TA DIGITAL
Rancang Bangun Alat Pendeteksi Keseimbangan Tubuh Berbasis Internet of Things = Design and Construction of a Body Balance Detection Tool Based on Internet of Things
Aulia Hanunaida dan Fenty Maretha Puspa Dewi, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Keseimbangan Tubuh Berbasis Internet of Things”, Tugas Akhir D III Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang, di bawah bimbingan Bapak Ir. Eko Supriyanto, S.T., M.T., IPM dan Bapak Tahan Prahara, S.T., M.Kom. Agustus 2025, 77 halaman.
Masalah jatuh pada manusia, terutama pada kelompok lansia atau individu dengan gangguan keseimbangan, merupakan salah satu penyebab utama cedera serius bahkan kematian. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu mendeteksi kejadian jatuh secara cepat dan akurat agar tindakan penanganan dapat dilakukan sesegera mungkin. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem deteksi jatuh berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan mikrokontroler ESP32-C3 Supermini dan sensor akselerometer-gyroscope MPU6050. Sistem ini mampu memantau pergerakan tubuh berdasarkan data sudut dan percepatan untuk mendeteksi pola jatuh ke berbagai arah seperti ke depan, ke belakang, ke samping kiri, dan ke samping kanan.
Data hasil deteksi diolah dalam mikrokontroler dan dikirimkan secara real-time ke Firebase sebagai media penyimpanan cloud dan pemantauan data jarak jauh. Sistem ini juga dirancang untuk memberikan notifikasi peringatan secara langsung kepada pengguna atau pihak terkait ketika terdeteksi adanya gerakan jatuh yang signifikan. Pengujian dilakukan dengan skenario simulasi jatuh dalam berbagai arah, dan hasilnya menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kejadian jatuh dengan kecepatan respon yang baik dan akurasi yang cukup tinggi. Keandalan pengiriman data ke Firebase juga terjaga, meskipun dibutuhkan validasi token secara berkala untuk menjaga kestabilan koneksi. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi yang praktis, efisien, dan portabel dalam meningkatkan keamanan dan keselamatan individu yang berisiko tinggi mengalami jatuh.
Kata kunci: Deteksi jatuh, ESP32-C3 Supermini, MPU6050, Firebase, Notifikasi Real-Time, Internet of Things (IoT).
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah