RANCANG BANGUN SISTEM IOT UNTUK DETEKSI KELELAHAN PADA PEKERJA GUDANG MENGGUNAKAN ESP32

Mustaqim, Huda Nur (2025) RANCANG BANGUN SISTEM IOT UNTUK DETEKSI KELELAHAN PADA PEKERJA GUDANG MENGGUNAKAN ESP32. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf - Published Version Download (754kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (221kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (438kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (575kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Download (47kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (116kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - 21.83.0640.zip - Published Version Restricted to Repository staff only Download (10MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (467kB)

Abstract

Kelelahan kerja merupakan salah satu faktor yang dapat menurunkan produktivitas serta meningkatkan risiko kecelakaan, khususnya pada pekerja gudang yang memiliki beban fisik tinggi. Pemantauan kondisi kesehatan pekerja melalui indikator fisiologis seperti detak jantung, saturasi oksigen (SpO₂), dan suhu tubuh menjadi langkah penting untuk mendeteksi potensi kelelahan sejak dini. Sayangnya, pemantauan kesehatan pekerja sering kali dilakukan secara manual dan tidak terintegrasi, sehingga kurang efektif untuk pencegahan. Penelitian ini merancang dan membangun prototipe sistem deteksi kelelahan berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali. Sistem ini menggunakan sensor MAX30100 untuk mengukur detak jantung dan SpO₂, serta sensor MLX90614 untuk mengukur suhu tubuh tanpa kontak. Hasil pengukuran ditampilkan melalui layar OLED SSD1306, dengan input identitas pekerja menggunakan keypad 4x4, serta dilengkapi buzzer sebagai alarm peringatan ketika terdeteksi kondisi kelelahan sedang atau berat. Data hasil pengukuran dikirim secara otomatis ke Website melalui koneksi Wi-Fi, sehingga dapat dipantau kembali melalui website monitoring. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja secara sinkron mulai dari input identitas hingga pengiriman data ke cloud. Sensor MAX30100 memiliki rata-rata akurasi 97,08% untuk pengukuran detak jantung dan 98,78% untuk SpO₂. Sistem ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam memantau kondisi pekerja gudang secara real-time, meningkatkan keselamatan, serta mendukung upaya pencegahan kelelahan kerja.

Actions (login required)

View Item