Rahmadita, Nova (2025) PERANGKAT KERAS ALAT PENDETEKSI DIABETES DENGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MENGGUNAKAN METODE IMAGE PROCESSING PADA RASPBERRY PI. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.
|
Text (Cover)
COVER.pdf - Published Version Download (893kB) | Preview |
|
|
Text (Abstrak)
ABSTRAK.pdf - Published Version Download (630kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.polsri.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) |
|
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
|
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (247kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (737kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) |
Abstract
Penelitian ini merancang perangkat keras sistem pendeteksi diabetes secara otomatis dengan memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan metode pengolahan citra (image processing) berbasis Raspberry Pi. komponen utama alat ini adalah Raspberry Pi, NodeMCU ESP32, Arduino Nano, Motor Stepper, Servo MG995, Driver Stepper, Webcam, dan LCD. Alat ini bekerja dengan mendeteksi kadar glukosa dan protein dalam urine menggunakan media strip uji, yang diproses oleh kamera webcam. Pergerakan strip uji dikendalikan oleh motor stepper dan servo yang diatur oleh Arduino Nano, sedangkan hasil deteksi ditampilkan pada dua buah LCD. Sistem ini mampu melakukan proses secara otomatis mulai dari pencelupan strip ke sampel urine, pengambilan gambar, hingga analisis warna melalui citra digital yang kemudian diklasifikasikan menggunakan metode image processing. Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa perangkat keras berfungsi dengan baik. Motor stepper berhasil menggerakkan sampel urine secara presisi menuju ketempat pengujian sejauh 24cm, servo mampu mencelupkan strip kedalam urine sejauh 4 cm dengan rotasi 180o secara linier dan membuang urine dengan rotasi 180°, Webcam telah mampu membaca gambar hasil dari strip urine dan LCD menampilkan setiap tahapan dan hasil deteksi kadar glukosa dan protein. Kinerja alat secara keseluruhan stabil dan efisien dalam proses deteksi diabetes secara otomatis., alat dapat beroperasi secara real-time dan memberikan hasil deteksi yang cukup akurat sesuai dengan indikator warna pada strip. Perangkat ini diharapkan dapat menjadi solusi alternatif yang efisien dan ekonomis dalam proses deteksi dini penyakit diabetes serta mendukung pengembangan alat kesehatan.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kata kunci: Deteksi Diabetes, Raspberry Pi, Image Processing, Arduino Nano, ESP32, Motor Stepper, Servo MG995, Strip Urine, Artificial Intelligence, Webcam, LCD |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Electronic Engineering > Undergraduate Theses |
| Depositing User: | Pustaka Teknik Elektro |
| Date Deposited: | 08 Sep 2025 03:02 |
| Last Modified: | 08 Sep 2025 03:02 |
| URI: | http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/19615 |
Actions (login required)
 |
View Item |
