## SISTEM PENGUKURAN DETAK JANTUNG MENGGUNAKAN ARDUINO DAN ANDROID BERBASIS FOTOPLETISMOGRAM
Muhammad Farrel Akshya 1 , Nuryani Nuryani 1 , dan Nanang Wiyono 2
1 Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia
2 Departemen Anatomi, Fakultas Kedokteran, Universitas Sebelas Maret, Surakarta
* corresponding author: nuryani@mipa.uns.ac.id

## ABSTRACT
Research on the design of a heart rate measuring system was successfully carried out. Self-measurement of heart rate can help in maintaining health. Photoplethysmography or PPG is a method that can provide convenience in heart rate measurement. Easy Pulse Plugin PPG Sensor is one of the PPG sensors with a signal conditioning module. In this design,  The  PPG  sensor  is  connected  to  Arduino  to  read  the  signal  and  provide commands  for  sending  wirelessly  to  an  android  smartphone  via  Bluetooth.  The Application  on  Android  will  display  the  signal  and  the  results  of  heart  rate measurements.  The  measurement  results  will  be  stored  on  Android's  internal  storage. The heart rate calculation is based on the time interval between peaks of the PPG signal. The algorithm for original PPG signal peak detection can be carried out by providing a combination of threshold and interval limits on the PPG signal. The best threshold value is 2.13 V and the best interval limit is 0.45 seconds. This combination value gives a low error, which is 4.26%. The sensitivity, positive predictive and accuracy values  for this combination were 99.18%, 98.31% and 97.51% respectively.
Keywords: Heart Rate; Photoplethysmography; Arduino; Android

## ABSTRAK
Penelitian mengenai perancangan sistem pengukuran detak  jantung berhasil dilakukan. Pengukuran  detak  jantung  mandiri  dapat  membantu  dalam  menjaga  kesehatan. Fotopletismogram atau  PPG  merupakan  metode  yang  mampu  memberi  kemudahan dalam pengukuran detak jantung. Sensor PPG Easy Pulse Plugin adalah salah satu sensor PPG dengan modul pengondisi sinyal. Sensor PPG dihubungkan dengan Arduino untuk membaca  sinyal  dan  memberikan  perintah  pengiriman  secara  nirkabel  ke  Android smartphone melalui Bluetooth pada desain ini. Aplikasi pada Android akan menampilkan sinyal  dan  hasil  pengukuran  detak  jantung.  Hasil  pengukuran  akan  disimpan  pada penyimpanan  internal  Android.  Perhitungan  detak  jantung  dilakukan  berdasarkan interval waktu antar puncak pada sinyal PPG. Algoritma penentuan puncak sinyal PPG asli dapat dilakukan dengan memberikan kombinasi antara threshold dan batas interval pada sinyal PPG. Threshold terbaik adalah 2,13 V dan batas interval terbaik adalah 0,45 detik.  Nilai  kombinasi  ini  memberikan  error  rendah,  yaitu  4,26%.  Nilai  sensitivitas, prediktif positif sekaligus
Keywords: Detak Jantung; Fotopletismogram; Arduino; Android

## PENDAHULUAN
Menjaga kesehatan adalah suatu keharusan dalam kehidupan manusia. Ada banyak tanda vital dalam  tubuh  manusia  yang  bisa  menjadi  acuan  dalam  menjelaskan  tingkat  kesehatan
seseorang. Salah satu parameter yang paling penting adalah detak jantung [1] . Jantung sendiri memiliki  peranan  sangat  penting  dalam  mengedarkan  darah  kaya  oksigen  di  dalam  tubuh manusia. Pengedaran darah ini dilakukan dengan pemompaan oleh jantung yang berkontraksi. Kelainan  jantung  atau  gagal  jantung  dapat  terjadi  apabila  jantung  mengalami  gangguan kinerja fungsional jantung dimana ventrikel kurang baik dalam memompa maupun mengisi darah [2] .
Frekuensi  detak  jantung  yang  nilai  normalnya  sekitar  60-100  bpm  ( beats  per  minute atau detak per menit). Frekuensi ini diperoleh saat kondisi subjek sedang tenang atau beristirahat sehingga  bisa  disebut  sebagai Resting  Heart  Rate (RHR) sedangkan  dalam  kondisi beraktivitas maka frekuensinya akan berbeda dalam beberapa kasus [3] . Pemompaan jantung yang sehat akan memberikan irama yang teratur atau jeda antar detak sama. Irama yang tidak teratur atau kekuatan pemompaan yang tidak stabil akibat gangguan penjalaran impuls listrik pada  jantung  merupakan  penyakit  aritmia  Aritmia  sendiri  tidak  mematikan  namun  bisa mengarah ke sesak napas, pingsan atau bahkan penyakit berbahaya seperti gagal jantung [4] . Kondisi  tersebut  menunjukk  an  bahwasanya  menjaga  kesehatan  jantung  sangatlah  penting sehingga masyarakat mampu terhindar dari terjadinya penyakit mematikan.
Metode Electrocardiograph (ECG) adalah metode diagnosis kesehatan jantung yang paling umum  digunakan . ECG  menyediakan  hasil  pengukuran  detak  jantung  yang  akurat  namun memiliki  kekurangan  karena  memerlukan  elektroda  yang  banyak  dan  seluruh  elektroda tersebut harus dipasangkan secara akurat ke lokasi tubuh tertentu sehingga kurang sederhana penggunaannya [5] . Model alternatif lain dalam mengukur detak jantung yang lebih sederhana, nyaman,  dan  juga  portabel  adalah  menggunakan  fotopletismogram  atau  biasa  disingkat menjadi PPG [6] . PPG sendiri bekerja dengan memanfaatkan fotodioda sebagai fotodetektor dan  pemancar  cahaya,  yaitu  LED  yang  ditembakkan  ke  aliran  peredaran  darah  di  dalam jaringan untuk menentukan perubahan volume darah di jaringan tersebut [7] . Volume darah, diameter  arteri,  dan  konsenstrasi  hemoglobin  akan  menurun  saat  kondisi  diastol  sehingga absorbansi akan rendah dan cahaya yang dideteksi oleh fotodetektor akan tinggi. Hal ini akan berbanding  terbalik  dengan  kondisi  sistol  dimana  intensitas  cahaya  yang  dideteksi  akan rendah [8] .
Efektifitas dari model PPG dipengaruhi oleh lokasi pengukuran. Lokasi pengukuran ini harus sesuai dengan posisi anatomik yang mudah dipasangkan seperti daun telinga atau ujung jari. Kualitas pengukuran di jari memberikan sinyal PPG yang jelas disbanding area lain, seperti dahi  atau  daun  telinga [9] .  Instrumen  pengukur  detak  jantung  berdasarkan  PPG  dapat dilaksanakan  secara  portabel  dengan  bantuan smartphone. Data  dari  puncak  dan  waktu interval  antar  puncak  dari  sinyal  PPG  detak  jantung  dapat  disimpan  dalam  penyimpanan internal  android [10] .  Sensor  PPG  dengan  jenis Easy  Pulse  Plugin memberikan  pembacaan sinyal yang lebih halus dan akurat [11] .
Nilai detak jantung dapat diperoleh berdasarkan interval waktu antar puncak R-R atau puncak sistol akibat perubahan volume darah yang saling berurutan. Sinyal PPG memiliki keterkaitan yang sama dengan sinyal EKG. Interval R-R yang dideteksi menunjukkan nilai yang sama [12] .  Komponen  penting  pada  interval  puncak-puncak  sinyal  PPG  adalah  domain  waktunya untuk  mendapatkan  nilai  detak  jantung [13] .  Penentuan  indeks  puncak  dapat  menggunakan prinsip thresholding yang  berarti  puncak  sinyal  didefinisikan  sebagai  nilai  maksimal  yang berada diatas threshold [14] . Koreksi puncak sinyal dapat dilakukan dengan memberikan suatu batas  minimal  interval  antar  dua  puncak sinyal  PPG  berurutan  agar  bisa  dianggap  sebagai puncak asli sehingga dapat digunakan untuk menghitung detak jantung. Metode ini memiliki prinsip sama seperti thresholding namun dalam domain waktu sinyal [15] .
Komponennya yang relatif lebih sederhana dan ringkas dibanding ECG menjadikan metode PPG sebagai suatu solusi dalam memantau detak jantung secara portabel. Perancangan sistem pengukuran detak jantung berbasis PPG dapat dilakukan dengan Sensor Easy Pulse Plugin dimana  nilai  hasil  pengukurannya  dapat  ditampilkan  di  Android [16] .  Berdasarkan  pada penjelasan diatas pengukuran detak jantung sangatlah penting demi memantau kerja jantung. Pada  penelitian  ini,  penulis  meneliti  untuk  melaksanakan  pengukuran  sinyal  detak  jantung menggunakan  PPG  di  titik  ukur  jari  manusia  yang  terintegrasi  dengan smartphone . Pengukuran  ini  dilaksanakan  dengan  sensor  PPG  yang  dihubungkan  ke  arduino  sebagai pengolah sinyal dan pemberi perintah yang dihubungkan dengan android smartphone melalui komunikasi bluetooth untuk  menampilkan  proses  sekaligus  hasil  pengukuran.  Penampilan proses  ditujukan  untuk  memperlihatkan  sinyal  PPG  yang  dapat  menggambarkan  kerja jantung.  Data  hasil  pengukuran  kemudian  dapat  disimpan  di smartphone sehingga  mampu menjadi data rekam jejak kesehatan jantung. Algoritma untuk pengukuran detak jantung pada sinyal PPG bekerja dengan menentukan titik puncak dari sinyal. Algoritma sistem pengukuran detak jantung dapat divariasi untuk melihat pengaruhnya terhadap hasil pengukuran. Kinerja dari sistem yang diajukan ini, diharapkan dapat memberikan hasil pengukuran yang baik dan mampu memberikan kenyamanan dan kemudahan selama penggunaannya.

## METODE

## Rancangan Sistem Pengukuran Detak Jantung
Rancangan  sistem  pengukuran  detak  jantung  dilaksanakan  dengan  titik  ukur  jari  telunjuk. Rangkaian alur sistem yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat melalui diagram alir dan  ilustrasi  pada  gambar  1.  Komponen  sensor  pendeteksi  sinyal  PPG  dilakukan menggunakan  Sensor Easy  Pulse  Plugin pada  bagian  jari  manusia.  Hasil  pembacaan  akan dibaca  juga  oleh  Arduino  Nano  dan  diproses.  Hasil  pemrosesan  sinyal  tersebut  akan dikirimkan secara nirkabel melalui Modul Bluetooth HC-05 ke smartphone Android.

## Gambar 1. Ilustrasi Sistem Pengukuran Detak Jantung

## Sistem Kerja Aplikasi di Smartphone
Pengembangan aplikasi pada pembuatan sistem pengukuran detak jantung ini didasarkan pada komunikasi bluetooth. Aplikasi dirancang  sebagai  antarmuka  dalam  menampilkan  hasil pengukuran dalam media Smartphone dengan prosesor Android . GUI dan cara kerja aplikasi dikembangkan  melalui  Bahasa  pemrogramana  DART  menggunakan  SDK  Flutter  dengan software Microsoft Visual  Studio  Code . Perancangan  ditujukan  untuk  menampilkan  sinyal PPG hasil deteksi oleh perangkat keras dan juga digunakan untuk merekam serta menyimpan data  pemantauan  detak  jantung  dalam  fromat  .csv.  Pemrograman  untuk  perangkat  keras dilakukan  melalui  Program  Arduino  IDE  untuk  pemrosesan  data  sekaligus  protokol  untuk memulai  transmisi  data  ke smartphone. Aplikasi  dirancang  secara  sederhana  dengan
pengguna hanya perlu menyambungkan koneksi bluetooth maka pengukuran akan terlaksana secara otomatis.

## Algoritma Penentuan Titik Puncak Sinyal PPG
Titik puncak pada sinyal PPG dapat ditentukan apabila suatu titik mengalami perubahan nilai slope (kemiringan) dari  yang  awalnya  positif  menjadi  negatif [17] .  Jika  sinyal  dinotasikan sebagai f sebagai suatu fungsi waktu t, maka titik puncak adalah titik yang memenuhi kondisi berikut;
𝑓(𝑡 𝑖−1 ) < 𝑓(𝑡 𝑖 ) > 𝑓(𝑡 𝑖+1 )   𝑗𝑖𝑘𝑎   𝑡 𝑖+1 > 𝑡 𝑖 > 𝑡 𝑖−1 (1)
Kondisi ini belum mampu membedakan puncak asli pada sinyal PPG dengan puncak palsu akibat  perubahan slope mendadak.  Algoritma  dapat  dikembangkan  lagi  dengan menambahkan dua metode berikut yang mampu memberikan titik puncak asli dengan kondisi tertentu;
1. Thresholding: Metode  ini  biasa  diaplikasikan  ke  sinyal EKG  karena  sederhana,  cepat, dan dapat digunakan secara real-time [18] . PPG memiliki kesamaan seperti EKG [12] .
2. Batas  Interval: Algoritma  khusus  diperlukan  untuk  menghindarkan  perhitungan  dari puncak-puncak  palsu  terutama  yang  saling  berdekatan.  Langkah  untuk  meminimalisir kesalahan dalam deteksi puncak dapat dilakukan dengan memberikan minimal batasan interval waktu antar puncak sebesar 0,3 detik, sesuai periode refractory dari otot kardiak [18] . Ilustrasi kerja algoritma batas interval ditampilkan pada gambar. 2 berikut;
Gambar 2. Ilustrasi Algoritma Batas Interval

## Pengambilan Data Detak Jantung
Titik pengambilan data adalah pada bagian jari telunjuk tangan kiri dengan posisi LED yang berada diatas kuku. Pengukuran juga dilaksanakan menggunakan alat pembanding berupa alat terstandarisasi  berupa  tensimeter  yang  mampu  memberikan  pengukuran  yang  baik [16] . Pengukuran  dilakukan  pada  lengan  yang  berbeda  dikarenakan  tekanan  dari wrapper tensimeter  memberikan  tekanan  eksternal  yang  dapat  mempengaruhi  bentuk  sinyal  PPG. Tekanan yang tinggi membuat darah menjadi terhambat di pembuluh. Hal ini berakibat pada kemiringan dari sinyal yang menjadi tinggi dan amplitudo yang pendek. Sinyal juga menjadi kurang  halus  karena  adanya  kenaikan  awal  pada  tiap  pulsa [19] .    Hasil  pengukuran  alat terstandarisasi  akan  digunakan  sebagai  pembanding  untuk  meninjau  performa  sistem  hasil rancangan. Ilustrasi pengambilan data dapat dilihat pada gambar 3 .
Gambar 3. Ilustrasi Pengambilan Data

## Perhitungan Analisis Data
Evaluasi algoritma dilaksanakan dengan menentukan True Positive (TP), false positive (FP), dan false negative (FN) [20] . TP adalah puncak asli yang berhasil dideteksi, FP adalah puncak palsu yang ikut terdeteksi, sedangkan FN adalah puncak asli yang tidak terdeteksi. Nilai TP, FP, dan FN digunakan untuk mengevaluasi algoritma dengan menghitung nilai sensitivitas (Se), positif prediktif (PP), dan akurasi (Acc). Persamaan dapat dilihat pada persamaan 2-4. Analisis  hasil  pengukuran  dilaksanakan  dengan  menghitung  error  dari  pengukuran  dengan alat  buatan  (HR rancangan )  dibandingkan  hasil  dari  alat  terstandarisasi  (HR standar ).  Persamaan error ditunjukkan oleh persamaan 5 .
𝑆𝑒 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝐴𝑐𝑐 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4)
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 100 − ( 𝐻𝑅 𝑟𝑎𝑛𝑐𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐻𝑅 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑥 100%)
(5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Bentuk Perangkat Keras Pengukur Detak Jantung
Rangkaian  elektronik  yang  telah  digaabungkan  akan  dimasukkan  ke  dalam  wadah  dengan ukuran wadah 10 x 7,5 x 3,5 cm. Ukuran dibuat kecil sehingga mudah dibawa kemana saja. Sensor  jari  HRM-2511E  dapat  dilepas  dari  kotak.  Penggunaan  alat  dimulai  dengan memasangkan sensor HRM-2511E ke port jack pada kotak. Saklar kemudian dinyalakan dan pasangkan  jari  telunjuk  ke  dalam  selimut  sensor  HRM-2511E.  Aplikasi  Medicalin  pada smartphone dibuka dan pastikan bluetooth diaktifkan. Komunikasi bluetooth disambungkan melalui  aplikasi  dengan  memilih  ID bluetooth dari  perangkat  keras  dengan  nama MEDICALIN. Pembacaan sinyal dan perhitungan detak jantung akan ditampilkan di aplikasi. Bentuk alat hasil rancangan diperlihatkan pada gambar 4.
Alat  Terstandariasi Tensimeter Alat Pendeteksi Detak Jantung Hasil Rancangan

## Gambar 4. Tampilan Perangkat Keras

## Aplikasi Smartphone
Modul Bluetooth HC-05 akan mengirimkan sinyal hasil pembacaan perangkat keras yang akan  diterima  oleh smartphone secara  nirkabel  dan  ditampilkan  pada  aplikasi MEDICALIN.  Pengiriman  data  pembacaan  dari  sensor  pada  Arduino  akan  dikirimkan setiap  5  milidetik  ke smartphone sehingga  data  yang  diterima  adalah  200  data  setiap  1 detik.
(a)
(b)
Gambar 5. Tampilan Aplikasi pada Smartphone (a) Login Page, (b) Halaman Utama Penampil Sinyal Nilai Detak Jantung Nama File  .csv Durasi Saklar Sensor HRM-2511E
Hasil  tampilan  dari  penyusunan software aplikasi  alat  terdapat  pada  gambar  5  (a)-(b). Halaman awal digunakan untuk mengisi nama pengguna. Setelah nama pengguna terisi, maka pengguna akan menuju halaman penyambungan Bluetooth sesuai ID bluetooth dari perangkat keras dengan nama MEDICALIN. Pengguna akan dibawa halaman utama aplikasi. Halaman utama akan menampilkan plot sinyal PPG detak jantung beserta dengan nilai detak jantung yang dihitung. Halaman juga akan menampilkan kode file pengguna berdasarkan nama input dan  juga  durasi  pengukuran.  Hasil  pengukuran  akan  disimpan  dalam  format  .csv  dalam dokumen download pada penyimpanan internal smartphone .

## Perhitungan Error Pengukuran Detak Jantung
Perhitungan  error  dilakukan  berdasarkan  persamaan  5.  Error  pengukuran  detak  jantung diperoleh  dari  hasil  perbandingan  antara  pengukuran  dari  sistem  dengan  hasil  dari  alat terstandarisasi. Data detak jantung pada penelitian ini merupakan data primer dari 100 data sampel manusia dengan distribusi usia 18-79 tahun.
Tabel 1 . Error Metode Threshold Dan Batas Interval Terpisah
Tabel  1  memberikan  hasil  perhitungan  error  dengan  metode  batas  interval  dan threshold terpisah  yang  nilainya  kita  variasikan.  Pada  Teknik  batas  interval  waktu,  jika  ada  interval antar  waktu  antar  puncak  yang  berada  dibawah  nilai  batas  yang  diaplikasikan  maka  akan diabaikan. Batas interval divariasikan menjadi 0,3 detik, 0,4 detik, 0,5 detik, dan 0,6 detik. Hasil menunjukkan bahwa nilai terbaik ada pada 0,5 detik dengan error kecil sebesar 5,30% dan  diikuti  0,4  detik  dengan  error  8,00%.  Nilai  interval  pada  0,3  detik  dan  0,6  detik memberikan  error  yang  paling  besar  sehingga  pemberian  nilai  batas  interval  tidak  boleh terlalu besar atau terlalu kecil.
Pada prinsip thresholding, diterapkan penghapusan data ekstrim. Data ekstrim didefinisikan sebagai data dengan nilai yang terpaut jauh dari data pengukuran lainnya. Data ekstrim ini adalah data nilai detak jantung yang nilainya sangat tinggi maka dari itu perlu dibuang agar perhitungan rata-rata menjadi lebih baik . Hasil pengukuran pada tabel 1, nilai threshold 2,08 V menunjukkan error paling besar dengan nilai 25,86%. Hal ini disebabkan nilai threshold tersebut berada dibawah baseline dari sinyal PPG sehingga banyak puncak-puncak palsu di bagian bawah sinyal ikut terdeteksi. Nilai threshold 2,15 V dan 2,17 V pada tabel I memang
Metode Error (%) Data yang Terbaca ( %) Batas Interval (s) < 0,3 22,08 100 < 0,4 8,00 100 < 0,5 5,30 100 < 0,6 13,30
100 Threshold (V) 2,08 25,86 100 2,10 20,58 100 2,13 6,67 100 2,15 6,19 96 2,17 6,52 82
menunjukkan  nilai error paling  kecil  sekitar  6,19%  dan  6,51%,  namun  pada  kedua  nilai threshold ini  ditemukan  beberapa  data  responden  dengan  sinyal  yang  puncaknya  tidak terdeteksi  disebabkan  nilai threshold yang  terlalu  tinggi  dibanding  dengan  amplitudo sinyalnya sehingga algoritma hanya mampu menghitung error pada data-data yang terdeteksi puncaknya. Deteksi puncak dengan threshold 2,15 V hanya mampu mendeteksi 96 data dan threshold 2,17 V mendeteksi 82 data dari keseluruhan 100 data sampel sedangkan nilai lain mampu membaca hingga 100% data. Maka dari itu nilai threshold terbaik berdasarkan data diatas adalah nilai 2,13 V dengan error 6,67% dan pembacaan data hingga 100%.
Nilai threshold terbaik  kemudian  digunakan  untuk  mengevaluasi  data  dengan  kombinasi beberapa nilai batas interval terbaik. Interval divariasi lagi untuk menentukan nilai kombinasi terbaik.

## Tabel 2. Error Kombinasi Threshold dan Batas interval
Berdasarkan  hasil  perhitungan  error  pada  tabel  2  menunjukkan  bahwa  kombinasi  antara penggunaan threshold dan batas interval mampu menurunkan nilai error  pengukuran. Nilai batas  interval  terbaik  adalah  0,5  detik  dan threshold senilai  2,13  V.  Hasil  kedua  variasi tersebut jika dikombinasikan pada tabel 4.3 menunjukkan nilai error yang sedikit menurun menjadi  5,10%  dibanding  dari  keadaan  tanpa  kombinasi  dengan  nilai  5,30%.  Nilai  error terendah justru diperoleh saat threshold dikombinasi dengan batas interval 0,4 detik dengan error  4,35%.  Nilai  batas  waktu  interval  puncak  divariasi  lagi  menjadi  lebih  detail  dengan tujuan mencari nilai batas interval dengan error terendah. Nilai variasi waktu antara 0,4 hingga 0,5  detik  dengan  rentang  0,25  detik.  Hasil  variasi  dapat  dilihat  pada  tabel  3.  Nilai  error terendah diperoleh pada 0,45 detik dengan error senilai 4,26%.  Hal ini dikarenakan kombinasi puncak-puncak dari threshold 2,13 V berhasil ditentukan kembali puncak asli dengan bantuan algoritma batas interval 0,4 detik.
Tabel 3. Error Kombinasi Threshold Dan Batas Interval Lebih Rinci
Threshold (V) Batas Interval (s) Error (%) 2,13
< 0,3
5,08 < 0,4
4,35 <0,5 5,10
< 0,6
13,97
Threshold (V)
Batas Interval (s) Error (%)
2,13 < 0,425 4,35 < 0,45 4,26 < 0,475 4,52
Hubungan antara nilai error dan variasi batasan interval waktu ditampilkan pada gambar 6. Grafik  menampilkan  variasi  batas  interval  waktu  puncak  dari  0,3  detik  hingga  0,6  detik. Grafik membentuk kurva mengerucut kebawah yang menunjukkan bahwa penggunaan nilai batasan  interval  tidak  boleh  terlalu  rendah  atau  terlalu  tinggi.  Error  semakin  tinggi  seiring dengan terlalu tinggi atau rendahnya batas interval waktu.
Gambar 6. Grafik Hubungan Error dengan Nilai Batas Interval
Pengukuran  terbaik  memiliki  error  4,26%.  Walaupun,  akurasi  tersebut  cukup  tinggi  tetapi nilai yang diperoleh ini dipengaruhi oleh data yang diperoleh dari sampel orang yang memiliki sinyal PPG dengan banyak noise dan amplitudo yang pendek. Penurunan dapat dipengaruhi oleh  ketebalan  kulit  para  responden  yang  bervariasi.  Kulit  yang  tebal  mampu  mengurangi kekuatan sinyal dan resolusi dari gelombang karena banyak cahaya yang dihamburkan dan diserap. Hal ini membuat sinyal PPG sulit untuk dianalisis [21] .

## Evaluasi Algoritma Pencarian Titik Puncak
Algoritma  didesain  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  nilai  puncak  asli  dari  sinyal  PPG. Evaluasi algoritma  dilakukan  dengan  menentukan  titik  puncak  asli  sinyal  dan  menentukan jumlah detak terdeteksi, jumlah TP ( true positive ) , jumlah FP ( false positive ) , dan jumlah FN ( false negative ). TP adalah puncak asli yang berhasil dideteksi, FP adalah puncak palsu yang ikut terdeteksi, dan FN adalah puncak asli yang tidak terdeteksi. Jumlah dari variabel tersebut digunakan untuk menentukan nilai akurasi (Acc), sensitivitas (Se), dan positif prediktif (PP) dari algoritma. Hasil variasi algoritma untuk menunjukkan contoh keberadaan TP, FP, dan FN pada algoritma deteksi puncak sinyal PPG ditampilkan pada tabel 4 berikut.
Tabel.4 Evaluasi Kinerja Sistem pada Kombinasi Algoritma
Threshold (V) Batas Interval (s) Puncak Terdeteksi TP FP FN Se (%) PP (%) Acc (%) 2,13 - 10054 8294  1760 47 99.43 83.45 83.06 < 0,425 8428 8277 151 63 99.24 98.21 97.48 < 0,45 8445 8302 143 69 99.18 98.31 97.51 < 0,475 8321 8182 139 175 97.91 98.32
96.30
0 2 4 6 8 10 12 14 16 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65 E rr or ( % ) Batas Waktu (s) Grafik Hubungan Nilai Error dengan Batas Interval
Hasil pada tabel 4 menunjukkan bahwa nilai batas puncak 0,45 detik memberikan nilai PP dan akurasi terbaik dengan nilainya secara bertutut-turut adalah 98,31% dan 97,51%. Namun, nilai variasi 0,45 detik tidak memiliki nilai sensitivitas tertinggi melainkan justru pada nilai 0,425  detik.  Hal  ini  disebabkan  pada  nilai  0,425  memberikan  nilai  FN  yang  lebih  rendah dibanding 0,45 detik dikarenakan terdapat data yang memiliki interval puncak yang cukup rapat  sehingga  terkadang  terlewati.  Sebaliknya,  nilai  batas  interval  0,45  detik  memberikan nilai TP dan FP yang lebih tinggi dibanding 0,425 detik.
Grafik error pada gambar 6 menunjukkan bahwa kenaikan nilai error terjadi jika nilai batas interval puncak terlalu tinggi atau rendah dapat dijelaskan menggunakan jumlah TP, FP, dan FN.  Error  tinggi  pada  batas  interval  tinggi  disebabkan  oleh  jumlah  FN  yang  banyak. Sedangkan pada batas interval yang rendah, error disebabkan oleh jumlah FP  yang banyak. Tabel 4 menunjukkan selisih perbedaan nilai TP, FP, dan FN yang kecil untuk tiap nilai variasi sehingga  error  antar  variasi  algoritma  pun  memiliki  selisih  yang  juga  kecil.  Maka  dari  itu, kombinasi threshold 2,13  V dan  batas  interval  0,45  detik  adalah  yang  paling  baik  dalam mendeteksi puncak lain dikarenakan nilai PP dan akurasi paling tinggi dibanding nilai variasi lain dan sesuai dengan hasil perhitungan error yang telah dianalisis pada tabel 3.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  alat  pemantauan  detak  jantung menggunakan fotopletismogram (PPG) berbasis Android berhasil dibuat. Alat menggunakan modul  Sensor Easy  Pulse  Plugin untuk  mendeteksi  sinyal  detak  jantung,  Arduino  Nano sebagai pengolah sinyal dan pemberi perintah, modul bluetooth HC-05 sebagai pengirim data. Aplikasi Android difungsikan untuk menampilkan proses pemantauan sinyal dan perhitungan detak jantung. Hasil pengukuran dapat disimpan pada penyimpanan internal smartphone . Alat hasil  rancangan  memiliki  model  yang  kecil  sehingga  mudah  dibawa  dan  disimpan  serta memberikan  kemudahan  dalam  penggunaannya.  Algoritma  pengukuran  detak  jantung berhasil dirancang dengan menggunakan prinsip thresholding dan pemberian batas interval. Kombinasi dari prinsip threshold dengan batas interval mampu memberikan nilai error yang lebih kecil jika dibanding menggunakan salah satu prinsip saja. Variasi dilakukan pada nilai batas interval saja menunjukkan bahwa nilai error akan besar jika nilai batas interval puncak terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah.  Kinerja  algoritma  deteksi  puncak  dan  perhitungan  detak jantung terbaik menggunakan komninasi antara threshold senilai 2,13 V dan batas interval puncak  senilai  0,45  detik.  Error  pengukuran  dengan  nilai  variasi algoritma  tersebut  adalah 4,26%.  Nilai sensitivitas, positif prediktif dan akurasi pada kombinasi ini adalah yang tebaik dengan nilainya berturut-turut adalah 99,18%, 98,31% dan 97,51%.

## REFERENSI
1 Marasingha-Arachchige, S. U., Rubio-Arias, J. A., Alcaraz, P. E., & Chung, L. H. 2022. Factors that affect heart rate variability following acute resistance exercise: A systematic review and meta-analysis, Journal of Sport and Health Science , 11(3),376-392. 2022.
2 Zhong, L., Tan, R. S., Ng, E. Y., & Gista, D. J. 2019. Computational And Mathematical Methods in Cardiovascular Physiology . World Scientific Publishing Company, Chicago,
USA.
3 Quer,  G.,  Gouda,  P.,  Galarnyk,  M.,  Topol,  E.  J.,  &  Steinhubl,  S.  R.  2020.  Inter-  and intraindividual variability in daily resting heart rate and its associations with age, sex,
sleep,  BMI,  and  time  of  year:  Retrospective,  longitudinal  cohort  study  of  92,457 adults. PLOS ONE , 15(2), 1-2.
4 Bazudewa, W.R., Satwika, I. P., & Juliharta, I. G. P. K., 2020. Klasifikasi Aritmia Dengan Heart Rate Variability Analisis menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronika , 3(10), 1-2.
5 Giannetta,  N., Campagna, G., Di Muzio, F., Di Simone, E., Dionisi, S., & Di Muzio, M. 2020.  Accuracy  and  knowledge  in  12-lead  ECG  placement  among  nursing  students  and nurses: a web-based Italian study. Acta Biomed , 91(2), hal 1-2.
6 Tamura, T., Maeda, Y., Sekine, M., & Yoshida, M. 2014. Wearable Photoplethysmographic Sensors - Past and Present. Electronics , 4(2), hal 282-302.
7 Almarshad,  M.  A.,  Islam,  M.  S.,  Al-Ahmadi,  S.,  &  BaHammam,  A.  S.  2022.  Diagnostic Features  and  Potential  Applications  of  PPG  Signal  in  Healthcare:  A  Systematic Review. Healthcare, 10(3), 4-5.
8 Ding, X., Yan, B. P., Zhang, Y. T., Liu, J., Zhao, N., & Tsang, H. K. 2017. Pulse Transit Time  Based  Continuous  Cuffless  Blood  Pressure  Estimation:  A  New  Extension  and  A Comprehensive Evaluation . Scientific Reports . 7(11554), 6-7.
9 Hartmann,  V.,  Haipeng,  L.,  Fei,  C.,  Qian,  Q.,  Stephen,  H.,  &  Dingchang,  Z.  2019. Quantitative  Comparison  of  Photoplethysmographic  Waveform  Characteristics:  Effect  of Measurement Site. Frontiers in Physiology , 1(10), 5.
10 Utomo, T. P. & Nuryani, N. 2020. Photoplethysmogram Peaks Detection Based on Moving Window  Integration  and  Threshold  for  Heart  Rate  Calculation  on  Android  Smartphone . Journal of Physics: Conference Series , 1825(2021),2-7.
11 Ramadhani, L.R. 2017. Rancang Bangun\ Alat Pengukur Detak Jantung Dan Panas Tubuh Dengan KomunikasiI Wifi (2, 4ghz) Menggunakan Android . Skripsi. Universitas Jember.
12 Zhu,  Q., Tian,  X., Wong,  C.,  & Wu , M.  2019. Learning  Your  Heart  Actions  from  Pulse: ECG Waveform Reconstruction From PPG, IEEE Internet of Things Journal , 8(23), 1-2.
13 Lim,  H.,  Kim,  B.,  Noh,  G.  J.,  &  Yoo,  S.  K.  2019.  A  Deep  Neural  Network-Based  Pain Classifier Using a Photoplethysmography Signal. Sensors, 19(2), 384.
14 Lu, X., Pan, M., & Yu, Y. 2018. QRS Detection Based on Improved Adaptive Threshold. Journal of Healthcare Engineering , 2018(7), 1-8.
15 Kazemi, K., Laitala, J., Azimi, I., Liljeberg, P., & Rahmani, A. M. 2022. Robust PPG Peak Detection Using Dilated Convolutional Neural Networks. Sensors , 22(16), 14-15.
16 Yulidarti,  H.  2020.  Rancang  Bangun  Alat  Pengukur  Detak  Jantung  Menggunakan Komunikasi Wifi dengan Android. Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional , 6(1), 279.
17 Esgalhado, F., Batista, A., Vassilenko, V., Russo, S., & Ortigueira, M. 2022. Peak Detection and HRV Feature Evaluation on ECG and PPG Signals. Symmetry , 14(6),7-8.
18 Han,  D.,  Bashar,  K.  S.  Lazaro,  J.,  Mohaghegian,  F.,  Peitzch,  A.,  Nishita,  N.,  Ding,  E., Dickson, E. L., DiMezza, D., Scott, J., Whitcomb, C., Fitzgibbons, T. P., McManus, D. D., & Chon, K. H. 2022. A Real-Time PPG Peak Detection Method for Accurate Determination of Heart Rate during Sinus Rhythm and Cardiac Arrhythmia. Biosensors. 12(82), 8-9.
19 Suganti, L., Muniyandi, M. 2009. Effect of Upper Arm Cuff Pressure on Pulse Morphology using  Fotopletismogram. Annual  International  Conference  of  the  IEEE  Engineering  in Medicine and Biology Society , 2009, 1794-1795.
20 Argüello, E. 2019. The mountaineer’s method for peak detection in photoplethysmographic signals. Revista Facultad de Ingeniería, (90), 43-45.
21 Fine, J., Branan, K. L., Rodriguez, A. J., Boonya-Ananta, T., Ajmal, J. C. Ramella-Roman, McShane, M. J., & Coté, G. L. 2021. Sources of Inaccuracy in Photoplethysmography for Continuous Cardiovascular Monitoring. Biosensors (Basel), 11(4), 8-27.