Rancang Bangun Smart Handheld Device untuk Pemantauan Tekanan Darah Pasien Pasca Stroke dengan Gejala Hipertensi berbasis Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN)

Romansha, Asyifa Putri (2026) Rancang Bangun Smart Handheld Device untuk Pemantauan Tekanan Darah Pasien Pasca Stroke dengan Gejala Hipertensi berbasis Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover & Abstrak) 01. Cover & Abstrak.pdf - Published Version Download (152kB)
	Text (BAB I) 02. BAB I.pdf - Published Version Download (471kB)
	Text (BAB V) 03. BAB V.pdf - Published Version Download (159kB)
	Text (Daftar Pustaka) 04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (276kB)
	Text (Skripsi Fulltext) 05. Skripsi Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Stroke merupakan masalah kesehatan global yang dapat menyebabkan disabilitas jangka panjang. Pasien pasca-stroke membutuhkan manajemen tekanan darah yang berkelanjutan untuk mencegah serangan berulang yang dipicu oleh hipertensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah smart handheld device untuk memantau tekanan darah dan detak jantung pasien pasca-stroke secara non-invasif. Perangkat ini menggunakan sensor Photoplethysmography (PPG) MAX30100 dan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat pemrosesan utama. Sistem ini mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan kondisi tekanan darah menjadi tiga status: Normal, Waspada, dan Risiko. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor PPG mampu mengestimasi tekanan darah dengan tingkat error di bawah 5%. Model klasifikasi KNN dengan proporsi pembagian data 80:20 dan nilai K=9 berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 98,50%. Perangkat ini juga dilengkapi dengan layar OLED SSD1306 untuk antarmuka visual secara real-time, buzzer SFM-27 dengan response 0 detik sebagai alarm peringatan dini, serta konektivitas nirkabel untuk pencatatan data ke Firebase dengan latensi rata-rata 541,5 ms. Sistem yang dikembangkan terbukti valid dan akurat, sehingga diharapkan dapat memfasilitasi proses tele-rehabilitasi mandiri yang efisien bagi pasien pasca-stroke.

Actions (login required)

View Item