Abstrak — Electrocardiography (ECG)  merupakan  alat  yang digunakan untuk  merekam data aktivitas elektris otot jantung antara lain Heart rate Variability dan  durasi sinyal QRS. ECG merupakan indikator yang paling umum digunakan dan dapat menjawab masalah fisiologis manusia dalam keadaan statis dan dinamis,  contohnya  olahraga.  Saat  berolahraga  ada  fase-fase yang  harus  dilakukan  yaitu  fase  pemanasan,  fase  proses olahraga itu sendiri, serta fase pendinginan. Namun, sering kali fase-fase  ini  dilewatkan.  Berdasarkan  anjuran  dari  produsen treadmill KETTLER  RUN  11  serta  dengan  bantuan Karvonen Formula dan  persen Cardivascular  Load (%CVL),  diciptakan sistem  untuk  menentukan  beban  latihan  saat  berolahraga  lari berdasarkan  kebutuhan  tiap-tiap  individu. Karvonen  Formula merupakan  formula  yang  dipergunakan  untuk  menghitung nilai heart rate minimal dan maksimal seseorang, dimana dalam perhitungannya dibutuhkan informasi usia, jenis kelamin, nilai resting heart rate , serta level intensitas olahraga yang diinginkan dari  individu  yang  akan  dihitung  nilai heart  rate minimal  dan maksimalnya. Parameter %CVL digunakan untuk mengetahui kapan seseorang harus berhenti berolahraga berdasarkan heart rate maksimal, heart  rate  minimum dan heart  rate saat berolahraga. Pada saat sistem  dijalankan,  tiga  buah elektroda yang  terpasang  pada  dada  disambungkan  ke  ECG  untuk kegiatan monitoring. Data yang diambil menunjukan kenaikan heart  rate stabil  ketika  menjalankan  fase  pemanasan  dan  fase proses.  Sedangkan  pada  fase  pendinginan  mengalami penurunan  yang  juga  stabil.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini dengan menggunakan 10 subjek, dua diantaranya menghasilkan  rata-rata  QRS  duration  sebesar  0,0756  dan 0,025645. Kemudian untuk rata-rata HRV sebesar 190,8990719 dan 250,9516.
Kata  Kunci — Cardiovascular  Load,  ECG,  Fuzzy,  Karvonen Formula, Raspberry Pi

## I. PENDAHULUAN
LAHRAGA  merupakan  suatu  kegiatan  yang  penting bagi manusia untuk menjaga kondisi tubuh yang sehat. Selain menjaga pola makan yang sehat, olahraga dibutuhkan untuk  menjaga  metabolisme  tubuh.  Berbagai  macam  jenis olahraga  banyak  digemari  manusia.  Namun  seiring berjalannya  waktu,  manusia  tidak  memiliki  waktu  yang cukup dan ruang gerak yang cukup. Menurut Riskesdas atau Riset Kesehatan Dasar pada tahun 2018, menyebutkan bahwa angka obesitas di Indonesia meningkat hingga mencapai 21,8 persen  dan  sedikitnya  waktu  yang  dialokasikan  untuk berolahraga sehingga memaksimalkan waktu yang ada untuk berolahraga dan  mendiforsir tubuh agar dapat dengan cepat menurunkan  berat  badan  [1].  Pada  akhirnya,  mereka melakukan  olahraga  didalam  ruangan  dan  seringkali berolahraga  secara  individual.  Kebanyakan  masyarakat melakukan  olahraga  dengan  mengabaikan  fase-fase  penting
dalam  berolahraga  dan  memforsir  dirinya  saat  berolahraga dengan  memanfaatkan  waktu  yang  sempit.  Saat  melakukan olahraga  ada  fase-fase  yang  harus  dilakukan,  seperti  fase pemanasan,  fase  olahraga  dan  fase  pendinginan.  Fase  yang paling  sering  diabaikan  adalah  fase  pemanasan  dan pendinginan  [1].  Mereka  sering  kali  langsung  melakukan beban olahraga yang berat dan berhenti tanpa ada penurunan berkala.  Hal  ini  dapat  membahayakan  tubuh,  ditambah dengan  beban  olahraga  yang  tidak  sesuai  dengan  batas kemampuan  tubuh. Electrocardiogram atau  ECG,  laju pernapasan,  dan  kadar  oksigen  dalam  darah  merupakan beberapa  parameter  yang  dapat  mengukur  kelelahan  tubuh. ECG  lebih  sering  digunakan  dalam  mengukur  kelelahan tubuh terutama saat berolahraga dikarenakan ECG memiliki hubungan linear yang  tinggi  dengan  asupan  oksigen  dan merupakan indikator yang paling umum digunakan dan dapat menjawab  masalah  fisiologis  manusia  dalam  keadaan  statis dan dinamis [1].
Penelitian pada saat ini  untuk  mengidentifikasi  kelelahan dapat  menggunakan  suatu  rumus  bernama Karvonen Formula.  Karvonen  Formula merupakan  formula  yang dipergunakan untuk menghitung nilai heart rate minimal dan maksimal  seseorang.  Dalam  perhitungannya  dibutuhkan informasi  usia,  jenis  kelamin,  nilai resting  heart  rate ,  serta level intensitas olahraga yang diinginkan dari individu yang akan  dihitung  nilai heart  rate minimal  dan  maksimalnya. Namun, Karvonen Formula ini tidak cocok untuk digunakan untuk  semua  orang  [2].  Pada  penelitian  sebelumnya  [2], terdapat  subjek  yang  sudah  merasakan  kelelahan  saat melakukan  latihan.  dibutuhkan  parameter  tambahan  untuk mendeteksi  kelelahan  dari  individu  tersebut.  Persen Cardiovascular Load (%CVL) digunakan untuk mendeteksi kelelahan  pada  seseorang  yang  sedang  beraktifitas berdasarkan nilai heart rate maksimal. Berdasarkan anjuran dari  produsen treadmill KETTLER  RUN  11  serta  dengan bantuan Karvonen Formula dan %CVL, dikembangkan suatu sistem  untuk  menentukan  beban  latihan  saat  berolahraga berdasarkan  kebutuhan  tiap-tiap  individu.  Penelitian  ini menggunakan ECG berbasis ARM yang sudah menggunakan Bluetooth yang  kemudian  dengan  menggunakan Raspberry Pi untuk  mengontrol  kecepatan treadmill KETTLER  RUN 11.  Hasil  penelitian  menunjukan  kenaikan heart  rate stabil ketika  menjalankan  fase  pemanasan  dan  fase  proses. Sedangkan  pada  fase  pendinginan  mengalami  penurunan yang  juga  stabil.  Detak  jantung  yang  sudah  diproses  dalam Karvonen Formula dan %CVL akan menjadi parameter dari Fuzzy  Controller yang  digunakan  sebagai  kontroler  dalam

## Diagnostik Kelelahan dengan Sinyal
Electrocardiogram (ECG) untuk Kontrol Kecepatan Treadmill Berbasis Fuzzy Logic
Suci Intan Prativy, Siti Halimah Baki, dan Nada Fitrieyatul Hikmah Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : halimah@bme.its.ac.id
O
sistem ini. Sistem ini merupakan pengembangan dari sistem yang  sudah  ada  dengan  menambahakan  parameter %CVL dan Fuzzy Controller.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Perangkat keras
Perangkat  keras  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yakni perancangan  perangkat  keras  ECG  dan  mikrokontroler. Keduanya  akan  dipasangkan  pada  subjek.  Input  dari perangkat keras ini adalah sinyal ECG mentah yang didapat dari  subjek  dengan  menggunakan  elektroda.  Output  dari perangkat  keras  ini  adalah  sinyal  ECG  yang  sudah  difilter. Perancangan perangkat keras  ini dapat dilihat  pada Gambar 1.
Pada sistem ini digunakan ECG karena instrumentasi dari ECG mudah untuk dibuat, sinyalnya mudah untuk diolah dan banyak fitur yang dapat dianalisa dari ECG tersendiri. Pulse Oximeter  adalah  alat  pengukur  detak  jantung,  namun  tidak digunakan  dalam  penelitian  ini  dikarenakan  kurang  akurat dalam  perekaman  detak  jantung  dan  sistem  ini  akan menyimpan  hasil  ECG  agar  dapat  dimonitoring  kondisi subjek  dengan  melihat  QRS  Duration  dan  HRV  Time Domain pada saat berolahraga.
Filter  yang  digunakan  pada  perangkat  keras  ECG  ini adalah  0.05  Hz  dan  40  Hz  dengan  penguatan  total  sebesar 1000  kali,  agar  sinyal  ECG  dapat  terlihat.  Sebelum  sinyal diolah oleh Raspberry Pi , pertama-tama ada proses akuisisi data yang harus dilakukan. Data yang diakuisisi adalah data dari perangkat keras ECG ke mikrokontroler STM32F103C8T6. Hal ini dilakukan agar sdata analog yang didapat dari perangkat keras  ECG dapat dikonsersi  menjadi data  digital. Analog  to  digital  converter (ADC)  dilakukan agar dapat dilakukan perekaman sinyal jantung dan juga nilai heart  rate  oleh Raspberry  Pi .  Proses  ini  secara  penuh dilakukan oleh mikrokontroler STM32F103C8T6. Sehingga untuk perancangan hardware hanya dibutuhkan mikrokontroler  STM32F103C8T6  dan  satu  buah  kabel jumper  untuk  menghubungkan  perangkat  keras  ECG.  ADC yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebesar  16bit  dan menggunakan frekuensi sampling sebesar 200Hz
berdasarkan Teori Pan Tompkin.
Setelah diproses secara analog, sinyal ECG akan diproses secara digital di mikrokontroler, yang mana diproses dengan menggunakan bahasa pemrograman C dengan menggunakan software  Coocox  IDE.  Kemudian  dengan  menggunakan Bluetooth  HC05  sinyal  ECG  akan  dikirimkan  ke minikomputer untuk dilakukan pengolahan sinyal dan kontrol pada treadmill yang diprogram dengan menggunakan bahasa pascal dengan menggunakan software Lazarus. Sinyal analog dikonversi menjadi sinyal digital oleh ADC STM32F103C8T6.
Sistem piranti lunak dimulai dari sampling sinyal dari ECG dengan memanfaatkan analog-to-digital converter yang telah tertanam pada modul STM32F103C8T6. Sinyal keluaran dari ADC  akan  dikirim  secara  bluetooth  dengan  menggunakan modul HC05 pada jarak yang dekat, hal ini untuk mengurangi kabel antara subjek dengan treadmill yang dapat mengganggu kenyamanan  subjek  dalam  melakukan  olahraga.  Setelah dikirimkan  dengan  bluetooth,  data  akan  diproses  untuk mendapatkan  heart  rate  yang  kemudian  akan  menjadi parameter pendeteksi kelelahan dan kontroller dari treadmill.

## B. Perancangan Sistem Kontrol
Pada  tahap  ini,  terdiri  dari  proses  perhitungan  dengan menggunakan Karvonen Formula, %CVL, Fuzzy dan kontrol Proporsional. Agar lebih jelas dapat dilihat pada Gambar  2. Output  dari  proses  Fuzzy  yaitu  kecepatan  pada  treadmill. Kemudian  pada  rangkaian  photocoupler,  treadmill  akan diatur agar kecepatannya tepat seperti yang diinginkan pada Fuzzy.

## C. Karvonen Formula
Dalam  menggunakan  Karvonen  Formula,  dibutuhkan beberapa  data  dasar  dari  tiap-tiap  individu.  Berikut merupakan  langkah-langkah  untuk  menghitung  Heart  rate Training Zone menggunakan Karvonen Formula:
1) Hitung nilai resting heart rate (RHR)
2) Hitung estimasi nilai maksimum heart rate (HRMax)ggunakan rumus berikut:
HRMax (laki-laki) = 220 – usia                     (1) HRMax (perempuan) = 226 – usia                (2)
3) Hitung  nilai  heart  rate  reserve  (HRH)  dengan menggunakan rumus berikut:
HRR = HRMax – RHR                           (3)
4) Hitung  batas  bawah  dari  Heart  rate  Training  Zone (THRMin) dengan menggunakan rumus berikut:
THRMin = (HRR x batas intensitas bawah%) + RHR (4)
5) Hitung  batas  aras  dari  Heart  rate  Training  Zone (THRMax) dengan menggunakan rumus berikut:
THRMax = (HRR x batas intensitas atas%) + RHR      (5) Karvonen  formula  ini  akan  menjadi  input  membership function  (IMF)  pada  fuzzy.  Setiap  zona  olahraga  akan memliki aturan IMF  nya tersendiri,  menggambarkan bahwa subjek  yang  termasuk  zona  beginner,  akan  masih  dapat berolahraga saat subjek masih termasuk pada batas THRmin dan  THRmax,  diluar  dari  batas  tersebut  subjek  sudah  dapat dinyatakan  bahwa  tidak  dapat  melanjutkan  berolahraga sehingga  sistem  akan  tidak  melanjutkan  protokol  olahraga yang  sudah disediakan  melainkan akan langsung  memasuki fase pendinginan. Hal ini juga berlaku pada zona average dan advance.
Gambar 1. Diagram Blok Penelitian
Gambar 2. Diagram blok untuk sistem control
Gambar 3. OMF

## D. %CVL
Parameter  %CVL  ini  melengkapi  parameter  Karvonen Formula. Penentuan klasifikasi kondisi kesehatan berdasarkan  indikator  denyut  nadi  kerja  yang  dibandingkan dengan denyut nadi maksimum karena persentase Cardiovascular Load (% CVL), dapat dihitung dengan
%𝐶𝑉𝐿 = 100𝑥 (𝐷𝑒𝑛𝑦𝑢𝑡 𝑛𝑎𝑑𝑖 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎−𝐷𝑒𝑛𝑦𝑢𝑡 𝑛𝑎𝑑𝑖 𝐼𝑠𝑡𝑖𝑟𝑎ℎ𝑎𝑡) (𝐷𝑒𝑛𝑦𝑢𝑡 𝑁𝑎𝑑𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚−𝐷𝑒𝑛𝑦𝑢𝑡 𝑛𝑎𝑑𝑖 𝑖𝑠𝑡𝑖𝑟𝑎ℎ𝑎𝑡)
(6) dimana  denyut  nadi  istirahat  adalah  rata-rata  denyut  nadi sebelum  bekerja,  denyut  nadi  kerja  adalah  rata-rata  denyut nadi selama bekerja dan denyut nadi maksimum adalah 220 dikurang umur (untuk pekerja laki-laki).
Parameter %CVL akan menjadi input membership fucntion (IMF) pada fuzzy. Penggolongan IMF pada %CVL ini hanya digolongkan menjadi tiga bagian saja yaitu low, medium dan high.
E. Kontrol Fuzzy
Kontrol Fuzzy ini digunakan untuk mengkontrol kecepatan pada treadmill . Input dari kontrol fuzzy adalah heartrate yang didapatkan  secara realtime yang  kemudian  diubah  menjadi IMF  dengan  menggunakna Karvonen  Formula dan  %CVL, dan output nya berupa sinyal kontrol kecepatan treadmill yang akan  dikalikan  dengan gain yang  proporsional  untuk mengontrol  kecepatan  tertentu  yang  sesuai  untuk  menjadi input dari plant yaitu treadmill.
Sebelum  melakukan  olahraga,  subjek  akan  memilih intensitas  olahraga  subjek  berdasarkan Heart  rate Training Zone subjek  yang  akan  mempengaruhi  perhitungan  dari Karvonen  Formula .  IMF  dari Karvonen  Formula dibuat berdasarkan  Kategori  Laki-laki  dengan  rentang  usia    18 hingga 25 tahun. IMF dari %CVL dibuat IMF dikatakan Low saat klasifikasi %CVL dengan rentang 0 hingga 30%, untuk dikatakan  Normal  saat  30  hingga  80%  dan  untuk  dikatan High saat  80  hingga  100%. Fuzzy  rule dibuat  berdasarkan heartrate realtime yang diolah menjadi %CVL dan Karvonen Formula menentukan  kondisi  tubuh  yang  nantinya
menentukan  kecepatan treadmill yang  seharusnya.  Aturan pada fuzzy logic  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  yang berdasarkan  dari  IMF  yang  kemudian  menghasilkan  grafik output membership function (OMF) seperti pada Gambar 3. Defuzzifikasi  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  OMF digunakan metode Centroid Method atau dapat disebut juga sebagai Center of Area. Metode ini digunakan karena mudah untuk  diaplikasikan  dengan  peraturan  Fuzzy  Logic  apapun dan cukup akurat.
Hubungan  yang  digunakan  untuk  kedua  input  tersebut yaitu and logic. Jika Karvonen Formula mengindikasi dapat terus berolahraga dan %CVL juga memberikan indikasi yang sama,  maka OMF  yang akan dihasilkan yaitu “Continue”. Namun, saat salah satu dari parameter tersebut mengindikasi harus  berhenti,  maka  OMF  yang  akan  dihasilkan  yaitu “Rest”. Saat OMF yang didapatkan berupa “Continue”, maka proses  olahraga  ini  akan  terus  berlanjut  sesuai  dengan kecepatan yang seharusnya sesuai dengan protokol olahraga yang  sudah  disediakan.  Saat  OMF  yang  didapat  berupa “Rest”,  maka  proses  olahraga  ini  akan  berhenti  atau kecepatan  treadmill  ini  akan  berkurang  sesuai  dengan kecepatan treadmill saat fase pendinginan.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Perangkat keras
Pengujain  rangaian  dilakukan  dengan  memasukan  sinyal input  sinusoidal  dari  function  generator  dengan  amplitudo tertentu.  Kemudian  sinyal  dikuatkan  amplitudonya  dengan rangkaian  instrumentasi  amplifier  sehingga  diperoleh  nilai amplitudo  yang  merupakan  hasil  perkalian  gain  dengan amplitudo  sinyal  sinusoidal  yang  menjadi  input  rangkaian. Sinyal input dari function generator merupakan sinyal dengan frekuensi 20 Hz dengan amplitudo 0.1 V. Sinyal diuji dengan dimasukan  ke  input  positif  sedangkan  pada  input  negatif dihubungkan  ke  ground  sehingga  bernilai  0V.  Resistor variable yag merupakan pengarur besar dari gain ditetapkan pada nilai 500Ω dan didapatkan nilai penguatan sebesar 100 kali.
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  tahap  untuk  mengecek rangkaia High Pass Filter dan Low Pass filter. Pengujian pada rangkaian  High  Pass  Filter  dilakukan  dengan  memberikan sinyal  masukan  sinus  dari  rentang  0,1  Hz  hingga  1  Hz. Pengujian  rangkaian  Low  Pass  Filter  dilakukan  dengan memberikan sinyal input sinus dengan rentang frekuensi 1 Hz hingga  100  Hz.  Pengujian  rangkaian  dilakukan  dengan
0.0 0.5 1.0 1.5 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 HPF frekuensi g ai n Gambar 5 . Respon Frekuensi High Pass Filter 0 50 100 150 0.0 0.5 1.0 1.5 LPF frekuensi g a in Gambar 4.  Respon Frekuensi Low Pass Filter Tabel 1. A TURAN F UZZY L OGIC THR MAX THRmax Beg/Ave/Adv Tired jalan lanjut berhenti lari lanjut berhenti stop berhenti berhenti THRmin THRmax Beg/Ave/Adv Tired jalan lanjut berhenti lari lanjut berhenti stop berhenti berhenti
memberikan  input  sinyal  yang  bervariasi  dengan  function generator dengan berbagai macam frekuensi dengan melihat outputnya  yang  memiliki  hasil  yang  sama  persis  dengan inputnya.  Sinyal  input  dengna  frekuensi  20  Hz  dengan amplitudo  1  V.  Pengujian  rangkaian  dilakukan  dengan memberikan  input  sinyal  yang  bervariasi  dari  function generator  dengan  berbagai  macam  frekuensi  dan  dilihat kenaikan  tegangannya.  Tegangan  offset  diatur  dengan memutar resistor variable multiturn.
Pada rangkaian High Pass Filter dengan rancangan cut-off 0.05  Hz,  secara  ideal  penguatan  ketika  pada  frekuensi  0.05 Hz adalah 0.707 dan sebelum frekuensi 0.05 Hz sinyal akan teredam.  Namunm  berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan, penguatan 0.707 didapatkan pada zona frekuensi kisaran 0.06 Hz, seperti pada Gambar 5. Penguatan maksimal frekuensi  dibawah  cut-off  adalah  1,04.  Kesalahan  frekuensi cut-off adalah 0.06 HZ  – 0.05 Hz  = 0.01 Hz, namun  masih dapat ditoleransi karena sinyal yang dibutuhkan berada pada frekuensi 6-15 Hz.
Pada  rangkaian Low  pass  filter dengan  rancangan cut-off 40 Hz dan penguatan 1x, secara ideal penguatan ketika pada frekuensi  40  Hz  adalah  7.07  dan  setelah  frekuensi  40  Hz sinyal  akan  teredam.  Namun  berdasarkan  hasil  pengujian yang  dilakukan,  penguatan  7.07  didapatkan  pada  zona frekuensi kisaran 15 Hz, seperti pada Gambar  4. Penguatan maksimal  frekuensi  dibawah cut-off adalah  0,2.  Kesalahan frekuensi cut-off adalah 40 Hz –15 Hz = 25 Hz, namun masih dapat ditoleransi karena sinyal yang dibutuhkan berada pada frekuensi 6-15 Hz.
Pada  perangkat  keras  ECG  didapatkan  sinyal  ECG  yang terlah  terfilter.  Sinyal  ECG  tersebut  sudah  dilakukan pengamatan  dengan  menggunakan  Osiloskop,  pengiriman data  serial  dengan  menggunakan  arduino,  dan  penerimaan data serial pada raspberry pi dengan menggunakan program lazarus dan python. Sinyal yang didapat masih memiliki noise yang  disebabkan  oleh  interferensi  listrik  oleh  lingkungan sekitar pengambilan data meskipun rangkaian ECG ini telah dilengkapi oleh notch filter sebesar 50Hz.

## B. Perangkat Lunak
Pengujian  perangkat  lunak  yang  terdapat  pada  raspberry yang digunakan untuk menentukan apakah subjek lelah atau tidak.  Pada  pengujian  digunakan  data  ecg  pada  orang  yang diam, kemudian ditentukan kondisi subjek.
Selain  terdapat  program  fuzzy  untuk  mendiagnostik kelelahan  dari  subjek,  program  ini  terdapat  program tambahan  yaitu  QRS  duration  dan  HRV  time  domain, sdengan  menggunakan  data  ECG  yang  memilik  heartrate sebesar 86 bpm masih tergolong dapat melanjutkan olahraga. Dengan  perhitungan  dengan  menggunakan  Karvonen Formula dengan intensitas olahraga beginner dan berumur 22 tahun,  THRmax  dan  THRmin  masih  masuk  ke  dalam  batas beginner dan %CVL masih tergolong dalam kondisi berlari. Sehingga  setelah  memasuki  logika  fuzzy,  hasilnya  subjek masih dapat melanjutkan olahraga. Selain itu pada Gambar 6 dapat dilihat grafik QRS duration dan HRV time domain.
Pengujian keseluruhan system dilakukan dengan menggunakan subjek normal sehat yang masuk pada katagori usia  18-25  tahun  dengan  berbagai  intensitas  olahraga  yang berjumlah  10  subjek,  dengan  jenis  kelamin  perempuan  dan laki-laki.  Sebelum  dilakukan  pengujian  pada  subjek,  perlu
dilakukan proses instalasi elektroda pada dada subjek dengan konfigurasi einthoven .  Sumber  tegangan  yang  digunakan untuk raspberry menggunakan sumber tegangan listrik biasa dan  untuk  perangkat  keras  ECG  menggunakan  baterai delapan  buah  yang  memiliki  spesifikasi  3.7-4.2  V  dengan kapasitas  99000mAh.  Baterai  tersebut  akan  dibagi  menjadi dua  menjadi  sumber  ±16V  yang  nantinya  akan  melewati regulator sehingga sumber  yang  masuk  ke setiap rangkaian sebesar ±12V.
Proses pengujian keseluruhan system pada subjek dimulai dengan subjek diminta untuk memasangkan elektroda sesuai instruksi kemudian subjek akan berdiri pada treadmill yang terdapat  layar lcd  touchscreen yang  menampilkan interface dari  program.  Sebelum  program  dimulai,  subjek  diminta untuk  menuliskan  nama,  umur,  jenis  kelamin  dan  tingkat intensitas  olahraga  subjek.  Kemudian  subjek  akan  dimulai perhitungan heart  rate saat  subjek  dalam  kondisi  sebelum olahraga.  Setelah  mendapatkan heart  rate sebelum berolahraga,  subjek  akan  memencet  tombol start yang menandakan  sistem  akan  berjalan.  Data  yang  akan  diambil pada keseluruhan sistem ini berupa sinyal mentah ECG , heart rate pada waktu tertentu, QRS duration dan HRV dari subjek selama system berjalan.
Penggunaan  elektroda  disamping  puting  saat  keadaan subjek sedang diam, gelombang QRS cenderung baik namun dapat  dilihat  pada  Gambar  7  terdapat  banyak noise dikarenakan disamping puting lebih dekat dengan otot pada tangan  yang  sering  kali  bergerak  bersamaan  dengan bergeraknya  kaki.  Pada  Gambar  7 juga  dapat  dilihat  bahwa saat  pemanasan  jarak  R-R  interval  normal,  kemudian  saat mulai  mempercepat  kecepatan  seperti  berjalan  cepat,  R-R
Gambar 6. Hasil QRS duration dan R-R Tachogram  dari subjek
Gambar 7. Grafik heart rate pada setiap fase olehraga
interval  terlihat  memendek  hingga  saat  berlari  R-R  interval menjadi  sangat  pendek.  Pada  Gambar  8  dapat  dilihat perubahan  dari  heart  rate  subjek  1  saat  berolahraga. Dibandingkan dengan teori yang ada, grafik tersebut kurang sesuai karena terdapat noise yang disebabkan oleh pergerakan subjek dan penempatan dari elektroda. Pada Gambar 9 yaitu kondisi  saat  pemanasan,  terlihat  jelas  gelombang  R,  jarak antara  gelombang  R  yaitu  ±  0.4  detik.  Pada  Gambar  10, gelombang  R  tetap  terlihat  dan  gelombang  T  lebih  terlihat dibandingkan pada saat pemanasan. Pada Gambar 11, jarak antara gelombang R lebih dekat yaitu ± 0.3 detik karena tubuh memerlukan  pendistribusian  darah  dengan  kandungan oksigen  lebih tinggi. Gambar 12, jarak antara gelombang  R masih cenderung pendek seperti pada saat kondisi lari namun sudah mulai memanjang. Gambar 13 gelombang QRS mulai normal kembali dengan jarak antara gelombang R ±0.4 detik. Pada Gambar 6 didapatkan hasil QRS Duration dari subjek 1 yang menandakan tidak ada perubahan signifikan dari proses olahraga dan HRV dari subjek 1 yang seharusnya meningkat
saat heartrate subjek bertambah.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan,  pengujian  dan  analisa  sistem yang telah dilakukan, dapat ditarik beberapa kesimpulan dari tugas  akhir  ini  adalah  untuk  melihat  gelombang  ECG  dari subjek,  dibutuhkan  untuk  melewati  rangkaian  instrumentasi amplifier, filter dengan cut-off 0.05Hz dan 40Hz, rangkaian Isolation dan Adder. QRS Duration saat sebelum berolahraga, berolahraga dan pasca berolahraga memiliki perubahan yang tidak  signifikan,  dan  Karvonen  Formula  dan  %CVL  dapat digabungkan  dengan  Fuzzy  untuk  mendiagnosis  kelelahan berdasarkan  ECG  subjek.  Dari  penelitian  ini  dengan menggunakan 10 subjek, dua diantaranya menghasilkan rata- rata QRS duration sebesar 0,0756 dan 0,025645. Kemudian untuk rata-rata HRV 190,8990719 dan 250,9516.
Setelah  melakukan  penelitian  ini  pada  penelitian berikutnya diharapkan perangkat keras dari ECG lebih kecil agar  lebih  portable.  Diharapkan  menambah  parameter  yang lebih detail lagi untuk mendiagnotik kelelahan seseorang saat berolahraga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L. A. R. Winanda, T. W. Adi, and N. Anwar, “Model prediksi kelelahan pekerja konstruksi di lokasi proyek,” J JITS Udayana , 2017.
[2]  Mufiedah,  “Kontrol  Kecepatan  dan  Inklinasi  Pada  Treadmill Berdasarkan Data Kardiovaskular,” Surabaya, 2016.
Gambar 8. Hasil ECG dari subjek 1 Gambar 9. ECG pada gelombang QRS saat pemanasan pada subjek 1
Gambar 10.  ECG pada gelombang QRS saat jalan cepat pada subjek 1
Gambar 11. ECG pada gelombang QRS saat lari pada subjek 1
Gambar 12. ECG pada gelombang QRS saat jalan cepat pada subjek 1
Gambar 13. ECG pada gelombang QRS saat pendinginan pada subjek 1