ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Pupilometri Dinamis untuk Mengukur Respons Pupil sebagai Pendeteksi Dini Demensia pada Lansia

## CELINE GABRIELLA WAHYUDI, LUKAS, NOVA EKA BUDIYANTA
Cognitive Engineering Research Group (CERG), Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Indonesia Email: lukas@atmajaya.ac.id
Received 4 April 2023 | Revised 4 Mei 2023 | Accepted 20 Mei 2023

## ABSTRAK
Pupilometri  merupakan  metode  pengukuran  respons  pupil  terhadap  stimulus. Kemampuan pupil mata dalam merespons cahaya diamati melalui pupillary light response  (PLR).  Penelitian  mendapati  PLR  pasien  demensia  berbeda  dengan pasien normal. Penelitian ini bertujuan merancang algoritma computer vision yang dapat  mendeteksi  pupil  secara  akurat,  menampilkan  respons  pupil  terhadap cahaya  dalam  bentuk  grafik  dan  PLR  pada  sebuah  aplikasi  desktop,  yang mengendalikan goggles berisi rangkaian kamera, pencahayaan, dan sensor jarak VL53L0X. Rekaman diproses dengan Local Binary Pattern (LBP) dan deteksi kontur untuk mendeteksi pupil. Data pengukuran diproses dan disimpan pada basis data lokal  dan  aplikasi  web,  sehingga  tenaga  medis  dapat  menentukan  ada  atau tidaknya  gejala  demensia  pada  pasien  lansia.  Tingkat  ketelitian  algoritma pengukuran pupil sebesar 73,33% yang didapatkan dari 30 kali pengujian.
Kata  kunci :  computer  vision,  demensia,  deteksi  dini,  pupillary  light  response, pupilometri

## ABSTRACT
Pupillometry is a method of measuring the pupil’s response towards stimulus. Pupil response  to  light  is  observed  through  pupillary  light  response  (PLR).  Research found  that  PLR  values  of  patients  suffering  from  dementia  differ  from  that  of normal  patients.  This  study  implements  a  computer  vision  algorithm  that accurately detects the pupil, calculates, and shows its response towards light in graphs  and  PLR  values  on  a  desktop  application  which  controls  goggles  that contain  a  camera,  lighting  setup,  and  the  VL53L0X  distance  sensor.  Video  is processed using Local Binary Pattern (LBP) and contour detection to detect the pupil. Results are processed and saved in the local and web database, so experts can  determine  the  presence  of  dementia  symptoms  in  the elderly  patient.  The accuracy of the pupil detection algorithm is 73,33%, as obtained from 30 tests.
Keywords : computer vision, dementia, early detection, pupillary light response, pupillometry

## 1. PENDAHULUAN
Pupilometri merupakan metode non-invasif pengukuran respons pupil mata terhadap sebuah stimulus.  Dalam  bidang  neurologi,  pupilometri  digunakan  untuk  menguji  keadaan  kognitif pasien,  terutama setelah  trauma atau  cedera.  Selain  itu,  sejumlah penelitian  menunjukkan bahwa pasien penderita demensia memiliki respons pupil mata lebih lambat terhadap cahaya dibandingkan dengan pasien normal (Kerr, dkk, 2016) .
Demensia  merupakan  sebuah  sindrom  yang  menyebabkan  penderitanya  mengalami penurunan fungsi kognitif, yakni penurunan dalam cara berpikir, daya ingat, serta kemampuan berbahasa  yang  melampaui  usia  wajar.  Walaupun  demensia  cenderung  mempengaruhi penduduk lansia, demensia bukan merupakan suatu hal yang wajar dalam proses penuaan (Sandilayan dan Dening, 2015) .
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menyatakan  bahwa  hingga  tahun  2020,  persentase  penduduk lanjut usia (lansia) telah meningkat sekitar dua kali lipat dalam waktu lima dekade terakhir, yakni dengan jumlah 9,92% dari total penduduk Indonesia. Namun, penduduk kategori lansia memiliki  risiko  yang  lebih  tinggi  terhadap  penyakit  demensia (Badan  Pusat  Statistik, 2020) .
Secara  tradisional, penilaian  respons  pupil dilakukan oleh  dokter dengan  cara  menyinarkan cahaya  pada  mata  pasien  menggunakan  senter,  dan  evaluasi  diberikan  berdasarkan pengamatan dokter itu sendiri. Tetapi, sejumlah penelitian telah menemukan bahwa metode ini cenderung subjektif dan tidak konsisten.
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang algoritma dari sebuah aplikasi desktop pupilometri yang mampu mendeteksi pupil mata secara akurat, serta mampu mengalkulasi respons pupil mata terhadap cahaya. Hasil yang diberikan berupa nilai-nilai pupillary light response (PLR) serta  respons  pupil  terhadap  cahaya  dalam  bentuk  grafik.  Data  tersebut  kemudian  dapat dianalisis  lebih  lanjut  oleh  seorang  tenaga  medis  untuk  meneliti  ada  atau  tidaknya  gejala demensia pada pasien lansia.

## 1.1 Pupillary Light Response
Pemberian cahaya pada mata dapat mempengaruhi ukuran pupil. Kemampuan manusia dalam merespons  cahaya tersebut  dipantau melalui  nilai-nilai pupillary  light  response  (PLR), yang memberikan penilaian fisiologis yang objektif akan fungsi sistem saraf . Fotiou, dkk (Hall dan Chilcott, 2018) telah menemukan bahwa penyakit Alzheimer dapat mempengaruhi hasil PLR. Menurut  Fotiou,  terdapat  tiga  buah  grafik  indikator  respons  pupil,  yakni  grafik  diameter, kecepatan, serta akselerasi seperti tertera pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik (a) Diameter, (b) Kecepatan, dan (c) Akselerasi

## 1.2 Local Binary Pattern
Local  Binary  Pattern  (LBP)  merupakan  sebuah  deskriptor  visual  yang  digunakan  untuk klasifikasi.  LBP  bekerja  dengan  cara  memberikan  label  berupa  angka  pada  tiap  piksel  dari suatu  citra  digital  berdasarkan  nilai  intensitas  warna  setelah  pemberian grayscale  serta threshold (Kushairy, dkk, 2014).

## 1.3 Cascade Classifier
Cascade Classifier merupakan sekumpulan pengklasifikasi yang berfungsi melakukan deteksi objek. Sebuah pengklasifikasi  dilatih  ( training)  menggunakan  dasar-dasar  machine learning menggunakan  gambar  positif  dan  negatif  agar  dapat  membedakan  sebuah  objek. Training tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan  deskriptor  visual  Haar  maupun  LBP.  Saat training, fitur-fitur  dari  tiap  gambar  tersebut  diambil  berdasarkan  fitur  yang  menyerupai  deskriptor visual.  Konsep cascade  berakar  dari  penerapan  filter  berupa  pengklasifikasi  yang  bertahap untuk  melakukan  segmentasi  dan  mendapatkan Region  of  Interest  (ROI).  Tiap  sub-bagian pada sebuah gambar masukan akan melalui tiap tahapan dari cascade classifier tersebut. Bila sub-bagian  gambar  berhasil  melewati  suatu  tahap,  sub-bagian  gambar  tersebut  akan diteruskan pada classifier berikutnya untuk menjadi kandidat sebuah ROI. Pada penelitian ini, cascade classifier digunakan untuk lokalisasi, atau menemukan ROI yakni bagian pupil mata dari  gambar  yang  diberikan. Cascade  classifier  dilatih  menggunakan  Cascade  Trainer  GUI, yang merupakan aplikasi desktop berbasis OpenCV yang diciptakan oleh Amin Ahmadi (Setjo dan Faridah, 2017) (Phase, 2020).

## 1.4 DetectMultiScale
DetectMultiScale  merupakan  sebuah  fungsi  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek berdasarkan pengklasifikasi yang diberikan kepadanya. DetectMultiScale bekerja dengan cara mengambil sebuah gambar masukan dan menciptakan sebuah piramida skala. Piramida skala merupakan perwakilan dari gambar tersebut dalam berbagai skala, dan bertujuan agar deteksi tetap  dapat  dilakukan  tanpa  bergantung  pada  ukuran  objek  deteksi.  Pada  fungsi detectMultiScale, Parameter minNeighbors berfungsi menentukan seberapa banyak kandidat objek yang didapatkan agar objek dapat dianggap sebagai sebuah deteksi. Parameter minSize dan maxSize  ditentukan  berdasarkan  kemungkinan  ukuran  objek  deteksi (Rosebrock, 2022) .

## 1.5 Canny Edge Detection
Canny edge detection merupakan sebuah fungsi dari OpenCV untuk mendapatkan garis tepi dari sebuah gambar. Sebelum melakukan Canny edge detection, terdapat serangkaian langkah pengolahan citra yang harus dilakukan pada gambar tersebut, seperti pemberian grayscale dan blur (Bradski, 2017) .

## 1.6 Contour Detection
Contour Detection adalah sebuah fungsi dari OpenCV yang berguna mencari kontur sebuah gambar.  Sebuah  kontur  diartikan  sebagai  kurva  yang  menghubungkan  semua  titik  kontinu pada sebuah objek dengan warna dan intensitas yang sama. Luas kontur tersebut dikalkulasi berdasarkan Teorema Green dan dinyatakan dalam satuan piksel (Bradski, 2017) .

## 1.7 Sensor Jarak VL53L0X
VL53L0X  merupakan  modul  sensor  jarak  berbasis Time-of-Flight  (ToF)  yang  menggunakan cahaya  laser  IR  dengan  panjang  gelombang  940  nm.  Cahaya  yang  dipancarkan  bersifat koheren, dan memiliki sudut pancaran sebesar 25°, sehingga cahaya dapat difokuskan pada satu bidang tanpa dipantulkan pada bidang lain. Sensor ini mampu mengukur jarak hingga 2 meter (Laković, dkk, 2019) .

## 1.8 Regresi Linier
Regresi  linier  merupakan  sebuah  metode  statistika  untuk  mendapatkan  model  linier  yang mampu mewakilkan hubungan yang paling optimal antara data dari dua variabel. Pada sebuah regresi  linier  sederhana,  ditentukan  pendekatan  linier  dari  variabel  dependen  y  terhadap variabel independen x (Verbeek, 2017) .

## 1.9 Moving Average
Moving average merupakan metode untuk mengalkulasi nilai rata-rata subset data (window) dari kumpulan data lengkap. Moving average umumnya digunakan untuk menghilangkan data fluktuatif dan noise, serta mempermudah analisis grafik (Hansun, 2013) .

## 2. METODE

## 2.1 Konsep Sistem Pupilometri Keseluruhan
Secara keseluruhan, sistem pupilometri ini merupakan perkembangan dari sepasang goggles yang berisi rangkaian LED dan webcam yang berfungsi memberi stimulus cahaya dan merekam respons  pupil. Goggles  ini  dikendalikan  oleh  aplikasi  desktop  yang  dapat  mendeteksi, mengukur,  mengalkulasi,  serta  menampilkan  respons  pupil  terhadap  cahaya.  Gambar  2 menunjukkan diagram keseluruhan sistem pupilometri.

## Gambar 2. Diagram Blok Sistem Pupilometri

## 2.2 Cara Kerja Deteksi dan Pengukuran Pupil Mata
Dari rekaman yang diberikan, program akan melakukan lokalisasi untuk mencari ROI yakni bagian  pupil.  Pengolahan  citra  diberikan  pada  bagian  tersebut  untuk  mendapatkan  kontur pupil. Dari tiap kontur lingkaran yang didapat, program akan menyimpan nilai diameter dari lingkaran  tersebut  pada  sebuah  list,  beserta  dengan  waktu  dalam  satuan  detik.  Apabila lokalisasi gagal dilakukan, program dapat melakukan imputasi data, yakni menggantikan data yang hilang. Alur ini dapat dilihat dalam diagram alir yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## 2.3 Cara Kerja Pemrosesan dan Analisis Data Pengukuran
List diameter yang telah dibuat akan diterapkan moving average dan disimpan pada list ‘AvgD’. Dari list tersebut, program akan menghitung nilai kecepatan, menerapkan moving average, dan menyimpannya pada list ‘AvgK’. Nilai akselerasi dihitung, diterapkan moving average dan disimpan pada list ‘AvgA’. Semua list akan digabung dan disimpan pada sebuah file format CSV. Program akan membaca file tersebut dan mengambil kolom ‘Waktu’ dan ‘AvgD’ untuk diproses  menjadi grafik diameter  serta mendapatkan  nilai  D  dan Dmin. Kolom ‘Waktu’ dan ‘AvgK’ diambil untuk diproses menjadi grafik kecepatan serta mendapatkan nilai MCV, ACV, TL dan  TC.  Kolom  ‘Waktu’  dan  ‘AvgA’  diambil  untuk  diproses  menjadi  grafik  akselerasi  serta mendapatkan  nilai  MCA  dan  ACA.  Alur  ini  dapat  dilihat  pada  sebuah  diagram  alir  yang ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 3. Diagram Alir Deteksi Pupil dan Pengukuran
Gambar 4. Diagram Alir Pemrosesan dan Analisis Data Pengukuran

## 2.4 Perancangan Pengklasifikasi dan Lokalisasi Pupil
Lokalisasi dilakukan untuk mengabaikan bagian-bagian lain pada tangkapan video yang tidak diinginkan  untuk terjadi deteksi.  Lokalisasi ini dilakukan  menggunakan pengklasifikasi  yang telah diberikan training. Training dilakukan menggunakan gambar positif, yakni bagian pupil pada berbagai macam kondisi pencahayaan, serta gambar negatif, seperti seperti alis, kulit, bulu mata, serta kelenjar air mata. Gambar 5 menunjukkan cuplikan dataset positif. Gambar 6 menunjukkan cuplikan dataset negatif.
Gambar 5. Cuplikan Dataset Positif
Gambar 6. Cuplikan Dataset Negatif
Cascade Classifier dirancang menggunakan Cascade Trainer GUI dengan 450 gambar positif dan 285 gambar negatif. Training dilakukan sebanyak 13 tahap, dengan ukuran sampel 18x18 piksel, dan jenis fitur LBP. Target training yang ingin dicapai adalah tingkat akurasi minimum sebesar  99,5%  atau  kesalahan  maksimum  sebesar  0,5%.  Ketika  tombol  ‘Start’  ditekan, program akan menjalankan perintah opencv_createsamples, yakni membuat dataset sampel positif dalam bentuk biner pada sebuah file format VEC yang dapat dibaca oleh program saat training.  Sampel  yang  dihasilkan  berupa  distorsi  dan  rotasi  pada  gambar  positif  yang ditempatkan secara acak di atas gambar negatif. Setelah pembuatan sampel selesai, dilakukan training dengan fungsi opencv_traincascade. Opencv_traincascade kemudian mengambil file format VEC tersebut dan melakukan training. Keluaran dari hasil training ini berupa file format XML yang dapat diunggah pada fungsi detectMultiScale pada OpenCV. Fungsi detectMultiScale mengambil rekaman masukan yang telah dijadikan grayscale dan membuat pidamida skala dengan skala sebesar 3%. Dibutuhkan 6 kandidat deteksi di sekitar ROI untuk terjadi deteksi. Ukuran deteksi minimum yang diizinkan sebesar 70x70 piksel dan maksimum 120x120 piksel. Hasil  lokalisasi  pada  tiap  frame  akan  diberi bounding  box  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Lokalisasi

## 2.5 Perancangan Algoritma Pendeteksi Kontur Pupil
Dari  hasil  lokalisasi  tersebut,  diterapkan  pengolahan  citra  yakni  filter grayscale,  blur,  dan adaptive  thresholding.  Dari  pemberian  thresholding  diberikan  Canny  edge  detection  untuk mendapatkan garis tepi dari pupil. Program kemudian menggunakan contour detection untuk mencari kontur terbesar dan menandainya dengan sebuah lingkaran seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Deteksi Kontur Pupil

## 2.6 Kalibrasi Nilai Piksel ke Milimeter
Diameter dari hasil deteksi kontur tersebut dinyatakan dalam satuan piksel, sehingga perlu dilakukan  kalibrasi  untuk  menyesuaikan  nilai  tersebut  dalam  satuan  dunia  nyata  (3D) milimeter. Nilai piksel dalam satu milimeter berkaitan erat dengan jarak antara kamera dengan benda. Semakin jauh jarak antara benda dengan kamera, maka benda akan terlihat semakin kecil. Sehingga, dibuat semacam lookup table untuk semua kemungkinan angka pada semua kemungkinan  jarak  yang dapat  diperlukan  selama deteksi. Tabel  ini  diperoleh  dengan cara mengambil gambar suatu benda referensi (dalam hal ini sebuah lingkaran berwarna hitam) dalam milimeter pada rentang jarak 85–103 milimeter. Pengambilan gambar dilakukan dengan jarak antara kamera dengan objek digeser setiap 2 milimeter. Gambar-gambar benda referensi tersebut kemudian dimasukkan ke dalam sebuah program yang dapat mendeteksi lingkaran serta  menghitung  diameternya.  Maka  nilai  yang ingin  dicari  adalah  rasio  piksel  dalam  satu milimeter.  Rasio  ini  didapatkan  dari  ukuran  diameter  dalam  satuan  milimeter  yang  dibagi dengan  diameter  kontur  dalam  satuan  piksel.  Benda  referensi  utama  yang  digunakan merupakan lingkaran dengan diameter 10 milimeter dan digunakan sebagai variabel pengali untuk  lingkaran  dengan  diameter  yang  lebih  kecil  agar  error  yang  dihasilkan  tidak  besar. Gambar 9 menunjukkan contoh perolehan nilai referensi kamera kiri.

## Gambar 9. Contoh Perolehan Nilai Referensi Kamera Kiri
Dari nilai diameter yang diperoleh dalam piksel, didapatkan rasio piksel ke milimeter dengan cara  membagi  diameter  piksel dengan  diameter milimeter.  Untuk  selanjunya,  nilai  ini  akan disebut  sebagai  rasio  pengali,  karena  akan  digunakan  sebagai  tolok  ukur.  Tabel  1 menunjukkan tabel rasio untuk jarak 10 milimeter.

## Tabel 1. Tabel Rasio untuk Jarak 10 Mm pada Kamera Kiri
Diameter (px)  Jarak (mm) Rasio Pengali 114,341 85 0,088 111,194 87 0,089 109,388 89 0,091 107,184 91 0,093 105,144 93 0,095 102,973 95 0,097 100,906 97 0,099 98,921 99 0,101 96,953 101 0,103 94,983 103 0,105
Ukuran pupil dapat bervariasi dari 2 hingga 8 milimeter, maka diperlukan nilai-nilai rasio pada ukuran-ukuran  tersebut  pada  tiap  jarak.  Gambar  10  menunjukkan  contoh  pengambilan gambar lingkaran dengan diameter 2 hingga 9 milimeter.

## Gambar 10. Contoh Pengambilan Gambar Lingkaran Berdiameter 2-9 Milimeter
Dari nilai rasio yang diperoleh, didapatkan normalized ratio, yakni rasio dikalikan dengan rasio pengali  pada  jarak tersebut. Tabel  2 menunjukkan  tabel  rasio  tangkapan  kamera  kiri  pada jarak 85 milimeter.
Tabel 2. Tabel Perbandingan Tangkapan Kamera Kiri pada Jarak 85 mm
Diameter (mm) Diameter (px)  Rasio  Normalized Ratio 2 24,880 0,080 2,176 3 37,492 0,080 3,278 4 44,859 0,089 3,923 5 57,974 0,086 5,070 6 72,251 0,083 6,319 7 81,558 0,086 7,133 8 90,139 0,089 7,883 9 102,409 0,088 8,957
Berdasarkan nilai-nilai tersebut, dikalkulasi regresi linier antara diameter dalam milimeter dan normalized ratio. Hal ini diterapkan pada tiap ukuran lingkaran dari 2 hingga 9 milimeter untuk tiap jarak yang telah ditentukan. Karena terdapat dua buah kamera dalam goggles, masing- masing  dengan  pengaturan focal  length  yang  berbeda,  maka  proses  kalibrasi  yang  sama dilakukan pada masing-masing kamera.

## 2.7 Kalibrasi Sensor Jarak VL53L0X
Kalibrasi  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi  pembacaan  sensor,  dengan  cara mengambil rata-rata pembacaan sensor sebanyak 40 kali pada jarak-jarak tertentu. Setelah pengambilan data, dihitung model regresi linier untuk mencari keluaran ideal, yakni keluaran yang sesuai dengan standar pengukuran (dalam hal ini sesuai ukuran pada penggaris). Karena sensor ini akan digunakan dalam kondisi gelap (bagian dalam goggles), maka kalibrasi juga dilakukan dalam kondisi ruangan gelap. Adapun karena pantulan cahaya inframerah sensor akan  mengenai  daerah  di  bawah  mata,  maka  kalibrasi  dilakukan  pada  benda  dengan permukaan yang menyerupai bagian bawah mata yang diletakkan di depan sensor.

## 2.8 Imputasi Data
Terdapat  kemungkinan  pasien  berkedip  selama  pengujian  berlangsung  yang  menyebabkan bagian  pupil  tidak terdeteksi.  Apabila  ini terjadi, data akan diisi dengan ‘NaN’, yakni Not  a Number. Sehingga, dilakukan interpolasi untuk mengganti nilai-nilai tersebut, yakni pengisian data yang hilang di antara dua buah titik data. Titik data pertama adalah data sebelum nilai pertama ‘NaN’ dan titik data kedua adalah data pertama setelah nilai ‘NaN’ terakhir.

## 2.9 Penyimpanan Data Pengukuran dalam File Format CSV
File dengan format Comma Separated Values (CSV) digunakan untuk menampung data hasil pengukuran  dan  kalkulasi  respons  pupil.  Terdapat  7  kolom  pada  file  ini,  yakni  ‘Waktu’, ‘Diameter’, ‘Kecepatan’, ‘Akselerasi’, ‘AvgD’, ‘AvgK’, dan ‘AvgA’.

## 2.10 Pembuatan Grafik Diameter, Kecepatan, dan Akselerasi
Program akan membaca file format CSV yang berisi data hasil deteksi dan mengambil kolom- kolom ‘Waktu’, ‘AvgD’, ‘AvgK’, serta ‘AvgA’. Berdasarkan kolom-kolom tersebut, program akan menghasilkan  grafik  diameter  terhadap  waktu,  kecepatan  terhadap  waktu,  serta  akselerasi terhadap waktu. Adapun terdapat beberapa penanda pada masing-masing grafik:
a. Garis putus-putus vertikal serta titik berwarna hijau pada detik LED putih menyala.
b. Garis putus-putus vertikal serta titik berwarna merah pada detik LED putih mati.
c. Titik biru pada titik minimum grafik, menandakan titik konstriksi maksimum pupil.
d. Khusus  grafik  Kecepatan  dan  Akselerasi,  terdapat  titik  hitam  pada  titik  pupil  mulai konstriksi.
e. Titik  MCV  dan  MCA  ditandai  titik  kuning  dan  teks  “MCV”  pada grafik  Kecepatan,  dan “MCA” pada grafik Akselerasi.

## 2.11 Perhitungan Nilai-Nilai PLR
Baseline Diameter (D) didapat dari rata-rata ukuran pupil pada kolom ‘AvgD’ dari detik pertama hingga  sesaat  sebelum  LED  dinyalakan. Minimum  Pupil  Diameter  (Dmin)  didapat  dari  nilai terkecil pada kolom ‘AvgD’ setelah LED dinyalakan. Time Latency (TL) merupakan jumlah detik ketika  LED  dinyalakan  hingga  awal  terjadinya  konstriksi  pada  data  kecepatan. Time Constriction (TC) merupakan jumlah detik titik awal konstriksi hingga titik konstriksi maksimum data  kecepatan.  Data  konstriksi  dimulai  ketika  nilai  kecepatan  atau  akselerasi  pupil  terus menurun dan  berhenti  pada titik konstriksi  maksimum.  Data konstriksi  untuk  mendapatkan nilai MCV didapat dari kolom ‘AvgK’. Nilai MCV didapat dari nilai terkecil kolom tersebut. Nilai ACV merupakan nilai rata-rata data tersebut. Data konstriksi untuk mendapatkan nilai MCA didapat  dari  kolom  ‘AvgA’.  Nilai  MCA  didapat  dari  nilai  terkecil  kolom  tersebut.  Nilai  ACA merupakan nilai rata-rata data tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Kalibrasi Satuan Piksel ke Milimeter
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  memasukkan  nilai normalized  ratio  pada  tiap  model regresi linier pada masing-masing jarak. Tabel 3 menunjukkan rata-rata error yang diperoleh dari hasil kalibrasi untuk tiap jarak pada kamera.
Tabel 3. Pengujian Kalibrasi Kamera Kiri Jarak (mm)  Rata-rata % error kiri Rata-rata % error kanan 85 2,4 % 2,0 % 87 2,3 % 2,3 % 89 2,3 % 2,2 % 91 2,0 % 2,1 % 93 2,0 % 2,3 % 95 2,4 % 2,1 % 97 2,5 % 2,4 % 99 2,3 % 2,3 % 101 2,9 % 2,3 % 103 2,3 % 2,6 %

## 3.2 Hasil Kalibrasi Sensor
Setiap pembacaan sensor akan dihitung berdasarkan hasil regresi linier yang telah didapatkan. Tabel 4 menunjukkan hasil uji pembacaan jarak baru sensor.
Tabel 4. Pembacaan Jarak Baru Sensor Jarak (mm) Bacaan Sensor Kiri (mm) Bacaan Sensor Kanan (mm) 85 85 85 87 87 87 89 89 88 91 91 91 93 93 93 95 95 95 97 97 96 99 99 99 101 101 100 103 103 102
Dari  tabel  tersebut,  sensor  kiri  telah  terkalibrasi  secara  akurat  dan  sensor  kanan  masih terdapat error hingga 1 mm.

## 3.3 Hasil Lokalisasi Pupil
Pengujian lokalisasi pada bagian pupil dilakukan dengan cara menerapkan cascade classifier dan  fungsi detectMultiScale  pada  sebuah  rekaman.  10  buah  rekaman  dari  5  orang  pasien digunakan  untuk  menguji  lokalisasi.  Tabel  5  menunjukkan  hasil  lokalisasi  pada  tiap  video. Rata-rata akurasi lokalisasi pupil sebesar 99,07%.

## Tabel 5. Hasil Uji Lokalisasi Pupil
Rekaman Total Frame Jumlah Frame Terlokalisasi Akurasi 1 300 300 100 % 2 300 300 100 % 3 300 300 100 % 4 300 300 100 % 5 300 291 97 % 6 300 300 100 % 7 300 300 100 % 8 300 300 100 % 9 300 281 93,7 % 10 300 300 100%

## 3.4 Hasil pada Pasien Normal
Pengujian dilakukan pada pasien normal A berusia 21 tahun dengan kognitif normal.
1. Pengujian Grafik Gambar  11  menunjukkan  grafik  yang  dihasilkan  setelah  integrasi  dengan  aplikasi desktop.
Gambar 10. Grafik Diameter, Kecepatan, dan Akselerasi Pasien Normal A
2. Pengujian Nilai-Nilai PLR
Tabel 6 menunjukkan nilai-nilai PLR pasien normal A.
Tabel 6. Nilai-Nilai PLR Pasien Normal A Parameter Nilai D 5,467 mm Dmin 3,438 mm TL 0,2 s TC 0,233 s MCV 6,918 mm/s ACV 4,574 mm/s MCA 57,788 mm/s 2 ACA 18,574 mm/s 2

## 3.5 Hasil pada Pasien Lansia
Perlu  diketahui  bahwa  sejumlah  penelitian  yang  ada  memiliki  hasil-hasil  diagnostik  yang berbeda antara satu dengan yang lain. Sehingga, belum ada batas yang tegas antara nilai PLR pada pasien normal dengan pasien demensia. Namun, terdapat pola yang serupa yakni bahwa respons  pupil  pasien  dengan  demensia  cenderung  lebih  menurun (Capó-Aponte,  dkk, 2013)  (Frost,  dkk, 2017) (Siva kumar, dkk, 2020). Pengujian  dilakukan  pada pasien lansia A berusia 69 tahun yang memiliki gangguan kognitif .
1. Pengujian grafik
Gambar  11  menunjukkan  grafik  yang  dihasilkan  setelah  integrasi  dengan  aplikasi desktop.
Gambar 11. Grafik Diameter, Kecepatan, dan Akselerasi Pasien Lansia A

## 2. Pengujian nilai-nilai PLR
Tabel 7 menunjukkan nilai-nilai PLR dari pasien lansia A.

## Tabel 7. Nilai-Nilai PLR Pasien Lansia A
Parameter Nilai D 3,427 mm Dmin 2,67 mm TL 0,3 s TC 0,167 s MCV 3,273 mm/s ACV 2,437 mm/s MCA 19,021 mm/s 2 ACA 11,657 mm/s 2

## 3.6 Analisis Sistem Keseluruhan
Dalam 30 kali pengujian, pemrosesan data gagal 8 kali. Hal ini dapat disebabkan oleh imputasi data yang tidak berhasil dilakukan, yakni apabila hanya terdapat 1 titik data, sebelum atau sesudah data berisi ‘NaN’, sehingga program tidak dapat melakukan interpolasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa Cascade classifier menggunakan fitur LBP cocok digunakan untuk lokalisasi pada bagian pupil dengan akurasi 99,07%, dengan kalibrasi satuan dari piksel ke milimeter memiliki error hanya sekitar 2% hingga 2,9%. Sensor jarak VL53L0X memiliki error hingga 1 milimeter. Dari 30 kali pengujian, pemrosesan grafik dan nilai-nilai PLR gagal sebanyak 8 kali, sehingga perancangan sistem 73,33% akurat.

## DAFTAR RUJUKAN
Bradski, G., & Kaehler, A. (2016). Learning OpenCV 3. California: O’Reilly Media, Inc.
Capó-Aponte, J.E., et al. (2013). Pupillary Light Reflex as an Objective Biomarker for Early
Identification of Blast-Induced mTBI, Journal of Spine, 4, 1-5.
Frost, S., et al. (2017). Evaluation of Cholinergic Deficiency in Preclinical Alzheimer’s Disease Using Pupillometry. Journal of Ophthalmology, 1-8.
Hall,    C.  A.,  &  Chilcott,  R.  P.,  (2018).  Eyeing  up  the  future  of  the  pupillary  light  reflex  in neurodiagnostics, Diagnostics, 8(1), 19.
Hansun, S. (2013). A New Approach of Moving Average Method in Time Series Analysis. T he 2013 Conference on New Media Studies (CoNMedia), (pp. 1-4).
Kerr, R.  G.,  et al. (2016). Underestimation  of  Pupil  Size  by Critical  Care and  Neurosurgical Nurses. American Journal of Critical Care, 25(3), 9-213.
Kushsairy K., et al. (2014). A Comparative Study between LBP and Haar-like features for Face
Detection Using OpenCV. 4th International Conference on Engineering Technology and Technopreneurship (ICE2T), (pp. 335-339).
Laković N., et al. (2019). Application of Low-Cost VL53L0X ToF Sensor for Robot Environment Detection. 18th International Symposium INFOTEH-JAHORINA (INFOTEH), (pp. 1-4).
Phase, T. (2020). Building Custom HAAR-Cascade Classifier for face Detection . International Journal of Engineering and Technical Research, 8(12), 1-6.
Sandilayan, M. B., & Dening T. (2015). Signs and Symptoms of Dementia. Nursing Standard, 29(41), 42-51.
Setjo, C. H., & Faridah, B.A. Thermal Image Human Detection Using Haar-Cascade Classifier.
7th International Annual Engineering Seminar (InAES), (pp. 1-6).
Siva kumar, A. V, et al. (2020). Quantitative determination of pupil by dynamic pupillometry using  infrared  videography  –  Role  in  evaluation  of  autonomic  activity. Clinical Epidemiology and Global Health, 8, 728-732.
Subdirektorat Statistik Pendidikan dan Kesejahteraan Sosial. (2020). Statistik Penduduk Lanjut Usia 2020. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Verbeek, M. (2017). Using linear regression to establish empirical relationships. IZA World of Labor, 2, 336.