Aulia Agista Nurwahyu Eka, Putri (2025) Sistem deteksi dini kondisi pasien menggunakan modified early warning scroe berbasis IoT (heart rate dan respiratory rate). Skripsi thesis, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya.
![[thumbnail of 1. Cover.pdf]](http://repo.poltekkes-surabaya.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1. Cover.pdf Download (1MB) |
|
Text
2. Halaman Persetujuan Pembimbing.pdf Restricted to Repository staff only Download (527kB) |
|
Text
3. Halaman Pengesahan Penguji.pdf Restricted to Repository staff only Download (571kB) |
|
Text
4. Surat Pernyataan Orisinalitas.pdf Restricted to Repository staff only Download (475kB) |
|
Text
5. Abstrak.pdf Download (201kB) |
|
Text
6. Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (219kB) |
|
Text
7. Daftar Isi.pdf Download (337kB) |
|
Text
8. Daftar Tabel.pdf Download (169kB) |
|
Text
9. Daftar Gambar.pdf Download (238kB) |
|
Text
10. Daftar Singkatan dan Simbol.pdf Download (275kB) |
|
Text
11. Daftar Lampiran.pdf Download (165kB) |
|
Text
12. Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (271kB) |
|
Text
13. Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text
14. Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (551kB) |
|
Text
15. Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (583kB) |
|
Text
16. Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (824kB) |
|
Text
17. Bab 6.pdf Restricted to Repository staff only Download (224kB) |
|
Text
18. Daftar Pustaka.pdf Download (236kB) |
|
Text
19. Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text
20. Artikel.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Deteksi dini kondisi kritis pasien merupakan langkah penting dalam pelayanan kesehatan, yang memungkinkan pencegahan penurunan kondisi klinis yang cepat. Modified Early Warning Score (MEWS) adalah metode yang terbukti efektif untuk menilai risiko kondisi kritis berdasarkan tanda-tanda vital pasien. Namun, implementasi MEWS secara otomatis dan real-time menggunakan teknologi IoT masih menghadapi beberapa tantangan, terutama terkait akurasi pengukuran, stabilitas transmisi data, dan keandalan sistem dalam merespons perubahan kondisi pasien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pemantauan pasien berbasis IoT dengan menerapkan algoritma MEWS menggunakan parameter denyut jantung (HR) dan laju pernapasan (RR) dari sinyal ECG lead II. Sistem ini terdiri dari modul AD8232 untuk pengambilan sinyal jantung, mikrokontroler ESP32 untuk pemrosesan data, serta antarmuka Nextion TFT LCD dan situs web untuk visualisasi real-time. Perkiraan HR dilakukan menggunakan algoritma Pan-Tompkins, sedangkan RR diperoleh melalui metode ECG-Derived Respiration (EDR) yang diproses menggunakan filter digital IIR. Sistem ini dirancang dengan fitur transmisi data real-time ke server melalui jaringan Wi-Fi. Dalam evaluasi kinerja yang melibatkan sepuluh responden dengan enam pengukuran berulang, akurasi pengukuran dicapai dengan tingkat kesalahan rata-rata 0,453% untuk denyut jantung (HR) dan 0,862% untuk laju pernapasan (RR). Analisis transmisi data melalui protokol MQTT menunjukkan kehilangan data sebesar 2,99% (279 dari 9.383 titik data), dengan tingkat kesalahan tertinggi 3,27% dan terendah 2,35%, keduanya tetap dalam batas toleransi 5%. Pengujian kinerja transmisi data di tiga jenis jaringan menunjukkan latensi terendah sebesar 179,1 ms, menunjukkan kesesuaian sistem untuk digunakan dalam kondisi jaringan yang bervariasi. Sistem secara otomatis menghitung skor MEWS dan menampilkan intervensi medis sesuai dengan tingkat kritis pasien. Dengan kemampuan akuisisi, pemrosesan, dan transmisi data yang efisien, sistem ini menyediakan pemantauan tanda vital yang akurat dan real-time serta mendukung intervensi cepat. Sistem ini berpotensi diterapkan pada layanan pemantauan pasien baik di rumah sakit maupun secara jarak jauh.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Contributors: | Contribution Contributor NIDN/NIDK UNSPECIFIED Muhammad Ridha, Makruf nidn4013048101 UNSPECIFIED Lusiana, Lusiana UNSPECIFIED |
| Additional Information: | 11SKR20250008 |
| Uncontrolled Keywords: | Respiratory Rate ; Heart Rate |
| Subjects: | R Medicine > Medical Electronics > Biomedical Engineering |
| Divisions: | Poltekkes Kemenkes Surabaya > Jurusan Teknologi Elektromedik > Program Studi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Elektro-medis |
| Depositing User: | Nanik Indra Putri Sari |
| Date Deposited: | 28 Jul 2025 07:06 |
| Last Modified: | 28 Jul 2025 07:06 |
| URI: | http://repo.poltekkes-surabaya.ac.id/id/eprint/10545 |
Actions (login required)
 |
View Item |