Sistem Monitoring Denyut Jantung Dan Suhu Tubuh Sebagai Indikator Level Kesehatan Pasien Berbasis IoT ( Internet Of Thing ) Dengan Metode Fuzzy Logic Menggunakan Android
a Indra Prayogo, b Riza Alfita, c Kunto Aji Wibisono
a,b,c Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo a,b,c Jalan Raya Telang Bangkalan, Jawa Timur, Indonesia 69162 E-mail: indraapraayogo@gmail.com, yogya_001@yahoo.co.id, kunto.utm@gmail.com

## Abstrak
Denyut  jantung  dan  suhu  tubuh  merupakan  salah  satu  faktor  penentu  atau  tanda  tanda  vital  dalam penentuan  kesehatan.  Denyut  jantung  dan  suhu  tubuh  dilakukan  untuk  mengetahui  tanda  klinis  dan berguna untuk memperkuat diagnosis suatu penyakit. Pada proses pemeriksaan denyut jantung dan suhu tubuh masih menggunakan sistem manual dimana pasien harus datang ke rumah sakit untuk memeriksa denyut jantung dan suhu tubuh. Sistem ini kurang efektif karena memakan banyak waktu. Pada penelitian ini  dibuat  sebuah  sistem  monitoring  denyut  jantung  dan  suhu  tubuh  sebagai  indikator  level  kesehatan pasien  berbasis iot  (internet  of  things) dengan  metode  fuzzy  menggunakan  android.  Sistem  ini menggunakan pulse sensor untuk mendeteksi denyut jantung dan LM35DZ untuk mendeteksi suhu tubuh. Pemroses  data  menggunakan  arduino  uno  dan  nodemcu  yang  sekaligus  berfungsi  sebagai  media pengiriman  data  menggunakan internet of  things .  Sistem  ini  mendeteksi  denyut jantung  dan  suhu  tubuh jarak jauh. Sistem ini dilengkapi dengan fitur interface android dan desktop , simpan data dan keputusan sehat  atau  tidak.  Dari  hasil  pengujian  tingkat  keberhasilan  mendeteksi  denyut  jantung  adalah  97.71%, suhu  tubuh  sebesar  99.69%,  tingkat  keberhasilan  pengiriman  data  sebesar  50%,  dan  keputusan  sesuai dengan rule kesehatan yang telah ditentukan. Dari hasil tersebut sistem sesuai dengan yang diharapkan.
Kata kunci: Denyut Jantung, Internet of things , Monitoring, Sistem, Suhu Tubuh.

## PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  hal  penting  dalam kehidupan manusia. Kesehatan adalah keadaan baik dari  badan,  jiwa  dan  social  yang  memungkinkan setiap  orang  hidup  sehat.  Penentuan  kesehatan dapat  dilakukan  dengan  pemeriksaan  TTV  (Tanda Tanda  Vital).  Pemeriksaan  tanda  vital  merupakan pengukuran  fungsi  tubuh  yang  paling  dasar  untuk mengetahui  tanda  klinis  dan  berguna  untuk memperkuat diagnosis suatu penyakit dan berfungsi dalam  menentukan  perencanaan  medis  yang sesuai[1].
Denyut  Jantung  dalah  jumlah  panas  ketukan dalam  satu  menit  atau  jantung  denyut  per  menit sementara denyut nadi adalah ukuran tekanan darah meningkat  teraba  seluruh  tubuh.  Denyut  nadi adalah  berapa  kali  arteri  kita  berdenyut  permenit
yang  sebagai  dampak  dari  berdenyutnya  jantung. Frekuensi  denyut  nadi  akan  sama  persis  dengan detak jantung, tekanannya juga akan menggambarkan  tingkat  kontraksi  jantung,  karena kontraksi  jantung  ini  menyebabkan  peningkatan tekanan  darah  dan  denyut  nadi  di  arteri[2].  Dalam pengukuran denyut nadi dan denyut nadi merupakan  hal  yang  sama.  Denyut  jantung digunakan  untuk  parameter  fungsi  tubuh  manusia, yang berkisar antara 60-100 denyut permenit untuk usia  dewasa[3].  Rata-rata  kecepatan  detak  jantung menunjukkan  aktifitas  jantung.  Denyut  jantung tidak  sehat  terbagi  menjadi  dua  klasifikasi  yaitu bradikardia  dan  takikardia.  Bradikardia  adalah istilah  untuk  denyut  jantung  kurang  dari  60.  Pada sebagian orang denyut jantung kurang dari 60 bpm tidak menimbulkan gejala apapun, namun sebagian orang  lainnya  denyut  jantung  kurang  dari  60
merupakan  tanda  masalah  sistem  kelistrikan  pada jantung.  Bradikardia  menyebabkan  darah  tidak dapat  terdistribusi  dengan  baik  ke  seluruh  tubuh, bahkan  dapat  menyebabkan  kematian.  Denyut jantung  melebihi  100  bpm  merupakan  istilah  dari takikardia.  Takikardia  dapat  menyebabkan  denyut jantung  memiliki  ritme  yang  abnormal  serta serangan jantung.
Tanda  vital  juga  dapat  melalui  suhu  tubuh manusia.  Suhu  tubuh  adalah  perbedaan  antar jumlah  panas  yang  diproduksi  oleh  proses  tubuh dan  jumlah  panas  yang  hilang  kelingkungan  luar. Suhu tubuh mudah sekali berubah dan dipengaruhi oleh  banyak  faktor,  baik  faktor  eksternal  maupun faktor  internal.  Perubahan  suhu  tubuh  sangat  erat kaitannya  dengan  produksi  panas  maksimal maupun  pengeluaran  panas  yang  berlebihan.  Sifat perubahan  panas  tersebut  sangat  mempengaruhi masalah klinis yang dialami setiap orang, menurutu WHO  suhu  tubuh  normal  manusia  berkisar  36,5- 37,5 ⁰ C[4].
Denyut  jantung  dan  suhu  tubuh  sangat berpengaruh terhadap kesehatan dan bagi penderita penyakit jantung akan sangat fatal jika pertolongan pertama tidak cepat dilakukan. Kesehatan berdasarkan  denyut  jantung  dan  suhu  tubuh  dapat berubah  sesuai  dengan  pola  hidup,  sehingga perubahan kesehatan dapat berubah secara tiba-tiba. Perubahan  kesehatan  atau  sakit  biasanya  diketahui setelah  pasien  diperiksa  ke  dokter.  Hal  tersebut membutuhkan  waktu  dan  jarak  untuk  mencapai rumah sakit, sehingga kurang efisien.
Dengan membangun sebuah sistem monitoring  denyut  jantung  dan  suhu  tubuh  pasien berbasis  IOT  ini  diharapkan  kondisi  pasien  dapat dipantau  secara  langsung  ( online ),  dengan  melalui android  dan  desktop  sehingga  data-data  denyut jantung  dan  suhu  tubuh  kesehatan  pasien  dapat setiap saat dipantau oleh dokter dan keluarga.Sistem  berbasi  IOT  agar  jarak  tidak menjadi  kendala  dalam  proses  monitoring.  IOT merupakan  sebuah  konsep  yang  bertujuan  untuk memperluas  dan  memanfaatkan  konektivitas  yang tersambung  secara  terus-menerus.  IOT  dapat digunakan dengan menggunakan access point yang berbeda  sehingga  koneksi  tidak  menjadi  kendala. IOT dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti dalam  bidang  kesehatan.  IOT  dapat  digunakan untuk  memonitor  kondisi  pasien,  sehingga  kondisi pasien tetap terpantau 24 jam.
Dengan menggunakan server bernama ubidots.  Ubidots  adalah  sebuah  platform  IOT. Ubidots memiliki layanan notifikasi sms dan email jika  dengan  trigger  yang  dibuat  berdasarkan  data sensor  yang  user  tetapkan  sebelumnya.  Ubidots memiliki  fasilitas  yaitu  data  diambil  oleh  software yang dibuat.
Agar sistem dapat bekerja dengan baik, maka digunakan  dua interface yaitu  menggunakan android  dan  desktop.  Dua interface dapat  di monitoring  bersamaan  atau  terpisah.  Pada  kedua interface menggunakan  database  agar  data  hasil monitoring  dapat  disimpan  dan  dilihat  berdasarkan tanggal dan jam.
Untuk  lebih  meningkatkan  efektifitas  serta fungsi  dari  sistem,  maka  perlu  diaplikasikan algoritma  fuzzy  mamdani  sebagai  penentu  status dari  pasien  berdasarkan  bpm  dan  suhu,  diharapkan sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat bekerja  dengan  baik  sehingga  bias  didapatkan  data deteksi  kondisi  denyut  jantung  dan  suhu  tubuh pasien.

## BAHAN DAN METODE
Metode penelitian yang digunakan pada tugas akhir  ini  melalui  beberapa  tahapan  penelitian  dan mencari  informasi  tentang  data  yang  dibutuhkan dalam  melakukan  tugas  akhir.  Penelitian  pertama adalah pengembangan konsep penelitian berdasarkan daftar pustaka. Selanjutnya perencanaan penelitian meliputi perancangan sistem  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak. Informasi  data  meliputi  pulse  sensor  dan  LM35 sebagai  input  data  denyut  nadi  dan  suhu  pada  alat secara  real  time,  kemudian  diproses  dalam mikrokontroler  Arduino  uno  dan  ESP8266  (Node MCU),  serta  interface  yang  digunakan  untuk memonitoring.
Setelah  didapatkan  informasi  mengenai  hal- hal  yang  dibutuhkan  maka  langkah  selanjutnya adalah membuat skrip perancangan sistem menggunakan  pemograman  C  pada  arduino  IDE, pemograman  java  pada  android  studio  dan pemograman  delphi  pada  delphi  xe  8.  Setelah mengetahui  informasi  mengenai  hal-hal  yang dibutuhkan maka selanjutnya melakukan perancangan sistem yang ditnjukkan pada gambar 1
Mulai Persiapan Studi Literatur Perancangan dan Penentuan Komponen Pemograman Sofware / Uji Coba Pengolahan Data Selesai
Gambar 1. Bagan Tahap Proses Perancangan Sistem
Gambar 6. merupakan tahap proses perancangan  sistem  yang  akan  di  lakukan.  Pada bagian ini proses dapat di bagi menjadi dalam tiga kelompok.  Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah meyiapkan  hardware  yang  dibutuhkan  dalam sistem dan studi literatur pulse sensor, ubidots dan http get request. Tahap kedua yaitu membuat skrip pada  software  arduino  IDE  yang  selanjutnya  di- upload  ke  dalam  mikrokontroler  arduino  uno  dan node  mcu.  Tahap  ketiga  adalah  melakukan pengambilan  data  yang  di  terima  oleh  server ubidots,  kemudian  data  yang  telah  di  ambil  di proses  yang  selanjutnya  akan  di  tampilkan  pada android dan desktop yaitu delphi.
A. Block Diagram Sistem
Gambar 2. Block Diagram Sistem
Pada  gambar  2  sensor  terdiri  dari  dari  dua sensor  yaitu  pulse  sensor  dan  sensor  suhu  LM35. Pulse sensor berfungsi untuk mendeteksi bpm (beat per minutes) yaitu denyut jantung atau denyut nadi yang  di  deteksi  berdasarkan  aliran  darah  yang  di pompa oleh jantung, IBI yaitu waktu interval antara nilai  bpm  yaitu  data  tegangan  yang  diterima  lalu ditampilkan
Pada  sensor  suhu  LM35  juga  di  hubungkan pada  port  Analog  Input  agar  dapat  di  deteksi  nilai dari  sensor  tersebut.  Kemudian  nilai  dari  sensor tersebut  di  konversi  menjadi  suhu  dengan  satuan derajat  dengan  rumus  yang  sudah  di  aplikasikan pada mikrokontroler. Arduino uno merupakan slave pada sistem yang digunakan untuk pemrosesan data pada  sensor  suhu  LM35  dimana  data  sensor  di konversi  menggunakan  rumus  yang  telah  di  buat pada  program  sehingga  dapat  menghasilkan  data suhu  denga  satuan  derajat.  Kemudian  data  suhu yang  diperoleh  dikirimkan  ke  mikrokontroler  node mcu  melalu  komunikasi  serial  dengan  bantuan  Rx Tx  (Receiver  and  Transmitter).  Pengiriman  data melalui serial tersebut sudah di lakukan inisialisasi pin Rx Tx pada arduino uno agar dapat terkirim.
Pada  node  mcu  sebagai  master  merupakan inti  dari  mikrokontroler  yang  berfungsi  sebagai pemroses data dan pengirim data pada server. Pada node  mcu  pulse  sensor  diolah  untuk  mendapatkan data  bpm,  ibi  dan  signal.  Pada  penerimaan  data node mcu juga menginisialisasi pin Rx Tx agar data dapat  di  terima  dengan  baik.  Setelah  data  pulse sensor  di  olah  dan  data  suhu  diterima  maka  data tersebut  dikirim  pada  server  menggunakan  acces point wireless yang telah di pilih.
Setelah data berhasil dikirim ke server makan selanjtunya  data  tersebut  di  simpan  dalam  server tersebut.  Kemudian  data  tersebut  di  ambil menggunakan  http  get  request  yang  selanjutnya dapat di olah pada android dan delphi monitor yang telah di buat. Dari data yang diterima  kemudian di pisah  (split)  sehingga  dapat  mengambil  data  angka dalam  bentuk  string  yang  selanjutnya  di  tampilkan pada android interface dan delphi interface.
B. Algoritma Sistem
Dari gambar 3 di jelaskan bahwa prinsip dari sistem ini adalah memonitoring denyut jantung dan suhu  tubuh  secara real  time. Kondisi  awal  sistem adalah  membaca  data  sensor  dan  kemudian mengirimkan  data  dari  arduino  uno  ke  node  mcu melalui  komunikasi  serial  Rx  Tx.  Selanjutnya mengauntentifikasi  ke  wifi  router  dan  kemudian
mengirim  data  ke  server  (ubidots).  Data  yang terkirim  ke  server  akan  di  simpan  dalam  server tersebut.  Kemudian  data  yang  telah  terkirim  dan tersimpan  dalam  server  akan  di  ambil  oleh perangkat lunak yang telah dibuat.  Perangkat lunak mengolah  data  dan  di  tampilkan  pada  android  dan desktop (delphi). Setiap perubahan data yang terjadi maka node mcu akan merespon perubahan tersebut sesuali  algoritma  di  gambar  3.5.  Apabila  tidak terjadi  perubahan,  maka  proses  otomatis  akan berulang  kembali  menuju  proses  pembacaan  dan pengiriman data yang akan dilakukan pada sistem.
Gambar 3. Flowchart Sistem C. Algoritma Koneksi Ke Server Ubidots
Gambar 4. Flowchart Pengiriman Data Ke Server
Dari gambar 4 dapat di ketahui bahwa dalam pengiriman  data  ke  server  adalah  dengan  cara memproses  data  pada  mikrokontroler.  Kemduian mikrokontroler  mencari acces  point sebagai perantara  dalam  pengiriman  data.  Jika  koneksi gagal  atau  tidak  menemukan acces  point akan melakukan callback wifi atau mencarai acces point lain.  Jika  koneksi  berhasil  data  dikirim  pada  pada server  ubidots  dan  data  di  simpan  dalam  server tersebut.

## D. Algoritma Monitor
Gambar 5. Flowchart Interface
Interface menggunakan android interface dan desktop interface dengan koneksi jaringan enggunakan kabel LAN ( Local Area Network ) atau Wireless. Program di implementasikan
menggunakan Bahasa java pada android studio dan delphi  pada  delphi  xe  8.  Dari  flowchart  10  data  di ambil  dengan  cara request data  ke  server  ubidots. Jika  ada  data  maka  data  akan  di  proses  pada perangkat  lunak  lalu  di  tampilkan.  Jika  tidak  ada maka  perangkat  lunak  akan  me- request lagi  data pada server.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 6. Implementasi Sistem

## A. Pengujian Pulse Sensor
Dalam  proses  pengujian  data  dilakukan dengan  cara  pengujian  respon pulse  sensor setiap jari  pada tangan terlebih  dahulu  agar  diketahui jari yang  mempunyai  tingkat  pengukuran  yang  lebih akurat.
Tabel 1. Respon Pulse Sensor Setiap Jari N o Jari Denyut Jantung (BPM) 1 . Jempol 80 2 . Telunjuk 79 3 . Jari Tengah 79 4 . Jari Manis 80 5 . Kelingking 79 6 . > Ruas Jari 116
Dari  table  4.1  didapatkan  hasil  yang  tidak jauh  berbeda  dalam  pengukuan  setiap  jari. Penggunaan pulse  sensor lebih  dari  ruas  jari dihasilkan  nilai  bpm  yang  jauh  berbeda.  Dari  hasil tersebut  dapat  diketahui  bahwa  setiap  jari  pada tangan  dapat  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  dalam pengukuran bpm.
Pada pengujian dilakukan dengan mengambil data  dari  7  objek  dengan  pengambilan  sampel sebanyak  5  kali.  Pengambilan  data  5  kali  dari masing-masing  objek  penelitian  bertujuan  untuk mengambil  nilai  rata-rata  dari  perhitungan  yang dihasilkan  oleh  sensor.  Hasil  perhitungan  dari sensor  kemudian  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan  secara  manual  yang  diambil  dengan cara menghitung denyut nadi masing-masing objek selama 10 detik. Perhitungan secara manual diambil sebagai  tolak  ukur  untuk  hasil  penghitungan  dari pulse sensor agar dapat menentukan seberapa besar error yang  dialami  pada  saat  pembacaan  dengan pulse sensor.
Tabel 2. Hasil Pengujian Pulse Sensor No Nama Denyut Jantung (BPM) Error(%) Pulse Sensor Manual 1. Objek 1 91 94 3.19 2. Objek 2 81 80 1.25 3. Objek 3 69 70 1.42 4. Objek 4 84 84 0 5. Objek 5 65 67 2.98 6. Objek 6 81 78 3.84 7. Objek 7 92 89 3.37 Rata-rata Error(%) 2.29
Dari  tabel  2  di  dapatkan  nilai  error  terbesar 3.84% dan error terkecil 0%, dimana rata-rata error dari  pengujian  pulse  sensor  sebanyak  7  objek adalah 2.29%.

## B. Pengujian LM35DZ
Pada  pengujian  sensor  suhu  LM35DZ, pengujian  dilakukan  dengan  cara  memasangkan sensor  pada  ketiak  objek  karena  ketiak  merupakan bagian  tubuh  yang  bisa  dijadikan  patokan  dengan cara menunggu 2 – 3 menit pembacan sensor. Sama dengan  pengujian  sensor  LM35DZ,  pengujian dilakukan  dengan  mengambil  data  dari  7  objek dengan  pengambilan  sampel  sebanyak  5  kali. Pengambilan  data  5  kali  dari  masing-masing  objek penelitian bertujuan untuk mengambil nilai rata-rata dari perhitungan yang dihasilkan oleh sensor. Hasil perhitungan  dari  sensor  kemudian  dibandingkan dengan  hasil  termometer  digital  dengan  cara menunggu  2  –  3  menit  agar  dihasilkan  pembacaan suhu.  Termometer  digital  dijadikan  sebagai  tolak ukur  untuk  hasil  penghitungan  dari  sensor LM35DZ  agar  dapat  menentukan  seberapa  besar error yang  dialami  pada  saat  pembacaan  dengan sensor LM35DZ.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sensor LM35DZ
No Nama Suhu Tubu ( ⁰ C) Error(%) LM35DZ Manual 1. Objek 1 36.2 36.1 0.27 2. Objek 2 36.8 36.7 0.27 3. Objek 3 36.3 36.3 0 4. Objek 4 36.4 36.4 0 5. Objek 5 37 36.8 0.54 6. Objek 6 36.2 36 0.56 7. Objek 7 36.6 36.8 0.54 Rata-rata Error(%) 0.31
Dari  tabel  3  didapatkan error yaitu  0.54% dan error terkecil  adalah  0%.  Pengujian  sensor LM35DZ didapatkan error rata-rata sebesar 0.31%.

## C. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  cara mengirimkan  30  data  sensor  ke  server  ubidots. Pengujian  keseluruhan  sistem  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  dirancang  dapat berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan  yang diharapkan. Hasil pengujian keseluruhan dilakukan pengiriman data ke server ubidots dan pengambilan data  dari  ubidots  ke interfaces pada  sistem monitoring.
Tabel 4. Pengujian Keberhasilan Data Jam
BPM  IBI  Signal  Suhu Status 10:20:53 AM 85 766 972 36.87  Normal 10:20:57 AM 79 764 218 36.97  Normal 10:21:01 AM 79 756 971 36.87  Normal 10:21:01 AM 77 828 197 36.97  Normal 10:21:05 AM 77 698 798 36.97  Normal 10:21:10 AM 81 710 285 36.87  Normal 10:21:15 AM 80 726 972 36.97  Normal 10:21:15 AM 82 704 288 36.97  Normal 10:21:19 AM 83 734 215 36.97  Normal 10:21:23 AM 84 684 685 36.87  Normal 10:21:23 AM 84 696 971 36.87  Normal 10:21:27 AM 86 688 162 36.87  Normal 10:21:31 AM 87 672 971 36.97  Normal 10:21:33 AM 87 672 298 36.87  Normal 10:21:37 AM 86 702 298 36.87  Normal
Dari tabel  4.6 di  dapatkan data  sebanyak  15. Sensor  mengirimkan  data  sebanyak  30  pada  server
dan  berhasil  diambil  oleh interface sebanyak  15. Setiap  pengiriman  2  data  dari  sensor, interface dapat  menangkap  1  data.  Dimana  1  data  sisanya tidak  dapat  diterima  dengan  baik  atau lost .  Dari data  yang  diterima  di  dapatkan  persentase  data sukses sebagai berikut:
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑢𝑘𝑠𝑒𝑠 = 15 30 𝑥100% = 50%
Pengujian  sistem  juga  dapat  di  hasilkan keputusan  sesuai  dengan  metode  fuzzy  mamdani yang  digunakan  dimana  input  yang  dimasukkan berdasarkan bpm dan suhu berdasarkan range yang telah  ditentuka  pada  himpunan  fuzzy.  Kemudian dari input di dapatkan output kesehatan.
Uji  sistem  yang  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui  keseluruhan  sistem  termasuk interface yang  dirancang  untuk  menampilkan  data  dari sensor
Gambar 7. Tampilan Monitoring Menggunakan Desktop Interface
Gambar 8. Tampilan Monitoring Menggunakan Android Interface

## D. Pembahasan
Dari pengujian yang telah dilakukan dapat di simpulkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik dan  sesuai  dengan  perancangan.  Hal  tersebut berdasarkan  data-data  yang  diperoleh  pada  saat  uji
coba  dan  mencocokkan  data  dengan  pengukuran yang sudah ada sebelumnya.
Pada uji coba pulse sensor dilakukan dengan mengambil  data  pada  7  objek  yang  berbeda.  Pada uji  coba  pengukuran  bpm  setiap  jari  didapatkan hasil  yang  tidak  jauh  berbeda  dari  setiap  jari, dimana setiap jari dapat digunakan untuk mengujur bpm.  Dari  pengambilan  data  yang  telah  dilakukan didapatkan  error  rata-rata  sebesar  2.29%,  dimana error  terbesar  yang  didapatkan  adalah  3.84%  dan error terkecil 0%. Error tersebut disebabkan karena kondisi  objek  pada  saat  pengukuran  menggunakan sensor  serta  human  error  pada  perhitungan  bpm manual.  Kondisi  objek  sangat  berpengaruh  pada pembacaan  pulse  sensor,  apabila  objek  dalam keadaan  sakit,  banyak  pikiran,  takut  dan  lain-lain maka pulse sensor akan membaca data sesuai yang diukur  pada  objek.  Human  error  pada  perhitungan manual  bpm  sangat  berpengaruh  dalam  uji  coba, karena akan mempengaruhi ¬error uji coba dimana pengukuran  pulse  sensor  dibandingkan  dengan perhitungan  manual.  Human  error  dapat  berupa kesalahan  menghitung  serta  posisi  tangan  dalam pembacaan denyut.
Kemudian  pada  pengambilan  data  sensor LM35DZ dilakukan dengan mengambil data dari 7 objek  yang  selanjutnya  dibandingkan  dengan  alat ukur  termometer.  Dari  uji  coba  yang  dilakukan  di dapatkan  error  terbesar  yaitu  0.54%  dan  error terkecil  0%,  dimana  dari  7  objek  didapatkan  error rata-rata  0.31%.  Error  tersebut  disebabkan  oleh posisi penggunaan sensor LM35DZ, suhu lingkungan,  serta  penggunaan  termometer  digital. Posisi  penggunaan  sensor  cukup  berpengaruh, apabila  penempatan  sensor  dibawah  atau  melebihi ketiak  maka  pembacaan  sensor  akan  sedikit berbeda.  Kemudian  sensor  LM35DZ  yang  tidak dirapatkan oleh lengan pada saat pengukuran, maka suhu lingkungan akan berpengaruh pada pembacaan sensor. Hal tersebut dikarenakan sensor LM35DZ  sensitif  terhdapat  suhu  lingkungan, sehingga  dalam  penggunaannya  dirapatkan  oleh lengan untuk meminimalisir hal tersebut. Disamping itu penggunaan termometer yang kurang tepat akan berpengaruh terhadap perbandingan nilai suhu tubuh.
Selanjutnya  pengujian  sistem  yang  bertujuan untuk  mengetahui  tingkat  kerja  sistem.  Pengujian dilakukan  dengan  mengirim  data  pulse  sensor  dan sensor  LM35DZ  sebanyak  30  ke  server  ubidots. Kemudian  pengambilan  data  oleh  aplikasi  serta
proses  monitoring,  dimana  data  yang  berhasil diterima  oleh  interface  sebanyak  15.  Dari  uji  coba tersebut dapat diketahui bahwa setiap pengiriman 2 data sensor pada server, aplikasi dapat mengambil 1 data  dimana  1  data  yang  lain  lost.  Hal  tersebut dikarenakan koneksi yang digunakan yaitu koneksi pengirim  dan  koneksi  penerima.  Koneksi  pengirim dan  koneksi  penerima  sangat  berhubungan  dalam penerimaan data, apabila salah satu tidak baik maka peluan  data  untuk  lost  akan  lebih  besar.  Dari  data yang diterima didapatkan data sukses sebesar 50%. Pada uji coba metode didapatkan hasil yang sesuai dengan himpunan yang ditampilkan pada keputusan.  Keputusan  akan  berubah  sesuai  dengan data bpm dan suhu tubuh yang diukur.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Akurasi perhitungan menggunakan pulse sensor dan  sensor  LM35DZ  terbilang  akurat.  Rata-rata error yang  yang  dihasilkan  dari  perhitungan denyut  jantung  menggunakan pulse  sensor sebanyak 2.29%. Sedangkan rata-rata error yang dihasilkan pada perhitungan suhu tubuh menggunakan LM35DZ sebanyak 0.31%.
2. Pengiriman  dan  penerimaan  data  berbasis internet  of  things dapat  bekerja  dengan  baik dengan  tingkat  kesuksesan  data  sebesar  50% berdasarkan koneksi internet.
3. Penggunaan  metode  fuzzy  mamdani  pada aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai dengan rule yang sudah ditentukan.
4. Fungsional  sistem  dalam  menampilkan  hasil monitoring telah sesuai dengan yang diharapkan.

## DAFTAR PUSKATA
[1] M. A. Saputro, E. R. Widasari and H. Fitriyah, "Implementasi  Sistem  Monitoring  Detak Jantung  dan  Suhu  Tubuh  Manusia  Secara Wireless,"  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vols. 1, No. 2, pp. 148-156, 2 Februari 2017.
[2] d.  A.  Muhlisin,  "Detak  Jantung  Normal," 2017. [Online].
Available:
https://mediskus.com/dasar/detak-jantung- normal. [Accessed 2 Agustus 2017].
[3] I. N. Sandi, "Hubungan Antara Tinggi Badan, Berat Badan, Indeks Massa Tubuh, Dan Umur
Terhadap  Frekuensi  Denyut  Nadi  Istirahat Siswa  Smkn-5  Denpasar,"  Sport  and  Fitness Journal, Vols. 1, No. 1, pp. 38 - 44, Juni 2013.
[4] N.  M.  E.  M,  "Penyebab  Bradikardia,  Denyut Jantung  Lemah  Berakibat  Fatal,"  helloSehat,
20 Januari 2017. [Online]. Available:
https://hellosehat.com/bradikardia-denyut- jantung-lemah/. [A ccessed 29 Juli 2017].