PIKSIPIKSI

INFOKOM (Informatika & Komputer)INFOKOM (Informatika & Komputer)

Seiring meningkatnya kesadaran akan pentingnya kesehatan dalam menunjang efektivitas proses belajar di sekolah, sistem pemantauan kondisi fisik menjadi krusial. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah sistem peringatan dini yang mampu memantau kondisi kesehatan siswa secara proaktif dan real-time. Sistem ini mengintegrasikan sensor MAX30100 untuk mengukur detak jantung dan kadar oksigen dalam darah (SpO2), serta sensor MLX90614 untuk mengukur suhu tubuh secara non-contact. Data dari kedua sensor diproses oleh mikrokontroler untuk mengidentifikasi anomali. Jika satu atau lebih parameter kesehatan siswa terdeteksi berada di luar rentang normal, sistem secara otomatis akan mengirimkan notifikasi berupa pesan singkat (SMS) yang berisi data kesehatan siswa melalui SMS Gateway kepada pihak terkait, seperti wali kelas. Mekanisme ini memastikan respons cepat terhadap masalah kesehatan siswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem peringatan dini ini efektif dan dapat diandalkan untuk memantau kesehatan secara akurat. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pemantauan kesehatan di sekolah, serta memberikan rasa aman kepada orang tua dan pihak sekolah.

Sistem peringatan dini ini berhasil mengintegrasikan sensor MAX30100 dan MLX90614 dengan SMS Gateway untuk memantau kesehatan siswa secara real-time.Sensor MAX30100 dan MLX90614 dipilih karena memiliki akurasi tinggi terhadap pengukuran suhu tubuh, denyut jantung, dan kadar oksigen dalam darah tanpa melakukan kontak fisik secara langsung.Sistem ini memberikan respons yang cepat dan akurat sehingga dapat mencegah kondisi kesehatan siswa semakin memburuk.

Penelitian lanjutan dapat mengembangkan sistem ini dengan menambah parameter kesehatan yang dipantau, seperti tingkat stres atau kualitas tidur, menggunakan sensor tambahan seperti galvanic skin response. Selain itu, integrasi sistem dengan platform IoT (Internet of Things) dapat memungkinkan akses data kesehatan secara real-time di perangkat mobile atau cloud untuk pemantauan jarak jauh. Pembaruan algoritma deteksi anomali dengan teknik machine learning dapat meningkatkan akurasi identifikasi masalah kesehatan, terutama dalam situasi kritis seperti hipotermia atau hiperglikemia. Pengembangan antarmuka berbasis web atau aplikasi mobile juga dapat memudahkan pihak sekolah dan orang tua dalam mengelola serta memantau histori kesehatan siswa secara lebih efisien.

  1. Sistem Monitoring Tingkat Stres Tubuh Manusia berdasarkan Suhu Tubuh, Konduktivitas Kulit, dan Detak... ojs.uajy.ac.id/index.php/prosidingkonstelasi/article/view/10916Sistem Monitoring Tingkat Stres Tubuh Manusia berdasarkan Suhu Tubuh Konduktivitas Kulit dan Detak ojs uajy ac index php prosidingkonstelasi article view 10916
  2. PERANCANGAN KUNCI PINTU OTOMATIS PADA RUANG SENTRAL TELEKOMUNIKASI (STO) DI TELKOM MENGGUNAKAN SOLENOID... journal.piksi.ac.id/index.php/INFOKOM/article/view/967PERANCANGAN KUNCI PINTU OTOMATIS PADA RUANG SENTRAL TELEKOMUNIKASI STO DI TELKOM MENGGUNAKAN SOLENOID journal piksi ac index php INFOKOM article view 967
  1. #integrasi sistem#integrasi sistem
  2. #kondisi fisik siswa#kondisi fisik siswa
Read online
File size568.72 KB
Pages14
Short Linkhttps://juris.id/p-3lw
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test