Akuisisi Data Pendeteksi Tingkat Stres Manusia berdasarkan Suhu Tubuh, Konduktivitas Kulit, dan Detak Jantung Berbasis IoT (Internet of Things)

Bernadeta Wuri Harini; Rian Bagas Rinaldi

doi:10.24002/prosidingkonstelasi.v2i1.10915

Authors

Bernadeta Wuri Harini Universitas Sanata Dharma
Rian Bagas Rinaldi Universitas Sanata Dharma

DOI:

https://doi.org/10.24002/prosidingkonstelasi.v2i1.10915

Keywords:

Stres, Sensor Galvanic Skin Response, Sensor Pulse Heart, Konduktivitas kulit, suhu

Abstract

Stres adalah respons tubuh terhadap tekanan atau tantangan tertentu yang dapat mempengaruhi kesehatan mental dan fisik seseorang. Tingkat stres yang berlebihan dapat menyebabkan berbagai masalah kesehatan, seperti gangguan tidur, meningkatkan risiko penyakit jantung, dan penurunan produktivitas. Oleh karena itu, dibuatnya sebuah alat akusisi data tingkat stres supaya mampu mendeteksi indikator-indikator tingkat stres manusia dengan mengukur parameter fisiologis seperti detak jantung, konduktivitas kulit, dan suhu tubuh. Alat dibuat dengan mikrokontroler Arduino Uno untuk mengakusisi data tiga sensor yaitu Pulse Heart Sensors untuk mendeteksi detak jantung dalam satuan Beats Per Minute (BPM), sensor Galvanic Skin Response (GSR) untuk mengukur konduktivitas kulit (usiemens), dan sensor LM35DZ untuk mengukur suhu tubuh (°C). Hasil akusisi data akan ditampilkan pada LCD, serta buzzer sebagai notifikasi tanda awal dari pengukuran. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa alat yang dirancang mampu mendeteksi indikator-indikator tingkat stres melalui pengukuran parameter tubuh manusia. Sistem dapat mendeteksi detak jantung dengan tingkat kesalahan sebesar 3,53%, konduktivitas kulit dengan tingkat kesalahan 3,61%, dan suhu tubuh dengan tingkat kesalahan 1,55%.

References

[1] M. S. DR. Namora Lumongga Lubis, Depresi: Tinjauan Psikologis. Kencana, 2016.

[2] M. Meiriyanti, R. Elliya, and T. Triyoso, “Stres psikologis dan gejala kekambuhan gastritis kronis pada lansia: Studi cross-sectional,” Holistik J. Kesehat., vol. 16, no. 3, pp. 215–222, 2022, doi: 10.33024/hjk.v16i3.1537.

[3] R. R. Akbar, M. Anissa, I. P. Hariyani, and R. Rafli, “Edukasi Masyarakat Mengenai Gejala Cemas,” Din. J. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 6, no. 4, pp. 876–881, 2022, doi: 10.31849/dinamisia.v6i4.10008.

[4] R. D. Gusti Yuli Asih, Hardani Widhiastuti, Stres Kerja. Semarang: Semarang University Press, 2018.

[5] W. Kurniawati and R. Setyaningsih, “Manajemen Stress Pada Mahasiswa Tingkat Akhir dalam Penyusunan Skripsi,” J. An-Nur Kaji. Pendidik. dan Ilmu Keislam., vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2020.

[6] M. Hafidh, W. Maulana, and E. R. Widasari, “Sistem Deteksi Stres berdasarkan Detak Jantung dan Kelenjar Keringat menggunakan Metode K-Nearest Neighbours,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 3, pp. 1108–1115, 2023, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.

[7] P. Madona and Firman Deza, “Alat Pendeteksi Tingkat Stress Manusia Berdasarkan Suhu Tubuh , Jurnal Politeknik Caltex Riau Alat Pendeteksi Tingkat Stress Manusia Berdasarkan Suhu Tubuh ,” J. Elektro dan Mesin Terap., vol. 3, no. November 2017, pp. 31–42, 2020.

[8] N. H. H. SERAN, R.; HARDIYANTO, “Sensor Galvanic Skin Response ( GSR ) Berbasis Arduino Uno Sebagai Pendeteksi Tingkat Stres Manusia,” in Prosiding SKF, 2015, pp. 422–427.

[9] N. Hidayah, M. Mujur Rose, and N. Nasron, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Tingkat Stress Pada Manusia Berbasis Arduino Uno,” PROtek J. Ilm. Tek. Elektro, vol. 8, no. 1, pp. 31–39, 2021, doi: 10.33387/protk.v8i1.2240.

[10] M. A. Adrian, M. R. Widiarto, and R. S. Kusumadiarti, “Health Monitoring System dengan Indikator Suhu Tubuh, Detak Jantung dan Saturasi Oksigen Berbasis Internet of Things (IoT),” J. Petik, vol. 7, no. 2, pp. 108–118, 2021, doi: 10.31980/jpetik.v7i2.1230.

[11] N. Fathirachman Mahing, A. Lazuardi Gunawan, A. Foresta Azhar Zen, F. Abdurrachman Bachtiar, and S. Agung Wicaksono, “Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 7, pp. 1527–1536, 2023, doi: 10.25126/jtiik.1078010.

[12] Irmayanti, H. Tari Mokui, dan Wa Ode Siti Nur Alam, and C. Author, “Sistem Pendeteksi Stres pada Manusia Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berbasis Internet of Things,” J. Fokus Elektroda, vol. 7, no. 3, pp. 185–192, 2022, [Online]. Available: https://elektroda.uho.ac.id/.

[13] S. Sza et al., “Penerapan Decision Tree Dan Random Forest Dalam Deteksi the Application of Decision Tree and Random Forest in Detecting Human Stress Levels Based on Sleep Conditions,” vol. 10, no. 7, pp. 1503–1510, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2024117993.

[14] I. F. Wijayanti, E. R. Widasari, and B. H. Prasetio, “Implementasi Wearable Device untuk Sistem Pendeteksi Stres pada Manusia berdasarkan Suhu Tubuh dan Detak Jantung,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 9, pp. 4486–4492, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.

[15] H. H. Rachmat and M. M. L. Say, “Evaluasi Resistansi Sensitivitas Modul Galvanic Skin Response Berbasis Arduino Nano,” J. Media Elektro, vol. XII, no. 2, pp. 57–65, 2023, doi: 10.35508/jme.v12i2.11809.