IDENTIFIKASI TINGKAT STRES MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT)

Agus, Novrianto (2017) IDENTIFIKASI TINGKAT STRES MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT). Diploma thesis, Universitas Andalas.

This is the latest version of this item.

[img]
Preview
Text (COVER DAN ABSTRAK)
COVER+ABSTRAK.pdf - Published Version

Download (46kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version

Download (92kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version

Download (84kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version

Download (92kB) | Preview
[img] Text (Skripsi Full)
Skripsi_1210452003.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem pengukuran tingkat stres menggunakan platform mikrokontroler Arduino Uno dan penerapan teknologi IoT pada perangkat mobile. Sistem yang dibuat terdiri dari sensor tekanan MPX5500DP yang berperan untuk pengukuran tekanan darah, sensor LM35 untuk mengukur suhu tubuh. Data tekanan darah dan suhu tubuh berperan untuk menentukan tingkat stres menggunakan logika fuzzy. Selain itu input berupa umur dan jenis kelamin juga berperan untuk menentukan logika fuzzy yang akan digunakan. Perangkat lain yang berperan penting yaitu mikrokontroler Arduino Uno sebagai pengolah data sensor dan implementasi logika fuzzy, modul bluetooth untuk pengiriman data, dan smartphone Android sebagai interface dan pengaksesan database. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh tingkat keberhasilan alat dalam mengukur tingkat stres sebesar 75%. Pengujian terhadap pengukuran tekanan darah berupa nilai sistol diperoleh rata-rata error sebesar 3,418% dan diastol 3,944%. Sedangkan pengukuran suhu tubuh diperoleh rata-rata error sebesar 0,794%. Dan untuk pengujian tingkat stres diperoleh rata-rata error sebesar 0,434%. Selain itu untuk pengujian web service atau pengujian IoT diperoleh tingkat keberhasilan sebesar 100%. Kata kunci : IoT, Tekanan Darah, Sensor MPX5500DP, Suhu Tubuh, Sensor LM35, Umur, Jenis Kelamin, Logika Fuzzy, Bluetooth, Database

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: R Medicine > R Medicine (General)
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Sistem Komputer
Depositing User: s1 sistem komputer
Date Deposited: 01 Mar 2017 07:52
Last Modified: 01 Mar 2017 07:52
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/23464

Available Versions of this Item

Actions (login required)

View Item View Item