Vol. 13. No. 01, Januari 2022: 35-40 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Rancang Bangun Alat Infrared Theraphy Berbasis STM 32 Untuk Deteksi Nyeri Otot
Achmad Fiqhi Ibadillah, Riza Alfita * , Rosida Vivin Nahari, Kunto Aji Wibisono, Hendra Wahyu Aprilyanto
Teknik Elektro, Universitas Trunojoyo Madura *riza.alfita@trunojoyo.ac.id
Abstrak- Tangan adalah salah satu bagian tubuh manusia yang sering digunakan. Aktivitas berlebihan bisa menjadikan otot pada tubuh  manusia  mengalami  kelelahan  sehingga  mengakibatkan nyeri.  Penyembuhan  nyeri  otot  bisa  dilakukan  menggunakan salah satu alat medis yaitu therapy infrared. Terapi infrared adalah penyinaran  lampu  pijar  inframerah  ke  bagian  tubuh  yang menembus  bagian  kulit  sehingga  dapat  melancarkan  peredaran darah.  Penggunaan  metode  VAS  sebagai  nilai  indikator  tingkat nyeri. Metode ini dilakukan dengan  uji coba ke pasien di RSUD Jombang.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  3  percobaan  yaitu pasien diminta untuk melakukan handgrip 10, 20 dan 30 kali, dan masing-masing akan diukur tegangan sensor ototnya baik sesudah disinari  infrared  maupun  sebelum  disinari,  sehingga  dihasilkan data  sebagai  berikut  :  jika  memakai  10  handgrip  terjadi penurunan tegangan otot dari 250,784 mV menjadi 240,833 mV, jika pasien memakai 20 handgrip dihasilkan penurunan tegangan otot dari 255,375 mV menjadi 246,94 mV dan percobaan memakai 30  handgrip  dihasilkan  penurunan  tegangan  dari  278,026  mV menjadi  264,566  mV,  sehingga  terdapat  hasil  yang  signifikan antara sebelum dan sesudah penyinaran inframerah
Kata  Kunci  —  Nyeri, Therapy Infrared,  Metode  VAS,  Sensor  Otot V3.
DOI: 10.22441/jte.2022.v13i1.007

## I. P ENDAHULUAN
Peningkatan  status  ekonomi  masyarakat  akan  diimbangi oleh,  kemajuan  di  bidang  medis,  dan  perkembangan  sarana komunikasi dalam masyarakat modern, gangguan muskuloskeletal meningkat  karena  kebiasaan  pribadi  yang buruk,  termasuk  pekerjaan  berat,  kurang  olahraga,  dan  stres. Nyeri adalah perasaan tidak nyaman yang terbatas pada bagian tubuh  dengan  efek  emosional  dan  fisik[1],[2].  Jenis  nyeri bermacam-macam  yang  terdiri  dari  nyeri  akut  oleh  trauma hingga nyeri kronis struktural [3]. Nyeri stres disebabkan oleh stress  bekerja  dan  bekerja  berlebihan,  oleh  karena  itu diperlukan pendekatan terapeutik yang berbeda-beda tergantung tingkat stressnya[4],[5]. Untuk gelombang ultrasonic diketahui lebih berguna untuk pasien nyeri punggung bawah  daripada  terus  menerus  diberikan reverse  wave karena tidak  memiliki  efek  termal,  seiring  meningkatnya  minat terhadap kesehatan, banyak perangkat medis digunakan untuk perlakuan[6],[7],[8]. Terapi fisik dapat mengobati penyakit dan meningkatkan kehidupan dengan menggunakan fenomena fisik yang  sering  ditemui  dalam  kehidupan  sehari-hari,  diantara adalah  jenis  terapi  fisik,  terapi  inframerah  menggunakan perangkat elektromagnetik, aktivitas itu yang membuat masing- masing  individu  terkadang  lupa  untuk  menjaga  kesehatan
sehingga  tubuh  menjadi  kelelahan,  hal  tersebut  dikarenakan kehilangan sebagian efisiensi dan penurunan tingkat kapasitas kerja  serta  ketahanan  tubuh.  Penyakit  yang  diakibatkan  oleh kelelahan biasanya adalah nyeri[9],[10],[11]. Nyeri merupakan gejala yang sering timbul dari suatu  penyakit. Namun  saat  ini hanya  rumah  sakit  besar  yang  memiliki  alat  terapi,  meskipun banyak masyarakat yang membutuhkannya. Tangan merupakan salah  satu  objek  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan sesuatu  kegiatan  sehingga  sering  dijumpai  nyeri  pada tangan[12],[13]. Alat medis yang sering atau banyak digunakan di  rumah  sakit  yang  ada  di  Indonesia  adalah  alat  terapi  yang menggunakan arus listrik. Salah satu contoh alat medis tersebut adalah  alat  terapi  sinar  inframerah.  Sensor  otot  digunakan sebagai pendeteksi tegangan pada otot agar proses terapi lebih tepat dosisnya[14]. Tujuan penelitian ini adalah mendesain dan membuat infrared theraphy yang digunakan untuk menganalisis  tegangan  otot  pasien  baik  sesudah  maupun sebelum  terapi  sehingga  dapat  diketahui  efek  dari  penyinaran yang sudah dilakukan kepada pasien

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Terapi  terdapat  beberapa  jenis,  namun  terapi  yang  sering digunakan  adalah  terapi  sinar  inframerah,  terapi  inframerah memanfaatkan  radiasi  dari  gelombang  elektromagnetik  yang dipancarkan[15],[16],[17],[18]. Terapi sinar inframerah merupakan salah satu metode untuk menghilangkan rasa pegal- pegal  dan  nyeri  pada  otot.  Agar  mendapatkan  hasil penyembuhan maksimal, wajib ada ketepatan pemilihan dosis, frekuensi, lama waktu terapi, dan pelaksaan terapi secara rutin.
Penelitian yang dilakukan oleh Karyan Su & Wai Leng Lee (2020) dengan judul Fourier Transform Infrared Spectroscopy as  a  Cancer  Screening  and  Diagnostic  tool  :  A  review  and Prospects menjelaskan  bahwa  teknologi infrared dalam screening dan diagnosis berbagai penyakit mulai dikembangkan karena  penggunaan infrared lebih  sederhana,  cepat,  akurat, murah  dan  cocok  untuk  otomasi  berbagai  keluhan  pasien. Analisis spektroskopi infrared ekstraseluler vesikel merupakan teknik  yang  dimanfaatkan  untuk  aplikasi  biomedis.  Penelitian ini, membahas aplikasi klinis potensial dari analisis spektroskopi infrared transformasi Fourier menggunakan  berbagai  jenis bahan biologis untuk kanker.[19]
Penelitian  oleh  Malika  Ibrahim  Quali  (2019)  dengan  judul Recent  Advances  on  Metal-Based  Near-Infrared  and  Infrared Emitting  OLEDs dalam  penelitiannya  mengemukakan  bahwa pengembangan OLED saat ini masih terhambat karena adanya molekul  yang  komplek  dan  tidak  sesuai  dengan  desain  proses
vakum  pada  OLED  selain  itu  stabilitas  termal  yang  tidak mencukupi dan sebagian besar sangat kompleks[20].
Penelitian oleh T. Abuzairi et all (2021) dengan judul Infrared Thermometer on the Wall (iThermowall): An Open Source and 3-D Print Infrared Thermometer for Fever Screening . Penelitian ini  membahas  termometer infrared genggam  non-kontak  yang sering  digunakan  untuk  skrining  demam.  Namun,  kinerja termometer  genggam  tergantung  pada  operator  dan  jarak  ke dahi. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka perlu dirancang termometer infrared di  dinding (iThermowall). iThermowall adalah  termometer  non-kontak  berbiaya  rendah,  disesuaikan untuk  penggunaan  skrining  demam  di  tempat  umum  tanpa operator. Perangkat keras dapat mengukur suhu tubuh manusia secara  otomatis  ketika  jarak  antara  sensor  dan  dahi  cukup. Validasi pengukuran suhu pada iThermowall dilakukan dengan analisis  uji-T.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Pvalues untuk semua tes lebih signifikan dari 0,05, artinya suhu Celcius rata-rata  untuk  kedua  kelompok  (termometer  referensi  dan iThermowall ) adalah serupa.  Penelitian ini menyediakan open- source 3-D  yang  dapat  dicetak  dan firmware kode  sumber lengkap  untuk  komunitas  yang  sedang  berkembang  dan  yang kekurangan sumber daya [21]
Penelitian Oleh Zuyina Lukluknaningsih (2020) dengan judul Pengaruh Infra  Red dengan Massage fisioterapi  Terhadap Tingkat  Stress  Mahasiswa  yang  sedang  Mengerjakan  Tugas Akhir.  Pada  penelitian  ini  membahas  mengenai  pengaruh infrared dengan massage fisioterapi  terhadap  sejumlah mahasiswa yang sedang mengerjakan tugas akhir, berdasarkan wilcoxon  test diperoleh  nilai  Z  sebesar  -5,253  dengan signifikansi  0,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pemberian sinar inframerah dengan massage fisioterapi berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat stress mahasiswa[22]
Penelitian oleh A.Amin (2018) dengan judul Pengaruh Chest Therapy dan Infra Red Pada Bronchopneumonia . Penelitian ini dilakukan di RS Kajen dengan hasil yang didapatkan yaitu ada perbedaan  penggunaan chest  theraphy dan infrared terhadap frekuensi  pernapasan  per  menit,  yang  kedua  yaitu  adanya perbedaan  secara  signifikan  antara  teraphy infrared terhadap frekuensi sesak nafas[23].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  sistem  perangkat hardware , mekanik, dan software.
A. Diagram Blok Hardware
Pada penelitian ini menggunakan sensor otot v3 dengan blok diagram hardware sebagai berikut:
Pada  gambar  1.  terdapat  sensor  otot  V3,  mikrokontroler STM32, Storage, LCD, bohlam infrared , motor power window . Lampu  pijar  inframerah  yang  digunakan  adalah  jenis  Lampu Phillips  Infraphil  PAR  38E  150  Watt.  Lampu  ini  merupakan lampu yang diproduksi phillips untuk digunakan dalam bidang kesehatan atau alat terapi. Lampu tersebut dapat menghasilkan sinar inframerah  yang menembus lapisan  kulit  atas  dan  dapan memberi  pemanasan  otot,  tulang,  dan  persendian[24].  Proses terapi akan dimulai saat sensor otot sudah mengambil data pada tangan berupa tegangan otot yang dihasilkan oleh tangan dengan kondisi tertentu. Data tersebut akan masuk ke Storage dan LCD dengan  tampilan  angka. Storage digunakan  untuk  menyimpan data  awal  yang  digunakan  sebagai  pembanding  terapi  awal sampai sembuh dan LCD digunakan untuk penampilan i nput dan output. Dari data tersebut akan diolah secara otomatis oleh alat untuk  menentukan  waktu,  intesitas  cahaya,  serta  jarak.  Jarak yang digunakan adalah 30 cm untuk nyeri dan 45 cm [25] untuk terapi  biasa[25],[26],[27].  Jarak  diatur  oleh  motor  DC  yang bergerak agar objek dan alat berada pada jarak sesuai input yang masuk.  Intensitas  cahaya  yang  digunakan  adalah low dan medium  dengan  waktu  5  menit  dan  10  menit  sesuai  alat  yang digunakan di RSUD Jombang .
Sensor EMG berperan sebagai inpu t awal pada alat, dari input tersebut akan di proses oleh Mikrokontroller STM32 yang akan ditampilkan  di  LCD,  data  tersebut tersimpan di MicroSD agar alat bisa digunakan dimana saja dan data terekam dengan baik. Dari  data  tersebut  di  proses  oleh  mikrokontroller  untuk menentukan  dosis  yang  tepat  pada  pasien. Bohlamp  infrared digunakan  sebagai output alat  untuk  penyembuhan  nyeri  otot pada  tangan  dengan  waktu,  jarak,  dan  intensitas  cahaya  yang sudah  ditentukan  oleh mikrokontroller  dari  input yang masuk. Dosis yang digunakan adalah sebagai berikut :
a. Nyeri
Jarak = 30 cm, waktu = 10 menit, cahaya = medium
b. Normal
Jarak  =  45  cm,  waktu  =  5  menit,  cahaya  =  low Reference (Referensi)

## B. Desain Mekanik dan Hardware
Desain mekanik dibuat dengan jarak yang mendekati objek, objek disini berupa lengan tangan dengan diameter maksimal 8 cm,  apabila  diameter  lengan  tidak  mencapai  8  cm,  maka menggunakan penyangga.
Motor dc yang digunakan memadai, sehingga ada toleransi sebesar  5  cm.  Sedangkan  untuk  lebar  dasarnya  berbentuk persegi. Sehingga didapatkan perhitungan tinggi dan lebar  alat sebagai berikut :
Tinggi  =  objek + jarak max + lampu IR + motor + kayu atas =  8 + 45 + 23 + 5 + 4 =  93 cm Lebar dasar =  29,5 x 29,5 =  870,25 cm 2
Rangkaian Skematik STM32
Gambar 3. Skematik STM32
Pada gambar 3 merupakan gambar skematik STM32 yang digunakan  pada  penelitian.  PIN  pada  STM32  digunakan sebagai  alur input/output dari  perintah  dan  data  pada  alat. STM32 terdapat indikator LED dan ukuran board sebesar 5.3 cm x 2.2 cm.
Rangkaian Skematik Sensor Otot V3

## Gambar 1. Rangkaian Penyearah
Pada rangkaian penyearah ini menggunakan hambatan 150 Kilo Ohm untuk pengukuran tegangan yang masuk pada sensor akan diolah oleh 2 IC yaitu IC 2B dan IC 2C. Keluaran dari rangkaian tersebut  masih  belum bisa diolah atau masih nilai angka yang tidak  stabil  yang  kemudian  disearahkan  oleh  rangkaian penyearah.
Gambar 2. Rangkaian Filter
Pada  rangkaian  filter  agar  dihasilkan  output  yang  lebih  stabil maka  diberikan  rangkaian  filter high  signal  dan  low  signal . Dengan  adanya  pembatasan  pada output ,  maka output yang dihasilkan lebih halus. Rangkaian diatas merupakan rangkaian low pass filter aktif.
Gambar 3. Rangkaian Inverting Amplifier
Output tersebut berbentuk tegangan ADC yang kemudian akan dikirim  ke  Mikrokontroller. Output ADC  tersebut  yang  akan diolah oleh STM32. Pada gambar 6, rangkaian sinyal kembali dikuatkan  namun  akan  berbanding  terbalik  dengan  sinyal masukannya .

## C. Perancangan Implementasi Sistem Software
Penelitian  ini  menggunakan  Arduino.  Arduino  digunakan untuk  pemrograman  di  mikrokontroller.  Pemrograman  di STM32 akan mengontrol komponen lain untuk bekerja seperti yang diperintahkan di dalam program. Berikut diagram koneksi software :
Input Data Pokok Tampilan Awal LCD
Pengambilan Data Awal
Sensor Otot
Proses Terapi Kondisi Normal Pengambilan Data Akhir Sensor Otot Tampilan Akhir LCD Keadaan Nyeri
Gambar 7. Diagram Blok Software
Pada  gambar  7  merupakan  alur  sistem  program. Input data yang digunakan adalah input data waktu, intensitas cahaya IR, jarak,  dan  nilai  nyeri.  Tampilan  awal  yang  dimaksud  adalah tampilan  pembuka  pada  LCD.  Data  yang  diambil  oleh  sensor akan  diolah  oleh  program,  dari  data  sensor  yang didapat  akan diproses  oleh  program  untuk  menentukan  kondisi  nyeri  atau normal, kemudian akan masuk ke motor dan PWM untuk proses terapi.  Data  akan  diambil  lagi  setelah proses  terapi  yang  akan ditampilkan ke tampilan akhir LCD.

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa Visual Analog Scale (VAS) yaitu suatu metode yang digunakan untuk mengukur  hasil  terapi infrared baik  sebelum  dan  sesudah penyinaran, pengukuran  bisa  tidak  akurat  karena  adanya  noise atau lingkungan diskrit pasien untuk membedakan angka-angka dalam point yang ada[28],[29], [30]. Cara yang digunakan untuk menghitung skala nyeri yang digunakan untuk visualisasi berupa rentang  garis  sepanjang  10  cm,  dimana  pada  garis  kiri  tidak mengidentifikasi nyeri, sedangkan ujung lainnya mengidentifikasikan  rasa  atau  intensitas  nyeri  parah  yang terjadi. Sebelum melakukan terapi, pasien juga harus melakukan tes menggunakan air dingin dan panas untuk pengecekan bahwa pasien  tidak  mengalami  mati  rasa  sebelum  terapi.  Skala  yang digunakan  berupa nilai  angka  dari  1  sampai  10, ambang  nyeri ditentukan  ketika  pasien  menyebut  angka  3  sampai  10.  Hal tersebut dikarenakan nilai terebut nyeri pada tangan sudah bisa dirasakan  oleh  orang  yang  mengalaminya.  Untuk  penentuan pasien  disamakan  massa  ototnya,  berikut  ciri-ciri  yang  akan diambil data :
a.  Berumur 20 - 23 tahun
b.  Kegiatan cenderung ringan
c.  Berat badan 50 - 70 kg
c.  Tinggi badan 150 – 170 cm
Data  awal  adalah  data  yang  diperoleh  untuk  menentukan nilai tegangan normal pada otot  manusia menggunakan sensor otot V3. Berikut data tersebut :
Tabel 1. Data Awal Pasien Pasien ke- Hasil sensor otot V3 1 222,58 mV 2 223,54 mV 3 223,70 mV 4 224,16 mV 5 224,54 mV 6 224,70 mV 7 226,98 mV 8 233,83 mV 9 234,17 mV 10 234,71 mV
Berdasarkan data awal pasien maka didapatkan nilai sensor otot V3  yang  bervariasi,  data  paling  kecil  yaitu  222,58  mV  dan terbesar  yaitu  data  pasien  ke  10  dengan  nilai  tegangan  sensor otot 234,71 mV
Gambar 8. Data Awal Tegangan pada Sensor Otot V3 (Pasien 1)
Tabel di bawah ini merupakan data yang diambil setelah pasien melakukan 10 kali handgrip :
Tabel 2. Data 10 kali handgrip Orang ke- Sebelum terapi Metode VAS Sesudah terapi 1 252,21 mV 0 243,90 mV 2 252,06 mV 0 243,24 mV 3 251,98 mV 0 243,19 mV 4 251,75 mV 0 241,94 mV 5 251,62 mV 0 241,65 mV 6 251,01 mV 0 241,31 mV 7 249,55 mV 0 239,28 mV 8 249,48 mV 0 238,71 mV 9 248,97 mV 0 237,74 mV 10 248,95 mV 0 237,37 mV Rata-rata 250,758 mV - 240,833 mV
Berdasarkan  tabel  2.  Menunjukkan  terjadi  penurunan tegangan, antara sebelum terapi yaitu rata-rata 250,758 mV dan sesudah  terapi  dengan  rata-rata  240,833  mV  hal  ini  masih tergolong normal karena listrik statis pada sensor otot .
Gambar 9. Data Tegangan Sensor Otot V3, Sebelum dan Sesudah Teraphy (Pasien 1)
Gambar 10. Data Tegangan Sensor Otot V3, Sebelum dan Sesudah Terapi (Pasien 2)
Tabel  di  bawah  ini  merupakan  data  yang  diambil  setelah pasien melakukan 20 kali handgrip :
Tabel 3. Data 20 kali Handgrip
Orang ke- Sebelum terapi Metode VAS Sesudah terapi 1 258,54 mV 1 248,70 mV 2 257,66 mV 1 247,18 mV 3 256,54 mV 0 246,82 mV 4 256,08 mV 0 246,13 mV 5 255,55 mV 0 255,55 mV 6 254,69 mV 0 246,02 mV 7 254,01 mV 1 245,39 mV 8 253,88 mV 0 245,16 mV 9 253,53 mV 0 244,27 mV 10 253,27 mV 0 244,18 mV Rata-rata 255,375 mV - 246,94 mV
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  20  kali  handgrip  juga  tidak menimbulkan  perbedaan  terlalu  jauh,  tegangan  naik  bisa dikarenakan litrik statis pada sensor otot V3. Tabel di bawah ini merupakan data yang diambil setelah pasien melakukan 30 kali handgrip :
Gambar 11. Data Tegangan Sensor Otot V3, Sebelum dan Sesudah teraphy (Pasien 1)
Tabel 4. Data 30 kali Handgrip Orang ke- Sebelum terapi Metode VAS Sesudah terapi 1 287,24 mV 2 267,27 mV 2 286,30 mV 2 267,01 mV 3 276,86 mV 1 266,56 mV 4 276,70 mV 1 266,15 mV 5 276,16 mV 1 265,79 mV 6 275,92 mV 1 265,21 mV 7 275,74 mV 2 263,73 mV 8 275,22 mV 1 262,76 mV 9 275,09 mV 1 262,29 mV 10 275,03 mV 1 258,89 mV Rata-rata 278,026 264,566
Gambar 12. Sinyal Otot Pasien 1. Sebelum Terapi dan Sesudah Terapi Menggukan VAS Type 2
Efek terapi selama 5 menit masih belum menimbulkan efek yang  mencolok  pada  perbedaan  angka  sesudah  terapi,  namun nilai  sebelum  terapi  naik  secara  signifikan.  Hal  ini  bisa dikarenakan otot yang mulai tegang akibat melakukan handgrip .
Efek terapi selama 10 menit  dengan jarak 15 cm dari objek cukup  memberikan  efek  reda  pada  otot  yang  mulai  nyeri. Penyembuhan  pada  diri  sendiri  juga  mempengaruhi  relaksasi pada otot.  Halini  dapat  dilihat  dengan turunnya nilai  tegangan saat sesudah terapi.

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan adalah:
1. Nilai tegangan otot tiap individu berbeda-beda meski tidak signifikan.
2. Terapi inframerah cukup efektif merelaksasi otot.
3. Penyinaran lampu IR dengan waktu 10 menit dan jarak 15 cm dari tangan cukup efektif merelaksasi otot yang nyeri akibat kelelahan.
4. Akurasi sensor otot V3 dibandingankan metode VAS cukup akurat

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  LPPM  Universitas  Trunojoyo Madura yang telah membiayai penelitian mandiri serta ucapan terima kasih kepada tim editorial Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Haryani,  “Penatalaksanaan  Nyeri  Kepala  pada  Layanan  Primer,”
Callosum Neurol. , vol. 1, no. 3, 2018.
[2]    E.  Wijaya  and  T.  Nurhidayati,  “Penerapan  Terapi  Relaksasi  Otot Progresif Dalam Menurunkan Skala Nyeri Sendi Lansia,” Ners  Muda , vol. 1, no. 2, p. 88, 2020.
[3] R. A. Pratama, B. H. Laksono, and A. Z. Fatoni, “Manajemen Nyeri Akut Pasca-Kraniotomi,” J. Anaesth. Pain , vol. 1, no. 3, pp. 28–38, 2020.
[4] F.  Febriyanti,  I.  N.  Sutresna,  and  C.  W.  Prihandini,  “Pengaruh Komunikasi  Terapeutik  Perawat  Terhadap  Tingkat  Kecemasan  Pada Pasien Pra Operasi,” J. Cent. Res. Publ. Midwifery Nurs. , vol. 4, no. 1, pp. 35–39, 2020.
[5] R. Sarfika et al. , “Pelatihan Komunikasi Terapeutik Guna Meningkatkan Pengetahuan Perawat dalam Caring,” J. Hilirisasi IPTEKS , vol. 3, no. 1, pp. 79–87, 2020.
[6] X. Sun, W. Yu, B. Wu, and G. Yang, “Kinetics of dissolution of copper in liquid tin with ultrasonic waves,” Mater. Res. , vol. 23, no. 1, 2020.
[7] K.  Ryuzono,  S.  Yashiro,  H.  Nagai,  and  N.  Toyama,  “Topology optimization-based  damage  identification  using  visualized  ultrasonic wave propagation,” Materials (Basel). , vol. 13, no. 1, 2020.
[8] P. Oser, O. Düttmann, F. Schmid, L. Schulte-Spechtel, C. U. Große, and D. Wu, “Synthesis and Characterization of CNT Composites for Laser- Generated Ultrasonic Waves,” Macromol. Mater. Eng. , vol. 305, no. 4, 2020.
[9] K.  Kioskli,  W.  Scott,  K.  Winkley,  S.  Kylakos,  and  L.  M. McCracken, “Psychosocial  Factors  in  Painful  Diabetic  Neuropathy:  A  Systematic Review of Treatment Trials and Survey Studies,” Pain Medicine (United States) , vol. 20, no. 9. pp. 1756–1773, 2019.
[10]  M. Bahrudin, “PATOFISIOLOGI NYERI (PAIN),” Saintika Med. , vol. 13, no. 1, p. 7, 2018.
[11]  C.  T.  Retnani  and  Prihanto,  “Relaksasi  Otot  Progresif  Untuk Menurunkan Nyeri,” J. Ilm. STIKES Kendal , vol. Vol 10, no. 4, p. Hal
491–500, 2020.
[12]  X. Li, Y. Liu, Q. Ye, X. Lu, and W. Peng, “The linkage between first- hand pain sensitivity and empathy for others’ pain: Attention matters,” Hum. Brain Mapp. , vol. 41, no. 17, pp. 4815–4828, 2020.
[13]  I. T. Hidayat, A. Srilestari, C. Simadibrata, and J. S. Purba, “Pengaruh Akupunktur  Pergelangan  Tangan  dan  Kaki  terhadap  Nyeri  Punggung
Bawah,” eJournal Kedokt. Indones. , vol. 3, no. 2, 2015.
[14]  D. A. Artemyev and I. I. Bikmullina, “Combination of myoware muscle sensor, bluetooth module and analog receiver,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 13, no. 11, pp. 3519–3523, 2020.
[15]  F. Priyulida, “Penggunaan Alat Terapi Stimulator Integrasi Dengan Infra Red Berbasis Simulasi,” Mutiara Elektromedik , vol. 1, no. 1, p. 6, 2017. [16]  D.  Nurcipto  and  G.  I.  Gandha,  “Pengendalian  Dosis  Inframerah  pada Alat  Terapi  Menggunakan  Pulse  Width  Modulation(PWM),” Setrum Sist. Kendali-Tenaga-Elektronika-Telekomunikasi-Komputer , vol. 6, no. 2, p. 194, 2017.
[17]  E.  F.  J.  Ring  and  K.  Ammer,  “The  technique  of  infrared  imaging  in medicine,” in Infrared Imaging: A Casebook in Clinical Medicine , 2015.
[18]  Z. Usman, S. S. Maharaj, and B. Kaka, “Effects of combination therapy and infrared radiation on pain, physical function, and quality  of life in subjects with knee osteoarthritis: A randomized controlled study,” Hong
Kong Physiother. J. , vol. 39, no. 2, pp. 133–142, 2019.
[19]  K. Y. Su and W. L. Lee, “Fourier transform infrared spectroscopy as a cancer screening and diagnostic tool: A review and prospects,” Cancers , vol. 12, no. 1. 2020.
[20]  M. Ibrahim-Ouali and F. Dumur, “Recent advances on metal-based near- infrared and infrared emitting OLEDs,” Molecules , vol. 24, no. 7. 2019.
[21]  T. Abuzairi, N. Imaniati Sumantri, A. Irfan, and R. Maulana Mohamad, “Infrared thermometer on the wall (iThermowall): An open source and 3-D print infrared thermometer for fever screening,” HardwareX , vol. 9, 2021.
[22]  Z.  Lukluknaningsih,  “Pengaruh  Infra  Red  dengan  Massage  Fisioterapi terhadap  Tingkat  Stres  Mahasiswa  yang  Sedang  Mengerjakan  Tugas Akhir,” J. Ilm. Kesehat. , vol. 15, no. 3, pp. 167–176, 2020.
[23]  A. A. Amin, K. Kuswardani, and W. Setiawan, “PENGARUH CHEST THERAPY DAN INFRA RED PADA BRONCHOPNEUMONIA,” J. Fisioter. dan Rehabil. , vol. 2, no. 1, pp. 9–16, 2018.
[24]  Y. Zhang, J. Wang, L. Guo, and D. Xiong, “Design of a multi-band LED phototherapy system with therapeutic evaluation,” 2019, p. 29.
[25]  I. Ismail, L. T. Narayanan, R. A. Hasan, and E. Supriyanto, “Automated 6-minute  walk  test  distance  measurement  and  walk  characterisation using a novel infrared sensor-based technique,” Sains Malaysiana , vol. 48, no. 10, pp. 2201–2209, 2019.
[26]  H.  Y.  Chen,  A.  Chen,  and  C.  Chen,  “Investigation  of  the  impact  of infrared  sensors  on  core  body  temperature  monitoring  by  comparing measurement sites,” Sensors (Switzerland) , vol. 20, no. 10, 2020.
[27]  A. Ilo, P. Romsi, and J. Mäkelä, “Infrared Thermography and Vascular Disorders in Diabetic Feet,” J. Diabetes Sci. Technol. , vol. 14, no. 1, pp. 28–36, 2020.
[28]  A. MacDowall, M. Skeppholm, Y. Robinson, and C. Olerud, “Validation of the visual analog scale in the cervical spine,” J. Neurosurg. Spine , vol. 28, no. 3, pp. 227–235, 2018.
[29]  G.  Ciprandi,  I.  Schiavetti,  V.  Sorbello,  and  F.  L.  M.  Ricciardolo, “Perception of asthma symptoms as assessed on the visual analog scale in subjects with asthma: A real-life study,” Respir. Care , vol. 61, no. 1, pp. 23–29, 2016.
[30]  C. Escalona-Marfil, A. Coda, J. Ruiz-Moreno, L. M. Riu-Gispert, and X. Gironès, “Validation of an electronic visual analog scale mHealth tool for  acute  pain  assessment:  Prospective  cross-sectional  study,” J.  Med. Internet Res. , vol. 22, no. 2, 2020.