PROTOTYPE FOR EARLY LUNG HEALTH INDICATION DETECTOR USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS METHOD BASED ON INTERNET OF THINGS (IOT)

PURWARUPA ALAT DETEKSI INDIKASI DINI KESEHATAN PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS BERBASIS INTERNET OF THINGS

(IOT)

PROTOTYPE FOR EARLY LUNG HEALTH INDICATION DETECTOR USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS

METHOD BASED ON INTERNET OF THINGS (IOT)

TUGAS AKHIR

Disusun dalam rangka memenuhi salah satu persyaratan untuk menyelesaikan Program Studi Strata 1 Teknik Telekomunikasi

Disusun oleh :

DOLLY ALIF SUBHI NASUTION 1101164036

PROGRAM STUDI TEKNIK TELEKOMUNIKASI FAKULTAS TEKNIK ELEKTRO

UNIVERSITAS TELKOM BANDUNG

2021

UNIVERSITAS TELKOM No. Dokumen Jl. Telekomunikasi No. 1 Ters. Buah Batu Bandung 40257 No. Revisi

FORMULIR LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR Berlaku efektif

LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR

PURWARUPA ALAT DETEKSI INDIKASI DINI KESEHATAN PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS BERBASIS INTERNET OF THINGS

(IOT)

PROTOTYPE FOR EARLY LUNG HEALTH INDICATION DETECTOR USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS

METHOD BASED ON INTERNET OF THINGS (IOT)

Telah disetujui dan disahkan sebagai Buku Tugas Akhir Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi

Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

Disusun oleh :

DOLLY ALIF SUBHI NASUTION 1101164036

Bandung, 30 Januari 2021

Pembimbing I Pembimbing II

Ir. Ahmad Tri Hanuranto, M.T. Sussi, S.Si., M.T.

NIP. 93660031 NIP. 20830010

UNIVERSITAS TELKOM No. Dokumen Jl. Telekomunikasi No. 1 Ters. Buah Batu Bandung 40257 No. Revisi

FORMULIR LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR Berlaku efektif

Nama

LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS

: Dolly Alif Subhi Nasution

NIM : 1101164036

Alamat : Jalan Panglima Denai Gang Banjar No. 16 Kecamatan Medan Amplas, Kota Medan, Sumatera Utara

No. Telpon : 081214838720 E-mail : dollyalif@gmail.com

Menyatakan bahwa Tugas Akhir ini merupakan karya orisinil saya sendiri, dengan judul :

PURWARUPA ALAT DETEKSI INDIKASI DINI KESEHATAN PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY

PROCESS BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) PROTOTYPE FOR EARLY LUNG HEALTH INDICATION DETECTOR USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS BASED ON INTERNET OF

THINGS (IOT)

Atas pernyataan ini, saya siap menanggung resiko/sanksi yang dijatuhkan kepada saya apabila dikemudian hari ditemukan adanya pelanggaran terhadap kejujuran akademik atau etika keilmuan dalam karya ini, atau ditemukan bukti yang telah menunjukkan ketidakaslian karya ini.

Bandung, 30 Januari 2021

Dolly Alif Subi Nasution 1101164036

ABSTRAK

Paru-paru adalah salah satu organ tubuh manusia yang rentan terkena penyakit karena besinggungan langsung dengan udara yang dihirup melalui hidung. Ada beberapa cara untuk mengetahui kondisi kesehatan paru-paru yaitu menggunakan CT- Scan dan tes dahak. Dengan biayanya yang mahal akibatnya banyak masyarakat yang tidak mengetahui dengan sistem cara tersebut, lalu akhirnya malas untuk memeriksa kondisi kesehatan paru-paru mereka. Pada tugas akhir kali ini, penulis merancang sebuah purwarupa alat pendeteksi indikasi dini kesehatan paru-paru menggunakan metode Analytic Hierarchy Process berbasis Internet of Things (IoT).

Pada purwarupa yang dibuat untuk pendeteksi indikasi dini kesehatan paru-paru ini, terdiri dari dua sub bagian yaitu alat dan aplikasi mobile yang saling terintegrasi.

Sensor yang digunakan adalah sensor warna TCS3200, sensor suhu DS18B20, dan sensor piezoelectric. Pada penelitian ini terfokus pada efisiensi metode Analytic Hierarchy Process pada sistem keputusan akhir kesehatan paru-paru. Seseorang akan dicek melalui alat yang sudah terintegrasi ke aplikasi mobile dan sudah terhubung ke internet. Platform Firebase digunakan sebagai database untuk menyimpan dan mengirim data sensor dari alat menuju aplikasi Android yang kemudian akan mengirimkan notifikasi kepada user.

Dari hasil pengujian sistem, diketahui alat befungsi dan terintegrasi dengan baik.

Hasil data dari sensor suhu DS18B20 dibandingkan dengan termometer digital memiliki presentase error sebesar 0.759%. Hasil data sensor warna TCS3200 dibandingkan dengan eyedropper tool memiliki presentase error sebesar 4.1%. Hasil data sensor piezoelektrik, dengan Vc ukur alat dibandingkan dengan biopac memiliki presentase error sebesar 0.095% lalu respirasi rate alat dibandingkan dengan mengukur manual memiliki presentase error sebesar 3.46%. aplikasi mobile dapat terhubung dengan database Firebase dan pembacaan data database berjalan dengan baik. Pada pengujian aplikasi mobile user dapat mengetahui indikasi dini kesehatan paru-paru mereka.

Kata Kunci : Paru-paru, Internet of Things, Analytic Hierarchy Process, Purwarupa Sensor Suhu, Sensor Warna, Sensor Piezoelectric, Aplikasi Mobile, Firebase, Delay.

ABSTRACT

Lungs are one of organs in human body that are susceptible to disease because they come in direct contact with the air that is inhaled through the nose. There are several ways to check lung health condition, usually using a CT-scan and sputum test. With the high cost cause many people don’t know the system, then they will be lazy to check their lung health condition. In this final project, the author design a prototype for detecting early lung health condition using Analytic Hierarchy Process method based on Internet of Things (IoT).

The prototype is made to detect early lung health indication consists of two sub-parts, are tools and mobile application that are integrated with each other. The used sensors are the TCS3200 color sensor, the DS18B20 temperature sensor, and the piezoelectric sensor. This research focuses on efficiency of Analytic Hierarchy Process method for final decision system for early lung health indication. Someone will be checked through a device that is integrated into mobile application and connected to internet. The Firebase platform is used as a database to store and send sensor data from the device to the Android application which will then send notifications to the user.

From the results of system testing, it known that the tool is functioning and well integrated. The results of data from the DS18B20 temperature sensor compared to a digital thermometer have an error percentage of 0.759%. The results of the TCS3200 color sensor data compared to the eyedropper tool have an error percentage of 4.1%. The results of the piezoelectric sensor data, with the Vc measuring tool compared to the biopac have an error percentage of 0.095% then the respiration rate of the tool compared to manual measuring has an error percentage of 3.46%. The mobile application can connect to the Firebase database and reads the database data properly. In testing the mobile application, users can find an early indication of their lung health.

Keywords : Lungs, Internet of Things, Analytic Hierarchy Process, Prototype, Temperature Sensor, Color Sensor, Piezoelectric Sensor, Mobile Application, Firebase, Delay.

UCAPAN TERIMAKASIH

Dalam proses pengerjaan Tugas Akhir ini penulis banyak mendapatkan bantuan dan dukungan dari orang-orang sekitar. Maka pada kesempatan ini, perkenankan penulis menyampaikan rasa terimakasih kepada:

1. Allah SWT, atas segala nikmat dan ridhoNya sehingga Penulis bisa menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan kondisi sehat wal afiat dan penuh dengan kelancaran.

2. Keluarga penulis, atas segala dukungan, doa, ridho, dan motivasi yang selalu diberikan kepada Penulis selama berkuliah hingga bisa menyelesaikan Tugas Akhir ini.

3. Bapak Ir. Ahmad Tri Hanuranto, M.T. selaku dosen pembimbing 1 Penulis yang dengan penuh kesabaran membimbing, menasehati dan mengarahkan bukan hanya tentang Tugas Akhir namun juga tentang kehidupan yang sangat bermanfaat bagi Penulis kedepannya.

4. Ibu Sussi, S.Si., M.T. selaku dosen pembimbing 2 penulis yang telah memberikan arahan, bimbingan, kritik dan saran, serta dukungan yang bermanfaat bagi Penulis.

5. Bapak Budi Syihabuddin, S.T., M.T. selaku dosen wali TT-40-04 yang telah banyak memberi dukungan, bimbingan dan bantuan kepada Penulis selama masa perkuliahan.

6. Aulia Pane sebagai partner Tugas Akhir Penulis, dengan segala keterbatasan jarak antara Medan dan Bandung akhirnya Tugas Akhir ini bisa selesai dengan tepat waktu.

7. Ivan Farizi, Qaaid Terrion Rianto, Fajar Kurniawan Alhamal selaku sahabat terbaik selama Penulis berkuliah di Bandung yang banyak memberikan bantuan, semangat, dan motivasi yang sangat berarti bagi Penulis.

8. Daffa Ramadhan, Muhammad Naufal Akbar, Muhammad Naufal Ridha selaku sahabat dan partner terbaik selama Penulis berada di Himpunan Mahasiswa Teknik Telekomunikasi (HMTT) yang banyak memberikan

bantuan, semangat, dan motivasi yang sangat berarti bagi Penulis.

9. Muhammad Fathan, Fikri Ramadianto, Risyad Azhari, Jovita Michaela, Melza Pradipta selaku abang dan kakak tingkat yang selalu memberikan motivasi, dukungan, bantuan dan banyak kebaikan lainnya kepada penulis.

10. Galang Awalananda, Adam Welfin, Andy Sastra, Yassir Aulia selaku abang awak yang membimbing dalam menjalani kehidupan di kampus kepada penulis.

11. Afif Mufty, Tedy Irmansyah, Wahid Habibullah selaku adek awak yang membantu ketika sebelum pelaksanaan sidang TA penulis.

12. Arief Alfianno, Jasya Prasetyo, Muhammad Iqbal selaku adik tingkat yang saya percaya meneruskan hal-hal baik di dalam kampus.

13. Teman-teman TT-40-

04

sebagai keluarga pertama di masa awal perkuliahan di kampus Telkom University, yang selalu memberikan kebahagiaan dan proses pembelajaran yang sangat bermanfaat.

14. Himpunan Mahasiswa Teknik Telekomunikasi selaku tempat saya bernaung dan mempelajari banyak hal-hal. #PTST

15. Keluarga Besar Telco Hooligans terima kasih telah menerima penulis untuk masuk ke dalamnya. Terimakasih telah mengenali arti mencintai si hitam dengan ikhlas dan tanpa paksaan. #PowerPassionPride

16. STM terimakasih atas tempat yang disediakan sehingga penulis dapat menyeruput kopi dan berbagi cerita bersama teman-teman saat masa perkuliahan

17. Keluarga Besar Sumatera Utara terimakasih telah menampung saya ketika saya berada di masa-masa sulit sehingga saya bisa kembali menjadi saya yang lebih bertanggung jawab

18. Semua pihak, yang tidak bisa disebutkan yang sangat membantu dalam penyusunan Tugas Akhir maupun perkuliahan penulis.

KATA PENGANTAR

Assalamualaikum Warahmatullahi Wabarakatuh.

Segala puji bagi Allah SWT atas segala rahmat dan karunia-Nya yang telah diberikan kepada Penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul “Purwarupa Alat Deteksi Indikasi Dini Kesehatan Paru-paru Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process Berbasis Internet of Things (IoT)”. Tugas Akhir ini disusun Penulis untuk memenuhi salah satu syarat dalam menyelesaikan pendidikan tahap sarjana pada Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom.

Pada Tugas Akhir ini Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dan masih jauh dari kesempurnaan karena keterbatasan Penulis, baik dalam penulisan buku dan perancangan sistem yang dilakukan. Maka dari itu Penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun agar dapat diperbaiki dikemudian hari.

Sebagai penutup dan dengan segala kerendahan hati, Penulis berharap semoga Tugas Akhir ini dapat menjadi sarana pembelajaran untuk dapat dikembangkan menjadi yang lebih baik lagi dan dapat bermanfaat bagi pembaca dan penulis bagi dunia pendidikan untuk kedepannya.

Wassalamualaikum Warahmatullahi Wabarakatuh.

Bandung, 7 Januari 2021

Dolly Alif Subhi Nasution

1101164036

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ... ii

LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS ...iii

ABSTRAK ... iv

ABSTRACT ... v

UCAPAN TERIMAKASIH ... vi

KATA PENGANTAR ...viii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR GAMBAR ... xii

DAFTAR TABEL ...xiii

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 2

1.3 Tujuan dan Manfaat ... 2

1.4 Batasan Masalah ... 3

1.5 Metode Penelitian ... 3

1.6 Skema Penulisan ... 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 5

2.1 Paru-paru ... 5

2.1.1 Kondisi Kesehatan Paru-paru ... 5

2.2 Internet of Things (IoT) ... 6

2.2.1 Arsitektur IoT ... 6

2.3 Sensor Warna TCS3200 ... 7

2.4 Sensor Piezoelektrik ... 7

2.5 Sensor Suhu DS18B20 ... 8

2.6 NodeMCU ESP8266 ... 8

2.7 Smartphone ... 9

2.8 Database ... 10

2.8.1 Firebase ... 10

2.9 Android ... 10

2.9.1 Arsitektur Android ... 10

2.9.2 Versi Android ... 11

2.9.3 Android Studio ... 12

2.9.4 Android SDK ... 12

2.10 User Interface ... 12

2.11 Analytic Hierarchy Process ... 13

2.12 Quality of Service (QoS) ... 16

2.12.1 Delay ... 16

2.12.2 Throughput ... 17

BAB III MODEL SISTEM DAN PERANCANGAN ... 18

3.1 Desain Sistem ... 18

3.2 Diagram Blok ... 18

3.3 Diagram Alur Kerja Sistem ... 19

3.4 Spesifikasi Komponen ... 20

3.4.1 Perangkat Lunak ... 20

3.4.2 Perangkat Keras ... 21

3.5 Desain Perangkat Keras ... 22

3.6 Desain Perangkat Lunak ... 23

3.6.1 Konfigurasi Java Class ... 23

3.6.2 Konfigurasi Firebase ... 23

3.6.3 Segmentasi Database ... 24

3.7 Desain UI Aplikasi Mobile ... 25

BAB IV HASIL DAN ANALISIS ... 26

4.1 Pengujian Pengiriman dan Pembacaan Data Alat ... 26

4.2 Pengujian Funsionalitas Alat ... 27

4.3 Pengujian Data Hasil Alat ... 28

4.3.1 Hasil Data Sensor Suhu DS18B20 ... 28

4.3.2 Hasil Data Sensor Warna TCS3200 ... 29

4.3.3 Hasil Data Sensor Piezoelektrik ... 30

4.4 Pengujian Metode Analytic Hierarchy Process ... 31

4.5 Pengujian Hasil Keputusan Indikasi Dini Kesehatan Paru-paru ... 37

4.5.1 Proses Pengambilan Keputusan ... 38

4.6 Pengujian Quality of Service Pada Sistem ... 39

4.6.1 Pengujian Delay ... 39

4.6.2 Pengujian Throughput ... 40

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ………42

5.1 Kesimpulan ………...42

5.2 Saran ……….43

DAFTAR PUSTAKA ………44

LAMPIRAN ………..47

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Paru-paru ...………..………5

Gambar 2.2 Arsitektur IoT ……….……….………7

Gambar 2.3 Sensor Warna TCS3200 ……….………….………7

Gambar 2.4 Sensor Piezoelektrik ……….……….…………..8

Gambar 2.5 Sensor Suhu DS18B20 ……….……….………..8

Gambar 2.6 NodeMCU ESP8266 ……….……….……….9

Gambar 2.7 Struktur Analytic Hierarchy Process ……….13

Gambar 3.1 Desain Sistem ………18

Gambar 3.2 Diagram Blok Sistem Secara Umum ………19

Gambar 3.3 Diagram Alur Kerja Sistem ………...20

Gambar 3.4 Desain Perangkat Keras ………22

Gambar 3.5 Konfigurasi Java Class ………..23

Gambar 3.6 Konfigurasi Firebase ……….24

Gambar 3.7 Segmentasi Database ……….24

Gambar 3.8 Tampilan UI Aplikasi Mobile ………...25

Gambar 4.1 Proses Pengambilan Data Tiap Alat ………..26

Gambar 4.2 Hasil Pengujian Pengiriman dan Pembacaan Data Alat …………... 26

Gambar 4.3 Struktur Hierarki Berdasarkan Parameter yang Digunakan ………..31

Gambar 4.4 Delay Alat ke API ……….40

Gambar 4.5 Delay API ke Alat ……….40

Gambar 4.6 Throughput Alat ke API ………41

Gambar 4.7 Throughput API ke Alat ………41

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Versi-versi Android ... 11

Tabel 2.2 Skala Dasar Perbandingan Berpasangan ... 14

Tabel 2.3 Nilai Random Concictency Index ... 16

Tabel 2.4 Parameter Delay ... 17

Tabel 2.5 Parameter Throughput ... 17

Tabel 3.1 Spesifikasi Perangkat Lunak ... 20

Tabel 3.2 Spesifikasi Perangkat Keras ... 21

Tabel 4.1 Pengujian Fungionalitas Alat ... 27

Tabel 4.2 Hasil Data Sensor Suhu DS18B20 ... 28

Tabel 4.3 Hasil Data Sensor Warna TCS3200 ... 29

Tabel 4.4 Hasil Data Sensor Piezoelektrik ... 30

Tabel 4.5 Prioritas Kepentingan Parameter Utama ... 32

Tabel 4.6 Prioritas Kepentingan Sub Parameter Sistem Pernafasan ... 32

Tabel 4.7 Prioritas Kepentingan Sub Parameter Umur ... 32

Tabel 4.8 Prioritas Kepentingan Sub Parameter Warna Kuku ... 33

Tabel 4.9 Prioritas Kepentingan Sub Parameter Suhu Tubuh ... 33

Tabel 4.10 Sintesis Parameter Utama ... 34

Tabel 4.11 Sintesis Sub Parameter Sistem Pernafasan ... 34

Tabel 4.12 Sintesis Sub Parameter Umur ... 35

Tabel 4.13 Sintesis Sub Parameter Warna Kuku ... 35

Tabel 4.14 Sintesis Sub Parameter Suhu Tubuh ... 36

Tabel 4.15 Nilai λmaks, CI dan CR Parameter Utama ... 36

Tabel 4.16 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Sistem Pernafasan ... 37

Tabel 4.17 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Umur ... 37

Tabel 4.18 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Warna Kuku ... 37

Tabel 4.19 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Suhu Tubuh ... 37

Tabel 4.20 Pengujian Hasil Keputusan Menggunakan Metode AHP ... 38

Tabel 4.21 Hasil Keputusan Sesuai Nilai Prioritas ... 39

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Paru-paru merupakan salah satu organ penting pada sistem pernapasan manusia. Kesehatan paru-paru sangat penting karena ketika paru-paru terkena penyakit bisa berdampak pada organ tubuh manusia yang lain. Kesadaran masyarakat terhadap kesehatan paru-paru sangatlah minim di Indonesia. Hal ini terbukti dengan jumlah kasus tuberculosis pada April 2020 sebanyak 850.000 kasus ditemukan, dengan rate kematian sebanyak 11,933%[1]. Menurut Global Cancer Observatory (GCO), ditemukan kasus kanker paru-paru sebanyak 34.783 kasus dan akan meningkat setiap tahunnya[2]

Ada beberapa parameter yang penulis temukan ketika paru-paru manusia bisa dinyatakan sehat. Pertama, respirasi atau tingkat pernafasan adalah proses inspirasi dan ekspirasi per-menit[3]. Kedua adalah kuku, sering dijadikan sebagai barometer kesehatan secara keseluruhan. Salah satu indakatornya adalah warna pada kuku.

Kuku yang berwarna biru menandakan kurangnya kadar oksigen dalam darah[4].

terakhir, dari setiap penyakit pada paru-paru ada satu gejala yang hampir sama, yaitu deman atau suhu tubuh diatas 37,1°C[5].

Sistem yang digunakan sebagai penentu tingkat kesehatan paru-paru menggunakan metode Analytic Hierarchy Process. Analytical Hierarchy Process merupakan suatu metode pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki.[6]

Salah satu cara untuk mendeteksi kesehatan paru-paru yaitu menggunakan CT-Scan. Namun untuk bisa melakukan tes CT-Scan memerlukan biaya yang mahal sehingga masyarakan malas untuk mengecek kondisi kesehatan paru-paru.

Oleh karena itu, dibutuhkan alat pendeteksi kesehatan paru-paru dengan biaya yang terjangkau agar masyarakat bisa mengetahui kondisi paru-paru mereka dan mengobati atau mencegah paru-paru mereka terhadap penyakit.

Pada penelitian sebelumnya, sudah ada prototipe alat pendeteksi kesehatan paru-paru namun hanya menggunakan dua sensor yaitu sensor warna TCS3200 dan

sensor suhu LM35 dan masih belum menggunakan internet. Padahal saat ini internet sangat populer untuk mempermudah banyak hal. Salah satunya yaitu mobile app yang menjadi bintang dikalangan developer dunia. Pada smartphone terdapat aplikasi yang sangat membantu untuk membantu aktivitas manusia[5].

Aplikasi mobile adalah aplikasi yang dimaksudkan untuk digunakan pada perangkat portable. Maka dari itu kita juga perlu untuk melakukan pengembangan pada hal ini.

Pada penelitian ini, prototipe alat pendeteksi dini kesehatan paru-paru memiliki aplikasi yang akan berguna untuk user melihat apakah paru-paru sehat atau tidak.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dibuat maka dapat dirumuskan sebagai berikut :

1. Bagaimana merancang purwarupa alat yang bisa menentukan titik dimana tingkat kesehatan paru-paru dari setiap sensor yang ada?

2. Bagaimana merancang aplikasi mobile dari purwarupa alat pendeteksi kesehatan paru-paru

3. Bagaimana metode Analytic Hierarchy Process bekerja pada purwarupa alat pendeteksi kesehatan paru-paru?

4. Bagaimana melihat performansi aplikasi dengan parameter Quality of Service?

1.3 Tujuan dan Manfaat

Tujuan dari penelitian Tugas Akhir ini adalah :

1. Merancang purwarupa alat pendeteksi indikasi dini kesehatan paru- paru yang efisen dan terjangkau bagi masyarakat

2. Memberikan informasi kesehatan dini paru-paru dari beberapa parameter yang ditentukan

3. Membuat aplikasi pada android smartphone dari purwarupa alat pendeteksi indikasi dini kesehatan paru-paru

4. Menganalisis performansi paling baik dari pengujian aplikasi mobile.

Adapun manfaat yang dari Tugas Akhir ini adalah :

1. Memudahkan masyarakat dalam mengetahui kondisi kesehatan paru- paru secara efisien dan harga terjangkau

2. Mempercepat penanganan ketika kondisi kesehatan paru-paru buruk.

1.4 Batasan Masalah

Batasan masalah yang digunakan dalam Tugas Akhir ini adalah :

1. Input pada penilitian ini yaitu data sensor suhu, sensor warna, sensor piezoelektrik dan hasil data dari alat.

2. Output pada penelitian ini yaitu memantau kondisi suhu tubuh, warna kuku, status pernafasan dan menampilkan 2 kondisi yaitu paru-paru sehat dan paru-paru bermasalah pada aplikasi mobile.

3. Alat ini menggunakan mikrokontroller ESP2866 sebagai pengolah data dari sensor-sensor yang digunakan

4. Menggunakan metode Analityc Hierarchy Process sebagai penentu status kesehatan paru-paru

5. Aplikasi mobile dijalankan pada operating system Android 6.0 (Marshmellow) dan yang lebih tinggi.

6. Aplikasi dirancang menggunakan Android Studio 7. Performansi alat dilihat menggunakan Wireshark 8. Tidak membahas tentang keamanan jaringan.

9. Tidak membahas tentang Software Development Life Cycle.

1.5 Metode Penelitian

Metode penilitian yang digunakan dalam menyusun Tugas Akhir ini adalah:

1. Studi Literatur

Membaca literatur dari buku, jurnal dan artikel yang berhubungan dengan Android Studio, kotlin dan sistem alarm kebakaran yang akan digunakan.

2. Diskusi Ilmiah

Melakukan diskusi secara rutin dengan dosen pembimbing terkait Tugas Akhir.

3. Penentuan Parameter

Menentukan parameter yang akan digunakan untuk mengetahui

pengaruh hasil performansi aplikasi mobile.

4. Perancangan dan Implementasi Sistem

Menentukan desain sistem yang baik agar semua komponen dapat bekerja dengan akurat dan merealisasikannya untuk mengetahui sejauh mana sistem dapat bekerja.

5. Pengujian

Menguji dan menganalisis kinerja dari sistem yang telah dibuat untuk hasil yang optimal.

6. Kesimpulan

Menarik kesimpulan dari hasil pengujian dan analisis sistem yang dibuat.

1.6 Skema Penulisan

1. BAB I Pendahuluan

Pada bab ini menjabarkan mengenai inti dari permasalahan yang akan diangkat beserta dengan tujuan, manfaat, dan batasan masalah dari penelitian ini.

2. BAB II Tinjauan Pustaka

Pada bab ini juga menjabarkan keseluruhan dari teori dasar, teori umum, dan juga penjelasan dari masing-masing platform, software, dan metode yang akan digunakan.

3. BAB III Model Sistem dan Perancangan

Pada bab 3 menjelaskan keseluruhan model sistem penelitian dan perancangan dari sistem yang dibuat. Pada bab ini juga menjabarkan seluruh blok diagram dan rangkaian dari sistem yang telah dibuat.

4. BAB IV Hasil dan Analisis

Pada bab 4 menjelaskan keseluruhan hasil dari penelitian ini.

Didalamnya dijabarkan diagram-diagram pengambilan data baik dari segi data pengujian fungsional, delay, throughput dan hasil pengambilan data.

5. BAB V Penutup

Pada bab terakhir yaitu bab 5 menjelaskan kesimpulan dari keseluruhan hasil penelitian yang telah dilakukan. Selain itu didalam bab ini juga terdapat saran dari penulis untuk dikembangkan pada penelitian selanjutnya.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Paru-paru

Paru-paru merupakan organ dalam yang memiliki peranan penting pada sistem pernafasan dan peredaran darah pada manusia. Paru-paru terletak di rongga dada dan diliputi pleura atau dinding yang berjumlah dua. Paru-paru memiliki peranan penting, yaitu menukarkan oksigen dari udara bebas dan karbondioksida dari darah merah. Jika udara yang kita hirup tercemar dan terdapat berbagai bibit penyakit yang berkeliaran di udara akan menimbulkan berbagai penyakit paru- paru[8].

Gambar 2.1 Paru-paru 2.1.1 Kondisi Kesehatan Paru-paru

Peneliti menemukan beberapa kesamaan gejala pada penyakit paru- paru. Maka dari itu, untuk menentukan status kesehatan paru-paru pada penelitian ini dianalisis berdasarkan tiga parameter yaitu :

1. Kuku sering dijadikan sebagai barometer kesehatan secara keseluruhan. Salah satu indakatornya adalah warna pada kuku.

Kuku yang berwarna biru menandakan adanya gejala penyakit pernapasan yaitu kurangnya suplai oksigen yang baik ke dalam darah[4].

2. Dari setiap penyakit pada paru-paru ada satu gejala yang hampir sama, yaitu demam atau suhu tubuh diatas 37,2°C[5].

3. Jumlah respirasi, inspirasi dan status pernafasan pada tubuh juga memiliki peran penting untuk mengukur tingkat kesehatan paru-

paru sesorang[28]. Jumlah respirasi ideal adalah 12-20 rpm dan VC ukur ideal adalah 2,12-4,6 v.

2.2 Internet of Things (IoT)

IoT adalah konsep di mana suatu objek dapat mentransfer data atau informasi melalui jaringan internet tanpa campur tangan manusia. Istilah IoT ini awalnya ditemukan oleh Kevin Asthon, co-founder dan executive director of Auto-ID center saat melakukan presentasi di MIT (Massachusetts Institute of Technology). Konsep IoT berkembang pesat yang saat ini bisa diterapkan di semua aspek kehidupan manusia mulai dari membantu dalam bidang kesehatan, pendidikan, pertanian, militer, dan keamanan[9].

2.2.1 Arsitektur IoT

Tidak ada consensus tunggal pada arsitektur IoT, yang disepakati secara universal. Berbagai arsitektur telah diusulkan oleh para peneliti yang berbeda[7]. Arsitektur paling dasar adalah arsitektur tiga lapis. Ini diperkenalkan pada tahap awal penelitian di bidang ini. Memiliki tiga lapisan, yaitu :

1. Perception layer adalah physical layer yang memiliki sensor untuk mendeteksi dan mengumpulkan informasi tentang lingkungan. Itu mendeteksi beberapa parameter fisik atau mengidentifikasi hal lainnya di lingkungan.

2. Network layer adalah yang bertanggung jawab untuk menghubungkan sensor, device dan server dan juga untuk mentransmisikan dan memproses data dari sensor.

3. Application layer adalah bertanggung jawab atas pengiriman aplikasi layanan khusus untuk pengguna. Ini mendefinisikan berbagai aplikasi di mana Internet of Things dapat digunakan, misalnya, smart house, smart city dan lain-lain.

Gambar 2.2 Arsitektur IoT[20]

2.3 Sensor Warna TCS3200

TCS3200 merupakan konverter yang diprogram untuk mengubah warna menjadi frekuensi yang tersusun atas konfigurasi silicon photodiode dan konverter arus ke frekuensi dalam IC CMOS monolithic yang tunggal. Keluaran dari sensor ini adalah gelombang kotak (duty cycle 50%) frekuensi yang berbanding lurus dengan intensitas cahaya (irradiance)[5]. Pada penelitian kali ini, sensor warna TCS3200 digunakan untuk mengetahui rate RGB pada warna kuku seseorang.

Gambar 2.3 Sensor Warna TCS3200 2.4 Sensor Piezoelektrik

Piezoelectric diartikan sebagai kemampuan yang dimiliki dengan berbahan kristal maupun bahan-bahan tertentu yang dapat menghasilkan tegangan listrik jika mendapatkan tekanan atau regangan untuk mengukur tekanan, regangan, kekuatan, atau percepatan. Efek piezoelectric terjadi akibat adanya tekanan dan menghasilkan

tegangan listrik[21]. Pada penelitian kali ini, sensor piezoelektrik digunakan untuk mengetahui jumlah respirasi dan vc ukur pada seseorang

Gambar 2.4 Sensor Piezoelektrik

2.5 Sensor Suhu DS18B20

Sensor DS18B20 adalah sensor suhu digital yang mampu membaca suhu dengan ketelitian 9 hingga 12bit, rentang -55◦C hingga 125◦C dengan ketelitian (+/- 0.5◦C) atau -67 F sampai 257 F. Setiap sensor yang diproduksi memiliki kode unik sebesar 64bit yang disematkan pada masing-masing chip, sehingga memungkinkan penggunaan sensor dalam jumlah besar hanya melalui satu kabel saja (single wire data bus/1-wire protocol). Sensor ini biasanya digunakan dalam lingkungan kendali termostatis, sistem industri, produk rumahan, termometer, atau sistem apapun yang memerlukan pembacaan suhu[11]. Pada penelitian kali ini, sensor suhu DS18B20 digunakan untuk mengetahui suhu tubuh seseorang.

Gambar 2.5 Sensor Suhu DS18B20[11]

2.6 NodeMCU ESP8266

ESP 8266 adalah sebuah modul yang akhir-akhir ini semakin digemari para hardware developer. Selain karena harganya yang sangat terjangkau, modul WiFi serbaguna ini sudah bersifat System on Chip (SOC), sehingga kita bisa melakukan programming langsung ke ESP8266 tanpa memerlukan

mikrokontroller tambahan. Kelebihan lainnya, ESP8266 ini dapat menjalankan peran sebagai adhoc akses poin maupun klien sekaligus[10].

Gambar 2.6 NodeMCU ESP8266[10]

2.7 Smartphone

Perkembangan media dalam berkomunikasi semakin lama semakin berkembang seiring perkembangannya zaman. Muncul media-media baru mulai dari media massa seperti televisi, radio dan lain-lain. Serta munculnya media telephone yang kabel bahkan portable. Telephone portable yang dimaksud lebih dikenal dengan mobile phone atau di Indonesia sendiri dinamakan telepon genggam (handphone). Bahkan telepon genggam yang dipasarkan pada saat ini bersifat pintar, yang dikenal dengan smartphone. Smartphone adalah telepon genggam yang mempunyai kemampuan tingkat tinggi yang sudah menggunakan sistem operasi untuk menjalankan program yang ada di dalamnya. Bahkan beberapa smartphone sekarang ini sudah mempunyai fungsi yang menyerupai sebuah komputer dalam hal penggunaan perangkat keras dan perangkat lunak[13].

Smartphone adalah telepon genggam yang menyediakan fitur yang berkemampuan sederhana untuk membuat panggilan telepon. Sementara istilah itu dapat di gunakan secara wajar untuk semua jenis telepon, smartphone biasanya dipahami sebagai ponsel dan bukan telepon rumah. Selama bertahun-tahun, konsep ponsel pintar terus berkembang sebagai perangkat lebih canggih. Ponsel pertama yang harus dipertimbangkan smartphone dirancang oleh IBM pada tahun 1992.

Diberi nama Simon, perangkat membuat penampilan di COMDEX tahun itu, dan ditawarkan kepada publik pada tahun berikutnya. Beberapa fitur yang bermanfaat yang sampai saat itu hanya telah tersedia pada desktop dan laptop yang termasuk dalam fungsi tersebut. Simon termasuk kalkulator, buku catatan sederhana, kemampuan untuk mengirim dan menerima faks, dan komponen email. Dalam

waktu singkat, perangkat ini juga disediakan beberapa game bagi pengguna untuk dinikmati, serta jam dunia yang memungkinkan pengguna untuk melihat waktu di berbagai kota besar di seluruh dunia[14].

2.8 Database

Database atau basis data adalah sekumpulan data berupa informasi yang tersusun dalam komputer dan dapat diolah melalui software serta saling berhubungan antara satu dengan yang lainnya secara skema atau struktur tersebut[27].

2.8.1 Firebase

Firebase adalah sebuah realtime database yang di-host di cloud. Data pada Firebase disimpan sebagai JSON dan disinkronkan secara realtime ke setiap klien yang terhubung. Saat pengguna membuat aplikasi lintas-platform dengan SDK Android, iOS, dan JavaScript, semua klien akan berbagi sebuah instance Realtime Database dan menerima update data terbaru secara otomatis[26].

2.9 Android

Android adalah sistem operasi untuk perangkat seluler smarthphone berbasis Linux. Android juga memiliki kelebihan dibandingkan dengan sistem operasi mobile lain yaitu open source dan telah didukung standar dan penerbitan API (Application Programming Interface) yang dimanfaatkan secara keseluruhan dengan biaya relative lebih murah. Kemudahan dalam membangun aplikasi Android memberikan akses untuk seluruh library [15].

2.9.1 Arsitektur Android

Secara garis besar Arsitektur Android adalah sebagai berikut[15]:

1. Application and Widgets

Merupakan layer saat pengguna berhubungan dengan aplikasi saja. Biasanya pengguna mengunduh aplikasi kemudian melakukan instalasi dan menjalankan aplikasi tersebut.

2. Applications Framework

Merupakan layer dimana para pembuat aplikasi melakukan

pengembangan/pembuatan aplikasi yang akan dijalankan di sistem android, karena pada layer inilah aplikasi dapat dirancang dan dibuat.

3. Libraries

Merupakan layer dimana fitur-fitur Android berada, biasanya para pembuat aplikasi mengakses libraries untuk menjalankan aplikasinya.

4. Android Run Time

Merupakan layer yang membuat aplikasi Android dapat dijalankan dimana dalam prosesnya menggunakan Implementasi Linux.

5. Linux Kernel

Merupakan layer di mana inti dari operating system dari Android itu berada. Berisi kumpulan file system yang mengatur sistem processing, memory, resource, drivers, dan sistem-sistem operasi android lainnya

2.9.2 Versi Android

Android mengalami perkembangan untuk setiap versi dengan fitur yang berbeda-beda[16]. Perkembangan versi android dapat dilihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1 Versi-versi Android[16]

Versi Nama Kode Level API

1.0 - 1

1.1 - 2

1.5 Cupcake 3

1.6 Donut 4

2.0 – 2.1 Éclair 5-7

2.2.3 Froyo 8

2.3 – 2.3.7 Gingerbread 9-10

3.0 – 3.2.6 Honeycomb 11-13

4.0 – 4.0.4 Ice Cream Sandwich 14-15

4.1 – 4.3.1 Jelly Bean 16-18

4.4 KitKat 19-20

5.0 – 5.1 Lollipop 21-22

6.0 Marshmellow 23

7.0 – 7.1.1 Nougat 24-25

8.0 – 8.1 Oreo 26-27

9.0 Pie 28

9.+ Android Q 29

2.9.3 Android Studio

Android Studio merupakan sebuah IDE untuk pengembangan android dari google. Android Studio merupakan hasil dari pengembangan Eclipse IDE, dan dibuat berdasarkan IDE Java popular yaitu IntelliJ IDEA. Android Studio merupakan IDE resmi untuk pengembangan aplikasi Android. Dalam pengembangan aplikasi android menggunakan bahasa pemrograman Java dan Kotlin[17].

2.9.4 Android SDK

Android SDK adalah tools API (Application Programming Interface) yang diperlukan untuk memulai mengembangkan aplikasi pada platform Android menggunakan bahasa pemrograman java. Android merupakan subset perangkat lunak untuk ponsel yang meliputi sistem operasi, middleware, dan aplikasi kunci yang di release oleh google[18].

2.10 User Interface (UI)

UI merupakan desain tampilan antarmuka sebuah sistem, baik itu aplikasi, software, web, komputer dan peralatan elektronik lainnya. UI mencakup tata letak dan desain grafis suatu aplikasi seperti tombol yang akan diklik oleh pengguna, teks, gambar, text entry fields, serta semua item yang berinteraksi dengan pengguna.

Semua hal tersebut diatur sedemikian rupa agar dapat memaksimalkan pengalaman pengguna[19].

2.11 Analytic Hierarchy Process

Proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu alternatif. Peralatan utama AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Penggunaan hierarki, suatu masalah yang rumit dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hierarki sehingga permasalahan akan tampak lebih struktur dan sistematis. AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan. Salah satunya adalah dapat digambarkan secara grafis sehingga mudah dipahami oleh semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan [22].

Gambar 2.7 Struktur Analytic Hierarchy Process[22]

AHP merupakan metode pengambilan keputusan yang melibatkan sejumlah kriteria dan alternatif yang dipilih berdasarkan pertimbangan semua kriteria terkait.

Kelemahan AHP yaitu ketergantungan model AHP pada input utamanya. Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subjektifitas sang ahli. Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik.

Kelebihan AHP adalah kompleksitas, saling ketergantungan, struktur hierarki, pengukuran, konsistensi dan pengulangan proses. Kompleksitas tersebut dipecah menjadi elemen-elemen pendukung dan direpresentasikan dengan sebuah susunan hierarki. Alasan dikatakan AHP sebagai metode pemecahan masalah dibandingkan dengan metode lain yaitu :

1. Memiliki struktur hierarki, sebagai konsekuensi dan kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam.

2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkosistensi

berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambilan keputusan.

3. Memperhitungkan daya tahap output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.

Prosedur AHP dijelaskan sebagai berikut [23]:

1. Mendefinisikan masalah yang akan dipecahkan dan solusi atau alternative yang diinginkan. Kemudian membuat hierarki dari permasalahan.

2. Menentukan prioritas kepentingan tiap kriteria.

Membuat matriks perbandingan berpasangan (pairwise comparison) dengan membandingkan derajat kepentingan tiap kriteria. Masing- masing perbandingan berpasangan dievaluasi dengan skala 1-9. Skala dasar yang dapat digunakan dalam penyusunan skala kepentingan pada metode AHP adalah sebagai berikut :

Tabel 2.2 Skala Dasar Perbandingan Berpasangan[23]

Tingkat

Kepentingan Defenisi Keterangan

1 Sama Pentingnya Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama

3 Sedikit Lebih Penting

Pengalaman dan penilaian sangat memihak satu elemen dibandingkan dengan pasangannya

5 Lebih Penting

Satu elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat

nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya

7 Sangat Penting

Satu elemen terbukti sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan

elemen pasangannya

9 Mutlak Lebih Penting

Satu elemen terbukti mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya, pada keyakinan

tertinggi

2,4,6,8 Nilai Tengah

Diberikan bila terdapat keraguan penilaian diantara dua tingkat

kepentingan berdekatan

Kebalikan -

Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai

kebalikannya dibanding dengan i

3. Sintesis

Menjumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks perbandingan berpasangan. Membagi setiap nilai kolom dengan jumlah kolom untuk memperoleh normaliasasi matriks. Menjumlahkan nilai dari setiap baris dan membagi dengan jumlah kriteria untk mendapatkan nilai rata-rata.

4. Mengukur Konsistensi

Kalikan setiap nilai kolom pertama dengan prioritas relatif kriteria pertama, nilai kolom kedua dengan prioritas relatif kedua, dan seterusnya. Jumlahkan setiap baris. Hasil penjumlahan baris dibagi prioritas relatif kriteria bersangkutan. Jumlahkan seluruh hasil bagi hasilnya disebut 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠.

5. Menghitung Concictency Index (CI)

Consistency index dihitung untuk mengetahui konsistensi dari matriks yang telah dibuat. Matriks perbandingan berpasangan yang konsisten secara absolut jika jumlah kriteria dan jumlah dari bobot penilaian adalah sama. Jika matriks tidak konsisten secara absolut saaty mendefinisikan consistency index yang dihitung dengan rumus sebagai berikut [24].

𝐶𝐼 = (𝜆_{𝑚𝑎𝑘𝑠}− 𝑛) (𝑛 − 1)

Dengan n = jumlah kriteria

6. Menghitung Concictency Ratio (CR)

Consistency ratio dihitung untuk mendapatkan level konsistensi dari matriks perbandingan berpasangan. CR yang diterima pada metode AHP adalah kurang dari 10%. CR dihitung dengan rumus sebagai berikut :

𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼

Dengan RI (Random Concictency Index) adalah konstanta yang nilainya tergantung dengan ukuran matriks (jumlah kriteria).

Tabel 2.3 Nilai Random Concictency Index[24]

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 7. Memeriksa Konsistensi Hierarki

Hierarki dikatakan konsisten jika CR < 10%. Tetapi jika CR ≥ 10%

maka penentuan derajat kepentingan (langkah no. 2) harus diulangi lagi.

2.12 Quality of Service (QoS)

QoS adalah metode untuk mengukur seberapa baik kualitas jaringan dan usaha untuk mengambarkan karakteristik dan sifat dari suatu layanan. QoS mengacu kepada seberapa baik jaringan dapat menyediakan layanan yang lebih baik melalui teknologi yang berbeda-beda. Parameter yang digunakan untuk menguji QoS adalah delay dan throughput [25].

2.12.1 Delay

Delay atau disebut juga dengan latency adalah lamanya waktu yang diperlukan sebuah paket untuk menempuh pada sistem end to end service[25].

Tabel 2.4 Parameter delay[25]

Status Delay Besaran Delay (ms)

Sangat Bagus <150

Bagus 150 s/d 300

Sedang 300 s/d 450

Buruk >450

Nilai delay dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut :

𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 =

panjang paket 𝑙𝑖𝑛𝑘 𝑏𝑎𝑛𝑑𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ

2.12.2 Throughput

Throughput adalah rata-rata pengiriman jumlah bit atau paket yang sukses sampai receiver melalui kanal komunikasi[25]. Throughput juga bisa dimaksud sebagai jumlah total kedatangan paket yang sukses diamati.

Tabel 2.5 Parameter Throughput[25]

Status Throughput Besaran Throughput Sangat Buruk 0 s/d 338 kbps

Buruk 338 s/d 700 kbps

Sedang 700 s/d 1200 kbps Bagus 1200 s/d 2100 kbps Sangat Bagus >2100 kbps

Nilai Throughput dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut:

𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 =

𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑖𝑟𝑖𝑚𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡

BAB III

MODEL SISTEM DAN PERANCANGAN

3.1 Desain Sistem

Dalam pengerjaan Tugas Akhir ini penulis terfokus pada perancangan purwarupa alat dan aplikasi mobile. Pada desain sistem ini terdapat dua diagram yaitu diagram perangkat IoT dan diagram aplikasi IoT. Pada diagram perangkat IoT berisikan sensor-sensor yang digunakan pada alat, dan pada diagram aplikasi IoT terdapat platform dan output dari hasil perancangan tersebut. Kedua diagram tersebut bisa dilihat pada gambar 3.1.

Gambar 3.1 Desain Sistem

Pada gambar 3.1 menjelaskan desain sistem secara keseluruhan. Desain sistem tersebut dirancang untuk mendeteksi suhu tubuh, warna kuku dan jumlah bernafas sesorang sebagai penentu keputusan tentang kesehatan paru-paru. Input pada sistem ini yaitu warna kuku, suhu tubuh dan jumlah bernafas, lalu output pada sistem ini yaitu mengirimkan sebuah informasi yang efisien, simple, dan relevan yang berupa keputusan indikasi dini kesehatan paru-paru seseorang yang dapat dipantau melalui aplikasi mobile.

3.2 Diagram Blok

Sebelum mengembangkan sistem program ini, dibutuhkan diagram blok yang fungsinya untuk mengetahui gambaran sistem secara umum. Pada setiap bloknya mempunyai fungsi dan cara kerja masing- masing. Berikut adalah gambaran umum tentang sistem tersebut.

Gambar 3.2 Diagram Blok Sistem Secara Umum

Berdasarkan gambar diagram blok diatas, penelitian dibagi menjadi 3 bagian yaitu: input, proses dan output. Input pada sistem adalah sensor TCS3200 untuk melihat warna kuku, sensor DS18B20 untuk mengukur suhu tubuh, sensor piezoelektrik untuk mengukur respirasi dan kapasitas paru-paru lalu data akan dikirimkan ke firebase untuk disimpan menggunakan NodeMCU ESP8266. Pada proses, data yang sudah disimpan di firebase akan diambil oleh aplikasi dan diolah menggunakan metode analytic hierarchy process sebagai penentu keputusan kesehatan paru-paru. Dan terakhir pada output, hasil keputusan yang sudah diolah menggunakan metode AHP akan ditampilkan pada aplikasi kepada user.

3.3 Diagram Alur Kerja Sistem

Untuk merancang sistem ini, yaitu pertama-tama seseorang akan diperiksa melalui rancangan alat yang memiliki 3 parameter (suhu tubuh, warna kuku, dan jumlah bernafas) yaitu dengan sensor yang digunakan TCS3200, DS18B20, dan sensor piezoelektrik. Sensor-sensor tersebut terkoneksi dengan NodeMCU ESP8266. Data yang terdeteksi dari sensor akan diproses dan terintegrasi dengan database Firebase. Hasil data akan dikirimkan dan diproses ke mobile aplikasi menggunakan Android Studio. Sesuai dengan kondisi yang sudah ditentukan sebelumnya, jika memang masuk ke dalam kriteria berbahaya(paru-paru tidak sehat) atau aman(paru-paru sehat) maka akan langsung mengirimkan informasi via aplikasi mobile.

Gambar 3.3 Diagram Alur Kerja Sistem 3.4 Spesifikasi Komponen

Ada 2 bagian dalam komponen yang digunakan pada Tugas Akhir ini, yaitu perangkat lunak dan perangkat keras.

3.4.1 Perangkat Lunak

Berikut merupakan perincian atau karekteristik umum perangkat lunak yang digunakan pada penelitian Tugas Akhir ini:

Tabel 3.1 Spesifikasi Perangkat Lunak

No. Perangkat

Software Spesifikasi Rincian

1. PC (Personal Computer)

Sistem Operasi Windows 10 Pro 64- bit

Model Sistem DESKTOP-

02QVUC5

Processor

Intel(R) Core (TM) i5- 9400F CPU @ 2.90GHz

2.90 GHz

RAM 16,00 GB

2.

Smartphone Android

Model Sistem Samsung Galaxy A51 Versi Android Android 10

RAM 6 GB

Dimensi Layar 1080 x 2400 px

3. Development Kit

Android Studio

Sebagai perangkat lunak untuk merancang aplikasi

mobile ini

3.4.2 Perangkat Keras

Berikut merupakan perincian atau karekteristik umum dari komponen- komponen perangkat keras yang digunakan pada penelitian Tugas Akhir ini:

Tabel 3.2 Spesifikasi Perangkat Keras

No. Jenis

Perangkat Spesifikasi

1. NodeMCU ESP8266

Tegangan Operasional : 5 v Tegangan Input : 3.3 – 5 v GPIO : 13 Pin

Flash Memory : 4 mb WiFi : IEEE 802.11 b/g/n Frekuensi : 2.4 – 22.5 GHz 2. Sensor Warna TCS3200 Tegangan Operasional : 2.7–5.5 v

Dimensi : 28.4 x 28.4 mm 3. Sensor Suhu DS18B20 Tegangan Operasional : 3-5.5v

Rentang Suhu : -55 – 125°C 4. Sensor

Piezoelektrik

Nilai Impedansi : ≤500 Ω Sensivitas : 5v/Ɛ

5. Battery Li-ion 18650 Tegangan Operasional : 3.6-3.7 v

6. Modul Battery Charger TP18650

Tegangan input : 4.5 – 8 C Tegangan Output : 4.3 – 27 v Arus Charging : 1 A

7. Box Akrilik Ukuran : Panjang = 15 cm, Lebar

= 10 cm, Tinggi = 18 cm

3.5 Desain Perangkat Keras

Perangkat keras yang digunakan dalam sistem ini yaitu NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler, kemudian sensor warna TCS3200, sensor suhu DS18B20 dan sensor Piezoelektrik sebagai input kemudian melalui modul NodeMCU ESP8266 juga sebagai pengirim data sensor ke database Firebase. Menggunakan Baterai Li-ion 18650 sebagai pemberi tegangan listrik sehingga alat bisa digunakan tanpa menggunakan tegangan listrik tambahan. Lalu baterai dapat dicharger menggunakan Modul Battery Charger TP18650.

Gambar 3.4 Desain Perangkat Keras

3.6 Desain Perangkat Lunak

Penulis menggunakan android studio untuk membuat desain aplikasi mobile dan mengambil hasil data inputan dari alat menggunakan database firebase.

3.6.1 Konfigurasi Java Class Pada Android Studio

Java Class dirancang untuk mendefinisikan method dan variable pada suatu objek tertentu. Class menampung isi program yang dijalankan yang terdiri dari variable dan tipe serta berbagai method sebuah aplikasi. Gambar 3.5 menampilkan perancangan aplikasi mobile pada Tugas Akhir ini terbagi menjadi beberapa Class yang menyimpang method untuk masing- masing menu.

Gambar 3.5 Konfigurasi java class 3.6.2 Konfigurasi Firebase

Database yang digunakan pada Tugas Akhir ini yaitu Firebase. Supaya bisa menampilkan data sensor dari alat menuju aplikasi, dibutuhkan proses integrasi antara Firebase dengan aplikasi mobile. Proses ini dimulai dengan cara memasukkan APPLICATION_ID Firebase yang sekaligus dengan file JSON pada Android Studio. Tahapan selanjutnya yaitu membuat Class dan

file interface untuk pemanggilan data pada Firebase.

Gambar 3.6 Konfigurasi Firebase 3.6.3 Segmentasi Database

Diperlukannya segmentasi database pada aplikasi mobile ini karena adanya proses penyimpanan data sensor dari alat yang harus ditampilkan pada aplikasi mobile, sehingga diperlukannya manajemen data pada sistem.

Data pada aplikasi mobile ini tersegmentasi pada monitoring, yaitu segmen database yang menyimpan data setiap sensor dari alat secara realtime.

Pada segmen ini menyimpan data sensor suhu, warna dan piezoelektrik.

Gambar 3.7 Segmentasi database

3.7 Desain UI Aplikasi Mobile

Pada desain UI Aplikasi ini, yang pertama terdapat dashboard yang menampilkan halaman awal untuk mengisi jenis kelamin dan tinggi badan lalu yang kedua terdapat tampilan hasil data realtime setiap sensor dari alat yang sudah terintegrasi dengan firebase. Dan yang terakhir adalah tampilan hasil keputusan yang sudah dihitung menggunakan metode analytic hierarchy process.

a. b. c.

Gambar 3.8 Tampilan UI Aplikasi Mobile (a. Tampilan Dashboard; b.

Tampilan hasil sensor; c. Tampilan hasil AHP)

BAB IV

HASIL DAN ANALISIS

4.1 Pengujian Pengiriman dan Pembacaan Data Alat

Pada pengujian ini, proses pengiriman data ke API berhasil dilakukan. Pada gambar dibawah terlihat proses saat pengambilan data tiap sensor dan proses mikrokontroler melakukan proses pengiriman dan pembacaan data.

a. b. c.

Gambar 4.1 Proses Pengambilan Data Tiap Sensor (a. sensor suhu DS18B20; b.

sensor piezoelektrik; c. sensor warna TCS3200)

Gambar 4.2 Hasil Pengujian Pengiriman dan Pembacaan Data Alat

Pada gambar 4.1 adalah proses pengambilan data yaitu: suhu tubuh diambil dengan cara, sensor diletakkan pada ketiak seseorang. Respirasi dan kapasitas paru- paru diambil dengan cara, sensor diletakkan pada dada sesorang. Warna kuku diambil dengan cara, jari dimasukkan kedalam box akrilik.

Pada gambar 4.2 adalah proses pengiriman dan pembacaan data,

mikrokontroler terlebih dahulu menampilkan kondisi yang telah dibaca oleh sensor setelah itu baru akan dilakukan pengiriman data ke API. Setelah pengiriman data dilakukan, mikrokontroler akan melakukan pembacaan data yang dikirim oleh API dan menampilkan data yang dikirim setelah itu mikrokontroler akan menjalankan aksinya apabila ada perintah yang dikirim.

4.2 Pengujian Fungsionalitas Alat

Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah sistem berhasil digunakan untuk memantau kondisi suhu tubuh, warna kuku dan sistem pernafasan. Parameter keberhasilan yang digunakan dalam pengujian ini adalah alat dapat bekerja sesuai dengan sistem yang telah dibuat. Berikut hasil pengujian yang terlihat pada tabel dibawah.

Tabel 4.1 Pengujian Fungsionalitas Alat

Pengujian Keterangan

DS18B20 membaca nilai suhu

tubuh Berhasil

TCS3200 membaca nilai warna

kuku Berhasil

Piezoelektrik membaca nilai respirasi, inspirasi serta status

pernafasan

Berhasil Mikrokontroller menangkap

sinyal WiFi Berhasil

Modul Battery Charging mampu mengisi baterai ketika

habis

Berhasil

Switch mampu menghidupkan dan mematikan

mikrokontroller

Berhasil

4.3 Pengujian Data Hasil Alat

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kondisi suhu tubuh, warna kuku dan sistem pernafasan seseorang pada saat proses penelitian ini dilakukan serta perbandingan antara sensor suhu yang digunakan dengan termometer digital, eyedropper tool dan perhitungan sistem pernafasan secara manual.

4.3.1 Hasil Data Sensor Suhu DS18B20

Berikut merupakan hasil data dari Sensor Suhu DS18B20 dan perbandingan dengan thermometer digital.

Tabel 4.2 Hasil Data Sensor Suhu DS18B20 Orang

ke-

Jenis kelamin

Umur (Tahun)

Tinggi Badan (cm)

Sensor

DS18B20 Termometer Persentasi Error

1 P 12 145 36,44°C 36,7°C 0,7%

2 L 20 168 36,38°C 36,6°C 0,6%

3 L 21 168 37,80°C 38°C 0,5%

4 L 22 165 36,15°C 36,4°C 0,7%

5 P 22 165 35,89°C 36,2°C 0,8%

6 L 23 172 36,44°C 36,8°C 0,9%

7 L 21 173 37,56°C 37,9°C 0,8%

8 P 22 160 36,55°C 36,9°C 0,9%

9 P 40 155 36,13°C 36,6°C 1,2%

10 L 50 172 36,61°C 36,8°C 0,5%

Rata-rata 0.759%

Berdasarkan Tabel 4.2 diatas, didapatkan nilai suhu tubuh dari hasil pembacaan sensor DS18B20 selisihnya tidak melebihi 1 jika dibandingkan dengan hasil pembacaan termoter digital yang digunakan yaitu sebesar 0,759%.

4.3.2 Hasil Data Sensor Warna TCS3200

Pengujian sensor dilakukan dengan orang dan kondisi yang sama ketika melakukan pengujian sensor suhu. Berikut merupakan hasil data sensor warna TCS3200 dan perbandingan dengan eyedropper tool.

Tabel 4.3 Hasil Data Sensor Warna TCS3200 Orang

ke-

Sensor TCS3200

#HEX

R G B

1 142 117 105 8E7569 2 162 96 166 A260A6

3 94 66 51 5E4233

4 164 180 217 A4B4D9

5 210 222 255 D2DEFF

6 230 235 255 E6EBFF

7 224 235 244 E0EBF4

8 211 190 200 D3BEC8

9 193 144 160 C190A0

10 239 238 255 EFEEFF

Orang ke- Eyedropper tool

#HEX

R G B

1 147 116 122 93747A 2 170 146 160 B392A0

3 106 68 55 6A4437

4 154 158 161 9A9EA1 5 202 202 204 CACACC 6 230 226 227 E6E2E3 7 224 222 223 E0DEDF 8 219 190 186 DBBEBA 9 193 139 129 C18B81 10 233 228 222 E9E4DE

Orang Ke-

Selisih Error

Presentase

#HEX DEC

1 4FF11 327441 3,38%

2 1131FA 1126906 9,57%

3 C0204 786948 11,3%

4 FFF5E9C8 -661048 6,5%

5 FFF7EBCD -529459 3,98%

6 FFFFF6E4 -2332 0,015%

7 FFFFF2EB -3349 0,022%

8 7FFF2 524274 3,64%

9 FFFFFAE1 -1311 0,01%

10 FFF9F5DF -395809 2,58%

Rata-rata 4,1%

Berdasarkan tabel diatas, didapatkan nilai warna kuku dari hasil pembacaan sensor TCS3200 memiliki selisih sebesar 4,1% perbandingan dengan eyedropper tool.

4.3.3 Hasil Data Sensor Piezoelektrik

Pengujian sensor dilakukan dengan orang dan kondisi yang sama ketika melakukan pengujian sensor sebelumnya. Berikut merupakan hasil data sensor piezoelektrik.

Tabel 4.4 Hasil Data Sensor Piezoelektrik Orang ke- Vc Ukur

(volt)

Respirasi rate alat (bpm)

1 4.13 18

2 4.27 19

3 4.2 20

4 3.95 25

5 3 16

6 2.2 18

7 4.27 17

8 4.13 19

9 3.93 15

10 2.12 22

Rata-rata

4.4 Pengujian Metode Analytic Hierarchy Process

Berikut merupakan pengujian metode AHP berdasarkan prosedur yang ada : 1. Membuat struktur hierarki

Gambar 4.3 Struktur Hierarki Berdasarkan Parameter yang Digunakan 2. Menentukan prioritas kepentingan

Cara menentukan prioritas kepentingan parameter yaitu dengan melihatnya berdasarkan skala dasar perbandingan berpasangan pada Tabel 2.2

Tabel 4.5 Prioritas Kepentingan Parameter Utama Parameter Utama

Sistem

Pernafasan Umur Warna Kuku

Suhu Tubuh Sistem

Pernafasan 1 3 5 7

Umur 0,33 1 3 5

Warna Kuku 0,20 0,33 1 3

Suhu Tubuh 0,14 0,33 0,33 1

Tabel 4.6 Prioritas Kepentingan Sub Parameter Sistem Pernafasan Sub Parameter Sistem Pernafasan

Respirasi Vc ukur

Respirasi 1 3

Vc ukur 0,33 1

Respirasi

> 20 (12 - 20)

> 20 1 3 (12 - 20) 0,33 1

Vc Ukur

< 2,12 (2,12-4,6)

< 2,12 1 3 (2,12-4,6) 0,33 1

Tabel 4.7 Prioritas Kepentingan Sub Parameter Umur Sub Parameter Umur

x > 35 18 <= x <= 35 x < 18

x > 35 1 3 5

18 <= x <= 35 0,33 1 3

x < 18 0,2 0,33 1

Tabel 4.8 Prioritas Kepentingan Sub-parameter Warna Kuku Sub Parameter Warna Kuku

R G B

R 1 2 2

G 0,5 1 2

B 0,5 0,50 1

Sub Parameter Warna Kuku R x < 150 x => 150 x < 150 1 3 x => 150 0,3 1

Sub Parameter Warna Kuku B x < 150 x => 150 x < 150 1 3 x => 150 0,3 1

Sub Parameter Warna Kuku G x < 150 x => 150 x < 150 1 3 x => 150 0,3 1

Tabel 4.9 Prioritas Kepentingan Sub Parameter Suhu Tubuh Sub Kriteria Suhu Tubuh

x > 37,2° x < 36° 36° <= x <= 37,2°

x > 37,2° 1 3 5

x < 36° 0,33 1 3

36° <= x <= 37,2° 0,20 0,33 1 3. Sintesis

Untuk mendapatkan sintesis, caranya adalah dengan cara

menjumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks perbandingan berpasangan. Membagi setiap nilai kolom dengan jumlah kolom untuk memperoleh normaliasasi matriks. Menjumlahkan nilai dari setiap baris dan membagi dengan jumlah kriteria untuk mendapatkan nilai rata-rata.

Tabel 4.10 Sintesis Parameter Utama Sintesis Parameter Utama Sistem

Pernafasan Umur Warna Kuku

Suhu

Tubuh Jumlah Prioritas Sistem Pernafasan 0,60 0,64 0,54 0,44 2,21 0,55

Umur 0,20 0,21 0,32 0,31 1,05 0,26

Warna Kuku 0,12 0,07 0,11 0,19 0,49 0,12 Suhu Tubuh 0,09 0,07 0,04 0,06 0,25 0,06

Tabel 4.11 Sintesis Sub Parameter Sistem Pernafasan Sistem Pernafasan

Respirasi Vc Ukur Jumlah Prioritas Respirasi 0,75 0,75 1,50 0,75

Vc Ukur 0,25 0,25 0,50 0,25

Respirasi

> 20 (12 - 20) Jumlah Prioritas

> 20 0,75 0,75 1,50 0,75 (12 - 20) 0,25 0,25 0,50 0,25

Vc Ukur

< 2,12 (2,12-4,6) Jumlah Prioritas

< 2,12 0,75 0,75 1,50 0,75 (2,12-4,6) 0,25 0,25 0,50 0,25

Tabel 4.12 Sintesis Sub Parameter Umur Sub Kriteria Umur

x > 35 18 <= x <= 35 x < 18 Jumlah Prioritas x > 35 0,65 0,69 0,56 1,90 0,63 18 <= x <= 35 0,22 0,23 0,33 0,78 0,26 x < 18 0,13 0,08 0,11 0,32 0,11

Tabel 4.13 Sintesis Sub Parameter Warna Kuku Sub Kriteria Warna Kuku

R G B Jumlah Prioritas R 0,5 0,57 0,4 1,47 0,49

G 0,3 0,3 0,4 0,94 0,31

B 0,25 0,14 0,2 0,59 0,20

Sub Kriteria Warna Kuku R

x < 150 x => 150 Jumlah Prioritas x < 150 0,75 0,75 1,50 0,75 x => 150 0,3 0,3 0,50 0,25

Sub Kriteria Warna Kuku B

x < 150 x => 150 Jumlah Prioritas x < 150 0,75 0,75 1,50 0,75 x => 150 0,3 0,3 0,50 0,25

Sub Kriteria Warna Kuku G

x < 150 x => 150 Jumlah Prioritas x < 150 0,75 0,75 1,50 0,75 x => 150 0,3 0,3 0,50 0,25

Tabel 4.14 Sintesis Sub Parameter Suhu Tubuh Sub Kriteria Suhu Tubuh

x > 37,2° x < 36° 36° <= x <= 37,2° Jumlah Prioritas

x > 37,2° 0,65 0,69 0,56 1,90 0,63

x < 36° 0,22 0,23 0,33 0,78 0,26

36° <= x <= 37,2° 0,13 0,08 0,11 0,32 0,11 4. Menghitung konsistensi (λmaks), concictency index (CI) dan

concictency ratio (CR)

Cara menghitung λmaks adalah dengan cara kalikan setiap nilai kolom pertama dengan prioritas relatif kriteria pertama, nilai kolom kedua dengan prioritas relatif kedua, dan seterusnya. Jumlahkan setiap baris.

Hasil penjumlahan baris dibagi prioritas relatif kriteria bersangkutan.

Jumlahkan seluruh hasil bagi hasilnya disebut 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠.

Cara menghitung CI adalah dengan rumus dibawah ini : 𝐶𝐼 = (𝜆_{𝑚𝑎𝑘𝑠}− 𝑛)

(𝑛 − 1)

Dengan n = jumlah jumlah parameter

Cara menghitung CR adalah dengan rumus dibawah ini : 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼

𝑅𝐼

Dengan nilai RI terdapat pada Tabel 2.3.

Tabel 4.15 Nilai λmaks, CI dan CR Parameter Utama

λmaks 4,30

CI 0,10

CR 0,1 %

Tabel 4.16 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Sistem Pernafasan

λmaks 2

CI 0

CR 0 %

Tabel 4.17 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Umur

λmaks 3,06

CI 0,03

CR 0,05 %

Tabel 4.18 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Warna Kuku

λmaks 2

CI 0

CR 0 %

Tabel 4.19 Nilai λmaks, CI dan CR Sub Parameter Suhu Tubuh

λmaks 3,06

CI 0,028

CR 0,05 %

5. Memeriksa konsistensi hierarki

Dengan nilai CR pada parameter dan tiap-tiap sub parameter di bawah 0,1 atau 10% maka hierarki “Konsisten”

4.5 Pengujian Hasil Keputusan Indikasi Dini Kesehatan Paru-paru

Berikut merupakan hasil keputusan indikasi dini kesehatan paru-paru berdasarkan hasil pengujian metode analytical hierarchy process :

Tabel 4.20 Pengujian Hasil Keputusan Menggunakan Metode AHP

Orang-

ke Umur

Sistem

Pernafasan Warna Kuku

Suhu Tubuh

(°C)

Hasil Keputusan Respirasi

Rate (rpm)

Vc Ukur (volt)

R G B

1 12 18 4,13 142 117 105 36,7 Sehat

2 20 19 4,27 162 96 166 36,6 Sehat

3 21 20 4,2 94 66 51 38 Sehat

4 22 25 3,95 164 180 217 36,4 Cek ke

dokter

5 22 16 3 210 222 255 36,2 Sehat

6 23 18 2,2 230 235 255 36,8 Cek ke

dokter

7 21 17 4,27 224 235 244 37,9 Sehat

8 22 19 4,13 211 190 200 36,9 Sehat

9 40 15 3,93 193 144 160 36,6 Cek ke

dokter

10 50 22 2,12 239 238 255 36,8 Cek ke

dokter

4.5.1 Proses Pengambilan Keputusan

Pada Tabel 4.21, hasil keputusan “Sehat” dan “Cek ke dokter” dibuat berdasarkan jumlah nilai prioritas. Jika nilai dibawah 0.3, keputusan AHP menunjukkan “Sehat” dan jika nilai diatas 0.31, keputusan AHP menunjukkan “Cek ke dokter”. Nilai 0,3 didapat dari hasil nilai prioritas terkecil ketika hanya salah satu kondisi parameter yang tidak ideal.