## Efektifitas Sensor Elektrokardiograf (EKG) AD8232 Untuk Mendeteksi Kelelahan Pada Saat Penggunaan SMARTPHONE
Teguh Wijaksana Isma 1* , Milda Yuliza 2 , Tuti Angraini 3 , Roza Susanti 4 , Effendi 5 12345 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang, Jl. Limau Manih Padang, 25164, Indonesia
*Corresponding Author, email : milda@pnp.ac.id
Abstrak— Smartphone merupakan alat elektronik yang banyak digunakan pada era moderen saat ini. Mulai dari anak-anak sampai  dengan  orang  dewasa  menggunakan smartphone .  Kurangnya  pengetahuan  dari  pengguna smartphone membuat penggunaan smartphone dilakukan secara tidak wajar melebihi dari batas tubuh. Hal tersebut membuat berbagai dampak negatif dari penggunaan smartphone . Misalnya cara untuk dapat mengatasi masalah tersebut adalah dengan cara memanfaatkan sensor Elektrokardiograf (EKG).  Penggunaan  sensor Elektrokardiograf (EKG)  untuk  mengetahui  kelelahan  pengguna smartphone berdasarkan dari irama detak jantung, sensor yang digunakan sebagai deteksi kelelahan adalah tipe AD8232. Hasil dari proses ini  adalah  aman  atau  tidak  aman  pada  saat  penggunaan smartphone .  Ketika  BPM  bernilai  60  <  BPM  <  120,  maka  kondisi pengguna smartphone adalah aman, sedangkan ketika BPM < 60 atau BPM > 120, maka kondisi pengguna smartphone adalah tidak  aman.  Berdasarkan  dari  hasil  yang  telah  diuji  semakin  lama  penggunaan  smartphone  maka  nilai  BPM  akan  menjadi semakin berkurang
Kata kunci: Elektrokardiograf (EKG), Real Time Clock (RTC), Smartphone, Kelelahan
Abstract— Smartphones are electronic devices that are widely used in the current modern era. Ranging from children to adults are using smartphones. Lack of knowledge from smartphone users makes the use of smartphones improperly exceeding the body's limits. This makes a variety of negative impacts of using a smartphone. One way to overcome this problem is to use an electrocardiograph (ECG) sensor. The use ECG is to determine the fatigue of smartphone users based on heart rate rhythm. The sensor used as fatigue detection is the type AD8232. The result of this process is a secure or insecure condition for using a smartphone. When BPM is worth 60 <BPM <120, the condition of smartphone users is safe, whereas when BPM <60 or BPM> 120, the condition of smartphone users is unsafe. Based on the results that have been tested, the longer the use of a smartphone, the value of the BPM will sharply be reduced.
Keywords: Electrocardiograph (ECG), Real Time Clock (RTC), Smartphone, Fatigue.
© 2020 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Smartphone adalah  telepon  yang  memiliki kemampuan  seperti  komputer,  biasanya  memiliki  layar yang  besar  dan  sistem  operasinya  mampu  menjalankan tujuan  aplikasi-aplikasi  yang  umum  (Kamus  Oxford Online,  2013).  Backer  (2010),  menyatakan  bahwa smartphone adalah telepon yang menyatukan kemampuan-kemampuan terdepan; ini merupakan bentuk kemampuan  dari  Wireless  Mobile  Device  (WMD)  yang dapat  berfungsi  seperti  sebuah  komputer  dengan menawarkan fitur-fitur seperti Personal Digital Assistant (PDA),  akses  internet,  email,  dan Global  Positioning System (GPS). Smartphone juga memiliki  fungsi  lainnya seperti kamera, video, MP3 players , sama seperti telepon biasa. Dengan kata lain, smartphone dapat dikategorikan sebagai mini-komputer yang memiliki banyak fungsi dan penggunanya  dapat  menggunakannya  kapanpun  dan dimanapun. [1]
Indonesia adalah "raksasa teknologi digital Asia yang  sedang  tertidur".  Jumlah  penduduk  Indonesia  yang mencapai  250  juta  jiwa  merupakan  pasar  yang  besar. Pengguna smartphone di  Indonesia  juga  bertumbuh dengan pesat. Lembaga riset digital marketing Emarketer memperkirakan  pada  2018  jumlah  pengguna  aktif smartphone di Indonesia lebih dari 100 juta orang. Dengan
jumlah  sebesar  itu,  Indonesia  akan  menjadi  negara  dengan pengguna aktif smartphone terbesar keempat di dunia setelah Cina, India, dan Amerika. [2]
Dijey  Pratiwi  Barakati  (2013)  dalam  jurnal  yang berjudul  “Dampak  Penggunaan Smartphone dalam Pembelajaran Bahasa Inggris”, menyimpulkan bahwa dibalik dampak  portabilitas  terhadap  dampak  negatif  yang  dapat membuat  ketagihan  dalam  penggunaan  media  sosial  oleh karena  aksesnya  yang  mudah  ke  internet,  membuat mahasiswa  menjadi  tidak  fokus  dalam  belajar,  tugas mahasiswa  tebengkalai,  menyontek  pada  saat  ujian berlangsung. [1]
Kezia  Oroh,  Junita  M.  Pertiwi,  dan  Theresia  Runtuwene (2016) dalam jurnal yang berjudul “Gambaran Penggunaan Ponsel  Pintar  Sebagai  Faktor  Resiko  Nyeri  Kepala  Primer pada  Mahasiswa  Angkatan  2013  Fakultas  Kedokteran Universitas Sam Ratulangi Manado”, menyimpulkan bahwa penggunaan ponsel pintar yang terlalu lama karena berbagai fitur yang disediakan menyebabkan  kurangnya aktivitas fisik dan  adanya  keluhan  pada  mata  serta  posisi  yang  salah  saat menggunakan  ponsel  pintar  merupakan  faktor  risiko terjadinya nyeri kepala primer. Jenis nyeri kepala terbanyak ialah  tipe  tegang  sedangkan  yang  paling  sedikit  ialah  nyeri kepala klaster. [3]
Berbagai permasalahan di atas adalah hal yang menlatar- belakangi  perlu  dibuatnya  alat  ini.  Beberapa  penelitian yang berkaitan [10][11][12] telah dilakukan sebelumnya, umumnya  hanya  fokus  pada  pendeteksian  detak  jantung Alat  ini  diharapkan  sebagai  pemberi  peringatan  dan mencegah pengguna smartphone yang sudah terlalu lama atau  sudah  melampauai  batas  penggunaan,  sehingga melindungi  para  pengguna smartphone dari  dampak negatif yang ditimbulkan. Adapun tujuan dari pembuatan alat ini adalah dapat membantu mengurangi resiko dampak negatif yang ditimbulkan dari penggunaan smartphone.

## II. METODE

## A. Rentang Nilai Denyut Jantung Berdasarkan Usia
Rentang usia detak jantung yang digunakan adalah metode heskell dan fox.  Formula ini dirancang oleh Dr. William Haskell dan Dr. Samuel Fox pada tahun 1970. Penelitian yang dilakukan oleh Dr. William Heskell dan Dr. Samuel Fox berdasarkan dari pengamatan sekitar 11 referensi yang terdiri  dari  penelitian  yang  diterbitkan  atau  tidak dipublikasikan. Formula ini mulai banyak digunakan oleh Polar Electro di monitor detak jantungnya.[9] Rentang  Nilai  detak  jantung  dapat  dilihat  pada  tabel  1 dibawah ini:
Tabel 1. Rentang Nilai Detak Jantung Berdasarkan Usia
Umur (Tahun) Beat Per Minute (BPM) Keterangan Kondisi <20 60 – 120 Aman Aktivitas Sedang 20 – 25 60 – 117 Aman Aktivitas Sedang 26 – 30 60 – 114 Aman Aktivitas Sedang 31 – 35 60 – 111 Aman Aktivitas Sedang 36 – 40 60 – 108 Aman Aktivitas Sedang 41 – 45 60 – 105 Aman Aktivitas Sedang 46 – 50 60 – 102 Aman Aktivitas Sedang 51 – 55 60 – 99 Aman Aktivitas Sedang 55 – 65 60 – 93 Aman Aktivitas Sedang >75 60 – 90 Aman Aktivitas Sedang
B . Elektrokardiograf (EKG) Electrokardiograf  (EKG)  merupakan  suatu gambaran yang terbentuk sebagai hasil dari aktivitas listrik jantung. EKG  diambil dengan  memasang  elektroda  pada titik  tertentu  tubuh  pasien.  Sinyal Elektrokardiograf mempunyai  bentuk  spesifik  sehingga  dapat  dijadikan sebagai  acuan  untuk  menentukan  kondisi  kesehatan jantung  oleh  ahli  jantung.  Sinyal  EKG  direkam menggunakan perangkat Elektrokardiograf . [4] Elektrokardiogram
(EKG) atau
electrocardiogram (ECG)  adalah  suatu  grafik  yang dihasilkan  oleh  alat Elektrokardiograf untuk  mendeteksi kelainan  jantung  dengan  mengukur  aktivitas  listrik  yang dihasilkan oleh jantung, sebagaimana jantung berkontraksi.  EKG  dapat  membantu  mendiagnosis berbagai kondisi kesehatan jantung. [7] Urutan  terjadinya  sinyal Elektrokardiograf sebagai berikut:
A. Vektor  depolarisasi  (terjadi  perubahan  muatan listrik  )  kontraksi  atrium  dari  sinus  atrialis  ke
nodulus atrio ventricularis saat terjadi, menimbulkan gelombang P.
B. Gelombang R tanda akhir dari kontraksi atria dan awal dari kontraksi ventrikel.
C. Vektor  yang  timbul  karena  depolarisasi  ventrikel membangkitkan QRS kompleks.
D. Vektor  menimbulkan  gelombang  T  disebabkan repolarisasi ventrikel.
E. Interval  P-R  adalah  menandakan  waktu  dari permulaan  kontraksi  atrial  sampai  permulaan kontraksi ventrikel
F. Interval R-T menunjukkan kontraksi otot ( ventricel systole ),  dan  interval  T-R  menunjukkan  adanya relaksasi otot ( ventricel diastole ). [4]
Bentuk  dari  sensor Elektrokardiograf (EKG)  dapat  dilihat pada gambar 1 berikut ini :
Gambar 1. Elektrokardiograf (EKG) AD8232 [4]

## C. Pengukuran Sinyal Elektrokardiograf (EKG)
Sinyal Elektrokardiograf (EKG) dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Sinyal Elektrokardiograf (EKG) [5]
Nilai heartbeat dapat diperoleh dengan menghitung 60 dibagi dengan waktu interval R-R.
𝐵𝑃𝑀 =

## 60 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑅 − 𝑅
Nilai heartbeat diperoleh  dalam  satuan Beat  Per  Minute (BPM).  Aritmia  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan parameter interval R-R. Apabila interval R-R tidak konsisten maka jantung tersebut bisa mengalami aritmia. [5]

## D. Posisi Peletakan Elektroda
Dalam  transmisi  sinyal  auskultasi,  komponen terpenting adalah data yang diambil dari auskultasi jantung.
Maka  tahapan  yang  pertama  dilakukan  adalah mengambil  data  auskultasi  dengan  meletakkan  sensor pada pergelengan kedua tangan dan pergelangan kaki kiri. Posisi jantung manusia adalah pada tulang iga manusia ke 6 di sebelah kiri dada manusia, atau 5 cm diatas ulu hati di sebelah kiri. Peletakan sensor sangat berpengaruh, karena apabila  sensor  tidak  diletakkan  pada  bagian  yang  tepat maka data yang akan diterima berupa data noise . [6] Posisi  peletakan  sensor  dilihat  pada  gambar  3 berikut ini:

## Gambar 3. Letak Posisi Penempatan Elektroda[6]

## E. Blok Diagram Secara Umum
Dalam  perancangan  alat  proteksi  efek  pengguna smartphone berbasis  sensor Elektrokardiograf AD8232 dimulai  dari  blok  diagram  yang  memberikan  gambaran kerja alat  secara menyeluruh.  Adapun  blok  diagram  dari alat yang akan dibuat dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini :
Gambar 4. Blok Diagram Alat
F. Flowchart Deteksi Kelelahan Menggunakan Sensor Elektrokardiograf (EKG) AD8232
Flowchart  merupakan  cara  bagaimana  sebuah alat  bekerja.  alat  ini  sendiri  bekerja  dengan  input  sensor elektrokardiograf  (EKG).  System  sendiri  nantinya  akan mengkonversi  data  yang  didapatkan  dari  sensor  menjadi nilai  Beat  Per  Minute  (BPM).  Tampilan  output  adalah
LED  dan  LCD.  Flowchart  dapat  dilihat  pada  gambar  5 dibawah ini:
Gambar 5. Flowchart Alat

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dengan Membandingkan Nilai yang Terukur pada Sensor dengan Nilai yang Dihitung pada Osiloskop
Pengujian dilakukan di Labor Pemograman, Gedung G, Politeknik Negeri Padang. Pengujian dilakukan pada hari jumat  tanggal  10  Agustus  2019.  Alat  yang  digunakan  pada pengujian ini adalah Osiloskop. Pengujian ini bertujuan untuk membandingkan nilai yang terukur pada sensor dengan nilai yang  dihitung  berdasarkan  gelombang  pada  osiloskop. Pengujian  dilakukan  sebanyak  5x.  Pengujian  nilai  BPM dilakukan  secara  bersamaan.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Perbandingan Nilai BPM yang Terukur dengan Nilai BPM yang Dihitung No. Nil. Terukur Nil Dihitung Persen Error 1 74 75 1,33 2 66 66 0 3 116 109 6,42 4 107 109 1,83 5 107 109 1,83 Rata-Rata Persen Error 2,282
Berdasarkan tabel 3, dapat dilihat dari 5x percobaan yang  telah  dilakukan  nilai  persentase error terbesar  yaitu pada  percobaan  ke  3  dengan  nilai  persentase error 6,42, sedangkan  nilai  persentase error terkecil  yaitu  pada percobaan  kedua  yaitu  0.  Nilai  rata-rata  persentase error berdasarkan tabel adalah 2,822. Berdasarkan tabel, semakin tinggi nilai Beat Per Minute (BPM) maka nilai frekuensi juga semakin  besar.  Sedangkan  semakin  tinggi  nilai Beat  Per Minute (BPM) maka nilai perioda akan semakin mengecil.
Tampilan nilai Beat Per Minute pada LCD dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6. Tampilan Nilai Beat Per Minute Pada LCD
Sedangkan untuk tampilan gelombang Elektrokardiograf (EKG)  pada  osiloskop  dapat  dilihat pada gambar 7 berikut ini:

## Gambar 7. Tampilan Gelombang Elektrokardiograf Pada Osiloskop
Skala perioda yang digunakan berdasrkan gambar 7  adalah  250ms,  sedangkan  untuk  skala  tegangan  yang digunakan adala 100 mV.  Perioda dapat dihitung dengan rumus:
𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑎 = 𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑎  × 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝐷𝑎𝑟𝑖 𝑅 − 𝑅
Dari gambar, jarak dari P – P adalah 2,2 kotak besar. Jadi nilai perioda adalah:
𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑎 = 250 𝑚𝑠 𝑥 2,2 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑎 = 550 𝑚𝑠 = 0,55 𝑠
Setelah  mendapatkan  nilai  perioda,  nilai  frekuensi  dapat dihitung dengan rumus:
𝐹𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 = 1 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑎 𝐹𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 = 1 0,55 𝑠 = 1,82 𝐻𝑧
Setelah mendapatkan nilai frekuensi dan perioda, nilai Beat  Per  Minute (BPM)  dapat  dihitung  dengan rumus:
𝐻𝑅 =
60
𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑅 − 𝑅
𝐻𝑅 = 60 0.55𝑠
𝐻𝑅 = 109,09
Jadi  nilai Beat  Per  Minute (BPM)  berdasarkan  tampilan gelombang pada gambar 7 adalah 109. Sedangkan untuk nilai Beat Per Minute (BPM) berdasarkan tampilan pada gambar 6 adalah 107. Untuk nilai persentase error adalah:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = |𝑁𝑖𝑙.𝐷𝑖ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔−𝑁𝑖𝑙.𝑇𝑒𝑟𝑢𝑘𝑢𝑟| 𝑁𝑖𝑙.  𝑆𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 𝑥 100 % 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = |109 − 107| 100 𝑥 100 %

## 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 1,83 %
Grafik perbandingan nilai yang terukur dengan nilai yang  dihitung  melalui  gelombang  osiloskop  dapat  dilihat pada gambar 8 berikut ini:

## Gambar 8. Grafik Perbandingan Nilai yang Terukur dengan Nilai yang Dihitung
Dapat  dilihat  grafik  pada  gambar  9  nilai Beat  Per  Minute yang  terukur  dengan  Nilai Beat  Per  Minute yang  dihitung tidak  terlalu  jauh  berbeda.  Menandakan  bahwa  sensor Elektrokardiograf (EKG) dapat digunakan sebagai pendeteksi irama jantung (BPM).
Pengujian dengan
Membandingkan Lamanya

## Penggunaan Smartphone dengan Waktu Pengunaan
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  mengambil  data setiap 30 menit sampai pengguna dinyatakan dalam keadaan lelah. Hasil dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Lamanya Penggunaan Smartphone dengan BPM
No Waktu BPM Ket 1. 12.54 87.98 Aman 2. 13.24 89.21 Aman 3. 13.54 80.44 Aman 4. 14.24 77.90 Aman 5. 14.54 76.54 Aman 6. 15.24 68.21 Aman 7. 15.54 59.32 Tidak Aman
Grafik pengujian dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini:

## Gambar 9. Grafik Perbandingan Lamanya Penggunaan Smartphone dengan BPM
Berdasarkan  dari  table  dan  juga  grafik  pengaruh  antara lamanya  penggunaan  smartphone  dengan  nilai  BPM adalah semakin lama penggunaan smartphone maka nilai BPM menjadi semakin menurun.

## IV. KESIMPULAN
Sensor Elektrokardiograf (EKG)  AD8232  digunakan untuk  mendeteksi  kelelahan  pada  saat  pemakaian smartphone  berdasarkan  irama  jantung.  Nilai  error  dari sensor Elektrokardiograf dibandingkan dengan alat EKG tipe  Philips  adalah  2,  282%.  Nilai  error  dari  sensor Elektrokardiograf dibandingkan  dengan  nilai  yang dihitung  dari  gelombang  yang  ditampilkan  osiloskop adalah  1,83%.  Terdapat  perubahan  kenaikan  dan penurunan  dari  nilai  irama  detak  jantung  terhadap  lama penggunaan smartphone dengan perubahan sebanyak 5  – 15 BPM.

## REFERENSI
[1] Barakati,  D.P.  (2013).  Dampak  Penggunaan  Smartphone  dalam pembelajaran  Bahasa  inggris  (persepsi  mahasiswa).  Jurnal elektronik fakultas sastra universitas sam ratulangi, 1(1).
[2] Indah Ramayani. (2015). Indonesia Raksasa
teknologidigitalasia. https://kominfo.go.id/content/detail/6095 /indonesia-raksasa teknologi-digital-asia/0/sorotan_media . (16 Juli 2019).
[3] Oroh,  K.,  Pertiwi,  J.  M.,  &  Runtuwene,  T.  (2016).  Gambaran penggunaan ponsel pintar  sebagai  faktor risiko  nyeri kepala primer pada  mahasiswa angkatan 2013 Fakultas  Kedokteran Universitas Sam Ratulangi Manado. e-CliniC, 4(2). Hal 6.
[4] Purnamasari, R., Hadiyoso, S., Rohmah, Y. S., & Ramdani, A. Z. Perhitungan  Denyut  Jantung  Berdasarkan  Sinyal  Ekg Berbasis Fpga. Hal 1.
[5] Purwanda,  Fendy.,  Triwiyanto.,  Welina  Ratnayanti  K.  Rancang Bangun  Elektrokardiograf  Menggunakan  Mikrokontroler Untuk  Mendeteksi  Ketidaknormalan  Jantung.  Universitas Airlangga.
[6] Sugiarto, W. R., Jusak, J., & Puspasari, I. (2016). Rancang Bangun Alat  Elektrokardiograf  Untuk  Visualisasi,  Perekaman,  Dan Penyimpanan Sinyal Jantung. Journal JCONES , 5(2), 37-45. Hal 40
[7] Suryana, Y., & Aziz, R. (2018). Sistem Pemonitor Detak Jantung Portable  Menggunakan  Tiga  Sensor  Elektroda.  Jurnal  Al- Azhar Indonesia Seri Sains Dan Teknologi, 4(1), 14-17. Hal 15.
[8] Wahyudi,  E.,  &  Hartati,  S.  (2017). Case-Based  Reasoning  untuk Diagnosis  Penyakit  Jantung. IJCCS  (Indonesian  Journal  of Computing and Cybernetics Systems) , 11 (1), 1-10. Hal 3
[9]    Wikipedia. (2019). Heart rate. https://en.wikipedia.org/wiki/Heart_rate. (18 Juli 2019).
[10]    Mohamad Sofie. Klasifikasi Citra Rekaman Sinyal Elektrokardiogram Menggunakan  Metode  Analisis  Tekstur,  K-Nn  Dan  Multilayer Perceptron. Jurnal SIMETRIS, Vol 7 No 1 April 2016
[11]  Muhammad Irmansyah, Era Madona, Anggara Nasution. Design And Application Of Portable Heart Rate And Weight Measuring Tool For  Premature  Baby  With  Microcontroller  Base,"  International Journal  of GEOMATE,  Sept., 2019 Vol.17, Issue 61, pp. 195  -
201
[12]  Mohammad  Rofi’i.  Identifikasi  Fibrilasi  Atrium  Pada  Isyarat Elektrokardiogram  (EKG)  Menggunakan  Support  Vector Machine (SVM). Jurnal SIMETRIS, Vol. 9 No. 1 April 2018
[13]    Yuhefizar,  Anggara  Nasution,  Roni  Putra.  Alat  Monitoring  Detak Jantung  Untuk  Pasien  Beresiko  Berbasis  IoT  Memanfaatkan Aplikasi OpenSID berbasis Web. Jurnal Resti (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi Vol 3 No 2 (2019): Agustus 2019. Hal. 265-270
[14]  Bramasta  Agnanda  Setiawan,  Sony  Solehudin,  Ira  Puspasari,Jusak Jusak. Implementasi Pengamanan Transmisi Sinyal EKG (Elektrokardiogram) secara Daring dengan  Metode Anonimasi.
Jurnal ELKOMIKA Vol 7 No.1 2019 Hal. 85-96
[15]  Cinthia  Aliwarga,  Aloysius  Adya  Pramudita  ,  Maria  Angela Kartawidjaja. Kompresi Sinyal EKG menggunakan Teknik Parameter Extraction. Jurnal ELKOMIKA Vol 7 No.2 2019 Hal. 308-323