## EVALUASI RESISTANSI SENSITIVITAS MODUL GALVANIC SKIN RESPONSE BERBASIS ARDUINO NANO
Hendi Handian Rachmat 1 , Marinus Moang Laurentius Say 2
1,2) Program Studi Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung, Jawa Barat, Indonesia Email: hendi.hr@ gmail.com, rinosay123@ gmail.com
Info Artikel ABSTRACT Histori Artikel: Diterima Jun 24, 2023 Direvisi Agu 31, 2023 Disetujui Sep 07, 2023 In this study, we evaluated the sensitivity of a Galvanic Skin Response (GSR) sensor to measure human stress levels based on skin conductivity of two fingers. The goal of this evaluation was to define the optimum sensitivity resistance of the Wheatstone bridge  circuit  in  the  GSR  sensor  to  detect  six  different  levels  of  human  stress conditions,  ranging  from  Normal  level  (0–0.415μSiemens)  to  Severe  level (>4.166μSiemens).  To  perform  this evaluation,  we  designed  and  implemented the GSR sensor, which consists of a pair of finger electrodes, a voltage divider circuit, a Wheatstone bridge circuit, an instrumentation amplifier, an Arduino Nano controller circuit,  and  a  display  module.  The  evaluation  tested  four  different  sensitivity resistances  of  the  Wheatstone  bridge  circuit:  50kΩ,  100kΩ,  150kΩ,  and  200kΩ. Digital values  were  measured and calculated  for  each  sensitivity  resistance  when measuring  skin  resistance values  from  0Ω  to 30MΩ  with  a  50kΩ  step increment. These values simulated all six stress level conditions. The measurement showed that the sensitivity resistances of 200kΩ, 150kΩ, 100kΩ, and 50kΩ resulted in a range of skin  resistances  (with  an  average  percentage  relative  error)  of  3MΩ  -  250kΩ (0.45%),  3MΩ  -  200kΩ  (1.06%),  3MΩ  -  150kΩ  (1.29%),  and  2.4MΩ  -  100kΩ (1.09%), respectively.
Keywords: Galvanic Skin Response, sensitivity resistance, stress level

## ABSTRAK
Pada studi ini dilakukan evaluasi sensitivitas hasil pengukuran sensor Galvanic Skin Response  (GSR),  untuk  mengukur  tingkat  stress  manusia  berdasarkan  nilai konduktansi  kulit  dua  jari  tangan.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk  menentukan  nilai resistansi  sensitivitas  optimum  dari  rangkaian  jembatan  Wheatstone  pada  sensor GSR  agar  hasil  pengukuran  dapat  mendeteksi  enam  kondisi  level  stress  manusia yaitu  dari  level  Normal  (0-0,415μSiemens)  hingga  level  Stress  Sangat  Berat  (  > 4,166μSiemens  ).  Proses  evaluasi  dilakukan  melalui  perancangan  dan  realisasi sensor GSR yang terdiri dari elektroda jari tangan, rangkaian pembagi tegangan, rangkaian  jembatan  Wheatstone,  rangkaian  penguat  instrumentasi,  rangkaian kontroler  Arduino  Nano  serta  rangkaian  display.  Evaluasi  dilakukan  dengan menguji empat nilai resistansi sensitivitas yang berbeda pada rangkaian jembatan Wheatstone  yaitu  50kΩ,  100kΩ,  150kΩ  dan  200kΩ.  Keempat  nilai  resistor sensitivitas ini diukur dan dihitung nilai tegangan digital  untuk mengukur resistansi kulit jari dari 0Ω sampai dengan 3MΩ dengan kenaikan resistansi sebesar 50kΩ. Nilai range resistansi kulit ini sebagai simulasi kondisi kulit dalam keadaan Normal sampai  dengan  keadaan  Stress  Sangat  Berat.  Dari  hasil  pengujian  menunjukkan resistansi  sensitivitas  50kΩ,  100kΩ,  150kΩ  dan  200kΩ    secara  berturut-turut memiliki  range  resistansi  kulit  (dan  persentase  rata-rata  error  relatif  absolut pengukuran)  sebesar    3MΩ-250kΩ  (0,45%),  3MΩ-200kΩ  (1,06%),  3MΩ-150kΩ (1,29%) dan 2,4MΩ -100 kΩ (1,09%).
Kata Kunci:  Galvanic Skin Response, resistansi sensitivitas, tingkat stress
Penulis Korespondensi:
Hendi Handian Rachmat, Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung, Jl. PH.H. Mustofa No. 23 Bandung (40124) Jawa Barat hendi.hr@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Galvanic  Skin  Response (GSR)  merupakan perubahan  psikologis  pada  kulit  yang  disebabkan oleh perubahan aktivitas kelenjar keringat, di mana kelenjar keringat akan aktif jika tubuh berada dalam kondisi stress atau berada pada kondisi tertekan [ 1 ], [ 2 ], [ 3 ], [ 4 ]. Seiring dengan meningkatnya kelenjar keringat  maka  meningkat  pula  sifat  konduktivitas kulit[ 5 ].  GSR  dapat  dijadikan  sebagai  indikator untuk  mengukur  tingkat stress melalui  sentuhan kulit sebagai obyek pengukuran stres s[ 1 ], [ 2 ]. Kulit manusia  menunjukkan  berbagai  bentuk  fenomena bio  elektrik  terutama  pada  daerah  jari–jari  dan telapak tangan maupun kaki[ 6 ]. Hal ini disebabkan oleh  densitas  tertinggi  kelenjar  keringat  terdapat pada jaringan bawah kulit daerah bagian tubuh dahi, dagu, jari-jari, telapak tangan, dan kaki, dibandingkan dengan organ–organ lain[ 5 ]. Sehingga  pada  pengukuran  bio  sinyal  GSR, elektroda pengukuran lebih baik ditempatkan pada dua jari tangan (jari tengah dan jari telunjuk)[ 7 ].
Untuk membantu tenaga medis dan psikolog untuk mengukur tingkat emosi manusia khususnya tingkat stress pasien  adalah  dengan  menggunakan    sensor GSR[ 8 ].  Selain  tingkat stress ,  sensor  GSR  ini digunakan  untuk  mengukur  kondisi  emosional pasien,  kondisi mental  pasien  dan  telah  digunakan oleh peneliti-peneliti sebelumnya untuk mempelajari berbagai aktivitas manusia dan kondisi neurologis  [ 5 ],  [ 8 ],  [ 9 ].  Bahkan  sensor  GSR digunakan sebagai pendeteksi kebohongan[ 10 ] dan mendeteksi  rasa  sakit[ 11 ].  Seperti  telah  dilakukan oleh Alrash dan rekan yang memanfaatkan GSR dan detak  jantung  sebagai  sarana  untuk  mengukur kondisi  mental  pekerja  di  Saudi  Arabia  terhadap beban  kerja  yang  diberikan  guna  meningkatkan sistem  kerja  di  perusahaan  [ 12 ].  Berbeda  hal  nya dengan  Amidei  dan  rekan  yang  telah  melakukan pendekatan  pada  parameter  konduktivitas  kulit terhadap  kondisi  kantuk  seorang  pengemudi kendaraan[ 13 ],  di  mana  jika  kondisi  konduktivitas kulit  menunjukkan  kondisi  kantuk  maka  sistem akan  memberikan  peringatan  kepada  pengemudi agar  terhindar  dari  kecelakaan.  Begitu  juga  yang dilakukan  oleh  Dogan  dan  rekan  yang  melakukan hal  yang  sama  Amidei  dan  rekan  yaitu melakukan tingkat stress para  pengemudi  menggunakan parameter  GSR[ 14 ].    Bahkan  GSR  juga  telah digunakan untuk mendeteksi tingkat stress pelajar selama  kondisi  bencana  COVID-19  [ 15 ]  dan
kondisi  lapar  seorang  pasien  tertentu  yang  sulit mengungkapkan kondisi tersebut secara lisan [ 16 ].
Masih  banyak  aplikasi-aplikasi  lain  yang  bisa dideteksi  oleh  GSR  sepanjang  berhubungan diantaranya dengan kondisi stress, kondisi emosional,  dan  kondisi  mental. Sensor  ini  dapat membantu  membuat  diagnosa  untuk  menunjukkan tingkat stress yang dialami oleh pasien. Berdasarkan penelitian Yolanda dinyatakan bahwa tingkat stress yang diukur  berdasarkan range nilai konduktansi  kulit  (dalam  satuan  mikro  Siemens) dapat  diklasifikasikan  menjadi  enam tingkat stress yaitu  Normal  (0  -  0,415),  Rileks  (0,417  -  1,054), Stress ringan (1,058 - 1,418), Stress sedang (1,424 - 2,433), Stress berat (2,444 - 4,166) dan Stress sangat berat (> 4,166)  [ 17 ]. Dari hasil penelitian ini juga telah  dihitung  tingkat stress berdasarkan  nilai digital  hasil  konversi  nilai  tegangan  analog menggunakan  komponen Analog  to  Digital Converter (ADC)  10-bit  dengan  nilai  tegangan referensi sebesar 5 Volt.
Jadi  dengan  mengukur  perubahan  konduktansi listrik  pada  kulit  tersebut,  maka  dapat  diketahui apakah  seseorang  sedang  merasa  rileks  atau stress saat  akan  melakukan  suatu  kegiatan.  Sejumlah kegiatan memerlukan pengukuran tingkat stress ini seperti  sopir  truk,  pasien  yang  akan  dilakukan tindakan bedah medis, pelajar, pekerja serta profesi dan  kegiatan  lainnya.  Jika  dikonversikan  nilai konduktansi Sensor GSR ini menjadi nilai resistansi maka tingkat stress pasien dari mulai tingkat “ Stress sangat  berat”  sampai  dengan  tingkat  “Normal”, maka nilai resistansi tersebut berada pada range (< 240.038  kΩ)  sampai  dengan  (>  2,41  MΩ).  Jadi semakin stress seseorang  maka  nilai  resistansi kulitnya semakin kecil. Hal ini berbeda dengan nilai digital dari komponen ADC yang berbanding lurus terhadap tingkat stress yaitu semakin tinggi tingkat stress seseorang  maka  diperoleh  nilai  ADC  yang semakin besar.
Sensor  GSR  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  sensor  GSR  yang  diproduksi  oleh seeedStudio [ 18 ],  di  mana  sensor  ini  mengukur besarnya  konduktasi  kulit  pada  jari  tangan  dengan menggunakan  sepasang  elektroda  jari  tangan berbahan plat Nickel yang terpasang pada kain karet penyangga.  Sensor  ini  memiliki  harga  yang  relatif terjangkau,  relatif  mudah  penggunaannya  serta relatif kecil dimensinya. Sensor ini pun telah banyak dipergunakan  oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya untuk mengukur konduktansi kulit khususnya pada jari tangan [ 5 ], [ 7 ]. Namun, pada penelitian dari Das dan  rekan  serta  Cisnal  dan  rekan  tidak  dijelaskan besarnya nilai resistansi variabel sensitivitas sensor
agar pengukuran konduktansi kulit dapat mencakup enam  tingkat  kondisi stress [ 5 ],  [ 7 ].  Jika  nilai variabel  resistor  ini  tidak  tepat  maka  nilai konduktansi  level stress tertentu  tidak  akan terdeteksi,  sehingga  mengakibatkan  kesalahan diagnose  tingkat stress yang  diderita  oleh seseorang.
Untuk mengetahui karakteristik pengukuran sensor GSR berdasarkan nilai setting resistansi sensitivitas maka  pada  penelitian  dilakukan  evaluasi  cakupan pengukuran  tingkat stress pasien  dari  sensor  GSR untuk  setiap  nilai  resistansi  sensitivitas  yang berbeda.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  nilai setting resistansi  sensitivitas sensor  yang  paling  optimum  untuk  pengukuran enam tingkat stress berdasarkan penelitian Yolanda [ 17 ].

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk melakukan evaluasi nilai resistansi sensitivitas sensor GSR ini dilakukan perancangan dan  implementasi  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.  Perangkat  keras  dirancang  menggunakan rangkaian pengkondisi sinyal sensor GSR berdasarkan  rangkaian  dari  modul  sensor  GSR seeedStudio seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  1. Hal  ini  dilakukan  agar  mempermudah  untuk
melakukan analisis dikarenakan modul sensor yang telah  tersedia  di  pasaran  dimensinya  terlalu  kecil sehingga  sulit untuk  digunakan  dalam  pengukuran dan pengujian.
Sepasang Elektroda jari Modul pengkondisi sinyal Kabel Konektor Konektor Catu daya dan output Variabel resistor
Gambar 1 Modul sensor GSR dengan dua buah elektroda pada jari tangan[ 19 ]
Rangkaian  sensor  GSR  dibentuk  dari  sejumlah rangkaian  elektronika  pengkondisi  sinyal  yaitu rangkaian  pasif low  pass  filte r  (LPF) input , rangkaian  pembagi  tegangan,  rangkaian  Jembatan Wheatstone,  rangkaian  penguat  instrumentasi operational amplifier (op-amp) dan rangkaian pasif low  pass  filter (LPF) output .  Diagram  blok rangkaian  sensor  GSR  dari seeedStudio ini ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Diagram blok rangkaian pengkondisi sinyal sensor GSR
Cara  kerja  rangkaian  ini  dapat  mulai  dijelaskan melalui  tegangan input bernilai  5  volt  yang dihubungkan  ke  rangkaian  LPF input berupa  filter pasif RC. Dengan menggunakan nilai R1 = 4,7 kΩ dan  C1  =  100  nF,  maka  rangkaian  ini  berfungsi untuk  menyaring noise dari  tegangan input dan hanya akan meloloskan sinyal dengan frekuensi di bawah  (frekuensi cut-off) 338,63  Hz.  Setelah  itu tegangan input diturunkan  sebesar  50%.  dengan menggunakan rangkaian pembagi tegangan ( voltage divider) . Penurunan tegangan ini dilakukan agar  nilai  resolusi  yang  dihasilkan  oleh  sistem memiliki range yang  dapat mewakili  tiap  kategori tingkat stress pada  kulit  manusia.  Rangkaian pembagi  tegangan  diimplementasikan  dengan
menggunakan  dua  buah  resistor  (R1  dan  R2) bernilai  4,7  kΩ,  sehingga  nilai  tegangan output rangkaian pembagi tegangan (Va) menjadi 2,5 volt.
Tegangan  yang  telah  diperkecil  tersebut  kemudian disalurkan ke rangkaian Jembatan Wheatstone yang terdiri  dari  empat  buah  resistor.  Dua  buah  resistor tetap (R3 dan R4) pada rangkaian ini diimplementasikan  dengan  menggunakan  resistor bernilai 200 kΩ. Adapun dua resistor lainnya pada rangkaian  ini  yaitu  R5  dan  R6  berturut-turut merupakan resistor variabel bernilai 200 kΩ untuk mengatur  tingkat  sensitivitas  dan  resistor  dari elektroda  jari  tangan  sebagai  representasi  nilai resistansi  kulit.  Resistor  yang  digunakan  pada
rangkaian Jembatan Wheatstone diimplementasikan dengan  menggunakan  resistor  bernilai  skala  besar dengan maksud untuk mencegah arus macro shock pada permukaan tubuh dengan nilai arus maksimal 10 mA. Tegangan yang diterima oleh R jari dan R sensitivitas  akan  bervariasi,  tergantung  dari  besar nilai resistansi yang dimiliki jari tersebut. Semakin besar  nilai  hambatan  yang  dimiliki  maka  semakin besar  pula  nilai  tegangan  yang  diterima.  Besar kecilnya  nilai  resistansi  pada  kulit  berhubungan dengan  kondisi  konduktivitas  kulit  berdasarkan kelanjar  keringat  yang  dihasilkan  pada  bagian tubuh[ 5 ].
Untuk  menyimulasikan  nilai  resistansi  R  jari  (R6) digunakan  sebuah  variabel  resistor  3  MΩ.  Hal  ini dipilih berdasarkan nilai resistansi maksimal untuk tingkat stress kategori “Normal” adalah lebih besar dari 2,41MΩ.  Untuk  melakukan  evaluasi sensitivitas  sensor,  nilai  resistansi  kulit  (R6)  diuji dari  nilai  resistansi  0  Ω  sampai  dengan  3  MΩ dengan kenaikan per 50 kΩ. Dikarenakan potensio meter multiturn yang ada di pasaran hanya bernilai maksimum hingga 1 MΩ, maka untuk memperoleh kombinasi nilai resistansi lebih dari 1 MΩ sampai dengan  3  MΩ  digunakan  tambahan  dua  buah resistor  tetap  bernilai  masing-masing  1  MΩ  yang dihubungkan  secara  seri  dengan  potensio  meter multiturn .
Adapun  untuk  resistansi  sensitivitas  (R5),  nilai resistor variabel yang digunakan adalah sebesar 200 kΩ.  Dalam  melakukan  evaluasi  sensitivitas sensor GSR,  nilai  resistansi  R5  diatur  untuk  empat  buah nilai R sensitivitas yang berbeda-beda yaitu 200 kΩ, 150 kΩ, 100 kΩ, dan 50 kΩ.
Tegangan  dari  R  jari  (Vc)  dan  R  sensitivitas  (Vb) kemudian  dihubungkan  ke  rangkaian  penguat instrumentasi dengan menggunakan tipe rangkaian terintegrasi  (IC)  op-amp  LM324[ 7 ].  Rangkaian penguat  instrumentasi  ini  terdiri  dari  dua  buah rangkaian  penguat non-inverting op-amp  (op-amp A  dan  op-amp  B)  sebagai buffer dan  sebuah rangkaian differential  amplifier op-amp  (op-amp C).  Rangkaian  penguat buffer berfungsi  untuk
menghilangkan  efek  pembebanan  akibat  pengaruh dari  nilai  resistansi  pada  komponen  rangkaian Jembatan  Wheatstone.  Rangkaian buffer ini menggunakan  konfigurasi  penguat  op-amp non- inverting agar menghasilkan impedansi input yang relatif  besar.  Selain  itu,  dengan  menggunakan rangkaian buffer maka nilai tegangan input (Vb dan Vc) dapat dijaga untuk tidak berubah yaitu Vb = Vd dan  Vc  =  Ve.  Nilai  tegangan  yang  disalurkan  ke rangkaian differential  amplifier (Vd  dan  Ve) kemudian dihitung selisihnya. Selisih tegangan dari kedua input ini  selanjutnya  dilakukan  penguatan tegangan.  Rangkaian differential  amplifier ini dirancang dengan menempatkan R7 = R8 = 100 kΩ dan  R9  =  R10  =  200  kΩ,  sehingga  besarnya tegangan output (Vf)  dari  rangkaian differential amplifier dapat  dihitung  dengan  menggunakan Persamaan  (1).  Jadi  tegangan output (Vf)  sama dengan dua kali dari selisih tegangan input (Ve dan Vd).
( ) d V e V R R f V −  = 7 9 (1) ( ) d V e V k k f V −  =   100 200 ( ) d V e V f V −  = 2
Tegangan output dari differential  amplifier (Vf) kemudian  melewati  rangkaian  LPF output yang berfungsi  menyaring noise dari  tegangan output tersebut  dengan  cara  hanya  meloloskan  sinyal berfrekuensi  di  bawah  1,59  Hz.  Frekuensi cut  off pada rangkaian LPF output diperoleh dari rangkaian LPF RC pasif dengan nilai R11 = 1 MΩ dan C2 = 100 nF.
Tegangan yang telah disaring oleh LPF selanjutnya diolah  oleh  mikrokontroler  Arduino  Nano  untuk menampilkan  diagnosa  level stress berdasarkan nilai  resistansi  kulit  yang  terukur.  Nilai  tegangan analog  (Vg)  diubah  menjadi  nilai  digital  dengan menggunakan  ADC  internal  10  bit  dari  modul kontroler  Arduino  Nano.  Skematik  diagram  dari rangkaian pengkondisi sinyal sensor GSR ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Skematik diagram dari rangkaian pengkondisi sinyal sensor GSR
Setelah  selesai  mengimplementasikan  perangkat keras, selanjutnya dirancang perangkat lunak untuk memprogram  modul  kontroler  Arduino  Nano dengan  menggunakan  pemograman  Bahasa  C. Program yang dirancang berfungsi untuk menampilkan output rangkaian  pengkondisi  sinyal yang telah diubah menjadi bilangan desimal dalam bentuk  data  digital  10  bit  (ADC  internal)  sebagai representasi  besarnya  nilai  resistansi  jari  yang terdeteksi.  Untuk menghasilkan pembacaan output yang  lebih  stabil,  nilai  digital  dibaca  sebanyak  10 buah  data  untuk  diambil  nilai  rata-ratanya.  Hal  ini bertujuan  untuk  mengurangi  terjadinya noise atau error pengukuran.  Nilai  data  digital  rata-rata  ini ditampilkan  pada  layar  komputer  melalui  fasilitas serial monitor pada aplikasi Arduino IDE.
Proses  kerja  program  sistem  ini  dijelaskan  dalam bentuk flowchart program seperti ditunjukkan pada Gambar  4.  Program  dirancang  untuk  melakukan pengukuran  dalam  satu  kali  proses  pengukuran resistansi  kulit,  di  mana  jika  akan  melakukan pengukuran resistansi kulit seorang pasien atau nara coba  yang  lain  maka  program  perlu  dilakukan proses reset terlebih dahulu. Hal ini bertujuan untuk mempermudah  pencatatan  pengukuran  resistansi kulit.
Program  pertama-tama  melakukan  pembacaan tegangan dari rangkaian pengkondisi sinyal di salah satu port Analog modul Arduino berdasarkan nilai resistansi  yang  terukur  yang  telah  diubah  oleh rangkaian  pengkondisi  sinyal.    Nilai  tegangan analog tersebut kemudian diolah oleh ADC internal 10-bit menjadi data atau nilai digital dan disimpan pada suatu variabel. Data tegangan tersebut diambil secara berulang sebanyak 10 kali dan dihitung nilai rata-ratanya untuk selanjutnya ditampilkan sebagai data pengukuran.
Gambar 4 Flowchart program sensor GSR
Pengumpulan data sebagai representasi variasi nilai atau  kondisi  resistansi  kulit  dilakukan  dengan mengubah-ubah nilai resistansi pada potensiometer yang  mewakili  resistansi  kulit  jari  (R6)  manusia mulai  dari  3  MΩ  sampai  0  Ω,  dengan  perubahan sebesar 50 kΩ untuk setiap datanya. Pengukuran ini dilakukan  untuk  empat  nilai  R  sensitivitas  (R5) yang berbeda, yaitu pada saat R sensitivitas bernilai 200  kΩ,  150  kΩ,  100  kΩ,  dan  50  kΩ.  Hasil pengukuran  yang  telah  diperoleh  kemudian dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  lalu  dicari seberapa  besar  tingkat  kesalahan  yang  dihasilkan oleh pengukuran.
Besarnya tegangan output (Vg) yang dihasilkan dari perhitungan menggunakan Persamaan (2).
( )
      + − +  =       + − +  =       + − +  = −  = 5 200 5 6 200 6 5 2 100 200 5 2 5 200 5 5 2 6 200 6 100 200 5 3 5 6 4 6
7 9 7 9 R k R R k R V k k V V R k R V R k R k k V V R R R V R R R R R V V R R V g g a a b c g         , , ,       + − + = 5 200 5 6 200 6 5 R k R R k R V V g
 
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Dari  hasil  pengujian  simulasi  nilai  resistansi  kulit jari  (R6)  dari  mulai  3  MΩ  sampai  dengan  0  Ω, dengan  perubahan  sebesar  50  kΩ  diperoleh sejumlah data nilai data digital untuk empat nilai R sensitivitas  (R5)  yang  berbeda-beda  yaitu  200  kΩ, 150  kΩ,  100  kΩ,  dan  50  kΩ.  Hasil  pengukuran selanjutnya dibandingkan dengan hasil perhitungan menggunakan persamaan (2). Secara berturut-turut hasil pengujian untuk setiap nilai R sensitivitas (R5) sebesar  200  kΩ,  150  kΩ,  100  kΩ,  dan  50  kΩ ditunjukkan  pada  Gambar  5,  Gambar  6,  Gambar  7 dan Gambar 8.

## Gambar 5 Data pengukuran dan perhitungan ketika resistansi sensitivitas 200 kΩ
Dari  hasil  pengukuran  dan  pengujian  ketika resistansi sensitivitas 200 kΩ (Gambar 5) diperoleh bahwa  secara  statistika  menggunakan  One-Way ANOVA menunjukkan hipotesis nol (H0) diterima yaitu  rata-rata  hasil  pengukuran  dan  perhitungan bernilai sama dengan P-value 0,002768 untuk nilai signifikansi (α) sebesar 0,05. Nilai digital dari hasil pengukuran maupun hasil perhitungan tidak terjadi nilai  sama  untuk  setiap  kenaikan  nilai  resistansi kulit sebesar 50 kΩ mulai dari 3 MΩ sampai dengan 250 kΩ.
Resolusi  nilai  digital  untuk  setiap  penurunan resistansi sebesar 50 kΩ semakin besar ketika nilai resistansi  kulit  semakin  kecil.  Hal  ini  ditunjukkan pada Gambar 5 di mana kurva menunjukkan slope
yang  lebih  besar  ketika  resistansi  kulit  semakin kecil.  Kurva  menunjukkan slope yang  mulai membesar  pada  saat  nilai  resistansi  kulit  sebesar 850  kΩ  sampai  dengan  250  kΩ.  Hasil  pengujian mengalami error ketika  nilai  resistansi  kulit mencapai  nilai  lebih  kecil  dari  250  kΩ.  Nilai  rata- rata kesalahan absolut relatif untuk pengukuran ini adalah sebesar 0,45%.

## Gambar 6 Data pengukuran dan perhitungan ketika resistansi sensitivitas 150 kΩ
Kemudian  untuk  hasil  pengukuran  dan  pengujian ketika  resistansi  sensitivitas  150  kΩ  (Gambar  6) diperoleh  hasil  tidak  terjadi  nilai  digital  yang bernilai  sama  untuk  setiap  nilai  resistansi  kulit mulai dari 3 MΩ sampai dengan 200 kΩ.  Dengan metode  statistika  yang  sama  diperoleh  kesimpulan yang  sama  juga  (One-Way  ANOVA)  diperoleh bahwa hipotesis nol (H0) diterima, di mana rata-rata hasil  pengukuran  dan  perhitungan  menunjukkan nilai P-value sebesar  0,814227  untuk  nilai signifikansi (α) sebesar 0,05.
Resolusi  nilai  digital  mengalami  kenaikan  untuk setiap  penurunan  nilai  resistansi  sebesar  50  kΩ. Kondisi ini dimulai pada saat resistansi kulit mulai mencapai 1100 kΩ sampai dengan 200 kΩ, seperti ditunjukkan  pada  Gambar  6  di  mana slope kurva semakin  tajam.  Hasil  pengujian  mengalami error ketika  nilai  resistansi  kulit  mencapai  nilai  lebih kecil dari 200 kΩ. Nilai rata-rata kesalahan absolut relatif untuk pengukuran ini adalah sebesar 1,06%.
Dari  hasil  pengukuran  dan  pengujian  ketika resistansi sensitivitas 100 kΩ (Gambar 7) diperoleh bahwa  tidak  terjadi  juga  nilai  digital  yang  bernilai sama untuk setiap nilai resistansi kulit mulai dari 3 MΩ  sampai  dengan  150  kΩ.  Hasil  pengujian statistika  dengan  metode  One-Way  ANOVA menghasilkan  kesimpulan  yang  sama,  di  mana hipotesis  nol  (H0)  diterima  dengan  nilai P-value sebesar  0,754353  dengan  nilai  signifikansi  (α) sebesar  0,05.  Nilai  rata-rata  hasil  pengukuran  dan perhitungan bernilai sama.
Gambar 7 Data pengukuran dan perhitungan ketika resistansi sensitivitas 100 kΩ
Berdasarkan  kurva  pada  Gambar  7  terlihat  bahwa slope kurva  terlihat  semakin  membesar  ketika resistansi  kulit  bernilai  950  kΩ  dan  terus  semakin membesar  sampai  dengan  resistansi  kulit  bernilai 150  kΩ.    Hasil  pengujian  mengalami error ketika nilai resistansi kulit mencapai nilai lebih kecil dari 150  kΩ.  Nilai  rata-rata  kesalahan  absolut  relatif untuk pengukuran ini adalah sebesar 1,29%.

## Gambar 8 Data pengukuran dan perhitungan ketika resistansi sensitivitas 50 kΩ
Dari  hasil  pengukuran  dan  pengujian  ketika resistansi sensitivitas 50 kΩ (Gambar 8) diperoleh bahwa terjadi nilai digital yang bernilai sama untuk beberapa  nilai  resistansi  kulit  di  atas  2,4  MΩ. Berdasarkan  pengujian  statistika  menggunakan One-Way  ANOVA  dengan  nilai  signifikansi  (α) sebesar  0,05  diperoleh  nilai P-value sebesar 0,811954  sehingga  hipotesis  nol  (H0)  masih diterima  yang  menunjukkan  bahwa  rata-rata  hasil pengukuran dan perhitungan bernilai sama.
Resolusi nilai digital juga mengalami hal yang sama yaitu semakin membesar ketika nilai resistansi kulit mulai mencapai 950 kΩ dan terus membesar hingga 100 kΩ. Hasil pengujian ini baru mengalami error ketika  nilai  resistansi  kulit  mencapai  nilai  lebih kecil dari 100 kΩ. Nilai rata-rata kesalahan absolut relatif untuk pengukuran ini adalah sebesar 1,09%.

## 3.2 Pembahasan Hasil Penelitian
Pada  penelitian  dilakukan  pengujian  resistansi sensitivitas  (R5)  pada  rangkaian  sensor  GSR  dari seeedStudio dengan  tujuan  untuk  mengetahui  nilai batas nilai resistansi kulit minimum dan maksimum yang dapat terukur ketika resistansi sensitivitas di- setting pada  suatu  nilai  resistansi  tertentu.  Pada penelitian ini dilakukan pengujian setting resistansi sensitivitas untuk empat nilai resistansi yaitu 50 kΩ, 100 kΩ, 150 kΩ dan 200 kΩ. Dalam penelitian ini tidak semua nilai resistansi sensitivitas diuji karena akan  terlalu  banyak.  Dengan  menguji  empat  nilai resistansi  ini  diharapkan  diperoleh range batasan nilai  resistansi  sensitivitas  yang  dapat  digunakan agar  nilai  resistansi  kulit  jari  masih  dapat  terukur sesuai dengan kategori stress yang digunakan oleh Desta Yolanda.
Nilai  konduktansi  yang  digunakan  oleh  Desta Yolanda  untuk  membagi    kategori stress yang menjadi  enam  tingkatan  jika  diubah  berdasarkan nilai resistansi maka akan berubah menjadi seperti ditunjukkan pada Tabel 1[ 17 ].
Tabel 1 Klasifikasi tingkat stress berdasarkan nilai
konduktansi kulit dan resistansi kulit Tingkat stress Konduktansi GSR (µSiemens) Resistansi Kulit (kΩ) Normal 0 – 0,415 >2.409 Rileks (Relax) 0,417 – 1,054 948 – 2.398 Stress ringan 1,058 – 1,418 705 – 945 Stress sedang 1,424 – 2,433 411 – 702 Stress berat 2,444 – 4,166 240 – 409 Stress sangat berat > 4,166 < 240
Jadi  kategori  tingkat stress yang  digunakan  oleh Desta Yolanda dari mulai tingkat stress sangat berat sampai dengan tingkat stress Normal diwakili oleh nilai  resistansi  kulit  dari  mulai  240  kΩ  sampai dengan 2.409 kΩ (2,409 MΩ). Dengan nilai batasan resistansi  ini  maka  pengujian  setting  resistansi sensitivitas  harus  dapat  mampu  mengukur range nilai resistansi kulit tersebut yaitu dari mulai 240 kΩ sampai  dengan  2.409  kΩ  (2,409  MΩ)  sehingga dapat  menentukan  keenam  tingkat stress tersebut. Nilai  digital  yang  digunakan  oleh  Desta  Yolanda dalam  penelitiannya  tidak  digunakan  karena  hasil nilai ADC hasil konversi dari nilai tegangan analog ini  dipengaruhi  juga  dari  nilai  tegangan  referensi ADC pada saat konversi serta jumlah bit ADC yang digunakan,  sehingga  nilai  ADC  yang  diperoleh dikhawatirkan berbeda.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan untuk  mengukur range resistansi  kulit  yang  dapat terukur  oleh  masing-masing  resistansi  sensitivitas (ditampilkan  pada  Gambar  5  sampai  dengan Gambar  8)  diperoleh  hasil  rekapitulasi  seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Range nilai resistansi kulit untuk setiap nilai
resistansi sensitivitas Resistansi Sensitivitas (R5) Resistansi Kulit Minimum Resistansi Kulit Maksimum kesalahan absolut relatif 200 kΩ 250 kΩ 3.000 kΩ 0,45% 150 kΩ 200 kΩ 3.000 kΩ 1,06% 100 kΩ 150 kΩ 3.000 kΩ 1,29% 50 kΩ 100 kΩ 2.400 kΩ 1,09%
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  bahwa  resistansi sensitivitas 50 kΩ, 100 kΩ dan 150 kΩ memenuhi persyaratan range resistansi  kulit  berdasarkan penelitian Desta Yolanda. Nilai resistansi sensitivitas 200 kΩ tidak memenuhi persyaratan di bagian  resistansi  kulit  minimum  sehingga  akan mengakibatkan  pengukuran  kondisi stress sangat berat  tidak  akan  terukur.  Jadi setting resistansi sensitivitas diharuskan harus di set pada nilai lebih kecil dari atau sama dengan 150 kΩ dan lebih besar atau sama dengan 50 kΩ. Hal ini melihat dari data yang diperoleh (Tabel 3) yang menunjukkan bahwa nilai  resistansi  sensitivitas  50  kΩ  telah  mencapai batas  maksimum  pengukuran  kondisi stress yang diperlukan yaitu 2.400 kΩ atau 2,4 MΩ.
Dari  tiga  nilai  resistansi  sensitivitas  yang direkomendasikan  diperoleh  nilai  kesalahan  relatif absolut tertinggi pada resistansi sensitivitas 100 kΩ dan  terendah  pada  resistansi  sensitivitas  150  kΩ. Namun semuanya kesalahan absolut relatif masih di bawah  2%.  Jika  dilihat  pada  Gambar  5  sampai dengan Gambar 8, pengujian dengan menggunakan resistansi  sensitivitas  50  kΩ  memiliki range nilai output mikrokontroler  yang  paling  lebar  dari pengujian dengan menggunakan resistansi sensitivitas  lainnya.  Beberapa  hasil  nilai  digital yang  sama  dari  hasil  pengukuran  tidak  menjadi masalah dalam menentukan diagnosa tingkat stress karena  nilai  tersebut  berada  pada  kategori  tingkat stress yang sama yaitu “NORMAL”.
Jika  dilihat  dari  hasil  pengukuran  dan  perhitungan dengan menggunakan keempat resistansi sensitivitas  diperoleh  bahwa  untuk  simulasi resistansi  kulit  dengan  kenaikan  50  kΩ menghasilkan  nilai  resolusi  tegangan  digital  yang relatif kecil. Hal ini dapat dilihat dari karakteristik kurva  (Gambar  5  sampai  dengan  Gambar  8)  yang menunjukkan perubahan garis yang landai.  Hal ini
mengakibatkan hasil pengukuran rentan menghasilkan  nilai  digital  yang  sama  sehingga menyulitkan  untuk  menentukan  diagnosa  tingkat stress. Untuk  meningkatkan  resolusi  deteksi  nilai digital  maka  harus  dilakukan  kenaikan  bit  ADC menjadi  lebih  dari  10  bit  dengan  menggunakan ADC eksternal.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan perhitungan yang dilakukan  maka  nilai  resistansi  sensitivitas  terbaik untuk mengukur GSR dengan menggunakan sensor GSR seeedStudio adalah  bernilai  lebih  kecil  atau sama  dengan  150  kΩ  dan  lebih  besar  atau  sama dengan 50 kΩ.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Sofwan, “Perangkat Monitor Stress Berdasarkan GSR  dan  Tekanan  Darah,”  Institut  Teknologi Telkom,  Bandung,  2008. [Online].Available: https://repository.telkomuniversity.ac.id/pusta ka/96573/perangkat-monitor-stress-berdasar kan-gsr-dan-tekanan-darah.html
[2] R. Vahey and R. Becerra, “Galvanic skin response in  mood  disorders:  A  critical  review,” Int.  J. Psychol. Psychol. Ther. , vol. 15, no. 2, pp. 275–304, 2015. [Online].Available:  https://ijpsy.com/ volumen15/num2/414/galvanic-skin-response- in-mood-disorders-EN.pdf
[3] C.  Kappeler-Setz,  F.  Gravenhorst,  J.  Schumm,  B. Arnrich,  and  G.  Tröster,  “Towards  long  term monitoring of electrodermal activity in daily life,” Pers. Ubiquitous Comput. , vol. 17, no. 2, pp. 261– 271,  2013,  doi:  10.1007/s00779-011-0463-4. [Online].Available:  https://link.springer.com/ article/10.1007/s00779-011-0463-4
[4] C.  W.  Darrow,  “the  Rationale  for  Treating  the Change in Galvanic Skin Response As a Change in Conductance,” Psychophysiology , vol. 1, no. 1, pp.
31–38, 1964, doi: 10.1111/j.1469-8986.
1964.tb02618.x. [Online].  Available:  https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/j.14 69-8986.1964.tb02618.x
[5] T. Das, C. Mitra, H. Paul, and S. Banerjee, “Study the  Changes  of  Bioelectrical  Skin  Impedance  of Human body Associated with Different Physiological Parameters,” Int. J.  Res.  Publ. Rev. , vol.  03,  no.  12,  pp.  2617–2621,  2022,  doi: 10.55248/gengpi.2022.31288. [Online].  Avail able:  https://ijrpr.com/uploads/V3ISSUE  12/ IJRPR8937.pdf
[6] M. Sharma, S. Kacker, and M. Sharma, “A Brief Introduction and Review on Galvanic Skin Res ponse,” no. March 2018, 2016, doi:
10.21276/ijmrp.2016.2.6.003. [Online].  Availab le: https://www.researchgate.net/profile/Sudha nshu-Kacker / publication/312246486_A_ Bri ef_ Introduction_and_Review _on _ Galva nic _Skin_Response/links/5aae8d1da6fdcc1bc0bc 70fd/A – Brief - Introduction-and-Review-on- Galva nic-Skin-Response.pdf
[7] A.  Cisnal,  D.  Antolinez,  J.  P.  Turiel,  J.  C.  Fraile, and  E.  De  la  Fuente,  “A  Versatile  Embedded Platform  for  Implementation  of  Biocooperative Control in Upper-Limb Neuromotor Rehabilitation Scenarios,” IEEE  Access ,  vol.  11,  no.  February, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3265898. [Online].Available: https://ieeexplore.ieee.org/ stamp/stamp.jsp?arnumber=10097735
[8] A.  Goshvarpour  and  A.  Goshvarpour,  “The potential of photoplethysmogram and galvanic skin response  in  emotion  recognition  using  nonlinear features,” Australas.  Phys.  Eng.  Sci.  Med. ,  no. 0123456789,  2019,  doi:  10.1007/s13246-019- 00825-7. [Online].Available: https://link. springer.com/article/10.1007/s13246-019-008 25-7
[9] K. Hembrom, P. K. Shah, R. Siva, D. Mahanta, S. J.  Saikia,  and  H.  Bordoloi,  “Galvanic  Skin Reflectance (GSR) for Analysis of Mental Health,” NeuroQuantology , vol. 20, no. 15, pp. 5670–5674, 2022,  doi:  10.14704/NQ.2022.20.15.NQ88570.
[Online].Available:  https://www.neuroquanto logy.com/open-access/Galvanic+Skin+Reflec tance+%2528GSR%2529+for+Analysis+of+ Mental+Health_8998/
[10] A.  Kurniawan,  J.  Haidi,  M.  K.  A.  Rosa,  and  J. Suryanata,  “Analisis  Potensi  Kebohongan  dengan Galvanic  Skin  Response  Dan  Diameter  Pupil Mata,” J.  Amplif.    J.  Ilm.  Bid.  Tek.  Elektro  Dan Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  34–42,  2019,  doi: 10.33369/jamplifier.v9i2.15381.
[Online].Available:  https://ejournal.unib.ac.id/ index.php/jamplifier/article/view/15381
[11] G. R. Lestari and T. Abuzairi, “Design of Portable Galvanic  Skin  Response  Sensor for  Pain  Sensor,” Proceeding  - ICoSTA  2020  2020 Int.  Conf.  Smart Technol.  Appl.  Empower.  Ind.  IoT  by  Implement. Green  Technol.  Sustain.  Dev. ,  pp.  1–5,  2020,  doi:
10.1109/ICoSTA48221.2020.1570614094. [Onli ne].Available: https://ieeexplore.ieee.org  /do cument/9079255
[12] A.  Alrashdan,  A.  M.  Ghaleb,  N.  Alswailem,  A. Almaziad,  and  D.  Al  Saud,  “The  sensitivity  of Galvanic  Skin  Response  and  Heart  Rate  for assessing mental workload in Saudi Arabia,” IISE
Annu.  Conf.  Expo  2022 ,  p.  2022,  2022. [Online].Available: https://www.proquest.
com/openview/bb7c585fc3fa495feabfc23a2fa 076c3/1?pq-origsite=gscholar&cbl=51908
[13] A. Amidei et al. , “Driver Drowsiness Detection: A
Machine
Learning Approach on Skin
Conductance,” Sensors ,  vol.  23,  no.  8,  2023,  doi:
10.3390/s23084004. [Online]. Available: https:/ /www.mdpi.com/1424-8220/23/8/4004
[14] D.  Dogan,  S.  Bogosyan,  and  T.  Acarman, “Evaluation  of  driver  stress  level  with  survey, galvanic  skin  response  sensor  data,  and  force- sensing resistor data,” Adv. Mech. Eng. , vol. 11, no. 12,  pp.  1–19,  2019,  doi:  10.1177/16878140 19891555. Online].Available:  https://journals. sagepub.com/doi/full/10.1177/168781401989 1555
[15] C. M. Durán Acevedo, J. K. Carrillo Gómez, and C. A. Albarracín Rojas, “Academic stress detection on university students during COVID-19 outbreak by using  an  electronic  nose  and  the  galvanic  skin response,” Biomed.  Signal  Process.  Control ,  vol.
68, no. September 2020, 2021, doi: 10.1016/j.bspc.2021.102756. [Online].Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/ pii/S1746809421003530
[16] U.  Gogate  and  J.  Bakal,  “Hunger  and  stress monitoring  system  using  galvanic  skin  response,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 13, no. 3, pp. 861–865, 2019, doi: 10.11591/
ijeecs.v13.i3.pp861-865. [Online].  Available: https://ijeecs.iaescore.com/index. php/IJEECS/article/view/15650
[17] Desta  Yolanda, Mengukur  Tingkat  Stres  pada Manusia  Menggunakan  Galvanic  Skin  Response (GSR)  dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Berbasis Arduino Uno . 2014. [Online].Available: http://katalog.pustaka.unand.ac.id/index.php?
p=show_detail&id=99098&keywords=
[18] L. Seeed Technology Co., “Grove  - GSR sensor,” 2023.  https://www.seeedstudio.com/Grove-GSR- sensor-p-1614.html?queryID=6ec2f8314022e260 b58bae0d01db2dbb&objectID=1274&indexName =bazaar_retailer_products
[19] DigiWare, “Galvanic Skin Response GSR Grove,” 2020. https://digiwarestore.com/id/sensor-other/ galvanic-skin-response-gsr-grove-296229.html