Portable Medical Device untuk Aplikasi Pelayanan Kesehatan Ibu dan Anak Berbasis IoT
Trie Maya Kadarina
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mercu Buana
Jakarta, Indonesia trie.maya@mercubuana.ac.id
Abstrak —  Dalam  makalah  ini  dijelaskan  perancangan  dan realisasi portable medical device untuk aplikasi pelayanan kesehatan ibu dan anak (KIA) berbasis Internet of Things . Pelayanan kesehatan berbasis  IoT  memungkinkan  dokter  dan  paramedis  melakukan pemantauan  jarak  jauh  secara real  time dan  pendeteksian  dini terhadap  kondisi  darurat  untuk  segera  ditangani.  Sistem  ini diharapkan  dapat    membantu  meningkatkan  kualitas  pelayanan  KIA dan  menurunkan  angka  kematian  ibu  dan  anak  yang  masih  cukup tinggi  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  diimplementasikan  sebuah portable medical device yang berfungsi untuk mengambil, mengolah, merekam  dan  menganalisa  data  besaran  fisiologis  vital  pasien  yaitu: nilai denyut jantung dan kadar saturasi oksigen dalam darah (SpO 2 ). Kemudian  data  tersebut  dikirim  ke cloud untuk  dianalisis  lebih lanjut  oleh  dokter  spesialis  melalui mobile  device atau  paramedis  di fasilitas  kesehatan kesehatan  (puskesmas/klinik  atau  rumah  sakit) melalui  PC. Portable  medical  device ini  terdiri  dari modul  sensor dan  Raspberry  Pi.  Modul    sensor    direalisasikan  menggunakan  IC Max  30102  dan  Arduino  Uno  yang  berfungsi  untuk  mengambil  dan mengolah  data  denyut  jantung  dan  SpO 2 dengan  metoda pulse oximetry .  Hasil  penelitian  menujukkan  bahwa  modul  sensor  telah mampu  mengambil  data  denyut  jantung  dan  SpO 2 dengan  baik. Selain  itu,  telah  dapat  dilakukan fog  computing berupa  analisa keadaan  tidak  normal  pasien  oleh  Raspberry  Pi  sebelum  dikirim  ke cloud .
Kata  Kunci—  arduino,  fog  computing,  internet  of  things, kesehatan  ibu  dan  anak,    portable  medical  device,  pulse  oximetry, raspberry Pi.

## I.P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan negara dengan Angka Kematian Ibu (AKI)  tertinggi  di  Asia  Tenggara.  Berdasarkan Voluntary National  Review [1].  Dari  setiap  100.000  kelahiran  hidup  di Indonesia,  terdapat  305  ibu  yang  meninggal  dunia  pada  saat melahirkan  bayi  yang  dikandungnya.  Demikian  pula  dengan angka  kematian  bayi  dan  balita  di  Indonesia  masih  cukup tinggi.  Berdasarkan  laporan  Survei  Demografi  Kesehatan Indonesia pada tahun 2012, angka kematian bayi mencapai 32 per  1000  kelahiran  hidup  dan  angka  kematian  anak  di  bawah umur 5 tahun mencapai 40 per 1000 kelahiran hidup. Terdapat beberapa  tantangan    untuk  menurunkan  angka  kematian  ibu dan anak diantaranya dengan menambah ketersediaan fasilitas pelayanan kesehatan yang memadai, peralatan kedokteran dan rumah  sakit.  Kementrian  Kesehatan  memiliki  strategi  untuk meningkatkan  sumber  daya  sistem  dengan  meningkatkan penggunaan teknologi informasi dan komunikasi [2].
Sejumlah  aplikasi  layanan  teknologi  informasi  dan komunikasi  inovatif    telah  dikembangkan  seperti  sistem e- health,  m-health ,  dan telehealth untuk  aplikasi  pelayanan kesehatan  tertentu  dan/atau  penyakit  tertentu.  Diperlukan pengembangan  lebih  lanjut  berdasarkan  beberapa  alasan, diantaranya:  perkembangan  teknologi  TIK  yang  relatif  cepat, peningkatan  kualitas  dan  pengembangan  berbagai  jenis infrastruktur telekomunikasi yang cepat, peningkatan keakraban  pengguna  untuk  menerapkan  berbagai  sistem  e- health,  dan  berkembang  pesatnya  berbagai  macam  aplikasi teknologi baru untuk kesehatan [3].
Aplikasi  yang  kini  berkembang  pesat  dalam  sistem telehealth adalah  teknologi  berbasis Internet  of  Things  (IoT) . Aplikasi  ini  memungkinkan  sebuah  perangkat  terhubung langsung  dengan  data  dan  dengan  siapa  pun.  Seperti  yang diuraikan  [4],  alasan  mengapa  IoT  berperan  penting  dalam kesehatan diantaranya :
 Kemampuannya  untuk  mengambil  data pasien  secara kontinyu  ( real  time )  dapat  membantu  pelayanan pencegahan terhadap kondisi gawat darurat ( preventive care ).
 Dokter  dapat  melakukan  diagnosis  dini  terhadap komplikasi  akut  dan  pemantauan  kesehatan  terhadap pasien  yang  sedang  diterapi  dapat  dilakukan  setiap waktu.  Pemasukan  data  secara  otomatis  dapat mengurangi  resiko  kesalahan  yang  disebabkan  oleh manusia dan data dapat diperoleh secara otomatis jika diperlukan oleh dokter.
Kemampuan  tersebut  memberikan  peningkatan  dalam banyak  aplikasi  medis  seperti  pemantauan  kesehatan  jarak jauh  ( remote  health  monitoring ),  program  fitnes,  penyakit kronik  dan  pelayanan  orang  tua  ( elderly  care ).  Pelayanan kesehatan  berbasis IoT diharapkan  dapat  mengurangi  biaya dan  mampu  meningkatkan  kualitas  hidup  [5].  Teknologi berbasis IoT dapat  menjadi  solusi  bagi  pemerintah  Indonesia dalam menurunkan angka kematian ibu dan anak.
Dalam  upaya  membantu  pemerintah  menurunkan  angka kematian  ibu,  bayi  dan  balita  telah  dirancang  oleh  Kadarina dan  Rinto  sebuah  sistem  untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan  kesehatan  ibu  dan  anak  (KIA)  [6].  Dengan  sistem ini memungkinkan terjadinya pertukaran informasi kedokteran secara cepat dan tepat untuk keperluan pemantauan kesehatan
jarak jauh secara real time . Dengan demikian dokter/paramedis dapat melakukan pemantauan kesehatan dari mana pun dan di  mana pun.  Pendeteksian dini terhadap suatu kondisi  gawat  darurat  dapat  dilakukan  sehingga  pasien  yang mengalami keadaan kritis dapat segera ditangani.
Dalam  makalah  ini  diuraikan  perancangan  sebuah portable  medical  device untuk  aplikasi  pelayanan  kesehatan ibu  dan  anak  berbasis  IoT  seperti  yang  ditunjukkan  dalam gambar  1. Portable  medical  device ini  menggunakan  mini  pc (Raspberry  Pi)  yang  mampu  melakukan fog  computing terhadap  sinyal  pengukuran  yang  diterima  dari  sensor. Kemudian data yang telah dianalisis tersebut dikirim ke cloud melalui WiFi untuk dianalisis lebih lanjut oleh dokter spesialis melalui mobile  device  atau  paramedis  di  fasilitas  kesehatan (puskesmas, klinik atau rumah sakit) melalui PC.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Secara Umum
Beberapa  parameter  penting  yang  perlu  dipantau  dalam pendeteksian  suatu  penyakit  dan  keadaan  gawat  darurat  pada ibu  hamil  diantaranya  adalah:  tekanan  darah,  denyut  jantung dan  EKG,  denyut  jantung  janin,    kontraksi  rahim  dan  level glukosa  darah.  Sedangkan  pada  anak  diantaranya  adalah: kadar  saturasi  oksigen  dalam  darah,  denyut  jantung, temperatur,  dan  laju  pernafasan  ( respiration  rate ).  Pada penelitian  ini  permasalahan  dibatasi  pada  pemantauan terhadap  2  parameter  yang  paling  vital  yaitu:  kadar  saturasi oksigen  dalam  darah  (SpO 2 )  dan  denyut  jantung.  Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk :
 Menghasilkan  prototipe portable  medical  device yang mampu mengambil data dari sensor pengukuran saturasi oksigen darah dan denyut jantung.
 Menghasilkan aplikasi fog computing untuk mengolah dan menganalisa data dari sensor sebelum dikirim ke cloud.
II. P ENELITIAN T ERKAIT
Penelitian  terkait  tentang  aplikasi internet  of  things dalam bidang  kesehatan  telah  banyak  dikembangkan  di  berbagai negara.  Islam  et  all  melakukan  studi  lengkap  terhadap penelitian  terkini  dan  beberapa  permasalahan  yang  harus diatasi untuk mengembangkan solusi IoT untuk kesehatan [4]. Mereka  mengklasifikasikan  studi  jaringan  kesehatan  berbasis IoT dalam  tiga  bagian  utama.  Mereka  pun  memberikan  hasil survei  terhadap  layanan  dan  aplikasi  pelayanan  kesehatan berbasis IoT dan  memberikan  wawasan  yang  luas  mengenai masalah keamanan dan masalah privasi seputar solusi.
Jaringan  IoT  untuk  pelayanan  kesehatan  memiliki  tiga bagian  utama.  Pertama,  topologi  jaringan  yang  mengacu  pada susunan  elemen  yang  berbeda  dalam  jaringan.  Kedua, arsitektur  jaringan  yang  mengacu  pada  petunjuk  untuk spesifikasi elemen fisik, pengaturan fungsionalnya, serta teknik dan  prinsip  kerjanya.    Bagian  terakhir  adalah platform yang mengacu  pada  model platform jaringan  dan platform komputasi.  Nugraha  et  all    telah  melakukan  analisis  terhadap efisiensi komputasi di cloud dan jaringan nirkabel pada IoT [7].
Catarinucci  et  all  telah  berhasil  merealisasikan Smart Hospital  System, suatu smart  architecture untuk automatic monitoring dan tracking yang  memungkinkan    pengambilan data  secara real  time kondisi  lingkungan  dan  parameter fisiologis  pasien  melalui ultra-low-power  Hybrid  Sensing Network (HSN) yang terdiri dari node 6LoWPAN mengintegrasikan fungsi UHF RFID [8].
Konsep fog  computing dalam  aplikasi  IoT  kesehatan dijelaskan  rinci  oleh  Dubey  et  all  [9]. Fog  computing adalah lapisan  menengah  yang  berorientasi  pada  layanan  di IoT , menyediakan  antarmuka  antara  sensor  dan cloud server untuk memfasilitasi  konektivitas,  transfer  data,  dan  basis  data  lokal. Keistimewaan dari fog computing adalah  komputasi node yang low  power ,  cerdas, wireless ,  dan embedded dan  dapat melakukan  pengkondisian  sinyal  serta  analisis  data  terhadap data  mentah  yang  dikumpulkan  dari  sensor  medis.  Selain  itu memberikan  cara  yang  efisien  untuk  melayani  aplikasi telehealth. Mereka  menerapkan  dan  menguji  sistem fog computing menggunakan Intel  Edison dan Raspberry  Pi yang memungkinkan akuisisi, komputasi, penyimpanan dan komunikasi  berbagai  data  medis  seperti  data pathological speech dari  seseorang  yang  mengalami  gangguan  bicara, sinyal Phonocardiogram  (PCG) untuk  estimasi  denyut  nadi, dan deteksi Q, R, S dari sinyal elektrokardiogram (EKG).
Ditemukan  pula  sejumlah  penelitian  pengembangan aplikasi IoT untuk  kesehatan  menggunakan Raspberry  Pi dengan konfigurasi  jaringan  yang  bervariasi  diantaranya  yang telah  dilakukan    Deshmukh  et  all  [10],  Holley  et  all  [11], Kumar  et  all  [12],  Kale  et  all  [13],    Maksimović  et  all  [14], Rani  et  all  [15]  dan  Sagar  et  all  [16].  Mereka  membangun sebuah perangkat yang mendukung aplikasi IoT kesehatan dan membangun jaringan yang dapat mengirimkan data dari sensor medis  ke  server  sehingga  data  tersebut  dapat  di  lihat  dan  di analisa oleh paramedis di PC atau mobile device .
Beberapa peneliti seperti Kale et all [13] dan Nikolaevskiy [17] telah melakukan penelitian dari segi keamanan. Penelitian- penelitian  terkait  di  atas  menunjukkan  bahwa  aplikasi  IoT dapat  menjadi  solusi  bagi  kebutuhan  penanganan  kesehatan, mulai  dari  monitoring,  pengecekan,  dan  analisa  data  untuk deteksi dini. Kadarina dan Rinto  telah melakukan perancangan awal  pengembangan  sistem  berbasis  IoT  untuk  mendukung program kesehatan ibu dan anak di indonesia [6]. Penelitian ini merupakan kelanjutan penelitian Kadarina dan Rinto [6]. Fokus penelitian  ini  adalah  dalam  pengembangan  prototip portable medical  device dimulai dengan  pengukuran  dua  besaran  vital yaitu  denyut  jantung  dan  saturasi  darah  (SpO 2 )  pasien  dalam hal ini ibu dan anak.

## III. P ERANCANGAN S ISTEM
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  diagram  blok sistem,  perancangan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak portable medical device ini.

## Diagram Blok Sistem
Sistem  yang  dirancang  terdiri  dari  perangkat  keras  dan perangkat lunak. Perangkat keras portable medical device yang dirancang terdiri dari modul sensor pengukuran denyut jantung dan  saturasi  darah  (SpO 2 )  dan  Raspberry  Pi.    Modul  sensor direalisasikan  mengunakan  IC  MAX30102  dan  Arduino  Uno. Diagram  blok  sistem  adalah  seperti  yang  diperlihatkan  pada gambar 2. Modul sensor berfungsi untuk  mengambil data dari pengukuran saturasi oksigen darah dan denyut jantung dengan metode pulse  oximetry. Data  tersebut  kemudian  diolah  oleh mikrokontroler  Arduino  Uno  untuk  selanjutnya  di  kirim  ke cloud melalui  Raspberry  Pi  untuk  dapat  dianalis  lebih  lanjut oleh dokter spesialis  melalui mobile device atau paramedis di fasilitas  kesehatan  (puskesmas,  klinik  atau  rumah  sakit) melalui  PC.  Dipilih  Raspberry  Pi  atas  pertimbangan  untuk dapat melakukan komputasi fog berupa analisis kondisi pasien untuk  keperluan  deteksi  dini,  keperluan  penyimpanan  data sementara dan untuk memudahkah pengembangan lebih lanjut yaitu penambahan aplikasi pengukuran besaran  fisiologis lain pada    pengembangan portable  medical  device yaitu: temperatur,  laju  pernafasan  ( respiration  rate ),  tekanan  darah, sinyal EKG, denyut jantung janin,  kontraksi rahim, dan level glukosa darah.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Spesifikasi perangkat keras pada sistem ini adalah sebagai berikut :
 IC MAX30102 ( High-Sensitivity Pulse Oximeter and Heart-Rate Sensor )
◦ Pembuat: Maxim Integrated
◦ Terdiri  dari:  2  buah Internal  led yaitu  LED  IR dan  RED ,  photodetector,  optical  element ,  dan low-noise  electronic dengan ambient  light rejection
◦ Tegangan kerja: 1.8V (5V pada breakout board )
◦ Protokol komunikasi: I 2 C
 Mikrokontroler Arduino
◦ Tipe: Uno R
◦ Sistem: 32-bit
◦ Tegangan kerja: 5V
◦ Antarmuka komunikasi: USB Serial, GPIO, I 2 C
 Raspberry Pi
◦ Tipe: 3B
◦ Antarmuka komunikasi: USB Serial, Wi-Fi
◦ Sistem Operasi: Raspbian OS
IC MAX30102 dikoneksikan dengan Arduino Uno dengan konfigurasi hubungan pin seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Koneksi MAX30102 dengan Arduino Uno
No. Pin MAX30102 Pin Arduino Uno 1. Vin 5V 2. GND GND 3. SDA SDA (A4) 4. SCL SCL (A5) 5. INT D10
Kemudian rangkaian Arduino Uno dihubungkan dengan Raspberry Pi melalui port serial USB.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem
Pengambilan  data  denyut  jantung  dan  kadar  saturasi oksigen  dalam  darah  (SpO 2 )  dilakukan  dengan  metode pulse oximetetry menggunakan  MAX30102  yang  memiliki  blok diagram  sistem    dan  diagram  fungsional    seperti  yang ditunjukkan pada  gambar 3 dan 4 [18]. Sensor ini  terdiri dari dua  lampu  LED  yang  memancarkan  dalam  spektrum  merah (RED) (650nm)  dan inframerah/IR  (950nm).  Sensor  ini ditempatkan  di  jari  atau  daun  telinga,  pada  dasarnya  di  mana saja di mana kulit tidak terlalu tebal sehingga kedua frekuensi cahaya  dapat  dengan  mudah  menembus  jaringan.  Setelah keduanya  bersinar  melalui  jari,  penyerapan  diukur  dengan fotodioda  dari  sinar  yang  dipantulkan.    Jumlahnya  akan bergantung pada jumlah oksigen yang dalam darah.
Gambar 3 Diagram Blok Sistem MAX30102 [18]
Gambar 4 Diagram Blok Fungsional MAX30102 [18]
Hemoglobin yang lebih kaya akan oksigen menyerap lebih banyak  cahaya  inframerah,  sedangkan  yang  tidak  memiliki oksigen  akan  menyerap  cahaya  merah.  Rasio  antara  cahaya merah    dan    IR  akan  berbeda.  Dari  rasio  ini  dapat  ditentukan kadar  oksigen  di  dalam  hemoglobin.  Untuk  mendeteksi pulsa/denyut  jantung  hanya  diperlukan  pembacaan  IR. Perhitungan nilai denyut jantung dilakukan oleh mikrokontroler  Arduino  Uno.  Kedua  nilai  pembacaan  sensor yaitu RED dan IR disimpan di buffer FIFO. Buffer FIFO dapat menyimpan  hingga  16  pengukuran,  dimana  setiap  sampel berukuran 4 byte . Dua byte pertama adalah untuk pengukuran IR dan dua byte terakhir adalah untuk pengukuran RED.

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  dirancang  terdiri  dari  modul  perangkat lunak  pada  Arduino  Uno  dan  modul  perangkat  lunak  pada Raspberry  Pi.  Modul  perangkat  lunak  pada  Raspberry  Pi terdiri  dari  dua  buah  program  yaitu  program receiver dan analyzer seperti yang ditunjukkan pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5  Diagram Blok Sistem : Modul Perangkat Lunak
Proses akuisisi data dilakukan oleh modul sensor. Gambar 6 menujukkan diagram sequence yang memperlihatkan urutan proses  pengolahan  data  yang  terjadi  dari  sensor  ke  server. Data  dari  dari  sensor  MAX30102  yang  berupa  nilai  hasil pengukuran  sensor photodetector (phothodiode) dari pantulan LED  IR  dan  RED,  oleh  mikrokontroler  Arduino  Uno  diolah menjadi  nilai  denyut  jantung  dalam  bpm  (bit  per  menit)  dan nilai  SpO 2 dalam  persen.  Kemudian  data  tersebut  dikirim  ke Raspberry Pi untuk dianalisis.
Gambar 6 Diagram Sequence
Program receiver berfungsi  untuk  menerima  data  denyut jantung  dan  SpO 2 dari  Arduino  Uno  dan  memasukan  dalam antrian  pengolahan  pada  Raspberry  Pi.  Program analyzer mengambil  data  dari  antrian  ( queue )  dan  melakukan  analisis dengan cara membandingkannya terhadap tabel referensi nilai normal  denyut  jantung  dan  SpO 2 berdasarkan  usia  pasien sesuai  dengan  acuan  pada PALS  (Pediatric  Advaced  Life Support)  Guidelines [19].  Selanjutnya,  hasil  analisis  dikirim ke server.
Modul  perangkat  lunak  Arduino  Uno  diimplementasikan dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  C.  Menggunakan library RD117_ARDUINO dari MaximIntegratedRefDesTeam [20]. Library ini memiliki beberapa header file :
 max30102.h (modul driver MAX30102)
 SoftI2CMaster.h  (modul  untuk  komunikasi  I2C  di Arduino)
 algorithm.h (modul untuk perhitungan denyut jantung ( heart rate ) dan level SpO 2 )
Gambar 7 menunjukkan  diagram alir program perhitungan denyut  jantung  dan    SpO 2 pada  modul  perangkat  lunak Arduino Uno.
Gambar 7 Diagram Alir Program Perhitungan Denyut Jantung dan SpO 2 pada Arduino Uno
Modul  perangkat  lunak  pada  Raspberry  Pi  direalisasikan dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Phyton.  Seperti yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  modul  ini  terdiri  dari  dua buah  program  utama  yaitu  program receiver dan analyzer. Program receiver menerima  data  dari  mikrokontroler  melalui
serial  USB  dan  meletakannya  pada  antrian  menggunakan protokol  MQTT  ( Message  Queuing  Telemetry  Transport ) . Data yang disimpan pada antrian ini dapat langsung dikirim ke server  dan  juga  dapat  diambil  oleh  program analyzer untuk dianalisis. Program analyzer berfungsi untuk melakukan edge analysis  (fog  computing )  dengan  algoritma  seperti  yang ditunjukkan  pada  gambar  8  berikut.  Nilai  denyut  jantung (heart  rate )  dan  level  SpO 2 dibaca  dari  antrian.  Data user profile yaitu  usia  pasien  didapatkan  dari  database  pada Raspberry Pi. Proses analisis dilakukan dengan membandingkan nilai  denyut jantung  dan level SpO 2 dengan tabel  referensi.  Proses  selanjutnya  adalah  mengirimkan  data analisis tersebut ke server.
Gambar 8 Diagram Alir  Analisis Fog Computing
Database  pada  Raspberry  Pi  direalisasikan  dengan menggunakan MySQL server. Berdasarkan acuan nilai normal pediatric  vital  sign pada PALS  Guidelines [19],  dibuat  tabel database:  tabel user profile dan  tabel  referensi  denyut  jantung seperti yang diperlihatkan pada tabel 2 dan 3.

## Tabel 2 User Profile
No. Field Name Tipe Data Keterangan 1. user_id INT Primary Key 2. nama VARCHAR(100) 3. tanggal_lahir DATE 4. status TINYINT

## Tabel 3 Referensi Denyut Jantung
No. Field Name Tipe Data Keterangan 1. ref_id INT Primary Key 2. mulai_umur INT 3. sampai_umur INT 4. awake_rate_bawah INT 5. awake_rate_atas INT 6. sleeping_rate_bawah INT 7. sleeping_rate_atas INT
Untuk  nilai    SpO 2, dibandingkan  dengan  sebuah  nilai referensi sesuai acuan PALS Guidlines yaitu <92% dinyatakan tidak normal [19] .

## IV. P ENGUJIAN DAN A NALISIS
Prototipe portable medical device yang telah direalisasikan (gambar  10)  diuji  terhadap  jari  orang  dewasa  seperti  pada gambar 11.
Gambar 10 Portable Medical Device yang direalisasikan
Gambar 11 Pengujian Portable Medical Device
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  cara  menguji  keluaran dari  setiap  modul portable  medical  device yaitu  keluaran  dari modul  sensor  pada  Arduino  Uno,  modul receiver dan  modul analyzer pada Rasberry Pi. Dilakukan juga pengujian di server. Gambar  12  menunjukkan  keluaran  dari  modul  sensor  yang dibaca  dari  data  log  mikrokontroler  Arduino  Uno.  Terlihat bahwa  modul  sensor  telah  dapat  membaca  data  RED  dan  IR dari  buffer  FIFO  MAX30102  menggunakan  protokol komunikasi  I 2 C.  Nilai  denyut  jantung  ( heart  rate /HR)  dan SpO 2 telah berhasil diolah oleh mikrokontroler.
Gambar 12 Keluaran Modul Sensor  pada Arduino Uno
Selanjutnya adalah pengujian keluaran modul receiver pada Raspberry  Pi.  Hasil  pengujian  modul  ini  diperlihatkan  pada gambar  13.    Program receiver berhasil  menerima  data  dari Arduino  Uno  melalui port  serial  USB dan  meletakannya  pada antrian menggunakan protokol MQTT.
Gambar 13 Keluaran Modul Receiver pada Raspberry Pi
Hasil  pengujian  modul analyzer pada  Raspberry  Pi ditunjukkan  pada  gambar  14.    Modul analyzer berhasil mengambil  data  dari  antrian  ( queue )  dan  melakukan  analisis dengan  cara  membandingkannya  terhadap  tabel  referensi  nilai normal  denyut  jantung  berdasarkan  usia  pasien  yang dimasukkan  pada  database  Raspberry  Pi.  Sedangkan  nilai SpO 2, dibandingkan  dengan  sebuah  nilai    referensi  sesuai acuan PALS  Guidlines yaitu  <92%  dinyatakan  tidak  normal [19] .
Gambar 14  Keluaran Modul Analyzer pada Raspberry Pi
Hasil analisis fog computing yang dilakukan Raspberry Pi telah  berhasil  dikirim  ke  server  seperti  yang  diperlihatkan pada  gambar  15.  Terlihat  pada  log  web  server,  data  nilai denyut  jantung  dan  SpO 2 beserta  hasil  analisisnya  dapat diterima di server.
Gambar 15. Keluaran Server

## V. K ESIMPULAN
Prototipe portable medical device yang mampu mengambil data dari sensor pengukuran denyut jantung dan kadar saturasi oksigen dalam darah (SpO 2 ) telah berhasil direalisasikan. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa semua modul pada portable medical device telah berfungsi dengan baik dalam mengambil, mengolah, merekam dan menganalisa data denyut jantung dan SpO 2 dari  sensor  ke  server.  Aplikasi fog  computing berupa analisis  keadaan  normal  atau  tidak  normalnya  kondisi  pasien telah  berhasil  diimplementasikan  pada  Raspberry  Pi  dengan membandingkan nilai yang diperoleh dari modul sensor dengan tabel referensi yang dimasukkan pada database Raspberry Pi.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut portable  medical device ini dapat ditambahkan modul sensor pengukuran lainnya untuk keperluan  aplikasi  pelayanan  kesehatan  ibu  dan  anak,  seperti: temperatur,  laju  pernafasan  ( respiration  rate ),  tekanan  darah, sinyal EKG, denyut jantung janin,  kontraksi rahim, dan level glukosa  darah.  Apabila  sistem  ini  akan  diaplikasikan  di industri  kesehatan,  diperlukan  pengembangan  lebih  lanjut dengan  lebih  memperhitungkan  permasalahan  akurasi  sensor pengukuran.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak yang  mendukung  penelitian  ini  khususnya  pada  Pusat Penelitian Universitas Mercu Buana atas dukungan dana untuk pengembangan  sistem  ini  serta  kepada  dr  Riyana  Kadarsari SpOG  dan  dr.  Agustina  Kadaristiana,  Msc.  Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim  editorial  Jurnal Teknologi Elektro yang telah menerbitkan penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
Ministry  of  National  Development  Planning,  “Voluntary  National  Review (VNR)”, Indonesian Ministry of National Development Planning,
2017.
Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  No.  97  Tahun  2015,  Peta
Jalan Sistem Informasi Kesehatan Tahun 2015-2019, 2015
A.  Ariani,  A.P.  Koesoema,  and  S.  Soegijoko,  "Innovative  Healthcare
Applications of ICT for Developing Countries," in Innovative Healthcare  Systems  for  the  21st  Century, Springer  International Publishing , 2017, pp. 15-70.
D.  Niewolny,  "How  the  internet  of  things  is  revolutionizing  healthcare," White paper, 2013, pp. 1-8.
S.M.R.  Islam,  D.  Kwak,  M.D.H.  Kabir,  M.  Hossain,  and  K.  Kwak,  "The internet of things for health  care:  a  comprehensive  survey,"  IEEE Access 3, 2015, pp. 678-708.
Kadarina, T. M. and Priambodo, R. 2017. “Preliminary Design of Internet of Things (IoT) Application  for  Supporting  Mother  and  Child  Health Program  in  Indonesia”,  International  Conference  on  Broadband Communication, Wireless Sensors and Powering (BCWSP 2017).
B.  Nugraha,  I.  Ekasurya,  G.  Osman,  and  M.  Alaydrus,  "Analysis  of  Power Consumption Efficiency on Various  IoT  and  Cloud-Based Wireless  Health  Monitoring  Systems:  A  Survey,"  International  Journal of Information Technology and Computer Science, May 2017.
L. Catarinucci , Danilo De Donno, Luca Mainetti, Luca Palano, Luigi Patrono,
Maria Laura Stefanizzi, and  Luciano  Tarricone,  “An  IoT-Aware Architecture for Smart Healthcare Systems”, IEEE Internet  of
Things Journal, 2015.
H.  Dubey,  Admir  Monteiro1,  Constant,  Mohammadreza  Abtahi,  Debanjan Borthakur, Leslie Mahler,   Yan  Sun,  Qing  Yang,  Umer  Akbar,  and Kunal Mankodiya, Fog Computing in Medical Internet-of- Things:Architecture,  Implementation,  and  Applications”,  Chapter  in Handbook of Large- Scale  Distributed  Computing  in  Smart Healthcare (2017), Springer International Publishing
P.  P.  Deshmukh,  P.  R.  Indurkar,  and  D.  M.  Khatri,  "Interfacing  of Temperature Sensor with Raspberry-  Pi based on IoT for Smart Health Care Kit," International Journal of Advanced Research in Science,
Engineering and Technology, Vol. 4, Issue 6, June 2017
S. Holey and S. Bhosale, "Smart health care system using internet of things,"
National Conference on “Internet  of  Things:  Towards  a  Smart Future” & “Recent Trends in Electronics & Communication” (IOTTSF), 2016.
R.  Kumar,  M.  P.  Rajasekaran,  "Raspberry  Pi  based  patient  health  status observing method using Internet of Things," International Conference  on  Current  Research  in  Engineering  Science  and Technology (ICCREST), 2016.
S.  S.  Kale  and  D.  S.  Bhagwat,  "Highly  Secured  IoT  Based  Health  Care System for Elderly People   using  Body  Sensor  Network,"  International Journal of Innovative Research in Science Engineering and
Technology, Vol. 5, Issue 10, October 2016.
M.  Maksimović,  V.  Vujović,  and  B  Perišić,  "A  Custom  Internet  of  Things Healthcare System," 10th   Iberian  Conference  on  Information  Systems and Technologies (CISTI 2015), 2015
B. S. Rani and N. Venkatram, "Implementation of PHM System using IoT and Raspberry Pi",   International Journal of Control Theory and Applications, Vol. 10, No. 35, 2017.
S.  Sagar,  D.  Niranjan,  V.  Pandurang,  and  M.  Dighe,  "IoT  Based  HealthCare System Using Raspberry   Pi",  International  Research  Journal  of Engineering and Technology (IRJET), Vol. 04, Issue 04, Apr 2017
I.  Nikolaevskiy,  D.  Korzun,  and  A.  Gurtov,  "Security  for  Medical  Sensor Networks in Mobile Health  Systems," in World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM) 2014, IEEE   15th International
Symposium on a, pp. 1-6. IEEE, 2014.
Maxim Integrated, Data sheets MAX30102 : High-Sensitivity Pulse Oximeter and Heart-Rate Sensor for Wearable Health, https://datasheets.maximintegrated.com/en/ds/MAX30102.pdf PALS Guidelines, https://emergencymedicinecases.com/pals-guidelines/, 2018
MaximIntegratedRefDesTeam, https://github.com/MaximIntegratedRefDesTeam/RD117_ARDUINO/,
2015

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana