Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729
eISSN : 2087 – 8729 Vol 11, No. 2, Oktober 2021

## RANCANG BANGUN ALAT MONITORING PERKEMBANGAN PASIEN PASCA STROKE BERBASIS IoT (INTERNET of THINGS)
Selviana 1) , Mery Subito 2) ,  Rizana Fauzi 3) , Alamsyah 4)
1 ) Program Studi S1 TeknikElektro, Fakultas Teknik, UniversitasTadulako
2,3,4) Dosen Jurusan Teknik Elektro Universitas Tadulako
2) email : merysubito62@gmail.com

## Abstract
The  design  of  this  IoT  (Internet  of  Things)- based  post-stroke  patient  monitoring  tool  was built to monitor patient progress remotely. Flex sensor hardware was used to retrieve data from every  movement  of  the  patient's  finger  muscle strength,  then  processed  by  the  NodeMCU ESP32 after that the data will be sent to the web server  via  the  IoT  platform  using  a  local wireless network. The results of research on the development  of  post-stroke  patients  can  be displayed  to a web server in the form of a table plot  of  data  values  for  the  index  finger,  middle finger,  and  ring  finger.  The  post-stroke  patient monitoring  system  can  be  accessed  on  PC  and Android  devices.  The  results  of  the  sample  test from  the  device  obtained  the  highest  value  of 3.26 MMT and the lowest value of 0.2 MMT so that  the  patient's  finger  muscle  strength  was declared  unstable  and  frequent  changes  in muscle strength.
Keywords:  monitoring  system,  Flex  sensor, ESP32 NodeMCU, PC.

## 1. Pendahuluan
Stroke merupakan penyakit yang menyebabkan  gangguan  pada  sistem  saraf motorik. Hal tersebut akibat dari terganggunya distribusi  darah  yang  menuju  ke  otak.  Setiap tahunnya  hampir  15  juta  orang  didunia mengalami stroke. Di Indonesia sendiri jumlah penderita  stroke  mencapai  500.000  orang  dan diprediksi  akan  terus  mengalami  peningkatan setiap  tahunnya.  Berdasarkan  data  dari Yayasan  Stroke  Indonesia  pada  tahun  2009 jumlah penderita stroke di Indonesia menempati  peringkat  pertama  di  Indonesia. Stroke  di  Indonesia  kebanyakan  menyerang 35,8% pasien usia lanjut dan 12,9% meninggal dunia.[1].
Stroke termasuk dalam penyakit serebrovaskuler (pembuluh  darah  otak)  yang ditandai  dengan  matinya  jaringan  otak (infarkserebral) yang terjadi akibat berkurangnya  aliran  darah  dan  oksigen kebagian  otak. World  health  organization (WHO) mendefinisikan stroke sebagai gejala – gejala deficit dari  fungsi  susunan  saraf  yang diakibatkan  oleh  adanya  penyakit  pada pembuluh  darah  dalam  otak,  bukan  karena alasan yang lain. [2]
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan untuk  mengembalikan  fungsi  anggota  tubuh yang  mengalami  kelumpuhan  adalah  dengan melakukan  terapi  motorik.  Namun  banyak pasien  pasca  stroke  memilih  untuk  tidak melakukan  terapi.  Alasannya  antara  lain, fasilitas  untuk  melakukan  terapi  hanya terdapat  pada  rumah  sakit  tertentu  saja. Sehingga menyulitkan pasien dengan mobilisasi  rendah.  Selain  itu  metode  terapi yang  monoton  cenderung  membuat  pasien bosan dan menurunkan motivasi berlatih. [3]
Sistem  monitoring  perkembangan  pasien pasca  stroke  pada  manusia  berbasis  IoT (Internet  of  Things) merupakan  rancangan perangkat  keras  yang  diusulkan  peneliti  untuk dapat  membantu  dan  memudahkan  tenaga medis  dalam  menangani  pasien.  Alat  ini menggunakan  sensor  flex  dilengkapi  dengan NodeMCU  ESP32  serta  platform  IoT  web server berfungsi sebagai media pembacaan dan penerima  data  sensor  yang  digunakan  untuk mempermudah suatu proses monitoring perkembangan kondisi pasien.
Alat yang di kembangkan dalam penelitian ini mampu memonitoring
perkembangan pasien stroke tanpa
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729 Vol 11, No. 2, Oktober 2021
menggunakan  kabel (wireless). sehingga tenaga  medis  dengan  mudah  memonitoring perkembangan pasien stroke. Perancangan alat ini  menggunakan  NodeMCU  ESP32  sebagai pengendali dalam sistem pengontrolan perangkat  keras  maupun  ke  platform  IoT  web server,  platform  web  server  yang  diusulkan akan  terintegrasi  personal  komputer  (PC). Keterlambatan  pengiriman  data  sensor  ke platform  IoT  disebabkan  kondisi  kecepatan internet yang kurang baik atau tidak setabil.

## 1.1. Penyebab Stroke
Menurut dr. Abdul Ghofir, S.p.s, munculnya  serangan  stroke  dipicu  oleh besarnya  factor  risiko  penyakit  pendukung lainnya  seperti  penyakit  jantung,    saraf, diabetes  melitus,  darah  tinggi, dyslipidemia, obesitas dan usia yang sudah relative tua, yang mana  menyebabkan  fungus  motoric,  sensorik, saraf kranialis ,  dan  fungsi  kognitif  lainnya menjadi  lemah.  Selain  itu,  gaya  hidup  yang kurang  sehat  juga  menjadi  factor  yang mempercepat  datangnya  serangan  penyakit stroke,  seperti  kebiasaan  merokok,  konsumsi alcohol,  komsumsi  makanan  berkolesterol tinggi, dan lain – lain. Angka kejadian penyakit stroke  lebih  banyak  dialami  oleh  wanita daripada  laki  –  laki  dikarenakan  perbedaan profil  faktor  resiko vascular dan substipe dari stroke.  Hal  itu  disebabkan  karena  wanita memiliki  kecacatan  stroke  yang  lebih  berat dibandingkan  dengan  laki  –  laki.  Berikut adalah beberapa terjadinya serangan stroke: 1). Hipertensi, 2). Diabetes Melitius, 3). Merokok,
4). Kurang Olahraga, 5). Obesitas Kegemukan.
[2]

## 1.2. Kekuatan Otot
Pengukuran  kekuatan  otot  dilakukan dengan  cara  menggunakan Manual  Muscle Testing (MMT)  adalah  suatu  usaha  umtuk menentukan  atau  mengetahui  kemampuan seseorang dalam mengkontraksikan otot secara voluntary,  MMT  standar  sebagai  ukuran kekuatan  tidak  akan  sesuai  atau  cocok  untuk seseorang  yang  tidak  dapat  mengkontraksikan ototnya  secara  aktif  dan  disadari.  Adapun kriteria  dalam  menilai  kekuatan  otot.  Dapat dilihat pada tabel 1 berikut.[4]
Tabel 1 Kriteria Penilaian Otot dengan MMT [4]

## 1.3. ESP32 NodeMCU
NodeMCU
merupakan sebuah mikrokontrol  yang  memiliki  fungsi  yang  lebih lengkap  dibandingkan  dengan  mikrokontrol NodeMCU  lain  seperti  Arduino  maupun NodeMCU    ESP8266.  ini  memiliki  lebih banyak  pin  input  dan  output  yang  dapat digunakan  dan  mempermudah  untuk  membuat sebuah  sistem  yang  menggunakan  banyak  pin. Selain  itu  juga  dilengkapi  dengan  wi-fi  yang memiliki kecepatan lebih dan sebuah Bluetooth low energy dua mode.[5]
Dalam pembuatan modul tugas akhir ini jenis  ESP  yang  digunakan  adalah  modul ESP32. Modul ESP32 ini memiliki GPIO yang lebih banyak dan memori yang lebih besar dari tipe-tipe  dibawahnya,  berikut  ini  merupakan konfigurasi  pin  outnya  dapat  dilihat  pada gambar 1. [5]
Nilai Keterangan 5 (Normal) mampu bergerak normal full room dengan LGS 4 (Good) mampu begerak penuh melawan  tahanan  minimal dan melawan tahanan moderat 3 (Fair) mampu  bergerak  dengan gaya gravitasi tanpa melawan tahanan 2 (Poor) adanya  kontraksi  dengan gerakan 1 (Trace) adanya kontraksi otot 0 (Zero) tidak ada kontraksi
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729
Vol 11, No. 2, Oktober 2021
Gambar 1 . NodeMCU PIN OUT [5]

## 1.3. IoT ( Internet of Things)
IoT adalah sebuah konsep dimana objek tertentu
memiliki kemampuan untuk
mentransfer  data  melalui  jaringan  wifi,  jadi proses  ini  tidak  memerlukan  interaksi  dari manusia  ke  manusia  atau  manusia  ke komputer.  Semua  sudah  dijalankan  secara otomatis  dengan  program. Internet  of  Things biasa  disebut  dengan  IoT,  dan  teknologi  ini sudah  berkembang  pesat  mulai  dari  teknologi nirkabel,  micro-electromechanical  systems (MEMS)  dan  internet.  Menurut  metode identifikasi
RFID ( Radio Frequency
Identification ),  istilah  IoT  tergolong  dalam metode  komunikasi,  meskipun  IoT  juga  dapat mencakup  teknologi  sensor  lainnya,  teknologi nirkabel  atau  kode  QR  ( Quick  Response ).
IoT sebenarnya  adalah  konsep  yang  cukup sederhana,  yang  artinya  menghubungkan semua  objek  fisik  di  kehidupan  sehari-hari  ke Internet.  Istilah  “ Internet  of  Things ”  terdiri atas  dua  bagian  utama  yaitu Internet yang mengatur konektivitas dan Things yang berarti objek atau perangkat. Enam prinsip dasar yang menopang IoT.[6]

## 1.4. Sensor Flex
Sensor flex adalah  sensor  yang  berfungsi untuk  mendeteksi  suatu  kelengkungan  atau tekukan jari-jari tangan. Prinsip kerjanya sama dengan  potensiometer.  Untuk  menggunakan sensor flex, kita membutuhkan bantuan ESP32 yang  digunakan  sebagai  mikrokontroler  untuk membaca  data  ADC  berupa  tegangan  yang
dikeluarkan dari suatu flex sensor. Sensor flex dapat  diaplikasikan  pada  beberapa  perangkat, biasanya digunakan untuk kendali robot,
sebagai  pembaca  isarat  tangan  digital, serta sebagai pembaca gerakan jari-jari tangan. Dapat dilihat pada gambar 2 . [6]
Gambar 2 . Bentuk Fisik Sensor Flex [6]
Adapun  prinsip  kerja  dari  sensor  flex  dapat dilihat seperti yang dijelaskan pada gambar 3.
Gambar 3 . Prinsip Kerja Sensor Flex [6]
Prinsip  kerja  dasar  dari  sensor  flex  adalah ketika sensor flex tidak ditekuk (dalam kondisi lurus)  maka  partikel  didalam  sensor  saling berdekatan,  sehingga  nilai  hambatan  akan menjadi  kecil  yaitu  berkisar  30  KOhm. Sedangkan  ketika  sensor  ditekuk  maka partikel di dalam sensor akan saling berjauhan sehingga  mengakibatkan  membesarnya  nilai hambatan, yaitu 50 KOhm.

## 1.5. Rangkaian Sensor Flex
Sensor  flex  atau  disebut  juga  sensor kelenturan berfungsi untuk membaca fleksibilitas  dan  lekukan  dari  sensor  tersebut. Output  dari  sensor  tersebut  berupa  tegangan analog  yang  dapat  lansung  dihubungkan  dan dibaca  oleh  mikrokontroler  melalui  fasilitas ADC.  Rangkaian  dasar  sensor  flex  dapat dilihat pada gambar 4 . [6]
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729
Vol 11, No. 2, Oktober 2021
Gambar 4 . Rangkaian Sensor Flex [6]

## 1.6. Arduino IDE
Sebuah perangkat lunak yang memudahkan kita
mengembangkan aplikasi mikrokontroler mulai dari menuliskan source  program,  kompilasi,  upload  hasil kompilasi, dan uji coba secara terminal serial.
Arduino  IDE  ini  bisa  dijalankan  di komputer  dengan  berbagai  macam  platform karena  didukung  atau  berbasis  Java.  Source program  yang  kita  buat  untuk  aplikasi mikrokontroler adalah bahasa C/C++ dan dapat digabungkan dengan assembly . Penulis menggunakan  arduino  berbasis  mikrokontroler AVR  dilingkungan  jenis  ATMEGA  yaitu ATMEGA 8, 168, 328 dan 2650. [7]
Gambar 5. Tampilan awal arduino IDE [7]

## 1.9. Web Server
Server  web  atau  yang  dalam  bahasa inggris  disebut  web  server  adalah  perangkat lunak  (software)  dalam  server  yang  berfungsi untuk  menerima  permintaan (request) berupa halaman web melalui protokol HTTP dan atau HTTPS  dari  klien  yang  lebih  dikenal  dengan nama browser, kemudian mengirimkan kembali  (respon)  hasil  permintaan  tersebut  ke
dalam  bentuk  halaman-halaman  web  yang pada umumnya berbentuk dokumen
HTML.[8]

## 1.10. Personal Computer (PC)
Personal computer adalah seperangkat komputer  yang  digunakan  oleh  satu  orang pribadi  saja.  Fungsi  utama  dari  PC  adalah untuk  mengolah  data  input  dan  menghasilkan output  berupa  data  atau  informasi  sesuai dengan keinginan pengguna. Dalam pengelolaan  data  dari  mulai  memasukkan ( input ) data sampai akhirnya dapat menghasilkan ( output ) informasi. [8]

## II. Metode Penelitian
2.1. Alat dan Bahan Penelitan
Dalam penyusunan dan pembuatan skrispsi  yang  berjudul  Rancang  Bangun  Alat Monitoring Perkembangan Pasien Pasca Stroke berbasis  IoT  ( Internet  of  Things ),  akan digunakan  beberapa  macam  alat  dan  bahan sebagai berikut :

## 2.1.1. Bahan Penelitian
Bahan  Penelitian  terdiri  dari  tiga  jenis, yaitu  sensor  Flex,  manusia  dan  program. Sensor  Flex  digunakan  sebagai  bahan  untuk dapat  mendeteksi  pergerakan  jari  tangan pasien  pasca  stroke, manusia  digunakan sebagai  bahan  pengambilan  data  pergerakan setiap  tekukan  jari  –  jari  tangan  pasien  pasca stroke.  program  digunakan  sebagai  bahan dalam mendukung software maupun hardware agar dapat menghasilkan tampilan output yang diinginkan.

## 2.1.2. Alat Penelitian
Adapun  alat-alat  yang  digunakan  pada penelitian  ini  antara  lain  ESP832  nodeMCU sebagai  pengontrollan  dan  pengiriman  data, perangkat  lunak  ( software )  Arduino  IDE sebagai  media  penginputan data,  platform  IoT sebagai  media  tampilan  hasil  data,  serta  PC sebagai  penerima  dan  server  pendukung tampilan data

## 2.2. Teknik Penelitian
Teknik  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  yaitu  merancang  alat  untuk
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729 Vol 11, No. 2, Oktober 2021
memonitoring  pergerakan  jari  –  jari  tangan pasien berupa sarung tangan dimana terdapat 3 sensor flex yang diletakkan pada jari telunjuk, jari  tengah,  jari  manis  untuk  mengetahui kekuatan  otot.  Kemudian  data  pasien  akan dideteksi  oleh  sensor  flex,  lalu  diteruskan melalui  serial  komunikasi  ke  mikrokontroler yang  ada  pada  NodeMCU.  Sehingga  data tersebut  akan  dikelola  NodeMCU  dan  dikirim melalui  modul  ESP32  agar  dapat  ditampilkan pada web server dan di akses pada PC.

## III. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Hasil Penelitian
Data  hasil  penelitian  diperoleh  dalam bentuk  alat,  software,  data,  maupun  analisis data.  Hasil  perancangan  dan  penelitian  yang telah  dilakukan  dapat  dilihat  pada  gambar  6 berikut.
Gambar 6. Skematik rangkaian Perangkat Keras
Tabel 2. Hasil Monitoring Perkembangan Pasien pertama ibu Fitriani yang berumur 45 tahun.
Tabel 3. Hasil Monitoring Perkembangan Pasien kedua bapak Usman yang berumur 52 tahun.
Berikut  perbandingan  nilai  data  detak jantung  dan  kadar  oksigen  dalam  darah  pada platform  Blynk  pada  android  dan  web  server pada  PC  dengan  melakukan  percobaan sebanyak  10  kali  dengan  rentang  waktu yang berbeda, hal ini dilakukan untuk
Tabel 4. Hasil Monitoring Perkembangan Pasien ketiga bapak Sartono yang berumur 55 tahun
Tabel 5. Hasil Monitoring Perkembangan Pasien keempat bapak Mapiasi yang berumur 50 tahun.
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4 dan  Tabel  5.  dilakukan  tiga  kali  percobaan untuk  mengukur  tingkat  keakuratan  sensor kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  error dan  analisa.  Dari  data  tersebut  dibuat  dalam bentuk  grafik  perkembangan  monitoring pasien  pasca  stroke  serta  analisa  tingkat keberhasilan setiap sensor bekerja.
Gambar 7. Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi Pasien Pertama berumur 45 tahun.
Gambar 8. Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi dan Gerakan Pasien Pertama berumur 45 tahun.
Gambar 9 . Grafik Perkembangan Gaya Gravitasi Pasien Pertama
Berdasarkan gambar 7 dan gambar 8 dapat dilihat  bahwa  perkembangan  pergerakan  jari tangan pada percobaan kondisi gaya kontraksi serta  kontraksi  dan  gerakan  dengan  4  kali percobaan  dalam  rentang  waktu  4  minggu mengalami perkembangan. Namun hal tersebut  belum  mencapai  nilai  normal  MMT ( Manual  Muscle  Testing )  karena  disebabkan oleh  kekuatan  otot  pada  jari  tangan  pasien masih  lemah  sehingga,  tidak  mencapai  nilai maksimal.  Berdasarkan  gambar  9.  dapat dilihat  bahwa  pergerakan  jari  tangan  pasien pada  percobaan kondisi gaya  gravitasi  dengan 4  kali  percobaan  dalam  rentang  waktu  selama empat  minggu  mengalami  peningkatan  pada jari  telunjuk  dan  jari  manis.  Sedangkan  pada jari  tengah  mengalami  penurunan  nilai  pada minggu  keempat  disebabkan  karena  rentang sensor  flex  terhadap  kaos  tangan  yang digunakan  serta  kekuatan  otot  jari  tangan pasien yang tidak bisa diprediksi.
0,29 0,45 0,56 0,59 0,11
0,21 0,34 0,29 0,17 0,28 0,4 0,68 0 0,2 0,4 0,6 0,8 minggu pertama minggu kedua minggu ketiga minggu keempat Kontraksi jari telunjuk jari tengah jari manis 1,9
1,86 2,25 2,29 1,3 1,31 1,22 1,61 1,22 1,45 1,65 1,94 0 0,5 1 1,5 2 2,5 Minggu
pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat Kontraksi & Gerak jari telunjuk jari tengah jari manis
2,1
2,87 2,8 3,26 1,08 1,52 1,58 1,52 1,86 1,97 2,1 2,15 0 1 2 3 4 Minggu
pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat
Gravitasi
jari telunjuk jari tengah jari manis
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729
Vol 11, No. 2, Oktober 2021
Gambar 10 . Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi Pasien Kedua
Gambar 11 . Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi dan Gerakan Pasien Kedua
Gambar 12 . Grafik Perkembangan Gaya Gravitasi Pasien Kedua
Berdasarkan  gambar  10  dapat  dilihat bahwa  perkembangan  pergerakan  jari  tangan pasien  pada  percobaan  kondisi  gaya  kontraksi dengan 4 kali percobaan dengan rentang waktu selama  4  minggu.  Berdasarkan  grafik  diatas dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  jari  telunjuk dan  jari  manis  pada  minggu  keempat mengalami penurunan, hal ini dapat disebabkan  karena  perubahan  pada  resistansi sensor  pada  masing  -masing  jari  tidak  sama karena, faktor suhu, kelembapan, dan toleransi nilai  resistansi  dari  sensor  flex  tersebut. Berdasarkan  gambar  11  disimpulkan  bahwa pada  jari  manis  diminggu  kedua  dan  keempat mengalami  penurunan  namun  pada  minggu ketiga  mengalami  peningkatan.  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh  menurunnya  kekuatan  otot jari  manis  pada  pasien.  Berdasarkan  gambar 12  perkembangan  gaya  gravitasi  jari  pasien dapat disimpulkan bahwa pada jari tengah dan jari  manis  mengalami  perkembangan  hingga minggu keempat. sedangkan pada jari telunjuk mengalami  penurunan  yang  disebabkan  oleh kekuatan  otot  pasien  menurun  sehingga  tidak mampu  menekuk  dan  melakukan  gaya gravitasi dengan tahanan minimal.
Gambar 13 . Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi Pasien Ketiga
0,18 0,3
0,8 0,31 0,28 0,58 0,62 0,98 0,14 0,6 0,93 0,88 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Minggu pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat
Kontraksi jari telunjuk jari tengah jari manis 1,95 1,32 2,14
2,93
1,02
1,1 1,31 1,7 1,44 1,28 1,86 1,75 0 1 2 3 4 Minggu pertama
Minggu kedua Minggu ketika Minggu keempat Kontraksi & Gerakan jari telunjuk jari tengah jari manis 1,93
2,07
3,21 2,99
1,02 1,05 1,39 2,15 1,59 1,64
2,02 2,25 0 1 2 3 4 Minggu
pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat
Gravitasi jari telunjuk jari tengah jari manis 0,2 0,29
0,19 0,7
0,17 0,33 0,27
0,39 0,25 0,31 0,41 0,62 0 0,2 0,4 0,6 0,8 Minggu pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat
Kontraksi
jari telunjuk jari tengah jari manis
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729 Vol 11, No. 2, Oktober 2021
Gambar 14. Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi dan Gerakan  Pasien Ketiga
Gambar 15. Grafik Perkembangan Gaya Gravitasi Pasien Ketiga
Berdasarkan  gambar  13  perkembangan pergerakan jari tangan pasien pada percobaaan kondisi gaya kontraksi 4 kali percobaan dalam rentang  waktu  selama  4  minggu  dapat disimpulkan  bahwa  pada  jari  tengah  dan  jari telunjuk minggu ketiga mengalami penurunan, sedangkan  pada  jari  manis  mengalami peningkatan. Hal ini disebabkan oleh kekuatan otot  masing  –  masing  jari  pasien  tidak  sama. Berdasarkan gambar 14 dimana gaya perkembangan  gaya  kontraksi  dan  gerak pasien  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  jari tengah  pada  minggu  kedua  mengalami peningkatan.  Namun, pada  minggu ketiga  dan
keempat  menurun.  Sedangkan  jari  manis mengalami  penurunan  diminggu  kedua  dan ketiga  serta  jari  tengah  pada  minggu  ketiga menurun.  Hal  ini  disebabkan  kekuatan  otot pasien  berubah  –  ubah  sehingga  kemampuan pasien  mengerakkan  jari  –  jari  tangan sangatlah  berpengaruh.  Pada  gambar  15 perkembangan  pergerakan  gaya  gravitasi  jari pasien  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  jari telunjuk  dan  jari  manis  mengalami  penurunan pada minggu keempat. hal ini disebabkan oleh semangat pasien dalam melakukan terapi.
Gambar 16. Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi Pasien Keempat
Gambar 17. Grafik Perkembangan Gaya Kontraksi dan Gerakan Pasien Keempat
1,88 1,93 1,9 1,85 1,1 1,87 1,29 2.7
1,65 1,11 1,48 1.88 0 1 2 3 Minggu pertama
Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat
Kontraksi & Gerakan jari telunjuk jari tengah jari manis 2,12
1,88 2,68 2,52 1,04 1,31 1,41 1,94 1,23 1,46
1,86 1,61 0 1 2 3 Minggu pertama Minggu kedua Minggu ketiga
Minggu keempat Gravitasi jari telunjuk jari tengah jari manis 0,91
0,7 0,26 0,61
0,37 0,23
0,04 0,31
0,13 0,51 0,18 0,72 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Minggu pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat
Kontraksi
jari telunjuk jari tengah jari manis 1,44 1,93 2,38 2,78 1,04 1,31
1,46 1,87 1,34 1,55 1,92 1,75 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 Minggu pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat Kontraksi & Gerakan jari telunjuk jari tengah jari manis
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729 Vol 11, No. 2, Oktober 2021
Gambar 18. Grafik Perkembangan Gaya Gravitasi Keempat
Berdasarkan  gambar  16  perkembangan pergerakan jari tangan pasaien pada percobaan kondisi gaya kontraksi 4 kali percobaan dalam rentang  waktu  selama  4  minggu  dapat disimpulkan  bahwa  pada  jari  telunjuk dan  jari tengah  penurunan.  Berdasarkan  gambar  17 percobaan  kondisi  gaya  kontraksi  dan  gerak dapat disimpulkan bahwa pada jari tengah dan jari  telunjuk  diperoleh  hasil  yang  baik  dari minggu  pertama  hingga  minggu  keempat mengalami  perkembangan  sedangkan  jari manis minggu keempat mengalami penurunan. Berdasarkan  gambar  18  percobaan  kondisi gaya  gravitasi  dapat  disimpulkan  bahwa  jari telunjuk diminggu ketiga mengalami penurunan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  pengaruh kekuatan  otot  jari  tangan  pasien  yang  belum stabil  sehingga  sering  terjadinya  perubahan. Sedangkan  pada  jari  tengah  dan  manis diperoleh  nilai  yang  tinggi  dari  minggu sebelumnya.  Proses  terjadinya  penurunan  dan peningkatan  kondisi  kekuatan  otot  masing  – masing  jari  sehingga  dapat  terjadi  hasil  yang berbeda.

## IV. Kesimpulan
Dari  data  hasil  perancangan  dan penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  tugas akhir  yang  berjudul  Rancang  Bangun  Alat
Monitoring  Pasien  Pasca  Stroke  Berbasis  IoT ( internet of things) maka di peroleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Sensor  Flexsibel  sebagai  alat  yang  dapat memonitoring pergerakan jari tangan manusia  dengan  berbasis  IoT.  dengan tujuan  memudahkan  tenaga  medis  untuk memantau  keadaan  pasien  stroke  yang dalam tahap penyembuhan atau masa terapi dengan melihat data yang ditampilkan pada web server.
2. Modul  NodeMCU  di  gunakan  sebagai pemproses atau pengelola data, dimana data yang telah didapatkan dari sensor flex akan ditampilkan  pada  web  server  dan  di  akses pada PC atau Android
3. Hasil Pengujian berdasarkan parameter nilai EMT  Gaya  Kontraksi,  Gaya  Kontraksi Gerakan, dan Gaya Gravitasi yang digunakan  oleh  Fisioterapi  menunjukkan nilai  pergerakan  jari  tangan  masing  – masing pasien berbeda – beda dan kekuatan otot    setiap  jari  tidak  dapat  diprediksi sehinga  dapat  terjadi  penurunan  dan peningkatan kekuatan otot . Hal ini disebabkan  karena  setiap  pasien  belum maksimal  dalam  mengerakkan  jari  tangan dan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama untuk  terus  melakukan  terapi  agar  sistem saraf  setiap  jari  terlatih  dan  terbiasa  untuk digerakkan. Hasil  pengujian  keempat sampel  dari  perangkat  diperoleh  nilai tertinggi 3,26 mmt pada sensor jari telunjuk dan nilai terendah 0.2 mmt pada sensor jari telunjuk,  hal  ini  dapat  disebabkan  oleh pengaruh  kekuatan  otot  jari  tangan  pasien yang belum stabil sehingga sering terjadinya perubahan.
4. Dengan  teknologi  IoT    (Internet  of  Things) data hasil keluaran sensor flex dapat dikirim ke web server melalui jaringan local.
5. Pada  penelitian  ini  penulis  tidak  dapat membandingkan  alat  yang  telah  dibuat. dikarenakan untuk mengontrol kekuatan jari tangan  pada  pasien  pasca  stroke  tidak memiliki  alat  dan  pihak  fisioterapi  dan rehabilitas hanya menggunakan  nilai MMT (Manual  Muscle  Testing)  yang  tak  terukur sebagai  parameter  dalam  melihat  kondisi perkembangan  pasien  pasca  stroke  dalam tahap penyembuhan
2,11 2,53 2,21 2,67
1,12 1,3 1,36
1,84
1,49 1,63 2,1 2,18 0 1 2 3 Minggu
Pertama Minggu kedua Minggu ketiga Minggu keempat
Gravitasi
jari telunjuk jari tengah jari manis
Jurnal Ilmiah Foristek
Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id DOI : https://doi.org/10.54757/fs.v10i2.107 pISSN : 2087 – 8729 eISSN : 2087 – 8729 Vol 11, No. 2, Oktober 2021

## DAFTAR PUSTAKA
.
[1] Syareza,  R,  S.,  Oktiasari,  R.,  Madona, P., Susianti,  E.,  &    Muzti  Sahar.  2018. Alat Bantu Terapi Pasca Stroke Untuk Tangan . Riau: Jurnal Politeknik Caltex. 4 (5).
[2] Hargiani  X.  F.  2019. Case  Study  Aplikasi Neuromuscular Taping Kasus Bells’ Palsy Pada  Pengalaman  Praktek  Fisioterapi  Di
Klinik  Kineta  Sidoarjo.  Stikes  Delima Persada Gresik . Jurnal Ilmiah Fisioterapi. 2(1 ).
[3] Marifah.  A. Rancang  Bangun  Sistem Perekaman Sinyal EMG Untuk Monitoring  Perkembangan  Pasien  Pasca
Stroke . Surabaya: Universitas Airlangga.
[4] Kuswardani,  Abidin  Z,  Amanati  S.  2019. Pengaruh  Terapi  Latihan  Dan  Kinesio Taping  Pada  Lesi  Nerve  Peroneus  E.C Kusta. Jurnal  Fisioterapi  dan  Rehabilitasi. 3(1)
[5] Setiawan & Purnamasari 2019. Pengembangan Smart  Home Dengan
Microcontrollers  ESP32 Dan MC-38 Door  Magnetic  Switch  Sensor Berbasis
Internet of
Things ( IoT ). Jurnal Elektronika
[6] Yudhana  A.,  2019. Proyek  Instrumentasi Medis  Berbasis  Internet  of  Things.
Yogyakarta: CV Mine.
[7] Cholis N. 2020. Rancang Bangun Tangan Bionik  Untuk  Membantu  Pasien  Pasca Operasi. Palu: Universitas Tadulako
[8] Solihin  A.  2019. Sistem  Monitoring Realtime  Detak  Jantung  Dan  Kadar Oksigen  Dalam  Darah  Pada  Manusia
Berbasis  Iot (Internet  Of  Things). Palu: Universitas Tadulako.