## Desain Telemedicine Asam Urat Berbasis Internet of Things (IoT)
Agus Supriyanto 1) , Andi Kurniawan Nugroho 2) , dan Sri Heranurweni 3)
1) Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
2,3) Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Semarang Jl. Prof. Soedarto, Tembalang, Kec. Tembalang, Kota Semarang, Jawa Tengah, Indonesia e-mail: agussupriyanto.elektro@gmail.com 1) ,  andikn@usm.ac.id 2) , heranur@usm.ac.id 3)

## ABSTRACT
Gout is the final metabolite of purines. Purines are part of the nucleic acids found in the nuclei of body cells. Increased gout can cause rheumatic pain in the joint area and is often associated with extreme pain for those exposed to the disease. Doctors need to monitor so that they can assist patients in monitoring and treatment. Gout detection devices are only available in hospitals, clinics, health centers, laboratories, and equipment  that was previously portable but  could  not  be controlled directly by a doctor. The purpose of this study is to help make it easier for doctors to monitor patients with gout remotely or telemedicine via the internet. The  research  method  uses  blood  to  determine  gout  levels  using  the  Internet  of  Things.  Data  acquisition  is  carried  out  with  a resistance sensor (Authocheck) which is processed by the Arduino microcontroller. The processed data is then sent to the ESP8266 web server via WiFi. The use of the Internet of Things as a data transmission method for online use does not require human-to- human interaction. The sensor resistance value in the analog range obtained is 441.03 to 782.32 with a sensor voltage of 1.91 to 3.82 volts. The measured gout level is between 4 mg/dL and 8 mg/dL. The percentage of measured data with an average accuracy of 95.74% and an average error rate of 4.26% for the seven test data. Data is displayed directly on the device's LCD screen and on a web server that sends data from the ESP8266.
Keywords: gout, Internet of Things, resistance sensor (Autocheck), telemedicine, web server

## ABSTRAK
Asam urat merupakan metabolit akhir dari purin. Purin adalah bagian dari asam nukleat yang ditemukan dalam inti sel tubuh. Asam urat yang meningkat dapat menyebabkan nyeri rematik di area persendian dan sering dikaitkan dengan rasa sakit yang luar biasa bagi yang terpapar penyakit. Dokter perlu memantau agar dapat membantu pasien dalam pemantauan dan pengobatan. Alat pendeteksi asam urat hanya terdapat di rumah sakit, klinik, puskesmas, laboratorium dan alat-alat yang sebelumnya portable namun tidak  dapat  dikontrol  langsung  oleh  dokter. Tujuan  dari  penelitian  ini  membantu  memudahkan  dokter  untuk  memantau  pasien dengan  penyakit  asam  urat  secara  jarak  jauh  atau telemedicine melalui  internet.  Metode  penelitian  menggunakan  darah  untuk menentukan kadar asam urat menggunakan Internet of Things . Akuisisi data dilakukan dengan sensor resistansi ( Authocheck ) yang diproses  oleh  mikrokontroler  Arduino.  Data  yang  telah  diproses  kemudian  dikirim  ke  web  server  ESP8266  melalui    WiFi. Penggunaan Internet of Things sebagai metode transmisi data untuk penggunaan secara online tidak memerlukan interaksi manusia ke  manusia. Nilai  resistansi sensor pada rentang analog yang diperoleh adalah 441,03 hingga 782,32 dengan tegangan sensor 1,91 hingga 3,82 volt. Kadar asam urat yang diukur adalah antara 4 mg/dL dan 8 mg/dL. Persentase data terukur dengan akurasi rata- rata 95,74% dan rata-rata tingkat kesalahan  4,26% untuk tujuh data uji. Data ditampilkan langsung di layar LCD perangkat dan di web server yang mengirimkan data dari ESP8266.
Kata kunci: asam urat, Internet of Things, sensor resistansi ( Autocheck ), telemedicine, web server

## I. PENDAHULUAN
esehatan  adalah  satu  hal  penting  dalam  hidup, oleh karena itu level harapan hidup merupakan indikator  yang  selalu  digunakan  Indeks Pembangunan Manusia. Penyakit tidak menular memiliki  kesamaan  dengan  beberapa  nama  lain,  seperti penyakit  degeneratif.   Disebut  penyakit  degeneratif karena  jumlah  peristiwa  yang  terkait  proses  degeneratif pada  lansia  yang  terjadi  seiring  dengan  waktu  dan  usia. Penyakit  degeneratif  pada  umumnya  menyerang  sistem saraf, pembuluh darah, otot dan tulang manusia. Contoh
penyakit  menyerang  pembuluh  darah,  persendian  dan tulang merupakan asam urat [1].
Frekuensi munculnya penyakit asam urat di Indonesia meningkat    berdasarkan  diagnosis  tenaga  kesehatan  di Indonesia  sebesar  11,9%.  Diagnosis  atau  gejala  24,7% menurut karakteristik berdasarkan usia, prevalensi tinggi pada usia  ≥ 75 tahun (54,8%). Pada perempuan juga lebih banyak (8,46%) dibandingkan laki-laki (6,13%) [2], [3].
Alat pendeteksi asam urat hanya  terdapat di fasilitas kesehatan  seperti  rumah  sakit,  puskesmas,  dan  apotik dengan  alat  yang  bersifat portable namun  tidak  dapat dipantau  langsung  oleh  dokter.  Kurangnya  pengawasan medis  terhadap  penderita  asam  urat  dikarenakan
K
ketidakmampuan  mereka  untuk  berkomunikasi  secara langsung.
Seiring dengan kemajuan teknologi yang ada, peneliti imembuat suatu alat yang memudahkan pemantauan jarak jauh pasien asam urat oleh dokter melalui web browser . Proses transfer data cukup dilakukan melalui Internet of Things tanpa  kabel  dan  langsung  melalui  jaringan  WiFi yang diterima dari server . Penelitian ini mengembangkan alat telemedicine asam  urat  berbasis Internet  of  Things yang  memudahkan  dokter  untuk  memantau  pasien  dari jarak jauh.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian sebelumnya tentang pemantauan asam urat dengan sensor gout non-invasif berdasarkan spektroskopi infra merah, yang menggunakan gelombang infra merah 1400-1700  nm  yang  diterima  oleh  tubuh  [4].  Studi menunjukkan  bahwa  artritis  asam  urat  disebabkan  oleh hiperurisemia  dan  dapat  berkembang,  meskipun  kadar serum  asam  urat  diatur  oleh  cahaya  inframerah  terdekat yang  masuk  ke  tubuh  manusia.  Diagnosis  asam  urat dilakukan secara non-invasif di luar tubuh [5]. Penelitian menunjukkan bahwa pengobatan jarak jauh dapat menjadi solusi  untuk  mengatasi  ketidaksetaraan  kesehatan  di Afrika  Selatan,  terutama  melalui  penyediaan  konsultasi perantara  dan  khusus  untuk  50%  penduduk  pedesaan. Oleh  karena  itu,  mereka  tidak  memiliki  akses  fisik  ke layanan  tersebut  [6].    Studi  kasus  telah  menemukan bahwa  asam  urat  adalah  radang  sendi  yang  berkaitan dengan hiperurisemia  dan  radang  sendi  yang  lebih  sakit pada tubuh [7].
Sebuah  studi  tentang  ekosistem Internet  of  Things (IoT) yang terdiri dari objek, device pintar, smartphone , dan tablet .  Peneliti  sebelumnya  menggunakan Radio Frequency  Identification (RFID),  kode Quick  Response (QR),  sensor  atau  teknologi  tanpa  kabel  untuk memungkinkan  komunikasi  antar  perangkat  [8].  Studi IPv6  untuk  menangani  ruang Internet  of  Things yang tumbuh secara eksponensial dan memberikan serangkaian penjelasan  dan  empat  asumsi  untuk  model  alamat  IPv6 terintegrasi [9].
Penelitian  ini  yaitu telemedicine menggunakan darah untuk mendiagnosis asam urat dengan mengirimkan data ke internet melalui server web . Dalam studi sebelumnya darah  dideteksi  oleh  sensor  inframerah  terdekat,  tidak langsung  dari  darah,  tetapi  dari  kulit  dan  hasil  tes  tidak dikirim dari jarak jauh. Untuk transmisi data  IoT, RFID dan jaringan area lokal IPv6 digunakan dalam penelitian sebelumnya,  sedangkan  ESP8266  digunakan  untuk transmisi  data  dalam  penelitian  ini.  Pada  rencana  studi penurunan telemedicine berbasis  IoT,  langkah-langkah untuk  melakukan  penelitian  adalah  sampel  darah dijatuhkan  ke  sensor  resistensi  ( Autocheck )  dan  sensor
mendeteksi  konsentrasi  asam  urat  pada  tubuh  antara  3,5 mg/dl hingga 7,2 mg/dl untuk mengenali kondisi normal dan tidak normal. Nilai data sensor diolah menggunakan mikrokontroler  Arduino  Uno  dengan  nilai  pengukuran tegangan  dari  0,3  hingga  5,5  volt,  yang  diubah  menjadi miligram  per  desiliter  (mg/dL).  Hasil  pengolahan  data ditampilkan  pada  layar  LCD perangkat berukuran  20x4. Pengiriman  data  yang  dihasilkan  ke web  server menggunakan  modul  WiFi  ESP8266  dan  dapat  diakses langsung  dari web  browser yang  terhubung  ke  jaringan internet.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Diagram Blok
Desain telemedicine asam  urat  berbasis Internet  of Things (IoT) dapat dilihat pada diagram blok Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Telemedicine Asam Urat Berbasis Internet of Things (IoT) dengan, (a) Blok diagram pengiriman data dan (b) Penerima data.
Diagram blok pada Gambar 1 di atas berfungsi agar pada  saat  device  dinyalakan,  catu  daya  memberikan keluaran  9VDC  dan  5VDC  untuk  semua  rangkaian pemancar/pengirim data. Sensor resistansi ( Autocheck ) mengenali  sampel  darah    langsung  dari  darah  yang ditempatkan pada sensor  dengan membaca nilai serum dan tegangan pengoperasian sensor. Nilai asam urat dan data  sensor  ditampilkan  pada  LCD.  Data  hasil pemrosesan  tersebut  dikirim  dengan  pemancar    modul WiFi  ESP8266  dan  diterima  oleh  domain  yang  dapat ditampilkan  pada  web  server  yang  dapat  dipantau melalui browser internet.

## B. Flow Chart
Gambar 2. Diagram Alir Desain Telemedicine Asam Urat Berbasis Internet of Things (IoT)
Gambar 2 menunjukkan proses desain dari device dan interface dengan  proses  awal  pemrograman  Arduino dengan menjalankan beberapa instruksi untuk mengidentifikasi  asam  urat.  Menyiapkan  sampel  darah yang  digunakan  untuk  penelitian.  Masukan  sensor resistensi  asam  urat  ( Autocheck )  membaca  nilai  sampel darah sesuai tegangan kerja  sensor antara 0,5 volt hingga 5  volt.  Proses  pengambilan  data  nilai  sensor  resistansi asam  urat  ( Autocheck )  menggunakan  mikrokontroler Arduino  Uno untuk  menentukan  kadar  asam  urat  dalam darah.  Transfer  data  terjadi  setelah  pemrosesan  dari Arduino  di  kirimkan  melalui  modul  WiFi  ESP8266 menggunakan Internet  of  Things .  Jika  modul  WiFi ESP8266 mengirimkan data asam urat ke  domain, maka akan tampil pada web server . Jika modul WiFi ESP8266 tidak dapat mengirim data ke domain, maka akan kembali ke  proses  pembacaan  hasil  sensor  dari  Arduino.  Hasil pengolahan  data  ditampilkan  langsung  pada  layar  LCD pada device dan dilihat melalui telemedicine  web server yang dapat dipantau melalui web browser . Proses selesai ketika  semua  hasil  pengukuran  sensor  dikirim  ke web server dan ditampilkan pada LCD.

## C. Perancangan Hardware
Gambar 3. Device Prototipe Telemedicine Asam Urat
Desain device prototipe dapat dilihat pada Gambar 3 dengan  sensor  resistansi  ( Autocheck ),  mikrokontroler Arduino, modul ESP8266, dan tampilan LCD.

## D. Perancangan Software

## 1. Perancangan Desain Software
Perancangan software dilakukan dalam penelitian ini, karena  sebuah device menggunakan  mikrokontroler  dan sistem telemedicine sebagai  IoT  yang  bergantung  pada program  yang  disimpan  dalam  mikrokontroler  Arduino. Program  disusun  menggunakan software Arduino  1.8.5 pada Gambar 4 dan ditulis dalam Java script berdasarkan pemrosesannya.  Bahasa  pemrograman  C  dan  HTML digunakan  saat  proses  pembuatan  program.  Setelah selesai pemrograman dimuat dan disimpan dalam memori EEPROM  mikrokontroler  Arduino,  sehingga  program sudah dapat dijalankan pada device .

## Gambar 4 Tampilan Utama Software Arduino

## 2. Perancangan Telemedicine pada Web Server
Perancangan  dilakukan  secara online melalui web menggunakan  cPanel  dengan  akun  eriset.org  untuk menentukan format data yang diterima dari sensor.
Gambar 5. Pemilihan Pembuatan Source Code
Gambar 6. Data Pasien Disimpan pada Data Base
Gambar 7. Tampilan Monitoring Telemedicine pada Web Browser
Pemrograman di Arduino dengan memasukkan alamat HTML ke dalam program Arduino sesuai nilai masukan dan keluaran device.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sensor  resistansi  ( Autocheck )  dilakukan dengan  mengukur  tegangan  pada  kaki-kaki  sensor  saat darah  dioleskan  ke  sensor  untuk  menentukan  resistansi. Nilai resistansi menentukan konsentrasi asam urat dalam tubuh  berdasarkan  tegangan  dan  nilai  analog.  Tes  ini dilakukan dengan cara membandingkan kadar asam urat pada  alat  kesehatan autocheck  3  in  1 untuk  kalibrasi sensor.
Gambar 8. Hasil Sebelum Kalibrasi Sensor
Pengujian untuk kalibrasi alat autocheck 3 in 1 dengan device penelitian  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai koefisien  asam  urat  dengan  hasil  yang  baik.  Sebelum dilakukan  kalibrasi  menggunakan  alat autocheck  3  in  1 mendapat  hasil  4,5  mg/dl,  sedangkan  pada device penelitian mendapat 3,7 mg/dl pada Gambar 8. Sehingga sensor  harus  dilakukan  proses  kalibrasi  terlebih  dahulu dengan  memasukkan  proses  kalibrasi  pada  program Arduino.
Sistematika untuk kalibrasi sensor:
97, 79 B A = (1)
Ket:   A = Kalibrasi Sensor B = Nilai Analog
Pengujian Program: Nilai  analog  sensor    =  Nilai  pembacaan  sensor  analog dengan rentang nilai 0 - 1023
Kalibrasi  sensor      = Nilai analog sensor / 97.79
Pada Gambar 9 menunjukkan hasil pengujian sebelum dan setelah kalibrasi. Nilai hasil kalibrasi mendekati nilai dari alat pembanding autocheck 3 in 1 dengan selisih 0,01.
(a) (b)
Gambar 9. (a)Tampilan Hasil Kalibrasi pada Serial Monitor Arduino, (b) Hasil pada autocheck 3 in 1
Pengujian  kalibrasi  berjalan  selama  15  detik  untuk mendapatkan  pembacaan  yang  akurat.  Darah  yang digunakan untuk pemeriksaan kadar asam urat tidak boleh terlalu  lama  pada  sensor.  Darah  kering  mengurangi resistansi  sensor,  menghasilkan  pengukuran  yang  tidak akurat. Darah uji di sensor tidak boleh lebih dari 1 menit karena akan mengering dan mengubah pembacaan sensor, membuat nilainya tidak akurat.
Tabel 1. Pengujian Sensor Resistansi ( autocheck ) dengan Alat autocheck 3 in 1
Autocheck 3 in 1 (mg/dL) (Data Aktual) Sensor Resistansi (mg/dL) (Data Pengukuran) 4,5 4,51 6,7 6 7,6 7,65 4,9 4,99 4,3 4 7,4
7,6
8,6 8
Pada  Tabel  1  pengujian  menggunakan device dengan mengaktifkan  tegangan  pada  pin  digital    arduino  yang memiliki  tegangan  terukur  sebesar  4,89  volt  dan  nilai analog yang terbaca dari tampilan serial  antara 0 sampai 1023.  Nilai    0  bila  tegangan  analog  tidak  ada  resistansi dari  tegangan  sensor,  dan  nilainya  adalah  1023  ketika tegangan diterapkan ke sensor. Pin yang digunakan pada mikrokontroler  berupa  tegangan  dari  pin  power    6  ke ground  (GND)  dan  sebagai  pin  analog  (A0)  untuk membaca  nilai  analog.  Ada  kesalahan  0,01  -  0,7  mg/dl antara  data  aktual  dan  data  pengujian  selama  pengujian sensor.  Pada  uji  pertama,  data  sebenarnya  4,5  mg/dL sedangkan  pembacaan  4,51  mg/dL  dengan  selisih  0,01 mg/dL. Untuk uji kedua, data aktual 6,7 mg/dL sedangkan pembacaan 6 mg/dL dengan selisih 0,7 mg/dL. Pengujian ketiga nilai aktual 7,6 mg/dL sedangkan pembacaan 7,65 mg/dL dengan selisih 0,05 mg/dL. Pada uji keempat, data aktual  adalah  4,9  mg/dL  sedangkan  pengukurannya adalah 4,99 mg/dL dengan selisih 0,09 mg/dL. Pengujian kelima nilai aktual 4,3 mg/dL sedangkan pengukurannya 4 mg/dL dengan selisih 0,3 mg/dL. Pengujian enam data aktual  7,4  mg/dL  sedangkan  bacaannya  7,6  mg/dL dengan selisih 0,2 mg/dL. Pengujian ke tujuh  nilai aktual 8,6 mg/dL sedangkan pembacaan 8 mg/dL dengan selisih 0,6  mg/dL.  Hasil  dari    tujuh  data  pengujian    yang diperoleh  dari  sensor  resistansi  ( Autocheck )  mendekati nilai  aktual  dari Autocheck  3  in  1 .  Penyimpangan pengukuran karena ketidaktepatan nilai kalibrasi  sensor resistansi,  dan  masing-masing  strip  yang  ada  membuat hasilnya tidak bagus.
Tabel 2. Nilai Analog dan Pengukuran Sensor Resistansi ( autocheck )
Sensor Resistansi (Nilai Analog) Sensor Resistansi (Data Pengukuran) (mg/dL) Tegangan Data Sensor Resistansi (Volt) 441,03 4,51 2,16 586,74 6 2,87 748,09 7,65 3,66 488,00 4,99 2,38
Sensor Resistansi (Nilai Analog) Sensor Resistansi (Data Pengukuran) (mg/dL) Tegangan Data Sensor Resistansi (Volt) 391,16 4 1,91 772,54 7,6 3,77 782,32 8 3,82
Pembacaan  nilai  sensor  analog  dengan  hasil  setelah dikalibrasi, akan memberikan nilai asam urat. Pembacaan analog  441,03  menghasilkan  pembacaan  asam  urat  4,51 mg/dL  dan  pembacaan  tegangan  2,16  volt.  Pembacaan analog  586,74  memberikan  tingkat  asam  urat  6  mg/dL dan  pembacaan  tegangan  2,87  volt.  Pembacaan  analog 748,09  memberikan  konsentrasi  asam  urat  7,65  mg/dL dan  pembacaan  tegangan  3,66  volt.  Nilai  analog device 488  memberikan  konsentrasi  asam  urat  sebesar  4,99 mg/dL dan tegangan pada pin data 2,38 volt. Nilai analog device 391,16 memberikan tingkat asam urat 4 mg/dL dan pembacaan  tegangan  1,91  volt.  Nilai  analog  772,54 memberikan  kadar  asam  urat  7,6  mg/dL  dan  tegangan data  3,77  volt.  Nilai  analog  782,32  memberikan  kadar asam  urat  8  mg/dL  dan  tegangan  data  3,82  volt.  Hasil selisih uji device nilai analog adalah 441.03-782.32. Dari nilai  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  semakin  tinggi kadar asam urat dalam tubuh, maka semakin tinggi pula nilai analognya dan semakin tinggi tegangannya dari 1,91 -  3,82  volt. Device perlu  dilakukan  evaluasi  hasil perbandingan,  dalam  hal  ini  diukur  nilai  persentase kesalahan kerja device .
Secara sistematis persentase device dapat dirumuskan sebagai berikut:
| 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 | 𝑥 100% (2)
Persamaan  2  sebagai  acuan  perhitungan  persentase kesalahan device didapatkan hasil pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Persentase Kesalahan Device
Autocheck 3 in 1 (mg/dL) (Data Aktual) Sensor Resistansi (mg/dL) (Data Pengukuran) Persentase Device (%) 4,5 4,51 0,22 6,7 6 10,48 7,6 7,65 0,66 4,9 4,99 1,84 4,3 4 6,97 7,4 7,6 2,7 8,6 8 6,97
Data aktual yang digunakan sebagai pengujian sebesar 4,5  mg/dL  dan  data  terukur  4,51  mg/dL  dengan  tingkat
kesalahan 0,22%. Data aktual sebesar 6,7 mg/dL dan data terukur  sebesar  6  mg/dL  menjadikan  tingkat  kesalahan sebesar 10,48%. Pemeriksaan data aktual 7,6 mg/dL dan data terukur 7,65 mg/dL menunjukkan kesalahan sebesar 0,66%. Jika melihat data aktual 4,9 mg/dl dan data terukur 4,99  mg/dl,  maka  tingkat  kesalahannya  adalah  1,84%. Pemeriksaan  data  aktual  4,3  mg/dL  dan  data  terukur  4 mg/dL  menunjukkan  tingkat  kesalahan  6,97%.  Melihat data aktual 7,4 mg/dL dan data terukur 7,6 mg/dL, tingkat kesalahannya  adalah  2,7%.  Pemeriksaan  nilai  aktual  8,6 mg/dL  dan  8  mg/dL  menunjukkan  tingkat  kesalahan 6,97%.  Persentase  pengujian  dengan  akurasi  rata-rata 95,74%  dengan  persentase  kesalahan  rata-rata  4,26% Persentase  kesalahan  alat  dari  hasil  perhitungan  pada tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai  asam  urat  atau hasil  pengukuran  tidak  dapat  dijadikan  sebagai  nilai acuan dari kadar konsentrasi asam. Namun, alat ini bisa digunakan  untuk  mengetahui  secara  kasar  tinggi rendahnya kadar asam urat dalam tubuh.

## VI. KESIMPULAN
Probe resistansi  ( Autocheck )  dapat  membaca  hasil koagulasi  pada  keluaran  analog  range  441.03  hingga 782.32  dengan voltase  probe 1.91  hingga  3.82  volt. Mikrokontroler  Arduino  memproses  data  dari  sensor asam  urat.  Hasil  tes  aktual  adalah  4,5  mg/dL  dan  data terukur  adalah  4,51  mg/dL,  menghasilkan  tingkat kesalahan  0,22%.  Pengujian  data  aktual  6,7  mg/dL  dan data  terukur  6  mg/dL  memberikan  tingkat  kesalahan 10,48%.  Tinjauan  terhadap  data  aktual  7,6  mg/dL  dan data  terukur  7,65  mg/dL  mengungkapkan  kesalahan sebesar 0,66%. Tinjauan data aktual 4,9 mg/dL dan data terukur  4,99  mg/dL  menunjukkan  tingkat  kesalahan 1,84%. Tinjauan data aktual 4,3 mg/dL dan data terukur 4 mg/dL menghasilkan tingkat kesalahan 6,97%. Tinjauan terhadap  data  aktual  7,4  mg/dL  dan  data  terukur  7,6 mg/dL  menunjukkan  tingkat  kesalahan  2,7%.  Tinjauan terhadap data aktual 8,6 mg/dL dan data terukur 8 mg/dL menunjukkan  tingkat  kesalahan  6,97%.  Uji  coba dilakukan  dengan  akurasi  rata-rata  95,74%  dengan tingkat  kesalahan  rata-rata  4,26%.  Modul  ESP8266 mengirimkan data  ke  web  server  setelah  mikrokontroler mengolah  data  dengan  tegangan  masukan  4,98  volt  dan tegangan keluaran terukur 3,45 volt. Hasil data terpantau di web server melalui alamat link telemedicine.eriset.org/index.php  dan  dapat  disimpan  di database online eriset.org.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  H.  Simamora  dan  E.  Saragih,  “Penyuluhan kesehatan terhadap masyarakat: Perawatan penderita  asam  urat  dengan  media  audiovisual,” JPPM  (Jurnal  Pendidikan  dan  Pemberdayaan
Masyarakat) , vol. 6, no. 1, hal. 24–31, 2019, doi: 10.21831/jppm.v6i1.20719.
[2] T.  Pribadi,  A.  Rahma,  dan  R.  Yulendasari, “Pemberian Akupresur Untuk Menurunkan Nyeri Dan Kadar Asam Urat Pada Klien Asam Urat Di Poncowarno  Kecamatan  Kalirejo  Lampung Tengah,” Jurnal Kreativitas Pengabdian Kepada Masyarakat  (Pkm) ,  vol.  4,  no.  3,  hal.  515–519, 2021, doi: 10.33024/jkpm.v4i3.2842.
[3] I.  Irdiansyah,  M.  Saranani,  dan  L.  A.  R.  Putri, “Pengaruh Senam Ergonomik terhadap Penurunan Kadar Asam Urat pada Penderita Gouth Arthritis di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Bone  Rombo Kabupaten  Buton  Utara,” Jurnal  Ilmiah  Karya Kesehatan , vol. 02, no. 2, hal. 1–7, 2022.
[4] J.  Kim,  “Noninvasive  Gout  Monitoring  Device using  Near-Infrared  Spectroscopy,” Journal  of Biosensors  &  Bioelectronics ,  vol.  06,  no.  04, 2015, doi: 10.4172/2155-6210.1000188.
[5] M. Fields, N. Light, Y. Takeuchi, dan M. Iwasaka, “Detection  of  Monosodium  Urate  Crystals  for Gout  Diagnosis  using,”  vol.  1,  no.  c,  hal.  1–4, 2016, doi: 10.1109/TMAG.2016.2529061.
[6] L. Van Dyk, M. Groenewald, dan J. F. Abrahams, “Towards  a  Regional  Innovation  System  for Telemedicine  in  South  Africa,”  2010,  doi: 10.1109/eTELEMED.2010.8.
[7] O. V Patterson, G. S. Kerr, J. S. Richards, dan C. A.  Nunziato,  “Identifying  provider  counseling practices using natural language processing : Gout example,” hal. 10765, 2012, doi: 10.1109/HISB.2012.52. [8] S. Singh dan N. Singh, “Internet of Things(IoT):
Security  Challenges,  Business  Opportunities  & Reference Architecture for E-commerce,”
International  Conference  on  Green  Computing and Internet ofThings (ICGCIoT , hal. 1577–1581, 2015.
[9] S. Ziegler, “Considerations on IPv6 Scalability for the  Internet  of  Things  –  towards  an  Intergalactic Internet,” vol. 6, hal. 4–7, 2017.