UNRIYOUNRIYO

International Journal of Informatics and ComputationInternational Journal of Informatics and Computation

Memastikan kesehatan dan keselamatan karyawan merupakan perhatian penting di industri kelapa sawit, di mana lingkungan kerja yang intensif dapat menimbulkan risiko signifikan. Metode pemantauan kesehatan tradisional sering kali tidak memiliki kemampuan pengumpulan data secara real-time dan intervensi cepat, menciptakan celah dalam menjaga standar kesehatan kerja. Artikel ini mengatasi tantangan ini dengan menyajikan desain dan implementasi prototipe oximeter berbasis Internet of Things (IoT) yang disesuaikan dengan kebutuhan industri kelapa sawit. Sistem ini memanfaatkan platform IoT Blynk untuk memantau tingkat saturasi oksigen (SpO2) dan detak jantung karyawan secara real-time. Dengan mengintegrasikan pengumpulan data berbasis sensor dengan antarmuka yang ramah pengguna, prototipe ini memfasilitasi akses segera ke indikator kesehatan vital dan mengirimkan notifikasi untuk anomali. Lingkungan perkebunan kelapa sawit simulasi digunakan untuk mengevaluasi sistem, menunjukkan efektivitasnya dalam memberikan pengukuran kesehatan yang akurat dan notifikasi tepat waktu. Hasil menunjukkan bahwa oximeter berbasis IoT secara signifikan meningkatkan pemantauan kesehatan karyawan dengan mengatasi kelemahan metode tradisional, mempromosikan manajemen kesehatan proaktif, dan memungkinkan intervensi tepat waktu.

Prototipe oximeter berbasis IoT yang dikembangkan dalam penelitian ini menawarkan solusi inovatif untuk pemantauan kesehatan karyawan di industri kelapa sawit.Sistem ini mampu mengumpulkan data kesehatan secara real-time dan mengirimkan notifikasi jika terjadi anomali, sehingga meningkatkan keselamatan kerja.Penelitian ini juga menunjukkan bahwa integrasi teknologi IoT dapat meningkatkan efisiensi pemantauan kesehatan dan mendukung budaya kesadaran kesehatan di lingkungan kerja.Namun, perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk mengembangkan fitur tambahan dan memperluas cakupan pemantauan kesehatan.

Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengintegrasian sensor tambahan untuk memantau parameter kesehatan lain seperti suhu tubuh dan tekanan darah, sehingga memberikan gambaran lebih komprehensif tentang kondisi karyawan. Selain itu, penggunaan algoritma machine learning dapat dikembangkan untuk analisis prediktif, memungkinkan deteksi dini risiko kesehatan berdasarkan data historis. Penelitian juga dapat mengeksplorasi pengembangan fitur offline agar sistem tetap berfungsi di area dengan akses internet terbatas, yang umum ditemukan di perkebunan kelapa sawit.

  1. IoT Oxymeter Starter Prototype As An Employee Health Monitoring Tool In The Blynk Integrated Palm Industry... jtie.stekom.ac.id/index.php/jtie/article/view/158IoT Oxymeter Starter Prototype As An Employee Health Monitoring Tool In The Blynk Integrated Palm Industry jtie stekom ac index php jtie article view 158
Read online
File size370.15 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

ads-block-test