Pola hidup yang kurang sehat mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan pada usia remaja maka diperlukannya kesadaran akan kesehatan sehingga pemerintah membuat program Kartu Menuju Sehat Remaja (KMS-R). KMS-R merupakan bentuk upaya dalam memantau perkembangan untuk usia remaja dari parameter yang diukur seperti tinggi badan dan berat badan namun pencatatan data, pengukuran, dan identifikasi untuk data diri masih dilakukan secara manual seperti pada Tugas Akhir ini telah direalisasikannya alat untuk melakukan pengukuran seperti tinggi badan, berat badan, suhu tubuh, detak jantung, saturasi oksigen dalam darah, dan Galvanic Skin Response (GSR). Alat ini dapat menentukan status gizi dan juga melakukan identifikasi data diri secara langsung dengan teknologi Near Field Communication (NFC) serta proses pengiriman data dilakukan dengan Internet of Things (IoT). Metode sensor fusion akan digunakan untuk menentukan tingkat stres dengan algoritma yang digunakan yaitu logika fuzzy dengan hasil klasifikasi dari tingkat stres yaitu rileks, tenang, cemas, dan stres. Proses pengukuran yang dilakukan selama ±30 detik dengan hasil dari akurasi dari sensor tinggi badan, berat badan, suhu tubuh, detak jantung, saturasi oksigen, dan GSR sebesar 98,21%; 98,59%; 98,93%; 94,39%; 98,93%; 98,81%. Hasil dari presisi dari sensor tinggi badan, berat badan, suhu tubuh, detak jantung, saturasi oksigen, dan GSR sebesar 98,35%; 98,63%; 99,07%; 94,51%; 99,03%; 99,25%. Hasil dari kesalahan relatif pada sensor tinggi badan, berat badan, suhu tubuh, detak jantung, saturasi oksigen, dan GSR sebesar 0,15%; 0,38%; 0,14%; 0,82%; 0,1%; 0,44%. Kata Kunci: KMS-R, sensor fusion, Internet of Things, Near Field Communication, kesehatan.

Unhealthy lifestyles affect growth and development in adolescence, so awareness of health is needed so that the government makes Health Card for Teenager (KMS-R) program. KMS-R is a form of an effort to monitor the development of adolescents from measured parameters such as height and weight, but data recording, measurement, and identification for personal data are still done manually. In this final project, tools for measuring such as height, weight, body temperature, heart rate, oxygen saturation in blood, and Galvanic Skin Response (GSR) have been realized. This tool can determine nutritional status and also identify personal data directly with Near Field Communication (NFC) technology and the process of sending data is carried out with the Internet of Things (IoT). The sensor fusion method will be used to determine the stress level with the algorithm used, namely fuzzy logic, with the classification results of stress levels, namely relaxed, calm, anxious, and stressed. The measurement process is carried out for ±30 seconds with the results of the accuracy of the sensors for height, weight, body temperature, heart rate, oxygen saturation, and GSR of 98.21%; 98.59%; 98.93%; 94.39%; 98.93%; 98.81%. The results from the precision of the sensors of height, weight, body temperature, heart rate, oxygen saturation, and GSR are 98.35%; 98.63%; 99.07%; 94.51%; 99.03%; 99,25%. The results of the relative errors in the sensors of height, weight, body temperature, heart rate, oxygen saturation, and GSR are 0.15%; 0.38%; 0.14%; 0.82%; 0.1%; 0.44%. Keywords: KMS-R, sensor fusion, Internet of Things, Near Field Communication, health.

http://digilib.polban.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptppolban-gdl-fiteryogie-13224