BLOG KULIAH TEKNIK ELEKTRO UNAND: UTS FUZZY - Penerapan IoT Dengan Algoritma Fuzzy Dalam Monitoring Kesehatan Mata Dengan Sensor Berbasis Android

Penerapan IoT Dengan Algoritma Fuzzy Dalam Monitoring Kesehatan Mata Dengan Sensor Berbasis Android

Referensi:

Aji, M. I. S., Mulyana, D. I., & Akbar, Y. (2023). Penerapan IoT Dengan Algoritma Fuzzy Dalam Monitoring Kesehatan Mata Dengan Sensor Berbasis Android. Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, 6(1), 42-52.

Jurnal:

Penerapan IoT Dengan Algoritma Fuzzy Dalam Monitoring Kesehatan Mata Dengan Sensor Berbasis Android

[KEMBALI KE MENU SEBELUMNYA]

DAFTAR ISI

Abstrak

1. Pendahuluan

2. Metodologi Penelitian

3. Hasil dan Pembahasan

ABSTRAK [Back]

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan alat monitoring kesehatan mata pada pengguna komputer. Aktivitas masyarakat yang sebagian besar dibantu komputer dan posisi penggunaannya yang tidak baik sering menimbulkan masalah penglihatan.

Dalam penelitian ini, dibuat sebuah sistem dengan mengintegrasikan perangkat NodeMCU, sensor HC-SR04, sensor LDR dengan aplikasi android menggunakan internet.

Sensor HC-SR04 digunakan untuk membaca jarak antara pengguna dan komputer,
sedangkan sensor LDR digunakan untuk membaca intensitas cahaya di sekitar pengguna.

Hasil dari sistem ini berupa poin kesehatan yang dihitung menggunakan algoritma fuzzy dari data sensor. Sistem yang dirancang telah diuji dengan mencocokkan hasil perhitungannya dengan hasil perhitungan aplikasi Matlab dan didapati keduanya menampilkan hasil yang sama. Dari penelitian ini, pengukuran sensor HC-SR04 dan sensor LDR cukup akurat dengan posisi yang benar, serta penggunaan algoritma fuzzy adalah pilihan yang tepat karena perhitungan sesuai dengan perkiraan manusia.

Dalam implementasinya, pengguna mendapatkan peringatan langsung jika kondisi penggunaan buruk untuk kesehatan dan pengguna dapat melihat riwayat penggunaan elektronik dari aplikasi dalam bentuk grafik. Secara umum penelitian ini dapat dijadikan sebagai sarana bagi masyarakat untuk menjaga kesehatan mata.

1. Pendahuluan [Back]

Seiring dengan perkembangan teknologi, informasi lebih mudah diakses lewat perangkat seperti komputer, laptop, atau handphone mengakses sebuah informasi lebih mudah sehingga aktivitas di depan layar berjam jam tidak dapat dihindari. Gangguan kesehatan yg terjadi yaitu kelelahan mata karena terus menerus memandang monitor. Kumpulan gejala kelelahan pada mata ini disebut Computer Vision Syndrome (CVS) dengan gejala: penglihatan kabur, mata kering, nyeri kepala, sakit pada leher, bahu dan punggung. Sedangkan sindrom mata kering adalah gangguan defisiensi air mata, baik kuantitas maupun kualitas.

Semakin lama orang melihat dekat, akan semakin besar kemungkinannya menderita miopia. Disarankan melakukan pencegahan agar miopia yang telah terjadi tidak semakin berat dengan mengubah kebiasaan yang mempengaruhi progresivitas miopia, seperti mengatur jarak baca yang tepat, dalam melakukan aktivitas jarak dekat, dan juga untuk orang tua diharapkan untuk mengontrol kebiasaan anak agar minus mata tidak bertambah lagi, dan menjaga pola makan atau memberikan asupan gizi seperti wortel dan lainnya yang dapat menyehatkan mata dan mengembalikan mata menjadi normal.

Dalam bekerja menggunakan komputer atau laptop, sebaiknya atur pencahayaan ruang kerja secara optimal. Cahaya terlalu kuat mengakibatkan tampilan monitor tidak tajam. Kriterianya tergolong

baik jika intensitas pencahayaan 500 – 750 lux dan
kurang baik jika < 500 lux atau > 750 lux.

Sedangkan untuk jarak mata ke monitor terbagi atas dua kategori yaitu

kurang baik apabila jaraknya < 45 cm dan
baik apabila jaraknya ≥ 45 cm.

Namun, jarak pandang yang terlalu jauh dapat menyebabkan orang mencondongkan tubuhnya ke depan dan berusaha melihat teks kecil sehingga membuat mata lelah dan memberi tekanan pada batang tubuh karena sandaran tidak lagi memberikan dukungan. Istirahat sekitar 10 – 15 menit adalah satu cara yang bisa dilakukan untuk mencegah terjadinya gejala CVS akibat lama menggunakan komputer.

Untuk membantu menjaga kesehatan mata, maka perlu menerapkan alat IoT dan logika fuzzy dengan sensor HC-SR04 dan sensor LDR untuk mengotomatisasi pengingat kebiasaan buruk penggunaan elektronik pada peningkatan kesadaran pengguna. Dan perlu juga menerapkan data riwayat penggunaan elektronik dalam bentuk grafik untuk mengevaluasi penggunaan elektronik dalam menjaga kesehatan mata sehingga lebih terpantau.

2. Metodologi Penelitian [Back]

2.1 Tahapan Penelitian

Metode yang digunakan adalah metode waterfall. Secara umum dalam teori waterfall terdapat beberapa tahapan yaitu sebagai berikut :

a. Identifikasi Masalah

Dalam penelitian ini dimulai dengan adanya rumusan masalah yaitu bagaimana menerapkan IoT dengan algoritma fuzzy berbasis android agar dapat memberi peringatan atau kesadaran kepada pengguna elektronik seperti komputer atau laptop saat kondisinya tidak baik untuk kesehatan mata. Dari identifikasi permasalahan ini kemudian dijabarkan solusi yang memungkinkan untuk diambil dan diterapkan. Setelah menentukan permasalahan yang diteliti kemudian dilanjutkan dengan mencari tujuan penelitian.

b. Studi Literatur

Selanjutnya dalam penelitian ini dilakukan studi literatur sesuai dengan pokok bahasan masalah yang akan diteliti seperti halnya penyebab gangguan mata, hubungan gangguan mata dengan penggunaan elektronik, Microcontroller, Sensor Ultrasonic, Sensor LDR, dan Fuzzy Logic.

c. Analisa Kebutuhan

Sebelum memulai perancangan dan implementasi sebuah sistem, penulis menyiapkan setiap kebutuhan sistem seperti kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak.

d. Perancangan Sistem

Dalam tahap ini, penulis akan merancang penyusunan alat sensor dengan Microcontroller NodeMCU ESP8266, sensor Ultrasonik, sensor cahaya (LDR) untuk kemudian diterapkan pada proses wiring, dan perancangan logika Fuzzy dalam memproses data. Kemudian setelah alat sensor selesai, perancangan sistem akan dilanjutkan dengan pemrograman aplikasi android untuk menampilkan data dalam bentuk grafik.

e. Implementasi Sistem

Pada tahap ini akan dibangun sistem sesuai dengan analisa kebutuhan dan perancangan yang sudah dibuat untuk implementasi alat pemantau kesehatan mata dengan penerapan IoT (Internet of Things) dan Fuzzy Logic berbasis Android.

f. Pengujian dan Analisis

Pengujian akan dilakukan setelah implementasi selesai dilakukan. Tujuan dari uji coba ini adalah untuk membuktikan hasil dari implementasi sistem yang telah dibangun. Analisa akan dilakukan dalam rangka mengetahui performa dan dampak dari alat pemantau kesehatan mata dengan penerapan IoT (Internet of Things) dan Fuzzy Logic berbasis Android.

g. Kesimpulan Penarikan kesimpulan menjadi bagian terakhir dari penelitian setelah selesai melakukan uji coba dan analisa pada sistem yang sudah dibangun. Dalam hal ini diharapkan adanya saran setelah adanya kesimpulan agar dapat dijadikan acuan pengembangan penelitian-penelitian selanjutnya

2.2 NODE MCU ESP 8266

NodeMCU adalah sebuah platform IoT yang bersifat open source. Terdiri dari perangkat keras berupa System On Chip ESP8266 dari ESP8266 buatan Espressif System, juga firmware yang digunakan, yang menggunakan bahasa pemrograman scripting Lua. Istilah NodeMCU secara default sebenarnya mengacu pada firmware yang digunakan daripada perangkat keras development kit

2.3 Sensor UltraSonik

Sensor ultrasonik adalah sensor yang bekerja berdasarkan prinsip pantulan gelombang suara di mana sensor ini menghasilkan gelombang suara yang kemudian menangkapnya kembali dengan perbedaan waktu sebagai dasar pengindraannya. Perbedaan waktu antara gelombang suara dipancarkan dengan ditangkapnya kembali gelombang suara tersebut adalah berbanding lurus dengan jarak atau tinggi objek yang memantulkannya

2.4 Sensor LDR

LDR (Light Dependent Resistor) adalah jenis resistor yang berubah hambatannya karena pengaruh cahaya. Bila cahaya gelap nilai tahanannya semakin besar, sedangkan cahayanya terang nilainya menjadi semakin kecil. LDR (Light Dependent Resistor) adalah jenis resistor yang biasa digunakan sebagai detector cahaya atau pengukur besaran konversi cahaya[8]. Jumlah resistansi dalam LDR tergantung pada ukuran cahaya yang diterima oleh LDR itu sendiri. LDR adalah jenis hambatan yang sangat sensitif terhadap cahaya. Sifat hambatan LDR ini adalah nilai hambatannya akan berubah ketika terkena cahaya atau sinar. Untuk dapat mengetahui sensitivitas sensor LDR, perlu dilakukan beberapa pengujian, yaitu dengan menempatkan sensor LDR di tempat yang terang dan gelap. Dalam proses eksperimental, sensor cahaya dapat menggunakan bantuan cahaya dari lampu atau cahaya dari matahari.

2.5 Buzzer

Buzzer adalah sebuah komponen elektronika yang berfungsi untuk mengubah getaran listrik menjadi getaran suara. Pada dasarnya, prinsip kerja dari buzzer hampir sama dengan loud speaker. Jadi, pada buzzer terdiri dari kumparan-kumparan yang terpasang pada di fragma yang kemudian dialiri arus sehingga menjadi elektromagnet. Buzzer dapat berfungsi sebagai indikator dari sebuah alat yang mengindikasikan bahwa suatu proses telah selesai atau terjadi kesalahan

2.6 Algoritma Fuzzy

Logika fuzzy adalah pengembangan dari logika boolean oleh Lotfi Zadeh pada tahun 1965. Dengan menghadirkan gagasan berupa tingkatan derajat dalam memverifikasi suatu kondisi sehingga memungkinkan suatu kondisi berada dalam keadaan selain benar atau salah seperti lambat, agak cepat, cepat dan sangat cepat. Logika fuzzy memiliki kemampuan seperti penalaran pada otak manusia di mana suatu himpunan dapat mewakili dua variabel linguistik sekaligus berdasarkan nilai derajat keanggotaan dengan fungsi keanggotaan tertentu[11]. Berikut adalah tahapan-tahapan dari logika fuzzy secara umum:

1. Fuzzification

Fuzzifikasi merupakan untuk konversi sinyal input yang bersifat bahasa alami ke dalam bentuk himpunan fuzzy dengan menggunakan operator fuzzifikasi.

2. Penalaran

Merupakan aturan dasar yang diartikan ke dalam himpunan fuzzy, baik berupa input atau pun output, selanjutnya disusun berdasarkan perangkat aturan kendali.

3. Basis Pengetahuan (Knowledge base) Merupakan model logika fuzzy yang memiliki kemampuan seperti pemikiran manusia dalam mengambil suatu keputusan yang berupa implikasi dan mekanisme inferensi fuzzy.

4. Defuzzification Defuzzifikasi merupakan tahapan transformasi kesimpulan ke dalam bentuk yang sebenarnya dan bersifat crisp dengan menggunakan operator defuzzifikasi[12].

3. Hasil dan Pembahasan [Back]

3.1 Analisis Fuzzy

Sistem fuzzy pada penelitian ini menggunakan himpunan jarak dan cahaya sebagai masukan ke dalam sistem dan persentase kesehatan sebagai hasil perhitungannya

a. Masukan Crisp

Masukan yang berupa jarak dari sensor ultrasonik meliputi jarak dekat, jarak normal, dan jarak jauh sebagai berikut :

 Dekat : < 50 cm

 Normal : >= 50 cm atau <= 100 cm

 Jauh : > 100 cm

Masukan yang berupa cahaya sekitar dari sensor LDR meliputi cahaya redup, cahaya normal, dan cahaya terang sebagai berikut :

 Redup : <= 400 lux

 Normal : > 400 lux atau <= 700 lux

 Terang : > 700 lux

b. Fuzzification Pada penelitian ini memiliki tiga fungsi masukan yaitu fungsi keanggotaan masukan sensor ultrasonic dan LDR, dan fungsi keanggotaan persen kesehatan. Himpunan fuzzy masing-masing variable dapat dilihat pada tabel 1 berikut :

c. Evalusi Aturan Aturan fuzzy pada penerapan IoT dengan algoritma Fuzzy dalam monitoring Kesehatan mata dengan sensor HC-SR04 dan sensor LDR berbasis android dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini :

3.2 Perancangan Sistem

a. Flowchart

Pada tahapan ini, maka dilakukan penjelasan alur program kerja sistem yang dibuat dalam bentuk flowchart (diagram alir) yang bertujuan untuk menggambarkan urutan dan hubungan proses dalam suatu program. Berikut flowchart penerapan IoT dengan algoritma Fuzzy dengan sensor HC-SR04 dan sensor LDR berbasis android yang ditunjukkan pada gambar 4 di bawah ini :

Diagram di atas menunjukkan hubungan antara perangkat sensor dan aplikasi. Sensor HC-SR04 sebagai pengukur jarak antara perangkat dan pengguna dan sensor LDR sebagai pembaca tingkat cahaya lingkungan sekitar ke perangkat NodeMCU. Dengan perhitungan Fuzzy logic, hasilnya dikirim ke Rest API melalui internet untuk disimpan ke database dan diakses website dan aplikasi android. Proses pengiriman dari perangkat menggunakan akses internet, sehingga data dapat diakses dari mana saja dan menggunakan platform yang beragam. Selanjutnya untuk flowchart lebih rinci pada masing-masing bagian terdapat pada gambar 5 di bawah ini :

Flowchart di atas menunjukkan alur program pada perangkat NodeMCU dan sensor. Pertama data berupa inputan berupa jarak dan cahaya dibaca dengan sensor. Data yang didapatkan dihitung menggunakan logika fuzzy dan hasilnya disimpan ke database melalui RestAPI. Apabila pengiriman data gagal maka akan dilakukan pengiriman kembali. Namun, apabila pengiriman berhasil, data tersimpan ke database dan data siap dikonsumsi oleh aplikasi atau website.Rincian flowchart pada sistem aplikasi terdapat pada gambar 6 di bawah ini :

Flowchart di atas menunjukkan alur program pada aplikasi dan website monitoring. Ketika aplikasi dibuka, maka permintaan data ke RestAPI akan dilakukan. Apabila permintaan gagal terkirim ke RestAPI, maka permintaan dikembalikan dan memberikan pesan kesalahan yang terjadi. Apabila permintaan berhasil, maka RestApi akan menjalankan perintah pengambilan data dari database. Apabila data gagal didapatkan maka proses akan dikembalikan dan aplikasi akan mendapat pesan kesalahan karena data tidak terambil. Apabila RestAPI berhasil mendapatkan data dari database, maka data diberikan kepada aplikasi atau website dan aplikasi dapat menampilkan data dalam bentuk grafik

b. Perancangan Alat

Sensor terdiri dari dua jenis yaitu sensor ultrasonik untuk membaca jarak antara pengguna dan perangkat, dan sensor LDR untuk membaca cahaya sekitar. Terdapat NodeMCU yang berfungsi sebagai pengolah keseluruhan data yang diperoleh dari sensor. Data yang diperoleh sebagai masukan fuzzy kemudian diolah oleh mikrokontroller (NodeMCU) sehingga didapatkan hasil keluaran fuzzy. Buzzer otomatis akan berbunyi apabila terdeteksi jarak antara pengguna dan perangkat terlalu dekat sebagai peringatan langsung.

3.3 Pengujian

3.4 Implementasi

Berikut gambar 10 adalah hasil penggunaan alat monitoring pada perangkat laptop dan penampilan aplikasi pada website dan aplikasi :

4. Kesimpulan [Back]

Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa penelitian berhasil menerapkan IoT dengan algoritma fuzzy dalam monitoring kesehatan mata dengan sensor HC-SR04 dan sensor LDR berbasis android. Penggunaan algoritma fuzzy adalah pilihan yang tepat karena perhitungan yang diambil sesuai dengan perkiraan manusia. Pengguna mendapatkan peringatan secara langsung oleh perangkat saat menggunakan perangkat dengan posisi yang tidak baik. Pengguna dapat melihat riwayat penggunaan elektronik dari waktu ke waktu sehingga dapat melakukan evaluasi terhadap posisi penggunaan elektronik menjadi lebih baik lagi.

5. Saran [Back]

Menambahkan membership function menjadi 7 buah.

Dalam melakukan saran ini dilakukan penambahan masing-masing input sebanyak 7 membership function. Dari penambahan tersebut dengan dalam bentuk tidak simetris diperoleh hasil yang lebih mendekati nilai aktual yakni sebelumnya nilai yang terbaca pada matlab adalah 84.9 dan setelah diperbaiki dengan menambahkan inputnya menjadi 7 menjadi 87,7. Hal ini dapat terlihat seperti pada gambar di bawah ini :

sesuai jurnal:

modifikasi:

EROR