## Sistem Monitoring Kondisi Infus Otomatis Berbasis Notifikasi Telegram
Telegram Notification-Based Automatic Infusion Condition Monitoring System
Gusti Angga Pangestu 1 , Sevia Indah Purnama 2 , Mas Aly Afandi 3* 1,2,3 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto E-mail: * aly@ ittelkom-pwt.ac.id *Penulis Korespondensi

## Abstrak
Infus merupakan proses memasukan cairan ke dalam pembuluh darah pasien untuk menggantikan cairan dalam tubuh. Kelemahan proses infus saat ini adalah tidak ada pemantauan kondii infua. Apabila infus habis kemudian diabaikan dapat menyebabkan darah pasien justru masuk ke dalam selang  infus  yang  dapat  mengakibatkan  kekurangan  darah.  Maka  dari  itu  sebuah  sistem pemantauan infus diperlukan untuk menghindari kejadian tersebut. Parameter kecepatan tetesan infus dan kondisi cairan infus telah habis dapat dikenali secara otomatis menggunakan sensor. Cairan infus yang masih penuh lebih berat dibandingkan cairan infus yang telah habis. Kondisi ini dapat dideteksi menggunakan sensor berat. Kecepatan tetesan infus dapat dideteksi melalui interval waktu halangan yang terjadi saat cairan menetes. Informasi kondisi kecepatan tetesan dan berat  cairan  infus  akan  dikirimkan  secara  otomatis  melalui  telegram  perawat.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  sensor  berat  mampu  mengukur  berat  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar 97,80%  dibandingkan  dengan  timbangan  pembanding.  Sedangkan akurasi  pengukuran  interval waktu  untuk  mendeteksi  kecepatan  tetesan  infus  memiliki  rata-rata  akurasi  sebesar  99,77% dibandingkan dengan etimasi seharusnya dalam orde mili detik. Pengujian kualitas jaringan untuk mengirimkan data menunjukkan bahwa rata-rata waktu tunda yang diberikan adalah 95.664ms dengan nilai jitter sebesar 0,153ms, dan nilai rata-rata troughput sebesar 5,510kbps. Data-data tersebut  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  bekerja  dengan  baik  untuk  mengirimkan  kondisi infus melalui notifikasi Telegram Perawat.
Kata Kunci: Kondisi Infus, Sensor, Pengiriman Data.

## Abstract
Infusion is the process of injecting fluids into a patient's bloodstream to replace bodily fluids. The current  drawback  of  the  infusion  process  is  the  lack  of  infusion  condition  monitoring.  If  an infusion  runs  out  and  is  ignored,  it  can  lead  to  the  patient's  blood  entering  the  infusion  tube. Therefore, an infusion monitoring system is necessary to prevent such incidents. The infusion drip rate  parameter  and  the  condition  of  an  empty  infusion  can  be  automatically  recognized  using sensors. A full infusion fluid is heavier than an empty one, and this condition can be detected using  weight  sensors.  The  infusion  drip  rate  can  be  detected  by  measuring  the  time  intervals between drops. Information about the drip rate and weight condition of the infusion fluid will be automatically sent to the nurse via Telegram. Research results show that the weight sensor can measure  weight  with  an  average  accuracy  of  97.80%  compared  to  the  reference  scale. Meanwhile,  the  accuracy  of  measuring  time  intervals  to  detect  the  infusion  drip  rate  has  an average  accuracy  of  99.77%  compared to the  expected  millisecond  order  estimation.  Network quality testing for data transmission shows an average delay time of 95.664ms, a jitter value of 0.153ms, and an average throughput value of 5.510kbps. These data indicate that the system is capable of effectively transmitting infusion conditions through nurse notifications via Telegram.
Keyword: Condition Infus, sensors, Data Sending.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia medis, infus merupakan salah satu komponen penting yang sangat sering digunakan. Infus sendiri adalah proses memasukkan obat dalam bentuk cairan melalui pembuluh darah  atau  rongga  [1].  Tujuan  proses  infus  dapat  diketahui  melalui  cairan  yang  diberikan. Beberapa  cairan  yang  digunakan  dapat  bermanfaat  untuk  menggantikan  cairan  tubuh  yang mengandung komponen-komponen penting seperti elektrolit, vitamin dan kalori [2]. Selain itu, infus  juga  dapat  digunakan  untuk  memberikan  jalan  masuk  untuk  pemberian  obat-obatan, memberikan nutrisi pada saat alat pencernaan mengalami gangguan, maupun memonitor tekanan vena sentral [3].
Infus yang saat ini digunakan pada rumah sakit memiliki suatu kekurangan, yaitu masih memerlukan pengawasan baik dari penunggu pasien maupun perawat jaga yang harus memonitor perkembangan cairan infus pasien secara manual. Oleh karena itu, pemberian infus tersebut harus tetap dipantau penggunaannya baik oleh perawat maupun tenaga medis lainnya untuk mengurangi kesalahan  prosedur  yang  terjadi  seperti  cairan  infus  yang  telah  habis.  Hal  tersebut  dapat mengakibatkan  darah  pasien  masuk  ke  dalam  selang  infus  yang  dapat  berakibat  fatal  [4],  [5]. Untuk  mencegah  hal  ini,  beberapa  rumah  sakit  sudah  menerapkan  alat monitoring infus  yang mampu mengontrol infus pasien namun kebanyakan saat ini hanya memberikan pemberitahuan lewat  suara  saja,  sehingga  masih  banyak  kekurangan  diantaranya  belum  bisa  dipantau  secara online dan masih jarang digunakan karena jumlahnya yang terbatas serta harganya yang relatif mahal. Kondisi ini mendorong berbagai penelitian untuk mengembangkan perangkat infus yang lebih baik untuk membantu perawat dalam memantau infus.
Berbagai teknologi yang dapat digunakan untuk mengembangkan perangkat yang lebih baik adalah teknologi Internet of Things (IoT). Teknologi IoT telah banyak diaplikasikan untuk proses pemantauan dan kontrol seperti pemantauan densitas debu [6], kontrol Air Conditioner [7], dan kontrol pada kolam ikan [8]. Topik mengenai monitoring infus berbasis IoT juga telah banyak dilakukan. Salah satu objek yang diamati oleh peneliti antara lain jumlah tetesan dan waktu infus. Sistem  yang  dirancang  diuji  dengan  membandingkan  hasil  pengamatan  oleh  sistem  dengan pengamatan manual melalui perawat. Skenario pengamatan yang dilakukan adalah menghitung jumlah tetesan infus selama 30 detik dengan tiga variasi kecepatan infus lambat, sedang, dan cepat yang mana setiap variasi akan diambil data sebanyak lima kali [9]. Penelitian lain berfokus pada pemantauan berat dari cairan infus. Berat dari cairan infus dipantau menggunakan sensor berat dengan mengirimkan informasi melalui platform. Hasil dari penelitian mengkasilkan perangkat yang mampu mengukur berat infus secara berkala [10]. Berbagai penelitian lain juga membahas tentang monitoring infus [11][12]. Peningkatan berbagai penelitian mengenai pemantauan kondisi infus  menunjukkan  pentingnya  pemantauan  kondisi  infus.  Berbagai  penelitian  yang  dilakukan telah mendapat hasil yang baik namun tidak membahas kinerja sistem secara keseluruhan hingga pengujian  terhadap  berbagai  kondisi.  Hal  tersebut  mendorong  adanya  penelitian  baru  yang membahas tentang keseluruhan sistem agar pemantauan infus terjadi dengan baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada diagram sistem merancang pemetaan jalur komunikasi antar komponen. Pada sistem ini dibagi menjadi tiga bagian yang disupply sumber listrik oleh satu power supply . tiga bagian tersebut adalah input , proses dan output . Pada Gambar 1 merupakan blog diagram sistem yang digunakan. Penelitian ini menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 sebagai pengendali utama. Mikrokontroler ini telah banyak digunakan dalam pembuatan perangkatan IoT [13][14], [15]. Pada diagram tersebut, NodeMCU secara keseluruhan berfungsi sebagai pusat kendali dari sistem dimana sensor photodiode akan mendeteksi tetesan cairan infus berdasarkan data digital dan sensor loadcell untuk mengukur massa botol infus yang mana masih berupa data analog. Data tersebut  akan  dibaca  dan  diolah  oleh  NodeMCU  sehingga  dari  sensor photodiode akan  diolah
menghasilkan data laju tetes cairan infus, sedangkan data dari sensor loadcell akan diolah menjadi data massa cairan infus.

## Gambar 1 Blok Diagram Sistem
Data yang sudah didapat dan diolah akan ditampilkan melalui OLED dan juga dikirimkan ke telegram bot sebagai fungsi untuk monitoring melalui jaringan internet. Selain itu sistem ini juga  didesain  untuk  dapat  mengirimkan  notifikasi  apabila  cairan  infus  akan  habis  berdasarkan massa  infus  yang  terdeteksi.  Notifikasi  tersebut  akan  ditampilkan  juga  pada  OLED  dan dikirimkan  menuju telegram  bot . Power  supply digunakan  untuk  menyediakan  sumber  listrik untuk mengaktifkan tiap komponen .
Gambar 2 merupakan perancangan diagram alir yang digunakan untuk membuat program pada source code arduino IDE. Program tersebut dimulai dengan inisialisasi variabel. Inisialisasi variabel  berfungsi  untuk  mempersiapkan  variabel-variabel  yang  akan  digunakan  nantinya, kemudian massa infus akan dibaca oleh sensor loadcell sedangkan kecepatan infus akan dibaca oleh  sensor photodiode .  Nilai  tetes  yang  dihasilkan  oleh  sensor photodiode akan  dikonversi dengan persamaan
𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑡𝑒𝑠 = 60 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑡𝑒𝑡𝑒𝑠 (𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘)
Kemudian  massa loadcell akan  dicek,  apabila  kurang  dari  100gram  akan  muncul  notifikasi melalui telegram bahwa cairan infus akan habis, selanjutnya data jumlah tetes infus permenit dan massa  infus  akan  ditampilkan  di  LCD.  Sedangkan  apabila  massa loadcell lebih  dari  100gram maka  ESP8266  akan  membaca  perintah  dari  telegram,  jika  terdapat  perintah  ESP8266  akan mengirim data jumlah tetes infus permenit dan massa infus ke telegram kemudian data jumlah tetes infus permenit dan massa infus akan ditampilkan di LCD. Jika tidak terdapat perintah dari ESP8266 maka data jumlah tetes infus permenit dan massa infus akan langsung ditampilkan di LCD.

## Gambar 3 Diagram Pengkabelan Sistem
Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa rangkaian tersebut menggunakan NodeMCU sebagai pusat kendali dan berfungsi untuk menghubungkan ke jaringan wifi. Sensor photodiode terhubung dengan NodeMCU menggunakan pin GND, D5 serta Vin. Pin Vin pada NodeMCU merupakan pin power yang menyediakan tegangan sebesar 5V. OLED menggunakan pin GND, Vin, SDA, dan SCL sebagai pin data. Sedangkan sensor loadcell dihubungkan ke pin GND, D6, D7 dan Vin.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  perancangan sistem  ini,  terdapat  beberapa aspek  yang  dilakukan.  Adapun  aspek- aspek tersebut diantaranya ialah perancangan perangkat keras ( hardware ), perancangan source code pada  NodeMCU,  dan setting komunikasi  antara  perangkat monitoring infus  dengan telegram. Pada Gambar 4 merupakan hasil perancangan perangkat monitoring parameter infus. Pada Gambar 4 sistem menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266, yang berfungsi untuk melakukan pembacaan dari sensor photodiode untuk mendeteksi objek tetesan cairan infus, dan sensor loadcell untuk mengukur massa dari kantong infus, yang selanjutnya hasil dari pembacaan tersebut dapat dikirimkan melalui telegram.
(1)
Gambar 4. Hasil Perancangan Perangkat Monitoring Parameter Infus
Terdapat  5  kondisi  yang  berbeda-beda  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  sistem. Pengujian  pertama  adalah  pengujian  terhadap  sensor  yaitu  pengujian  pengukuran  berat  dari berbagai kondisi infus dan pengukuran kecepatan tetes infus. Pengujian berat dilakukan dengan mengkonversikan sisa volume infus terhadap berat yang diukur. Pengujian lain yang dilakukan adalah pengujian pengiriman data menggunakan berbagai hambatan. Terdapat 3 skenario yang dilakukan yaitu pengiriman data dari kondisi tanpa halangan, pengiriman data di dalam ruangan dengan halangan tembok, dan pengiriman data di rumah sakit yang sesungguhnya.
Pada hasil pengujian sensor photodiode dengan melakukan pengukuran kecepatan respon ketika  mendeteksi  dan  besar  tegangan  yang  terbaca.  Pengujian  dilakukan  dengan  tiga  variasi kecepatan tetesan cairan yang berbeda untuk mengetahui perbedaan jeda waktu yang dihasilkan. Pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  30  kali  percobaan. Hasil  pengujian  sensor photodiode dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Pengujian Sensor Photodiode No Jumlah Tetes/Menit Jeda Waktu Seharusnya (ms) Jeda Waktu pada Sensor Photodiode (ms) Selisih (ms) Error (%) Akurasi (%) 1 20 3000 3009 9 0,300 99,700 2 3016 16 0,533 99,467 3 3008 8 0,267 99,733 4 3003 3 0,100 99,900 5 2995 5 0,167 99,833 6 30 2000 1999 1 0,050 99,950 7 1997 3 0,150 99,850 8 1999 1 0,050 99,950 9 2000 0 0,000 100,000 10 2004 4 0,200 99,800 11 40 1500 1501 1 0,067 99,933 12 1507 7 0,467 99,533 13 1510 10 0,667 99,333 14 1505 5 0,333 99,667 15 1501 1 0,067 99,933
Sensor Loadcell
Sensor Photodiode Mikrokontroler Antarmuka LCD
No Jumlah Tetes/Menit Jeda Waktu Seharusnya (ms) Jeda Waktu pada Sensor Photodiode (ms) Selisih (ms) Error (%) Akurasi (%) Rata-rata Akurasi (%) 99,779
Berdasarkan Tabel 1 dapat diketahui bahwa nilai selisih jeda waktu terbesar terjadi pada pengujian ke-2 dengan jumlah selisih 16 ms. Nilai error terbesar 0,667% berada pada pengujian ke-23. Sedangkan untuk nilai akurasi tertinggi berada pada pengujian ke-14 dengan nilai 100%. Pada  hasil  pengujian  sensor loadcell dilakukan  dengan  cara  mengukur massa  benda  kemudian membuat  perbandingan  dengan  alat  timbangan  digital,  yang  mana  dari  hasil  perbandingan tersebut dihitung nilai akurasi dari sensor. Hasil pengujian loadcell dapat dilihat pada Tabel 2. Kondisi infus yang digunakan pada penelitian ini adalah ringer laktat yang memiliki nilai masa jenis 1.053g/dm 3 .
Tabel 2 Hasil Pengujian Loadcell No. Massa di Timbanga n (gram) Massa di Loadcell (gram) Selisih (gram) Volume (Liter) Error (%) Akurasi (%) Kondisi 1 555 558 3 528.91
0,55 99,45 Penuh 2 558 3 528.91 0,55 99,45 3 557 2 527.96 0,36 99,64 4 558 3 528.91 0,55 99,45 5 559 4 529.86 0,73 99,27 6 240 250 10 236.97 4,17 95,83 Separuh 7 252 12 238.86 5,00 95,00 8 251 11 237.91 4,59 95,41 9 250 10 236.97 4,17 95,83 10 250 10 236.97 4,17 95,83 11 100 98 2 92.89 2,00 98,00 Habis 12 97 3 91.94 3,00 97,00 13 98 2 92.89 2,00 98,00 14 99 1 93.84 1,00 99,00 15 100 0 94.79 0,00 100,00 Rata-rata Akurasi (%) 2,20 97,80
Dari hasil pengujian pada sistem monitoring parameter infus berdasarkan Tabel 2, dapat diketahui  bahwa  sistem  berhasil  memonitoring  berat  cairan  infus  dengan  baik  serta  diperoleh data-data dari parameter uji yang telah ditentukan. Pada beberapa sampel uji terdapat lonjakan nilai error pada  sistem monitoring parameter  infus  dengan  massa  timbangan  555gram  adalah 0,180% sampai 0,721% untuk sepuluh kali percobaan, dengan rata-rata persentase error sebesar 0,504%. Kemudian, nilai persentase error pada sistem monitoring parameter infus dengan massa timbangan 240gram adalah 4,167% sampai 5.000% untuk sepuluh kali percobaan, dengan rata- rata persentase error sebesar 3,697%.  Terakhir, nilai persentase error pada sistem monitoring parameter  infus  dengan  massa  timbangan  100gram  adalah  0%  sampai  3%  untuk  sepuluh  kali percobaan,  dengan  rata-rata  persentase error sebesar  1,889%.  Maka,  dapat  dikatakan  bahwa sensor loadcell bekerja  dengan  baik  karena error yang  dihasilkan  masih  dalam  batas  toleransi pengukuran, yaitu sebesar 5%. Error yang terjadi pada pembacaan berat cairan infus berkaitan dengan akurasi pada loadcell .
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  massa  beban  555 gram, diperoleh hasil pengukuran pada loadcell dengan selisih 1-4 gram di atas massa aslinya. Untuk pengukuran dengan massa beban 240gram diperoleh selisih pengukuran melalui loadcell lebih  besar,  berkisar  10-12  gram.  Adapun  pada  massa  beban  100gram  diperoleh  selisih pembacaan  melalui loadcell sebesar  0-3  gram,  lebih  kecil  daripada  pembacaan  dengan  kedua variasi massa beban sebelumnya. Pengujian terhadap alat monitoring parameter infus dilakukan dengan  cara  menimbang  massa  botol  infus  menggunakan  sensor loadcell dan  pengukuran kecepatan  tetes  infus  per  menit  menggunakan  sensor photodiode .  Gambar  5  dan  Gambar  6 merupakan salah satu hasil dari pengujian perangkat monitoring parameter infus.

## Gambar 5 Pengujian dengan Massa Infus 345gram dan Kecepatan 34 Tetes/Menit
Pada Gambar 5 merupakan hasil pengujian saat sensor loadcell mendeteksi massa botol infus  dengan  berat  sebesar  345  gram,  sedangkan  sensor photodiode mendeteksi  objek  berupa cairan infus yang mana delay antara satu tetesan dengan tetesan berikutnya dikonversi menjadi kecepatan tetes infus, yang mana pada hasil pada Gambar 5 sebesar 34 tetes per menit.
Gambar 6 Pengujian dengan Massa Infus 95gram dan Kecepatan 35 Tetes/Menit
Pada Gambar 6 merupakan hasil pengujian saat sensor loadcell mendeteksi massa botol infus dengan berat sebesar 95 gram, sedangkan sensor photodiode mendeteksi cairan infus dengan kecepatan tetesan sebesar 35 tetes per menit. Pada pengujian monitoring parameter infus berbasis Esp8266  dengan  notifikasi  telegram.  Pada  aplikasi  telegram,  apabila  ingin  mengetahui  status cairan  infus  maka  dapat  mengirimkan  perintah /status melalui chat ke bot  Simofus .  Informasi mengenai status cairan infus ditampilkan pada balasan dari chat bot . Pada Gambar 6 merupakan tampilan koneksi NodeMCU ESP8266 saat berhasil terhubung. Sehingga pengujian membuktikan bahwa output yang dihasilkan sudah sesuai, hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Informasi Status Cairan Infus pada Chat Telegram Bot
Apabila cairan infus lebih dari 100 gram maka telegram tidak menerima notifikasi bahwa cairan  infus  akan  habis.  Namun,  jika  ingin  mengetahui  status  kapasitas  cairan  infus,  dapat memasukkan perintah /status dalam telegram bot dimana status tersebut akan menginformasikan ke telegram. Setelah itu telegram bot akan mengirimkan data jumlah infus per menit dan berat infus. Kemudian data tersebut akan ditampilkan di LCD. Saat berat cairan infus kurang dari 100 gram, maka telegram akan menerima notifikasi bahwa cairan infus akan habis. Kemudian data tersebut  akan  ditampilkan  di  LCD.nPengukuran  QoS  pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  kualitas  komunikasi  yang  berjalan  antara  ESP8266  dengan  telegram.  Adapun  di bawah ini merupakan data hasil pengukuran parameter delay, jitter , dan throughput menggunakan software Wireshark .
Delay merupakan waktu yang dibutuhkan data untuk menempuh jarak dari asal ke tujuan. Pada  percobaan ini  dilakukan  dengan  skenario  menempatkan modul  ESP8266 pada jarak  lima meter, sepuluh meter, dan 15 meter dari access point , dengan total 33 kali pengujian delay . Pada Tabel 3 merupakan hasil dari pengujian delay pada software wireshark .
Tabel 3 Hasil Pengujian Delay di Berbagai Kondisi Pengujia n Jarak (m) Time Span (s) Jumlah paket Delay (ms) Kondisi 1 5 60,17 573 84,39 Tanpa Halangan 2 60,23 535 123,54 Dalam Ruangan 3 60,14 552 134,33 Di Rumah Sakit 4 10 60,14 535 88,85 Tanpa Halangan 5 60,16 575 125,99 Dalam Ruangan 6 60,13 587 138,03 Di Rumah Sakit 7 15 60,11 593 89,37 Tanpa Halangan 8 60,21 568 128,65 Dalam Ruangan 9 60,16 533 140,67 Di Rumah Sakit
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui  hasil  keseluruhan  rata-rata delay pada  pengujian sistem monitoring parameter infus yang dilakukan di berbagai kondisi ruangan. Data pengiriman data  untuk masing-masing  jarak  dan masing-masing  kondisi  merupakan rata-rata  pengambilan dari 30 data. Kondisi tanpa halangan dilakukan di lapangan, kondisi di dalam ruangan dilakukan di  ruangan  rumah,  dan  kondisi  di  rumah  sakit  dilakukan  di  salah  satu  rumah  sakit  daerah Purwokerto. Durasi interval untuk pengiriman dari data pertama ke data kedua dan seterusnya berkisar  60  detik  dengan  variasi  banyaknya  paket  yang  dikirimkan.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengetahui delay yang terjadi untuk masing-masing kondisi tempat yang berbeda. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan diketahui bahwa kondisi di dalam ruangan dan di rumah sakit tidak terlalu jauh berbeda. Perbedaan berkisar antara 10ms – 20ms. Namun demikian, delay pengiriman masih dalam pada rentang sangat bagus sesuai dengan standar TIPHON.
Tabel 4 Pengujian Jitter pada Software Wireshark Pengujian Jarak (m) Jumlah paket Total Variasi Delay (s) Jitter (ms) Kondisi 1 5 675 0,305 0,456 Tanpa Halangan 2 688 0,314 0,487 Dalam Ruangan 3 638 0,064 0,088 Di Rumah Sakit 4 10 679 0,042 0,079 Tanpa Halangan 5 669 0,202 0,321 Dalam Ruangan 6 662 0,349 0,412 Di Rumah Sakit 7 15 673 0,235 0,421 Tanpa Halangan 8 665 0,032 0,111 Dalam Ruangan 9 632 0,355 0,387 Di Rumah Sakit Tabel 5 Pengujian Throughput pada Software Wireshark Pengujian Jarak (m) Jumlah Data ( bit ) Time Span (s) Troughpu t ( kbps ) Kondisi 1 5 170840 60,345 2831,05 Tanpa Halangan 2 148542 60,327 2462,28 Dalam Ruangan 3 294881 60,394 4882,62 Di Rumah Sakit 4 10 203215 60,355 3366,99 Tanpa Halangan 5 151925 60,346 2517,56 Dalam Ruangan 6 182435 60,342 3023,35 Di Rumah Sakit 7 15 164945 60,357 2732,82 Tanpa Halangan 8 277248 60,364 4592,93 Dalam Ruangan 9 177512 60,368 2940,49 Di Rumah Sakit
Pada Tabel 4 merupakan hasil dari pengujian jitter pada software wireshark . Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui hasil pengukuran jitter pada pengujian sistem monitoring parameter infus yang  dilakukan  proses  rata-rata  dari  30  data.  Hasil  dari  pengujian jitter menunjukkan  bahwa perangkat dapat bekerja di berbagai kondisi ruangan yang berbeda. Kondisi di rumah sakit ayng merupakan  ruangan  representatif  penggunaan  system  monitoring  memiliki jitter yang  bagus berdasarkan  standar  TIPHON.  Pada  Tabel  5  merupakan  hasil  dari  pengujian throughput pada software  wireshark .  Berdasarkan  Tabel  5  dapat  diketahui  hasil  pengukuran troughput pada pengujian sistem monitoring parameter infus yang diambil dengan rata-rata dari 30 data. Hasil dari pengukuran menunjukkan bahwa troughput sistem bekerja pada rentang yang cukup baik. Kondisi pengukuran yang dilakukan di rumah sakit menunjukkan troughput yang bagus walaupun
semakin menurun semakin jarak pengukuran menjauh. Hasil pengukuran pada Tabel 5 termasuk dalam kategori sangat bagus berdasarkan standar TIPHON.
Hasil  dari  berbagai  kondisi  pengujian  menunjukkan  bahwa  perangkat  bekerja  dengan baik. Pengujian sensor mampu membaca berbagai kondisi infus yaitu kondisi penuh, separuh, dan habis. Untuk pengujian pengiriman data juga dapat dilakukan di berbagai kondisi yaitu kondisi tanpa halangan, kondisi di dalam ruangan, dan kondisi representative di rumah sakit. Berbagai data  pengujian  merujuk  pada  tercapainya  performa  yang  baik  untuk  sistem  yang  telah dikembangkan sehingga dapat digunakan di rumah sakit.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan  menguji  alat  monitoring  infus  menggunakan NodeMCU  ESP8266  yang  memanfaatkan  sensor  loadcell  dan  photodiode  dapat  disimpulkan bahwa alat monitoring cairan infus berbasis ESP8266 telah bekerja dengan baik, volume cairan infus telah berhasil diukur menggunakan sensor loadcell , dan TPM cairan infus berhasil diukur oleh  sensor photodiode .  Tingkat  akurasi  sensor loadcell dalam  pembacaan  berat  cairan  infus dengan tiga variasi bobot yang berbeda dikatakan sangat baik. Hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata persentase error sebesar 0%-5%. Kinerja sensor loadcell termasuk dalam kategori baik karena  masih  dalam  batas  toleransi  error  pembacaan  sensor loadcell yaitu  5%.  Kualitas  yang dihasilkan baik, dengan rata-rata akurasi sebesar 97,807%. Rata-rata nilai delay yang dihasilkan pada  pengujian  sebanyak  33  kali  sebesar  95.664  ms.  Rata-rata  nilai jitter sebanyak  33  kali pengujian,  nilai  rata-rata  yang  didapat  sebesar  0,153  ms.  Rata-rata  nilai throughput yang dihasilkan pada pengujian sebanyak 33 kali sebesar 5,510 kbps. Hasil dari pengujian parameter dikatakan  baik  dikarenakan  komunikasi  data  pada  sistem monitoring parameter  infus  bekerja dengan baik karena dapat mengirim dan menerima perintah yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Salim, T. Tiongland, and F. Suangga, “Hubungan Tingkat Kepatuhan Perawat dalam Pelaksanaan  Standar  Prosedur  Operasional  (SPO)  Perawatan  IV  Line  dengan  Angka Kejadian Phlebitis di Ruangan Bougenvile Rumah Sakit Awal Bros Pekanbaru,” J. STIKes Awal Bros Pekanbaru , vol. 3, no. 1, pp. 53–57, Mar. 2022, doi: 10.54973/jsabp.v3i1.298.
[2] N.  Fauzia  and  Risna,  “Tingkat  Kepatuhan  Perawat  Dalam  Melaksanakan  Standar Operasional Prosedur Pemasangan Infus,” J. Unigha , vol. 2, no. 2, pp. 69–80, 2020, doi: https://doi.org/10.47647/jrr.v2i2.175.
[3] T. D. Hendrawati and R. A. Ruswandi, “Sistem pemantauan tetesan cairan infus berbasis Internet of Things,” JITEL (Jurnal Ilm. Telekomun. Elektron. dan List. Tenaga) , vol. 1, no. 1, pp. 25–32, Mar. 2021, doi: 10.35313/jitel.v1.i1.2021.25-32.
[4] D. Andriani, “Hubungan Perawatan Infus dengan Kejadian Flebitis pada Pasien Rawat Inap di Ruang Mawar RSUD Dr. Harjono Kabupaten Ponorogo,” J. Delima Harapan , vol. 7, no. 2, pp. 100–106, Sep. 2020, doi: 10.31935/delima.v7i2.101.
[5] N.  Herlina,  S.  Shoimatul,  S.  Pandiangan,  and  F.  Syam,  “Hubungan  kepatuhan  SPO pemasangang  infus  dengan  kejadian  plebitis  Di  RSUD  A.  Wahab  Sjahranie  Samarinda Tahun 2015,” J. Ilmu Kesehat. , vol. 6, no. 1, pp. 60–69, 2018.
[6] 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.
[7] 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.
[8] 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.
[9] S.  Purwanto,  M.  Mulya,  and  S.  Sembiring,  “Monitoring  Infus  Berdasarkan  Waktu Tetesan,” Semin. Work. Nas. , pp. 55–59, 2023.
[10] P. A. Rosyady, A. S. S. Sukarjiana, N. U. Habibah, N. Ihsana, A. R. C. Baswara, and W. R. Dinata, “Monitoring Cairan Infus Menggunakan Load Cell Berbasis Internet of Things (IoT),” Techné    J.  Ilm.  Elektrotek. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  97–110,  Apr.  2023,  doi: 10.31358/techne.v22i1.345.
[11] G. Priyandoko, “Rancang Bangun Sistem Portable Monitoring Infus Berbasis Internet of Things,” Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  56–61,  Jul.  2021,  doi: 10.37905/jjeee.v3i2.10508.
[12] T. Akbar and I. Gunawan, “Prototype Sistem Monitoring Infus Berbasis IoT (Internet of Things),” Edumatic  J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  155–163,  Dec.  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2686.
[13] K.  P.  Aji,  U.  Darusalam,  and  N.  D.  Nathasia,  “Perancangan  Sistem  Presensi  Untuk Pegawai  Dengan  RFID  Berbasis  IoT  Menggunakan  NodeMCU  ESP8266,” JOINTECS (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  25,  Jan.  2020,  doi: 10.31328/jointecs.v5i1.1222.
[14] P. W. Purnawan and Y. Rosita, “Rancang Bangun Smart Home System Menggunakan NodeMCU Esp8266 Berbasis Komunikasi Telegram Messenger,” Techno.Com , vol. 18, no. 4, pp. 348–360, Nov. 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2862.
[15] Mariza  Wijayanti,  “PROTOTYPE  SMART  HOME  DENGAN  NODEMCU  ESP8266 BERBASIS  IOT,” J.  Ilm.  Tek. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  101–107,  May  2022,  doi: 10.56127/juit.v1i2.169.