## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585

## Sistem Pengukuran Detak Jantung Berbasis Visual Menggunakan Plane Orthogonal to Skin dan Peak Detection
Fahmi Nasrudien 1 ,  Dhany Eka Yulian 1 , Ahmad Naufal Lubabsyah 1 , Riza Agung Firmansyah 1,* , Wahyu Setyo Pambudi 1
Fakultas Teknik  Elektro dan Teknologi  Informasi, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi  Adhi Tama, Surabaya, Indonesia Email: 1 fnasrudien90@gmail.com, 1 dhanyeka01@gmail.com, 1 ahmadnaufal077@gmail.com, 1 rizaagungf@itats.ac.id,
1 wahyusp@itats.ac.id Email  Penulis Korespondensi:  rizaagungf@itats.ac.id Submitted: 25/11/2022 ; Accepted: 22/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Pengukuran tanda-tanda  vital  merupakan  prosedur  yang biasa  dilakukan  saat  petugas  kesehatan  melakukan  skrining. Tanda-tanda  vital yang dimaksud meliputi   suhu tubuh, detak jantung, tekanan darah, saturasi oksigen dan lain-lain. Peralatan  yang digunakan  untuk  mengukur tanda-tanda  vital  tersebut  umumnya  harus disentuhkan  ke  subjek (dengan  kontak). Namun,  adanya pandemi covid-19 menyebabkan pengukuran dengan kontak perlu dihindari. Sehingga perlu dibuat sebuah sistem pengukur tanda- tanda  vital  secara  non kontak.  Dalam  penelitian  ini  akan  difokuskan tanda-tanda  vital  yang diukur  hanya detak  jantung.  dalam penelitian  ini  diusulkan  untuk  membuat  pengukur  detak  jantung  non  kontak  dengan  plane  orthogonal  to  skin  (POS)  yang menggunakan algoritma peak detection untuk penentuan nilai detak jantung. Pada umumnya metode POS menggunakan fast fourier transform (FFT) membutuhkan  data yang lebih panjang  yang membuat  proses menjadi  lebih  lama Sehingga  dalam penelitian  ini akan dilakukan  algoritma  peak detection  sebagai  penghitung nilai  detak  jantung yang telah  di ekstraksi menggunakan  POS yang memiliki  proses yang lebih cepat. Berdasarkan pengujian metode POS-FFTdan metode POS-peak detection  didapatkan hasil bahwa POS-peak detection  memberikan  hasil stabil pada semua panjang data. Mean absolute error terkecil yang dihasilkan adalah dengan panjang data 128 yaitu 5,19 bpm.
Kata Kunci: Pembacaan Detak Jantung;  Berbasis Visual;  Citra Kamera  ;Plane Orthogonal To Skin; Deteksi Puncak
Abstract− Measurement of vital signs is a procedure that is usually done when health workers carry out screening. The vital signs in question  include  body temperature,  heart  rate,  blood pressure, oxygen saturation  and  others. The equipment  used to measure these  vital  signs  should  generally  be  touched  to  the  subject  (by  contact).  However,  due  to  the  COVID -19 pandemic,  contact measurements need to be avoided. So it is necessary to make a non-contact measuring system for vital signs. In this study, the only vital signs measured were heart rate. In this study it is proposed to make a non-contact  heart rate meter  with a plane orthogonal  to skin (POS) that uses a peak  detection  algorithm to determine  the heart rate value. In general, the POS method using the fast Fourier transform (FFT) requires longer data which makes the process take longer. So in this study, a peak detection algorithm  will be used to calculate  the heart rate value that has been extracted using POS which has a faster process. Based on the testing of the POS -FFT method  and  the  POS-peak detection  method,  it  was found that  POS-peak detection  gave  stable  results  at  all  data  lengths.  The smallest mean absolute error generated is with a data length of 128 which is 5.19 bpm.
Keywords : Heart Rate Reading; Visual Based; Camera  Image; Plane Orthogonal To Skin; Peak Detection

## 1. PENDAHULUAN
(S
Ta nda -tanda vita l mengena i keseha tan manusia meliputi suhu tubuh, deta k ja ntung, teka nan dara h, sa turasi oksigen da n la in-la in.  Pengukura n tersebut umumnya  dila kukan da la m proses skrining  untuk mengeta hui potensi penya kit ya ng diderita  seora ng pa sien [1] [2]. Pera la ta n ya ng diguna ka n untuk mengukur ta nda -tanda vita l tersebut umumnya ha rus disentuhka n ke subjek (denga n kontak). Na mun, a danya pa ndemi covid -19 menyebabkan pengukura n dengan konta k perlu dihinda ri.  Sehingga   perlu  dibua t sebua h sistem pengukur ta nda -tanda vita l seca ra  non konta k. Dalam penelitia n ini a ka n difokuskan ta nda-tanda vita l ya ng diukur ha nya detak ja ntung. Pendeteksia n detak jantung ma nusia da pa t dila kuakan tanpa adanya kontak fisik denga n remote photoplethysmogra phy (rPPG), Wa ng dkk tela h mela kukan penelitia n tenta ng Pendeteksia n deta k ja ntung mengguna kan ka mera yang membaca wa jah, pembacaan tersebut da ri perbeda a n wa rna  ya ng diliha t oleh  ka mera  [3] [4] [5]. Sinya l Rppg ya ng di da pa t da ri wa rna  RGB ya ng dida pa t da ri ka mera . Kemudia n sinya l rPPG  diola h mengguna ka n metode matematis untuk mengkonversinya  ke deta k ja ntung. Untuk menda patkan ha sil ya ng optima l maka perlu pena mbahan metode, metode tersebut ia la h pla ne ortogonal to skin (POS),  denga n pena mbahan metode pos ma ka a kan mendapatkan ha sil ya ng mendeka ti bena r.
Neka ya ma dkk.  mela kukan penelitia n  tenta ng  pengukura n  deta k  ja ntung  non -konta k [6].  Penelitia nnya diguna ka n untuk mendeteksi keseha tan di ba ndara. Ka mera  yang diguna kan da lam penelitia nnya a dalah CMOS -IR. Ka mera  CMOS diguna ka n untuk membaca detak ja ntung seda ngkan kamera  infra merah diguna kan untuk membaca perna pa san. Pa da penelitia n oleh Zha ng et a l., dima na  detak jantung diukur denga n ka mera nea r-IR, a rea  yang terbaca oleh ka mera  a dala h wa jah menggunakan a lgoritma  Ka nade-Lucas-Tomasi [7].  Untuk menda patkan ha sil ya ng ba ik diguna ka n metode dekomposisi sinya l, filter ba ndpa ss da n tra nsformasi Fourier cepa t.
Metode G-cha nnel merupa ka n metode a ktif untuk memproses sinya l PPG ya ng ma sih menta h ka rena spektrum wa rna  hija u. Spektrum hija u tela h terbukti muda h disera p oleh hemo globin [8] da n menembus lebih da la m ke da lam kulit da ripa da  spektrum biru [9].  Mirip  denga n metode sa lura n hija u-mera h, metode ini  juga  memproses sinya l PPG ya ng ma sih menta h teta pi mengguna ka n dua sa lu ra n spektral wa rna , hija u da n mera h (G-R).  Metode Independent Component Ana lysis  (ICA)  a da la h metode berba sis sta tistik  untuk memisa hka n sumber sinya l  a sli  da ri  informa si

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585
ca mpura n yang diba wa  oleh sinya l itu sendiri  [10]. Na mun, metode ICA sering  dia ngga p seba ga i metode buta  ka rena mengguna ka n informasi berda sa rkan perkira a n da ri sumber ya ng kondisi a ktua lnya tida k diketahui [11].
Metode  PCA  (Principa l  Component Ana lysis)  a da la h metode a na lisis  sinya l  ya ng  menca ri korela si  a ntar bebera pa  va ria bel a ga r da pat direpresenta sikan da lam ukura n ya ng lebih kecil  denga n meneka n noise da la m jumlah besa r a ga r informa si da ri sinya l tida k hila ng. Studi Ghosa l menunjukkan ba hwa  PCA bekerja  lebih ba ik da ripa da  ICA da la m denoising [10]. Metode chromina nce (CHROM) a da la h metode ya ng diusulka n seba ga i solusi untuk membaca sinya l rPPG  terha da p ma salah kesa la han ta k terduga  yang diseba bkan oleh pa ntula n spekula tif pa da permukaan kulit. Metode CHROM bekerja  denga n ca ra  memisa hkan sinya l pemba wa informasi da ri pulsa  deta k ja ntung (chrominance signa l)  da n sinya l pemba wa  ya ng menga ndung noise da n tida k a da  informa si/pulsa (sinya l ca ha ya) [12].
Metode  Pulse  Blood  Volume  (PBV)  a da la h  metode ya ng mengguna ka n peruba han volume  da ra h untuk membeda kan peruba han wa rna  terka it denyut na di da ri ga nggua n pergera ka n sa mpel pengukura n. Ma triks kova rians da ri  ma triks  informa si  wa rna   dihitung  mengguna ka n  metode PBV.  Ma triks  tersebut  kemudia n  diba lik  u ntuk perhitunga n sela njutnya . Na mun, kelema han metode ini a da la h a lgoritme tida k da pa t menyelesa ikan penghila ngan sinya l  ja ntung kecua li  jika  ma triksnya  diba lik.  Metode PBV  merupa kan solusi  da ri  kelema ha n metode CHROM, dima na  metode PBV lebih  ma mpu menahan pergera kan objek sa mpel pa da sa at penga mbila n sa mpel [13]. Metode Spa tia l Subspa ce Rota tion (2SR)  a da la h a lgoritma  ya ng terdiri  da ri dua  la ngka h pemrosesa n  ya ng perta ma  a dalah membua t subruang da ri piksel kulit da n ya ng kedua menghitung sudut rota si subrua ng a ntara  frame pertama dan frame berikutnya . [12]  Metode  SSR  memiliki  keuntunga n memperlua s a mplitudo pulsa  da n mengura ngi  distorsi  ya ng diseba bka n oleh ca ha ya ya ng dipa ntulka n [14].
Metode  Pla ne Orthogona l to Skin  (POS)  merupa ka n metode ya ng dikena lkan oleh Wa ng, dkk  [15]. Metode POS  mengguna ka n proyeksi orthogona l ya ng berbeda  denga n wa rna  kulit  diba ndingka n denga n CH ROM. Metode POS  dia ngga p lebih  kua t da la m mengha dapi situa si di sa a t ilumina si  muncul denga n kea da an ya ng kompleks  [15] [16]. Menurut Ze Ya ng, dkk POS  memiliki ha sil terba ik da la m kondisi penca ha yaan ya ng berbeda  da n metode POS memiliki  tingka t kesa la ha n terendah di a nta ra metode-metode konvensional ya ng la in [17].
Sinya l  rPPG  ha sil  ekstra ksi  a lgoritma   POS  umumnya  memerlukan  sebua h  la ngka h  ta mba han  untuk menentuka n  nila inya . Algoritma   pa ling  umum a da la h mengguna ka n  Fa st Fourier  Tra nsform (FFT)  ya ng  bekerja denga n ca ra  menca ri nila i  spektrum frekuensi domina n. Na mun FFT  membutuhkan da t a yang cukup pa nja ng dan memiliki  komputa si ya ng cukup kompleks [18].  Ha l tersebut  menyeba bkan wa ktu komputsi menja di lebih  la ma. Algoritma   pea k detection da pa t diguna ka n untuk mengeta hui frekuensi sebua h sinya l denga n cepa t.  Algoritma   peak detection juga  diguna ka n untuk menghitung frekuensi sinya l deta k ja ntung ha sil ekstra ksi citra  pa na s [19].
Berda sa rka n perma sa la han ya ng  tela h  diba ha s  sebelumnya ,  ma ka  da la m penelitia n  ini  diusulka n  untuk membua t pengukur detak jantung non kontak denga n pla ne orthogona l to skin (POS)  ya ng mengguna ka n a lgoritma pea k detection untuk penentuan nila i deta k ja ntung. Pa da  umumnya metode POS mengguna ka n fa st fourier tra nsform (FFT)  membutuhkan da ta ya ng lebih pa nja ng ya ng membuat proses menjadi lebih la ma  Sehingga  da la m penelitia n ini a ka n dila kukan a lgoritma  pea k detection seba ga i penghitung nila i deta k ja ntung ya ng tela h di ekst ra ksi menggunakan POS  ya ng memiliki  proses ya ng lebih cepa t.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitia n ini dia wa li denga n pembua tan hardwa re a tau pera ngkat kera s untuk menunjang penga mbila n da ta. Setelah ha rdwa re selesa i dibua t ma ka dila njutkan denga n pembuatan software ya ng terdiri da ri a lgoritma  pla ne orthogona l to skin untuk ekstra ksi sinya l deta k ja ntung a tau rPPG. Sela njutnya  dibuat software penentuan nila i deta k jantung dengan a lgoritma  pea k detection. Setela h softwa re selesa i  dibua t ma ka dila kukan penga mbila n data uji terha da p 50 subjek. Sela njutnya  dila kukan pengujia n da n a nalisis da ta  uji seca ra  offline. La ngka h ini bertujua n untuk mengeta hui selisih ya ng terja di a nta ra  referensi da ri pulse oximeter denga n ha sil a lgoritma  ya ng diusulka n. Jika  ha sil belum sesua i maka dila kuka n tuning va ria ble pea k detection. Jika  suda h sesua i ma ka  dila njutkan pembuatan la pora n dan lua ra n.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585

## 2.2. Perancangan Perangkat Keras
Pembuta n pa da Sistem Pengukura n Deta k Ja ntung Berba sis Visua l Mengguna ka n Pla ne Orthogona l to Skin da n Peak Detection ini  a ka n dila ksa nakan pera ncanga n guna memudahkan proses pembuatan ala t. Guna  memperliha tkan a lur kerja  da ri sua tu sistem,  dibutuhka n sua tu konsep pera nca nga n ya ng da pa t diliha t pa da  Ga mbar 1.  Pa da  ga mbar 1 mejela ska n  bahwa  dimmer  yang digunka n untuk menga tur intensita s ca haya pada Ring led la lu Lux meter diguna kan untuk mengukur nila i intensita s ca ha ya  setela h itu Arduino memba ca data a n alog da ri lux meter ya ng kemudia n data diola h da n dikonversi ke nila i  intensita s ca ha ya la lu kemudia n mengirim da ta  tersebut ke PC mela lui koneksi USB seria l da n Ka mera  webca mmenbaca perubahan wa rna RGB ya ng dihubungka n ke PC mela lui usb port da ta  da ri sen sor da n ka mera  webca m diola h denga n  a lgoritma  Rppg da n POS untuk meruba h signa l RGB ke deta k ja ntung  per menit (bpm) la lu dita mpilka n pa da monitor. Pa da  pembuatan softwa re ini diperluka n untuk menja la nkan keseluruha n sistem ya ng dibut. Da la m penelitia n m engguna ka n pemrogra man python untuk untuk mengola h citra  pa da  ka mera  webcam sementa ra  untuk memprogra m mikrokontroller mengguna ka n softwa re Arduino IDE.

## 2.3. Face Detector  menggunakan Haar Cascade Classifier
Pendeteksia n wa ja h ya ng bera sa l da ri  citra   digita l  da pa t dila kuka n denga n mengguna ka n ha a r ca sca de cla ssifier. Fungsi  ma tema tika  ditera pkan pada a lgoritma  ini da la m bentuk filter denga n bentuk kotak. Viola -Jones sela njutnya mengemba ngkan  a lgoritma   ini,a ga r  da pa t  bekerja  lebih  ba ik.  Setia p  ba gia n  filter  kota k  di  proses  da n  akan mengha silka n nila i ya ng berupa  da era h gela p da n tera ng. Nila i  tersebut ya ng di ja dika n da sa r da lam premosesan citra sehinga  dikena l denga n Ha a r-Like Fea ture.

## 2.4. Remote Photoplenthysmograph
Remote  PPG  merupa ka n  sebuah  metode  pema ntauan  a ta u  pengukura n  a ktivita s  ja ntung  mela lui  sinya l photoplethysmogra ph mengguna kan citra  wa jah denga n mendeteksi va ria si wa rna  ya ng ha lus ya ng diba wa  oleh sinyal pulsa  ya ng da pa t diukur denga n mengguna ka n ka mera  RGB [15]  [14].  Proses  tersebut ditunjuka n oleh Ga mba r 2. rPPG  merupa ka n sebua h metode untuk  menda patkan bentuk gelomba ng  da ri  peruba ha n pembuluh da ra h ya ng dila kuka n seca ra  denga n ca ra  tida k mela kukan tinda kan ya ng tida k mema sukkan a la t kedala m tubuh a tau merusak kulit a ta u rongga  tubuh pa da manusia  (non -inva sive) denga n menggunakan kamera  sebaga i pengga nti elektroda  untuk menda patkan peruba han pergera ka n pembuluh da ra h pa da  kulit  da n diguna ka n untuk mengeta hui kea da an det ak ja ntung [14]. Untuk menda patkan peruba han pergera kan pembuluh da ra h, hemoglobin merupa kan ba gia n da ri da rah ya ng bergera k di da la m pembuluh da rah. Seperti ya ng ditunjuka n oleh Ga mbar 3, hemoglobin memiliki  da ya  serap tertinggi  pa da  panjang gelomba ng hija u 532 nm, karena pengguna an kara kteristik ja ringa n biologis ya ng mema ntulkan da n mentra nsmisika n seba gia n cahaya ketika sumber ca haya menyebar ke seluruh tubuh. Metode pengukura n rPPG mengguna ka n ka mera RGB dida sa rka n pada kenyataan ba hwa nila i Region  Of Interest (ROI)  ya ng diekstra ksi da ri setia p fra me menyerupa i bentuk gelomba ng PPG  [20].
Gambar 2. Refleksi ca ha ya terha dap kulit ya ng terba ca  oleh ka mera  [15]
Metode rPPG memiliki ba nya k metode untuk mendapatka n ha sil da ri ekstra ksi sinya l pulsa  seperti [15], Blind Source  Sepa ra tion  (BSS)  (sa la h  sa tunya  PCA  da n ICA),  metode  tersebut  mengguna ka n kriteria   b erbeda   untuk memisa hka n  sinya l  RGB  ya ng  berkorela si  denga n  wa ktu  menja di  sumber  sinya l  ya ng  tida k  berkorela si  atau independen untuk dia mbil pulsa  nya ; CHROM, merupa kan metode ya ng seca ra  linier  mengga bungka n sinya l-sinyal chromina nce denga n menga sumsika n sta ndar wa rna  kulit  menja di white-ba la nce  da ri  ka mera ;  (iii)  Pulse  Blood Volume  (PBV),  merupa kan metode ya ng mema nfaatkan  perubahan volume da ra h untuk membeda kan perubahan wa rna  ya ng diinduksi  denyut na di da ri ga nggua n pergera ka n sa mpel pengukura n; da n (iv) Spa tia l Subspa ce Rota tion (2SR).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585
Gambar 3. Sera pa n ca ha ya hemoglobin menurut pa njang gelomba ng ca ha ya [14]

## 2.5 Plane Orthogonal to Skin (POS)
Untuk mengekstra ksi sinya l deta k ja ntung  ma ka  da la m penelitia n ini a ka n dibua t a lgortima  pla ne orthogona l to skin (POS).  Algoritma  ini dila kuka n denga n mengola h informasi tentang perubahan intensitas wa rna  RGB pa da a rea waja h. Pa da  la ngka h perta ma diperoleh region of interest (ROI) wa ja h seba ga i ba han pengukura n, da la m ha l ini a rea  pipi dan hidung. Da la m ha l perhitunga n ya ng dila kuka n oleh komputer, ha l ini dila kuka n da la m ba hasa pemrogra man Python, dima na  diperoleh ROI, diperluka n persa ma an matematika dala m bentuk matriks. Perta ma , wa rna  RGB untuk setiap piksel pa da  a rea  pengukura n harus dihitung mengguna ka n Persa maan (1).
𝑠𝑘𝑖𝑛 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 (𝑛) =   [𝑅 (𝑛) 𝐺 (𝑛) 𝐵 (𝑛) ] (1)
Nila i  Rn Gn Bn a ka n dikumpulka n menjadi sa tu mengguna kan persa maan (2) sehingga  ma trix ya ng a da  akan menja di ma trix ya ng besa r.
𝑀𝑒𝑎𝑛  𝑅𝐺𝐵 =
[ 𝑅 (0) 𝐺 (0) 𝐵 (0) 𝑅 (1) 𝐺 (1) 𝐵 (1) 𝑅 (2) 𝐺 (2) 𝐵 (2) . . .
. . .
𝑅 (𝑛) 𝐺 (𝑛) 𝐵 (𝑛) ] (2)
Setela h ma trix keseluruha n diga bung, sela njutnya  matrix a ka n di tra nspose  mengguna kan persa maan (3),
𝑀𝑒𝑎𝑛  𝑅𝐺𝐵 𝑇 =   [ 𝑅 (0) 𝑅 (1) 𝑅 (2) 𝐺 (0) 𝐺 (1) 𝐺 (2) 𝐵 (0) 𝐵 (1) 𝐵 (2) ∙ ∙ 𝑅 (𝑛) ∙ ∙ 𝐺 (𝑛) ∙ ∙ 𝐵 (𝑛) ] (3)
Setela h di tra nspose ma ka  a kan di a mbil ra ta -ra ta  R, G, da n B mengguna ka n persa maan (4).
𝑚𝑒𝑎𝑛  𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  [ 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝑅 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝐺 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝐵 ] (4)
Setela h dida pa tkan nila i ra ta -ra ta  wa rna  RGB  sela njutnya ma trix mea n color  a ka n disusun menja di ma trix dia gona l mengguna ka n persa maan (5).
𝑑𝑖𝑎𝑔𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =   [ 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝑅 0 0 0 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝐺 0 0 0 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝐵 ] (5)
Setela h  di  da pa tkan  matrix dia gona l da ri  mea n color,  sela njutnya  a da la h  matrix tersebut  a ka n di  inverse mengguna ka n persa maan (6).
𝑑𝑖𝑎𝑔𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 −1 =
[ 1 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝑅
0 0 0 1 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝐺 0 0 0 1 𝑚𝑒𝑎𝑛  𝐵 ]
(6)
Sela njutnya  a da la h menca ri nila i  tempora l norma liza tion denga n ca ra  mela kuka n perka lia n ma trix  a ntara dia gona l mea n color-1 denga n mea n RGBT seperti pa da  persa maan (7)
𝐶 𝑛 =   [ 𝐶 𝑅(0) 𝐶 𝑅(1) 𝐶 𝑅(2) 𝐶 𝐺(0) 𝐶 𝐺(1) 𝐶 𝐺(2) 𝐶 𝐵(0) 𝐶 𝐵(1) 𝐶 𝐵(2) ∙ ∙ 𝐶 𝑅(𝑛) ∙ ∙ 𝐶 𝐺(𝑛) ∙ ∙ 𝐶 𝐵(𝑛) ] (7)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585
La ngka h sela njutnya a dalah me’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’la kuka n  proyeksi ma trix (S) da ri ma trix 3 dimensi menja di ma trix 2 dimensi mengguna ka n persa maan (8).
𝑆 =  [ 0
1 −1 −2 1 1 ]  ∙  𝐶 𝑛 (8)
Ha sil da ri proyeksi ma trix ya ng berupa  ma trix dua  dimensi a kan diproyeksika n la gi a ga r menja di sinya l satu dimensi  mengguna ka n persa maan (9). Sebelum menca ri nila i  Pn  ha ru diketa hui ma trix da ri nila i  pemba gia n a ntara 𝜎(𝑆 𝑛 1 ) da n 𝜎(𝑆 𝑛 2 ) .
𝑃 𝑛 = 𝑆 𝑛 1 + 𝜎(𝑆𝑛 1 ) 𝜎(𝑆𝑛 2 ) . 𝑆 𝑛 2 (9)
La ngka h sela njutnya a dala h mela kukan overla p a dding mengguna ka n persa maan (10). Da la m overla p a dding diperluka n nila i  sta nda r devia si da ri P,  untuk itu sta nda r devia si da ri P  perlu  diketa hui terlebih  da hulu, da ri da ta  P ma ka  sta ndar devia si da ri P
𝐻 𝑛 =   𝐻 𝑛 + (𝑃 𝑛 − 𝜇(𝑃)) (10)
Overla p-a dding  berfungsi  untuk  mengga bungka n sinya l  da ri  bebera pa  fra me ya ng  tela h  dida pa tkan da ri la ngka h-la ngka h sebelumnya. Denga n ini  ha sil  da ri ekstra ksi ROI  wa ja h denga n metode POS  untuk mendapatkan nila i deta k ja ntung berha sil dida pa tkan. Ha sil da ri POS ini a ka n difilter terlebih da hulu untuk menda patkan ra nge data da ri 604/h Bpm hingga  120 Bpm. Filter  ya ng diguna ka n a da lah ba nd pa ss filter.

## 2.6. Peak Detection
Pea k detection merupa kan sa la h sa tu a lgoritma  ya ng da pat diguna kan untuk mengetahui interva l a nta ra dua puncak sinya l periodik.  Algoritma   ini  dia wa li  denga n menghitung interva l a nta ra puncak pertama da n tera khir pa da  sinyal ya ng dia na lisis.  Proses ini dila kuka n mengguna ka n libra ry pea k detection pa da  Ba hasa pemrogra man python. Proses perhitunga n tersebut dila kuka n denga n mengguna ka n persa ma an (11)  da n (12).  dima na  t int a dalah wa ktu interva l, npea k a dala h jumla h puncak yang muncul, t peak (A) a da la h wa ktu puncak perta ma, da n t peak (B) a da lah wa ktu puncak tera khir.
𝑡 𝑖𝑛𝑡 = ∑ 𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘(𝐴)−𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘(𝐵)
𝑝 =𝑛𝑝𝑒𝑎𝑘 𝑝 =1 𝑛𝑝𝑒𝑎𝑘 (11)
Untuk menentukan nila i deta k ja ntung ma ka diguna kan persa maan (2). Dima na  nila i  deta k ja ntung a tau HR da la m sa tuan BPM dida pa tkan denga n membagi 60 denga n nila i t int .
𝐻𝑅 = 60 𝑡𝑖𝑛𝑡 (12)

## 2.7. Pengambilan data uji
Penga mbila n da ta  uji dila kuka n denga n mela kukan perekaman video seca ra  rea l time terha da p subjek. Video ya ng dia mbil mena mpilka n citra  wa ja h subjek da n ta mpila n pulse oximeter ya ng menunjukan nila i deta k jantung. Subjek ya ng dia mbil sa mpelnya  sejumla h 50 ora ng denga n dura si 18 detik. Denga n a sumsi fra me ra te 30 FPS  ma ka  akan dida pa tkan pa njang da ta sejumla h 512 per subjek. Da ta  ya ng dia mbil a da la h perubahan intensita s wa rna  kulit wa jah subjek da la m forma t wa rna  RGB (Red  Green  Blue).  Da ta  tersebut sela njutny a disimpa n da lam bentuk file dengan ekstensi CSV untuk dila kuka n pengujia n da n analisis seca ra  offline. Forma t da ta  uji ya ng disimpa n da pa t diliha t pada Ga mba r 4.

## Gambar 4. Contoh da ta  uji ya ng dia mbil
Proses penga mbila n da ta uji ini dila kuka n denga n menga tur subjek untuk duduk da n memakai pulse oximeter. Subjek  dia tur  duduk pa da  ja ra k a nta ra  50 cm  –  80  cm  di  depa n ka mera . Ring  led  diguna ka n untuk membantu penca ha yaan a gar memiliki nila i lumina si ya ng sesua i. Lumina si pa da  sa at penga mbila n data dia tur pa da nila i 100 lux hingga  300 lux. Jika  ca ha ya tera lu gela p a ta u tera ng ma ka ca haya ring led a da k dia tur mengguna kan dimmer. Ilustra si proses penga mbila n da ta  uji ditunjuka n oleh Ga mba r 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585
Gambar 5. Proses pengambilan da ta  uji

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Pa da  ba gia n ini berisi ha sil da n pemba hasan dari da ri pengujia n ya ng tela h dila kuka n. Pemba hasan tentang komparasi a lgoritma  fa st fourirer tra nsform denga n a lgoritma  pea k detection.

## 3.1 Pengujian Deteksi  Wajah
Pengujia n Fa ce detector dila kuka n untuk menguji sistem a ga r bisa  menda patkan citra  ba gia n wa jah objek pengukuran. Pa da  pengujia n fa ce detector mengguna kan a lgoritma  ha ar ca sca de frontalface. Algoritma  ha a r ca sca de merupakan sebua h a lgoritma  ya ng bersifa t open source ya ng diguna kan dala m sebuah progra m a gar bisa  mendapatkan citra  bagian wa ja h ma nusia . Algoritma   tersebut a ka n dima sukkan ke da la m progra m python a ga r sistem  da pa t mengola h ha sil ka mera  untuk mendeteksi wa ja h. Ta mpila n running progra m pytho n sebelum mengguna ka n a lgoritma  ha ar ca scade fronta lfa ce seperti pa da  Ga mbar 6.
Ga mba r 6(a ) merupa ka n hasil da ri sistem ya ng belum bisa  mendeteksi wa ja h dima na tida k a da indika tor yang terliha t disekita r wa ja h. Setela h progra m diberi a lgoritma  ha a r ca scade  forntalface, maka sistem a kan mengunci ba gian wa ja h ya ng terdeteksi seperti Ga mba r 6(b). Ga mba r tersebut menunjukkan face detector suda h bisa  mendeteksi wajah ya ng terda pa t di da la m frame wa rna biru. Wa ja h ya ng terdeteksi ini ya ng a ka n diproses di da la m s kin detector atau deteksi kulit.
(a )
(b)
Gambar 6. Running ka mera  ta npa deteksi wa ja h

## 3.2 Pengujian Deteksi  Kulit
Pengujia n skin color detector diguna ka n untuk menguji progra m a ga r da pat membandingka n wa rna  kulit ma nusia  dan dia mbil  peruba ha n wa rna  ya ng terja di pa da  a rea  ya ng a ka n diteliti.  Pengujia n  skin  color  detector mema nfaatkan sebua h a lgoritma  skin color detector ya ng juga  bersifa t open -source da n da pat diunduh seca ra  gra tis mela lui pla tforms ma na pun. Algoritma  skin  color  detector ya ng diguna ka n pa da penelitia n ini  memerluka n bebera pa kali penyetelan pa da  a mbang ba tas da ri penga tura n wa rna  yang a da pa da a lgoritma  skin color detector hingga  wa rna  kulit wa ja h dapat terba ca  sempurna ta npa a da ga nggua n dari pemba caan wa rna  kulit ya ng berbeda .  Terda pa t 3 rua ng wa rna  ya ng dia tur di da la m a lgoritma  ini seperti rua ng wa rna  RGB.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585
Gambar 7. Skin color detector denga n setela n defa ult
Gambar 8. Percoba a n setela n rua ng wa rna  HSV
Ga mba r 7 menunjukkan ta mpila n wa ja h ya ng diproses  denga n penga tura n skin color  detector ya ng ma suk defa ult/bawa an. Untuk setela n ba wa an dari rua ng wa rna  HSV defa ult ya itu: rua ng wa rna  H = 0 -120; S= 50-150; V=0- 255, untuk setela n rua ng wa rna  RGB defa ult ya itu: rua ng wa rna  R= 45 -255 ;G=52-255 ; B=108-255 , untuk setelan rua ng wa rna  YCrCb defa ult ya itu: rua ng wa rna  Y=90 -230 ;Cr=100-120 ; Cb= 130-180 . Ha sil kulit ya ng terdeteksi sa nga t la h  sedikit  untuk itu  ha rus  dia tur  terlebih  da hulu a ga r  kulit  da pa t terdeteksi  denga n  ba ik.  Perta ma -tama mela kuka n penga turan pa da rua ng wa rna  HSV. Setela h meruba h threshold HSV, sela njutnya  mengkonversi terlebih da hulu nila i rua ng wa rna  RGB menja di HSV a ga r bisa  meruba h rua ng wa rna  HSV nya . Ga mba r 8 merupa kan hasil ga mba r percoba an setela n rua ng wa rna  HSV da ri bebera pa percobaan pengaturan, kombinasi wa rna  ya ng pa ling ba gus a da la h denga n kombina si penga tura n dengan nila i H=0 -140; S=0-255; da n V=0-255.

## 3.3 Hasil pengujian dengan panjang data  64
Da la m penelitia n ini  a ka n diujika n a lgoritma  POS  denga n FFT da n Pea k detection ya ng ha silnya  a ka n diba ndingkan mengena i nila i  MAE da n wa ktu eksekusinya . Pa ra meter MAE a ta u mea n a bsoule error diguna ka n untuk mengetahui a kura si estima si  deta k ja ntung terha da p referensi.  Va ria bel  ya ng diguna ka n a da la h pa nja ng da ta  (n  fra me) ya ng diproses da la m a lgoritma  POS.  Sema kin pa nja ng da ta maka dipa stikan wa ktu eksekusi sema kin la ma , na mun dalam penelitia n ini a ka n dica ri nila i ya ng pa ling optima l. Da ta  ya ng diujika n perta ma a dalah denga n pa njang da ta 64. Ha sil seba ra n nila i MAE  pa da  tia p subjek ditunjuka n pada Ga mbar 9. Terliha t nila i  MAE berkisa r a nta ra  3 hingga  15 bpm untuk seluruh subjek kecua li subjek 2, 8, da n 13.
Censored
Censored Censored Censored

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585

## 3.4 Hasil pengujian dengan panjang data 128
Pa nja ng da ta  128 memberika n ha sil ya ng lebih ba ik diba ndingka n pa nja ng da ta  64. Ha l ini  terliha t pa da  Ga mbar 10 ya ng  menunjukan seba ra n nila i  MAE  ma yorita s berkisa r  a nta ra  1  hingga   10  bpm.  Ha nya  a da  4  subjek dengan a lgoritma  FFT  sa ja  ya ng  memiliki  nila i  MAE  lebih  da ri  10  ya itu subjek 1,  2,  3,  da n 40.  Ha l tersebut  umumnya diseba bka n oleh peruba ha n intensita s ya ng mendadak sa at dila kukan penga mbila n da ta.
Gambar 10. Seba ra n nila i MAE tia p subjek denga n pa nja ng da ta 128

## 3.5 Hasil pengujian dengan panjang data 256
Ha sil  pengujia n  terha da p pa njang da ta  256  menunjukan ba hwa  semua  a lgoritma   ba ik  FFT  da n  pea k  detection memberika n nila i  MAE  diba wa h 10  untuk semua  subjek.  Sehingga   berda sa rka n  data  tersebut, pa njang da ta  256 memberika n ha sil MAE  terba ik. Na mun pa nja ng da ta 256 ini memiliki  wa ktu eksekusi pa ling la ma  ya itu 0,595 ms untuk FFT da n 0,257 untuk pea k detection. Da ta  seba ra n nila i MAE tia p subjek denga n pa nja ng da ta  256 ditunjukan oleh Ga mba r 11.
Gambar 11. Seba ra n nila i MAE tia p subjek denga n pa nja ng da ta 256
Tabel 1. Ha sil perba ndinga n a lgoritma  POS denga n FFT da n Pea k Detection
Pa nja ng Da ta  (N fra me)
POS  + FFT POS  + Pea k Mea n Absolute error wa ktu proses (ms) Mea n Absolute error wa ktu proses (ms) 64 9.58 0.5660 5.99 0.2470

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585
128 6.11 0.5800 5.19 0.2530 256 4.93 0.5950 5.31 0.2570
Berda sa rka n pengujia n yang ditunjuka n oleh Ta bel 1, FFT memiliki  wa ktu proses lebih la ma  disba nding peak detection. Selisih  a nta ra  kedua  a lgoritma  tersebut  di  kisa ra n 0,33  ms  pa da  tia p pa nja ng da ta . Na mun  nila i  MAE menunjukan tren ya ng berbeda  dimana FFT m emiliki nila i MAE ya ng sema kin ba ik seiring na iknya  pa njang da ta. Hal ini  berbeda   denga n  pea k  detection  ya ng  memiliki  nila i  MAE  ya ng  cenderung  sta bil  di  seluruh  pa nja ng da ta. Berda sa rka n da ta  ya ng tersa ji  pa da  Ta bel,  ma ka  disimpulka n nila i  optima l a lgoritma   pea k detection  a da la h saat mengguna ka n pa njjang da ta  128. Nila i MAE ya ng dida pa tkan a dala h 5,19 denga n wa ktu 0,253 ms.

## 4. KESIMPULAN
Berda sa rka n hasil perba ndinga n metode POS a lgoritma  FFTda n metode POS a lgoritma  pea k detection dengan panjang da ta  64 dida patkan ra ta ra ta a bsolut error 9,58 denga n wa ktu proses 0.5660 seda ngka n untuk a lgoritma  peak detection dida pa tkan 5.99 denga n wa ktu proses 0.2470 m s. Kemudia n untuk pa njang da ta 128 dida patkan ra ta ra ta error 6.11 denga n  wa ktu  proses  0.5800      seda ngka n untuk pea k detection  dida pa tkan 5.19  denga n  wa ktu  proses  0.2530. Kemudia n untuk pa njang da ta 256 dida patkan ra ta ra ta error 4.93 denga n wa ktu proses 0 .5950 seda ngka n untuk peak detection dida pa tkan 5.31 denga n wa ktu proses  02570 da pa t dia mbil kesimpula n ba hwa  a lgoritma  FFT  sema kin pa nja ng da ta maka prosesnya semakin la ma  seda ngka n a lgoritmpea k detection tida k terika t denga n wa ktu. Untuk a lgoritma  pea k detection denga n pa nja ng da ta 128 ya ng optima l ka rena  ra ta  ra ta  errornya  pa ling kecil  da n wa ktu proses pa ling cepa t.

## UCAPAN  TERIMAKASIH
Artikel  ilmia h ini  merupa kan lua ra n dari kegia ta n PKM -RE ta hun 2022. Sehingga  penulis menguca pka n terima  ka sih terha da p Direktora t Pembela ja ran da n Kema hasiswa a n (Belma wa ) Kementeria n Pendidika n, Kebuda yaan, Riset, dan Teknologi (Kemdikbud) ya ng tela h memeberika n penda naan dala m kegia ta n PKM -RE ini. Terima  ka sih juga  penulis sa mpa ikan kepa da ITATS ya ng tela h memberika n dukunga n da lam pela ksanaaan kegia ta n ini.

## REFERENCES
[1] M. Melyana and A. Sarotama, “Implementasi  Peringatan Abnormalitas Tanda-Tanda  Vital pada Telemedicine  Workstation,” Pros.  Semnastek, no. 0, Art.  no. 0, Nov.  2019, Accessed: Sep.  08, 2022. [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/5236
[2] R. A. Firmansyah, Y. A. Prabowo, and T. Suheta, “Thermal  Imaging-Based  Body Temperature  and Respiratory  Frequency Measurement System for Security Robot,” Przegląd Elektrotechniczny,  vol. 2022, no. 06, p. 126.
[3] W. Wang,  A. C. den Brinker,  S. Stuijk,  and G. de Haan,  “Algorithmic  Principles  of Remote  PPG,” IEEE  Trans. Biomed. Eng., vol. 64, no. 7, pp. 1479–1491, Jul. 2017, doi: 10.1109/TBME.2016.2609282.
[4] H. Lee,  H. Ko,  H. Chung, and  J. Lee,  “Robot  Assisted Instantaneous  Heart  Rate  Estimator  using Camera  based Remote Photoplethysmograpy  via  Plane-Orthogonal-to-Skin  and  Finite  State  Machine,”  in  2020  42nd  Annual  International Conference  of  the  IEEE  Engineering  in  Medicine  Biology  Society  (EMBC),  Jul.  2020,  pp.  4425–4428.  doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9176648.
[5] X. Liu,  X. Yang,  D. Wang,  and  A. Wong,  “Detecting  Pulse  Rates  From  Facial  Videos  Recorded  in  Unstable  Lighting Conditions:  An Adaptive Spatiotemporal  Homomorphic Filtering  Algorithm,”  IEEE  Trans. Instrum. Meas., vol. 70, pp. 1– 15, 2021, doi: 10.1109/TIM.2020.3021222.
[6] Y. Nakayama,  G. Sun, S. Abe,  and T.  Matsui,  “Non-contact  measurement  of  respiratory  and  heart  rates  using  a CMOS camera-equipped  infrared camera  for prompt infection  screening  at airport  quarantine  stations,” in 2015 IEEE International Conference  on  Computational  Intelligence  and  Virtual  Environments  for  Measurement  Systems  and  Applications (CIVEMSA), Jun. 2015, pp. 1–4. doi: 10.1109/CIVEMSA.2015.7158595.
[7] Q. Zhang, Y. Zhou, S. Song, G. Liang, and H. Ni, “Heart Rate Extraction  Based on Near-Infrared Camera:  Towards Driver State Monitoring,” IEEE Access, vol. 6, pp. 33076–33087, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2845390.
[8] O. Perepelkina,  M.  Artemyev,  M.  Churikova,  and  M. Grinenko,  “HeartTrack:  Convolutional  neural  network  for remote video-based heart rate monitoring,” in 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), Jun. 2020, pp. 1163–1171. doi: 10.1109/CVPRW50498.2020.00152.
[9] M.  Kopeliovich,  Y.  Mironenko,  and  M.  Petrushan,  “Architectural  Tricks  for  Deep  Learning  in  Remote Photoplethysmography,”  ArXiv191102202  Cs,  Nov.  2019,  Accessed:  Nov.  01,  2021.  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1911.02202
[10]  P. Ghosal, R. Gupta,  and P. Kundu,  “Finger  photoplethysmogram  signal  enhancement:  Comparing  performance  between PCA and  ICA methods,”  Proc. 2017 Int. Conf. Innov. Electron.  Signal Process. Commun. IESC 2017, pp. 203–208, Oct. 2017, doi: 10.1109/IESPC.2017.8071893.
[11]  R. Macwan, Y. Benezeth,  A. Mansouri, K. Nakamura, and R. Gomez, “Remote  Photoplethysmography measurement  using constrained ICA,” 2017 E-Health  Bioeng. Conf. EHB 2017, pp. 430–433, Jul. 2017, doi: 10.1109/EHB.2017.7995453.
[12]  G. Boccignone,  D. Conte, V. Cuculo,  A. D’Amelio, G. Grossi, and R. Lanzarotti, “An Open Framework for Remote-PPG Methods and Their Assessment,” IEEE Access, vol. 8, pp. 216083–216103, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3040936.
[13]  Y. Liu  et al.,  “Motion-Robust  Multimodal  Heart Rate  Estimation  Using BCG Fused Remote-PPG with  Deep Facial  ROI Tracker and Pose Constrained Kalman  Filter,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 70, 2021, doi: 10.1109/TIM.2021.3060572.
[14]  D.-Y. Kim,  K.  Lee,  C.-B. Sohn, H.-J. Baek, and H. Yoon, “Assessment of ROI Selection  for Facial  Video-Based rPPG,” Sens. 2021 Vol 21 Page 7923, vol. 21, no. 23, p. 7923, Nov. 2021, doi: 10.3390/S21237923.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1511 − 1519 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2585
[15]  W. Wang, A. C. Den Brinker,  S. Stuijk, and G. De Haan, “Algorithmic  Principles  of Remote  PPG,” IEEE  Trans. Biomed. Eng., vol. 64, no. 7, pp. 1479–1491, 2017, doi: 10.1109/TBME.2016.2609282.
[16]  R. Song, S. Zhang, J. Cheng, C. Li, and X. Chen, “New insights on super-high resolution for video-based heart rate estimation with  a  semi-blind  source  separation  method,”  Comput.  Biol.  Med.,  vol.  116,  p.  103535,  Jan.  2020,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2019.103535.
[17]  Z.  Yang,  H.  Wang,  and  F.  Lu,  “Assessment  of  Deep  Learning-based  Heart  Rate  Estimation  using  Remote Photoplethysmography under Different Illuminations,”  Jul. 2021.
[18]  H.  Sujadi,  I.  Sopiandi2,  and  A.  Mutaqin,  “SISTEM  PENGOLAHAN SUARA MENGGUNAKAN ALGORITMA FFT (FAST  FOURIER  TRANSFORM),”  SINTAK,  vol.  1,  Nov.  2017,  Accessed:  Sep.  08,  2022.  [Online].  Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/5508
[19]  R. A. Firmansyah, Y. A. Prabowo, and T. Suheta, “Rancang  Bangun Pengukur Detak Jantung Non Kontak  Menggunakan Pencitraan  Termal  untuk  Robot  Security,”  J.  MEDIA Inform.  BUDIDARMA, vol.  6, no.  1,  Art.  no.  1, Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3416.
[20]  N. Taparia, K. C. Platten,  K. B. Anderson, and N. J. Sniadecki, “A microfluidic  approach  for hemoglobin detection  in whole blood,” AIP Adv., vol. 7, no. 10, p. 105102, Oct. 2017, doi: 10.1063/1.4997185.