worst delay value is 4.1s.
Keywords — Arduino, RFID, node, medical e-records, NRF24L01.
Abstrak —Proses  pengukuran  di  posyandu  saat  ini  umumnya  dilakukan  dengan  cara  manual  yaitu  ketika  pengguna  datang  akan dilakukan  pengukuran  kemudian  data  disimpan  secara  manual  dengan  menulis  di  kertas.  Sistem  ini  dinilai  belum  efisien  karena membutuhkan waktu yang lama, sehingga menyebabkan panjangnya antrian dan kemungkinan penyimpanan data tertumpuk. Dari beberapa  indikasi  masalah  yang  telah  ditemukan,  diperlukan  sebuah  pengembangan  sistem  yang  membuat  pekerjaan  petugas posyandu maupun bidan secara cepat dan akurat. Maka dari itu diperlukan pengembangan teknologi yang bertujuan menciptakan sistem baru yaitu aplikasi teknologi rfid pada e-rekam medis untuk manajemen posyandu berbasis web.
Penelitian ini menggunakan Arduino sebagai mikrokontroler dan raspberry pi sebagai server, terdapat  node, di dalam node terdapat sensor ultrasonik untuk mengetahui tinggi badan, kemudian sensor load cell untuk mengetahui berat badan user. Data akan dikirim dari  arduino  uno  ke  NRF  setelah  itu  pada  server  terdapat  NRF24L01,  server  yang  digunakan  merupakan  raspberry  pi  3.  Teknik komunikasi  client  server  dirancang  untuk  komunikasi  antara  node  dengan  server  sehingga  error  pengiriman  data  menjadi  lebih kecil.
Berdasarkan  hasil  pengujian  diketahui  bahwa  RFID  memiliki  batas  jarak  maksimum  deteksi  yaitu  3cm  dengan  delay  maksimum deteksi  sebesar  2,9s.  Pada  sistem  e-rekam  medis  yang  dibuat,  sensor  load  cell  memiliki  deviasi  error  sebesar  3,48%  dan  sensor ultrasonik  sebesar  1,129%.  Data  yang  dapat  ditampilkan  pada  aplikasi  meliputi  nama  batita,  berat  badan  dan  tinggi  badan. Berdasarkan hasil pengujian diketahui keakuratan komunikasi data nilai packet loss terbaik 0%, nilai packet loss terburuk 0,18%, nilai delay terbaik 0,1s dan nilai delay terburuk 4,1s.
Kata kunci— Arduino, RFID, node, e-rekam medis, NRF24L01.

## I. PENDAHULUAN
Posyandu  merupakan  kegiatan  pemantauan  terhadap kondisi  anak  yang  di  lakukan  secara  rutin  dan  terus  menerus tiap  bulan.  Pemantauan  kesehatan  anak  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengontrol  tumbuh  kembang  anak  agar  bisa melakukan  sebuah  pencegahan  untuk  menghindari  terjadinya sebuah  penyakit  [1].  Beberapa  kendala  yang  muncul  saat melakukan pemeriksaan yaitu laporan hasil rekam medis yang di  tulis  secara  manual  (paper  base)  dan  berkas  hasil pemeriksaan itu  menumpuk dengan berkas lain  yang tidak  di simpan  berdasarkan  urutan.  Sehingga  sistem  tersebut
menyulitkan  petugas  administrasi  saat  melakukan  pencarian suatu data.
Kemajuan  IPTEK  (ilmu  pengetahuan  dan  teknologi)  yang semakin pesat tidak dapat dipungkiri bahwa inovasi berbagai penelitian semakin berkembang pesat. Kemajuan IPTEK telah banyak  digunakan  dalam  berbagai  aktivitas  manusia,  salah satunya  bidang  kesehatan  yaitu  membantu  pelayanan  dalam bidang  pemeriksaan  kesehatan.  Manusia  sendirilah  yang menjadi  subyek  utama  faktor  IPTEK  dikembangkan. Indonesia masih menjadi negara konsumen untuk perkembangan  alat-alat  modern  dibidang  IPTEK,  karena
produktifitasnya masih rendah. Seharusnya Indonesia mampu menciptakan  alat-alat  yang  dapat  memiliki  nilai  jual. Sehingga  akan  mengurangi  prosentase  sebagai  negara konsumen  dari  berbagai  penemuan  IPTEK.  Hanya  perlu membawa  RFID  tag  dan  berdiri  diatas  timbangan  kemudian RFID  tag  di  identifikasi  oleh  sensor  RFID,  maka  nama identitas  anak  dan  hasil  berat  badan  pada  timbangan  akan secara  otomatis  ditampilkan  di  website  karena  alat  akan bekerja  sendiri  dengan  program  yang  ditentukan  [2].  Jadi, dapat  dikatakan  alat  ukur  berat  badan  ini  lebih  efektif  dan efisien dibandingkan dengan pengukuran manual [3].
Berdasarkan observasi dilapangan, penulis ingin mengembangkan  sebuah  penelitian  terdahulu  dengan  judul “Rancang Bangun Sistem Elektronik Pelaporan Kesehatan Ibu Hamil di Puskesmas Berbasis Online Menggunakan RFID“.
Perbedaan  pada  penelitian  yaitu  sasaran  penelitian menggunakan  balita  dan  perbedaan  fasilitas,  rancangan  alat yang  memiliki  fasilitas  bisa  mengetahui  berat  badan,  tinggi badan, suhu badan, detak jantung secara otomatis ditampilkan di  website  karena  alat  akan  bekerja  sendiri  dengan  program yang  ditentukan.  Jadi,  dapat  dikatakan  alat  ukur  ini  lebih efektif  dan  efisien  dibandingkan  dengan  pengukuran  secara manual.

## II. METODE
A. Tahapan Penelitian
Rancangan  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian penelitian adalah pembuatan tahap-tahap pencarian informasi, pembuatan alat hingga pengujian, dalam skripsi yang disusun dengan  maksud  agar  penelitian  dilakukan  secara  terperinci dan  terencana  melalui  tahap-tahap  yang  telah  disusun sebelumnya.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
 Tahap  pertama  adalah  start  studi  literatur  mengenai NFC ,baik itu pengambilan data pada posyandu
 Tahap  kedua  adalah  melakukan  survei  terhadap kegiatan yang ada di lapangan
 Tahap  ketiga  adalah  perancangan  sistem  setelah survei, merencana sistem.
 Tahap  keempat  adalah  pembuatan  sistem  setelah melakukan  perancangan,  membuat  sistem  pada  alat tersebut.
 Tahap ke lima uji coba sistem, di sini alat di uji agar mengetahui  keberhasilanya,  jika  sistem  yang diinginkan  sesuai  kita  bisa  melakukan  analisa  dan kesimpulan.  jika  sistem  tidak  sesuai  kita  akan melakukan survey kembali.
 Tahap  keenam  adalah  analisa  dan  kesimpulan, setelah di uji kita akan menganalisa dan menyimpulkan dari sistem alat tersebut

## B. Perencanaan Sistem
Pengukuran S e rv e r M a s u k Nrf Raspberry pi Sensor tinggi badan Sensor berat badan mikrokontroler Nrf Cloud
Pc

## Gambar 2. Blok diagram sistem
Fungsi  mirokontroler  adalah  untuk  menghubungkan seluruh sensor yang di gunakan agar data yang di peroleh dari sensor  bisa  di  kirim  ke  NRF,  kemudian  data  yang  ada  pada NRF  akan  di  kirimkan  pada  raspberry  kemudian  di  simpan pada  cloud  dan  bisa  di  akses  pada  web  dengan  hp  atau komputer.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Implementasi Alat
Gambar 3. Implementasi sensor berat dan tinggi
Gambar 4. Hasil implementasi sensor berat dan tinggi (real)
Gambar 5. Implementasi server raspberry Gambar 6. Hasil implementasi server

## B. Hasil Implementasi Aplikasi  Software Web

## Gambar 7. Tampilan web
Gambar  7  menunjukkan  hasil  implementasi  fitur  pada aplikasi web .  Pada  aplikasi  terdapat  beberapa  tampilan  ada nama,  data  tinggi  badan,  berat  badan,  detak  jantung,  suhu badan.

## C. Hasil Pengujian Alat

## 1. Pengujian RFID
T ABEL I HASIL PENGUNJIAN RFID
Jarak (cm) Waktu Status Kartu 1 (detik) Kartu 2 (detik) Kartu 3 (detik) 0 1.1 1.3 1.1 terdeteksi 0.5 2.1 1.8 2.3 terdeteksi 1 1.7 1.5 2.1 terdeteksi 1.5 1.8 2.1 2.2 terdeteksi 2 2.2 2 2.5 terdeteksi 2.5 1.8 2.3 2.8 terdeteksi 3 2.5 2.7 2.9 terdeteksi 3.5 tak terdeteksi 4 tak terdeteksi 4.5 tak terdeteksi 5 tak terdeteksi
Pada  table 1 dapat di ketahui  bahwa pengujian rfid dapat di deteksi  pada  rentan  0-3  cm  di  atas  itu  kartu  tidak  bisa terdeteksi.
2. Pengujian sensor load cell
T ABEL II T ABEL HASIL SENSOR LOAD CELL Sample Timbangan Gea (kg) Sensor Uji 1 Sensor Uji 2 Sensor Uji 3 Persentasi kesalahan Sample 1 5 5.1 5.3 5.5 6% Sample 2 5,7 5.4 5.7 5.8 4.70% Sample 3 5,9 5.8 5.9 6 0% Sample 4 6 6.1 6 5.8 5% Sample 5 6.3 6 6.1 6.2 5.30% Sample 6 6.8 6.7 6.8 7 5.70% Sample 7 7 7.2 7.3 7.4 5.90% Sample 8 8.5 8.3 8.4 8.5 1.10% Sample 9 9 8.8 9 9.1 1.10% Sample 10 10 9.7 9.9 10 0%
Pada table II dapat diketahui bahwa pengujian sensor loadcell memiliki eror sebesar 1,48% dan dilakukan pengujian selama 3 kali, agar mengetahui  tingkat error.
3. Pengujian sensor ultrasonic (tinggi)
T ABEL III P ENGUJIAN SENSOR ULTRASONIC ( TINGGI ) Sample Alat Ukur (cm) Sensor Uji 1 Sensor Uji 2 Sensor Uji 3 Persentasi kesalahan Sample 1 50 51 52 53 0.40% Sample 2 53 54 52 51 1.32% Sample 3 56 54 55 57 1.25% Sample 4 57 58 59 60 3.50% Sample 5 59 58 60 61 1.01% Sample 6 60 59 60 61 0.00% Sample 7 63 64 62 63 0.00% Sample 8 65 64 66 67 0.92% Sample 9 68 65 67 69 1.47% Sample 10 70 69 70 68 1.42%
Pada  table  III dapat  di  ketahui  bahwa  pengujian  sensor  heart beat  memiliki  eror  sebesar  1,86%  dan  dilakukan  pengujian selama 3 kali, agar mengetahui  tingkat error.
4. Tabel Pengujian Delay Pengiriman Data
T ABEL IV
T ABEL DELAY Ha ri ke Waktu Hasil Pengujian Delay Rou ter 1 Katego ri Rou ter 2 Kategori Rou ter 3 Katego ri 1 08.00 - 09.00 0.23 s Bagus 0.16 s Bagus 0.12 s Bagus 12.00 - 13.00 0.26 s Bagus 0.17 s Bagus 0.19 Bagus 16.00 - 17.00 0.18 s Bagus 0.18 s Bagus 0.21 s Bagus 2 08.00 - 09.00 0.21 s Bagus 0.18 s Bagus 0.15 s Bagus 12.00 - 13.00 0.14 s Sangat Bagus 0.34 s Sedang 0.27 s Bagus 16.00 - 17.00 0.12 s Sangat Bagus 0.18 s Sangat Bagus 0.2s Bagus 3 08.00 - 09.00 0.1s Sangat Bagus 0.12 s Sangat Bagus 0.15 s Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.19 s Bagus 0.16 s Bagus 0.1. 3s Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.13 s Sangat Bagus 0.2s Bagus 0.19 s Bagus 4 08.00 - 09.00 0.18 s Bagus 0.3s Sedang 0.12 s Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.16 Bagus 0.4s Sedang 0.14 s Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.3s Sedang 0.31 s Sedang 0.24 s Bagus 5 08.00 - 09.00 0.16 s Bagus 0.3s Sedang 0.12 s Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.16 s Bagus 0.4s Sedang 0.11 s Sangat Bagus
16.00 - 17.00 0.1s Sangat Bagus 0.2s Bagus 0.23 s Bagus 6 08.00 - 09.00 0.18 s Bagus 0.3s Sedang 0.12 s Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.16 s Bagus 0.4s Sedang 0.13 s Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.2s Bagus 0.27 s Bagus 0.24 s Bagus 7 08.00 - 09.00 0.18 s Bagus 0.31 s Sedang 0.12 s Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.16 s Bagus 0.41 s Sedang 0.14 s Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.3s Bagus 0.2s Bagus 0.27 s Bagus
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas,  pada  tabel  IV  dapat diketahui  bahwa  nilai  delay  pada  router  1  pada  jam  08.00  - 09.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran  yang presisi  dengan  nilai  patokan  di  hari  ke  3  dengan  nilai  0,1s. Lalu untuk router 2  pada jam 08.00 - 09.00 dari hari 1-7 yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan di  hari  ke  4,5,6  dengan  nilai  0,3s.  router  3  pada  jam  08.00  - 09.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran  yang presisi  dengan  nilai  patokan  di  hari  ke  1,4,6,7  dengan  nilai 0,12s.
Pada  router  1  pada  jam  12.00  -  13.00  dari  hari  1-7  yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan di hari ke 2 dengan nilai 0,14s. Lalu untuk router 2 pada jam 12.00  -  13.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran yang presisi dengan nilai patokan di hari ke 3,4,5 dengan nilai 0,4s.  router  3  pada  jam  12.00  -  13.00  dari  hari  1-7  yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan di hari ke 4 dengan nilai 0,11s.
Pada  router  1  pada  jam  16.00  -  17.00  dari  hari  1-7  yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan di  hari  ke  5  dengan  nilai  0,1s.  Lalu  untuk  router  2  pada  jam 16.00  -  17.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran yang presisi dengan nilai patokan di hari ke 3,5,7 dengan nilai 0,2  s.  router  3  pada  jam  16.00  -  17.00  dari  hari  1-7  yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan di hari ke 2 dengan nilai 0,2s.
Dari  hasil  delay  di  atas  memiliki  nilai  terbaik  pada  pukul 16.00  –  17.00  adalah  hari  ke  5  dengan  nilai  0,1  second menggunakan router 1, kemudian dapat diketahui bahwa nilai delay  terburuk  pada  pukul  12.00  –  13.00  adalah  hari  ke  7 dengan niai 4,1 second menggunakan router 2.
5. Tabel Pengujian packet Loss Pengiriman Data
T ABEL IV P ENGUJIAN PACKET L OSS P ENGIRIMAN D ATA Ha ri ke Waktu Hasil Pengujian Packet Loss Rou ter 1 Katego ri Rou ter 2 Katego ri Rou ter 3 Katego ri 1 08.00 - 09.00 0% Sangat Bagus 0.07 % Sangat Bagus 0.18 % Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.02 % Sangat Bagus 0.09 % Sangat Bagus 0.05 % Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.10 % Sangat Bagus 0% Sangat Bagus 0.13 % Sangat Bagus 2 08.00 - 09.00 0% Sangat Bagus 0% Sangat Bagus 0% Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0% Sangat Bagus 0% Sangat Bagus 0.13 % Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.10 % Sangat Bagus 0.07 % Sangat Bagus 0.20 % Sangat Bagus 3 08.00 - 09.00 0.02 % Sangat Bagus 0.05 % Sangat Bagus 0.11 % Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.20 % Sangat Bagus 0.04 % Sangat Bagus 0% Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.19 % Sangat Bagus 0.00 8% Sangat Bagus 0.18 % Sangat Bagus 4 08.00 - 09.00 0.05 % Sangat Bagus 0.01 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0% Sangat Bagus 0.07 % Sangat Bagus 0.06 % Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.07 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 5 08.00 - 09.00 0.05 % Sangat Bagus 0.01 % Sangat Bagus 0% Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.03 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 0.01 % Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.08 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 6 08.00 - 09.00 0.02 % Sangat Bagus 0.01 % Sangat Bagus 0.03 % Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.10 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 0.03 % Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.09 % Sangat Bagus 0.01 % Sangat Bagus 0.10 % Sangat Bagus 7 08.00 - 09.00 0.04 % Sangat Bagus 0.02 % Sangat Bagus 0% Sangat Bagus 12.00 - 13.00 0.30 % Sangat Bagus 0.04 % Sangat Bagus 0.08 % Sangat Bagus 16.00 - 17.00 0.08 % Sangat Bagus 0.03 % Sangat Bagus 0.30 % Sangat Bagus
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas,  dapat  diketahui bahwa nilai packet loss pada router 1 pada jam 08.00 - 09.00 dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi dengan  nilai  patokan  di  hari  ke  1,2  dengan  nilai  0  s.  Lalu untuk  router  2  pada  jam  08.00  -  09.00  dari  hari  1-7  yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan
di hari ke 2 dengan nilai 0 s. Router 3 pada jam 08.00 - 09.00 dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi dengan nilai patokan di hari ke 2,4,5,7 dengan nilai 0 s.
Pada router  1  pada jam  12.00  -  13.00  dari  hari  1-7  yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan di  hari  ke  2  dengan  nilai  0  s.lalu  untuk  router  2  pada  jam 12.00  -  13.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran yang presisi dengan nilai patokan di hari ke 2 dengan nilai 0 s. router  3  pada  jam  12.00  -  13.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki hasil pengukuran yang presisi dengan nilai patokan di hari ke 2 dengan nilai 0 s.
Pada router  1  pada jam  16.00  -  17.00  dari  hari  1-7  yang memiliki  hasil  pengukuran  yang  presisi  dengan  nilai  patokan di hari ke 1,2 dengan nilai 0,1s.lalu untuk router 2  pada jam 16.00  -  17.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki  hasil  pengukuran yang presisi dengan nilai patokan di hari ke 1 dengan nilai 0 s. router  3  pada  jam  16.00  -  17.00  dari  hari  1-7  yang  memiliki hasil pengukuran yang presisi dengan nilai patokan di hari ke 6 dengan nilai 0,1s.
Dari  penelitian  di  atas  yang  memiliki  nilai  packet  loss terbaik pada pukul 08.00 – 09.00 adalah hari ke 2 dengan nilai 0%, kemudian packet loss terburuk pada pukul 08.00 – 09.00 adalah hari ke 1 dengan nilai 0,18% menggunakan router .

## IV. KESIMPULAN
1. Dalam  merancang  sistem  E-  rekam  medis  yang  di  buat pada  posyandu    sesuai  dengan  yang  di  rencanakan dimana sistem dapat mengukur berat badan menggunakan  sensor load  cell dan  sensor  ultrasonic untuk pendeteksian tinggi badan pada batita yang diukur dengan rata rata presentase kesalahan deteksi sensor load cell sebesar  3,48%  dan  presentase  kesalahan  deteksi sensor ultrasonic sebesar 1,129%.
2. Aplikasi E-rekam medis yang dibuat dapat menampilkan data  batita  posyandu  meliputi  nama  batita,  tinggi  dan berat badan sesuai yang di rencanakan.
3. Pengujian Quality of Service (QOS) berdasarkan standar TIPHON  di  dapatkan  nilai  packet  loss  kategori  baik dengan  nilai  0%,  kemudian  nilai  packet  loss  kategori jelek  dengan  nilai  0,18%.  Untuk  hasil  delay  didapatkan nilai delay kategori baik dengan nilai 0,1 second dan nilai delay kategori jelek dengan nilai 4,1second.

## REFERENSI
[1] Nurhidayah  Listia,  “Faktor  -  Faktor  yang  Berhubungan dengan  Pemanfaatan  Puskesmas”,  Jurnal  Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Purwokerto, 2017
[2] “Pemanfaatan  Teknologi  RFID  (Radio  Frequency Identification)  dalam  Layanan  Registrasi  Rekam  Medis Pasien”, Teknik Elektromedik Semarang, 2016
[3] Muhammad  Afdali,  Muhammad  Daud,  Raihan  Putri. “Perancangan Alat Ukur Digital untuk Tinggi dan Berat Badan  dengan  Output  Suara  berbasis  Arduino  UNO” Jurusan  Teknik  Elektro,  FakultasTeknik,  Universitas Malikussaleh