Alat Pendeteksi Bradikardia dan Takikardia Berdasarkan Bunyi Denyut Jantung Berbasis ESP32

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33508/wt.v25i1.7751

Keywords:

Bunyi denyut jantung, Bradikardia, Takikardia, Mikrokontroler

Abstract

Gangguan irama jantung dapat dideteksi dan diidentifikasi melalui bunyi denyut jantung. Metode yang digunakan dalam mendeteksi gangguan irama dinamakan auskultasi. Metode ini dilakukan dengan mendengarkan bunyi denyut jantung menggunakan stetoskop, umumnya menggunakan stetoskop akustik. Alat yang dikembangkan adalah stetoskop digital yang mampu menghitung denyut jantung berdasar bunyinya dan membedakan 3 kondisi yaitu Bradikardia, Takikardia, dan kecepatan normal. Denyut jantung normal berkisar antara 60-100 bpm, kondisi Takikardia jika denyut jantung diatas 100 bpm, dan kondisi bradikardia jika dibawah 60 bpm. Stetoskop digital yang dikembangkan memanfaatkan bagian chest piece dari stetoskop akustik untuk menangkap getaran bunyi. Komponen utama lain yang digunakan adalah modul sensor suara FC-04 untuk menangkap getaran bunyi dari chest piece, dan modul mikrokontroler ESP32. Getaran bunyi yang ditangkap modul FC-04 akan menjadi sinyal-sinyal pulsa yang dihitung mikrokontroler menjadi kecepatan denyut jantung dalam beat per menit (bpm). Alat telah diuji keakuratannya untuk menghitung kecepatan denyut jantung per-menit dengan input rekaman bunyi denyut jantung dan pada 10 orang voluntir. Hasil pengujian dengan input rekaman bunyi denyut jantung menghasilkan ketepatan perhitungan 100%, sedangkan pengujian pada voluntir menghasilkan ketepatan perhitungan sebesar 90% karena noise akibat gesekan alat pada permukaan kulit saat bernafas.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] Johanis, I.J., Hinga, I.A.T., dan Sir, A.B., 2020, Faktor Risiko Hipertensi, Merokok dan Usia Terhadap Kejadian Penyakit Jantung Koroner pada Pasien di RSUD Prof. Dr. W. Z. Johannes Kupang, Media Kesehatan Masyarakat, vol. 2, no. 1, pp. 33–40, [Online]. Available: https://ejurnal.undana.ac.id/MKM

[2] Lestari, M., 2014, Penerapan Algoritma Klasifikasi Near Neighbor (K-NN) untuk Mendeteksi Penyakit Jantung, Faktor Exacta, vol. 7, no. 4, pp. 366–371, doi: http://dx.doi.org/10.30998/faktorexacta.v7i4.290

[3] Dian, J., Silalahi, F.D., dan Setiawan, N.D., 2021, Sistem Monitoring Detak Jantung untuk Mendeteksi Tingkat Kesehatan Jantung Berbasis Internet Of Things Menggunakan Android, Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer, vol. 13, no. 2, pp. 69–75, doi: 10.5281/3669.jupiter.2021.10.

[4] Kalangi, C.S., Jim, E.L., dan Joseph, V.F.F., 2016, Gambaran Aritmia pada Pasien Penyakit Jantung Koroner di RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado Periode 1 Januari 2015 - 31 Desember 2015, Jurnal e-Clinic (eCl), vol. 4, no. 2, doi: https://doi.org/10.35790/ecl.v4i2.1455

[5] Prayogo, I., Alfita, R., dan Wibisono, K.A., 2017, Sistem Monitoring Denyut Jantung dan Suhu Tubuh Sebagai Indikator Level Kesehatan Pasien Berbasis IoT (Internet Of Thing) dengan Metode Fuzzy Logic Menggunakan Android, TRIAC, vol. 4, no. 2, doi: https://doi.org/10.21107/triac.v4i2.325

[6] Magor D., et al., 2023, Interpretation of Heart and Lungs Sounds Acquired via Remote, Digital Auscultation Reached Fair-to-Substantial Levels of Consensus among Specialist Physicians, Diagnostics, vol. 13, no. 19, doi: 10.3390/diagnostics13193153

[7] Adilah, S., Setiawan, R., dan Hikmah, N.F., 2023, Rancang Bangun Alat Auskultasi untuk Pengukuran Bunyi Jantung dengan Pengiriman Jarak Jauh, JURNAL TEKNIK ITS, vol. 12, no. 2, pp. A123–A128, doi: 10.12962/j23373539.v12i2.114612.

[8] Marbun, J.M.H., 2023, Auskultasi Jantung: Fundamental dan Interpretasi Klinis Bunyi Jantung. Stiletto Book, Sep. 19, ISBN 978-623-409-308-7.

[9] Leppänen, T., et al., 2022, Pulse Oximetry: The Working Principle, Signal Formation, and Applications, in Advances in Experimental Medicine and Biology, vol. 1384, Springer, pp. 205–218. doi: 10.1007/978-3-031-06413-5_12.

[10] Choudry, M., Stead, T.S., Mangal, R.K., dan Ganti, L., 2022, The History and Evolution of the Stethoscope, Cureus, Aug. doi: 10.7759/cureus.28171.

[11] Wu, Y.C., et al., 2022, Development of an Electronic Stethoscope and a Classification Algorithm for Cardiopulmonary Sounds, Sensors, vol. 22, no. 11, doi: 10.3390/s22114263.

[12] Rampengan, S.H., 2014, Buku Praktis Kardiologi. Jakarta: Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. [Online]. Available: www.bpfkui.com.

[13] Oretla, E.N., 2023, Pendahuluan Auskultasi Suara Jantung, Alomedika, [Online]. Available: https://www.alomedika.com/tindakan-medis/toraks-dan-kardiovaskular/auskultasi-suara-jantung. Accessed: Nov. 20, 2025.

[14] Hardon, H.J., Van Kerkhof, Y.N., Bartelds, Kammeraad, J.A.E., dan Van Deutekom, A.W., 2025, The Validation and Accuracy of Wearable Heart Rate Trackers in Children With Heart Disease: Prospective Cohort Study, JMIR Form Res, vol. 9, p. e70835, doi: 10.2196/70835.

[15] van der Stam, J.A., et al., 2022, Accuracy of vital parameters measured by a wearable patch following major abdominal cancer surgery, European Journal of Surgical Oncology, vol. 48, no. 4, pp. 917–923, doi: 10.1016/j.ejso.2021.10.034.

[16] Solbiati, S., et al., 2025, stimating Heart Rate from Inertial Sensors Embedded in Smart Eyewear: A Validation Study, Sensors, vol. 25, no. 15, doi: 10.3390/s25154531.

[17] Babiuch, M., Foltynek, P., dan Smutny, P., 2019, Using the ESP32 Microcontroller for Data Processing, in Proceedings of the 2019 20th International Carpathian Control Conference, ICCC 2019, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 1–6. doi: 10.1109/CarpathianCC.2019.8765944.

[18] Deno, N.S., 1986, Electronic stethoscope,” U.S. Patent 4,598,417, [Online]. Available: https://www.freepatentsonline.com/4598417.html. Accessed: Nov. 19, 2025.

[19] Harris P. dan Lysitsas, D., 2016, Ventricular Arrhythmias and Sudden Cardiac Death, BJA Educ, vol. 16, no. 7, pp. 221–229, doi: 10.1093/bjaed/mkv056.

Downloads

Published

2025-12-22

Issue

Section

Artikel