VCD

Kendali Aliran Dan Tekanan Adaptif Menggunakan Neural Network Pada Prototipe Alat Terapi Oksigen

---

Oksigen (O2) adalah salah satu usur gas yang sangat penting dalam proses
metabolisme. Kekurangan oksigen berdampak pada respon tubuh mudah lelah, letih
dan mudah mengantuk. Selain itu kekurangan oksigen dapat menyebabkan
metabolisme tubuh menjadi tidak sempurna dan mengakibatkan kematian jaringan
bahkan dapat mengancam nyawa seseorang. Secara medis, kekurangan oksigen
atau hipoksia ditangani dengan meningkatkan konsumsi oksigen (FiO2), dan salah
satu cara penanganannya adalah dengan terapi oksigen. Dalam pemberian terapi
oksigen, perlu dilakukan pengawasan baik pasien maupun alat terapi oksigen yang
digunakan. Sebab kelebihan atau overdosis oksigen dapat menyebabkan keracunan
oksigen dan dapat menimbulkan kerusakan sel hingga kematian. Penelitian ini
bertujuan untuk merancang protitipe pengendalian aliran dan tekanan pada alat
terapi oksigen secara adaptif. Sensor yang digunakan yaitu sensor MAX30100
untuk membaca saturasi oksigen dan sensor MLX90614 sebagi sensor yang dapat
menghitung Respiration Rate atau laju napas. Pengendalian aliran dan tekanan
oksigen dirancang dengan menggunakan metode Artificial Neural Network yang
diimplentasikan pada Raspberry Pi. Sistem akan bekerja dengan memprediksi nilai
laju aliran dan tekanan oksigen yang diperlukan pasien dengan nilai Respiration
Rate (RR) sebagai parameter inputnya. Dari hasil pengujian diketahui jika Artificial
Neural Network (ANN) dapat diimplementasikan pada prototipe rancangan alat
terapi oksigen. Presentase error output ANN terhadap hasil perhitungan manual
sebesar 0,61% dengan akurasi 99,39%, sedangkan presentase error output ANN
terhadap nilai pembacaan aliran oksigen dengan sensor flow sebesar 5,27% dengan
akurasi 94,73% dan error output ANN terhadap nilai pembacaan pressure oksigen
dengan sensor pressure sebesar 10,97% dengan tingkat akurasi sebesar 89,03%.
Kata kunci: Terapi Oksigen, Respiration Rate, Artificial Neural Network

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

CD-2230124.1

Penerbit

Bandung : Polman., 2023

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

D4 Prodi Teknologi Rekayasa Otomasi 2023

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar