RANCANG BANGUN ALAT PENDETEKSI MOOD LINGKUNGAN BERBASIS IoT BERDASARKAN KLASIFIKASI PEMBACAAN SENSOR

Febrian, Nauval (2026) RANCANG BANGUN ALAT PENDETEKSI MOOD LINGKUNGAN BERBASIS IoT BERDASARKAN KLASIFIKASI PEMBACAAN SENSOR. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

Preview	Text Skripsi_22101152620065_Nauval Febrian_Abstrak.pdf Download (334kB) | Preview
Preview	Text Skripsi_22101152620065_Nauval Febrian_Bab 1.pdf Download (461kB) | Preview
Preview	Text Skripsi_22101152620065_Nauval Febrian_Daftar Pustaka.pdf Download (300kB) | Preview
	Text Skripsi_22101152620065_Nauval Febrian_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Kesehatan mental menjadi perhatian penting khususnya bagi setiap individu yang rentan terhadap stres, cemas, dan gangguan emosional akibat tekanan lingkungan dan gaya hidup digital. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan Pendeteksi Mood, sebuah sistem deteksi mood berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu menganalisis kondisi lingkungan dan aktivitas fisik pengguna untuk mengklasifikasikan mood secara otomatis. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan sensor suhu (DHT11), sensor cahaya (LDR), sensor suara (Microphone), dan sensor gerak (PIR). Data yang dikumpulkan diproses menggunakan logika threshold untuk mengidentifikasi mood seperti bahagia, tenang, stres, atau lelah. Hasil klasifikasi dikirim ke web dashboard secara real-time melalui koneksi Wi-Fi, yang kemudian menampilkan mood serta memberikan saran kepada pengguna. Sistem ini diharapkan dapat membantu pengguna untuk lebih sadar terhadap kondisi emosional mereka dan mendorong pengambilan keputusan yang lebih sehat secara psikologis.

Actions (login required)

View Item