PERANCANGAN PERANGKAT KERAS ALAT PENDETEKSI KESEHATAN MENTAL DAN EMOSI MANUSIA MENGGUNAKAN RASPBERRY PI BERBASIS AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Valentina, Monica (2025) PERANCANGAN PERANGKAT KERAS ALAT PENDETEKSI KESEHATAN MENTAL DAN EMOSI MANUSIA MENGGUNAKAN RASPBERRY PI BERBASIS AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE). Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (Cover) Cover.pdf - Published Version Download (551kB) | Preview
Preview	Text (Abstrak) Abstrak.pdf - Published Version Download (224kB) | Preview
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (270kB)
	Text (BAB 2) BAB 2.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (769kB)
	Text (BAB 3) BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (BAB 4) BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (BAB 5) BAB 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (176kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (173kB)
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (9MB)

Abstract

Kesehatan mental merupakan bagian penting dalam kesejahteraan individu yang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti fisik, emosi, gaya hidup, dan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan merealisasikan alat pendeteksi kesehatan mental dan emosi manusia berbasis Artificial Intelligence (AI) dengan target pengguna mahasiswa. Alat ini menggunakan beberapa parameter fisiologis seperti detak jantung, suhu tubuh, dan kelembapan kulit (keringat) yang dibaca menggunakan sensor MAX30102 dan GSR. Selain itu, sistem ini juga dilengkapi dengan webcam untuk mendeteksi ekspresi wajah sebagai indikator emosi secara real-time. Perangkat ini dibangun dengan Raspberry Pi sebagai pusat pemrosesan AI, ESP32 sebagai mikrokontroler pengelola data sensor, serta dilengkapi tampilan LCD dan aplikasi Blynk untuk monitoring data secara lokal maupun jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi empat kondisi mental (rileks, tenang, cemas, stress) dan lima ekspresi emosi (netral, senang, sedih, marah, takut) dengan integrasi yang baik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi sensor fisik dengan deteksi wajah berbasis AI dapat memberikan hasil yang akurat dan responsif. Rancangan ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif dalam monitoring awal kesehatan mental mahasiswa secara praktis dan digital.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Kesehatan Mental, Emosi, Artificial Intelligence (AI), Raspberry Pi 5
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	14 Aug 2025 09:16
Last Modified:	14 Aug 2025 09:16
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/18782

Actions (login required)

View Item