## Terakreditasi Sinta 5

## Sistem Prototype Perangkat Ventilator bagi Pasien Covid-19 berbasis Fuzzy Logic
Sumardi , Dinda Janis Habibah , Satryo Budi Utomo , dan Gramandha Wega Intaynto* Universitas Jember
Jl. Kalimantan No. 37 Kampus Tegalboto 68121 Jember, Jawa Timur, Indonesia gramandha@unej.ac.id
Abstrak
Banyak  upaya  yang  sudah  dilakukan  oleh  pemerintah  untuk menekan laju pertumbuhan kasus covid-19, namun tiap harinya selalu  terjadi  lonjakan  kasus  terinfeksi  positif  covid-19.  Namun dikarenakan  ketersediaan  ventilator  yang  belum  memadai,  oleh karena  itu  ambubag  bisa  menjadi  pilihan  darurat  untuk menggantikan fungsi dari ventilator, yang memiliki prinsip kerja hampir  sama  namun  dilakukan  secara  manual.  Pada  penelitian ini  akan  dikembangkan  sebuah  sistem  prototype  perangkat ventilator dengan memanfaatkan ambubag yang kemudian akan di otomatisasi. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah  kontrol  logika  fuzzy.  Digunakan  sensor  oxymeter  MAX- 30100  untuk  mendeteksi  nilai  saturasi  oksigen  dan  bpm,  sensor flow  YF-S201  untuk  memonitoring  laju  udara  berupa  oksigen yang dihasilkan, serta aktuator berupa motor dc power window untuk memompa ambubag. Dalam pengujian kontrol fuzzy pada pembacaan  sensor oksimeter menghasilkan  rata-rata  nilai  error persen  hasil  pengujian  secara  keseluruhan  sebesar  2,406%. Sistem kontrol logika fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini menghasilkan  kesesuaian  yang  cukup  baik  antara  hasil defuzzyfikasi  saat  menggunakan  sensor  dan  hasil  defuzzyfikasi saat  perhitungan  dengan  menghasilkan  nilai  rata-rata  error persen sebesar 0,56%.
Kata  Kunci  —  ventilator  portabel,  covid-19,  saturasi  oksigen, ambubag

## Abstract
Many efforts have been made by the government to suppress the growth rate of COVID-19 cases, but every day there is always a spike in positive cases of COVID-19. However due to inadequate availibility of ventilators therefore, the bag valve mask can be an emergency option to replace the function of the ventilator, which has almost the  same  working principle  but  is  done manually. In this  study,  a  prototype  system  for  a  ventilator  device  will  be developed  using  an  bag  valve  mask  which  will  then  be automated. The method that will be used in this research is fuzzy logic control. The MAX-30100 oxymeter sensor is used to detect oxygen  saturation  and  bpm  values,  the  YF-S201  flow  sensor  is used to monitor the air rate in the form of oxygen produced, and an  actuator  in  the  form  of  a  dc  power  motor  window  for pumping ambu bags. In testing the fuzzy control on the oxymeter
sensor  readings,  the  average  percent  error  value  of  the  overall test results is 2.406%. The fuzzy logic control system used in this study  produces  a  fairly  good  match  between  the  results  of defuzzyfication  when  using  sensors  and  the  results  of defuzzyfication  when  calculating  by  producing  an  average percent error value of 0.56%.
Keywords — portable ventilator, covid-19, oxygen saturation, bag valve mask

## I. PENDAHULUAN
Covid-19  (Coronavirus  disease  2019)  merupakan  sebuah penyakit  yang  disebabkan  oleh  jenis  coronavirus  baru  yaitu Novel  Coronavirus-2  Sars-Cov-2,  yang  dilaporkan  pertama kali  di  Wuhan,  Tiongkok  pada  tanggal  31  Desember  2019. Virus  ini  menginfeksi  bagian  saluran  pernapasan  manusia, yang ditandai dengan gejala berupa demam tinggi, batuk, dan sulit  bernapas,  bahkan  pada  banyak  kasus  penderita  covid-19 mengalami  diare.  Hingga  saat  ini  jumlah  kasus  terinfeksi covid-19  di  Indonesia  sudah  mencapai  kurang  lebih  4  juta kasus  orang  terkonfirmasi  positif  covid-19.  Virus  ini  hampir menyerang  seluruh  wilayah  tidak  hanya  di  Indonesia  saja, namun  seluruh  dunia.  Banyak  upaya  yang  sudah  dilakukan oleh  pemerintah  untuk  menekan  laju  pertumbuhan  kasus covid-19 ini, namun tiap harinya selalu terjadi lonjakan kasus terinfeksi  positif  covid-19  yang  mengakibatkan  banyak fasilitas kesehatan dan tenaga medis kewalahan. Menurut data gugus  tugas  percepatan  penanganan  covid-19  menunjukkan bahwa  ketersediaan  ventilator  hanya  dimiliki  oleh  kurang lebih 60% rumah sakit di Indonesia.
Seiring  dengan  bertambahnya  kasus  pasien  terkonfirmasi positif  dengan  gejala  berat  seperti  sesak  napas,  sehingga membutuhkan  alat  bantu  pernapasan  seperti  ventilator. Ventilator  merupakan  salah  satu  peralatan  medis  yang digunakan  untuk  membantu  pasien  yang  kesulitan  bernapas sehingga  seseorang  dapat  bernapas  secara  normal  kembali dengan  bantuan  alat  ini.  Namun  dikarenakan  ketersediaan ventilator yang belum memadai, oleh karena itu ambubag bisa
menjadi  pilihan  darurat  untuk  menggantikan  fungsi  dari ventilator,  yang  memiliki  prinsip  kerja  yang  hampir  sama namun  dilakukan  secara  manual.  Pada  penelitian  ini  akan dikembangkan  sebuah  sistem  prototype  perangkat  ventilator dengan menggunakan metode fuzzy logic dengan memanfaatkan  ambubag  yang  kemudian  akan  di  otomatisasi. Dengan  adanya  pengembangan  ini,  diharapkan  dapat memudahkan  mengatur  tingkat  aliran  oksigen  yang  dapat dijadikan salah satu referensi dalam pengembangan ventilator yang bersifat portable.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Sistem prototype ventilator  berbasis fuzzy  logic ini  terdiri dari  dua  sensor  yaitu  sensor flow  YF-S201 yang  digunakan untuk  memonitoring  keluaran  atau output berupa  udara  yang dimana  udara  ini  berupa  oksigen  (O 2 )  dan  sensor oximeter MAX-30100 yang  digunakan  untuk  membaca  masukan  atau input berupa  saturasi  oksigen  dan  bpm  serta  menggunakan satu aktuator berupa motor dc power window. Dimana  sensor max-30100 ini  digunakan  sebagai  indikator input atau masukan  berupa  pembacaan  nilai  saturasi  oksigen  dan  bpm yang  kemudian  akan  mengaktifkan  motor  power  window untuk  memompa  ambubag  yang  kemudian  sensor flow akan mendeteksi  dan  membaca  nilai output yang  berupa  udara (oksigen) yang keluar.
Arduino Driver Motor Power Window BTS-7960 Sensor Oxymeter MAX-30100 Sensor Flow YF-S201 LCD Motor DC Power Window
Saturasi Oksigen BPM
Gbr 1 Blok Diagram Perangkat Keras ( Hardware )
Pada  Gambar  1.  terdapat  diagram  blok  diagram  sistem prototype  perangkat  ventilator  berbasis  fuzzy  logic  yang bertujuan untuk menjelaskan bagaimana susunan sistem yang dibuat secara keseluruhan. Sistem diawali dengan mulai yang berarti  sistem  pada  alat  dihidupkan,  sistem  melakukan penginisialisasian  awal  yang  terhubung  ke  rangkaian  sensor oxymeter  MAX-30100  dan  sensor  flowYF-S201.  Setelah  itu sensor  oxymeter  akan  membaca  nilai  saturasi  oksigen  dan bpm.  Kemudian  dari  hasil  pembacaan  sensor  oxymeter tersebut dapat diketahui keadaan pasien, sehingga sistem akan melakukan  proses  selanjutnya  sesuai  dengan  keadaan  pasien. Jika keadaan pasien sudah diketahui melalui hasil pembacaan sensor oxymeter tersebut maka motor dc power window akan mulai  memompa  ambubag yang  kemudian  sensor flow  meter akan  mulai  mendeteksi  dan  membaca  nilai  hasil  output  dari pompaan  ambubag  berupa  udara  (oksigen)  yang  selanjutnya akan dimonitoring selama kurang lebih 5 menit pada masing- masing  pasien  untuk  menstabilkan  laju  aliran  udara  yang keluar.  Jika  laju  aliran  udara  belum  sesuai,  proses  akan memulai  kembali  untuk  menstabilkan  laju  aliran  udara  yang keluar  dan  jika  laju  aliran  udara  yang  keluar  sudah  stabil
sistem  akan  selesai.  Proses  alur  kerja  dari  sistem  prototype perangkat  ventilator  berbasis  fuzzy  logic  dapat  dilihat  pada Gambar 2. dibawah ini.
MULAI Inisialisasi Sensor Oximeter- 30100 dan Sensor Flow YF-S201 Menentukan keadaan pasien Mulai Memompa Menstabilkan laju aliran udara (O 2 ) sesuai dengan keadaan pasien berdasarkan laju aliran sensor flow Apakah proses sudah selesai? SELESAI YA TIDAK

## Gbr 2. Flowchart Prototype Ventilator
Dalam  pembuatan  sistem  prototype  perangkat  ventilator berbasis  fuzzy  logic  ini  terdapat  rangkaian  sistem  utama. Rangkaian  sistem  utama  tersebut  merupakan  suatu  rangkaian yang  terdapat  beberapa  bagian  diantaranya  adalah  sensor MAX-30100, sensor flow YF-S201, motor dc power window, driver  motor  dc  power  window  BTS-7960,  mikrokontroller (Arduino  Nano),  LCD,  dan  catu  daya.  Rangkaian  dan  skema sistem utama tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gbr 3 Rankaian Elektronika
Perancangan dan pembuatan sistem ini sesuai dengan blok diagram  pada  gambar  1.  Dimana  terdapat  4  bagian  yaitu monitoring yang meliputi sensor-sensor yang digunakan pada saat  proses  monitoring  air  untuk  memantau  kekeruhan, amonia, dan pH. Selanjutnya bagian kontrol yang merupakan mikrokontroler  arduino  untuk  melakukan  perhitungan
persamaan  Naive  Bayes  untuk  menentukan  kondisi  air akuarium  dan  mengatur  output  yang  tepat  berdasarkan perhitungan  Naive  Bayes.  Kemudian  bagian  tampilan  yang merupakan  LCD  untuk  menampilkan  data  yang  sudah  diolah oleh  mikrokontroler.  Yang  terakhir  adalah  bagian  output dimana bagian ini berfungsi sebagai alat kontrol air akuarium.
Gbr. 4 Desain Alat Tampak (a) Atas Samping Kiri (b) Atas Samping Kanan
Perancangan  Fuzzy  dimulai  dari  tahap  fuzzyfikasi  yang digunakan untuk pembentukan fungsi keanggotanaan ( membership  function ),  tahap  kedua inference untuk pembentukan  aturan  dasar  ( rule  base ),  dan  tahap  ketiga defuzzyfikasi yang digunakan untuk menetukan hasil dari rule base .
A. Tahap Fuzzyfikasi Tahap  Fuzzyfikasi  ini  membentuk  fungsi  keanggotaan yang  digunakan  untuk  memetakan  input  dan  outpu  dari hasil  proses  pembacaan  sensor.  Variabel  input  terdiri  dari tingkat  aliran  udara  yang  dikeluarkan  dengan  masing- masing  himpunan.  Variabel  masukan  pertama  yaitu  nilai SaO2  yang merupakan saturasi oksigen (O2), kedua yaitu BPM,  sedangan  untuk  fungsi  keluaran  Flow  yang  diukur dari PWM motor dc power window.
a. Himpunan saturasi oksigen (O2)
(1)
(2) (3)
Pada  fungsi  keanggotaan  saturasi  oksigen  terdiri  dari keanggotaan  sedikit  dengan  batas  nilai  0  hingga  80,  lumayan dengan  batas  nilai  sebesar  70  hingga  96,  dan  normal  dengan batas nilai sebesar 93 hingga 100.
Gbr 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Saturasi Oksigen
b. Variabel BPM
(4) (5)
(6)
Pada  fungsi  keanggotaan  BPM  terdiri  dari  keanggotaan takikardi dengan batas nilai sebesar 90 hingga 130, bradikardi
38
dengan  batas  nilai  sebesar  40  hingga  70,  dan  normal  dengan batas nilai sebesar 60 hingga 100.
Gbr 6. Fungsi Keanggotaan Variabel Saturasi Oksigen

## B. Tahap Inference
Tahap  inference  ini  dilakukan  pembentukan  dasar  aturan (rule  based)  dari  fuzzy  logic.  Aturan  yang  digunakan berasal  dari  variabel  yang  sudah  ditentukan  pada  tahap fuzzyfikasi. Penjelasan detail aturan pada Tabel 1. Dimana L  adalah  lambat,  S  adalah  sedang,  dan  C  adalah  Cepat, nantinya  aturan  dinyatakan  sebuah  hubungan  “ if-then ” atau “jika-maka”.
Tabel 1 Dasar Aturan ( Rule Base ) Saturasi Sedikit Lumayan Banyak BPM Bradikardi C C S Normal S S L Takikardi C C S

## C. Tahap Defuzzyfikasi
Selain  pembuatan  sebuah  desain  dan  rangkaian  utama dalam  proses  pembuatan  alat  sistem  prototype  perangkat ventilator  berbasis  fuzzy  logic  ini  juga  dibuat  rancangan perangkat  lunak  untuk  menjalankan  dari  rangkaian  utama pada  alat  ini.  Dalam  proses  perancangan  secara  perangkat lunak  (software)  ada  beberapa  tahapan  atau  proses  yang dilakukan.  Tahap  pertama dalam  proses  ini  yaitu  fuzzyfikasi, dimana  pada  tahap  pertama  ini  dilakukan  sebuah  proses pembentukan  membership  function  yang  berfungsi  untuk memetakan input dan output nilai yang dihasilkan dari proses pembacaan sensor. Pada tahap ini digunakan dua inputan yaitu, nilai  SaO2  yang  merupakan  saturasi  oksigen  dan  terdiri  dari keanggotaan  sedikit,  lumayan,  dan  banyak.  Kemudian, variabel masukan kedua ialah nilai detak jantung (BPM) yang terdiri  dari  keanggotaan  bradikardi,  normal,  dan  takikardi. Variabel keluaran atau output berupa kecepatan dari motor dc power  window  ketika  memompa  kantong  ambu  yang  terdiri dari keanggotaan lambat, sedang, dan cepat. Kemudian tahap kedua  yaitu  tahap  interference,  pada  tahapan  ini  dilakukan proses  pembentukan rule  base  atau  auran  dasar, dimana pada
tahap  ini  terdapat  sembilan  rule  base  atau  aturan  dasar  yang digunakan. Tahap ketiga yaitu tahap defuzzyfikasi, pada tahap ini merupakan penentuan hasil dari rule base atau aturan dasar yang menghasilkan sebuah keputusan dari logika fuzzy. Pada penelitian  ini  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan metode  COA  (Center  of  Area)  atau  biasa  disebut  dengan metode  centroid  yang  dilakukan  dengan  mencari  titik  pusat pada  daerah  fuzzy  hasil  proses  penalaran.  Adapun  rumus perhitungan  dengan  menggunakan  metode  COA  dapat dinyatakan sebagai
(7) (8) III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Pembahasan Sensor Oximeter MAX-30100
Pengujian  pada  sensor  ini  bertujuan  untuk  mengetahui kestabilan  sensor  dalam  melakukan  pembacaan  nilai  saturasi oksigen  dan  nilai  bpm.  Selain  itu,  pengujian  ini  dilakukan untuk mengetahui apakah sensor dapat melakukan pembacaan dengan baik atau tidak. Untuk menguji kestabilan dari sensor ini  dilakukan  sebanyak  10  kali  percobaan  dengan  masing- masing  percobaan  dilakukan  selama  kurang  lebih  5  menit pada masing-masing orang, disaat yang bersamaan pada jari di sisi  yang  lainnya  dilakukan  pembacaan  nilai  saturasi  oksigen dan  bpm  dengan  menggunakan  fingertip  oksimeter  pulse dengan  rentang  waktu  yang  sama.  Selanjutnya  dilakukan pengujian  dengan  membandingkan  nilai  saturasi  oksigen  dan bpm  hasil  pembacaan  sensor  oxymeter  dengan  pembacaan menggunakan fingertip oxymeter pulse. Dari hasil pembacaan tersebut  dilakukan  perhitungan  nilai  selisih  error,  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

## (9)
Tabel 2 Perbandingan Pengujian Saturasi Oksigen Menggunakan Sensor MAX-30100 dengan Fingertip Oxymeter
Percobaan ke- Sa0 2 Alat (%) Sa0 2 Fingertip (%) Error Persen (%) 1 95 96 1,04 2 96 97 1,03 3 97 95 2,10 4 99 97 2,06 5 100 95 5,26 6 95 96 1,04 7 97 95 2,10 8 99 95 4,21 9 100 96 4,17

## Terakreditasi Sinta 5
10 94 95 1,05 Tabel 3 Perbandingan Pengujian BPM Menggunakan Sensor MAX-30100 dengan Fingertip Oxymeter Percobaan ke- BPM Alat BPM Fingertip Error Persen (%) 1 89,38 95 5,91 2 87,9 93 5,48 3 92,27 102 9,5 4 93,8 96 2,29 5 75,87 75 1,16 6 95,12 94 1,2 7 102,4 95 7,7 8 88,73 85 4,4 9 70,47 77 8,4 10 106,8 105 1,7
Dari  tabel  2  hasil  percobaan yang  didapat,  rata-rata  selisih error  antara  hasil  pembacaan  saat  menggunakan  sensor dengan hasil pembacaan saat menggunakan fingertip oximeter pulse  yaitu  sebesar  2,406%  untuk  rata-rata  error  persen pembacaan  saturasi  oksigen  dan  4,77%  untuk  rata-rata  error persen pembacaan bpm.

## B. Pengujian Kesesuaian Hasil Defuzzyfikasi
Pengujian  kesesuaian  hasil  defuzzyfikasi  ini  dilakukan dengan  melakukan  10  kali  percobaan  pada  beberapa  orang yang berbeda dengan masing-masing percobaan pada masing- masing  orang  dilakukan  selama  kurang  lebih  5  menit. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil defuzzyfikasi  yang  dihasilkan  oleh  sensor  dengan  hasil defuzzyfikasi perhitungan.

## Tabel 4 Hasil
Percob aan ke-
Sa0 2 Alat (%) BPM Defuzzy Sensor Defuzzy Hitung Error Persen (%) 1 95 60.738 65.87 66.45 0.87 2 95 50.398 117.05 118.1 0.89 3 95 74.638 70.67 70.67 0 4 95 74.638 70.67 70.67 0 5 95 67.668 67.74 68.34 0.88 6 95 48.668 101.30 101.12 0.18 7 95 93.818 115.20 114.26 0.82 8 95 116.80 120.34 119.73 0.5 9 99 85.263 87.57 88.12 0.62 10 95 48.593 102.25 101.34 0.89
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  nilai defuzzyfikasi  yang  dihasilkan  ole  pembacaan  sensor menghasilkan  nilai  yang  sama  dan  sesuai  dengan  hasil defuzzyfikasi  perhitungan.  Pada  Tabel  3  dibawah  ini  dapat dilihat hasil defuzzyfikasi saat menggunakan sensor dan hasil
defuzzyfikasi saat perhitungan. Dari beberapa percobaan yang sudah  dilakukan  tersebut  diketahui  bahwa  hasil  nilai defuzzyfikasi  yang  dihasilkan  antara  keputusan  sensor  sesuai dengan hasil perhitungan secara manual. Oleh karena itu, baik sensor  maupun  program  dengan  metode  fuzzy  dapat digunakan dalam penelitian ini dan bekerja dengan baik.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  berbagai  pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  kontrol  logika  fuzzy  dapat  digunakan  dalam menentukan  kondisi  pasien  apakah  harus  menggunakan alat  bantu  pernapasan  atau  tidak,  berdasarkan  kondisi tingkat  saturasi  oksigen  dan  bpm  pada  masing-masing orang.  Hal  tersebut  dapat  dibuktikan  pada  hasil pengujian pembacaan sensor oksimeter yang menghasilkan  rata-rata  error  persen  hasil  pengujian secara keseluruhan sebesar 2,406%.
2. Pada  penelitian  ini  untuk  mengatur  aliran  oksigen  yang dapat  dikeluarkan  oleh  ventilator  digunakan  sensor oxymeter  untuk  mengetahui  kondisi  masing-masing orang  berdasarkan  nilai  saturasi  oksigen  dan  bpm,  yang kemudian  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kondisi masing-masing  orang  dan  ventilator  akan  secara otomatis  mengatur  dan  memonitoring  aliran  udara berupa oksigen (O2) yang keluar untuk pasien.
3. Sistem  kontrol  logika  fuzzy  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menghasilkan  kesesuian  yang  cukup  baik antara  hasil  defuzzyfikasi  saat  menggunakan  sensor  dan hasil  defuzzyfikasi  saat  perhitungan.  Hal  tersebut  dapat dibuktikan  pada  tabel  3  tabel  kesesuaian  pengujian antara hasil defuzzyfikasi sensor dengan hasil defuzzyfikasi  saat  perhitungan  dengan  rata-rata  error persen yang dihasilkan sebesar 0,56%.

## R EFERENSI
[1] Carr,  J.J.,  &  Brown,  J.M.  (2001).  Introduction  to  Biomedical Equipment Technology Fourth Edition. New York. Prentice Hall.
[2] WHO,  “WHO  |  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  Outbreak  - About  the  Virus.”  http://www.euro.who.int/en/health-topics/health- emergencies/coronavirus-covid-19/novelcoronavirus-2019-ncov (diakses pada 29 Januari 2021).
[3] Situasi Virus Corona - Covid19.go.id.”
https://www.covid19.go.id/situasi-virus-corona/  (diakses  pada  29 Januari 2021).
[4] Qoyima, R.A.N. 2020. Desain Sistem Inkubator Bayi Otomatis Dengan Metode Kontrol FuzzyPID. Skripsi. Jember : Fakultas Teknik
[5] Nasution,H.  2012.  Implementasi  Logika  Fuzzy  pada  Sistem Kecerdasan Buatan. Jurnal ELKHA. 4(2) : 4-7.
[6] S. Khairunnisa, I.D. Gede, H. Wisana, I. Priyambada, C. Nugraha, and J.  T.  Elektromedik,  “RANCANG  BANGUN  PULSE  OXIMETER BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS),” 2014.
[7] D.  Bagus,  S.  Budi,  R.  Maulana,  and  H.  Fitriyah,  “Sistem  Deteksi Gejala  Hiposia  Berdasarkan  Saturasi  Oksigen  dan  Detang  Jantung menggunakan Metode Fuzzy Berbasis Arduino,”
[8] C. P. Oximeter and H. Sensor, “Pulse Oximeter and Heart Rate Sensor IC  for  Weareble  Health  Beneits  and  Features  MAX30100  Pulse
Oximeter  and  Heart  Rate  Sensor  IC  for  Weareble  Health  Absolute Maximum Ratings Supply Current in Shutdown,”
[8] A.  Mohsen  et  al.,  “Design  and  Prototyping  of  a  Low-cost  Portable Mechanical Ventilator,”.
[10]  M. Shahid, “Prototyping of Artificial Respiration Machine Using Ambu Bag Compression,” 2019 Int. Conf. Electron. Information, Commun.
[11]  L.  A.  Zadeh,  “Fuzzy Logic,”  Comput.  Complex.  Theory,  Tech.  Appl., vol.  9781461418,  pp.  1177–1200,  2013,  doi:  10.1007/978-1-4614- 1800-9_73.
[12]  Sherwood  L.  Fisiologi  manusia  dari  sel  ke  sistem.  6th  ed.  Jakarta:
EGC; 2012.
[13]  Andriani,  A.,  &  Hartono,  R.  (2013).  Saturasi  Oksigen  Dengen  Pulse Oxymetri  Dalam  24  jam  Pada  Pasien  Dewasa  Terpasang  ventilator  di
Ruang  ICU  RS.  Panti  Wilasa  Citarum  Semarang.  Saturasi  Oksigen Dengan Pulse Oximetry Dalam 24 Jam Pada Pasien Dewasa Terpasang
Ventilator  Di  Ruang  ICU  Rumah  Sakit  Panti  Wilasa  Citarum Semarang, 2(1), 257–263.
https://media.neliti.com/media/publications/243373-saturasi-oksigen- denganpulse-oximetry-d-d46bdd55.pdf.
[14]  Kozier,  B.,  &  Berman,  S.  (2010).  Buku  Ajar  Fundamental Keperawatan: Konsep. In Proses, dan Praktik, Jakarta: EGC.
[15]  Smeltzer, S. C & Barre, B. G. (2017). Buku ajar keperawatan medikal- bedah  Brunner  &  Suddarth.  Journal  of  Chemical  Information  and Modeling.
[16]  Yulia,  A.,  Dahrizal,  D.,  &  Lestari,  W.  (2019).  Pengaruh  Nafas  Dalam dan Posisi Terhadap Saturasi Oksigen dan Frekuensi Nafas Pada Pasien Asma. Jurnal Keperawatan Raflesia, 1(1), 67–75.
[17]  Nawawi  Harahap,  A.,  Perangin-angin,  B.,  Mahasiswa  Ekstensi  Fisika
Instrumentasi  FMIPA  USU.  Sistem  Pengukuran  Detak  Jantung Manusia Menggunakan Media Online Dengan Jaringan Wi-Fi Berbasis PC. https://media.neliti.com/media/publications/221355-sistem- pengukuran-detak-jantung-manusia.pdf.