JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC                 2022 Wahyu Dirgantara
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Kontrol Prototipe Ruang Monitoring Kesehatan Berbasis Node-RED
Millenia Zwi Sabatina Sirait, Elta Sonalitha, Wahyu Dirgantara Universitas Merdeka Malang,
Malang, Indonesia
E-mail: zwis91hl@gmail.com , elta.sonalitha@unmer.ac.id , wahyu.dirgantara@unmer.ac.id
Abstrak—  Perkembangan  teknologi  membantu  berbagai bidang  salah  satunya  bidang  kesehatan  pada  divisi  informasi. Teknologi  informasi  kesehatan  mencakup  berbagai  teknologi mulai dari grafik sederhana untuk dukungan keputusan yang lebih maju dan integrasi dengan teknologi medis. Penelitian ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membuat  prototipe  ruang monitoring kesehatan yang terkontrol otomatis berbasis Node- Red.  Penelitian  ini  memliki  dua  bagian  data  yaitu  data monitoring kesehatan dan data pengontrolan kondisi ruangan. Data  monitoring  kesehatan  terdiri  dari  data  suhu  tubuh, saturasi  oksigen,  dan  denyut  jantung.  Sedangkan  data pengontrolan  kondisi  ruangan  terdiri  dari  data  suhu  dan kelembaban  ruangan  yang  telah  dikontrol.  Prototipe  ruang monitoring kesehatan terdiri dari sistem monitoring kesehatan terhadap  denyut  jantung,  suhu  tubuh,  dan  saturasi  oksigen, dimana  kondisi  suhu  dan  kelembapan  dari  ruang  monitoring kesehatan  tersebut  terkontrol  juga.  Komponen  yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari rangkaian kontroller Arduino  Mega  2560,  Sensor  MAX30102,  LM35,  AM2301, driver  MOSFET  D4184,  SSR,  serta  komponen  pendukung lainnya.  Seluruh  hasil  data  yang  diperoleh  dari  sistem penelitian  tersebut  tersinkron  otomatis  di  dalam cloud Node- RED agar  mempermudah  proses  pemantauan  serta pendistribusian  data  penelitian.  Berdasarkan  hasil  penelitian yang telah dilakukan persentase keberhasilan pemonitoringan kesehatan  dan  dalam  pengontrolan  suhu  dan  kelembapan ruang monitoring kesehatan adalah 97,918%.

## Kata Kunci—Arduino, MAX30102, Monitoring, Node-RED

## I. P ENDAHULUAN
Kewajiban  rumah  sakit  dalam  hal  penyelenggaraan rekam medis dan memiliki ruang rawat inap yang memenuhi standar  kelas  rawat  inap  Dewan  Jaminan  Sosial  Nasional (DJSN) membutuhkan suatu sistem yang dapat mempermudah  pemenuhan  standar  ruang  rawat  inap  serta pendistribusian  rekam  medis  [2].  Sistem  monitoring  adalah metode  mengamati  dan  memantau  peristiwa  dan/atau keluaran  terukur  dari  suatu  sistem  dari  waktu  ke  waktu. Sistem  pemantauan  memungkinkan  respons  proaktif, keamanan data, dan pengumpulan data secara umum. Sistem ini  dapat  menghasilkan  referensi  untuk  solusi  masalah. Sistem  monitoring  ini  akan  berjalan  lebih  efektif  saat dilandasi  secara  otomatis  atau  berbasis  IoT  ( Internet  of Things ). Internet  of  Things (IoT)  merupakan  suatu  konsep sistem  perangkat  teknologi  yang  saling  berinteraksi  dan mampu  mentransfer  data  satu  sama  lain  melalui  jaringan tanpa  memerlukan  interaksi  antar  manusia  atau  manusia terhadap  komputer  (mesin).  Node-RED  merupakan  aplikasi dengan  platform  Nodejs  yang  berjalan  di  server  dan melayani  perangkat  yang  terhubung  ke  server  tersebut. Penelitian ini memliki dua bagian data yaitu data monitoring kesehatan  dan  data  pengontrolan  kondisi  ruangan.  Data monitoring  kesehatan  terdiri  dari  data  suhu  tubuh,  saturasi oksigen, dan denyut jantung, dimana data ini diperoleh dari
koordinasi  Arduino  Mega  2560,  Raspberry  Pi  3B  dengan sensor MAX30102 dan LM35. Sedangkan data pengontrolan kondisi  ruangan  terdiri  dari  data  suhu  dan  kelembaban ruangan  yang  telah  dikontrol  diperoleh  dari  koordinasi kontroller  Arduino,  Raspberry  Pi  dengan  sensor  AM2301, dan driver MOSFET D4184. Hasil informasi yang berisikan data  penelitian  dikirim  dan dipantau  langsung  melalui  LCD TFT, dan cloud Node-RED . Selain itu data informasi tersebut juga tersimpan secara otomatis pada memori kontroller yang dapat diakses sepanjang waktu. Penelitian ini juga dilakukan dengan  tujuan  pada  pengembangannya  dapat  membantu divisi kesehatan dalam memenuhi kewajiban penyelenggaran rekam medis, pemenuhan standar ruang rawat di rumah sakit, dan berbagai teknologi informasi kesehatan lainnya.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Penelitian  Kontrol  Prototipe  Ruang  Monitoring Kesehatan  Berbasis Node-RED ini  menggunakan  berbagai komponen  elektronik  yang  terdiri  dari  kontroller  Arduino Mega  2560,  ESP-12F,  Raspberry  Pi  3-B,  RS232,  LCD, MAX30102,  LM35,  AM2301,  Mosfet  d4184, Solid  State Relay ,  Motor  DC, Heater , Mist - Maker ,  dan  hal  pendukung lainnya  seperti  Node-Red.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode fuzzy  inference  system Mamdani  yang  digunakan  sebagai  sistem  pendukung keputusan  yang  digunakan  kontroller  dalam  mengontrol suhu dan kelembapan ruang monitoring kesehatan tersebut.

## A. Arduino Mega 2560
Arduino  Mega  2560  adalah  papan  elektronik pengembangan  berbasis  mikrokontroler  Atmega2560, memiliki 16 pin analog dan 54 pin I/O digital dimana 15 pin digunakan  untuk output PWM,  dapat  beroperasi  pada  Vin dari 6V hingga 20V. Komponen ini juga telah menyediakan fitur interface USB  di  mana  kabel  USB  digunakan  untuk menghubungkan papan dengan PC, serta fitur untuk header ICSP  yang  digunakan  untuk  memprogram  papan  tanpa memutuskannya  dari  sirkuit  utama.  Arduino  Mega  2560 diprogram  menggunakan  software  Arduino  IDE  ( Integrated Development Environment ) yang merupakan  software resmi yang diperkenalkan oleh Arduino.cc. [1]
B. ESP-12F8266
ESP-12F  merupakan  perangkat  pengembangan  dari  seri ESP8266  yang  menyediakan  konektivitas  internet  untuk suatu  proyek  elekronika.  ESP-12F  dapat  berfungsi  baik sebagai access  point (dapat  membuat hotspot )  dan  sebagai stasiun  (dapat  terhubung  ke  Wi-Fi),  sehingga  dapat mengambil data dan mengunggahnya ke internet. ESP- 12F berdimensi 24mm*16mm*3mm. ESP-12F memiliki catu daya  3.0v  –  3.6v  dan  mengonsumsi  daya  lebih  besar  dari 0.1mW.  ESP-12F  memiliki  antarmuka  HSPI,  UART,  I²C, I²S,  PWM,  dan  GPIO.  Mode  keamanan  jaringan  yang
digunakan ESP-12F adalah WPA/WPA2. Modul WiFi ESP- 12F  dikembangkan  oleh  Ai-Thinker  Technology.  Prosesor inti  ESP8266  mengintegrasikan  Tensilica  L  106 ultra-low- power 32-bit micro MCU dalam sebuah paket kecil dengan mode Lite 16  bit  yang  mendukung  80  MHz  dan  160  MHz. Modul  WiFi  ESP-12F  mendukung  protokol  IEEE  802.11 b/g/n  standar,  mendukung  RTOS,  mengintegrasikan  WI-Fi MAC/  BB/RF/PA/LNA,  serta  dilengkapi  ADC  10-bit  dan protokol jaringan TCP / IP [2].

## C. MAX30102
MAX30102  adalah  modul  sensor  terintegrasi  antara oksimetri  nadi  dan  detak  jantung.  Di  dalam  sensor  ini terdapat  LED  internal,  fotodetektor,  elemen  optik,  dan elektronik  dengan noise yang  rendah  terhadap  penolakan ambient  light (cahaya  yang  tersedia  disekitarnya). MAX30102 beroperasi pada catu daya 1.8V tunggal dan catu daya  3.3V  terpisah  untuk  LED  internal.  Sensor  ini  juga dilengkapi  dengan  komunikasi interface (antarmuka)  yang kompatibel  dengan  komunikasi  I2C  dan  dapat  beroperasi pada rentang suhu -40ºC hingga +85ºC. [2]

## D. LM35
LM35  adalah  sensor  suhu  analog,  linier  yang  tegangan keluarannya bervariasi secara linier dengan perubahan suhu. LM35  dapat  mengukur  dari  -55  derajat  celcius  hingga  150 derajat  celcius.  Tingkat  akurasi  LM35  sangat  tinggi  jika dioperasikan  pada  suhu  dan  tingkat  kelembapan  yang optimal.  Konversi  tegangan output ke  celcius  juga  mudah dan  lurus  ke  depan. Output tegangan  LM35  meningkat 10mV per derajat Celcius. Kenaikan suhu tegangan input ke LM35  bisa  dari  +4  volt  hingga  30  volt  dan  mengkonsumsi sekitar 60 mikroampere. [4]

## E. AM2301
AM2301 adalah sensor yang digunakan untuk mengukur suhu dan kelembapan. AM2301 dapat mengukur suhu dari - 40  °C  hingga  80°C  dan  kelembapan  dari  0%  hingga  100% dengan  akurasi  ±1°C  dan  ±1%.  Sensor  AM2301 menggunakan  teknik  pengumpulan  sinyal  digital  dan teknologi  penginderaan  kelembapan.  Sensor  AM2301 dilengkapi  dengan  NTC  khusus  untuk  mengukur  suhu  dan mikrokontroler  8  bit  untukmenampilkan  nilai  suhu  dan kelembapan  sebagai  data  serial.  Setiap  sensor  model  ini diberi kompensasi suhu dan dikalibrasi dalam ruang kalibrasi yang  akurat  dan  koefisien  kalibrasi  disimpan  dalam  jenis program  dalam  memori  OTP  untuk  memastikan  keandalan dan  stabilitas  dari  sensor  ini, dan  ketika  sensor  mendeteksi, sensor  akan  mengutip  koefisien  dari  memori.  Sensor AM2301  ini  juga  telah  dikalibrasi  sinyal  digital  dari  pabrik sehingga mempermudah koneksi dengan mikrokontroler lain [3].

## F. NODE-RED
Node-Red
merupakan perangkat pemrograman ( programming  tools )  yang  mampu  menghubungkan  atau mengintegrasikan  perangkat  keras  ( hardware ),  API ( Application  Programming  Interface ),  atau  sederhananya Node-RED  merupakan  aplikasi  dengan  platform  Nodejs yang  berjalan  di  server  dan  melayani  perangkat  yang terhubung  ke  server  tersebut.  Untuk  menjadikan  Raspberry Pi  sebagai  server  ada  beberapa  protocol  komunikasi  yang dapat  digunakan,  salah  satunya  adalah  protokol  komunikasi MQTT. Protokol adalah aturan atau metode untuk mengirim data  pada  perangkat  elektronik.  Dalam  sistem  komputer, setiap komputer menggunakan protokol untuk
berkomunikasi  dengan  komputer  lain.  Protokol  yang  sering digunakan  untuk  komunikasi  IoT  seperti  UDP,  FTP,  TCP, dan  ICMP,  serta  protokol  seperti  MQTT,  protokol  MQTT ( Message  Queuing Telemetry Transport ) merupakan sebuah protokol  yang  berjalan  diatas  stack  TCP/IP  dan  dirancang khusus  untuk  machine  to  machine  yang  tidak  memiliki alamat khusus yaitu seperti halnya sebuah arduino, raspi atau device lain yang tidak memiliki alamat khusus.
G. Fuzzy Inference System Mamdani Fuzzy  inference  system adalah  sistem  berlogika fuzzy dengan tujuan untuk mengambil keputusan atau kesimpulan dari pemetaan ruang input menuju ruang output berdasarkan aturan yang ditetapkan. Metode FIS Mamdani diperkenalkan oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.    Terdapat  empat tahapan yang digunakan dalam metode ini yaitu:

## 1. Penyusunan himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy adalah himpunan yang memetakan nilai variabel  ruang input/output ke  dalam  dua  kategori,  yaitu anggota  dan  bukan  anggota,  dengan  nilai  keanggotaannya berada  pada  rentang  ‘0  hingga  1’  Beberapa  representasi pendekatan fungsi yang ada seperti representasi linear, kurva segitiga,  trapesium,  kurva  bentuk  bahu,  kurva  sigmoid,  dan kurva bentuk lonceng.

## 2. Aplikasi fungsi implikasi
Terdapat  dua  fungsi  implikasi  yaitu  Min  dan  Probor ( probabilistic OR). Sistem yang terdiri atas sejumlah aturan dapat  menggunakan  inferensi  (konklusi)  dari  kelompok (himpunan)  serta  hubungan  dari  aturan  ke  aturan  yang lainnya,  inferensi  ini  disebut  fungsi  agregrasi.  Contoh metode yang dapat digunakan yaitu metode Max .

## 3. Komposisi aturan
Model u mum aturan dalam fungsi implikasi yaitu IF p is X THEN q is Y,  dengan  p  dan  q  adalah  skalar,  X  dan  Y adalah  himpunan fuzzy .  Proporsisi  (aturan)  yang  mengikuti IF adalah  ‘anteseden’  (acuan),  dan  yang  mengikuti THEN adalah  ‘konsekuen’  (akibat).  Contoh  aturan  yang  diperluas dengan menggunakan operator fuzzy :

## 4. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  menghasilkan  keluaran  berbentuk  nilai tegas yang berada masih berada pada domain himpunan fuzzy itu  sendiri,  nilai  ini  diperoleh  dari  pengolahan  komposisi aturan  –  aturan fuzzy .  Beberapa  metode  defuzzifikasi  yang umum digunakan  yaitu centroid ( centroid of area ), bisector ( bisector  of  area ),  mom  ( mean  value  of  maximum ),  som ( smallest  (absolute)  value  of  maximum ),  lom  ( largest (absolute) value of maximum ) [8].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sebelum  memperoleh  hasil  dari  penelitian  yang dilakukan, perancangan sistem yang terdiri dari perancangan hardware  dan  perancangan  software  terlebih  dahulu dilakukan.  Perancangan  sistem  dijelaskan  pada  bagian  A. Setelah  melakukan  perancangan,  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan dikemukakan pada bagian B, dimana analisis dari hasil juga terdapat di dalamnya.

## A. Perancangan Sistem
SENSOR LM35 SUHU TUBUH SENSOR MAX 30102 1. DETAK JANTUNG 2. SATURASI OKSIGEN
(SPO2)
RASPBERRY PI 3 B CLOUD NODE- RED COMPUTER/ BROWSER PASIEN PROSES FUZZY KONDISI RUANGAN DENGAN METODE MAMDANI SUHU RUANGAN SENSOR DHT-21 MINI AC PORTABLE MOSFET D4184 EXHAUST FAN PROSES FUZZY STATUS DENGAN METODE MAMDANI MOSFET D4184 HEATER FAN MOSFET D4184 HUMIDIFIER KELEMBAPAN UDARA RUANGAN ARDUINO MEGA 2560 ESP-12F 8266 MODUL PENGEMBANGAN ESP12F8266 LCD TFT MOSFET D4184

## Gambar 1. Blok diagram
Gambar 1. menunjukkan blok diagram dari sistem secara keseluruhan  dimulai  dari  data  monitoring  kesehatan  yang diperoleh  dari participants melalui  sensor  MAX30102  dan LM35 diolah secara fuzzy inference di dalam Arduino Mega 2560. Data pengontrolan kondisi suhu dan kelembapan ruang monitoring kesehatan diperoleh melalui sensor AM2301 juga diolah  secara fuzzy  inference pada  modul  pengembangan ESP  12-F8266.  Hasil  keluaran output fuzzy  inference dari data  kesehatan  yang  diperoleh  oleh  Arduino  membuat Arduino  mengaktikfan  LCD  TFT  yang  menampilkan informasi data penelitian. Selanjutnya modul pengembangan ESP  12-F  memberikan  nilai  PWM  yang  membuat driver Mosfet  d4184  untuk  mengatur  PWM  dari  motor  dc mist- maker , ex-fan , heater ,  dan  pendingin sesuai  dengan  nilai output proses fuzzy  inference yang  telah  diolah.  Arduino Mega  2560  juga  mengirimkan  data  –  data  sensor  yang diterima  ke  Raspberry  Pi 3-B  melalui ESP  12-F.  Raspberry Pi 3-B menyimpan seluruh data sensor tersebut selama waktu yang  ditentukan,  dan  juga  disimpan  dalam cloud Node-Red serta dapat dilihat secara terus menerus atau berkala melalui browser / komputer.
Miniature BED M E JA LAYAR MONITOR LCD TFT ALAT MONITORING KESEHATAN Power Supply 5 V Power Supply 12 V RASPBERY Pi 3-B Kontroller dan komponen lainnya HEATER with FAN EXHAUST FAN A C MINIATURE RUANGAN RAWAT INAP RUANGAN MONITORING RUANGAN PANEL D H T 21 80 0 m m 900 mm

## Gambar 2. Desain prototipe ruang monitoring kesehatan
Gambar  2.  menunjukkan  desain  dari  prototipe  ruang monitoring  kesehatan  yang  dibuat  dalam  bentuk  maket dengan  ukuran  panjang  total  maket  adalah  ±80  cm,  lebar total maket adalah ±90 cm, dan tinggi total maket adalah ±40 cm. Prototipe ruang monitoring kesehatan ini dilengkapi alat monitoring  kesehatan,  sensor  AM2301,  pendingin  ruangan
portable , Ex-fan , Heater  with  Fan , mist-maker dan  semua komponen elektronik yang terkait dalam penelitian ini.
Gambar 3. Pemetaan ruang input terhadap output sistem inferensi fuzzy Gambar  3.  menunjukkan  terdapat  dua  input  yang diproyeksikan terhadap ruang output yaitu suhu ruangan dan kelembapan  ruangan,  dan  ruang  output  nya  yaitu heater , pendingin portable , ex-fan ,  dan mist-maker (penambah kelembapan  udara).  Pemetaan  ruang  input  terhadap  ruang output ini lah yang disebut dengan inferensi fuzzy dimana di dalam proses fuzzy tersebut terdapat domain himpunan fuzzy yang  diperlukan  untuk  mendapatkan  nilai  output.  Domain himpunan  sistem  inferensi fuzzy yang  digunakan  pada penelitian ini dijelaskan pada Table I.
Tabel  I. D OMAIN H IMPUNAN F IS K ONDISI R UANG P ROTOTIPE Domain Dry ; Cold (X2); Slow Normal (Y2); Medium Moist ; Hot (Z2); Fast Room- Humidity < 50% 50% - 60% > 60% Room- Temperature < 22ºC 22ºC - 26ºC > 26 ºC PWM 0-60 80-140 160-255 Keterangan :
 X2  dibagi  menjadi  2  yaitu  X21  untuk  kelembapan kategori kering dan X22 untuk suhu kategori dingin
 Y2  dibagi  menjadi  2  yaitu  Y21  untuk  kelembapan kategori normal dan Y22 untuk suhu kategori Normal
 Z2  dibagi  menjadi  2  yaitu  Z21  untuk  kelembapan kategori lembap dan Z22 untuk suhu kategori Panas
Tabel  II. ATURAN FIS KONDISI RUANG PROTOTIPE
No Rule IF A2 is AND B2 is Then PWM H is PWM AC is PWM EF is PWM Humi is 1 X21 X21 M S S M 2 X22 X22 F S S F 3 X21 X22 M S S F 4 X22 X21 F S S M 5 X21 Y2 M S S S 6 X22 Y2 F S S S 7 X21 Z21 M S M S 8 X21 Z22 M S F S 9 X22 Z21 F S M S 10 X22 Z22 F S F S … … … … … … … 25 Z22 Z22 S F F S
Keterangan :
A2 = Kelembapan ruangan B2 = Suhu ruangan
PWM = nilai PWM untuk heater (H), pendingin portable (AC), ex-fan (EF),  dan mist-maker (pelembap  udara/ Humi)
Persamaan defuzzifikasi bisector :
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = ∫ ( ) ( )  
Keterangan :
 Output    = nilai (hasil) akhir defuzzifikasi
 Moment  = pemetaan titik z terhadap kurva
 Area        = luas daerah z terhadap kurva

## B. Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  ditunjukkan  pada Gambar 4, Gambar 5, dan Tabel I, II, III, IV, dan V.
(a) (b)

## Gambar 4. Keseluruhan Prototipe Ruang Monitoring Kesehatan
Monitoring  kesehatan  pada  orang  yang  diuji  dimulai dengan  pengambilan  nilai  data  kesehatan  dari  orang  yang diuji  dengan  alat  yang  telah  dibuat  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4 (a). , yang berbentuk seperti oksimeter diletakkan dua jari tangan dan pada alat  yang berbentuk silinder kecil diletakkan di dalam lempitan lengan.
Gambar 5. Hasil monitoring di Node-Red
Tabel  III. D ATA PENGATURAN HEATER DAN PENDINGIN No T H Heater Pendingin PWM- P PWM- M Error PWM- P PWM -M Error 1 31,3 88 37,44 36,80 1,74 110,01 110 0,01 2 29,3 68,8 35,23 34,60 1,82 110,01 110 0,01 3 28,3 67,8 37,07 36,50 1,56 110,01 110 0,01 4 27,9 66,6 37,07
36,50 1,56 105,8 106 0,19 5 27,6 64,8 37,07 36,50 1,56 94,99 94,6 0,41 6 27,4 64 38,01 37,40 1,63 83,38 82,8 0,70 7 27,2 62,7 38,01 37,40 1,63 65,60 64,9 1,08 8 26,8 61,8 38,20 37,60 1,60 38,20 37,6 1,60 9 26,5 60,8 36,51 35,90 1,70 37,44 36,8 1,74 10 25,9 58,8 0 0 0 0 0 0
Tabel  IV. D ATA PENGATURAN E X -F AN DAN M IST - MAKER
No T H Ex-Fan Mist-Maker PWM- P PWM- M Error PWM- P PWM -M Error 1 31,3 88 181,09 182,00 0,50 37,07 36,50 1,56 2 29,3 68,8 101,89 102,00 0,11 36,32 35,70 1,74 3 28,3 67,8 92,99 92,60 0,42 37,25 36,70 1,50 4 27,9 66,6 77,22 76,60 0,81 38,30 37,70 1,59 5 27,6 64,8 38,01 37,40 1,63 37,44 36,80 1,74 6 27,4 64 37,07 36,50 1,56 37,07 36,50 1,56 7 27,2 62,7 36,60 36,00 1,67 36,60 36,00 1,67 8 26,8 61,8 36,04 35,40 1,81 36,04 35,40 1,81 9 26,5 60,8 38,01 37,40 1,63 38,10 37,40 1,87 10 25,9 58,8 0 0 0 0 0 0 Keterangan :  T = Suhu ruangan (ºC)  H = Kelembapan ruangan (%)
 PWM-P = Nilai PWM dari alat penelitian  PWM-M = Nilai PWM dari Matlab  Error  =  persentase  selisih  antara  hasil  penelitian  dengan Matlab (%)

## Tabel  V. P ERBANDINGAN DATA MONITORING KESEHATAN
No DJ- P DJ- S Error Sp O 2 - P Sp O 2 - S
Error ST-P ST-S Error 1 94 101 6,93 97 97 0,00 35,68 35,9 0,61 2 99 97 2,06 95 96 1,04 36,17 36,2 0,08 3 95 98 3,06 98 95 3,16 35,68 35,7 0,06 4 91 99 8,08 99 98 1,02 36,62 36,6 0,05
5 94 97 3,09 95 97 2,06 36,51 36,5 0,03
6 89 98 9,18 96 93 3,23 36,12 36,1 0,06 7 96 102 5,88 99 95 4,21 36,2 36,2 0,00 8 97 101 3,96 99 96 3,13 36,31 36,3 0,03
9 99 98 1,02 99 99 0,00 35,98 36,1 0,33
10 95 99 4,04 97 98 1,02 36,15 36,2 0,14 11 80 85 5,88 98 96 2,08 35,49 35,5 0,01
12 71 77 7,79 96 96 0,00 35,1 35,1 0,03 13 72 79 8,86 98 96 2,08 35,18 35,2 0,02 14 66 71 7,04 98 95 3,16 35,29 35,3 0,01 15 82 85 3,53 97 98 1,02 34,96 35,1 0,36 16 69 70 1,43 97 99 2,02 35,13 35,2 0,16 17 60 65 7,69 98 93 5,38 35,15 35,2 0,11 18 77 80 3,75 98 99 1,01 35,3 35,3 0,03 19 68 70 2,86 96 98 2,04 35,18 35,2 0,02
20 70 65 7,69 95 100 5,00 35,38 35,5 0,30 21 68 70 2,86 88 95 7,37 35,56 35,6 0,08 22 79 84 5,95 94 97 3,09 36,40 36,0 1,13 23 78 83 6,02 95 96 1,04 36,10 35,8 0,86 24 84 89 5,62 98 99 1,01 36,52 35,9 1,75 25 75 80 6,25 97 98 1,02 36,40 36,0 1,13 26 74 79 6,33 94 95 1,05 36,38 36,0 1,08 27 90 95 5,26 96 97 1,03 35,99 35,6 1,12 Keterangan :
 DJ-P = Nilai detak jantung dari alat penelitian (bpm)
 DJ-S = Nilai detak jantung dari alat standar (bpm)
 SpO 2 -P = Nilai saturasi oksigen dari alat penelitian (%)
 SpO 2 -S = Nilai saturasi oksigen dari alat standar (%)
 ST-P = Nilai suhu tubuh dari alat penelitian (ºC)  ST-S = Nilai suhu tubuh dari alat standar (ºC)

## C. Analisis Penelitian
Persamaan nilai rata-rata :
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = ∑
∑  
Persamaan nilai persentase keberhasilan :
𝐾𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 (%) =  100 % − 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 

## a) Monitoring Kesehatan
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑎𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔 (𝐷𝐽) 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛
= 2212 27 = 81,93 𝑏𝑝𝑚
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑎𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔 (𝐷𝐽) 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟
= 2317 27 = 85,81 𝑏𝑝𝑚 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑎𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔 (𝐷𝐽) = 142,11 27 = 5,26 %
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑎𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔 (𝐷𝐽) = 100 % − 5,26% = 94,74%
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑜𝑘𝑠𝑖𝑔𝑒𝑛 (𝑆𝑝𝑂2) 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛 = 2607 27 = 96,56 %
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑜𝑘𝑠𝑖𝑔𝑒𝑛 (𝑆𝑝𝑂2) 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 = 2611 27 = 96,70 % 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑜𝑘𝑠𝑖𝑔𝑒𝑛 (𝑆𝑝𝑂2) = 58,27 27 = 2,16 % 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑜𝑘𝑠𝑖𝑔𝑒𝑛 (𝑆𝑝𝑂2) = 100 % − 2,16% = 97,84%
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑢 ℎ 𝑢 𝑡𝑢𝑏𝑢 ℎ 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛
= 966,93 27 = 35,81 º 𝐶 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑢 ℎ 𝑢 𝑡𝑢𝑏𝑢 ℎ 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟
= 965,3 27 = 35,75 º 𝐶 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑢 ℎ 𝑢 𝑡𝑢𝑏𝑢 ℎ = 9,59 27 = 0,36 % 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑢 ℎ 𝑢 𝑡𝑢𝑏𝑢 ℎ = 100 % − 0,36% = 99,64%
b) Pengaturan suhu dan kelembapan ruangan
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 ℎ 𝑒𝑎𝑡𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛
= 334,61 10 = 33,461
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 ℎ 𝑒𝑎𝑡𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 MATLAB = 329,2 10 = 32,92 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑃𝑊𝑀 ℎ 𝑒𝑎𝑡𝑒𝑟 = 14,8 10 = 1,48 % 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑃𝑊𝑀 ℎ 𝑒𝑎𝑡𝑒𝑟 = 100 % − 1,48% = 98,52%
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛
= 755,44 10 = 75,44
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 MATLAB = 752,7 10 = 75,27 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑃𝑊𝑀 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒
= 5,75 10 = 0,575 % 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑃𝑊𝑀 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒
= 100 % − 0,575% = 99,425%
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 𝑒𝑥 − 𝑓𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛
= 638,92 10 = 63,892
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 𝑒𝑥 − 𝑓𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 MATLAB = 635,9 10 = 63,59 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑃𝑊𝑀 𝑒𝑥 − 𝑓𝑎𝑛
= 10,14 10 = 1,014 %
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑃𝑊𝑀 𝑒𝑥 − 𝑓𝑎𝑛 = 100 % − 1,014% = 98,986% 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 𝑚𝑖𝑠𝑡 − 𝑚𝑎𝑘𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛 = 334,19 10 = 33,419 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑊𝑀 𝑚𝑖𝑠𝑡 − 𝑚𝑎𝑘𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒 ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 MATLAB = 328,7 10 = 32,87 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑃𝑊𝑀 𝑚𝑖𝑠𝑡 − 𝑚𝑎𝑘𝑒𝑟 = 15,04 10 = 1,504 % 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑃𝑊𝑀 𝑚𝑖𝑠𝑡 − 𝑚𝑎𝑘𝑒𝑟 = 100 % − 1,504% = 98,496%

## c) Keseluruhan data penelitian
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒 ℎ 𝑎𝑡𝑎𝑛
= 94,74% + 96,56% + 99,64% 3
= 96,98%
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑃𝑊𝑀 = 98,52 + 99,425 + 98,986 + 98,496 4 = 98,856%
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛 = 96,98% + 98,856% 2 = 97,918%
d) Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani
 Data Ruangan : 1. Suhu ruangan = 28,5ºC 2. Kelembapan ruangan= 62,3%
Heater
A. Fuzzifikasi  Suhu ruangan Sangat Dingin (X22) =0;
Dingin=(X21)=0; Normal (Y2)= 0;
Panas(Z21)=1;
Sangat Panas(Z22)=0;
 Kelembapan ruangan Sangat Kering (X22)=0;
Kering (X21)=0; Normal (Y2)=70-62,3/10=0,77; Lembap (Z21)=0; Sangat Lembap (Z22) =0;
B. Inferensi (MIN) Tabel  VI. R ULE NO 1. 0 6. 0 11. 0 16. 0 21. 0 2. 0 7. 0 12. 0 17. 0 22. 0 3. 0 8. 0 13. 0 18. 0 23. 0 4. 0 9. 0 14. 0 19. 0 24. 0 5. 0 10. 0 15. 0 20. 0,77 25. 0 B. Inferensi (MAX) 1. RENDAH = 0,77 2. SEDANG = 0
3. TINGGI = 0 C. Defuzzifikasi 𝑧 ∗ = ∫ µ( )( ) ∫ µ( ) = ( ) ( ) (3)
Gambar 6. Kurva hasil inferensi fuzzy ( z )
 Momen1 =1606,6666;
 Momen 2= 413,4489333;
 Momen total =2020,114933;
 Luas 1= 49,742;
 Luas 2 =5,929 ;
 Luas total = 55,671;
 Z * = 2020,115/55,671=36,28 (“SLOW”)

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  penelitian  dari  Tabel  V  rata- rata  error  yang  dilakukan  sistem  dalam  pengukuran  nilai detak jantung manusia adalah 5,26%, untuk saturasi oksigen 2,16%,  dan  untuk  suhu  tubuh  0,36%  dengan  keseluruhan persentasi keberhasilan alat penelitian dalam pembacaan data kesehatan  adalah  96,98%.  Berdasarkan  hasil  analisis penelitian  dari  Tabel  III  dan  Tabel  IV,  rata-rata  error  yang dilakukan  alat  penelitian  dalam  pengaturan  suhu  ruangan yaitu  untuk  PWM heater 1,48  %, dan 0,575%  untuk PWM pendingin portable .  Dalam  pengaturan  kelembapan  udara ruangan  alat  penelitian  memiliki  rata  –rata  error  yaitu 1,014% untuk PWM ex-fan , dan 1,504% untuk PWM mist- maker (pelembap udara). Keseluruhan persentasi keberhasilan  alat  penelitian  dalam  pengaturan  PWM  adalah 98,856%.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa persentasi keberhasilan keseluruhan sistem penelitian berada di  tingkat  97,918%.  Di  samping  itu,  seluruh  data  informasi yang diperoleh dari alat penelitian berhasil ditampilkan pada cloud  Node-RED .  Penelitian  ini  juga  dapat  dikembangkan dan  digunakan  untuk  penelitian  selanjutnya  ataupun  dalam sektor kesehatan seperti rumah sakit.
D AFTAR P USTAKA
[1] Barrett, S. F. (2020). Arduino I: Getting Started. In Synthesis Lectures on  Digital  Circuits  and  Systems (Vol.  15,  pp.  1–222).  Morgan  and
Claypool Publishers. https://doi.org/10.2200/S01001ED1V01Y202003DCS058 [2] DIREKTORAT,  P.  K.  (2020,  September  09).  “Standar  Kelas  Rawat Di Inap Rumah Sakit”. Retrived from DEWAN JAMINAN SOSIAL NASIONAL DJSN.
[3] Elsamnah  Fahed,  A.  Bilgaiyan, M. Affiq,  C.  H.Shim,  H.  Ishidai,  R. Hattori, Reflectance Based Organic Pulse Meter Sensor for Wireless Monitoring  of  Photoplethysmogram  Signal ,  Biosensors  (Basel).  Juli 2019, doi: 10.3390/bios9030087.
[4] Lakshmipriya, N., & Anathamoorthy, N. P. (2020). Using FPGA real time model for novel 33-level switched-capacitor multilevel inverter for  PMSM  drive.  Microprocessors  and  Microsystems,  76. https://doi.org /10.1016/j.micpro.2020.103078
[5] Selvachandran, G., Quek, S. G., Lan, L. T. H., Son, L. H., Giang, N. L., Ding, W., … De Albuquerque, V. H. C. (2021). A New Design of Mamdani  Complex  Fuzzy  Inference  System  for  Multiattribute Decision  Making  Problems.  IEEE  Transactions  on  Fuzzy  Systems, 29(4), 716–730. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2019.2961350
[6] S., R. (PDPI, 2022)I., & Hartono, H. (2018). Rancang Bangun Pulse Width  Modulation  (PWM)  Sebagai  Pengatur  Kecepatan  Motor  DC Berbasis  Mikrokontroler  Arduino .  Jurnal  Penelitian,  3(1),  50–58. https://doi.org/10.46491/jp.v3e1.31.50-58
[7] Kölling, M. (2016). Educational programming on the Raspberry Pi . Electronics (Switzerland), 5(3). https://doi.org/10.3390/electronics5030033
[8] E.  Sonalitha,  B.  Nurdewanto,  S.  Ratih,  N.R.  Sari,  A.B.  Setiawan, P.Tutuko, Comparative Analysis of Tsukamoto and Mamdani Fuzzy Inference  System  on  Market  Matching  to  Determine  the  Number  of Exports  for  MSMEs, IEEE, 2018  Electrical  Power,  Electronics, Communications, Control, and Informatics Seminar (EECCIS)
1 2