Detail Cantuman Kembali

XML

rancang bangun alat pendeteksi dini penyakit diabetes melitus melalui urine dengan sensor MQ-135, MQ-4, TGS 2602, TGS 2600, surface acoustic wave menggunakan artificial neural network


Diabetes mellitus adalah penyakit metabolisme yang ditandai dengan meningkatnya kadar gula darah dari batas normal. Dimana penyakit ini memiliki resiko kematian yang sangat tinggi sehingga perlu dikenali sejak dini. Saat ini pengujian kadar gula darah masih menggunakan teknik invasive yaitu pengambilan sempel pemeriksaan dengan cara menggambil darah menggunakan jarum suntik yang mengakibatkan rasa sakit pada tubuh penderita. Hal ini menyebabkan beberapa pasien enggan untuk melakukan pengecekan gula darah. Maka dari itu sangat perlu untuk membuat alat yang dapat mengukur kadar gula darah secara tepat tanpa harus melukai tubuh penderita diabetes melitus yang disebut sebagai metode non-invasive. Berdasarkan permasalahan tersebut dan referensi penelitian sebelumnya, maka penelitian ini akan mengembangkan alat pendeteksi dini penyakit diabetes mellitus melalui urine dengan sistem e-nose. Pada perancangan alat ini menggunakan sensor gas yaitu MQ-135, MQ-4, TGS2 2600, TGS 2602 dan sensor surface acoustic wave (SAW) untuk mendeteksi bau urine melalui proses penguapan oleh erator. Dalam sistem ini menggunakan algoritma backpropagation sebagai metode artificial neural network untuk proses pembelajaran agar dapat bekerja secara optimal. Proses pembelajaran (learning) menggunakan komputer dengan memasukkan 40 sampel urine dari 20 sampel kondisi normal dan 20 kondisi diabetes mellitus. Untuk menguji sistem yang dibuat, maka dilakukan proses trainning melalui mikrokontroler menggunakan urine secara langsung untuk melakukan proses identifikasi adanya penyakit diabetes mellitus, normal, dan tidak normal. Dari 35 data uji coba yang dilakukan, mampu mengidentifikasi adanya penyakit diabetes mellitus maupun normal dengan tingkat keberhasilan 94%. Diharapkan pada penelitian ini dapat mengurangi tingkat risiko bahayanya diabetes mellitus.
623.22.18 Ana r
NONE
Text
Indonesia
Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah
2022
Surabaya
xv, 150 p. : ill. ; 29 cm.
Skripsi
LOADING LIST...
LOADING LIST...