Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pemodelan Alat Pencegah Micro-Sleep Sebagai Upaya Mitigasi Kecelakaan Transportasi
Wibowo Harry Sugiharto 1 , Muhammad Imam Ghozali 2 ,  Alif Catur Murti 3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus, Kudus – Indonesia 123 wibowo.harrys@umk.ac.id 1 , imam.ghozali@umk.ac.id 2 , alif.catur@umk.ac.id 3
Abstract
Micro-sleep  (MS)  is a  short  sleep  condition  ranging from  1  to  30  seconds,  where  people  who experience this condition fail to respond to motor sensors and become unconscious. Micro-sleep often occurs as a result of lack of sleep, but not always micro-sleep is caused by lack of sleep, some  cases  explain  that  micro-sleep  sufferers  are  also  experienced  by  those  who  do  during monotonous work. Micro-sleep becomes very important when this condition involves dangerous conditions. Even though it's only a few seconds, of course this is very dangerous, and may be one of the main causes of accidents. By utilizing sensor technology, we can do realtime monitoring of  the  data  of  the  owner,  so  that  a  tool  that  can  detect  the  condition  of  the  driver  who  has micro-sleep  can  be  developed.  With  this  information  the  micro-sleep  detector  will  make  a warning to the driver. This is expected to reduce the number of accidents caused by micro-sleep.
Keywords : Micro-sleep, Sensor, Warning System, Transportation Crash
Abstrak
Micro-sleep (MS) adalah kondisi tidur pendek berkisar antara 1 sampai 30 detik, dimana orang yang mengalami kondisi ini gagal merespon sensor motoric dan menjadi tidak sadarkan diri . Micro-sleep sering terjadi sebagai akibat dari kurang tidur, tapi tidak selamanya micro-sleep diakibatkan karena kurang tidur, beberapa kasus menjelaskan bahawa penderita micro-sleep juga  dialami  oleh  mereka  yang  melakukan  selama  pekerjaan  yang  monoton  .Micro-sleep menjadi  hal  yang  sangat  penting  saat  kondisi  ini  menyangkut  kondisi  yang  membahayakan. Meski  hanya  beberapa  detik,  tentu  ini  sangat  berbahaya,  dan  mungkin  jadi  salah  satu penyebab  utama  kecelakaan.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  sensor  maka  kita  dapat melakukan pemantauan secara realtime dari data pengemuni, sehingga dapat dikembangkan sebuah alat yang mampu mendeteksi kondisi pengemudi yang mengalami micro-sleep.  Dengan informasi ini alat pendeteksi micro-sleep akan melakukan peringatan kepada pengemudi. Hal ini diharapkan dapat menekan angka kecelakaan yang disebabkan oleh micro-sleep.
Kata kunci : Micro-sleep, Sensor, Sistem Peringatan, Kecelakaan Transportasi

## 1. PENDAHULUAN
Micro-sleep (MS) adalah kondisi tidur pendek berkisar antara 1 sampai 30  detik,  dimana  orang  yang  mengalami  kondisi  ini  gagal  merespon  sensor motoric  dan  menjadi  tidak  sadarkan  diri  [1][2]. Micro-sleep sering  terjadi sebagai  akibat  dari  kurang  tidur,  tapi  tidak  selamanya micro-sleep diakibatkan  karena  kurang  tidur,  beberapa  kasus  menjelaskan  bahawa penderita micro-sleep juga  dialami  oleh  mereka  yang  melakukan  selama pekerjaan  yang  monoton  [3]. Micro-sleep menjadi  hal  yang  sangat  penting saat  kondisi  ini  menyangkut  kondisi  yang  membahayakan.  Meski  hanya
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
beberapa  detik,  tentu  ini  sangat  berbahaya,  dan  mungkin  jadi  salah  satu penyebab utama kecelakaan [4]. Menurut U.K. road safety charity Brake, dari 1000  koresponden  45%  pria  dan  22%  wanita  yang  disurvei  mengaku melakukan  microleeping  saat  mengemudi  [5].  Lebih  dari  1550  korban  jiwa dan  40.000  cedera  tidak  fatal  terjadi  setiap  tahun  di  Amerika  Serikat diakibatkan  oleh  kondisi  pengemudi  mengantuk,  kurang  tidur  [6].  Dalam sejarah  banyak  mencatat  kecelakan  yang  diakibatkan  oleh microsleep [7]. Diantaranya  kecelakan  yang  disebabkan micro-sleep juga  banyak  terjadi  di Indonesia,  misalnya  kecelakaan  yang  terjadi  di  jalan  Tol  Batang-Pemalang, Pekalongan pukul 11.00 WIB (25/6/2018) Penyebabnya karena pengemudi mengalami microsleep akkibatnya 4 orang korban mengalami kritis[8]. Data dari kepolisian republik  Indonesia mencatat setidaknya  terjadi  1018 kasus yang terjadi karena pengemudi mengantuk hanya dalam 15 Hari[8]. Beberapa  ahli  mendefinisikan microsleep memiliki  ciri-ciri  perilaku (anggukan  kepala,  kelopak  mata  terkulai,  dll.)[3],  Sementara  yang  lain bergantung  pada  pembacaan  hasil  EEG[2].  Karena  ada  banyak  cara  untuk mendeteksi Micro-sleep dalam  berbagai  konteks,  ada  sedikit  kesepakatan tentang  cara  terbaik  untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan microsleep menggunakan detak jantung[9]. Dengan memanfaatkan teknologi sensor  maka  kita  dapat  melakukan  pemantauan  secara  realtime  dari  data pengemuni,  sehingga  dapat  dikembangkan  sebuah  alat  yang  mampu mendeteksi  kondisi  pengemudi  yang  mengalami micro-sleep .  Dengan informasi ini alat pendeteksi micro-sleep akan melakukan peringatan kepada pengemudi.  Hal  ini  diharapkan  dapat  menekan  angka  kecelakaan  yang disebabkan oleh micro-sleep .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Sebuah  sistem  analisis  biosignal  adaptif  untuk  mendeteksi  peristiwa- peristiwa micro-sleep disajikan. Sistem diterapkan pada elektroensefalogram dan elektrookulogram yang  tercatat  dari  23  relawan  muda  saat  melakukan pemantauan  dalam  sebuah  simulasi  mengemudi  secara  monoton  selama semalam. Dari sanalah lah dapat diklasifikasikan menjadi micro-sleep dan non microsleep .  Metode yang digunakan adalah Delay Vector Variance . Perpaduan semua  sinyal  yang  tercatat  dan  kedua  jenis  fitur  menyebabkan  error  yang dihasilkan  turun  menjadi  11,2%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metodologi yang  diusulkan  mampu  mendeteksi,  tetapi  tidak  mampu  untuk  melakukan prediksi  kejadian  yang  akan  datang[10].  Selang  dalam  kinerja  visuomotor sering dikaitkan dengan perilaku microsleep . Sistem peringatan yang mampu mendeteksi  pola  dalam  EEG  yang  dapat  diandalkan  sebelum  atau  selama kejadian  memiliki  potensi  untuk  menyelamatkan  banyak  nyawa. pengembangan  deteksi  mocrosleep  menggunakan Long  Short'Term  Memory (LSTM). Untuk melatih dan memvalidasi sistem, EEG, video wajah dan data pelacakan  dikumpulkan  dari  15  subjek  yang  melakukan  tugas  pelacakan visuomotor untuk 1 jam dalam 2 sesi.  hal ini memberikan informasi tingkah laku  pada  peristiwa-peristiwa  singkat  dengan  resolusi  temporal  yang  baik.
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sistem  deteksi  dirancang  untuk  bekerja  secara  real-time  tanpa  kalibrasi untuk  masing-masing  subjek.  Hasil  awal  menunjukkan  sistem  tidak  cukup andal  untuk  penggunaan  umum,  tetapi  hasil  dari  beberapa  sesi  pelacakan mendorong penelitian lebih lanjut dari metode pendekatan yang dilaporkan [11].
Mengantuk  didefinisikan  oleh  dua  peristiwa  hasil:  penurunan  kinerja (model  Lane-Crossing)  dan electroencephalogram (EEG)  ditandai  episode tidur  ( Microsleep Models).  Untuk  setiap  hasil,  kami  menilai  keakuratan  set prediktor,  termasuk  atau  tidak  termasuk  faktor  driver,  tindakan  kelopak mata,  dan  pengukuran  kinerja  mengemudi.  Kami  juga  membandingkan prediksi  menggunakan  interval  waktu  yang  berbeda  relatif  terhadap peristiwa. Dengan memeriksa Area Di bawah receiver operating characteristic Curve  (AUC), akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  model  prediktif,  hasilnya menunjukkan  bahwa  dimasukkannya  faktor  driver  individu  meningkatkan AUC dan akurasi prediksi untuk kedua hasil. Hasil dari percobaan ini dapat bermanfaat  bagi  pengembangan  deteksi  ngantuk  secara  real-time  dan membantu mengelola kantuk untuk menghindari kecelakaan [12].
Microsleep adalah    tidur  tidak  disengaja  yang  berlangsung  selama sepersekian  detik  atau  hingga  satu  menit  di  mana  seseorang  gagal  untuk menanggapi  lingkungannya  dan  menjadi  tidak  sadar.  Karena  waktu  yang sudah  berlalu, microsleep dapat  menciptakan  situasi  berbahaya,  misalnya ketika  seorang  pengguna  mengendarai  mobil,  setiap microsleep dapat mengakibatkan  situasi  yang  tidak  aman  atau  bahkan  kematian.  Dalam penelitian  ini,  dirancang  sistem  yang  mendeteksi  dan  memprediksi microsleep menggunakan  data  yang  dikumpulkan  dari  monitor  denyut jantung  yang  mampu  EKG.  Hasil  penelitian    menunjukkan  bahwa pendeteksian microsleep memiliki  tingkat  akurasi  96%  dapat  memprediksi periode  waktu  di  mana microsleep berikutnya  akan  dengan  tingkat  akurasi 83%.  Setelah microsleep terdeteksi  atau  diprediksi,  sistem  akan memperingatkan subjek[9].
Dalam penelitian telah digunakan beberapa tahapan prosedur penelitian yang dapat dijelaskan sebagai berikut:
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
IDENTIFIKASI MASALAH AKUISISI DATA DARI SENSOR STUDI PUSTAKA STUDI LAPANGAN NORMALISASI DATA DAN PENENTUAN KONDISI MICRO-SLEEP HASIL PENENTUAN PENDETEKSIAN MICRO-SLEEP PENGUMPULAN DATA PENGOLAHAN DATA MENENTUKAN PARAMETER YANG AKAN DIGUNAKAN DALAM MENDETEKSI MICRO-SLEEP PENENTUAN PARAMETER

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Permasalahan  yang  ada  dalam  peneltian  ini  yakni  banyak  kecelakaan lintas terjadi  terjadi karena adanya terjadi micro-sleep pada pengemudi.

## 2.2. Penentuan Parameter
Penentuan parameter / Screening Parameter dilakukan agar parameter- parameter  yang  akan  dipakai  dalam  penelitian  tepat  untuk  menentukan status micro-sleep seseorang.
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Pengumpulan Data
Data  didapat  dari  proses  akuisisi  data  dari  sensor  yang  digunakan. Sensor  inilah  yang  akan  mengeluarkan  data  mentah  dari  parameter  yang dibutuhkan,  untuk  nantinya  akan  diolah  untuk  melakukan  pendeteksian micro-sleep .

## 2.3.1. Deteksi Detak Jantung
Jantung  adalah  Jantung  adalah  organ  vital  di  dalam  tubuh  manusia. Fungsinya untuk sirkulasi darah di dalam tubuh melalui vena. Frekuensi dan kekuatan  Detak  Jantung  berbeda  dari  orang  ke  orang  [13].  Sistem kardiovaskular  dipengaruhi  oleh  jalur sympa-thetic dan parasimpatis dari sistem  saraf  otonom  [14].  Analisis  HRV  mengkuantifikasi  sistem  saraf otonom dan dapat digunakan untuk itu dapat digunakan untuk membedakan antara respon stres dan respon istirahat [15].

## 2.3.2. Sesor Detak Jantung
Dalam  melakukan  deteksi  jantung  diperlukan  sensor  sebagai  media peubah  nilai  fisis  dari  detak  jantung  manusia  menjadi  data  yang  nantinya kemudian  diolah  oleh  sistem  [16].  Beberapa  sensor  detak  jantung  yang mudah ditemukan adalah sebagai berikut :
a. KY-039
KY-039 merupakan sensor yang mendeteksi detak jantung menggunakan phototransistor .  KY-039  menggunakan  LED  inframerah  & phototransitor untuk  mendeteksi  gelombang  pada  jari  [17].  Cara  kerja  KY-039  adalah ketika  LED  menyala  pada  sisi  atas  jari,  dan  phototransistor  berada  ada sisi  lainnya  maka  phototransistor  digunakan  untuk  menangkap gelombang  yang  dipancarkan  LED  inframerah.  Ketika  ada  aliran  darah maka  terdapat  perbedaan  cahaya  yang  ditangkap  oleh phototransistor [18].
Gambar 2. Sensor KY-039
b. Pulse Sensor
Pulse sensor bekerja dengan cara memanfaatkan cahaya. Saat sensor ini diletakkan  dipermukaan  kulit,  sebagian  besar  cahaya  diserap  atau dipantulkan  oleh  organ  dan  jaringan  (kulit,  tulang,  otot,  darah),  namun
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebagian  cahaya  akan  melewati  jaringan  tubuh  yang  cukup  tipis.  Ketika jantung memompa darah melalui tubuh, dari setiap denyut yang terjadi, timbul gelombang pulsa (jenis seperti gelombang kejut) yang bergerak di sepanjang  arteri  dan  menjalar  ke  jaringan  kapiler  di  mana  sensor  pulsa terpasang. Pulse  sensor dirancang  untuk  mengukur  inter  beat  interval (IBI).  IBI  adalah  selang  waktu  pada  denyut  jantung  dalam  mili  detik dengan  waktu  momen  sesaat  dari  jantung  berdetak.  BPM  berasal  setiap detak dari rata-rata setiap 10 kali IB [19]. Papan rangkaian pulse sensor ditempelkan  pada  jari  tangan,  kemudian  node  sensor  akan  membaca detak jantung, untuk selanjutnya mengirim hasil rekam detak jantung ke node koordinator yang terhubung dengan aplikasi monitoring [20].
Gambar 3. Pulse Sensor

## 2.4. Analisis Kebutuhan Sistem
Mendefinisikan masalah, tujuan, kebutuhan,   dalam pembangunan alat pendeteksi  yang  berhubungan  dengan  pendeteksian micro-sleep secara realtime. Adapun variabel yang diperlukan dalam sistem yang akan dibangun adalah  untuk  akuisisi  data  menggunakan  embeded  sensor  yang  telah dikalibrasi oleh perusahaan produsen sensor tersebut microcontroller, serta peripheral pendukung penelitian ini.

## 2.5. Perancangan Sistem
Tahapan  ini  memiliki  tujuan  untuk  mentransformasikan  kebutuhan- kebutuhan  sistem  yang  dilakukan  pada  tahap  analisis  kebutuhan  sistem kepada  prototype  alat  yang  akan  dibangun  nantinya.  Tahapan  perancangan sistem  mendesain  aliran  kerja  sistem  dan  merancang  pemrograman  yang diperlukan  dalam  pembangunan  sistem  informasi.Alur  kerja  sistem  dimulai dengan menentukan masukan, penyimpanan, pemrosesan, dan keluaran.

## 2.6. Implementasi Sistem
Pada tahap ini akan dibuat alat pendeteksian microsleep sesuai dengan perancangan yang dibuat pada tahap perancangan sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan deteksi microsleep maka data yang telah diakuisi oleh sensor kemudian  akan  di  olah  oleh  system  untuk  mendapatkan  kondisi mengantuk dari seseorang.
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.1. Normalisasi Data Hasil Deteksi Sensor
Data  Biometric  diketahui  merupakan  data  yang  noise  [21],  Untuk melakukan  normalisasi  data  perlu  dilakukan  penghapusan  data  detak jantung  yang  bernilai  0  atau  RR  Interval  negatif.  Kemudian  Low  Pass  Filter melakukan  normalisasi  dengan  menghapus  data  interval  RR  yang    yang memiliki data lebih dari 20% dari RR Interval sebelumnya.

## 3.2. Feature Extraction
pNN50 adalah angka dari sepasang urutan interval normal (NN) dengan nilah  lebih  besar  dari  50  ms  [22].    Kemudian  akan  dihitung  perbedaan dengan interval normal dengan persamaan  :
(1)
Kemudian  kita  menetapkan  NN50  sebagai  jumlah  interval  normal  di  mana kita memiliki perbedaan yang lebih besar dari 50 ms. Kemudian melakukan perhitungan nilai pNN50 dengan persamaan :
(2)

## 3.3. Pendeteksian Micro-sleep
Pendeteksian micro-sleep adalah dengan melakukan evaluasi terhadap nilai  pNN50  untuk  respon  jeda.  Jika  nilai  menuntukkan  diatas  20  maka subject telah mengantuk.
Sensor Detak Jantung Low Pass Filter Feature Extraction Micro-sleep Detection Akuisisi Data Detak Jantung pNN50 Sleep Condition Non-Sleep Condition
Gambar 4. Blok Diagram Deteksi Micro-sleep
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
Dalam menentukan kondisi mengantuk pada seseorang bisa dilakukan dengan  menggunakan  detak  jantung,  Pada  penelitian  ini  berhasil  dibuat pemodelan  dari  sistem  penentuan  kondisi  mengantuk  menggunakan  data hasil  akuisisi  dari  sensor  detak  jantung.    Data  yang  diterima  akan  melalui proses Low  Pass  Filter dan Feature  Extraction sampai  ahirnya  bisa ditentukan kondisi menujuukan mengantuk jika respon nilai jeda  diatas 20.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  J.  Thorpy et  al. , THE  INTERNATIONAL  CLASSIFICATION  OF  SLEEP DISORDERS , REVISED A merican A cademy of S leep M edicine . 2005.
[2] G. R. Poudel, C. R. H. Innes, P. J. Bones, R. Watts, and R. D. Jones, “Losing the struggle  to  stay  awake:  Divergent  thalamic  and  cortical  activity  during microsleep s,” Hum. Brain Mapp. , 2014.
[3] Y. H. Chou, C. C. Chuang, J. K. Zao, L. W. Ko, and C. T. Lin, “An fMRI study of abrupt-awake episodes during behavioral microsleep s,” in Proceedings of the Annual  International  Conference  of  the  IEEE  Engineering  in  Medicine  and Biology Society, EMBS , 2011.
[4] R.  Apinino,  “Kenali Microsleep ,  Gangguan  yang  Bisa  Bikin  Kecelakaan.” Liputan 6, 2017.
[5] D. Winterman, “Who, what, why: What is a micro-sleep?” BBC News, 2014.
[6] NCSDR/NHTSA  Expert  Panel  on  Driver  Fatigue  and  Sleepiness,  “Drowsy Driving and Automobile Crashes,” Drowsy Driving , 2014. .
[7] A.  J.  Blaivas,  R.  Patel,  D.  Hom,  K.  Antigua,  and  H.  Ashtyani,  “Quantifying microsleep to help assess subjective sleepiness,” Sleep Med. , 2007.
[8] Y.  O.  Handono,  “Waspada!  Ketika  ‘ Microsleep ’  Melanda,  Nyawa  Pengemudi Jadi Taruhanny,” 2018.
[9] A.  Watson  and  G.  Zhou,  “ Microsleep Prediction  Using  an  EKG  Capable  Heart Rate  Monitor,”  in Proceedings  -  2016  IEEE  1st  International  Conference  on Connected Health: Applications, Systems and Engineering Technologies, CHASE 2016 , 2016.
[10]  M.  Golz,  D.  Sommer,  and  D.  Mandic,  “ Microsleep detection  in electrophysiological signals,” Proc. ICINCP 2005 , no. May 2016, pp. 2–9, 2005.
[11]  P.  R.  Davidson,  R.  D.  Jones,  and  M.  T.  R.  Peiris,  “Detecting  Behavioral Microsleep s using EEG and LSTM Recurrent Neural Networks,” in 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference , 2005.
[12]  Y. Liang et al. , “Prediction of drowsiness events in night shift workers during morning driving,” Accident Analysis and Prevention , 2017.
[13]  B.  P.  angin  Ahmad  Nawawi  Harahap,  “SISTEM  PENGUKURAN  DETAK JANTUNG  MANUSIA  MENGGUNAKAN  MEDIA  ONLINE  DENGAN  JARINGAN WI-FI BERBASIS PC,” Saintia Fis. Univ. Sumatera Utara , pp. 1–7, 2013.
[14]  J. Sztajzel, “Heart rate variability: A noninvasive electrocardiographic method to measure the autonomic nervous system,” Swiss Medical Weekly . 2004.
[15]  M.  Altini,  J.  Penders,  R.  Vullers,  and  O.  Amft,  “Automatic  heart  rate normalization  for  accurate  energy  expenditure  estimation.  An  analysis  of activities of daily living and heart rate features.,” Methods Inf. Med. , 2014.
[16]  S. Bennett, A History of Control Engineering, 1930-1955 . Peter Peregrinus Ltd, 1993.
Volume 3 Nomor 1 Maret 2019, pp. 11-19 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[17]  I.  K.  Resika  Arthana,  I.  M.  A.  Pradnyana,  and  D.  P.  Y.  Kurniati,  “Sistem Monitoring Detak Jantung dan Lokasi Pasien,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , vol. 15, no. 1, pp. 124–133, 2018.
[18]  I.  K.  R.  Arthana  and  I.  M.  A.  Pradnyana, “Perancangan alat pendeteksi  detak jantung dan notifikasi melalui sms,” pp. 889–895, 2017.
[19]  Fachrul  Rozie,  F.  Hadary,  and  W.  F.  T.  Pontia,  “Rancang  Bangun  Alat Monitoring  Jumlah  Denyut  Nadi  /  Jantung  Berbasis  Android,” J.  Tek.  Elektro Univ. Tanjungpura , pp. 1–10, 2016.
[20]  M.  W.  Sari  and  S.  Wardani,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Monitoring  Detak Jantung Melalui Finger Test Berbasis Arduino,” J. EKSIS , vol. 9, pp. 105–112, 2016.
[21]  T.  Fritz  and  S.  C.  Muller,  “Leveraging  Biometric  Data  to  Boost  Software Developer  Productivity,”  in 2016  IEEE  23rd  International  Conference  on Software Analysis, Evolution, and Reengineering (SANER) , 2016.
[22]  T.  L.  Hartono,  F.  D.  Setiaji,  I.  Setyawan,  P.  Studi,  T.  Elektro,  and  F.  Teknik, “ALAT  BANTU  ANALISIS  HEART  RATE  VARIABILITY,” Techné  J.  Ilm. Elektrotek. , vol. 12 No. 2 O, pp. 141–158, 2013.