Rancang Bangun Sistem Pemantauan Gejala Depresi Berbasis Sinyal EEG-EKG, Internet of Things, dan Support Vector Machine

Abstrak

Latar Belakang. Diagnosis depresi secara klinis saat ini masih bergantung padawawancara subjektif dan peralatan medis yang mahal. Tujuan. Penelitian ini bertujuan merancang alat portabel untuk pemantauan gejala depresi secara objektif dan kuantitatif. Metode. Sistem ini mengukur sinyal Elektroensefalogram (EEG) dan Elektrokardiogram (EKG) menggunakan mikrokontroler ESP32-S3 dan penguat berbasis TL074. Sinyal EEG diproses menjadi Power Spectral Density (PSD) melalui kalkulasi Fast Fourier Transform (FFT), sedangkan sinyal EKG diproses menjadi Heart Rate Variability (HRV) melalui perhitungan int…