Sistem Monitoring Tingkat Stres Tubuh Manusia berdasarkan Suhu Tubuh, Konduktivitas Kulit, dan Detak Jantung Berbasis IoT (Internet of Things)

Febrian Arif Wijaya; Bernadeta Wuri Harini

doi:10.24002/prosidingkonstelasi.v2i1.10916

Authors

Febrian Arif Wijaya Universitas Sanata Dharma
Bernadeta Wuri Harini Universitas Sanata Dharma

DOI:

https://doi.org/10.24002/prosidingkonstelasi.v2i1.10916

Keywords:

Stres, Pemantauan, Internet of Things, Blynk, Google Sheet

Abstract

. Stres merupakan salah satu bentuk respon tubuh ketika menghadapi sesuatu yang tidak biasa, seperti ketegangan saat ujian atau ketenangan saat beristirahat. Beberapa kondisi yang menjadi indikator bahwa tubuh sedang dalam kondisi stres adalah suhu tubuh yang menurun, detak jantung yang meningkat, dan konduktivitas kulit yang meningkat. Dalam penelitian ini dirancang sebuah sebuah sistem untuk memantau kondisi tubuh seseorang secara real time guna mencegah kondisi stres berlangsung berkelanjutan. Sistem pemantauan ini bekerja secara real time dengan menerima data hasil pengukuran dari Arduino melalui protokol UART ke NodeMCU, sehingga memungkinkan untuk dilakukan pemantauan secara langsung dan jarak jauh. Nilai dari ketiga parameter indikator stres akan ditampilkan pada antarmuka Blynk, dan akan disimpan data historisnya ke dalam Google Sheet. Dalam antarmuka juga ditampilkan grafik dari ketiga parameter indikator stres dan grafik tingkat stres itu sendiri dengan tujuan untuk mengetahui perubahan kondisi tubuh subjek. Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa sistem pemantauan dapat menerima, menyimpan, dan menampilkan data nilai suhu tubuh, detak jantung, dan konduktivitas kulit dengan optimal. Pengukuran tingkat stress memiliki akurasi sebesar 100% dengan waktu tunda antara pengiriman data dari Arduino dan penerimaan data oleh NodeMCU sekitar 309 ms – 460 ms.

References

[1] 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.

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

[3] 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.

[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] 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.

[7] 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.

[8] N. T. Lumban Gaol, “Teori Stres: Stimulus, Respons, dan Transaksional,” Bul. Psikol., vol. 24, no. 1, p. 1, 2016, doi: 10.22146/bpsi.11224.

[9] 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.

[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] 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/.

[12] K. Fadhilah and A. Stefanus, “Perangkat Pemantau Kesehatan Mental Berbasis IOT,” Pros. Ind. Res. Work. Natl. Semin., vol. 9, pp. 840–847, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.polban.ac.id/ojs-3.1.2/proceeding/article/view/1158.

[13] J. Japeri, M. F. Syauqi, A. Al Anhar, and F. Wahyudi, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Stres Dan Dehidrasi Berbasis Internet Of Things (Iot),” Technol. J. Ilm., vol. 13, no. 1, p. 76, 2022, doi: 10.31602/tji.v13i1.5892.

[14] 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.

[15] 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.