SISTEM MONITORING TINGKAT STRES MANUSIA BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN ESP32-C3 DAN SENSOR GALVANIC SKIN RESPONSE (SANATECH)

Abstract

Stres merupakan respons fisiologis yang dapat berdampak pada kesehatan apabila berlangsung dalam jangka waktu lama. Pemantauan tingkat stres secara berkala masih menghadapi kendala karena sebagian metode yang tersedia memerlukan peralatan khusus dan biaya yang relatif tinggi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring tingkat stres manusia berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu melakukan pemantauan secara real-time menggunakan mikrokontroler ESP32-C3 dan sensor Galvanic Skin Response (GSR). Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental dengan tahapan perancangan perangkat keras, pengolahan sinyal menggunakan metode Moving Average untuk mereduksi noise, serta klasifikasi tingkat stres berdasarkan nilai ambang (threshold). Data hasil pembacaan kemudian dikirim ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan melalui dashboard berbasis web. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi kondisi stres rendah, sedang, dan tinggi dengan nilai GSR masing-masing sebesar 981, 1016, dan 1264. Seluruh data berhasil ditampilkan secara real-time pada dashboard web sehingga sistem dapat digunakan sebagai media monitoring tingkat stres yang praktis, portabel, dan hemat daya