Prototype PPG (Photoplethysmography) Secara Real-time sebagai Pendeteksi Dini Gangguan Detak Jantung Dilengkapi dengan Visual Graph pada Android

Article Sidebar

PDF
Published Jul 29, 2024
DOI https://doi.org/10.20895/jtece.v6i2.1460

Main Article Content

Sri Mulyani
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Hilman Zarory
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim
Aulia Ullah
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Jufrizel Jufrizel
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Abstract

Kesehatan jantung adalah faktor vital dalam menjaga kesehatan tubuh manusia. Salah satu teknologi terkini untuk pemantauan kesehatan jantung adalah PPG (Photoplethysmography), yang memberikan data esensial mengenai detak jantung dan kondisi kardiovaskular. Namun, teknologi PPG yang dikembangkan sebelumnya seringkali terbatas pada perangkat yang tidak portabel dan sulit untuk mendapatkan data kestabilan irama jantung yang lebih mendetail. Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototype PPG secara real-time dengan visualisasi grafis di platform android. Perancangan perangkat keras melibatkan sensor MAX30102, Arduino Uno, dan modul ESP8266. Bagian perangkat lunak mencakup pengembangan antarmuka pengguna menggunakan Cocos2d-x dan Android Studio, memungkinkan visualisasi sinyal PPG, pengukuran BPM (Beat Per Minute), serta statistik seperti rata-rata BPM, 10 periode sinyal, dan standar deviasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototype mampu menampilkan sinyal PPG dengan baik dan stabil dalam 4.07 detik setelah penempatan jari pada sensor, menghasilkan nilai BPM dalam 5.92 detik, nilai rata-rata BPM dalam 11.49 detik, dan memulihkan stabilitas sinyal dalam 3.27 detik setelah gangguan input. Error mencapai 2.91% untuk nilai BPM dan 2.13% untuk nilai rata-rata BPM. Penelitian ini menggunakan alat deteksi detak jantung secara real-time dengan respon dan akurasi yang baik.

Article Details

How to Cite
Mulyani, S., Zarory, H., Ullah, A., & Jufrizel, J. (2024). Prototype PPG (Photoplethysmography) Secara Real-time sebagai Pendeteksi Dini Gangguan Detak Jantung Dilengkapi dengan Visual Graph pada Android. Journal of Telecommunication Electronics and Control Engineering (JTECE), 6(2), 125-138. https://doi.org/10.20895/jtece.v6i2.1460
Issue
Vol 6 No 2 (2024): Journal of Telecommunication, Electronics, and Control Engineering (JTECE)
Section
Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

References

[1] D. Castaneda, A. Esparza, M. Ghamari, C. Soltanpur, and H. Nazeran, “A review on wearable photoplethysmography sensors and their potential future applications in health care,” Int. J. Biosens. Bioelectron., vol. 4, no. 4, pp. 195–202, 2018, doi: 10.15406/ijbsbe.2018.04.00125.
[2] H. W. Loh et al., “Application of photoplethysmography signals for healthcare systems: An in-depth review,” Comput. Methods Programs Biomed., vol. 216, no. November, 2022, doi: 10.1016/j.cmpb.2022.106677.
[3] S. Kim, X. Xiao, and J. Chen, “Advances in Photoplethysmography for Personalized Cardiovascular Monitoring,” Biosensors, vol. 12, no. 10, pp. 10–13, 2022, doi: 10.3390/bios12100863.
[4] M. A. Almarshad, S. Islam, and S. Al-ahmadi, “Diagnostic Features and Potential Applications of PPG Signal in Healthcare : A Systematic Review,” Healthcare, vol. 10, pp. 1–28, 2022.
[5] M. Elgendi et al., “The use of photoplethysmography for assessing hypertension,” npj Digit. Med., vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.1038/s41746-019-0136-7.
[6] D. K. Widjaja, A. A. Setiawan, and Ariosta, “Gambaran Gangguan Irama Jantung Yang Disebabkan Karena Hipertiroid,” Diponegoro Med. J. (Jurnal Kedokt. Diponegoro), vol. 6, no. 2, pp. 434–442, 2017.
[7] Z. Liu et al., “Multiclass Arrhythmia Detection and Classification From Photoplethysmography Signals Using a Deep Convolutional Neural Network,” J. Am. Heart Assoc., vol. 11, no. 7, 2022, doi: 10.1161/JAHA.121.023555.
[8] E. Sulistyo, “Alat Pendeteksi Denyut Nadi Berbasis Arduino yang Diintegrasikan ke Komputer,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Jakarta 2016, 2016. [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/691/622
[9] M. Muthmainnah and D. B. Tabriawan, “Prototipe Alat Ukur Detak Jantung Menggunakan Sensor MAX30102 Berbasis Internet of Things (IoT) ESP8266 dan Blynk,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 7, no. 3, pp. 163–176, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.3.163-176.
[10] H. H. Rachmat and D. R. Ambaransari, “Sistem Perekam Detak Jantung Berbasis Pulse Heart Rate Sensor pada Jari Tangan,” ELKOMIKA, vol. 6, no. 3, p. 344, 2018, doi: 10.26760/elkomika.v6i3.344.
[11] R. S. Kusuma, M. Pamungkasty, F. S. Akbaruddin, and U. Fadlilah, “Prototipe Alat Monitoring Kesehatan Jantung berbasis IoT,” Emit. J. Tek. Elektro, vol. 18, no. 2, pp. 59–63, 2018, doi: 10.23917/emitor.v18i2.6353.
[12] C. A. Pratiwi, P. Madona, and Yusmar Palapa Wijaya, “Akuisisi Data Sinyal Photoplethysmograph (PPG) Menggunakan Photodioda,” ELEMENTER, vol. 2, no. 2, pp. 33–42, 2016, doi: 10.35143/elementer.v2i2.187.
[13] A. Maliki and J. Utama, “Alat Pemantau Detak Jantung dan Pernafasan dengan Sistem Mikrokontroler,” Telekontran, vol. 6, no. 2, pp. 58–67, 2018.
[14] S. Hadiyoso, A. Rizal, and R. Magdalena, “Monitoring Photoplethysmograph Digital dengan Wireless LAN (802.11b),” in Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2011, 2011, pp. 89–93.
[15] R. Yulian, “Rancang Bangun Photoplethysmography (PPG) Tipe Gelang Tangan untuk Menghitung Detak Jantung Berbasis Arduino yang,” J. Tek. Elektro, vol. 6, no. 3, 2017.