Pendeteksian Kadar Glukosa dalam Darah pada Gejala Diabetes Tipe 1 Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Metode Nafas

Main Article Content

Muhammad Shibgah Aulia
Maman Abdurrahman
Aji Gautama Putrada

Abstract

Tujuan akhir dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi kadar glukosa dalam darah menggunakan metode non-invasive melalui nafas mulut manusia.Pada penderita dibetes melitus tipe 1 umumnya mempunyai kadar saliva yang rendah yang dapat menyebabkan bau mulut atau disebut Halitosis .Metode yang dapat digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan sensor nafas berupa MQ-4 dan Figaro TGS-2602 pada hembusan nafas mulut manusia guna mendapatkan hasil berupa kadar hydrogen sulfide(H2S) dan methane(CH4) dari nafas seseorang.Hasil akan didapatkan dalam satuan mg/dl setelah data diperoleh oleh sensor dengan filter Lowpass lalu diproses menggunakan algoritma machine-learning berupa K-Nearest Neighbor dengan metode klasifikasi Regression .Hasil dari 5 data tes sampel diabetes melitus serta 40 data training diabetes melitus dapat mendeteksi glukosa dalam darah dengan tingkat akurasi 80% serta akan dibandingkan dengan riset sebelumnya.Sample 40 data training diambil dari beberapa pasien yang mempunyai pengidap penyakit diabetes melitus dan non-diabetes melitus menggunakan alat glukometer dengan tingkat akurasi alat 95%.Diharapkan sistem ini dapat memberi solusi pada pengidap penyakit diabetes melitus tipe 1 untuk sesorang yang menderita penyakit tersebut.

Article Details

How to Cite
[1]
M. Aulia, M. Abdurrahman, and A. Putrada, “Pendeteksian Kadar Glukosa dalam Darah pada Gejala Diabetes Tipe 1 Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Metode Nafas”, SMARTICS, vol. 5, no. 1, pp. 14 - 21, Apr. 2019.
Section
Article

References

[1] D. Arnike, "Efikasi Diri Pasien Diabetes Melitus Tipe 2 di RSUP. H. ADAM MALIK MEDAN," Skripsi , pp.1-20
, 2017.
[2] W. A. S, "Rancang Bangun Alat Portabel Deteksi Kadar Glukosa Dalam Darah Pada Gejala Diabetes Melitus Tipe 1 Berbasis ATMEGA 8535," Jurnal Disnakertas Pemprov DKI Jakarta, pp. 1 - 5, 2018.
[3] Yafis Sukma Kurniawan, Dr.Ir. Bambang Hidayat, DEA., Suci Aulia, ST., MT, "Deteksi Dan Klasifikasi Tingkat Keparahan Retinopati Diabetes Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi K –
Nearest Neighbor," e - Proceeding of Engineering , pp. 468- 475, 2017.
[4] Mohammad Hafiz Hersyah , Andrizal , Revinessia, "IDENTIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLIUS MELALUI NAFAS BERBASIS SENSOR GAS DENGAN METODE FAST FOURIER TRANSFORM DAN BACKPROPAGATION," Journal of Information Technology and Computer Engineering, vol. II, no. 2, pp. 35-41, 2018.
[5] Anand Thati1, Arunangshu Biswas, Shubhajit Roy Chowdhury and Tapan Kumar Sau, "BREATH ACETONE-BASED NON-INVASIVE DETECTION OF BLOOD GLUCOSE LEVELS," International Journal on Smart Sensing and Intelligent System,vol. 8, pp. 1244-1260, 2015.
[6] D.Kaleeswari ;S. Nandhini ;M. Sajna ;R.Usha ;M.Premkumar, "Detection of blood glucose level For type 1 diabetic patient by Using non-invasive breath measurement," D.Kaleeswari al. International Journal of Recent Research Aspects, pp. 273-276, 2017.
[7] D.Kaleeswari , S.Nandhini , M.Sajna , R.Usha , M.Premkumar, "Detection of blood glucose level For type 1 diabetic patient by Using non-invasive breath measurement," D.Kaleeswari al. International Journal of Recent Research Aspects ISSN: 2349-7688,, vol. IV, no. 4, pp. 273-276, 2017.
[8] F. U. inc, Writer, Figaro. [Performance]. Figaro USA inc, 2009.
[9] H. Electronics, Writer, Tecnichal data sensor MQ-4. [Performance]. Hanwei Electronics, 1986.

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.