## PURWARUPA ALAT PENDETEKSI BAYI KUNING DAN SUHU TUBUH PADA BAYI BARU LAHIR BERBASIS SENSOR WARNA DAN SENSOR SUHU
1 Bagaskoro, 2 Emy Haryatmi, 3 Tri Agus Riyadi
1 Diploma Teknologi Informasi Universitas Gunadarma, 2 Magister Teknik Elektro Universitas Gunadarma, 3 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma
1 Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16414, Jawa Barat
1 Bagaskoro79098@gmail.com, 2 emy_h@staff.gunadarma.ac.id,
3 ta_riyadi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Jaundice adalah perubahan warna kuning pada kulit atau bagian putih mata yang sering terlihat  pada  bayi  baru  lahir.  Perubahan  warna  ini  disebabkan  oleh  zat  kuning  yang  disebut bilirubin.  Bayi  dengan  kadar  darah  tinggi  bilirubin,  yang  disebut  hiperbilirubinemia, berkembang  menjadi  warna  kuning  ketika  bilirubin  terakumulasi  di  kulit.  Jaundice  juga membutuhkan perawatan khusus agar bayi tersebut dapat segera ditangani. Alat ini dirancang menggunakan  mikrokontroler  ESp8266,  serta  dengan  menggunakan  Aplikasi  Blynk  yang berfungsi untuk media interaksi antara user dengan alat itu sendiri.  Tujuan dari penelitian ini adalah  merancang  dan  melakukan  uji  coba  terhadap alat  pendeteksi  warna kuning  pada  kulit bayi  baru  lahir  dan  suhu  berbasis  mikrokontroler.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah melakukan studi literature, disain, pengujian dan analisis alat. Tahap pengujian alat dilakukan terhadap sensor warna yang dapat mendeteksi kadar bilirubin pada kulit bayi serta menggunakan sensor  suhu  mendeteksi  suhu  bayi  tersebut.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  sensor  suhu  tubuh dapat  bekerja  dengan  baik  dengan  mendeteksi  suhu  tubuh  pada  orang  dewasa  ataupun  bayi berada  pada  kisaran  32-36°C.  Pengujian  terhadap  kulit  manusia  dan  berdasarkan  warna referensi menunjukkan bahwa terdapat empat kondisi yaitu normal, ringan, berat (severe) dan critical (kritis).
Kata Kunci: Bayi Baru Lahir, Jaundice, Kuning, Suhu Tubuh.

## Abstract
Jaundice is a yellow discoloration of the skin or the whites of the eyes in newborns. This discoloration is caused by a yellow substance called bilirubin. Babies with high blood bilirubin levels, called hyperbilirubinemia, develop a yellow color when bilirubin accumulates in the skin. Jaundice also requires special treatment so that baby can be treated immediately. The device was designed  using  ESp8266  microcontroller, and  Blynk  Application  as an  interface  between  user and the device. The objectives of this research are to design and to test the accuracy of the device in terms of yellow skin color dan body temperature for newborn. The research method was started with conducting a literature study, designing, testing and analyzing the device.  The testing phase of the device was carried out on color sensor which can detect bilirubin levels in the baby's skin and used the temperature sensor to detect the baby's temperature. The result of the experiment showed that temperature sensor was 32-36°C in range. The experiment of color sensor showed that based on color reference that was used in this research, it can detect four conditions such as normal, mild, severe and critical.
Keywords: Baby Newborn, Body Temperature, Jaundice, Yellow.

## PENDAHULUAN
Penyakit  kuning  adalah  perubahan warna  kuning  pada  kulit  atau  bagian  putih mata yang sering terlihat pada bayi baru lahir. Perubahan  warna  ini  disebabkan  oleh  zat kuning  yang  disebut  bilirubin.  Bayi  dengan kadar  darah  tinggi  bilirubin,  yang  disebut hiperbilirubinemia, berkembang menjadi warna kuning ketika bilirubin terakumulasi di kulit.  Gejala  utama  penyakit  kuning  adalah warna kuning pada kulit dan konjungtive mata. Penyakit  kuning  bisa  juga  membuat  bayi mengantuk yang dapat menyebabkan pemberian  makan  yang  buruk.  Pemberian makan  yang  buruk  dapat  memperburuk penyakit  kuning  karena  bayi  bisa  mengalami dehidrasi. Jika bayi menderita penyakit kuning terkonjugasi, ia mungkin memiliki  tinja putih berkapur  (kotoran)  dan  urin  yang  lebih  gelap dari  biasanya.  (Bilirubin  yang  biasanya mewarnai  tinja  diekskresikan  dalam  urin). Penyakit  kuning  bukanlah  penyakit  tetapi merupakan  gejala  dari  peningkatan  kadar bilirubin  darah.  Penyakit  kuning  tidak menyakitkan,  tapi  komplikasi  serius  dapat terjadi  jika  kadar  bilirubin  yang  meningkat tidak  ditangani  tepat  waktu.  Penyakit  kuning adalah  penanda  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  bayi  yang  mungkin  berisiko mengalami hiperbilirubinemia berat. Hiperbilirubinemia berat dapat menjadi racun bagi sistem saraf bayi, berpotensi menyebabkan kerusakan otak. Karena banyak dari bayi-bayi ini memerlukan perawatan dari
berbagai disiplin medis, koordinasi perawatan sangat  diperlukan  peran  penting  lainnya  bagi dokter dan keluarga[1].
Penyakit kuning (Ikterus) menyebabkan masalah  kesehatan  yang  serius.  Jika  terjadi Kelalaian  dalam  proses  penanganan  bayi dengan  kelainan  ikterus  dapat  menyebabkan gangguan  perkembangan  saraf  dan  kerusakan otak ireversibel, yang berujung pada mortalitas atau  morbiditas  yang  ditandai  dengan  palsi serebral, kelumpuhan, gangguan pendengaran, dan disabilitas intelektual. Adapun jika terjadi kekeliruan dalam proses diagnosis disebabkan oleh  fakta  bahwa  profesional  kesehatan  dan penyedia layanan kesehatan secara tradisional menggunakan penilaian visual sebelum melakukan uji klinis. Karena keterbatasan ahli dalam  mendeteksi  kasus  penyakit  kuning merupakan masalah penting, sistem informasi berbasis  web  dapat  digunakan  untuk  terus mengembangkan  sistem  deteksi  dini  dan mempercepat penilaian kasus penyakit kuning[2].
Bayi baru lahir kuning (ikterus neonatorum)  adalah  keadaan  klinis pada  bayi yang  ditandai  oleh  pewarnaan  ikterus  pada kulit dan sklera akibat akumulasi bilirubin tak terkonjugasi  yang  berlebih.  Ikterus  secara klinis akan mulai tampak pada bayi baru lahir bila kadar bilirubin darah 5- 7 mg/dL. Ikterus selama  usia  minggu  pertama  terdapat  pada sekitar  60%  bayi  cukup  bulan  dan  80%  bayi preterm.  Ikterus[3]  adalah  suatu  gejala  bukan penyakit.  Ikterus  pada  kebanyakan  neonatus tidak  berbahaya  dan  bersifat  sementara.
Meskipun  demikian  harus  ditangani  dengan baik  agar  tidak  terjadi  bilirubin  enselopati yang disebut sebagai “kernikterus”.
Kernikterus adalah pewarnaan kuning ganglia basalis,  medulla  oblongata,  pons,  dan serebellum  oleh  deposisi  bilirubin  tersebut. Kernikterus[4] menyebabkan kerusakan neurologis  yang  ringan  sampai  berat  bahkan dapat menyebabkan kematian. Oleh karena itu, setiap bayi dengan ikterus harus mendapatkan perhatian,  terutama  apabila  bayi  ikterus ditemukan  dalam  24  jam  pertama  kehidupan bayi  atau  bila  kadar  bilirubin  meningkat  >5 mg/dL dalam 24 jam[5]. Penelitian  mengenai sistem deteksi bayi kuning dengan memanfaatkan  deteksi  warna  hingga  saat  ini terus dilaksanakan. Penelitian yang dilakukan oleh[6]  merancang  suatu  mekanisme  yang dapat  mendeteksi  dan  prediksi  bayi  kuning dengan menggunakan teknik kartu warna dan metode  reflaksi  spektral.  Penelitian  ini  tidak melibatkan  bayi  secara  langsung  namun mengumpulkan gambar berbagai warna kuning  bayi  yang  merepresentasikan  tingkat bilirubin  dalam  darah  bayi,  warna  kulit  bayi dan  konsentrasi  bilirubin  berdasarkan  kartu warna dengan menggunakan sensor potodioda silikon.  Analisis  hasil  dari  penelitian  ini menggunakan  analisis  regresi  linier  dan dikarakteristikkan  berdasarkan  nilai  bilirubin dan  pengobatan  yang  diperlukan.  Keluaran akhir  dari  penelitian  ini  adalah  tenaga kesehatan  dapat  mengetahui  hasil  bilirubin dalam bayi beserta pengobatannya dari PC dan hanya orang tertentu yang dapat
mengaksesnya. Penelitian berikutnya
mengenai  deteksi  bayi  kuning  dilakukan oleh[7] dengan membuat satu sistem pemantauan  secara  real-time  terhadap  bayi. Penelitian  ini  menggunakan  dua  LED  dan empat  potodioda  (wearable  optical)  yang dihubungkan  ke  mikrokontroler.  Selanjutnya, alat  tersebut  dihubungkan  ke  smart  phone sehingga  hasil  dari  deteksi  dapat  dilihat  pada smart  phone.  Hasil  dari  penelitian  ini membuktikan bahwa alat ini dapat disejajarkan dengan  alat  komersial  untuk  deteksi  bayi kuning  sehingga  dapat  digunakan  untuk screening awal bagi bayi baru lahir. Penelitian dalam  pembuatan  dan  pengembangan  alat untuk  deteksi  bayi  kuning  juga  dilakukan oleh[1]  dengan  membuat  suatu  prototipe  alat yang  terjangkau  dan  portable.  Alat  yang dihasilkan  menggunakan  sensor  warna  RGB, mikrokontroler dan LCD. Sensor warna RGB yang  digunakan  memanfaatkan  LED  dan potodioda. Alat ini berhasil mendeteksi empat warna  kuning  beserta  range  kadar  bilirubin dalam darah. Alat yang dihasilkan dinamakan dengan BiliDice. Penelitian mengenai deteksi bayi  kuning  juga  dilakukan  oleh[8]  dengan menggunakan metode deteksi warna berdasarkan  keadaan  bayi  implementasi  dari computer vision. Ruang warna yang digunakan  dalam  deteksi  bayi  kuning  pada penelitian ini adalah RGB untuk menghasilkan ruang  warna  YCbCr.  Pemrosesan  deteksi warna dilakukan pada PC dengan menggunakan  MATLAB  dan  diintegrasikan dengan  mikrokontroler  melalui  MATLAB.
GUI dibuat pada MATLAB sebagai masukan dan  keluaran  dari  sistem  yang  dibuat. Eksperimen  awal  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan dalam mendeteksi bayi kuning.
Penelitian  untuk  mendeteksi  kulit kuning  pada  bayi  baru  lahir  juga  dilakukan oleh[9].  Metode  yang  digunakan  adalah deteksi  secara  non-contact  dan  non-invasive dengan  menggunakan  pengolahan  citra  dan computer vision. Data yang digunakan berupa video. Tahap pertama adalah mendeteksi muka bayi  dari  video.  Tahap  kedua  adalah mendeteksi  muka  bayi  dengan  menggunakan cascaded  object  detector.  Tahap  selanjutnya adalah  melakukan  ekstraksi  terhadap  daerah muka  bayi.  Selanjutnya  melakukan  pemetaan terhadap  mata  dan  mulut  bayi  dari  daerah muka  bayi  yang  sudah  diekstraksi.  Yang terakhir  adalah  mengekstraksi  daerah  kulit. Pengujian  awal  dilakukan  terhadap  muka orang  dewasa.  Pada  pengujian  ini  kulit  dan perubahan warna berhasil dideteksi. Pengujian selanjutnya  dilakukan  pada  muka  bayi  dari University  Hospital,  University  of  Miyazaki. Hasil pengujian berhasil bagi bayi dengan lahir cukup  bulan,  namun  bagi  bayi  premature, pengujian  belum  berhasil  karena  daerah  kulit tidak dapat terekstraksi seluruhnya. Penelitian lainnya  mengenai  deteksi  kulit  kuning  pada bayi  baru  lahir  juga  dilakukan  oleh[10]. Penelitian ini menggunakan teknik hibridisasi machine  learning  untuk  mendeteksi  kulit kuning  bayi  baru  lahir  dengan  menggunakan semua  karakteristik  psikologi  atau  gejala. Sistem  ini  berhasil  mendeteksi  kulit  kuning
pada  neonatus  non-invasif.  Koefisien  nilai standar  error  yang  dihasilkan  adalah  0.07% dan nilai persennya adalah 0.001 dibandingkan dengan  semua  contoh  tes  darah  dan  validasi. Penelitian  lainnya  yang  masih  berfokus  pada deteksi kulit kuning pada bayi baru lahir juga dilakukan  oleh[11].  Penelitian  ini  membuat aplikasi  yang  berbasiskan  Sistem  Operasi Android untuk dapat mendeteksi kulit kuning pada  bayi  baru  lahir.  Jumlah  bayi  baru  lahir yang  digunakan  sebagai  sampel  adalah  13 orang. Aplikasi yang dibuat mampu mendapatkan gambar dari dahi bayi baru lahir dengan standar yang telah ditetapkan. Aplikasi juga dapat mengestimasi nilai rata-rata R, G, B dari  gambar  yang  diambil  dan  dikonversi dalam parameter HIS. Semua dilakukan secara offline. Dalam hal ini, metode yang digunakan adalah  offline  machine  learning  dan  teknik regresi  digunakan  untuk  menganalisis  hasil. Hasil  pengujian  memperlihatkan  bahwa smartphone yang digunakan mampu memberikan nilai sensitivitas sebesar 68% dan nilai  kekhususan  sebesar  92.3%  dalam mengestimasi kadar bilirubin yang kurang dari 10  mg/dL.  Untuk  kadar  bilirubin  kurang  dari 15  mg/dL,  nilai  sensitivitasnya  adalah  82.1% dan  nilai  kekhususannya  adalah  100%.  Nilai korelasi  berdasarkan  hasil  estimasi  kadar bilirubin  adalah  0.479  dari  nilai  total  serum bilirubin.  Penelitian  lainnya  yang  berfokus pada  identifikasi  kulit  kuning  bayi  baru  lahir juga  dilakukan  oleh[12].  Metode  yang digunakan adalah pengolahan citra. Data yang digunakan  adalah  data  citra.  Tahap  pre-
processing  dilakukan  terhadap  citra  untuk  di filter  dan  warnanya  diperbaiki  dengan menggunakan  kartu  warna.  Citra  selanjutnya disegmentasi dengan menggunakan metode K- Means  untuk  mendapatkan  warna  kulit  bayi. Citra selanjutnya  di  proses dengan  tiga  ruang warna yaitu RGB, HSV dan YCbCr sehingga dihasilkan  beberapa  parameter  seperti  mean, standar deviasi, skewness dan kurtosis. Semua parameter  tersebut  menjadi  variable  input untuk proses validasi dan permodelan dengan menggunakan  multivariable  linear  regression dan  keluarannya  adalah  estimasi  kadar bilirubin. Berdasarkan hasil estimasi dari data tes,  koefisien  dari  korelasi  multiple  model adalah  0.95.  Persentase  error  dari  model dibawah 10% dengan range bilirubin adalah 8- 16 mg/dL, utk range bilirubin diatas 16 mg/dL errornya mencapai 17%. Zona resiko diprediksi  mencapai  67%  dan  kesesuaian tindakan  adalah  84%.  Penelitian  mengenai deteksi kulit kuning pada bayi baru lahir juga dilakukan  oleh[13].  Penelitian  ini  membuat disain  deteksi  non-invasive  dan  perhitungan Total  Serum  Bilirubin  (TSB)  berdasarkan perubahan  warna  kuning  pada  mata.  Metode yang digunakan berdasarkan pengolahan citra. Kamera  digunakan  untuk  mendeteksi  warna kuning  pada  mata.  Dengan  menggunakan algoritma,  citra  dianalisis. Setelah  melakukan kalibrasi beberapa  kali  dengan  pasien,  sistem dapat  mendeteksi  kuning  pada  kulit  badan. Berdasarkan  hasil  pengujian,  akurasi  dari sistem ini adalah 90% sehingga algoritma yang digunakan  dapat  diimplementasikan  pada
peralatan  portable  untuk  mendeteksi  kulit kuning pada bayi baru lahir.
Penelitian  untuk  mendeteksi  kulit kuning  pada  bayi  baru  lahir  juga  dilakukan oleh [14]. Pada penelitian ini juga menggunakan metode pengolahan citra dengan  pendekatan  deep  transfer  learning berdasarkan  mata,  kulit  dan  citra  yang menyatu.  Model  machine  learning  tradisional seperti multi-layer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), decision tree (DT) dan random  forest  (RF)  digunakan  dan  dilakukan komparasi terhadap masing-masing performanya  dengan  model  transfer  learning. Data  dikumpulkan  dengan  menggunakan kamera smartphone. Berdasarkan hasil pengujian, model transfer learning memberikan  hasil  terbaik  untuk  citra  kulit, sedangkan  dengan  menggunakan  model tradisional,  hasil  terbaik  didapatkan  untuk mata dan citra yang menyatu.
Selanjutnya,  didapatkan  pula  bahwa model  transfer  learning  dengan  fitur  kulit dapat  dibandingkan  dengan  model  MLP dengan fitur mata. Penelitian mengenai deteksi kulit  kuning  pada  bayi  baru  lahir  juga dilakukan oleh[15].
Penelitian ini juga menggunakan metode  pengolahan  citra.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode  white  balance  dengan dynamic  threshold  untuk  menampilkan  fitur yang  sesuai  dengan  temperature  warna  yang berbeda secara iteratif. Selanjutnya, hasil yang didapatkan  dilakukan  penyesuaian  terhadap
citra  yang  berbeda  namun  memiliki  tingkat kesamaan yang dekat.
Hasil pengujian memperlihatkan bahwa dengan menggunakan metode ini memberikan hasil  yang  sangat  baik  jika  dibandingkan dengan metode  tradisional.  Beberapa  layanan kesehatan belum memiliki laboratorium untuk mendeteksi jaundice pada  bayi  baru  lahir sehingga  penilaian  visual  biasanya  dilakukan sebelum  bayi  tersebut  dirujuk  ke  layanan kesehatan  lainnya.  Berdasarkan  hal  tersebut, perlu  ada  suatu  alat  yang  dapat  mendeteksi jaundice pada  bayi  baru  lahir  dengan  cepat, akurat  dan  compact  sehingga  mempercepat penanganan  terhadap  bayi  tersebut.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  merancang  dan melakukan  uji  coba  alat  pendeteksi  warna kuning  pada  kulit  bayi  baru  lahir  dan  suhu berbasis mikrokontroler.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan mengacu  pada  tahapan  penelitian  yang  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Studi Literatur
Tahapan  pertama  dari  penelitian  ini adalah  dengan  mengumpulkan  referensi  baik dari artikel jurnal atau prosiding hingga buku yang  menjadi  panduan  dan  dasar  dari pembuatan  alat.  Artikel  jurnal  atau  prosiding yang digunakan merujuk pada artikel terkini.

## Perancangan Alat
Tahapan kedua adalah perancangan alat. Perancangan alat dimulai dari pembuatan blok diagram, perakitan komponen yang digunakan, pembuatan flowchart dan program.
Kerja  dari  alat  pendeteksi  bayi  kuning dan suhu tubuh ditunjukkan pada blok diagram yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Masukan yang  digunakan  terdiri  dari  dua  sensor  yaitu sensor  warna  dan  sensor  suhu  tubuh.  Kedua sensor tersebut dihubungkan ke mikrokontroler NodeMCU dimana
mikrokontroler  tersebut  mendapatkan  arus listrik dari adapter. Mikrokontroler terhubung dengan  internet  ke  aplikasi  blynk.  Tampilan dari  hasil  sensor  dapat  dibaca  dari  aplikasi blynk.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 2. Blok Diagram dari Alat Pendeteksi Bayi Lahir Kuning dan Suhu Tubuh

## Gambar 3. Flowchart Proses Pendeteksian Warna dan Suhu Bayi
Sensor  warna  TCS3200  diarahkan kepada dahi bayi dan membaca nilai intensitas cahaya  yang  dipancarkan  oleh  LED super bright terhadap  bayi.  Pembacaan  nilai  ini dilakukan  melalui  matriks  8x8  photodioda. Photodioda  dengan  total  64  dibagi  menjadi  4 kelompok pembaca warna. Setiap warna yang disinari  oleh  LED  akan  memantulkan  sinar LED  tersebut  sehingga  memiliki  panjang gelombang  yang  berbeda  beda  karena bergantung  pada  warna  objek  yang  dideteksi.
Ketika sensor warna ini diarahkan kepada bayi sehat, maka warna yang akan dihasilkan sesuai dengan warna yang ada pada dahi bayi sehat. Namun, ketika sensor warna diarahkan kepada bayi  yang  menderita  kuning  akibat  adanya kenaikan  nilai  bilirubin  maka  warna  yang dihasilkan  sesuai  dengan  yang  dipantulkan oleh LED.
Sensor  suhu  tubuh  yang  digunakan merupakan sensor yang dapat menyerap sinar inframerah yang dipancarkan dari tubuh bayi.
Intensitas energi inframerah yang dipancarkan dari  tubuh  bayi  berbanding  lurus  dengan suhunya.  Suhu  yang  dapat  terdeteksi  dengan sensor  ini  antara  -70  C  sampai  382,2  C.
Ketika  kedua  sensor  ini  mendeteksi  keadaan pada  bayi,  maka  data  dari  kedua  sensor  ini diteruskan  ke  mikrokontroler  NodeMCU. Pemrosesan selanjutnya berada pada mikrokontroler  NodeMCU.  Proses  tersebut mengacu  pada  flowchart  yang  terdapat  pada Gambar  3.  Dalam  pembacaan  diagram  alir (flowchart)  ini,  sistem  akan  melakukan inisialisasi pada sensor warna dan sensor suhu. Selanjutnya, sensor akan melakukan pengukuran terhadap kadar bilirubin pada bayi dengan  mendeteksi  warna  kuning  pada  kulit bayi  serta  melakukan  pengambilan  data temperature suhu bayi. Setelah itu, NodeMCU ESP8266 yang terhubung dengan sensor warna TCS3200  dengan  sensor  suhu  GY-906  MLX 90614  akan  melakukan  konversi  hasil pengukuran  sensor  yang  kemudian  data  hasil konversi dapat ditampilkan pada user interface aplikasi android  Blynk  sesuai  dengan  kondisi yang telah di tentukan. Jika nilai minimun Red =  249  dan  nilai  maksimumnya  =  828, kemudian  nilai  minimum  Green  =  357  dan nilai  maksimumnya  =  977,  selanjutnya,  nilai minimum Blue = 467 dan nilai maksimumnya =  850  maka  keluaran  yang  dihasilkan  pada tampilan  di  blynk  yaitu  keterangan  kondisi bayi  dalam  Kritis  yang  menandakan  bayi membutuhkan  penanganan  serius.  Jika  nilai minimun Red = 229 dan nilai maksimumnya = 808,  kemudian  nilai  minimum  Green  =  280
dan  nilai  maksimumnya  =  933,  selanjutnya nilai  minimum  Blue  =  423  dan  nilai maksimumnya  =  840  maka  keluaran  yang dihasilkan pada tampilan blynk yaitu keterangan  kondisi  bayi  dalam  Gejala  Berat yang menandakan bayi membutuhkan penanganan  lebih  lanjut.  Jika  nilai  minimun Red  =  225  dan  nilai  maksimumnya  =  680, kemudian  nilai  minimum  Green  =  247  dan nilai  maksimumnya  =  732,  selanjutnya  nilai minimum Blue = 251 dan nilai maksimumnya =  677  maka  keluaran  yang  dihasilkan  pada tampilan  di  blynk  yaitu  keterangan  kondisi bayi  dalam  Gejala  ringan  yang  menandakan bayi  membutuhkan  pengawasan  medis.  Jika nilai  minimun  Red  =  220  dan  nilai maksimumnya = 577, kemudian nilai minimum Green = 231 dan nilai maksimumnya  =  707,  selanjutnya  nilai minimum Blue = 203 dan nilai maksimumnya =  502  maka  keluran  yang  dihasilkan  pada tampilan  di  blynk  yaitu  keterangan  kondisi bayi dalam keadaan normal. Untuk suhu tubuh bayi, keluaran yang ditampilkan pada aplikasi blynk  sesuai  dengan  yang  dihasilkan  oleh sensor  suhu  tubuh.  Nilai  yang  digunakan didapatkan  dari  hasil  kalibrasi  sensor  warna dengan  4  jenis  warna  kuning.  Keempat  jenis warna kuning tersebut diambil dari penelitian[6].
Tampilan dari hasil yang diberikan pada mikrokontroler, dapat dibaca pada smartphone dengan menggunakan aplikasi blynk. Tampilan  pada  aplikasi  blynk  dapat  dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan pada Aplikasi Blynk
Beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan sebelum  data  dikirimkan  ke  aplikasi  blynk yaitu mikrokontroler NodeMCU dan smartphone yang sudah terinstal aplikasi blynk harus  terhubung  dengan  internet.  Hal  ini dikarenakan  NodeMCU  akan  mengirimkan pembacaan data dari sensor ke aplikasi blynk sehingga  data  warna  dan  data  suhu  dapat dilihat pada aplikasi blynk. Jika mikrokontroler  NodeMCU  dan smartphone yang  digunakan  tidak  terhubung  dengan internet,  maka  pembacaan  data  dari  sensor warna dan sensor suhu tidak dapat ditampilkan pada aplikasi blynk.

## Pengujian
Tahap  berikutnya  dari  penelitian  ini adalah dengan melakukan pengujian terhadap alat yang sudah selesai. Pengujian
dilaksanakan  dengan  berbagai  kondisi  seperti menguji sensor warna, sensor suhu, melakukan kalibrasi  terhadap  sensor  warna  dan  kertas yang digunakan, pengujian aplikasi yang telah dibuat dan pengujian langsung ke manusia.

## Analisis Hasil
Tahap  terakhir  adalah  menganalisis hasil  pengujian.  Data  yang  didapatkan  dari pengujian dianalisis seperti analisis hasil yang diberikan  oleh  setiap  sensor,  hasil  dari kalibrasi, hasil yang ditampilkan oleh aplikasi dan  hasil  yang  didapatkan  dengan  pengujian langsung ke manusia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan terhadap alat yang telah dirancang sebelumnya untuk mengetahui
kerja  dari  alat  tersebut.  Pengujian  alat pendeteksi  warna  kuning  pada  kulit  dan  suhu pada bayi dilakukan secara bertahap.
Pengujian  pertama  dilakukan  terhadap  sensor suhu  GY-906  MLX90614.  Pengujian  kedua dilakukan  terhadap  sensor  warna  TCS3200. Pengujian terakhir dilakukan terhadap aplikasi blynk.  Setelah  pengujian  dilakukan  terhadap setiap  komponen  selanjutnya  dilakukan  juga pengujian secara keseluruhan.

## Pengujian Sensor Suhu GY-906 MLX90614
Sensor  suhu  GY-906  MLX90614 befungsi  untuk  melakukan  pengukuran  suhu tubuh  pada  bayi  yang  kemudian  akan dikonversi  pada  mikrokontroller  NodeMCU ESP8266  dan  setelah  itu  dapat  ditampilkan pada  user  interface  Blynk.  Pengujian  dengan menggunakan  Thermogun  juga  dilakukan untuk  dapat  mengetahui  nilai  keakurasian sensor.  Hasil  pengujian  ditampilkan  pada Tabel 1.
Pengujian terhadap suhu tubuh dilakukan dengan mengukur suhu tubuh orang dewasa  dan  bayi.  Berdasarkan  Tabel  1,  suhu tubuh  yang  dihasilkan  dari  sensor  tidak berbeda  dengan  suhu  tubuh  yang  dihasilkan dari  thermogun.  Hanya  ada  dua  data  yang berbeda  dan  perbedaannya  tidak  terlalu signifikan. Rata-rata selisih pengukuran antara sensor  dan  thermogan  adalah  0,07.  Tingkat
akurasi dari 5 kali percobaan untuk mendeteksi suhu  tubuh  adalah  99,96%.  Berdasarkan  data tersebut,  maka  sensor  suhu  yang  digunakan berfungsi dengan baik.

## Metode Kalibrasi Sensor TCS3200
Metode  kalibrasi  sangat  diperlukan dalam penggunaan sensor TCS3200 ini karena bertujuan untuk mengetahui nilai keakurasian sensor. Metode kalibrasi yang digunakan yaitu dengan menggunakan sampel kertas berwarna kuning  yang  dimana  memiliki  tingkat kekuningan yang berbeda-beda sesuai dengan literature  acuan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Adapun  metode  kalibrasinya yaitu  dengan  mencari  nilai  minimum  dan maksimum dari RGB (Red, Green, Blue) pada sampel  kertas  tersebut.  Hasil  dari  kalibrasi sensor  warna  TCS3200  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Berdasarkan  data  yang  dihasilkan  dari kalibrasi  sensor  terhadap  kertas  warna  yang digunakan, nilai minimum dan nilai maksimum yang sudah ditentukan sebelumnya dapat  mendeteksi  warna  dan  menghasilkan keterangan  yang  sesuai  dengan  yang  telah ditetapkan.  Sebagai  contoh,  nilai  minimum dari R = 220, G = 231 dan B = 203 serta nilai maksimum dari R = 577, G = 707 dan B = 502 memberikan  keterangan  sebagai  kondisi normal.
Tabel 1. Pengujian Sensor Suhu No  Sampel Nilai Perbandingan Sensor Suhu Selisih  Akurasi (%) GY-906 MLX90614 (  C)  Thermogun (  C) 1 Orang 1 31.53 31.7 0.17 99.9 2 Orang 2 33.92 33.9 0 100 3 Orang 3 36.70 36.7 0 100 4 Orang 4 35.91 36.1 0.19 99.9 5 Orang 5 37.20 37.2 0 100 Rata-Rata 0.07 99,96 Tabel 2.  Kalibrasi Sensor TCS3200 No.  Sampel Warna Nilai Minimum  Nilai Maksimum Keterangan R G B R G B 1 249  357  467  828 977 850 Critical 2 229  280  423  808 933 840 Severe 3 225  247  251  680 732 677 Mild 4 220  231  203  577 707 502 Normal Pengujian Sensor TCS3200 Sensor TCS3200 befungsi untuk melakukan  pengukuran  warna  kuning  pada kulit  bayi  yang  kemudian  akan  dikonversi pada  mikrokontroller  NodeMCU  ESP8266 dan  setelah  itu  dapat  ditampilkan  pada  user interface  Blynk.  Namun  sebelum  itu,  perlu dilakukan  kalibrasi  dengan  menggunakan  4 macam kertas berwarna  kuning  yang  berbeda
sesuai  dengan  ketentuan  pada  literatur  yang bertujuan  untuk  dapat  mengetahui  nilai keakurasian  sensor.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 3.
Pengujian  sensor  warna  dilakukan setelah  melakukan  kalibrasi  terhadap  nilai minimum  dan  nilai  maksimum  dari  sensor tersebut.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  salah satu  hasilnya  yaitu  status  bayi  berupa  mild
dengan  nilai  R  =  810,  G  =  872  dan  B  =  718 dimana  tindakan  untuk  kondisi  ini  adalah membutuhkan pengawasan medis.

## Pengujian Aplikasi Blynk
Alat pendeteksi warna kuning dan suhu tubuh  bayi  ini  menggunakan  aplikasi  Blynk yang  digunakan  sebagai interface atau  media interaksi  antara  user  dengan  sistem.  Adapun output  yang  dihasilkan  berupa  tampilan  suhu serta  status  kondisi  kesehatan  bayi  yang memiliki  4  kategori  yaitu Critical (Kritis),
Severe (Berat), Mild (Ringan),  dan  Normal.
Hasil pengujian dapat dilihat pada table 4.
Berdasarkan pengujian terhadap aplikasi  blynk,  tampilan  pada  aplikasi  dapat memperlihatkan  suhu  dan  status  bayi  sesuai dengan  warna  yang  terdeteksi  pada  sensor warna.  Suhu  yang  ditampilkan  pada  aplikasi blynk,  merupakan  suhu  yang  terdeteksi  oleh sensor  suhu  secara real-time .  Sebagai  contoh pada  data  kedua  menampilkan  status  bayi dalam  kondisi critical sesuai  dengan  warna kertas yang diarahkan kepada sensor warna.
Tabel 3.  Pengujian Sensor Warna TCS3200 No.  Sampel Warna Suhu Disekitar (°C) Hasil Pengujian Status Bayi (Blynk) Tindakan R G B
1 28.9
820  950  844 Critical Butuh penanganan yang lebih serius 2 719  921  836 Severe Butuh penanganan yang lebih lanjut 3 810  872  718 Mild Butuh pengawasan medis 4 577  707  502 Normal Tidak ada tindakan medis
Tabel 4. Tabel Pengujian Aplikasi Blynk No.  Variabel Langkah Pengujian Hasil Keterangan 1 Suhu Arahkan sensor suhu pada kulit manusia dewasa ataupun
bayi sesuai 2 Warna: Arahkan sensor warna pada sampel kertas yang ditentukan Sesuai 3 Warna Arahkan sensor warna pada sampel kertas yang ditentukan Sesuai 4 Warna Arahkan sensor warna pada sampel kertas Sesuai 5 Warna Arahkan sensor warna pada kulit manusia dewasa atau bayi Sesuai

## Pengujian Alat Keseluruhan
Pada  tahap  pengujian  keseluruhan  ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui kinerja alat  secara  keseluruhan  apakah  dapat  bekerja dengan  optimal  atau  tidak.  Adapun  dalam pengujian atau pengambilan data ini dilakukan dengan media  pengujian  langsung terhadap  2 objek  berbeda  yang  dimana  masing-masing menggunakan objek manusia/bayi dan menggunakan  sampel  kertas  warna  kuning yang telah di tentukan sesuai dengan literature acuan.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel 5 dan Tabel 6.

## a)  Pengujian terhadap manusia dewasa/bayi
Pengujian terhadap manusia dewasa bertujuan sebagai alternatif dari kulit bayi yang dimana sistem  pendeteksi  jaundice  ini  belum  dapat diujikan  terhadap  objek  atau  bayi  secara langsung. Pengujian dilakukan dengan mengarahkan  alat  khususnya  bagian  sensor warna  ke  badan  manusia  dewasa/bayi  pada area dahi dari jarak dekat.
Pengujian  secara  keseluruhan  dengan menggunakan  objek  orang  dewasa  dan  bayi memperlihatkan bahwa aplikasi dapat menampilkan  data  suhu  dan  status  bayi.
Dikarenakan  semua  obyek  yang  digunakan dalam  kondisi  sehat,  maka  hasil  yang diberikan sesuai dengan kondisi tersebut.

## b) Pengujian Objek kertas
Pengujian objek pada kertas berwarna kuning yang  memiliki  tingkat  kekuningan  yang berbeda-beda  sesuai  dengan  literatur  acuan yang  berfungsi  untuk  memberikan  alternatif pengujian sistem dimana pada sistem pendeteksi  jaundice  ini  belum  dapat  diujikan pada  kulit  bayi  secara  langsung.  Pengujian dilakukan dengan mengarahkan alat
khususnya  sensor  warna  kearah  kertas  dari jarak dekat. Pengujian secara
keseluruhan digunakan  untuk  melihat  apakah  alat  secara keseluruhan  dapat  digunakan  dapat  berfungsi dengan  menggunakan  warna  kertas  juga dilakukan.  Hasil  dari  pengujian  tersebut memperlihatkan  bahwa  warna  kertas  yang dideteksi oleh sensor warna dapat memberikan nilai  RGB  yang  sesuai  dengan  status  bayi. Sebagai contoh untuk sampel warna no. 2 nilai RGB yang dideteksi adalah 719, 921 dan 836 dimana  pada  kondisi  ini  status  bayi  adalah severe .

## Tabel 5.  Pengujian Alat ke Manusia
No. Sampel Suhu Bayi (°C) Hasil Pengujian Status Bayi (Blynk) Tindakan R G B 1 Sampel 1 33,6 ° C 538  729  570 Normal Tidak ada tindakan medis 570  744  598 422  638  516 474  636  517 535  724  581 2 Sampel 2 32,5 ° C 597  826  629 Normal Tidak ada tindakan medis 581  710  549 524  708  566 520  709  564
507  706  559
3 Sampel 3 33,4 ° C 489  671  540 Normal Tidak ada tindakan medis 576  718  549 363  483  627 487  669  553 540  750  594
Tabel 6.  Pengujian terhadap Sampel Kertas Warna Kuning No. Sampel Warna Suhu Disekitar (°C) Hasil Pengujian Status Bayi (Blynk) Tindakan R G B 1 28.9 909  1045  868 Critical Butuh penanganan yang lebih serius 2 719 921 836 Severe Butuh penanganan yang lebih lanjut 3 810 872 718 Mild Butuh pengawasan medis

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembahasan dan pengujian yang  telah  diuraikan  pada  bab  sebelumnya, maka  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu purwarupa  alat  pendeteksi  bayi  kuning  dan suhu tubuh pada bayi baru lahir telah berhasil dibuat.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  sensor suhu tubuh dapat bekerja dengan baik dengan mendeteksi  suhu  tubuh  pada  orang  dewasa ataupun  bayi  berada  pada  kisaran  32-36°C, sehingga  dengan  demikian  suhu  dari  seluruh sampel  yang  digunakan  berada  pada  suhu normal.
Pengujian  terhadap  kulit  orang  dan berdasarkan  warna  referensi  menunjukkan bahwa  terdapat  empat  kondisi  yaitu  normal, ringan, berat (severe) dan critical (kritis). Hasil pengujian  memberikan  nilai  RGB  dari  warna yang  terserap  oleh  sensor  warna.  Hasil pengujian  warna  dan  suhu  tubuh  ditampilkan
pada aplikasi Blynk.
Alat ini masih harus dikalibrasi dengan kondisi  bayi  baru  lahir  yang  badannya berwarna kuning dan masih dapat dikembangkan  dengan  menggunakan  metode pendeteksian  warna  dengan  menggunakan algoritma  deteksi  warna  sehingga  tidak dibutuhkan  sensor  dalam  pendeteksian  warna kulit bayi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Azrul, H. Mohd, M. Hanafi, A. Rahim,
N. Hazreen, and M. Hasni.
“Development  of  Bilirubin  Jaundice
(BiliDice)  Device  for  Neonates”.  In Proc. Mechanical Engineering Research Day, 2019, pp. 188–189.
[2]  S.  N.  Wardani,  “Penyakit  kuning  Pada Bayi”. 2022.  [online].  Available https://herminahospitals.com/id/article
s/penyakit-kuning-pada-bayi-f6d61413- 5c7e-410c-8f4f-1cba3e85af8d.html
[Accessed 10 Mar 2022]
[3] R. M. Kliegman, Jaundice and Hyperbilirubinemia  In  the  Newborn ,
Nelson Textbook. Pediatr. 18th ed., WB Saunders, 2007.
[4]  M.  Kosim,  A.  Yunanto,  R.  Dewi,  dan  G. Sarosa, Buku  Ajar  Neonatologi .  IDAI,
2012
[5] R. Kligman, Berhmand, dan Richart, Ilmu Kesehatan Anak . 1st ed. EGC, 1996.
[6] A. H. A Bakar, N. M. Hassan, A. Zakaria, K.  A.  A.  Halim,  A.  A.  A  Halim. “Jaundice
(Hyperbilirubinemia)
detection  and  prediction  system  using color  card  technique”.  In  Proc.  IEEE 13th International Colloquium on Signal Processing  &  its  Applications  (CSPA 2017), 2017, pp. 208–213.
[7] G. Inamori, Y. Isoda, Z. Song, A. Uozumi,
S.  Ito,  and  H.  Ota.  “Wearable  Optical Device  for  Real-Time  Monitoring  of Newborn  Jaundice”.  In  Proc.  IEEE International Conference Micro Electro Mechanical System (MEMS), 2019, pp. 541–543.
[8]  W.  Hashim,  A.  Al-Naji,  I.  A.  Al-Rayahi, and  M.  Oudah.  “Computer  Vision  for Jaundice  Detection  in  Neonates  Using Graphic  User  Interface”.  In  Proc.  IOP Conference  Series:  Material  Science Engineering, 2021, pp. 1–11.
[9] S. Kawano, T. T. Zin and Y. Kodama, "A Study on Non-contact and Non-invasive
Neonatal Jaundice Detection and Bilirubin  Value  Prediction," In  Proc. IEEE  7th  Global  Conference  on Consumer  Electronics  (GCCE),  Nara, Japan, 2018, pp. 401-402.
[10]  Ekereke,  Layefa  and  P.  O.  Asagba,
“Jaundice  Detection  System  Using Physiological  Characteristics”, Asian Journal  of  Research  in  Computer Science, Vol. 12, No. 2, October, pp. 30- 39, 2021.
[11] P. Padidar, M. Shaker, H. Amoozgar, M. Khorraminejad-Shirazi, F. Hemmati, K.
S. Najib and S. Pourarian, “Detection of Neonatal Jaundice by Using an Android OS-Based  Smartphone  Application”, Iran J Pediatr , Vol. 29, No. 2, Feb, pp.
1-8, 2019.
[12] E. Juliastuti, V. Nadhira, Y. W. Satwika, N.  A.  Aziz  and  N.  Zahra,  "Risk  Zone Estimation of Newborn Jaundice Based on Skin Color Image Analysis," In Proc.
6th International Conference on Instrumentation, Control, and Automation (ICA), Bandung, Indonesia,
2019, pp. 176-181.
[13] M. R. Sammir, K. M. Towhidul Alam, P.
Saha,  M.  M.  Rahaman  and  Q.  Delwar Hossain,  "Design  and  Implementation of  a  Non-invasive  Jaundice  Detection and Total Serum Bilirubin Measurement System," In  Proc.  10th  International Conference on Electrical and Computer
Engineering (ICECE), Dhaka, Bangladesh, 2018, pp. 137-140.
[14]  A.  Althnian,  N.  Almanea,  and  N. Aloboud, “Neonatal Jaundice Diagnosis Using  a  Smartphone  Camera  Based  on Eye,  Skin,  and  Fused  Features  with
Transfer  Learning”. Sensors ,  Vol.  21,
No. 21, Oct, pp 1-15, 2021.
[15] W. Y. Hsu, and H. C. Cheng, “A Fast and Effective  System  for  Detection  of Neonatal  Jaundice  with  a  Dynamic Threshold  White  Balance  Algorithm”. Healthcare , Vol. 9, No. 8, Aug, pp 1-12, 2021.