Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pemantauan kesehatan "Healthcare Quality" yang ditujukan bagi pasien penyakit jantung dan lansia berbasis mikrokontroler ESP32. Sistem ini mampu memantau kondisi fisik pengguna secara real-time untuk mengatasi keterlambatan deteksi dini yang menjadi faktor utama tingginya angka kematian akibat penyakit kardiovaskular, yang pada tahun 2023 menyumbang 19,42% kematian di Indonesia. Integrasi sistem memanfaatkan berbagai sensor biometrik, yaitu MAX30102 untuk mengukur detak jantung (Beats Per Minute/BPM) dan saturasi oksigen dalam darah (SpO2), MLX90614 untuk mengukur suhu tubuh tanpa kontak, serta sensor GSR (Galvanic Skin Response) untuk mendeteksi kelembapan kulit sebagai indikator stres atau kondisi emosional pasien. Selain pemantauan parameter vital, pemanfaatan GPS pada smartphone yang diintegrasikan untuk merekam lokasi pengguna secara presisi guna memudahkan evakuasi medis dalam situasi darurat. Data yang diperoleh dari sensor diolah menggunakan metode Logika Fuzzy Sugeno untuk mengklasifikasikan kondisi kesehatan pengguna ke dalam kategori "Baik", "Waspada", atau "Bahaya" secara lebih adaptif dan realistis. Sistem ini berbasis Internet of Things (IoT), di mana seluruh data dikirim secara nirkabel melalui Wi-Fi dan dapat diakses oleh keluarga maupun tenaga medis melalui platform website yang telah disediakan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi dibandingkan dengan alat medis komersial. Sensor BPM mencapai akurasi yang cukup mirip dengan alat yang ada di komersial, begitu juga dengan sensor SpO2 dan sensor suhu tubuh. Dengan integrasi multi-sensor dan metode fuzzy, sistem ini memberikan solusi monitoring kesehatan yang praktis, responsif, serta andal untuk mendukung digitalisasi kesehatan nasional dan meningkatkan kualitas hidup pasien.