PEMANTAUAN SINYAL JANTUNG PASIEN MENGGUNAKAN SENSOR ELEKTROKARDIOGRAM BERBASIS LORAWAN DAN KOMPRESI DATA - Dalam bentuk buku karya ilmiah

MAYCO IKHSAN HANAFI

Informasi Umum

Kode

25.04.6800

Klasifikasi

621.382 2 - Signal processing, Information theory

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Transmission Systems

Dilihat

27 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pemantauan sinyal elektrokardiogram (ECG) secara real-time sangat krusial untuk deteksi dini kondisi jantung. Namun, transmisi data ECG melalui jaringan nirkabel seperti LoRaWAN menghadapi tantangan signifikan terkait keterbatasan bandwidth, meskipun teknologi ini unggul dalam efisiensi daya. Penelitian ini berfokus pada perancangan dan implementasi sistem pemantauan ECG yang inovatif, berbasis ESP32 dan Raspberry Pi Zero, dengan integrasi sensor AD8232 dan modul LoRa SX1276. Sistem ini dirancang untuk mengatasi keterbatasan bandwidth melalui pendekatan kompresi data yang cerdas. Untuk mengurangi ukuran data secara drastis sebelum transmisi, sinyal ECG dikompresi menggunakan kombinasi metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan algoritma Zlib. Proses kalibrasi heart rate (HR) juga diterapkan untuk meningkatkan akurasi pembacaan dibandingkan dengan alat referensi. Hasil pengujian menunjukkan efektivitas metode kompresi, di mana ukuran data berhasil dikurangi hingga lebih dari 70% (dari 15.000 byte menjadi sekitar 3.840 byte). Kualitas rekonstruksi sinyal tetap terjaga dengan sangat baik, dibuktikan oleh Percentage Root Mean Square Difference (PRD) sebesar 2,98% dan Correlation Coefficient (CC) sebesar 0,9996. Sistem ini tidak hanya berhasil dalam kompresi data, tetapi juga menunjukkan efisiensi tinggi dalam pengiriman data melalui jaringan LoRaWAN, mengurangi waktu transmisi hingga lebih dari 50%. Keberhasilan ini menjadikan sistem sangat potensial untuk aplikasi pemantauan pasien, baik di lingkungan yang membutuhkan jangkauan luas dan konsumsi daya rendah, maupun untuk penggunaan mandiri di rumah. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan solusi pemantauan kesehatan jarak jauh yang lebih efisien dan andal.