## INTERNET OF THINGS UNTUK MONITORING GEJALA
KECEMASAN PADA PASIEN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Muh. Sakir¹, Indah Purwitasari Ihsan 2* , Farida Yusuf 3
1,2 Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Fajar Makassar Jl. Prof. Dr. H. Abdurrahman Basalamah, Makassar, Sulawesi Selatan. 90231 *E-mail: indah.ihsan13@gmail.com
3 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Alauddin Makassar Jl. Sultan Alauddin No. 63, Gowa, Sulawesi Selatan. 92113
Abstrak: Seorang pasien tidak boleh berada dalam kondisi psikologis yang cemas  karena  kecemasan  justru  akan  menurunkan  imunitas  yang menyebabkan  proses  penyembuhan  menjadi  lambat  bahkan  berlangsung lama. Kecemasan yang berlarut akan berkembang menjadi stres, maka sangat perlu  untuk  dapat mendeteksi  gejala  kecemasan  sejak  dini,  sebelum terjadi kecemasan  yang  berlarut  dan  berakibat  stres.  Namun  gejala  kecemasan  ini berkaitan  dengan  faktor  psikologis  yang  samar  dan  mengandung ketidakpastian yang tidak selalu bisa untuk dikontrol dan dimonitoring oleh dokter.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  sistem  yang  dapat memonitoring gejala kecemasan pasien secara real time berbasis Internet of Things (IoT)  sehingga  dokter  bisa  menentukan treatment yang  tepat  untuk menjaga kondisi psikologis pasien. Sistem mendeteksi respon fisiologis pada manusia ketika seseorang merasa cemas yaitu perubahan detak jantung, suhu tubuh, dan intensitas keringat yang dideteksi menggunakan sensor. Informasi yang diperoleh dari sensor tersebut menjadi parameter input yang kemudian diolah  menggunakan  logika fuzzy untuk  deteksi  dini  gejala  kecemasan. Logika fuzzy dipilih karena merupakan metode untuk menyelesaikan masalah yang samar dengan ketidakpastian dari ambang batas nilai perubahan gejala. Output berupa  gejala  kecemasan  yang  dibagi  menjadi  3  (tiga)  gejala  yaitu normal, ringan, dan berat. Metode penelitian yang digunakan adalah metode SDLC ( System Development Life-Cycle ). Berdasarkan hasil pengujian black box menyatakan  seluruh  fungsional  sistem  bekerja  sesuai  fungsinya,  hasil pengujian white box menyatakan semua logika telah benar dan sesuai. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  telah  dibangun  berhasil memonitoring gejala kecemasan pada pasien dengan tingkat akurasi sistem sebesar 98%
Kata Kunci : gejala kecemasan, internet of things , logika fuzzy , pasien

## PENDAHULUAN
ondisi  sekarang  masih  berada  pada  kondisi  pandemi  covid-19,  yang mengharuskan kita untuk dapat selalu menjaga kesehatan, baik kesehatan fisik maupun  kesehatan  mental.  Kesehatan  mental  berperan  penting  dalam menciptakan imunitas tubuh untuk menjaga kesehatan fisik maupun untuk penyembuhan penyakit.  Faktor  penting  untuk  mempercepat  kesembuhan  seorang  pasien,  selain mengonsumsi obat, vitamin dan makanan bergizi adalah dengan meningkatkan imunitas K
untuk  melawan  segala  virus  dan  penyakit  yang  menyerangnya.  Salah  satu  cara  untuk meningkatkan dan menjaga imunitas, pasien harus bahagia dan positive thinking , pasien tidak boleh berada dalam kondisi psikologis yang cemas karena kecemasan justru akan menurunkan imunitas pasien, yang menyebabkan proses penyembuhan menjadi lambat bahkan berlangsung lama. Menurut kamus Kesehatan (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia,  2013),  cemas  merupakan  penyakit  yang  mengacu  pada  semua  diagnosa gangguan kejiwaan atau mental dan ditandai oleh kelainan dalam pemikiran, perasaan, atau perilaku.
Kecemasan  yang  berlarut akan  berkembang  menjadi  stres,  oleh  karena  itu  gejala kecemasan  harus  dideteksi  sejak  dini,  agar  dokter,  perawat,  maupun  keluarga  dapat memonitor  gejala  kecemasan  sehingga  dapat  membantu  mengatasi  gejala  tersebut  dan memberi treatment yang  tepat,  agar  imunitas  pasien  terjaga  karena  mentalnya  sehat. Monitoring  merupakan  kegiatan  mengawasi/pemantauan  terhadap  suatu  objek  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  secara  terus  menerus.  Monitoring  merupakan kata  serapan  dari  bahasa  inggris,  asal  katanya  adalah  monitor  yang  artinya  menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) adalah memantau (KBBI, 2016). Namun tidak setiap  saat  dokter  maupun  perawat  dapat  memonitoring  hal  tersebut.  Perkembangan teknologi  jaringan  memungkinkan  kita  untuk  melakukan  monitoring  dari  jarak  jauh secara real time , salah satu teknologi tersebut adalah Internet of Things (IoT). Internet of things (IoT) is a concept that describes a network of  interconnected devices which has advanced  capabilities  to  interact  with  devices  and  also  with  human  beings  and  its surrounding physical world to perform a variety of tasks (Bari et al., 2013). Kecemasan bukanlah penyakit fisik yang dapat diketahui dengan pasti oleh dokter, kecemasan  merupakan  gangguan  mental  yang  kadang  tidak  terlihat  gejalanya  karena samar,  maka  untuk  dapat  mendeteksinya  dibutuhkan  metode  untuk  menyelesaikan masalah yang samar dengan ketidakpastian tersebut, metode yang bisa digunakan yaitu logika fuzzy. Logika fuzzy adalah suatu logika yang memiliki nilai kesamaran antara benar atau salah. Logika fuzzy dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian, serta  ketidaktepatan. A  fuzzy  logic  provides  an  inference  mechanism  that  allows  us  to simulate  human  reasoning  into  knowledge-based  systems.  The  theory  of  fuzzy  logic provides  a  mathematical  framework  that  allows  modeling  the  uncertainty  of  human cognitive processes in a way that can be treatable by a computer (Pamuji, 2016) . Kecemasan dapat menyebabkan respon sistem kardiovaskuler, antara lain palpitasi, jantung  berdebar,  rasa  ingin  pingsan,  penurunan  tekanan  darah  dan  penurunan  denyut nadi (Hastuti & Mulyani, 2019). Denyut nadi merupakan bagian dari sistem kerja jantung, sehingga pada keadaan jantung yang berdebar-debar dalam teori yang dikemukakan oleh para  ahli  psikologis  merupakan  salah  satu  wujud  gejala  fisik  pada  kecemasan  tingkat fisiologis  (Pontoh  et  al.,  2015).  Gejala  fisik  atau  gejala  fisiologis  pada  gangguan kecemasan antara lain berupa jantung berdetak lebih cepat, otot- otot yang mengencang, meningkatnya tekanan darah, napas terengah-engah atau memburu, dan indera yang ada di tubuh menjadi lebih tajam, mudah lelah, dan sering berkeringat. Gejala tersebut dapat diukur  menggunakan  alat  ukur  kesehatan,  seiring  dengan  berkembangnya  teknologi, perubahan fisiologis dapat dideteksi dengan menggunakan sensor. Parameter yang akan diukur  menggunakan  sensor  pada  penelitian  ini  adalah  perubahan  pada  detak  jantung, suhu tubuh dan denyut nadi. Hasil dari pengukuran tersebut akan menjadi parameter input untuk diolah menggunakan logika fuzzy sehingga menghasilkan parameter output berupa tingkatan gejala kecemasan yaitu normal, ringan, atau berat.
Sistem ini akan diujicobakan kepada pasien yang tidak memiliki riwayat penyakit seperti hipertensi, arteri koroner, serangan jantung, dan mempunyai jantung lemah serta pasien  tidak  dalam  keadaan  setelah  beraktivitas  berat  atau  berolahraga.  Kesemua rangkaian sistem akan diintegrasikan dengan teknologi jaringan komunikasi yang saat ini sedang berkembang dan banyak dimanfaatkan untuk kemajuan di berbagai bidang yaitu Internet  of  Things .  Sehingga  nantinya  gejala  kecemasan  seorang  pasien  bisa  terdeteksi sejak dini dan dapat dimonitoring secara terus menerus.

## METODE PENELITIAN
Metode  merupakan  cara  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah  peneliti tetapkan.  Metode  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode System  Development Life-Cycle (SDLC) yang terdiri dari lima tahapan (Damopolii M., 2016) yaitu: 1. Tahapan requirement analysis
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  studi  kelayakan  dari  penelitian  yang  akan  dibuat dengan cara studi literatur, diskusi bersama tim peneliti dan sharing bersama pakar. Pada tahap  ini  juga  akan  dilakukan  analisa  kebutuhan  dan  persyaratan  dari  alat  yang  akan dibuat kemudian dituangkan dalam dokumen System Requirement Specification (SRS). Pada tahap ini juga termasuk mengumpulkan data dan membuat instrumen pengujian dan validasi.

## 2. Tahapan system design
Pada tahap ini akan dibuat perancangan konseptual dan perancangan logis berupa flowchart sistem  serta  blok  diagram  alat,  perancangan  interaksi  sistem  menggunakan UML serta perancangan user interface , serta membuat perancangan fisik.
3. Tahapan implementation
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  pembuatan  alat  dengan  mengimplementasikan seluruh rancangan yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.
4. Tahapan testing
Alat  yang  telah  dibuat  akan  diujicobakan  untuk  mengevaluasi  dan  menemukan kekurangan dan kesalahan dari alat tersebut Teknik uji coba menggunakan metode black box testing , white box testing dan pengujian oleh pakar untuk memastikan alat tersebut dapat berjalan sesuai rancangan dan tujuan.
5. Tahapan operation and maintenance
Tahap  ini  adalah  tahapan  untuk  memperbaiki  kekurangan  dan  kesalahan  yang ditemukan pada tahap pengujian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Unified Modelling System (UML)
Salah  satu  diagram  UML  adalah  diagram use  case . Use  Case  Diagram menggambarkan hubungan interaksi antara user dengan sistem dengan urutan langkah- langkah  dan  fungsinya  (Sonata  &  Sari,  2019).  User  terbagi  tiga  yaitu  admin,  petugas kesehatan  (dokter  dan  perawat),  dan  pasien.  Diagram use  case- nya  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram use case

## Flowchart System
Flowchart merupakan  penggambaran  alur  sistem  secara  sistematis  yang digambarkan  dalam  bentuk  began  (Santoso  &  Nurmalina,  2017).  Flowchart  system ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart System

## Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  sistem  menggambarkan  komponen-komponen hardware yang bekerja secara terintegrasi dalam membentuk suatu sistem kerja alat (Susana et al., 2017). Blok diagram alat ditunjukkan pada Gambar 3.

## Perancangan Alat Deteksi
Diagram komponen alat yang digunakan pada rangkaian deteksi kondisi fisiologis pasien ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Komponen alat
Alat deteksi akan dibuat menyerupai jam, sehingga mudah digunakan (Gambar 5).
Gambar 5. Rancangan prototipe (a) tampak atas dan (b) tampak bawah

## Perancangan User Interface Website Monitoring
Hasil pembacaan sensor menjadi parameter input yang akan diolah oleh logika fuzzy untuk  kemudian  hasilnya  ditampilkan  dalam  sebuah  website  yang  bias  diakses  oleh perawat,  dokter  maupun  pasien  itu  sendiri.  Rancangan user  interface dari website monitoring ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Perancangan user interface website monitoring

## Proses Logika Fuzzy
Parameter yang digunakan untuk mendeteksi gejala kecemasan yang akan diolah menggunakan logika fuzzy meliputi:

## 1. Parameter tingkat stres
Tabel 1. Parameter tingkat stres pada usia lebih dari 17 tahun
Kondisi Parameter Detak Jantung (bpm) Suhu Tubuh ( o C) Respon Kulit terhadap Kelenjar Keringat (Siemens) Normal 60 - 90 35 – 37 <4 Ringan 90 - 100 33 – 35 4 – 6 Berat/Stres >100 <33 >6

## 2. Parameter detak jantung
Tabel 2. Parameter detak jantung Kondisi Detak Jantung (bpm) Lambat <80 Normal 70 – 100 Cepat >90
Gambar 7 menunjukkan himpunan fuzzy detak jantung.
Gambar 7. Himpunan fuzzy detak jantung

## 3. Parameter suhu tubuh

## Tabel 3. Parameter suhu tubuh
Kondisi Suhu tubuh ( o C) Panas >35.1 Normal 32.5 – 36.4 Dingin <33
Berikut merupakan himpunan Fuzzy suhu tubuh
Gambar 8. Himpunan fuzzy suhu tubuh

## 4. Parameter respon kulit

## Tabel 4. Parameter respon kulit
Kondisi Respon kulit terhadap kelenjar keringat (Siemens) Kering <3 Normal 2 - 5 Basah >4
Himpunan fuzzy respon kulit terhadap kelenjar keringat ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Himpunan fuzzy respon kulit terhadap kelenjar keringat

## Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  kegiatan  menenerapkan  seluruh  rancangan  yang telah dibuat sebelumnya untuk mengembangkan prototipe/sistem.
1. Alat pendeteksi respon fisiologis
Gambar 10. Alat pendeteksi respon fisiologis
2. Website monitoring
Website monitoring dapat diakses pada alamat URL http://monitoringku.id/.
Gambar 11. Halaman data monitoring

## Pengujian
Pengujian dilakukan dalam beberapa tahap, meliputi:
1. Pengujian akurasi sensor
a. Pengujian akurasi sensor detak jantung
Hasil pengujian akurasi sensor jantung ditunjukkan pada Tabel 5. Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi sensor detak jantung adalah 97,6%.
Tabel 5. Hasil pengujian akurasi sensor detak jantung
Pengujian Ke- Detak Jantung (BPM) Error Error % Akurasi Tensimeter Sensor (Nilai Acuan - Nilai Pengukuran) (Error/Nilai Acuan x 100) % 1 90 90 0 0.00 100.0 2 75 76 1 1.33 98.7 3 78 78 0 0.00 100.0 4 66 65 1 1.52 98.5 5 65 74 9 13.85 86.2 6 94 96 2 2.13 97.9 7 77 74 3 3.90 96.1 8 78 77 1 1.28 98.7 9 80 80 0 0.00 100.0 10 92 94 2 2.17 97.8 Rata-rata 79.5 80.4 1.9 2.39 97.6 Akurasi (%) 97.6%

## b. Pengujian akurasi sensor suhu
Hasil pengujian akurasi sensor suhu ditunjukkan pada Tabel 6.  Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi sensor suhu adalah 99.6%

## Tabel 6. Hasil pengujian akurasi sensor suhu
Pengujian Ke- Suhu Tubuh ( o C) Error Error % Akurasi Termometer Sensor (Nilai Acuan-Nilai Pengukuran) ( Error /Nilai Acuan x 100) % 1 36.7 36.4 0.3 0.82 99.2 2 36.2 36.8 0.6 1.66 98.3 3 36.4 36.6 0.2 0.55 99.5 4 36.7 36.7 0 0.00 100.0 5 36.5 36.6 0.1 0.27 99.7 6 36.7 36.8 0.1 0.27 99.7 7 36.8 36.8 0 0.00 100.0 8 36.4 36.4 0 0.00 100.0 9 36.5 36.6 0.1 0.27 99.7 10 36.7 36.7 0 0.00 100.0 Rata-rata 36.56 36.64 0.14 0.38 99.62 Akurasi (%) 99.6%

## c. Pengujian akurasi sensor GSR
Hasil pengujian akurasi sensor GSR ditunjukkan pada Gambar 8. Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi sensor GSR adalah 86,7%
Tabel 8. Hasil pengujian akurasi sensor GSR
Pengujian Ke- Respon Kulit Error Error % Akurasi high frequency galvanic vac spray Sensor (Nilai Acuan - Nilai Pengukuran) (Error/Nilai Acuan x 100) % 1 3 3 0 0.00 100.0 2 3 4 1 33.33 66.7 3 2 4 2 100.00 0.0 4 3 3 0 0.00 100.0 5 5 5 0 0.00 100.0 6 2 3 1 50.00 50.0 7 2 2 0 0.00 100.0 8 4 4 0 0.00 100.0 9 3 3 0 0.00 100.0 10 3 3 0 0.00 100.0 Rata-rata 3 3.4 0.4 13.33 86.67 Akurasi (%) 86.7%

## 2. Pengujian fungsional
Hasil dari pengujian fungsional sebanyak 5 kali menunjukkan bahwa semua fungsi berjalan  dengan  baik  sesuai  yang  diharapkan  dengan  tingkat  keberhasilan  100%.  Data hasil pengujian fungsional ditunjukkan pada Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil pengujian fungsional

## 3. Pengujian White Box
Flowgraph yang  menampilkan  data  hasil  deteksi  ditunjukkan  pada  Gambar  12. Perhitungan kompleksitas siklomatis: V(G) = 10 edge – 9 node + 2 = 3 Dengan  demikian  kompleksitas  siklomatis  dari  flow  graph  adalah  3.  Dengan  jalur independennya  adalah:  Jalur  1:  1-2-3-4-5-6-7-8-9;  Jalur  2:  1-2-3-2-3-4-5-6-7-8-9;  dan Jalur 3: 1-2-3-4-5-4-5-6-7-8-9.
Pengujian Ke- Deskripsi Fungsional
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T  B  T
1 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
2 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
3 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
4 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
5 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ Total Hasil 5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0  5  0 Tingkat Keberhasilan: 100%
Gambar 12. Flowgraph sistem monitoring

## 4. Validasi ahli
Pengujian  dilakukan  oleh  seorang  psikolog  menggunakan  instrument  DASS42. Hasil validasi ahli ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil validasi ahli
Hasil  dari  pengujian  menunjukkan  bahwa  dari  10  kali  pengujian  terhadap  pasien diperoleh hasil deteksi antara alat dengan intrumen DASS42 dengan 8 kondisi sesuai dan 2 kondisi tidak sesuai, maka diperoleh akurasi dari sistem monitorning berbasis internet of things menggunakan logika fuzzy adalah sebesar 98% akurat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan keseluruhan hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fungsi telah berhasil berfungsi sesuai perancangan dan tujuan sistem. Hasil pengujian akurasi sensor detak jantung akurat sebesar 97,6% dalam mengukur detak jantung pasien, sensor suhu akurat  sebesar  99,6,  serta  sensor  GSR  akurat  sebesar  86,7%.  Berdasarkan  pengujian fungsional  menunjukkan  bahwa  semua  fungsi  telah  berjalan  sesuai  fungsinya  dan
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Sampel Psikolog dengan instrumen DSAS Alat Hasil 1 Normal Normal Sesuai 2 Normal Ringan Tidak Sesuai 3 Ringan Ringan Sesuai 4 Normal Normal Sesuai 5 Normal Normal Sesuai 6 Ringan Ringan Sesuai 7 Ringan Ringan Sesuai 8 Normal Normal Sesuai 9 Ringan Berat Tidak Sesuai 10 Normal Normal Sesuai Akurasi   98%
memiliki  tingkat  keberhasilan  sebesar  100%.  Hasil  pengujian white  box menunjukkan bahwa tidak ada kesalahan logika dan seluruh logika telah berjalan dengan benar. Hasil validasi ahli menunjukkan bahwa sistem yang telah dibuat 98% valid dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Bari,  N.,  Mani,  G.,  &  S.  Berkovich.  (2013).  Internet  of  Things  as  a  Methodological  Concept. Fourth International  Conference  on  Computing  for  Geospatial  Research  and  Application 2013. https://doi.org/10.1109/COMGEO.2013.8.
Damopolii,  M.Y.M.  (2016). Action Research Teori, Model  dan Aplikasi . Jakarta:  PT Fajar Interpratama Mandiri.
Hastuti,  Y.  D.,  &  Mulyani,  E.  D.  (2019).  Kecemasan  pasien  dengan  penyakit  jantung  koroner. Jurnal Perawat Indonesia , 3(3), 167–174. KBBI.  (2016). Hasil  Pencarian  -  KBBI  Daring .  Badan  Pengembangan  dan  Pembinaan  Bahasa,
Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia.
https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/integrasi%0Ahttps://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/pendidikan. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2013). Arti Kecemasan . Kemkes.go.id. Pamuji, A. (2016). Assessment the method of fuzzy logic to determine the quality of service expedition in
Jabodetabek Area. Scientific Journal of Informatics , 3(2), 109–118.
https://doi.org/10.15294/sji.v3i2.7906.
Pontoh,  B.  I.,  Pangemanan,  D.  H.  C.,  &  Mariati,  N.  W.  (2015).  Hubungan  tingkat  kecemasan  dengan perubahan denyut nadi pada pasien ekstraksi gigi di Puskesmas Tuminting Manado. Jurnal e-GiGi (eG) , 3(1), 13–17.
Santoso,  S.,  &  Nurmalina,  R.  (2017).  Perencanaan  dan  pengembangan  aplikasi  absensi  mahasiswa menggunakan smart card guna pengembangan kampus cerdas (Studi kasus Politeknik Negeri Tanah Laut). Jurnal Integrasi , 9(1), 84–91. Sonata,  F.,  &  F.M.  Sari.  (2019).  Pemanfaatan  UML  ( Unified  Modeling  Language )  dalam  perancangan sistem  informasi e-commerce jenis customer-to-customer . Jurnal  Komunika:  Jurnal  Komunikasi, Media dan Informatika , 8(1), 22-31. https://doi.org/10.31504/komunika.v8i1.1832.
Susana, R., Albayumi, U. A., & Bugar, F. S. (2017). Implementasi function block diagram pada simulator kontrol landing gear system untuk roda pesawat. Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan , 3(2), 322–331. https://doi.org/10.25124/jett.v3i2.301.