## Pengembangan Perangkat Pengukuran Hemoglobin Secara Non-Invasif Berbasis Jaringan Long Range (LoRa)
Development of a Non-Invasive Hemoglobin Measurement Device Based on the Long Range (LoRa) Network
Sevia Indah Purnama 1* , Irmayatul Hikmah 2 , Mas Aly Afandi 3 1,2,3 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto E-mail: * sevia@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Stunting  mengakibatkan  gangguan  pertumbuhan  anak-anak  batita  sehingga  perkembangan tubuhnya menjadi tidak maksimal. Kondisi ini berdampak pada perkembangan Indonesia di masa mendatang.  Banyaknya  stunting  akan  menyebabkan  generasi  muda  Indonesia  tidak  mampu berkompetisi dalam dunia global. Penanganan stunting dapat dilakukan pada anak dan calon ibu. Calon ibu yang merupakan remaja putri jarang menjadi fokus untuk penurunan angka stunting. Remaja putri yang sering mengalami anemia akan memiliki kemungkinan besar untuk melahirkan calon  bayi  stunting.  Pengukuran  hemoglobin  secara  invasif  seringkali  menjadi  halangan  bagi remaja  putri  untuk  melakukan  pengukuran  hemoglobin.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan perangkat pengukuran hemoglobin secara non-invasif sehingga dapat dilakukan untuk  memantau  hemoglobin  pada  remaja  putri.  Pencatatan  hemoglobin  secara  elektronik nirkabel  berbasis  jaringan Long  Range (LoRa)  juga  dilakukan  untuk  menyediakan  data  yang terbaru.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  perangkat  mampu  membaca  Hemoglobin dengan tingkat galat berkisar antara 0,01% – 0,67% dengan rata-rata galat sebesar 0,31%. Hasil pengujian  performa  jaringan  LoRa  menunjukkan  bahwa  jaringan  LoRa  telah  siap  digunakan untuk pengiriman data jarak jauh secara nirkabel. Kuat sinyal pengiriman di sekitar Kabupaten Banyumas  telah  mencapai  kuat  minimum  yang  disyaratkan  untuk  pengiriman  data  yaitu  - 120dBm. Data penelitian menunjukkan bahwa pengembangan perangkat untuk mengirimkan data menggunakan jaringan LoRa dapat digunakan untuk pengukuran Hemoglobin remaja putri secara berkala di Kabupaten Banyumas.
Kata kunci: Stunting, Hemoglobin, Non-Invasif

## Abstract
The stunting of batita children prevents their bodies from developing to their full potential. This situation will have an effect on Indonesia's future development. The quantity of stunts will prevent Indonesian  teenagers  from  competing  in  the  international  market.  Children  and  expectant mothers are candidates for the stunting treatment. Rarely are teenage daughters of candidates for motherhood the target of efforts to reduce stunting rates. A way to lower teenage stunting rates is by routine hemoglobin testing. Teenage daughters frequently encounter obstacles while attempting  invasive  hemoglobin  measurements.  To  give  up-to-date  information,  wireless electronic hemoglobin recording via the LoRa network is also carried out. The study's findings demonstrate that the instrument can read hemoglobin with error rates that range from 0.01% to 0.67%, with an average error of 0.31%. LoRa networks are ready to be employed for wireless remote data transfer, according to tests of their performance. The robust transmission signal in the  area  of  Banyumas  district  has  attained  the  necessary  -120dBm  minimum  transmission strength. Based to the research data, teenage daughters in the Banyumas district might have their periodic hemoglobin levels measured using a device that transmits data over the LoRa network.
Keywords: Stunting, Hemoglobin, Non-Invasive

## 1. PENDAHULUAN
Stunting adalah masalah kurang gizi kronis yang disebabkan oleh kurangnya asupan gizi dalam waktu yang cukup lama [1]. Stunting dapat mengakibatkan gangguan pertumbuhan pada anak  yakni  tinggi  badan  anak  lebih  rendah  atau  pendek  (kerdil)  dari  standar  usianya. Permasalahan  stunting  menjadi  salah  satu  fokus  yang  ingin  diselesaikan  di  Indonesia  melalui perpres  No.72  Tahun  2021  [2].  Hal  ini  dikarenakan  stunting  dapat  menjadi  hambatan  bagi perkembangan  regenerasi  dari  generasi  di  Indonesia.  Stunting  dapat  menyebabkan  gangguan perkembangan  sehingga  membuat  anak-anak  Indonesia  kesulitan  untuk  menyelesaikan pendidikannya [3]. Permasalahan stunting umumnya dikaitkan dengan kekurangan gizi pada anak batita. Status gizi pada anak didasarkan pada perbandingan antara tinggi badan, berat badan, dan umur anak. Batita dikatakan stunting apabila berat badan dan tinggi badan tidak sebanding dengan umurnya.
Faktor yang dapat menyebabkan stunting adalah faktor kekurangan gizi, faktor genetika, dan faktor anemia pada calon ibu [4], [5]. Faktor kekurangan gizi dapat diakibatkan pada asupan makanan pada batita. Bayi dengan umur di bawah tiga tahun membutuhkan asupan protein yang tinggi agar dapat tumbuh dan berkembang. Faktor genetika merupakan faktor yang paling sulit untuk dicegah [6]. Hal ini dikarenakan genetika diturunkan dari orang tua. Faktor anemia pada calon ibu merupakan faktor yang jarang dilakukan pencegahan [7]. Stunting dapat dicegah mulai dari calon ibu atau remaja putri dapat menjaga kesehatannya [8], [9]. Remaja putri yang sering mengalami anemia di masa sekolah memiliki kemungkinan besar untuk melahirkan anak yang stunting [10]. Pentingnya menjaga kesehatan bagi remaja putri merupakan hal kurang mendapat perhatian. Hal ini dikarenakan remaja putri masih memiliki energy yang cukup besar. Anemia memiliki gejala pusing dan tidak bertenaga. Gejala tersebut tidak banyak mengganggu kegiatan remaja putri sehingga terjadinya anemia tidak disadari. Faktor lain adalah anemia sering terjadi saat remaja putri mengalami menstruasi. Gejala anemia dan menstruasi menjadi bias sehingga remaja  putri  menganggap  gejala  tersebut  adalah  gejala  menstruasi  dan  bukan  karena  anemia. Pengukuran hemoglobin pada remaja putri menjadi hal yang penting untuk dilakukan. Informasi mengenai pentingnya menjaga Kesehatan untuk mencegah stunting menggunakan aplikasi telah banyak dilakukan [11], [12].
Pengukuran  hemoglobin  umumnya  dapat  dilakukan  di  laboratorium  [13].  Pengukuran jenis ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Kelemahan dari pengukuran ini adalah tidak dapat dilakukan  sewaktu-waktu  dan  menggunakan  perangkat  invasif  untuk  melakukan  pengukuran hemoglobin. Pengukuran hemoglobin melalui laboratorium tidak efektif untuk dilakukan secara berkala  terhadap  remaja  putri.  Salah  satu  solusi  yang  dapat  digunakan  untuk  pengukuran hemoglobin  secara  berkala  adalah  menggunakan  metode  non-invasif  [14],  [15].  Teknologi menjadi hal yang menjanjikan untuk melakukan pengukuran hemoglobin pada remaja putri secara non-invasif  [16].  Berbagai  penelitian  dilakukan  untuk  melakukan  pengukuran  hemoglobin menggunakan teknologi. Pengembangan perangkat pengukuran hemoglobin secara non-invasif [17], [18]. Pengukuran hemoglobin dengan memanfaatkan cahaya dapat dilakukan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat pengukuran hemoglobin secara non-invasif dengan memanfaatkan kombinasi panjang glombang cahaya yang berbeda. Terdapat dua hal yang menjadi fokus utama pada penelitian ini yaitu akurasi dalam pengukuran hemoglobin dan penyimpanan data hasil pengukuran. Penyimpanan data sangat penting untuk mendapatkan pola dari hasil pengukuran apabila dilakukan secara berkala. Upaya dalam meningkatkan akurasi menggunakan pendekatan regresi linier berganda dengan sampel yang berbeda. Terdapat 2 input yang digunakan pada penelitian ini yaitu input cahaya dengan panjang gelombang 600 – 700nm dan  700nm  –  1000nm.  Kedua  panjang  gelombang  terebut  memiliki  tingkat  penyerapan  yang berbeda  dalam  darah  seiring  dengan  kadungan  hemoglobin  dalam  darah.  Pengiriman  data menggunakan  konsep Internet  of  Things (IoT)  dengan  media Long  Range (LoRa)  juga  diuji. Teknologi  IoT  dan  LoRa  digunakan  sebagai  media  penyimpanan  data  dalam  server  karena perangkat memiliki media penyimpanan yang terbatas.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan menggunakan metode waterfall dengan pengujian prototipe di dalamnya. Metode waterfall digunakan karena metode tersebut dapat memberikan gambaran untuk pengerjaan penelitian yang dilakukan secara bertahap.
Gambar 1. Metode Penelitian Model Waterfall
Penelitian dimulai dengan memetakan kebutuhan dari perangkat pengukuran hemoglobin secara  keseluruhan  sistem  seperti  pada  Gambar  1.  Perangkat  terdiri  dari  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  yang  saling  terhubung.  Hasil  dari  pemetaan  kebutuhan  akan  mempermudah pembuatan perangkat keras, perangkat lunak serta proses integrasinya. Melalui proses pemetaan diketahui perangkat keras dapat dibuat dengan menggunakan lampu LED yang memiliki panjang gelombang  dibawah  1000nm.  Banyak  spektrum  warna  yang  dapat  digunakan  dengan  panjang gelombang di bawah 1000nm. Berdasarkan hasil dari pemetaan, didapatkan bahwa warna lampu yang  memiliki  panjang  gelombang  di  bawah  1000nm  dan  berpotensi  untuk  digunakan  dalam pengukuran hemoglobin adalah warna merah dan inframerah. Kebutuhan lain untuk pembuatan sistem adalah mikrokontroler untuk mengolah data dan LoRa sebagai media untuk pengiriman jarak jauh secara nirkabel.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
Setelah  dilakukan  pemetaan  dilakukan  pembuatan  sistem  perangkat  keras.  Pembuatan sistem  perangkat  keras  mengacu  pada  Gambar  2.  Sistem  memiliki  masukan  dari  Photodiode sebagai  sensor  untuk  mengukur  intensitas  cahaya  yang  dipantulkan  darah,  LED  merah  dan inframerah sebagai sumber cahaya. Penyerapan cahaya yang melewati suatu medium sehingga yang terserap, dipantulkan, dan diteruskan menjadi acuan untuk menentukan parameter dalam darah. Fenomena ini memanfaatkan hukum Beer Lambert. Input tersebut kemudian akan diproses oleh  mikrokontroler.  Proses  konversi  dari  nilai  intensitas  cahaya  menjadi  kadar  hemoglobin menggunakan  regresi  linier  berganda  terjadi  di  mikrokontroler.  Mikrokontroler  menggunakan LoRa untuk media pengiriman data ke server IoT platform . Penelitian ini menggunakan teknologi IoT karena teknologi tersebut umum digunakan untuk media pengiriman data ke server [19]–[21].
𝐴 = 𝜀𝐿𝑐 𝐼 = 𝐼 ! 𝑒 "#(%)
Hukum Beer Lambert mengindikasikan bahwa panjang gelombang tertentu yang diserap oleh suatu medium sebanding dengan konsentrasi dan kadar suatu bahan dalam medium. Dimana 𝐴 pada persamaan 1 adalah banyaknya intensitas cahaya yang diserap dengan panjang gelombang tertentu, 𝜀 adalah  koefisien  molar, 𝐿 adalah  jarak,  dan 𝑐 adalah  konsentrasi  penyerapan. Sedangkan pada persamaan 2 dijelaskan bahwa 𝐼 adalah intensitas akhir, 𝐼 ! adalah intensitas awal, 𝑥 adalah kedalaman dalam satuan meter, dan µ adalah koefisien penyerapan.
𝑦, = 𝑏 ! + 𝑏 ' 𝑥 ' +𝑏 ( 𝑥 ( 𝑏 ! = 𝑌−𝑏 ' 𝑋 ' −𝑏 ( 𝑋 ( 𝑏 ' = 2∑ 𝑥 ( ( 42∑ 𝑥 ' 𝑦4 − 2∑ 𝑥 ' 𝑥 ( 42∑ 𝑥 ( 𝑦4
2∑ 𝑥 ' ( 42∑ 𝑥 ( ( 4 − 2∑ 𝑥 ' 𝑥 ( 4 ( 𝑏 ( = 2∑ 𝑥 ' ( 42∑ 𝑥 ( 𝑦4 − 2∑ 𝑥 ' 𝑥 ( 42∑ 𝑥 ' 𝑦4 2∑ 𝑥 ' ( 42∑ 𝑥 ( ( 4 − 2∑ 𝑥 ' 𝑥 ( 4 (
Hukum Beer Lambert mendukung potensi pengukuran kadar hemoglobin dalam darah dengan memanfaatkan  penyerapan  cahaya.  Hubungan  penyerapan  cahaya  dengan  kadar  hemoglobin dalam darah akan dimodelkan menggunakan persamaan regresi linier berganda. Model umum regresi linier berganda dapat diamati pada persamaan 3, dimana 𝑦, adalah output model, 𝑏 ! adalah konstanta intercept, 𝑏 ' adalah koefisien parameter 1, dan 𝑏 ( adalah koefisien parameter 2. Luaran model  adalah  estimasi  dari  hemoglobin  yang  direpresentasikan  dalam  simbol 𝑦, ,  sementara 𝑥 ' adalah nilai ADC yang didapatkan dari penyerapan cahaya warna merah, dan 𝑥 ( adalah nilai ADC yang  didapatkan  dari  penyerapan  cahaya  warna  inframerah.  Dengan  demikian,  model  regresi berganda  akan  dapat  digunakan  setelah  menghitung  konstanta 𝑏 ! menggunakan  persamaan  4, konstanta 𝑏 ' menggunakan persamaan 5, dan konstanta 𝑏 ( menggunakan persamaan 6. Simbol y  pada  persamaan  4,  5,  dan  6  merupakan  nilai  hemoglobin  yang  didapatkan  menggunakan pengukuran hemoglobin secara invasif.
Metode regresi linier berganda digunakan untuk upaya dalam peningkatan akurasi dari pembacaan  hemoglobin  dalam  darah.  Model  ini  digunakan  untuk  membuat  sistem  perangkat lunak  pada  rangkaian  tahapan  penelitian  pada  Gambar  1.  Pembuatan  model  dilakukan  agar pengukuran hemoglobin secara non-invasif dapat mendekati pengukuran secara invasif. Hal ini dapat dilakukan dengan membandingkan hasil pengukuran yang didapatkan dengan perangkat pengukuran  hemoglobin  secara  invasif.  Kedua  data  tersebut  akan  dimodelkan  menggunakan metode regresi linier berganda. Model yang didapatkan akan ditanam di mikrokontroler sehingga mikrokontroler mampu mengestimasi hemoglobin.
(1) (2) (3)
(4) (5)
(6)

## Gambar 3. Diagram Alir Perangkat Lunak
Diagram  alir  dari  pembuatan  perangkat  lunak  dapat  diamati  pada  Gambar  3. Mikrokontroler akan bertindak untuk mengatur jalur komunikasi data antara sensor dan media pengiriman data ke platform menggunakan jaringan LoRa. Pembuatan perangkat lunak dimulai dengan  melakukan  inisialisasi  dari  kebutuhan  perangkat  keras.  Sensor  pada  penelitian  ini membutuhkan fitur ADC ( Analog Digital Converter ) untuk membaca nilai intensitas dari serapan cahaya. Nilai penyerapan intensitas cahaya warna akan disimpan pada variable x 1 dan x 2 untuk nilai intensitas warna inframerah. Langkah selanjutnya adalah pembacaan nilai intensitas dengan membaca nilai ADC untuk masing-masing sensor cahaya. Setelah didapatkan nilai intensitas dari masing-masing  panjang  gelombang,  mikrokontroler  akan  mengestimasi  hemoglobin  dengan memanfaatkan model regresi linier berganda yang telah didapatkan. Model regresi linier berganda yang didapatkan berdasarkan data adalah 𝑌 = 0,002629𝑥 ' + 0,009419𝑥 ' + 0,04011 . Hasil dari estimasi hemoglobin kemudian akan dikirimkan ke IoT platform melalui media LoRa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berbagai macam pengujian dilakukan untuk mengetahui performa dari perangkat yang dikembangkan. Pengujian terdiri dari pengujian respon intensitas penyerapan cahaya pada sumber LED  merah  dan  LED  inframerah  terhadap  sampel  pengukuran  hemoglobin  secara  invasif, pengujian pembuatan persamaan berdasarkan hasil respon yang didapatkan, pengujian performa perangkat ditinjau dari akurasi dan presisi dari perangkat, dan terakhir pengujian Receive Signal Strength Indicator (RSSI) dari komunikasi LoRa. Perangkat yang dikembangkan bertujuan untuk memudahkan pengukuran hemoglobin secara non-invasif agar dapat digunakan oleh remaja putri. Pencatatan hasil dari pengukuran secara berkala merupakan fungsi tambahkan agar anemia pada remaja putri dapat ditahui lebih dini.
Tabel 1. Pengukuran Nilai Intensitas Penyerapan Cahaya pada LED Merah dan Inframerah Terhadap

## Pengukuran Hemoglobin Secara Invasif
No ADC Penyerapan LED Merah ADC Penyerapan LED Inframerah Hasil Pengukuran Hemoglobin Secara Invasif (g/dl) 1 900 1350 15,00 2 897 1363 15,20 3 911 1345 15,00 4 908 1351 15,10 5 899 1355 15,10 6 712 1365 14,70 7 723 1375 14,80 8 735 1360 14,70 9 718 1373 14,80 10 705 1378 14,80 11 912 1362 15,20 12 909 1361 15,20 13 895 1350 15,10 14 919 1357 15,20 15 908 1365 15,10 SU M 12651 20410 225,00 AV G 843,40 1360,67 15,00 Tabel 2. Perhitungan Parameter Regresi Berganda X 1 X 2 Y X 1 2 X 2 2 X 1 Y X 2 Y X 1 X 2 900 1350 15,00 810000 1822500 13500,00 20250,00 1215000 897 1363 15,20 804609 1857769 13634,40 20717,60 1222611 911 1345 15,00 829921 1809025 13665,00 20175,00 1225295 908 1351 15,10 824464 1825201 13710,80 20400,10 1226708 899 1355 15,10 808201 1836025 13574,90 20460,50 1218145 712 1365 14,70 506944 1863225 10466,40 20065,50 971880 723 1375 14,80 522729 1890625 10700,40 20350,00 994125 735 1360 14,70 540225 1849600 10804,50 19992,00 999600 718 1373 14,80 515524 1885129 10626,40 20320,40 985814 705 1378 14,80 497025 1898884 10434,00 20394,40 971490 912 1362 15,20 831744 1855044 13862,40 20702,40 1242144 909 1361 15,20 826281 1852321 13816,80 20687,20 1237149 895 1350 15,10 801025 1822500 13514,50 20385,00 1208250 919 1357 15,20 844561 1841449 13968,8 20626,40 1247083
Pengukuran hemoglobin pada penelitian ini didapatkan dari hasil intensitas yang dibaca oleh sensor dengan sumber dari LED merah dan inframerah. Hasil data penyerapan cahaya dapat diamati pada Tabel 1. Penyerapan yang tinggi ditandai dengan nilai ADC yang tinggi juga. ADC yang digunakan memiliki kapasitas 10-bit sehingga range nilai ADC menjadi 0 – 4095. Hasil pengukuran  pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  ada  korelasi  antara  nilai  intensitas  penyerapan cahaya merah dan infra merah terhadap kadar hemoglobin dalam darah. Hubungan tersebut akan digunakan untuk mendapatkan sebuah model untuk memetakan nilai kadar hemoglobin terhadap penyerapan intensitas cahaya merah dan inframerah. Proses memodelkan tersebut menggunakan
metode  regresi  linier  berganda.  Untuk  dapat  melakukan  regresi  linier  berganda  dibutuhkan beberapa parameter lain yang ditunjukkan pada Tabel 2. Dengan menggunakan persamaan 3, 4, dan 5 dari parameter yang ada pada Tabel 2 didapatkan model yang mampu memetakan kadar hemoglobin.  Model  persamaan  tersebut  adalah 𝑦 = 0,002629𝑥 ' + 0,009419𝑥 ( − 0,04011 . Persamaan tersebut kemudian diuji terlebih dahulu untuk menunjukkan tingkat akurasi terhadap data pada Tabel 1 sebelum dilakukan pengukuran terhadap remaja putri yang sebenarnya. Hasil dari percobaan ini menunjukkan bahwa metode regresi linier berganda berhasil dalam melakukan estimasi pengukuran hemoglobin. Nilai konstanta dan koefisien dapat berbeda-beda tergantung dari  kondisi  pengukuran.  Hal  ini  dikarenakan  sensor  cahaya  rentan  terhadap  cahaya  sehingga pembuatan wadah perangkat dan proses kalibrasi menjadi parameter penting untuk pembuatan perangkat pengukuran hemoglobin secara non-invasif.
Tabel 3. Data Hasil Perhitungan Kadar Hemoglobin Menggunakan Model 𝑦 = 0,002629𝑥 ! + 0,009419𝑥 " − 0,04011 No ADC Penyerapan LED Merah ADC Penyerapan LED Inframerah Hasil Pengukuran Hemoglobin Secara Invasif (g/dl) Estimasi Kadar Hemoglobin Menggunakan Model (g/dl) Galat (%) 1 900 1350 15,00 15,04 0,29 2 897 1363 15,20 15,16 0,28 3 911 1345 15,00 15,03 0,17 4 908 1351 15,10 15,07 0,17 5 899 1355 15,10 15,09 0,08 6 712 1365 14,70 14,69 0,07 7 723 1375 14,80 14,81 0,09 8 735 1360 14,70 14,70 0,02 9 718 1373 14,80 14,78 0,13 10 705 1378 14,80 14,79 0,04 11 912 1362 15,20 15,19 0,08 12 909 1361 15,20 15,17 0,19 13 895 1350 15,10 15,03 0,46 14 919 1357 15,20 15,16 0,27 15 908 1365 15,10 15,21 0,70 Rata-rata 0,20

## Tabel 4. Data Perbandingan Pengukuran Hemoglobin Secara Invasif dan Non-Invasif
No ADC Penyerapan LED Merah ADC Penyerapan LED Inframerah Hasil Pengukuran Hemoglobin Secara Invasif (g/dl) Estimasi Kadar Hemoglobin Menggunakan Model (g/dl) Galat (%) 1 646 1342 14,30 14,34 0,28 2 628 1253 13,40 13,41 0,11 3 814 1315 14,40 14,49 0,61 4 791 1388 15,10 15,11 0,10 5 776 1359 14,80 14,80 0,01 6 896 1312 14,60 14,67 0,51 7 866 1392 15,30 15,35 0,32 8 723 1317 14,20 14,27 0,47 9 811 1333 14,60 14,65 0,34 10 639 1391 14,70 14,74 0,29 11 815 1289 14,20 14,25 0,32 12 700 1391 14,90 14,90 0,02 13 706 1259 13,60 13,68 0,56 14 824 1315 14,50 14,51 0,09 15 893 1326 14,70 14,80 0,67 Rata-rata 0,31
Data pada Tabel 3 menunjukkan bahwa model yang didapatkan telah bekerja dengan baik. Model dapat digunakan untuk menghitung estimasi Hemoglobin dengan galat tertinggi adalah 0,70% dan nilai terendah adalah 0,02% dengan nilai rata-rata 0,20%. Berdasarkan rentang data tersebut  dapat  diketahui  bahwa  model  bekerja  dengan  cukup  baik  dalam  mengestimasi  kadar Hemoglobin dalam darah. Model tersebut kemudian digunakan untuk uji coba pengukuran secara langsung menggunakan sampel yang berbeda. Data pada pengujian ini ditunjukkan pada Tabel 4. Pengujian  menggunakan  sampel  yang  lain  dilakukan  sebanyak  15  kali  pengukuran.  Nilai
Hemoglobin  yang  didapatkan  pada  pengukuran  selanjutnya  lebih  memiliki  variasi.  Hal  ini dikarenakan sampel yang digunakan acak. Hasil dari Tabel 4 menunjukkan bahwa model juga memiliki performa yang baik.
Terlihat  bahwa  akurasi  terendah  melalui  hasil  pengujian  adalah  0,01%  dan  tertinggi 0,67%  dengan  rata-rata  akurasi  0,31%.  Performa  rata-rata  akurasi  pada  Tabel  4  lebih  tinggi disbanding dengan Tabel 3. Akurasi yang lebih tinggi menunjukkan bahwa performa turun ketika dilakukan pengukuran secara acak. Penurunan performa yang terjadi cukup rendah yaitu 0,1% dan  masih  dalam  rentang  yang  dapat  diterima  untuk  kebutuhan  pengukuran  Hemoglobin. Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  kesimpulan  bahwa  perangkat  yang  dibuat  memiliki performa yang baik.
Tingkat galat yang dihasilkan oleh perangkat sudah dalam rentang yang rendah dan dapat diterima.  Performa  dari  penggunaan  media  cahaya  dalam  pengukuran  hemoglobin  dapat dilakukan dengan memanfaatkan cahaya.

## Tabel 5. Data Hasil Pengukuran RSSI Pengunaan LoRa
No Jarak (Km) RSSI (dBm) Banyaknya Data yang Dikirim (Paket) Banyaknya Data yang Diterima (Paket) Persentase Data yang Hilang (%) 1 0,50 -101,00 150,00 150,00 0,00% 2 0,50 -106,00 150,00 150,00 0,00% 3 1,00 -105,00 150,00 150,00 0,00% 4 1,00 -105,00 150,00 150,00 0,00% 5 1,50 -113,00 150,00 150,00 0,00% 6 1,50 -113,00 150,00 150,00 0,00% 7 2,00 -112,00 150,00 150,00 0,00% 8 2,00 -113,00 150,00 150,00 0,00% 9 2,50 -113,00 150,00 150,00 0,00% 10 2,50 -113,00 150,00 150,00 0,00% 11 3,00 -112,00 150,00 150,00 0,00% 12 3,00 -114,00 150,00 150,00 0,00% 13 3,50 -114,00 150,00 150,00 0,00% 14 3,50 -115,00 150,00 150,00 0,00% 15 4,00 -117,00 150,00 150,00 0,00% 16 4,00 -119,00 150,00 150,00 0,00% 17 4,50 -118,00 150,00 150,00 0,00% 18 4,50 -119,00 150,00 150,00 0,00% 19 5,00 -118,00 150,00 150,00 0,00% 20 5,00 -118,00 150,00 150,00 0,00% 21 5,50 -119,00 150,00 150,00 0,00% 22 5,50 -120,00 150,00 150,00 0,00% 23 6,00 -119,00 150,00 150,00 0,00% 24 6,00 -120,00 150,00 150,00 0,00% 25 6,50 -116,00 150,00 150,00 0,00% 26 6,50 -117,00 150,00 150,00 0,00% 27 7,00 -117,00 150,00 150,00 0,00% 28 7,00 -119,00 150,00 150,00 0,00% 29 7,50 -119,00 150,00 150,00 0,00% 30 7,50 -119,00 150,00 150,00 0,00%

## Gambar 4. Titik Pengambilan Percobaan LoRa
Data pada Tabel 5 menunjukkan performa dari pengiriman data menggunakan jaringan LoRa.  Terlihat  bahwa  jaringan  LoRa  mampu mengirimkan  data  dengan  jarak  terjauh  7,50Km untuk  kondisi  perkotaan  di  daerah  Banyumas.  Nilai  kekuatan  sinyal  terkuat  adalah  -101dBm dengan jarak 0,50Km dan terlemah berada pada -120dBm dengan jarak 5,50Km dan 6,00Km. Data ini menunjukkan bahwa jaringan LoRa pada kabupaten Banyumas sudah memenuhi nilai minimum yang ditetapkan yaitu -120dBm. Data pada Tabel 5 juga menunjukkan bahwa paket yang dikirim tidak memiliki kendala. Selama 30 percobaan dengan variasi jarak yang berbeda, sebanyak  150  paket  telah  diterima  dengan  baik  tanpa  ada  kondisi  kehilangan  paket.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  jaringan  LoRa  telah  data  digunakan  untuk  mengirimkan  data  secara nirkabel. Gambar 4 menunjukkan titik-titik dimana data pada Tabel 5 diambil. Terlihat bahwa cakupan  data  yang  dihasilkan  menggunakan  LoRa  cukup  luas  sehingga  dapat  menjangkau berbagai sekolah untuk melakukan monitoring hemoglobin pada remaja putri.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  mengenai  pengembangan  perangkat  pengukuran  hemoglobin  secara  non- invasif  telah  dilakukan.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengembangan  dalam penggunaan  regresi  linier  berganda  dan  penggunaan  jaringan  LoRa  untuk  media  pengiriman meningkatkan kinerja perangkat yang dikembangkan. Model menggunakan metode regresi linier dapat digunakan untuk estimasi pengukuran hemoglobin dengan perbandingan dengan metode invasif. Galat yang dihasilkan dari penggunaan metode ini berkisar antara 0,01% – 0,67% dengan rata-rata galat sebesar 0,31% selama proses percobaan pengukuran dengan sampel acak. Tingkat galat  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  landasan  untuk  menyimpulkan  bahwa  metode  regresi linier  berganda  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  pengukuran  hemoglobin  berdasarkan penyerapan  intensitas  cahaya  merah  dan  inframerah.  Hasil  percobaan  pengujian  performa jaringan  LoRa  juga  memberikan  informasi  bahwa  jaringan  LoRa  telah  siap  digunakan  untuk pengiriman  data  jarak  jauh  secara  nirkabel.  Kuat  sinyal  pengiriman  di  sekitar  Kabupaten
Banyumas telah mencapai kuat minimum yang disyaratkan untuk pengiriman data menggunakan jaringan  LoRa  yaitu  -120dBm.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  30  pengambilan  data  dengan sampling  2  data  untuk  setiap  perubahan  jarak  sejauh  0,50Km.  Data  yang  dikirimkan menggunakan jaringan LoRa juga telah diterima sepenuhnya oleh perangkat penerima tanpa ada data yang hilang. Hal ini menunjukkan bahwa pengembangan perangkat untuk mengirimkan data menggunakan jaringan LoRa dapat dilakukan dengan baik. Potensi cahaya yang digunakan untuk pengukuran berbagai parameter dalam darah masih terbuka. Pengukuran kadar gula dalam darah, denyut  jantung,  dan  parameter  lain  memungkinkan  dilakukan  dengan  memanfaatkan  cahaya. Penggunaan model lain untuk estimasi juga dapat digunakan untuk mengembangkan penelitian lebih lanjut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat  (LPPM)  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  (ITTP)  yang  telah  memberikan dukungan pendanaan untuk penelitian ini melalui skema hibah penelitian internal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Abdillah, “The Effect of Maternal and Child Factors on Stunting in Children Under Five Years in Rural Indonesia,” KnE Life Sci. , Feb. 2022, doi: 10.18502/kls.v7i2.10382.
[2] Kementrian, “Peraturan Presiden No. 28,” no. 1. 2020.
[3] M.  Lupiana  and  S.  Sutrio,  “Penyuluhan  Gizi  Tentang  Anemia  Dan  Stunting  Di  Desa Gedong Pakuan Kecamatan Baradatu Kabupaten Way Kanan,” Jompa Abdi J. Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 4, pp. 52–56, Dec. 2022, doi: 10.57218/jompaabdi.v1i4.306.
[4] A.  Mizawati,  N.  Effendi,  D.  Sulastri,  and  R.  S.  Purna,  “Genetic  Factors  Causing  the Prevalence of Anemia in Young Girls and Stunting in Toddlers: A Systematic Literature Review,” J.  Penelit.  Pendidik.  IPA ,  vol.  9,  no.  9,  pp.  531–538,  Sep.  2023,  doi: 10.29303/jppipa.v9i9.4822.
[5] L. H. Adilah, A. Syafiq, and S. Sukoso, “Correlation of Anemia in Pregnant Women with Stunting Incidence: A Review,” Indones. J. Multidiscip. Sci. , vol. 2, no. 9, pp. 3155–3169, Jun. 2023, doi: 10.55324/ijoms.v2i9.545.
[6] Z. Riaty and D. E. Nursyam, “Analysis of Hemoglobin Levels and Hematocrite Value in Stunting Children in Bukit Sileh, Solok Regency,” 2022, doi: 10.2991/ahsr.k.220303.032.
[7] A. Astuti, Y. Muyassaroh, and M. Ani, “The Relationship Between Mother’s Pregnancy History and Baby’s Birth to the incidence of stunting in infants,” J. Midwifery Sci. Basic Appl. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 22–26, Jul. 2020, doi: 10.31983/jomisbar.v2i1.5934.
[8] S. M. Agritubella and F. Jannah, “Prevention of Stunting Through Nutrition Education on Pregnant Women,” J. Endur. , vol. 7, no. 1, Feb. 2022, doi: 10.22216/jen.v7i1.863.
[9] F.  H.  N.  Adriyani  and  A.  Hikmanti,  “Correlations  of  Anemia,  Stunting,  and Sociodemographic  Characteristics  and  Energy  Among  Children  Aged  6–23  Months  at Karangklesem Village, South Purwokerto,” 2020, doi: 10.2991/ahsr.k.200204.044.
[10]  N. W. D. Tarini, W. Sugandini, and N. K. Sulyastini, “Prevalence of Anemia and Stunting in Early Adolescent Girls,” 2020, doi: 10.2991/assehr.k.200115.065.
[11]  Resmiati, “Efektifitas Aplikasi Edukasi Gizi Remaja Berbasis Android Untuk Pencegahan Stunting,” J. Endur. , vol. 6, no. 2, pp. 443–451, Jun. 2022, doi: 10.22216/jen.v6i2.357.
[12]  F. Aminin, SST, M.Kes., R. Rahmadona, and A. B. Gizta, “The Effectiveness of Health Education Using Si NaNing Module to Increase Independence in Stunting Prevention,” J. KEBIDANAN , vol. 13, no. 1, pp. 78–84, Apr. 2023, doi: 10.31983/jkb.v13i1.9650.
[13]  R. D. Whitehead, Z. Mei, C. Mapango, and M. E. D. Jefferds, “Methods and analyzers for hemoglobin measurement in clinical laboratories and field settings,” Ann. N. Y. Acad. Sci. , vol. 1450, no. 1, pp. 147–171, Aug. 2019, doi: 10.1111/nyas.14124.
[14]  M.  N.  Garcia‐Casal,  O.  Dary,  M.  E.  Jefferds,  and  S.  Pasricha,  “Diagnosing  anemia:
Challenges selecting methods, addressing underlying causes, and implementing actions at the public health level,” Ann. N. Y. Acad. Sci. , vol. 1524, no. 1, pp. 37–50, Jun. 2023, doi: 10.1111/nyas.14996.
[15]  K. J. Jeon, S.-J. Kim, K. K. Park, J.-W. Kim, and G. Yoon, “Noninvasive total hemoglobin measurement,” J. Biomed. Opt. , vol. 7, no. 1, p. 45, 2002, doi: 10.1117/1.1427047.
[16]  M. Parker et al. , “An evaluation of hemoglobin measurement tools and their accuracy and reliability when screening for child anemia in Rwanda: A randomized study,” PLoS One , vol. 13, no. 1, p. e0187663, Jan. 2018, doi: 10.1371/journal.pone.0187663.
[17]  S.  D.  S.  Syarifuddin,  A.  Khurniawan,  R.  Munadi,  and  S.  Sussi,  “Sistem  Informasi Pengukuran Kadar Hemoglobin Non-Invasif Berbasis Android Menggunakan Algoritma Extreme Gradient Boosting,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 12, no. 1, pp. 13–23, May 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i1.5049.
[18]  U.  UMAR  and  R.  ALYAH,  “Pemantauan  Hemoglobin  Darah  Dengan  Non-Invasive Menggunakan Sensor Near Infrared LED IR 940NM,” J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, p. 93, Apr. 2020, doi: 10.24252/instek.v5i1.13690.
[19]  A.  K.  Putri,  A.  Prakasa,  and  M.  A.  Afandi,  “Sistem  Pemantau  Densitas  Debu  Gudang Elektronik: Perancangan dan Analisanya,” J. Telecommun. Electron. Control Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 81–86, Dec. 2021, doi: 10.20895/jtece.v3i2.367.
[20]  M. A. Afandi, S. Nurandi, and I. K. A. Enriko, “Automated Air Conditioner Controler and Monitoring Based on Internet of Things,” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst. , vol. 11, no. 1, p. 83, Apr. 2021, doi: 10.22146/ijeis.64563.
[21]  N. F. N. Azizah, H. Pujiharsono, and M. A. Afandi, “Sistem Pengendali Suhu dan Kadar pH pada Kolam Ikan Lele Berbasis IoT pada Desa Kutaringin Kabupaten Banjarnegara,” JRST  (Jurnal  Ris.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  65,  Nov.  2022,  doi: 10.30595/jrst.v6i1.11693.