## ALAT MONITORING PENGUKURAN TEKANAN DARAH PORTABLE DENGAN OUTPUT SUARA BERBASIS IoT
Aditya Wardhani 1) , Tisa Anggraini 2) , Yultrisna 3) , Zulka Hendri 4) , Reza Nandika 5) 1,2,3,4) Program studi Teknik Elektronika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang E-mail: adityawardhani.aw@gmail.com

## ABSTRAK
Telah  dilakukan pembuatan  alat  monitoring pengukuran  tekanan  darah portable dengan output  suara berbasis  IoT  yang  didasarkan  perawatan  pasien  dengan  pendekatan  berorientasi  pasien.  Dalam pendekatan  ini  pasien  dilengkapi  dengan  pengetahuan  dan  informasi  untuk  lebih  aktif  dalam mendiagnosa penyakit dan melakukan tindakan pencegahan salah satunya pengukuran tekanan darah. Sasaran penelitian ini, yaitu (a) membuat sebuah prototipe sistem monitoring pengukuran tekanan darah portable dengan output suara berbasis IoT berbasis IoT, (b) mengukur kinerja sistem. Metode penelitian dimulai dari pembuatan prototipe, dan pengukuran kinerja sistem. Hasil pengukuran kinerja sistem, rata- rata erorr pada pembacaan nilai tekanan darah sebesar 2,49% untuk pembacaan tekanan darah sistolik dan  2,79%  untuk  pembacaan  tekanan  darah diastolic .  Nilai  erorr  tersebut  diperoleh  dari  30  orang responden.  Sistem  dapat  untuk  pemantauan  pembacaan  data  dari  sensor  MPX5050DP  dengan penggunaan  NodeMCU  ESP8266  pada  web  server  Thinkspeak  melalui  layar  smartphone.  Secara keseluruhan alat dapat berfungsi dengan baik.
Kata kunci : Tekanan darah, MPX5050DP, node MCU esp32, Thinkspeak, google spreadsheet.

## ABSTRACT
A portable blood pressure measurement monitoring device with IoT-based voice output has been created which is based on patient care with a patient-oriented approach. In this approach, patients are equipped with  knowledge  and  information  to  be  more  active  in  diagnosing  disease  and  taking  preventive measures,  one  of  which  is  measuring  blood pressure.  The  targets  of  this  research  are  (a)  creating  a prototype of a portable blood pressure measurement monitoring system with IoT-based voice output, (b) measuring system performance. The research method starts from making a prototype and measuring system performance. The results of measuring system performance, the average error in reading blood pressure values was 2.49% for systolic blood pressure readings and 2.79% for diastolic blood pressure readings. The error  value was obtained from 30  respondents. The system can monitor data readings from  the  MPX5050DP  sensor  using  the  NodeMCU  ESP8266  on  the  Thinkspeak  web  server  via  the smartphone screen. Overall the tool can function well.
Keyword : Blood pressure, MPX5050DP, nodeMCU esp32, Thingspeak, google spreadsheet.

## P ISSN 2614-5979

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  sekarang ini ditandai oleh hadirnya Internet Of Thing (IoT). IoT merupakan layanan internet yang terintegrasi dengan  pemanfaatan  jenis  sensor  tertentu  [1][2] hal ini juga berdampak pada perawatan kesehatan [3].  Permasalahan  perawatan  pasien  yang  dulu dilakukan  secara  tradisional,  dimana  para  dokter atau  ahli  kesehatan  harus  berada  di  dekat  pasien setiap waktu dan pasien tetap dilingkungan rumah sakit, saat ini permasalahan tersebut dapat diatasi dengan pendekatan berorientasi pasien [4]. Dalam pendekatan ini pasien dilengkapi dengan pengetahuan  dan  informasi  untuk  lebih  aktif dalam  mendiagnosa  penyakit  dan  melakukan tindakan  pencegahan.  salah  satunya  pengukuran tekanan  darah  ( blood  pressure  measurement ). Tekanan  darah  adalah  tekanan  dari  darah  yang dipompa  oleh  jantung  terhadap  dinding  arteri. Pada manusia, darah dipompa melalui dua sistem sirkulasi  terpisah  dalam  jantung  yaitu  sirkulasi pulmonal  dan  sirkulasi  sistemik.  [5],  salah  satu penyakit yang dapat dideteksi dari tekanan darah adalah  penyakit  hipertensi.  Tekanan  darah  yang tidak  normal  dapat  terjadi  dimana  saja,  sehingga dibutuhkan suatu sistem pendeteksi tekanan darah yang  lebih  praktis  dan  efisien.  Parameter kesehatan  jantung  selain  menggunakan  (ECG) electrocardiograph ,  dapat  juga  menggunakan pemeriksaan mengukur tekanan darah ( sphygmomanometer atau tensimeter).
Pada saat ini telah banyak dijual dipasaran alat ukur  tensi  (tensimeter)  baik  analog  maupun digital,  namun  sistem  pengukuran  masih  bersifat lokal  karena  hanya  dapat  dipantau  tensi  darah pasien pada lokasi tersebut. Untuk beberapa kasus misalnya  pasien  koma  atau  pasien  yang  tidak dapat dikunjungi secara langsung misalnya pasien terinfeksi virus berbahaya maka solusinya adalah pemantauan  tensi  jarak  jauh  dibutuhkan.  Pada penelitian ini kami mengembangkan alat monitoring  tekanan  darah  portable,  berbiaya murah berbasis IoT dengan output suara.
Penelitian  yang  berkaitan  telah  dilakukan sebelumnya, menggunakan komunikasi bluetooth dan  aplikasi android untuk  monitoring  tekanan darah [6], hasil penelitian menunjukkan pembacaan  sensor  dapat  ditampilkan  pada perangkat  lunak mobile berbasis android . Penelitian  serupa  juga  dilakukan oleh  [7],  sensor DS18B20  digunakan  untuk  deteksi  suhu,  hasil
pembacaan  sensor  kemudian  ditampilkan  pada aplikasi cloud IoT menggunakan komunikasi data wireless ,  hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat akurasi  alat  92,26%.  Mengembangkan  sistim pemantauan tekanan darah yang didasarkan pada metode bentuk gelombang tekanan osilometri dan dikombinasikan  dengan  modul Bluetooth yang mentransfer  data  aplikasi  seluler  [8],  hasil pengujian  menunjukkan  akurasi  pengukuran mendekati nilai referensi.
Berdasarkan sejumlah hasil penelitian tersebut, maka  dipabrikasi  alat  monitoring  pengukuran tekanan  darah portable dengan  output  suara berbasis  IoT.  Penambahan  output  suara  untuk informasi tekanan darah bagi pasien tunanetra [7], dan  pemantauan  dengan  NodeMCU  ESP8266 berbasis  aplikasi  Thingspeak,  maka  ditetapkan tujuan  penelitian.  Tujuan  penelitian  ini,  yaitu  (a) alat    monitoring  pengukuran  tekanan  darah portable dengan output suara berbasis IoT, dan (b) mengukur kinerja sistem berupa hasil pengukuran terhadap  tekanan  darah  berbasis  jaringan,  dan penampilan  pembacaan  pada Liquid  Crystal Display (LCD).

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Perancangan Sistem Alat ini menggunakan sensor MPX5050DP  untuk  menghitung  tekanan  darah melalui denyut nadi, informasi yang diterima oleh sensor tersebut dikirim ke NodeMCU. Data sensor kemudian  ditampilkan  pada  display  LCD  berupa sistole dan diastole . Data juga akan dikirim ke user melalui  jaringan  internet  dan  ditampilkan  pada smartphone. Perancangan sistem alat  monitoring pengukuran tekanan darah portable dengan output suara berbasis IoT ditunjukkan pada Gambar1.
Gambar  1. Blok  digram  kendali  alat    monitoring pengukuran tekanan darah portable dengan output suara berbasis IoT
Mikrokontroler NodeMCU
Driver motor,
Motor DC, Valve Sensor mpx5050dp
OUTPUT LCD
Buzzer Speaker Thingspeak
Driver motor digunakan sebagai pengendali motor DC.  Motor  DC  difungsikan  sebagai  pemompa manset untuk mengukur tekanan darah dan Valve berfungsi  sebagai    penghambat  dan  pembuangan udara saat dan setelah memompa udara dari motor DC.  Speaker  digunakan  untuk  menyampaikan tekanan darah sistolik dan diastolik pasien.

## 2.2 Perancangan Perangkat Keras (Hardware)
Rangkaian  ini  terdiri  dari  rangkaian  (a) sensor MPX5050DP, (b) NodeMCu , (c) rangkaian speaker, (d)  LCD, (e) driver motor pompa dan (f) selenoid valve seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Baterai  terhubung  ke  pin  5V  dan  GND. NodeMCU  berfungsi    pemprosesan  data  yang masuk  dari  sensor  dan  untuk  mengontrol  sistem pada  alat,  sehingga  bisa  didapatkan  ouput  data sensor  .  Sensor  MPX5050DP  mempunyai  6  pin yaitu VCC, GND, Vout, v1,v2, vex. Tiga pin  ini dihubungkan ke mikrokontroler yaitu VCC,GND, dan Vout [9]. Untuk pin Vout dihubungkan pada pin  ADC  yaitu  pin  26.  Motor  DC  difungsikan sebagai  pemompa  udara  yang  dikontrol  oleh driver motor  [10].  Rangkaian driver motor  L298 yang terhubung pada OUT1 dan OUT2 motor DC diatur  kecepatannya  pada  pin  ENA  dengan kecepatan 100 rpm.
Gambar  2. Rangkaian  elektronika  alat  monitoring pengukuran tekanan darah portable dengan output suara berbasis IoT
Selenoid  valve diaktifkan  menggunakan pin  digital  pada  esp32.  Tegangan  kerja  valve  ini adalah 5V-6V sehingga tegangan diturunkan dari 12VDC  menjadi  5VDC  [11].  Rangkaian buzzer berfungsi  sebagai  penanda  bahwa  proses  deteksi tekanan darah sedang berlangsung. Buzzer terdiri dari 2 pin positif dan negatif, pin positif terhubung pada pin digital 18 pada NodeMCU esp32 dan pin negatif  terhubung  pada  GND.  LCD  I2C dihubungkan ke NodeMCU esp32 melalui modul I2C  dengan  pin  SDA  dan  SCL  [12]  yang dihubungkan pada esp32 pin 21 dan 25, serta VCC dan GND. Untuk mengaktifkan speaker dibutuhkan    modul  DFplayer.  DFplayer  ini bertujuan agar pilihan suara dapat diaktifkan. Pin Dfplayer  dihubungkan  ke  esp32  dan  2  pin dihubungkan ke speaker. Pin tesebut adalah VCC, rx, tx, dan GND serta SPK1 dan SPK2 ke speaker [13].
2.3 Perancangan Perangkat Lunak (Software)
Flowchart alat    monitoring  pengukuran tekanan  darah  portable  dengan  output  suara berbasis  IoT  ditunjukkan pada  Gambar  3. Proses dimulai dari inisialiasi I/O. Selanjutnya koneksi ke jaringan wifi, jika koneksi berhasil masukan data user.  Jika  tombol  start  “ON”  maka  pompa  aktif, selanjutnya sensor MPX5050DP membaca tekanan  darah,  jika  tekanan  darah  diatas  180 matikan  pompa,  proses  menghitung  tekanan darah. Hasil perhitungan tekanan darah diucapkan melalui  MP3  player  dan  ditampilkan  pada  LCD. Data  tekanan  darah  tersimpan  pada  Google spreadshhet  dan  ditampilkan  pada  aplikasi  cloud IoT thingspeak.
B A C D E F
Start MPX55050DP, pompa udara, Selenoid Valve, LCD, buzzer,thingspeak, google sheet Baca Masukan User Tombol Start on Koneksi Esp32 dengan wifi Koneksi berhasil Aktifkan pompa udara Sensor MPX5050DP membaca data Tekanan sensor >180? Matikan pompa A A Hitung Tekanan Darah Ucapan besar tekanan darah melalui MP3 player Tampilkan di LCD Kirim data ke thingspeak Google spreadsheet Stop Tidak Ya Ya Tidak Tidak Ya
Gambar  3. Algoritma  program  alat  monitoring pengukuran tekanan darah portable dengan output suara berbasis IoT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  alat, pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui performance alat  dan  persentase error dari  alat yang  dirancang  maka  dilakukan  serangkaian pengujian  terhadap  komponen  maupun  secara keseluruhan. Hasil uii dianalisa dan dibandingkan dengan pengukuran alat tensimeter pada umumnya  untuk  mengetahui  kelayakan  alat rancangan  tersebut.  Pengujian  dilakukan  dengan
melakukan  pengukuran  terhadap  30  orang  yang memiliki  riwayat  tekanan  darah  yang  berbeda beda  yaitu  tekanan  darah  rendah,  tekanan  darah normal  dan  tekanan  darah  tinggi.  Pengukuran dilakukan  3  kali  pengukuran  dengan  rentang setiap kali pengukuran antara 5 sampai 10 menit. Hasil pengukuran tensimeter rancangan dibandingkan dengan alat tensimeter yang ada di pasaran.  Gambar  4  menunjukkan  posisi  ketika melakukan  pengukuran  terhadap  tekanan  darah yang  dilakukan  pada  pukul  8:30.  Saat  selesai pengukuran MP3 player akan mengeluarkan suara “tekanan darah anda sebesar” dan data pada layar LCD  tampil  systolic  122  mmHg  ,  diastolic  81 mmHg.
Gambar 4. (a) posisi ketika pengukuran tekanan darah, (b) hasil pengukuran di layar LCD
Selanjutnya  data  pengukuran  tekanan  darah sistolik  dan  diastolik  di  tampilkan  dalam  bentuk grafik.  Pengiriman  dilakukan  dari  esp32  ke platform  thingspeak    menggunakan  jaringan internet yang terhubung dengan hostpot . Gambar 5  menunjukkan  tampilan thingspeak ketika  data telah berhasil dikirim dari ESP32. (a) (b)
Gambar 5. Tampilan platform thingspeak
Setelah data ditampilkan di thingspeak selanjutnya  data  tekanan  darah  sistolik  dan diastolik  disimpan  ke  google  spreadsheet. Pengiriman  data  tekanan  darah  sistolik  dan diastolik  yang  terbaca  oleh  sensor  yang  diproses pada  kontroler  ESP32  ke  google  spreadsheet melalui  jaringan  internet  menggunakan  koneksi hostpot.Gambar  6  menunjukkan  tampilan  di googlespread  ketika  data  telah  berhasil  dikirim dari Esp32.
Gambar 6 . Tampilan di Google Spreadsheet
Selanjutnya dilakukan pengukuran menggunakan alat pengukur tekanan darah pada umumnya. Pada pengujian  ini  digunakan  alat  pengukur  tekanan darah  tensimeter  dengan  merk  omron  dengan model HEM-7117. Hasil pengukuran dibandingkan  dengan  pengukuran  alat  ukur rancangan  untuk  mencari  selisih  atau error persentase  kesalahan.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Erorr Perbandingan Alat

## Tabel 1. Perbandingan pengukuran alat
Nama Umur Pengukuran standart Pengukuran Alat Error (%) SBP DBP SBP DBP SBP  DBP Thara 19 102 70 108 72 5,88 2,86 Rara 19 123 82 118 78 4,07 4,88 suci 19 123 85 120 82 2,44 3,53 revi 18 105 76 111 74 5,71 2,63 Ara 20 122 82 121 80 0,82 2,44 Dyva 20 127 90 133 88 4,72 2,22 Nurul 20 122 82 126 84 3,28 2,44 Tisa 22 106 73 111 74 4,72 1,37 Mutia 22 118 82 120 80 1,69 2,44 Ani 22 96 64 95 63 1,04 1,56 Pina 21 109 76 112 74 2,75 2,63 Nisa 22 94 67 99 66 5,32 1,49 Dina 22 111 74 115 77 3,60 4,05 Chika 20 129 86 133 89 3,10 3,49 Fitri 20 127 89 130 87 2,36 2,25 Fadil 20 131 87 130 85 0,76 2,30 Iklas 20 124 82 127 84 2,42 2,44 Ikhsan 20 122 81 121 80 0,82 1,23 Azizah 21 122 87 122 85 0,00 2,30 Naya 20 112 80 114 76 1,79 5,00 Adiva 20 114 81 113 76 0,88 6,17 Hesta 26 131 86 129 86 1,53 0,00 Sodiqin 28 129 86 127 84 1,55 2,33 Sarah 23 127 84 126 84 0,79 0,00 Dwi 22 109 72 106 70 2,75 2,78 Silvia 21 97 64 94 62 3,09 3,13 Dina 21 110 73 114 76 3,64 4,11 Marsyanda 20 129 92 129 86 0,00 6,52 Linda 19 131 88 130 86 0,76 2,27 Rata-rata error 2,49 2,79 Keterangan: SBD= Tekanan darah sistolik
BDP= Tekanan darah diastolik
Berdasarkan Tabel.1 dan Gambar 7 rata-rata erorr pada pada pembacaan sensor sebesar 2,49% untuk pembacaan  tekanan  darah  sistolik  dan  2,79% untuk erorr pembacaan data diastolik.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini,  kami  membuat  alat monitoring  pengukuran  tekanan  darah  portable dengan output suara berbasis IoT. Hasil pengujian yang  dilakukan  ,  alat  monitoring  tekanan  darah portable  dapat  mendeteksi  tekanan  darah  jika sudah  terkoneksi  dengan  wifi.  ESP32  dapat mengirimkan  data  ke  thingspeak  dan  google spreadsheet ketika setelah semua proses pembacaan tekanan darah sistolik dan diastolik di tampilkan  di  LCD.  Rata-rata  erorr  pada pembacaan  nilai  tekanan  darah  sebesar  2,49% untuk  pembacaan  tekanan  darah  sistolik  dan 2,79% untuk pembacaan tekanan darah diastolic. Nilai  erorr  tersebut  diperoleh  dari  30  orang responden.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. S. I. Samuel, “A review of connectivity challenges  in  IoT-smart  home,” 2016  3rd MEC  Int.  Conf.  Big  Data  Smart  City, ICBDSC  2016 ,  pp.  364–367,  2016,  doi: 10.1109/ICBDSC.2016.7460395.
[2] S.  B.  Baker,  W.  Xiang,  and  I.  Atkinson, “Internet of Things for Smart Healthcare:
Technologies, Challenges,
and
Opportunities,” IEEE Access , vol. 5, no. c,
pp. 26521–26544, 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2775180.
[3] S.  Saba  Raoof  and  M.  A.  S.  Durai,  “A Comprehensive  Review  on  Smart  Health
Care: Applications, Paradigms, and Challenges  with  Case  Studies,” Contrast
Media Mol. Imaging , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/4822235.
[4] M.  S.  Al-kahtani,  F.  Khan,  and  W. Taekeun,  “Application  of  Internet  of Things  and  Sensors  in  Healthcare,” Sensors ,  vol.  22,  no.  15,  2022,  doi: 10.3390/s22155738.
[5] S.  Anggreni  Lubis  and  M.  Amin, “Perbandingan  Tekanan  Darah  Sistolik Dan  Diastolik  Sebelum  Dan  Sesudah
Begadang Pada Security Di Perumahan J- City Medan Johor,” J. Penelit. Keperawatan  Med. , vol. 1,  no. 1, pp. 57– 63, 2018, doi: 10.36656/jpkm.v1i1.103.
[6] M.  Rifqi  and A. Priyanto,  “a  Protoype of Digital Blood Pressure Measurement,” pp.
141–148, 2018.
[7] G.  E.  Saputro,  Yohandri,  Mairizwan,  and E. Yuniarti, “Iot-Based Blood Pressure and Body  Temperature  Monitoring  System,”
Int. J. Pillar Phys. , vol. 15, no. 2, pp. 129–
138, 2022.
[8] E.  Edwan,  M.  Abu-Musameh,  and  A. Alsabah,  “Blood  pressure  monitoring using  arduino-android  platform,” Proc.  - 2020  Int.  Conf.  Assist.  Rehabil.  Technol. iCareTech  2020 ,  pp.  87–91,  2020,  doi:
10.1109/iCareTech49914.2020.00024.
[9] R.  G.  F.  Yusuf,  L.  Kamelia,  E.  A.  Z. Hamidi,  and  Ulfiah,  “The  monitoring system  prototype  of  health  condition  for home care patients base on the internet of things,” Proc. - 2020 6th Int. Conf. Wirel. Telemat.  ICWT  2020 ,  pp.  3–6,  2020,  doi: 10.1109/ICWT50448.2020.9243646.
[10] A.  Abbas,  “DC  Motor  Speed  Control Through  Arduino  and  L298N  Motor Driver  Using  PID  Controller  Condition
Assessment  and  Analysis  of  Ball  Bearing of  Doubly  Fed  Wind  Turbines  using Machine  Learning  Techniques  View project,” Int.  J.  Electr.  Eng.  Emerg. Technol. , vol. 04, no. 02, pp. 21–24, 2021, [Online]. Available: www.ijeeet.com.
[11] P.  Mahajan,  P.  P.  Kalkundri,  and  A. Sultana  Shaikh,  “Precision  Actuator
Control  for  on/off  Type  Solenoid  Valves using  Pid  Control  Loop,” 2019  IEEE  5th
Int.  Conf.  Converg.  Technol.  I2CT  2019 , pp. 5–8, 2019, doi: 10.1109/I2CT45611.2019.9033834. [12] A.  OO  and  O.  TT,  “Design  and Implementation of Arduino Microcontroller Based Automatic Lighting
Control with I2C LCD Display,” J. Electr.
Electron. Syst. , vol. 07, no. 02, 2018, doi: 10.4172/2332-0796.1000258.
[13] R. P. Pratama, A. Mas’ud, C. Niswatin, and A.  A.  Rafiq,  “Implementasi  DFPlayer untuk Al-Qur’an Digital
berbasis
Mikrokontroler  ESP32,” INVOTEK  J.
Inov. Vokasional dan Teknol. , vol. 20, no.
2, pp. 51–58, 2020, doi: 10.24036/invotek.v20i2.768.