UMGUMG

E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan InformatikaE-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika

Bayi prematur membutuhkan kondisi inkubator yang stabil, sehingga pemantauan parameter vital seperti suhu, kelembapan, detak jantung, saturasi oksigen, dan intensitas cahaya perlu dilakukan secara real-time untuk mencegah risiko kesehatan. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring inkubator berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan sensor DHT22, MAX30100, dan LDR. Data yang diperoleh sensor dikirimkan secara nirkabel menuju aplikasi Blynk untuk memungkinkan pemantauan jarak jauh melalui smartphone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan pembacaan suhu dengan error 0–1,64%, kelembapan 1,7–3,6%, detak jantung 0–1,6%, saturasi oksigen 0–1%, dan intensitas cahaya 0–3,7%. Waktu pengiriman data menuju Blynk berada pada kisaran 1,1–1,3 detik, tanpa ditemukan kegagalan pengiriman maupun gangguan koneksi selama pengujian berulang. Sistem juga berhasil memberikan notifikasi otomatis ketika parameter melampaui batas aman sesuai standar. Berdasarkan hasil tersebut, sistem monitoring inkubator bayi yang dikembangkan dapat bekerja secara akurat dan stabil, serta memenuhi kebutuhan pemantauan real-time pada prototipe inkubator bayi. Sistem ini dinilai layak digunakan sebagai perangkat pendukung yang meningkatkan kecepatan respons medis dan keamanan pemantauan inkubator.

Penelitian ini berhasil membangun sistem monitoring inkubator bayi berbasis ESP32 yang terintegrasi dengan sensor DHT22, MAX30100, dan LDR untuk memantau suhu, kelembapan, detak jantung, SpO₂, dan intensitas cahaya.Hasil pengujian menunjukkan nilai error yang masih berada dalam toleransi medis, sehingga data yang ditampilkan pada aplikasi Blynk dapat digunakan sebagai dasar pemantauan kondisi inkubator secara real-time.Prototipe yang dihasilkan terbukti berfungsi sesuai rancangan dan mampu mendukung proses monitoring inkubator secara lebih cepat, akurat, dan terkontrol.

Pengembangan selanjutnya perlu difokuskan pada peningkatan akurasi sensor, khususnya MAX30100, dengan menambahkan modul penutup optik untuk menghilangkan gangguan cahaya dan penggunaan sensor kelas medis. Selain itu, penambahan fitur logging data jangka panjang pada Blynk atau server mandiri akan memungkinkan analisis riwayat kondisi pasien secara lebih mendalam. Perbaikan desain fisik alat agar posisinya lebih stabil di dalam inkubator serta optimasi algoritma pembacaan dan filtrasi sinyal juga diperlukan untuk meningkatkan konsistensi data pada kondisi operasional yang sebenarnya. Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi integrasi sistem ini dengan platform telemedicine untuk memungkinkan konsultasi jarak jauh antara tenaga medis dan orang tua bayi prematur, serta pengembangan model prediktif berbasis data historis untuk mengidentifikasi potensi risiko kesehatan pada bayi prematur secara dini.

  1. Room Monitoring Uses ESP-12E Based DHT22 and BH1750 Sensors | Journal of Robotics and Control (JRC).... journal.umy.ac.id/index.php/jrc/article/view/11023Room Monitoring Uses ESP 12E Based DHT22 and BH1750 Sensors Journal of Robotics and Control JRC journal umy ac index php jrc article view 11023
Read online
File size401.4 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test