Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4941

## RANCANG BANGUN SISTEM PEMILAH LIMBAH MEDIS BERBASIS ARDUINO DAN INDUCTIVE PROXIMITY
Cia  Renhoran 1 ,  Muthia  Muthmainnah  Ismail 1 ,  Ajeng  Ayu  Priyaniti 1 ,  Edi  Arno  Saputra 1 , Dhananjaya Yama Hudha Kumarajati 1 .
1 Jurusan  Teknik  Biomedis,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  Universitas  PGRI  Yogyakarta.  Jl.  PGRI  I Sonosewu No. 117 Daerah Istimewa Yogyakarta 55182 Indonesia Phone: (0274) 376808, 418077 Fax: (0274) 376808.
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords:
Limbah Medis; Arduino; Sensor Infrared ; Sensor Inductive Proximity;
Corespondent Email: ciarenhoran03@gmail.com
Abstrak.  Rumah sakit dan industri kesehatan menjadi sumber limbah medis dan  non-medis  yang  signifikan.  Apabila  tidak  dikelola  dengan  baik,  dapat mencemari  lingkungan  dan  menimbulkan  risiko  kesehatan.  Di  Indonesia, limbah medis mencapai 138 ton/hari dengan potensi kenaikan 30-50% setiap tahun.  Teknologi  modern,  termasuk  otomatisasi,  dapat  membantu meningkatkan efisiensi pengelolaan limbah. Salah satu solusi inovatif adalah sistem  pemilah  limbah  medis  berbasis  Arduino  dan  sensor  Inductive Proximity. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi dan memilah limbah medis secara efisien, mengurangi risiko infeksi, dan melindungi lingkungan. Arduino  Atmega  2560  mengontrol  sensor  Inductive  Proximity  dan  infrared untuk  mendeteksi  jenis  limbah  medis.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa sensor  Inductive  Proximity  efektif  mendeteksi  limbah  logam  seperti  jarum suntik,  pisau,  klip  bedah,  pipet,  dan  gunting,  dengan  waktu  respons  cepat berkisar antara 0.1 hingga 0.5 detik. Sementara itu, sensor infrared mampu mendeteksi  limbah  non-logam  seperti  face  shield,  masker,  sarung  tangan karet, perban, dan bekas botol infus dengan respons cepat antara 0.1 hingga 0.3 detik.
Abstract. Hospitals  and  healthcare  industries  are  a  significant  source  of medical and non-medical waste. If not managed properly, it can pollute the environment and pose health risks. In Indonesia, medical waste reaches 138 tons/day with a potential increase of 30-50% annually. Modern technology, including  automation,  can  help  improve  waste  management  efficiency.  One innovative solution is a medical waste sorting system based on Arduino and Inductive Proximity sensors. The system is designed to efficiently identify and sort medical waste, reduce the risk of infection, and protect the environment. Arduino  Atmega  2560  controls  Inductive  Proximity  and  infrared  sensors  to detect the type of medical waste. Test results show that the Inductive Proximity sensor effectively detects metal waste such as syringes, knives, surgical clips, pipettes,  and  scissors,  with  fast  response  times  ranging  from  0.1  to  0.5 seconds. Meanwhile, the infrared sensor was able to detect non-metallic waste such  as  face  shields,  masks,  rubber  gloves,  bandages,  and  infusion  bottle marks with a fast response time of between 0.1 to 0.3 seconds.

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  sakit  dan  industri  kesehatan berkontribusi  besar  sebagai  sumber  limbah, baik  medis  maupun  non-medis [1] .  Limbah medis dapat menyebabkan dampak negatif dan mencemari  lingkungan  jika  tidak  dikelola
dengan  baik[2].  Pengelolaan  limbah  rumah sakit  menjadi  salah  satu  aspek  penting  dalam mengelola  dampak  lingkungan  dari  kegiatan rumah sakit[2]
Jumlah  limbah  medis  yang  dihasilkan  dari seluruh rumah sakit di Indonesia sebanyak 138
ton/hari  dan  terus  berpotensi  meningkat. Persentase  kenaikan  jumlah  sampah  medis berpeluang  30-50%[3].  Hal  ini  karena  adanya kendala tempat, pengelolaan, dan pembuangan yang layak[4].
Manajemen  limbah  rumah  sakit  harus dijalankan  dengan  efektif,  terutama  setelah pandemi Covid-19. Pengelolaan yang tidak baik terhadap  limbah  medis,  dapat  menimbulkan risiko kesehatan bagi masyarakat dan berpotensi  menyebabkan  infeksi  merusak kelestarian  lingkungan,  menurunkan  kualitas alam, dan mengancam ekosistem karena bahan kimia beracun yang terkandung[5]
Teknologi modern telah berkembang dengan  sangat  pesat,  memudahkan  manusia dalam  berbagai  pekerjaan  dan  meningkatkan efisiensi di berbagai sektor seperti komunikasi dan industri[6]. Salah satu inovasi teknologi ini adalah  perangkat  yang  bisa  beroperasi  secara otomatis[7].  Otomatisasi  memberikan  manfaat besar  bagi  pengguna  karena  mempermudah pekerjaan.  Teknologi  otomatis  ini  dapat diterapkan dalam berbagai kegiatan, memungkinkan  pekerjaan  manusia  menjadi lebih  mudah  dan  memakan  waktu  lebih sedikit[8]. Salah satu teknologi yang memudahkan  dalam  pemilahan  limbah  medis adalah Rancang Bangun Sistem Pemilah limbah medis berbasis Arduino dan Inductive Proximity.
Tujuan  dari  perancangan  sistem  pemilah limbah  medis  berbasis  Arduino  dan  Inductive proximity  adalah  untuk  mengidentifikasi  jenis limbah medis, sehingga petugas dapat menangani  dan  mengelola  limbah  tersebut dengan lebih efisien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Limbah Medis
Limbah  medis  adalah  sisa  dari  suatu  usaha atau  kegiatan  yang  berpotensi  tercemar  oleh bahan infeksius atau kontak dengan pasien dan tenaga  medis  di  fasilitas  pelayanan  kesehatan seperti  di  Unit  Gawat  Darurat  (UGD),  ruang isolasi, ruang ICU (Intensive Care Unit), ruang perawatan,  dan  area  pelayanan  lainnya, dikategorikan  sebagai  limbah  B3  medis padat[4].  Limbah  ini  termasuk  jarum  suntik, masker  bekas,  sarung  tangan  bekas,  perban, tisu,  plastik  dan  kertas  bekas  makanan  dan minuman, alat suntik, set infus, Alat Pelindung
Diri  (APD),  sisa  makanan  pasien,  dan  lainnya [5].

## Gambar 1. Limbah Medis

## 2.2. Arduino
Arduino  Atmega  2560  memiliki  14 pindigital (6 pin dapat digunakan sebagai output PWM), 6 input analog, sebuah 16 MHz osilator kristal,  dan  konektor  sumber  tegangan[9]. Fungsi  Arduino  Uno  dalam  Sistem  Pemilah Limbah Medis adalah mengendalikan berbagai komponen sensor dan aktuator untuk memastikan pemilahan limbah berjalan dengan efektif[8].
Arduino membaca data dari sensor Inductive Proximity  dan  infrared  untuk  mendeteksi keberadaan dan jenis limbah. Arduino mengirimkan sinyal ke sistem untuk mengambil tindakan  apabila  sensor  mendeteksi  limbah medis. Gambar 2 adalah arduino Atmega 2560
Gambar 2. Arduino Atmega 2560

## 2.3. Inductive Proximity
Sensor Inductive proximity digunakan untuk mendeteksi  sampah  logam[10].  Inductive Proximity  Sensor  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  limbah  medis  benda  tajam, terutama jika benda tajam tersebut terbuat dari logam  atau  memiliki  komponen  logam  yang cukup  besar[11].  Gambar  3  adalah  tampilan Sensor  Inductive  proximity  yang  bekerja dengan  mendeteksi  perubahan  dalam  medan elektromagnetik ketika objek logam mendekat.
Gambar 3. Sensor Inductive proximity

## 2.4. Infrared
Sensor  inframerah  (IR)  adalah  perangkat yang menggunakan gelombang cahaya
inframerah untuk mendeteksi objek, mengukur jarak, atau mengidentifikasi perubahan lingkungan[12]. Sensor infrared dapat menentukan  keberadaan  manusia  dan  sampah yang mendekat sehingga memicu sistem untuk mengambil  tindakan  lebih  lanjut,  seperti mengaktifkan mekanisme pengumpulan sampah. Gambar 4 adalah sensor Infrared
Gambar 4. Sensor Infrared

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah desain perancangan, dan pengujian alat. Tabel 1 menunjukan  alat  dan  bahan  yang  dibutuhkan serta fungsi dari masing-masing alat.
Tabel 1. Alat dan Bahan Alat dan Bahan Fungsi Jumlah Arduino Atmega 2560 Mikrocontroller untuk mengontrol seluruh rangkaian. 1 Inductive Proximity Mendeteksi limbah medis logam 1
Motor Servo Untuk menggerakkan mekanisme tempat sampah 1 Infrared Mendeteksi objek non-logam dan gerak manusia 2 Power Supply Sumber daya untuk Arduino 1 Kabel Jumper Male to Male Menyambungkan koneksi pin di Arduino 10 Kabel Jumper Male to Female Menyambungkan koneksi pin di Arduino 10 Buzzer Memberikan sinyal audio apabila limbah medis terdeteksi 1

## 3.1. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  pemilah  limbah  medis terdapat  dua  komponen  utama  yang  harus diperhatikan, yaitu hardware dan software dari sistem. Hardware pada  sistem  yang  dibuat ditunjukkan oleh Gambar 5
Gambar 5 Wiring sistem
Jalur  perkabelan  sistem  pada  gambar  1 adalah  dengan  menghubungkan  kabel  seperti pada tabel 2.
Tabel 2 Koneksi Komponen dan Jenis Kabel Komponen  Koneksi Pin Arduino Jenis Kabel Sensor Proximity Induktif VCC (daya) 5V Male-to- Male GND GND Male-to- Male OUT (sinyal) A0 Male-to- Female Sensor Inframerah VCC (daya) 5V Male-to- Male GND GND Male-to- Male OUT (sinyal) 2 Male-to- Female Servo Motor VCC (daya) 5V Male-to- Male GND GND Male-to- Male Signal 10 Male-to- Female Buzzer Positif 3 Male-to- Female Negatif GND Male-to- Male
Perancangan hardware elektronik  meliputi catu  daya  atau power  supply 12V  untuk men supply Arduino Mega 2560. Input arduino berupa sensor inductive proximity dan infrared , sedangkan  output  arduino  berupa  motor  servo dan buzzer . Diagram blok pada gambar 6.
Gambar 6. Diagram Blok Gambar 7 merupakan diagram alir ( flowchart )  perancangan Software sistem pemilah limbah medis.
Gambar 7. Flowchart kerja Software

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah selesai melakukan perancangan pada perangkat  keras  ( Hardware )  dan  perangkat lunak  ( Software )  maka  akan  dilakukan pengujian  sistem  kerja  alat.  Pada  gambar  4.1 merupakan rangkaian komponen dengan menggunakan arduino, dimana Sensor
Inductive  Proximity dan sensor  Infrared merupakan input kemudian ouput adalah buzzer dan motor servo.

## Gambar 8.  Rangkaian Komponen

## 4.1 Pengujian Sensor
Pengujian  sensor  dilakukan  untuk  melihat apakah fungsi sensor dapat bekerja dan mampu mendeteksi jenis limbah medis secara optimal.
a. Pengujian Sensor Inductive Proximity Sensor Inductive  Proximity dirancang untuk  mendeteksi  limbah  medis  yang mengandung logam sehingga
menghasilkan sinyal digital sebagai respon. Output sinyal dari sensor dihubungkan ke pin input A0 pada arduino.
Nilai ini menunjukkan apakah ada limbah medis  logam  yang  terdeteksi  atau  tidak. Apabila  limbah  medis  logam  terdeteksi maka buzzer akan  mengeluarkan  bunyi sebagai tanda bahwa limbah terdeteksi.
b. Pengujian Sensor Infrared Sensor Infrared dirancang untuk mendeteksi segala jenis limbah medis non- logam. Output sinyal dari sensor dihubungkan  ke  pin  input  2  digital Arduino.
Dalam kode
Arduino,
menggunakan  fungsi digitalRead untuk membaca  nilai  dari  sensor.  Nilai  ini menunjukkan apakah ada objek non-logam yang terdeteksi atau tidak.

## 4.2    Pengujian Indentifikasi Limbah
Jenis limbah medis yang digunakan sebagai uji  coba  terdiri  dari  limbah  medis  logam  dan limbah medis non-logam pada tabel 1.
Tabel 1. Keterangan jenis limbah medis Jenis Limbah Medis Keterangan Jarum suntik Limbah medis logam Pisau Limbah medis logam Klip Limbah medis logam Pipet Limbah medis logam Gunting Limbah medis logam Masker Limbah  medis  non- logam Sarung tangan karet Limbah  medis  non- logam Face shield Limbah  medis  non- logam Perban Limbah  medis  non- logam Bekas botol infus Limbah  medis  non- logam Pengujian  identifikasi  limbah  dilakukan untuk mengetahui kemampuan sensor infrared dan induktive  proximity dalam  mendeteksi limbah medis.
Tabel 2 Pengujian Jenis Limbah Medis Jenis Limbah Medis Keterangan Infrared Inductive Proximity Jarum suntik √ √ Pisau √ √ Klip √ √
Pipet √ √ Gunting √ √ Face shield √ ☓ Masker √ ☓ Sarung tangan √ ☓ Perban √ ☓ Botol infus √ ☓
Hasil pengujian tabel 2 menunjukan bahwa sensor infrared mampu mendeteksi semua jenis limbah  medis  yang  diuji,  baik  limbah  logam maupun  non-logam.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  sensor infrared cukup  efektif  dalam mendeteksi keberadaan objek tanpa membedakan  material  dari  objek  tersebut. Sensor  inductive  proximity hanya  mampu mendeteksi  limbah  medis  yang  mengandung logam  seperti  jarum  suntik,  pisau,  klip,  pipet, dan  gunting.  Sensor  ini  tidak  mampu mendeteksi  limbah  medis  non-logam  seperti face shield , masker, sarung tangan, perban, dan botol  infus.  Sensor infrared dapat  digunakan untuk  deteksi  awal  semua  jenis  limbah, sedangkan  sensor inductive  proximity dapat digunakan untuk verifikasi lebih lanjut terhadap limbah logam.
Tabel 3. Pengujian sensor Inductive
Proximity Jenis Limbah Medis Logam Terdeteksi (ya/tidak) Waktu (sekon) Jarum Suntik Ya 0.1 Pisau Ya 0.5 Klip Ya 0.4 Pipet Ya 0.4 Gunting Ya 0.5
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  3, sensor inductive  proximity mampu mendeteksi semua  jenis  limbah  medis  logam  yang  diuji dengan  waktu  respons  yang  cepat,  berkisar antara  0.1  hingga  0.5  detik.  Jarum  suntik, merupakan  limbah  logam  kecil,  terdeteksi paling  cepat  dalam  waktu  0.1  detik  Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor inductive proximity efektif  dalam  mendeteksi  limbah medis  logam.  Sensor  ini  responsif  terhadap keberadaan  objek  logam,  membuatnya  ideal untuk digunakan dalam sistem pemilah limbah medis  yang  memerlukan  deteksi  cepat  dan akurat.  Sensor  ini  dapat  diandalkan  untuk mengidentifikasi  limbah  logam  berbahaya seperti jarum suntik dan pisau bedah, sehingga
membantu  dalam  proses  pemilahan  dan penanganan limbah medis secara efisien.
Tabel 4. Pengujian Sensor Infrared
Jenis Limbah Medis Non-Logam Terdeteksi (ya/tidak) Waktu (sekon) Face shield Ya 0.1 Masker Ya 0.2 Sarung tangan karet Ya 0.3 Perban Ya 0.1 Bekas botol infus Ya 0.1
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  4, sensor inframerah mampu  mendeteksi  semua jenis  limbah  medis  non-logam  yang  diuji. Deteksi ini terjadi dengan waktu respons cukup cepat, berkisar antara 0.1 hingga 0.3 detik. Face shield , perban, dan bekas botol infus terdeteksi paling  cepat  dalam  waktu  0.1  detik.  Waktu deteksi  yang  singkat  menunjukkan  bahwa sensor infrared responsif  terhadap  keberadaan objek  non-logam,  menjadikannya  ideal  untuk digunakan dalam sistem pemilah limbah medis yang memerlukan deteksi cepat dan akurat.

## 5. KESIMPULAN
a. Sensor Inductive Proximity menunjukkan efektivitas tinggi
dalam  mendeteksi  limbah  medis logam.  Semua  jenis  limbah  logam yang  diuji,  seperti  jarum  suntik, pisau,  klip  bedah,  pipet,  dan gunting,  berhasil  terdeteksi  dengan waktu  respons  yang  cepat,  berkisar antara 0.1 hingga 0.5 detik.
b. Sensor infrared mampu mendeteksi semua  jenis  limbah  medis  non- logam  yang  diuji,  seperti  face shield, masker, sarung tangan karet, perban,  dan  bekas  botol  infus, dengan  waktu  respons  cepat  antara 0.1 hingga 0.3 detik.
c. Sistem  pemilah limbah  medis  yang dirancang  menggunakan  kombinasi sensor Inductive  Proximity dan infrared untuk  mengidentifikasi jenis limbah medis. Sensor infrared digunakan  untuk  deteksi  awal limbah medis non logam, sementara sensor Inductive Proximity
digunakan  untuk  verifikasi  lebih lanjut terhadap limbah logam

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada dosen  pembimbing,  pihak-pihak  terkait  yang telah  memberi  dukungan  terhadap  penelitian ini,  dan  Belmawa  yang  telah  meloloskan proposal pendanaan PKM RE.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Rachmat  and  M.  Nadjib,  “Implementasi Kebijakan Pengelolaan Limbah Medis Infeksius pada  Era  Covid-19:  A  Systematic  Review,” Journals  of  Ners  Community ,  2022,  [Online]. Available:
https://journal.unigres.ac.id/index.php/JNC/arti cle/view/2088
[2]  M.  N.  Wowiling,  R.  R.  I.  Legrans,  and  I.  R. Mangangka,  “Evaluasi  Pengelolaan  Limbah Medis  Padat  Bahan  Berbahaya  Dan  Beracun (B3)  Infeksius  Menggunakan  Autoclave  Di RSUP  Prof.  Dr.  RD  Kandou,” TEKNO ,  2023, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/tekno/art icle/view/50265
[3]  P.  Prihartanto,  “Penelitian-penelitian  tentang timbulan  limbah  b3  medis  dan  rumah  tangga selama  bencana  pandemic  covid-19,” Jurnal ALAMI:  Jurnal  Teknologi  Reduksi  Risiko  … , 2020, [Online]. Available:
https://ejurnal.bppt.go.id/index.php/Alami/artic le/view/4512
[4]  R.  W.  Triputro,  W.  B.  Santoso,  R.  Y.  G. Raditya, and ..., “Fasilitasi Pengelolaan Limbah Medis Kabupaten Purworejo,” The Journal … ,
2022, [Online]. Available:
http://thejournalish.com/ojs/index.php/books/ar ticle/view/233
[5]  N. Tri Nurwahyuni, L. Fitria, O. Umboh, and D. Katiandagho,  “Pengolahan  Limbah  Medis COVID-19  Pada  Rumah  Sakit,” Jurnal Kesehatan Lingkungan , vol. 10, no. 2, pp. 52– 59, Oct. 2020, doi: 10.47718/jkl.v10i2.1162.
[6]  E. Rosiana and R.  Perdana, “Rancang Bangun Sistem  Robot  Pemilah  Sampah  Anorganik dengan  Inductive  Proximity  dan  LDR  Sebagai Sensor,” Building  of  Informatics,  Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 2, Sep. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2017.
[7]  …,  A.  V  Candra,  P.  K.  Rheynaldi,  and  I.  R. Hutabarat,  “Pemanfaatan  Depo  Penyimpanan Limbah Medis Berbasis Wilayah di Jakarta,” … Nasional  Sains  dan  … ,  2021,  [Online]. Available:
https://prosaintek.ub.ac.id/index.php/prosainte
k/4/paper/view/148
[8]  R. S. Santoso, S. Qisti, M. Subito, T. S. Sollu, R.  Fauzi,  and  E.  Ardias,  “Rancang  Bangun Tempat  Sampah  Otomatis  Dengan  Pemilah
Sampah  Organik  Dan  Anorganik  Disertai Notifikasi  Sms  Berbasis  Arduino,” Foristek , Vol. 14, No. 2, Nov. 2023, Doi:
10.54757/Fs.V14i2.323. [9]  A.  Aldi,  “Rancang  Bangun  Sistem  Kendali Intensitas Cahaya Lampu Ruangan Menggunakan Fuzzy Logic Berbasis Mikrokontroler  Arduino  Mega,” Jurnal Informatika  dan  Teknik  Elektro  Terapan ,  vol. 12,
no. 1, Jan. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3642.
[10] A.  Palit,  “Inductive  proximity  switch,” US Patent  App.  16/630,370 ,  2020,  [Online].
Available: https://patents.google.com/patent/US20200136 614A1/en [11] R. Wulandari, M. R. Ariwibowo, T. Taryo, and ..., “Design Smart Trash Based On the Inductive Proximity Sensor,” International Journal of … ,
2024, [Online].
Available: https://risetpress.com/index.php/ijmars/article/ view/394
[12] D. Darussalam and A. Goeritno, “Pemanfaatan RFID,  Loadcell,  dan  Sensor  Infrared  Untuk Miniatur  Penukaran  Botol  Plastik  Bekas,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  281–291,  Apr. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3048.