## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 177~179 e-ISSN: 2548-6861

## Analisis Fitur HRV pNN50 pada Sinyal Psikofisiologis Marah Manusia
Lantana Dioren Rumpa 1 *, Iindarda S. Panggalo 2 ** * Teknik Elektro, Universitas Kristen Indonesia Toraja ** Pendidikan Guru Sekolah Dasar, Universitas Kristen Indonesia Toraja dionrumpa@ukitoraja.ac.id 1 , iindarda@ukitoraja.ac.id 2
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2022-09-23 Revised 2022-11-09 Accepted 2022-11-11
Affective  Computing dan Affective  medicine dapat  menjadi  bidang  yang menggabungkan  teknik  komputasi,  ilmu  kesehatan  dan  psikologi.  Bidang  ini dikembangkan  untuk  mempelajari dan  mengkomputasi  psikologi  manusia  dengan menggunakan  metode  matematika.  Dalam  paper  ini,  kami  meneliti  sinyal psikofisiologis  Marah  Manusia  dengan  menggunakan  fitur  pNN50 Heart  Rate Variability .  Dalam  penelitian  ini  kami  menggunakan  sensor  EKG  untuk  merekan reaksi  jantung  manusia  terhadap  stimuli  video  marah  yang  dipertunjukkan  ke mereka. Sinyal tersebut akan dianalisis dengan menggunakan aplikasi kubiosHRV untuk  mendapat  nilai  pNN50  dari  masing-masing  partisipan.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa ada perbedaan nilai pNN50 sebelum dan sesudah mendapatkan Stimuli Video. Hal ini menunjukkan bahwa pNN50 dapat digunakan sebagai fitur untuk membedakan sinyal jantung manusia pada saat marah dan normal.
Keyword:
Heart Rate Variability, pNN50, emosi marah, sensor EKG, affective computing, affective medicine.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Bidang Affective  Computing telah  menjadi  bidang  yang menjembatani  antara  psikologi,  kesehatan  dan  keteknikan. Tujuan  utama  dari  bidang  ini  adalah  untuk  memahami psikologi manusia dengan menggunakan bantuan pemodelan matematis, sehingga pemodelan tersebut dapat diaplikasikan pada  beberapa  bidang  engineering  seperti  teknik  elektro. Affective Computing pada awalnya dicetuskan oleh ilmuwan dari  MIT  yaitu  Rosalind  Picard  pada  bukunya  Affective Computing [1]. Bidang ini juga telah merambah ke arah medis dengan  munculnya  sebuah istilah  yaitu  Affective  Medicine. Bidang  ini  mempelajari  penggunaan  AC  untuk  membantu paramedis dalam memahami kondisi psikologis dari seorang pasien [2][3].
Penelitian  yang  mencoba  untuk  mendeteksi  emosi  telah banyak  dilakukan,  terutama  dengan  menggunakan  metode Audiovisual yaitu melalui wajah. Akan tetapi dalam beberapa hal wajah dapat dirubah sekehendak hati, seperti orang yang sedih  dapat  saja  terlihat  gembira  di  wajahnya  [4].  Jantung dapat  digunakan  sebagai  indikator  emosi  manusia,  karena jantung dipengaruhi oleh sistem saraf otonom sehingga dapat dikatakan  jantung  tidak  dapat  digerakkan  sekehendak  hati manusia.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa  Emosi Manusia  mempengaruhi  detak  jantung  [5][6].  Sehingga secara  otomatis  perubahan  Emosi  terlihat  dari  perubahan Heart Rate Variability (HRV).
Secara  khusus  penelitian  dari  Ferdinando  dan  koleganya yang  menyatakan  bahwa  HRV  dapat  digunakan  untuk mengukur  emosi  manusia  (keadaan  psikologi  manusia)  [7]. Begitu juga dengan hasil penelitian J Zhu, yang menyatakan bahwa  Regulasi  Emosi  dapat  diukur  dengan  baik  melalui perbuhana HRV [8]
Dalam  penelitian  ini,  fitur  dari  RR  Interval  yaitu  HRV pNN50  akan  digunakan  untuk  menganalisis  bentuk  sinyal psikofisiologis manusia jika sedang mengalami emosi marah. Fitur pNN50 merupakan salah satu fitur dari HRV yang dapat dianalisis  dari  RR  interval  [9].  Biasanya  HRV  digunakan untuk melihat kesehatan jantung manusia [10][11][12], akan tetapi  dalam  paper  ini,  HRV  akan  digunakan  untuk membedakan sinyal psikofisiologis manusia saat marah atau sedang normal. Stimuli video digunakan untuk membangkitkan  emosi  partisipan  bersamaan  dengan  proses perekaman  EKG  [113].  Sebelumnya  peneliti  pernah mempelajari hubungan HRV dan status emosi sedih manusia dan  mendapatkan  bahwa  HRV  dapat  digunakan  untuk mendeteksi perubahan emosi sedih manusia [14][15].

## 178

## II. M ETODE PENELITIAN
Untuk  mendapatkan hasil,  maka  dalam penelitian terbagi dalam 5 tahap penelitian seperti terlihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Dalam  penelitian  tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah Defenisi  Kebutuhan  Hardware,  tahap  ini  dilakukan  untuk mempersiapkan hardware maupun software yang digunakan untuk  membaca  sinyal  jantung  dari  partisipan.  Sensor  yang digunakan adalah sensor EKG yang terpasang pada E-Health Sensor Platform v2.0 buatan libellium [16].
Tahapan Ethical Clereance Partisipan adalah tahap untuk mengumpulkan partisipan yang siap menjalani proses stimuli video marah dan perekaman sinyal jantung. Dalam tahap ini, para  partisipan  akan  menandatangani  sebuah  form persetujuan dan mendapatkan informasi mengenai penelitian yang  dilakukan.  Adapun  informasi  mengenai  partisipan terlihat pada tabel 1.
T ABLE 1.
I NFORMASI P ARTISIPAN
Jumlah 32 Orang Pria 13 Orang Wanita 19 Orang Suku Toraja, Jawa, Bugis Umur 18 – 32 Tahun
Berikutnya  adalah  tahapan  pengambilan  data.  Proses perekaman data dilakukan di dalam lab yang telah disetting dengan  menggunakan  TV  LED  dan  juga  peralatan  sensor EKG.  Partisipan  sebelumnya  akan  ditanya  ulang  mengenai kesiapan  menjadi partisipan, setelah  mereka  akan dipasangi Sensor EKG dengan 3 node di dada. Proses ini akan dilakukan oleh  tenaga  medis.  Setelah  itu  partisipan  akan  duduk menghadap  monitor.  Proses  pengambilan  data  terbagi menjadi 3 sesi yaitu : sesi BASELINE dimana selama 5 menit, partisipan  tidak  mendapatkan  stimuli  tetapi  perekaman jantung  sudah  dimulai.  Berikutnya  adalah  sesi  STIMULI partisipan akan distimuli/dirangsang dengan video yang dapat membangkitkan  emosi  Marah  [13]  dan  diharapkan  mereka dapat merasakan emosi tersebut. Sesi terakhir adalah RELAX dimana  partisipan  tidak  mendapat  stimuli  tetapi  rekaman jantung  tetap  berjalan.  Setelah  proses  ini,  partisipan  akan mengisi  sebuah self-assessment  questionnaire untuk mengetahui  emosi  apa  yang  mereka  rasakan  selama  proses STIMULI.
Tahap  berikutnya  adalah  pengolahan  data  dimana  data Raw yang telah didapatkan melalui sensor akan dibersihkan
jika ada noise. Setelah itu data tersebut akan diolah dengan kubiosHRV  untuk  menentukan  titik  R  pada  setiap  sinyal detak jantung. Tahapan ini juga bertujuan untuk mendapatkan nilai  pNN50  melalui  aplikasi  kubiosHRV.  Contoh  hasil analisis  kubiosHRV  untuk  satu  partisipan  terlihat  pada gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Analisis dengan KubiosHRV
Untuk melakukan tahapan berikutnya yaitu Analisis Hasil, maka  semua  nilai  pNN50  dikumpulkan  dalam  sebuah  tabel dengan kolom yaitu masing-masing hasil pada 3 Sesi.

## III. H ASIL DAN D ISKUSI
Adapun hasil analisis nilai pNN50  pada  setiap partisipan pada 3 sesi terlihat pada tabel 1.
T ABEL 2.
H ASIL PERHITUNGAN P NN50 (%) Partisipan Baseline Stimuli Relax Part1 11.842 12.500 35.526 Part2 36.709 55.319 36.145 Part3 19.355 41.414 42.424 Part4 28.409 26.471 22.727 Part5 74.138 65.354 58.824 Part6 21.429 8.667 7.229 Part7 3.371 8.721 3.371 Part8 62.500 41.176 41.558 Part9 42.466 37.931 43.373 Part10 1.177 3.106 1.177 Part11 12.360 10.270 7.609 Part12 13.924 21.333 16.327 Part13 5.952 1.765 6.818 Part14 12.162 31.757 18.421 Part15 0.000 11.173 1.075
Dalam penulisan paper ini, ada 14 dari 32 data partisipan yang mengaku merasakan emosi Marah pada saat menonton Video  Stimuli.  Data  yang  lainnya  tidak  dianalisis  karena
179
memperlihatkan Emosi yang berbeda atau tidak mengisi jenis emosi yang dirasakan pada self-asessment questionnaire . Tabel  2  memperlihatkan  adanya  perbedaan  nilai  pNN50 diantara 3 sesi tersebut.

## Gambar 3. Perbandingan pNN50 setiap Sesi
Peningkatan  nilai  pNN50  dari  BASELINE  ke  STIMULI terlihat pada partisipan 1,2,3,7,10,12,14, dan 15. Sedangkan penurunan  pNN50  terlihat  pada  partisipan  4,5,6,8,9,11,  dan 13.  Perubahan  signifikan  pNN50  terlihat  pada  partisipan 3,8,14,2,6,15.  Perubahan  pNN50  pada  keenam  partisipan tersebut  di  atas  nilai  10%.  Partisipan  1  menunjukkan perubahan yang sangat kecil yaitu 0.658% dan dapat dikatan tidak  ada  perbedaan  jauh  untuk  variabilitas  jantung  pada partisipan tersebut.
Dari hasil tabel 1, dapat didiskusikan bahwa perubahan dari baseline  ke  stimuli  menunjukkan  adanya  perubahan  emosi. Hal  ini  ditunjukkan  bahwa  jantung  dipengaruhi  oleh  sistem saraf  otonom  [17]  yang  secara  tidak  langsung  dipengaruhi keadaan psikologis manusia.
Dengan  adanya  kemajuan  pada  bidang  AI  dan  machine learning,  seharusnya  pNN50  dapat  digunakan  sebagai indikator perubahan psikologis manusia.

## V. K ESIMPULAN
Dengan  melihat  hasil  pNN50  pada  gambar  3,  dapat disimpulkan  bahwa  ada  perubahan  sebelum  dan  selama STIMULI. Perubahan tersebut rata-rata mengalami kenaikan nilai  pNN50,  walaupun  ada  beberapa  partisipan  yang mengalami penurunan. Dari hasil dan diskusi juga dapat kita tambahkan beberapa  hal yaitu :
1. pNN50 dapat digunakan untuk melihat keadaan sistem saraf  otonom  yang  berhubungan  langsung  dengan emosi manusia
2. pNN50  dapat  digunakan  sebagai  fitur  untuk mengklasifikasi  emosi  manusia  dengan  bantuan machine learning.
3. Adanya peningkatan signifikan pNN50 selama stimuli dapat  mempengaruhi  keadaan  jantung  atau  bahkan memicu penyakit lainnya apabila sering terjadi [18].

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada  Ditjen  Diktiristek melalui  Direktorat  Riset,  Teknologi,  dan  Pengabdian Masyarakat Direktorat yang telah membiayai penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. W. Picard, Affective computing. MIT press, 2000.
[2] R.  Bushko,  “Affective  medicine:  Technology  with  emotional intelligence,” Future of Health Technology, vol. 80, hlm. 69, 2002.
[3] A. Luneski, E. Konstantinidis, dan P. Bamidis, “Affective medicine,” Methods of information in medicine, vol. 49, no. 03, hlm. 207–218, 2010.
[4] M.  Egger,  M.  Ley,  dan  S.  Hanke,  “Emotion  recognition  from physiological  signal  analysis:  A  review,”  Electronic  Notes  in Theoretical Computer Science, vol. 343, hlm. 35–55, 2019.
[5] H.-W. Guo, Y.-S. Huang, C.-H. Lin, J.-C. Chien, K. Haraikawa, dan J.-S.  Shieh,  “Heart  rate  variability  signal  features  for  emotion recognition by using principal component analysis and support vectors machine,” 2016, hlm. 274–277.
[6] M.  T.  Valderas,  J.  Bolea,  P.  Laguna,  M.  Vallverdú,  dan  R.  Bailón, “Human emotion recognition using heart rate variability analysis with spectral bands based on respiration,” 2015, hlm. 6134–6137.
[7] H. Ferdinando, T. Seppänen, dan E. Alasaarela, “Comparing features from ECG pattern and HRV analysis for emotion recognition system,” 2016, hlm. 1–6.
[8] J. Zhu, L. Ji, dan C. Liu, “Heart rate variability monitoring for emotion and disorders of emotion,” Physiological measurement, vol. 40, no. 6, hlm. 064004, 2019.
[9] F. Nazaraghaei dan K. K. Bhat, “Physiological impacts of Ajapajapa Yogic Meditation on HRV index, RMSSD, PNN50, Heart Rate and GSR  following  three-month  training  course  in  comparison  to  FG Meditation,”  Journal  of  Advanced  Medical  Sciences  and  Applied Technologies, vol. 5, no. 1, 2020.
[10] Z. Hua, C. Chen, R. Zhang, G. Liu, dan W. Wen, “Diagnosing various severity  levels  of  congestive  heart  failure  based  on  long-term  HRV signal,” Applied Sciences, vol. 9, no. 12, hlm. 2544, 2019.
[11] Z. Qu, Q. Liu, dan C. Liu, “Classification of congestive heart failure with different New York Heart Association functional classes based on  heart  rate  variability  indices  and  machine  learning,”  Expert Systems, vol. 36, no. 3, hlm. e12396, 2019.
[12] R. R. Sharma, A. Kumar, R. B. Pachori, dan U. R. Acharya, “Accurate automated  detection  of  congestive  heart  failure  using  eigenvalue decomposition  based  features  extracted  from  HRV  signals,” Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol. 39, no. 2, hlm. 312– 327, 2019.
[13] L.  D.  Rumpa,  A.  D.  Wibawa,  M.  H.  Purnomo,  dan  H.  Tulak, “Validating video stimulus for eliciting human emotion: A preliminary study for e-health monitoring system,” 2015, hlm. 208–213.
[14] L.  D.  Rumpa,  “Validasi  stimuli  audiovisual  emosi  sedih  manusia: Studi  preliminari  e-health  monitoring  system,”  Journal  Dynamic Saint, vol. 2, no. 1, 2016.
[15] L. D. Rumpa, A. Toding, W. Jefriyanto, dan R. O. Sapulette, “Heart Rate Variability (HRV) during anger emotion stimulation: features for affective,” 2021, vol. 1088, no. 1, hlm. 012103.
[16] “E-Health:  Low  Cost  Sensors  for  Early  Detection  of  Childhood Disease,” Libelium. https://www.libelium.com/libeliumworld/success-stories/e-health- low-cost-sensors-for-early-detection-of-childhood-disease-inspire- project-hope/ (diakses 9 November 2022).
[17] J. Sztajzel, “Heart rate variability: a noninvasive electrocardiographic method  to  measure  the  autonomic  nervous  system,”  Swiss  medical weekly, vol. 134, no. 35–36, hlm. 514–522, 2004.
[18] G.  A.  Alvares,  D.  S.  Quintana,  I.  B.  Hickie,  dan  A.  J.  Guastella, “Autonomic nervous system dysfunction in psychiatric disorders and the impact of psychotropic medications: a systematic review and meta- analysis,” Journal of psychiatry and neuroscience, vol. 41, no. 2, hlm. 89–104, 2016.
0.000 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 Pa rt 1
Pa rt 2
Pa rt 3
Pa rt 4
Pa rt 5
Pa rt 6
Pa rt 7
Pa rt 8
Pa rt 9
Pa rt 10 Pa rt 11 Pa rt 12 Pa rt 13 Pa rt 14 Pa rt 15
Baseline Stimuli Relax