SISTEM PENGUKURAN SINYAL OTOT MATA DAN SINYAL OTAK PASIEN SECARA REAL-TIME BERBASIS INTERNET OF MEDICAL THINGS (IoMT) = A Measurement System for Patient Eye Muscle Signals and Brain Signals in Real-Time Based on the Internet of Medical Things (IoMT)

Latar Belakang Kesadaran pasien merupakan faktor penting dalam pemantauan medis di rumah sakit termasuk Intensive Care Unit (ICU). Metode tradisional seperti Glasgow Coma Scale (GCS) memiliki keterbatasan dalam akurasi dan konsistensi. Dengan kemajuan teknologi Internet of Medical Things (IoMT) menawarkan solusi lebih akurat melalui analisis sinyal bioelektrik, seperti Electromyography (EMG) untuk otot dan Electroencephalography (EEG) untuk otak. Tujuan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem berbasis IoMT untuk memantau kesadaran pasien secara real-time menggunakan sensor EMG dan EEG, dengan hasil pengukuran yang dapat dipantau melalui aplikasi Blynk. Metode Penelitian kuantitatif dengan pendekatan eksperimen ini menggunakan ESP32, sensor EMG Muscle V3, dan EEG TGAM Neurosky. Data sensor dikirim secara real-time ke aplikasi Blynk melalui Arduino IDE untuk pemrosesan dan analisis. Hasil. Sensor EMG menunjukkan nilai regresi 0,9758, sedangkan sensor EEG memiliki akurasi 99,71%. Pada kondisi sadar, frekuensi sinyal otak berkisar 12,98–14,69 Hz (rata-rata 13,7 Hz) dan tegangan sinyal otot mata 1,12–1,28 volt (rata-rata 1,18 volt). Pada kondisi tidak sadar, frekuensi sinyal otak menurun ke 7,80–8,88 Hz (rata-rata 8,36 Hz) dan tegangan sinyal otot mata menurun ke 0,21–0,31 volt (rata-rata 0,26 volt). Kesimpulan. Sistem pengkukuran sinyal otot mata dan sinyal otak pasien secara real-time berbasis IoMT, berhasil dirancang dan diuji efektif dalam memantau kesadaran pasien.