Pertumbuhan jumlah penduduk lansia di Indonesia menimbulkan tantangan baru dalam bidang kesehatan, terutama dalam hal pemantauan kondisi fisik yang semakin menurun seiring bertambahnya usia. Lansia cenderung lebih rentan terhadap penyakit degeneratif seperti hipertensi, jantung, atau diabetes yang seringkali tidak terdeteksi sejak dini karena keterbatasan mobilitas dan rendahnya kesadaran akan pentingnya monitoring tanda-tanda vital. Selain itu, akses ke fasilitas kesehatan yang terbatas dan biaya pemeriksaan rutin yang tinggi turut menjadi hambatan dalam memperoleh layanan medis secara berkala dan efisien. Untuk menjawab tantangan tersebut, dikembangkan sebuah wearable device berbentuk smartwatch yang mampu mendeteksi tanda-tanda vital seperti detak jantung, suhu tubuh, kadar oksigen dalam darah (SpO?), dan tekanan darah. Alat ini terintegrasi dengan platform cloud Firebase dan aplikasi mobile bernama LiveLy sehingga memungkinkan pemantauan data kesehatan secara real-time dan jarak jauh. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32-C3 dan sensor MAX30102 serta MAX30205, yang secara bersamaan mengukur data TTV lalu dikirim ke Firebase untuk ditampilkan dalam aplikasi. Pemrosesan sinyal PPG juga dimanfaatkan dengan model machine learning untuk estimasi tekanan darah secara non-invasif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa wearable device ini memiliki akurasi rata-rata di atas 95% untuk setiap parameter vital dibandingkan dengan alat medis standar. Sistem juga berhasil mengirimkan data secara real-time dengan delay rata-rata di bawah 150 ms dan throughput di atas 100 bps, yang memenuhi standar Quality of Service (QoS) TIPHON. Dengan demikian, perangkat ini dapat digunakan sebagai alat bantu pemantauan kesehatan yang praktis, efisien, dan dapat meningkatkan kualitas hidup lansia serta mendukung layanan kesehatan jarak jauh.