## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## IMPLEMENTASI PENGHITUNG LAJU RESPIRASI PADA SISTEM POLISOMNOGRAFI MENGGUNAKAN MIKROFON DAN ARDUINO NANO
Martin Clinton Tosima Manullang 1 , Nova Resfita 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera
2 Program Studi Teknik Biomedis, Institut Teknologi Sumatera Lampung Selatan, Lampung, Indonesia 35365 martin.manullang@if.itera.ac.id , nova.resfita@bm.itera.ac.id

## Abstract
Sleep  apnea  is  a  severe  sleep  disorder  leading  to  severe  threats  such  as  heart  attacks,  strokes,  diabetes,  kidney  failure, hypertension, etc. Not only is the diagnosis of sleep apnea a challenging measure, but it also requires a high cost of equipment, the limitations of available tools, and becomes a complicated diagnosis operated personally at home. Using the microphone embedded in the Arduino Nano, a system to measure the respiratory rate develops as a minor part of the sleep apnea diagnostic system using polysomnography. A filtering system is attached to eliminate noise and environmental consequences around the observation site. This prototype evaluates by comparing the output value with the manual calculation of the respiratory rate. Of the trials executed, the achieved system accuracy in counting the respiratory rate is above 93%, meaning that this prototype system is ideal as a method of measuring the respiratory rate .
Keywords: Sleep Apnea, Polysomnograph, Microphone, Arduino, Respiratory Rate

## Abstrak
Sleep  Apnea merupakan  kelainan  ketika  tidur  yang  memiliki  berbagai  dampak  berbahaya  bagi  kesehatan  serta  dapat mengancam keselamatan seperti serangan jantung, stroke, diabetes, gagal ginjal, hipertensi dan sebagainya. Diagnosa sleep apnea menjadi tantangan di dunia medis, selain karena biaya peralatan yang mahal, keterbatasan alat yang ada, diagnosanya cukup rumit untuk dilakukan secara personal oleh masyarakat awam di rumah masing-masing. Dengan menggunakan mikrofon yang  terdapat  pada  Arduino Nano,  dirancanglah  suatu  sistem  pengukuran  laju  pernapasan  sebagai bagian  kecil  dari  sistem diagnosa sleep  apnea menggunakan  polisomnografi.  Pada  sistem  ini,  sistem  penapisan  berlapis  diimplementasikan  untuk mengeliminasi derau akibat lingkungan sekitar tempat observasi. Purwarupa ini diuji dengan membandingkan nilai luarannya dengan  perhitungan  laju  pernapasan  secara  manual.  Berdasarkan  pengukuran  yang  dilakukan,  hasil  akurasi  yang  dicapai bernilai diatas 93%, yang berarti purwarupa sistem cukup ideal untuk digunakan sebagai metode pengukuran laju pernapasan.
Kata kunci: Sleep Apnea, Polisomnografi, Mikrofon, Arduino, Laju Respirasi
1. PENDAHULUAN
Sleep  apnea adalah  suatu  kondisi  tidur  abnormal  yang terjadi  ketika  pernapasan  berhenti  secara  mendadak  dan berulang-ulang  tanpa  disadari  dan  mengganggu  siklus pernapasan selama tidur. Gangguan ini dapat menyebabkan kurangnya asupan oksigen ke otak dan organ tubuh lainnya sehingga  dapat  menyebabkan  kondisi  membahayakan seperti  serangan  jantung,  stroke,  gagal  ginjal,  diabetes, hingga  kecelakaan  ketika  bekerja  [1].  Secara  medis, sleep apnea dideteksi dengan menggunakan suatu teknik bernama polisomnograf  yang  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  oleh  poligraf  untuk  memantau  banyak  variabel fisiologis  secara  terus  menerus  selama  tidur  (seperti
pernapasan, detak jantung, dan aktivitas otot). Penggunaan layanan  polisomnografi  ini  masih  terbatas  karena  biaya yang  tinggi  sehingga  menyebabkan  banyak  orang  merasa enggan  dan  abai  terhadap sleep  apnea .  Salah  satu  alasan yang menyebabkan biaya diagnosa yang mahal adalah harga alat yang sangat tinggi dan ketersediaan alat yang terbatas. Selain itu, metode diagnosa praktis untuk mendeteksi sleep apnea masih sukar ditemukan di pasaran [2].
Salah satu pengukuran yang dilakukan dalam polisomnografi  adalah  perhitungan  jumlah  respirasi  dan henti  nafas  yang  terjadi  selama  pasien  tidur  [3].  Jumlah respirasi menjadi penting untuk mendapatkan nilai rata-rata respirasi dalam satu menit ( respiration rate ). Sementara
jumlah  henti  nafas  dibutuhkan  untuk  mengukur  tingkat keparahan dari sleep apnea . Semakin panjang durasi henti nafas dan kejadian yang terjadi dalam satu kali durasi tidur, maka  semakin  parah  hasil  diagnosa sleep  apnea yang dialami oleh seorang pasien [4].
Dalam menentukan respiration rate dan jumlah henti nafas di  tiap  sesi  tidur,  ada  beberapa  metode  yang  digunakan. Salah  satu  yang  paling  sering  digunakan  dalam  diagnosa sleep  apnea adalah  dengan  menggunakan respiratory monitor [5]. Peralatan ini juga menjadi standar medis dalam mengukur respiratory rate pada pasien yang dirawat di unit gawat  darurat  maupun  unit  perawatan  intensif  ( intensive care unit ). Di sisi lain, ada beberapa metode alternatif dalam mengukur respiratory rate , misalnya dengan menggunakan gelombang  ultrasonik  yang  diarahkan  pada  perubahan diafragma  dada,  maupun  dengan  menggunakan  oximeter yang digunakan untuk  mengukur saturasi oksigen di dalam tubuh  [6].  Pada  penelitian  lain,  sensor  suhu  juga  kerap digunakan  dalam  menghitung  laju  pernapasan  dengan mempertimbangkan perubahan signifikan per satuan waktu pada  sensor  yang  ditempatkan  di  dekat  hidung  dan  mulut [7].
Berdasarkan  uraian  metode  akuisisi  data  laju  pernapasan yang  telah  dilakukan,  didapat  suatu  kesimpulan  bahwa semuanya masih mengandalkan teknologi yang tinggi serta biaya yang relatif mahal. Oleh karena itu, perancangan serta pengembangan  suatu  metode  perhitungan  laju  pernapasan yang  efisien  dan  lebih  minim  biaya  untuk  dapat diimplementasikan  dalam  sistem  polisomnografi  menjadi berguna  untuk  meningkatkan  kewaspadaan  terhadap bahayanya sleep apnea .
Dalam  penelitian  ini,  pengukuran  laju  respirasi  akan diimplementasikan menggunakan mikrofon. Cara ini sedikit berbeda  dengan  metode  pengukuran  lainnya  dikarenakan mikrofon  umumnya  digunakan  untuk  mencuplik  sinyal suara,  sementara  mikrofon  pada  penelitian  ini  digunakan untuk mengukur laju respirasi. Metode ini menjadi bagian dalam  akuisisi respiratory  rate dan  beberapa  data  lainnya untuk  perancangan  suatu  sistem  polisomnograf  murah menggunakan Arduino yang dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan diagnosa medis minim biaya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  dan menguji  hasil  akuisisi  dan  perhitungan  laju  pernapasan dengan  menggunakan  mikrofon  sebagai  alat  cuplik.  Hasil dari  penelitian  ini  diharapkan  mampu  menjadi  solusi keterbatasan mendapatkan salah satu layanan polisomnografi  yang  ada  saat  ini  serta  keterkaitannya dengan  implementasi  suatu  sistem  polisomnografi  yang akurat dan minim biaya. Purwarupa sistem diharapkan dapat bermanfaat bagi diagnosa dini serta pengembangan sistem tele-medicine yang  memungkinkan  pengukuran,  diagnosa, serta perawatan dari jarak jauh dengan harga terjangkau.
Dalam  pelaksanaannya,  penelitian  ini  dibatasi  untuk implementasi  penghitung  laju  pernapasan  dengan  papan purwarupa  Arduino  Nano  33  BLE  Sense  yang  telah dilengkapi dengan mikrofon yang terpasang di dalamnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  aspek  pengembangan, metode  dan  perangkat.  Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan kajian  terhadap  poin-poin  yang  menjadi  bagian  dalam proses  pengembangan  sistem  penghitung  laju  pernapasan dengan mikrofon.

## 2.1 Sleep Apnea
Sleep Apnea adalah gangguan tidur yang berpotensi serius di  mana  proses  respirasi  berulang  kali  terhenti  hingga menyebabkan  turunnya  kadar  oksigen  dalam  darah.  Ciri umum sleep  apnea adalah  penderita  yang  mendengkur dengan  keras  serta  terdengar  nafas  yang  terhenti  setelah menarik  nafas. Sleep  apnea terdiri  atas  beberapa  jenis. Pertama, obstructive  sleep  apnea ,  yaitu bentuk  yang  lebih umum terjadi saat otot tenggorokan rileks dan menghambat aliran udara. Kedua, central sleep apnea , yang terjadi ketika otak  tidak  mengirimkan  sinyal  yang  tepat  ke  otot  yang mengontrol pernapasan. Ketiga, complex sleep apnea , juga dikenal  sebagai central  sleep  apnea yang  muncul  akibat seseorang  yang  sedang  mendapat  pengobatan  terkait pernapasan. Sleep  apnea menjadi  ancaman  berbahaya karena  dapat  menyebabkan  berbagai  penyakit  komplikasi seperti stroke hingga  penyakit  ko-morbid  lain  seperti diabetes,  hipertensi,  gagal  ginjal,  dan  bahkan  dapat menyebabkan kematian mendadak.
Cara untuk diagnosa sleep apnea diawali dengan melakukan pemeriksaan  terhadap  pasien  melalui  wawancara  untuk mendata  keluhan  yang  dialami  pasien.  Setelah  pasien dianggap  memiliki  kemungkinan  kuat  mengidap sleep apnea maka  diagnosa  dilanjutkan  dengan  polisomnografi. Polisomnografi adalah suatu metode golden standard untuk mendiagnosa sleep  apnea. Luaran  dari  polisomnografi adalah  suatu  indeks  yang  disebut  sebagai  Indeks  Apnea- Hipopnea (AHI) yang menilai tingkat keparahan dari sleep apnea . AHI dihitung berdasarkan kalkulasi seluruh kejadian apnea  yang  muncul  selama  pasien  tidur.  Klasifikasi  AHI dikategorikan dalam tiga bagian, yaitu:
● Derajat Ringan: Skor AHI 5 - 14
● Derajat Sedang: Skor AHI 15 – 29
● Derajat Berat: Skor AHI > 30
2.2 Polisomnografi
Polisomnografi,  juga  disebut  studi  tidur,  adalah  tes  yang digunakan untuk mendiagnosis gangguan tidur. Polisomnografi  mencatat  gelombang  otak,  kadar  oksigen dalam  darah,  detak  jantung  dan  laju  pernapasan,  serta gerakan  mata  dan  kaki  selama  penelitian.  Sistem pengukuran ini biasanya dilakukan di unit gangguan tidur di
dalam rumah sakit atau di ahli gangguan tidur, dalam hal ini biasanya  dilakukan  oleh  dokter  spesialis  THT.  Tes  ini mencatat pola tidur dan jumlah kejadian apnea yang dialami selama tidur. Polisomnografi melibatkan beberapa pengukuran dan instrumen yang secara simultan mengukur variabel-variabel  vital  selama  tidur,  diantaranya  kadar oksigen  dalam  darah,  denyut  jantung  serta  rata-rata  detak jantung  tiap  menit  (dengan  ECG),  rotasi  tubuh  dan pergerakannya,  laju  pernapasan,  hingga  perubahan  sinyal kelistrikan otak (EEG)

## 2.3 Pengolahan Sinyal Suara
Pemrosesan  sinyal  audio  adalah  bagian  pada  bidang pengolahan  dan  modulasi  sinyal  elektronik.  Pemrosesan sinyal audio adalah area pemrosesan sinyal yang melibatkan operasi  matematika  dan  pemrograman  dalam  menjalankan sistem  pemrosesan.  Sinyal  audio  merupakan  representasi mekanis  dari  gelombang  yang  pemrosesannya  terdiri  dari kompresi  dan  normalisasi,  tapis  derau,  hingga  tapis frekuensi yang dapat memperbaiki kualitas sinyal suara [8]. Energi  dalam  sinyal  audio  diukur  dalam  satuan  desibel. Kemudian,  karena  sinyal  audio  analog  atau  digital  dapat diinterpretasikan, maka sinyal ini dapat diproses di domain waktu  dan  frekuensi.  Prosesor  analog  bekerja  pada  sinyal analog  secara  langsung  dan  prosesor  digital  berjalan  pada representasi digital dari sinyal analog secara matematis [9].

## 2.4 Arduino
Dalam  penelitian  ini,  jenis  mikrokontroler  Arduino  yang digunakan  adalah  Arduino  Nano  BLE  Sense  yang merupakan  mikrokontroler  berbasis  nRF52840.  Papan elektronika  ini  bekerja  dengan  tegangan  operasi  sebesar 3.3V  dan clock  speed 64MHz.  Papan  ini  memiliki flash memory sebesar  1MB  dan  SRAM  sebesar  256KB. Perangkat ini juga memiliki mikrofon yang sudah tertanam di dalamnya, berjenis MP34DT05. Mikrofon ini merupakan omnidirectional  device yang  dapat  menangkap  suara  dari lingkungan  sekitar  tanpa  harus  diarahkan  pada  sudut tertentu.
2.5 Penelitian Terkait
Dalam  penelitian  dan  observasi  yang  dilakukan  oleh William  Daw,  dkk  [5],  beberapa  metode  kontak  dan  non- kontak yang digunakan dalam pengukuran laju pernapasan dijabarkan  secara  jelas.  Setidaknya  hingga  penelitian  ini dipublikasikan  pada  tahun  2016,  ada  lima  metode  kontak dan enam metode non-kontak dalam melakukan perhitungan  terhadap  laju  pernapasan.  Beberapa  metode kontak diantaranya adalah movement detection, pengukuran laju  udara,  metode  akustik,  menggunakan  fungsi  turunan dari  elektrokardiografi  (EKG),  dan  menggunakan  fungsi turunan  dari photoplethysomography (PPG).  Sementara  di ranah  non  kontak,  beberapa  metode  tersebut  diantaranya adalah  dengan  inframerah,  data  analisis  video,  deteksi
kelembapan  di  dekat  area  pernafasan,  radar,  dan  kamera telepon selular.
Di  penelitian  lain,  Tim  Fischer  [10]  melakukan  penelitian untuk mengklasifikasikan pernafasan normal dan dengkuran  dengan  menggunakan  telepon  selular  berbasis android.  Sinyal  suara  terlebih  dahulu  ditapis  ( pre- processing )  untuk  memisahkan  derau  dari  lingkungan rekam.  Dengan  menggunakan confusion  matrix didapat nilai  yang  dapat  menjadi  tolok  ukur  klasifikasi  antara dengkuran dan tarikan nafas normal.
Selain itu, pada penelitian yang dilakukan oleh Mahardika, dkk  [11],  dikembangkan  suatu  metode  pengukuran  laju pernapasan  dengan  memanfaatkan  sensor  suhu  yang terhubung  dengan  mikrokontroller  dan  ponsel  berbasis android.  Sensor  suhu  yang  digunakan  bertipe  LM-35. Sensor  tersebut  ditempatkan  di  dekat  saluran  pernapasan untuk mendeteksi perubahan suhu, dimana suhu pernapasan akan lebih tinggi ketika dihembuskan dibandingkan dengan suhu  ruangan  [12].  Perubahan  ini  kemudian  dicatat  untuk dihitung sebagai respirasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Setelah  mengulas  referensi  dan  tinjauan  studi  yang  ada, pada  bagian  ini  akan  dibahas  metode  untuk  memenuhi tujuan penelitian.

## 3.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini memiliki tujuan akhir dalam mengembangkan suatu  system,  sehingga  tahapan  penelitian  berikut disesuaikan untuk memenuhi tujuan dari penelitian berupa sebuah  purwarupa  sistem  dan  hasil  uji  kinerja  dari  sistem yang dikembangkan. Bagan urutan tahapan penelitian dapat dilihat pada bagan di bawah ini.
Gambar 1. Alur Penelitian dan Pengembangan
Inisiasi  penelitian  diawali  dengan  mengidentifikasi  tujuan dari  sistem  dan  parameter  yang  dibutuhkan.  Setelah  itu, dilanjutkan  dengan  merancang  dan  mengimplementasi perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Dalam  tahap pengujian,  akan  dilakukan  komparasi  hasil  luaran  sistem dengan  perhitungan  secara  manual  dalam  keterkaitannya dengan perhitungan laju pernapasan dan durasi apnea untuk menghasilkan sistem yang reliabel dan efektif serta efisien.

## 3.2 Rancangan Alur Kerja Sistem
Secara  umum,  polisomnografi  bekerja  ketika  pasien  yang sedang  diobservasi  berada  dalam  kondisi  tidur.  Sehingga, sistem  harus  diberikan trigger untuk  memulai  proses pencuplikan sinyal suara yang ada. Namun, sebelum sistem siap  untuk  merekam  aktivitas  respirasi  tubuh,  sistem terlebih dahulu melakukan kalibrasi terhadap ambang batas
derau  di  lingkungan  observasi.  Setelah  itu,  sistem  akan mulai  bekerja  30  menit  setelah trigger bahwa  tidak  ada aktivitas pergerakan tubuh yang terjadi.
Proses  penapisan  sinyal  suara  dilakukan  secara  bertahap, yaitu  dimulai  dengan  aplikasi bandpass  filter, kemudian diikuti dengan proses noise reduction dengan metode noise supressor untuk  melakukan  separasi  antara  derau lingkungan dengan proses respirasi.
Proses  perhitungan  respirasi  dimulai  dengan  menghitung setiap amplitudo sinyal suara yang masuk dan memperbandingkannya  dengan  ambang  batas  ( treshold ). Apabila  sinyal  lebih  besar  dari  ambang  batas,  maka  akan dikategorikan  sebagai inhale dan exhale secara  berturut- turut.
Pengelompokan  apnea  dilakukan  apabila  ditemukan  suatu inhale yang  berjarak  lebh dari  4000ms  dari exhale .  Setiap terjadi  keadaan  apnea,  sistem  mencatat  durasi  tiap  apnea dalam  larik.  Sistem  mencatat  jumlah  sepasang inhale dan exhale dalam  satu  menit  sebagai respiratory  rate .  Jika terjadi  pergerakan,  sistem  akan  kembali  nonaktif. Rancangan  alur  kerja  diatas  dapat  diamati  pada  bentuk diagram blok di bawah ini.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem
3.3 Rancangan Perangkat Keras
Secara  umum,  penelitian  ini  hanya  melibatkan  satu  buah perangkat  keras  yang  terdiri  atas  mikrofon  serta mikrokontroller  terintegrasi  dalam  wujud  Arduino  Nano BLE Sense. Namun, dalam skala purwarupa, penelitian ini juga  melibatkan  beberapa  sensor  lain.  Secara  utuh,  ruang lingkup pembatas antara penelitian ini dan purwarupa utuh sistem dapat dilihat pada diagram skematik di bawah ini.

## 3.4 Penapisan Berlapis
Dalam  implementasinya,  data  sinyal  RAW  yang  dicuplik oleh  mikrofon  akan  sangat  tidak  ideal  apabila  kondisi lingkungan  observasi  tidak  mendukung,  misalnya  terdapat banyak  suara  yang  dikategorikan  sebagai noise .  Untuk  itu diperlukan  beberapa  tahapan  penapisan  ( filtering  step ) untuk menghasilkan sinyal suara yang dapat merepresentasikan sinyal inhale dan exhale secara jelas.
Tapis  pertama  yang  diterapkan  berupa bandpass  filter . Metode ini bertujuan untuk mengizinkan frekuensi dengan rentang  500-5000  Hz  dapat  lewat  dan  terekam  di  sistem. Dalam hal ini, filter menggunakan transformas Hilbert [11] dengan formula sebagai berikut:
𝐻(𝑥(𝑡)) = 1 𝜋 ∫ −∞ ∞ 𝑥(𝜏) 1 𝑡 − 𝜏 𝑑𝜏
Setelah itu dilakukan proses tapis noise supressor. Adaptive noise  supressor berbasis spectral  supression digunakan untuk  mereduksi  derau  yang  ada.  Setiap frame yang  ada akan  dikomparasikan  dengan  ciri noise yang  ada.  Setiap komponen spectral akan  dibobotkan  dengan  formula  [10] berikut:
𝐺(𝑘, 𝑙) = 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑆𝑁𝑅𝑃𝑟𝑖𝑜 (𝑘, 𝑙)
𝑆𝑁𝑅𝑃𝑟𝑖𝑜 (𝑘, 𝑙) + 1 , −25𝑑𝐵)
Luaran  dari  proses  penapisan  berupa  sinyal  suara  yang diperkuat namun minim derau.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan pengujian, sistem dijalankan selama satu kali uji  tidur  berdurasi  3  jam  dimana  sistem  disandingkan dengan  mikrofon  lain  untuk  kemudian  dihitung  nilai  laju pernapasan, jumlah apnea dan rata-rata durasi apnea per tiap jam.  Perhitungan  sinyal  suara  secara  manual  dilakukan dengan  perangkat  lunak  pengolah  sinyal  dan  filter diterapkan menggunakan model matematika pada perangkat lunak tersebut.
Sinyal  pada  kondisi  awal  ( raw  signal )  masih  tidak  ideal untuk  dihitung  karena  masih  mengandung  derau  dari lingkungan uji.  Sinyal raw dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini.
Setelah dilakukan penapisan dengan rentang lebar 500-5000 Hz, maka dihasilkan sinyal yang lebih spesifik dan terbebas dari noise frekuensi  tinggi  serta  frekuensi sub  low sebagaimana yang dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Sinyal Hasil Bandpass
Dapat  dilihat  bahwa  amplitudo  pada  sinyal  setelah dilewatkan  melalui  tapis bandpass menjadi  lebih  kecil. Untuk  itu  dilakukan  konversi  dari  skala  -1  ke  1  menjadi skala dalam satuan desibel. Hasil yang didapat dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Gambar Visualisasi Sinyal setelah Dikonversi ke Desibel
Tahap terakhir pada preprocessing sinyal adalah melakukan noise  supressor untuk  mereduksi noise dan  mengambil puncak-puncak yang akan diidentifikasi sebagai inhale dan exhale .  Gambar  hasil noise  supressor dapat  diamati  pada gambar 7.
Perhitungan  secara  manual  dilakukan  untuk  menghitung jumlah inhale dan exhale di  tiap  jam.  Proses  memberikan label dapat diamati pada gambar di bawah ini.
Gambar 8. Proses Label Inhale dan Exhale
Perhitungan  laju  respirasi  didasarkan  pada  jarak  antar exhale dalam satuan ms dan dibagi dengan 60.000. Variabel respirasi  akan  diperbaharui  secara  berkala  sesuai  dengan jarak antar exhale .
𝑅𝑒𝑠𝑝𝑖𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = ∆ 𝑒𝑥ℎ𝑎𝑙𝑒
60000
Hasil  komparasi  jumlah  perhitungan  manual  dan menggunakan sistem dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel 1 . Perbandingan Perhitungan
Jam ke Jumlah Inhale Exhale (Manual) Jumlah Inhale Exhale (Sistem) Respirator y Rate Manual Respirator y Rate Sistem 1 840 902 14 15 2 780 802 13 13,3 3 800 818 13,3 13,6
Berdasarkan  tabel  perhitungan respiratory  rate yang dilakukan secara manual dan sistem yang dirancang, dapat diperoleh perhitungan respirasi pada tiap jam berturut-turut adalah 93%, 97%, dan 98%.

## 5. KESIMPULAN
Secara  umum,  penggunaan  mikrofon  yang  terdapat  pada arduino nano maupun mikrofon biasa memungkinkan dapat digunakan untuk mencuplik sinyal suara yang diinterpretasikan menjadi penghitung laju pernapasan. Pada penelitian  ini,  implementasi  mikrofon  yang  terdapat  pada microcontroller arduino  nano  menghasilkan  perhitungan yang baik dan akurat dengan tingkat persentase diatas 93%. Kemampuan  mikrofon  pada  arduino  nano  beserta mikrokontroller  sangat  mumpuni  untuk  melakukan real- time  processing. Teknologi  penapisan  dan  perhitungan menjadi tantangan pengembangan, baik menggunakan filter digital,  maupun  melakukan  perhitungan  yang  tidak berdasarkan treshold tetapi  dengan  aplikasi  pembelajaran
mesin  untuk  mengidentifikasi  karakter  suara  pernafasan atau derau lingkungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O.  Kadarullah  and  Y.  Annisa,  “Pengaruh Obstructive Sleep Apnea (OSA) terhadap Terjadinya Hipertensi di Poli Saraf RSUD Prof. DR. Margono  Soekarjo,”  Vol.  XIII,  No.  2,  pp.  11–21, 2016.
[2] V. Sterpenich, L. Perogamvros, G. Tononi, and S. Schwartz, “ Experiencing Fear in Dreams Relates to Brain  Responses  to  Aversive  Stimuli  During
Wakefulness ,” Sleep  Med. ,  vol.  40,  no.  2017,  p. e259, 2017, doi: 10.1016/j.sleep.2017.11.759.
[3] M.  A.  Ciptaan  and  T.  S.  Hariyati,  “Kemajuan Teknologi dalam menentukan Test Diagnostic serta
Monitoring Terjadinya
Sleep Apnea : Studi Literatur,” Carolus J. Nurs. ,  vol. 2, no. 1, pp. 52– 62, 2019.
[4] L.  Wang,  Y.  Lin,  and  J.  Wang,  “A  RR Interval Based Automated Apnea Detection Approach using Residual  Network ,” Comput.  Methods  Programs Biomed. ,  vol.  176,  pp.  93–104,  2019,  doi: 10.1016/j.cmpb.2019.05.002.
[5] W.  Daw,  “ Medical  Devices  for  Measuring Respiratory  Rate  in  Children:  a  Review ,” J.  Adv. Biomed.  Eng.  Technol. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  21–27, 2016, doi: 10.15379/2409-3394.2016.03.01.04.
[6] A. S. Grevtseva, K. J. Smirnov, V. V. Davydov, and V.  Y.  Rud,  “ Development  of  Methods  for  Results Reliability  Raise  During  The  Diagnosis  of  A Person’s  Condition  by  Pulse  Oximeter ,” J.  Phys.
Conf.  Ser. ,  vol.  1135,  no.  1,  2018,  doi:
10.1088/1742-6596/1135/1/012056.
[7] R. Daňová, R. Olejnik, P. Slobodian, and J. Matyas, “ The Piezoresistive Highly Elastic Sensor Based on Carbon  Nanotubes  for  The  Detection  of  Breath ,” Polymers (Basel). , Vol. 12, No. 3, p. 713, 2020, doi: 10.3390/polym12030713.
[8] H.  Purwins,  B.  Li,  T.  Virtanen,  J.  Schlüter,  S.  Y. Chang, and T. Sainath, “ Deep  Learning  for  Audio Signal  Processing ,” IEEE  J.  Sel.  Top.  Signal Process. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  206–219,  2019,  doi: 10.1109/JSTSP.2019.2908700.
[9] S.  Das,  J.  Li,  W.  Dai,  F.  Metze,  and  S.  Qu,  “ A Comparison  of  Deep  Learning  Methods  for Environmental  Sound  Detection ,” IEEE  Int.  Conf. Acoust. Speech, Signal Process, 2017,  vol. 10, no. 1, pp. 126–130, 2017.
[10] T.  Fischer,  J.  Schneider,  and  W.  Stork, “ Classification  of  Breath  and  Snore  Sounds  using Audio  Data  Recorded  with  Smartphones  in  The Home  Environment ,” IEEE  Int.  Conf.  Acoust. Speech, Signal Process. 2016, pp. 226–230, 2016.
[11] I. K. E. G. Mahardika, T. Hamzah, T. Rahmawati, and  L.  Soetjiatie,  “ Measuring  Respiration  Rate Based Android ,” Indones. J. Electron. Electromed. Eng.  Med.  informatics ,  Vol.  1,  No.  1,  pp.  39–44, 2019, doi: 10.35882/ijeeemi.v1i1.7.
[12] S.  S.  Thomas,  A.  Saraswat,  A.  Shashwat,  and  V. Bharti, “ Sensing Heart Beat and Body Temperature Digitally using Arduino, ” Int. Conf. Signal Process. Commun.  Power  Embed.  Syst.  SCOPES  2016  - Proc. , pp.
1721–1724, 2017, doi: 10.1109/SCOPES.2016.7955737.