Abstrak—Stres  merupakan  masalah  umum  yang  terjadi  dalam kehidupan  umat  manusia  yang  disebabkan  oleh  banyak  hal seperti  kekhawatiran  keuangan,  pekerjaan,  bahkan  lingkungan sosial. Menurut saintis Hans Selte – the father of stress research – stres  adalah  pangkal  dari  banyak  penyakit.  Dalam  dunia kesehatan,  stres  sangat  berdampak  besar  dalam  cikal-bakal penyakit  yang  jauh  lebih  berbahaya  seperti  meningkatkan kemungkinan  terkena  jantung  koroner,  meningkatkan  tekanan darah,  dan  meningkatkan  kemungkinan  infark  miokard.  Dalam lingkungan akademik, stres merupakan pengalaman yang paling sering dialami oleh para siswa, baik yang sedang belajar di tingkat sekolah  ataupun  di  perguruan  tinggi.  Hal  tersebut  dikarenakan banyaknya tuntutan akademik yang harus dihadapi, seperti ujian, tugas-tugas,  dan  lain  sebagainya.  Sejumlah  peneliti  telah menemukan bahwa siswa yang mengalami stres akan cenderung menunjukkan  kemampuan  akademik  yang  menurun,  kesehatan yang  memburuk,  depresi,  dan  gangguan  tidur.  Maka  dari  itu dibuatlah  alat  instrumentasi  Electrocardiography  (ECG), Galvanic  Skin  Response  (GSR),  Skin  Temperature  (ST)  dengan mengunakan  metode  Fuzzy  Logic  Controller  (FLC)  sebagai decision  maker.  Dari  pengambilan  data  10  subjek  dilakukan pengujian  menggunakan  metode  Stroop  Test,  hasilnya  variabel ECG dan GSR memiliki korelasi yang tinggi sekitar 80% dan 90% yang  berarti  nilai  ECG  dan  GSR  mengalami  kenaikan  sesuai dengan  kenaikan  stres.  Sedangkan  untuk  ST  korelasinya  hanya 40%.  Namun  secara  keseluruhan  berdasarkan  hasil  fuzzy didapati bahwa 100% subjek mengalami peningkatan stres pada saat pengujian  metode Stroop Test. Selain itu, hasil deteksi stres dari  alat  yang  telah  dibuat  dibandingkan  dengan  hasil  survey psikologis  untuk  memvalidasi  hasil  akhir,  didapati  akurasi  90% dengan  satu  hasil  salah  dan  sembilan  hasil  deteksi  benar.  Ini menunjukan  bahwa  sistem  yang  diciptakan  sudah  berjalan dengan baik.
Kata Kunci —Stres, Electrocardiography, Galvanic Skin Response, Skin Temperature, Fuzzy Logic Controller.

## I. PENDAHULUAN
TRES  merupakan  masalah  umum  yang  terjadi  dalam kehidupan umat manusia dan dewasa kini stres merupakan sebuah  atribut  kehidupan  modern.  Hal  ini  dikarenakan  stres sudah menjadi bagian hidup yang tidak bisa terelakkan baik di lingkungan sekolah, kerja, keluarga, atau dimanapun, stres bisa dialami  oleh  seseorang  [1].  Stres  adalah  tekanan  internal maupun  eksternal  serta  kondisi  bermasalah  lainnya  dalam kehidupan.  Dalam  definisi  lain  stres  juga  merupakan  suatu keadaan tertekan baik itu secara fisik maupun psikologis.
Dalam dunia kesehatan, stres sangat berdampak besar dalam cikal-bakal  penyakit  yang  berbahaya  seperti  meningkatkan kemungkinan terkena jantung koroner,  meningkatkan tekanan darah, dan meningkatkan kemungkinan infark miokard. Bahkan dalam  jangka  waktu yang  lebih  lama,  stres  dapat  menyerang tubuh  manusia  dalam  hal  penekanan  sistem  kekebalan  tubuh, penghambatan  respon  inflamasi,  infentilitas  dan  penyakit diabetes  [2]. Menurut saintis  Hans Selte  – the father of stress research yang  memperkenalkan  terori  bahwa  stres  adalah pangkal dari banyak penyakit [3] .
Dalam  lingkungan  akademik,  stres  merupakan  pengalaman yang paling sering dialami oleh para siswa, baik  yang sedang belajar  di  tingkat  sekolah  ataupun  di  perguruan  tinggi.  Hal tersebut dikarenakan banyaknya tuntutan akademik yang harus dihadapi,  misalnya  ujian,  tugas-tugas,  dan  lain  sebagainya. Sejumlah  peneliti  telah  menemukan  bahwa  siswa  yang mengalami  stres  akan  cenderung  menunjukkan  kemampuan akademik yang menurun, kesehatan yang memburuk, depresi, dan gangguan tidur [1].
Secara  umum  alur  terjadinya  stres  berawal  dari  rangsang yang  berasal  dari  luar  dan  dalam  tubuh  yang  akan  diteruskan pada  sistem  limbik  sebagai  pusat  pengatur  adaptasi.  Sistem limbik meliputi thalamus, hipothalamus, amigdala, hippocampus  dan  septum.  Hipothalamus  memiliki  efek  yang sangat  kuat  pada  hampir  seluruh  sistem visceral tubuh  kita dikarenakan  hampir  semua  bagian  dari  otak  mempunyai hubungan  dengannya.  Maka  hipothalamus  dapat  merespon rangsang  psikologis  dan  emosional.  Peran  hypothalamus terhadap  stres  meliputi  empat  fungsi  spesifik.  Fungsi  tersebut adalah;  (1)  menginisiasi  aktivitas  sistem  saraf  otonom;  (2) merangsang hipofise anterior memproduksi hormon ACTH;( 3) memproduksi ADH atau vasopressin; (4) merangsang kelenjar tiroid untuk memproduksi hormon tiroksin. Maka, situasi stres ini mengaktivasi hipotalamus yang selanjutnya mengendalikan dua  sistem  neuroendokrin,  yaitu  sistem  simpatik  dan  sistem korteks  adrenal.  Sistem  saraf  simpatik  berespons  terhadap impuls  saraf  dari  hipotalamus  yaitu  dengan  mengaktivasi berbagai  organ  dan  otot  polos  yang  berada  di  bawah pengendaliannya,  sebagai  contohnya,  ia  meningkatkan kecepatan  denyut  jantung  dan  mendilatasi  pupil  perubahaan suhu tubuh , telapak kaki dan tangan terasa dingin hingga keluar keringat  pada  telapak  tangan  .  Dengan  keberadaan  stres  yang tidak bisa terelakan oleh setiap orang maka dari itu, dirasa perlu

## Rancang Bangun
Electrocardiography,

## Galvanic Skin Respons e dan Skin Temperature untuk Mendeteksi Stres pada Manusia
Bangkit Nata Satria Muhardiani, Rachmad Setiawan dan Fauzan Arrofiqi Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : rachmad@bme.its.ac.id
S
untuk  menciptakan  suatu  alat  yang  dapat  mengidentifkasi tingkatan  stres.  Dewasa  kini  mengidentifikasi  permasalahan stres  melalui  metode  psikologi  sudah  banyak  digunakan. Namun  dirasa  perlu  untuk  mengidentifikasi  dan  mengukur tingkat stres secara fisiologi menggunakan sinyal tubuh seperti Galvanic Skin Response (GSR), Electrocardiograph (ECG), dan Skin  Temperature (ST).  Instrumentasi  tersebut  merupakan beberapa  prediktor  yang  dianggap  mampu  untuk  mendeteksi tingkat  stres  seseorang  dengan  gabungan  metode fuzzy yang akan menjadi decision maker untuk mengklasifikasikan tingkat stres menjadi beberapa tingkatan.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Diagram Blok Sistem
Diagram blok keseluruhan sistem ditunjukkan pada Gambar 1.  Terdapat  3  jenis  instrumentasi  yang  digunakna,  yaitu electrocardiography (ECG)  untuk  mendapatkan  sinyal jantungnya  dan  mengukur Heart  Beat -nya  (HB), skin temperature (ST) untuk mengukur suhu tubuh (suhu kulit) dan
Galvanic Skin Response (GSR) untuk mengukur konduktivitas kulit manusia. Ketiga instrumentasi ini akan digunakan secara bersamaan  untuk  mengambil  tubuh  yang  diinginkan.  Khusus unutk  instrumentasi  ECG  akan  dilakukan  proses feature extraction terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  nilai  HB-nya. Feature  extraction tersebut  menggunakan  Metode  Pan Tomkins untuk menghasilkan nilail HB dengan beberapa tahap yaitu:  filterisasi  menggunakan  filter  BPF, derivative untuk melihat slope sinyal , squaring function untuk menjadikan nilai sinyal  menjadi  positif ,  moving  window  integration untuk mendapatkan  bentuk  sinyal  yang  lebih  mudah  dianalisis , thresholding R-R interval untuk melakukan seleksi R wave dan menghitung  HB.  Setelah  semua  nilai  didapatkan,  nilai  akan menjadi  input  dari  metode Fuzzy  Logic  Controller untuk mendapatkan decision subjek  dan  akan  digolongkan  menjadi tingkatan stres tertentu. Diagram blok sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
B. Electrocardiography (ECG)
Electrocardiography (ECG)  adalah  sebuah  alat  pencatat aktivitas  jantung  yang  banyak  digunakan  untuk  diagnosis penyakit jantung [4].ECG mengungkapkan informasi diagnostik yang paling berguna tentang keadaan jantung karena dapat  merepresentasikan  dalam  bentuk  gelombang  sinyal jantung.  ECG  digunakan  dalam  penelitian  sebagai  salah  satu alat  monitoring  kondisi  jantung  dan  variabel  pendukung dianosis. Dari sinyal jantung didapatkan morfologi yang akan diterjemahkan  sebagai  informasi heart  rate dan  interval  QRS dengan menggunakan metode Pan-Tomkins sebagai parameter hasil  ekstraksi  fitur  ECG . Instrumentasi  ECG  terdiri  dari
Gambar 1. Diagram blok system
Gambar 2. Instrumentasi rancangan ECG
Gambar 3. Arduino pro mini dan sensor DS18B20 instrumentasi ST
Gambar 4. Instrumentasi GSR
Gambar 5. Hasil output ECG
rangkaian  tegangan  referensi,  rangkaian High  Pass  Filter (HPF), rangkaian instrumentasi amplifier, rangkaian Low Pass Filter (LPF), rangkaian Driven Right Leg (DRL) dapat dilihat pada  Gambar  2.  Input  dari  instrumentasi  ECG  adalah raw signal yang didapatkan dari tubuh manusia melalui lead. Hasil output ECG dapat dilihat pada Gambar 5.

## C. Skin Temperature (ST)
Suhu  tubuh  atau  temperatur  tubuh  adalah  perbedaan  antara jumlah  panas  yang  diproduksi  oleh  proses  tubuh  dan  jumlah panas  yang  hilang  ke  lingkungan  luar.  Temperatur  tubuh manusia dapat diukur dengan menggunakan termometer. Pada perancangan  hardware  ini  akan  digunakan  sensor  temperatur DS18B20 yang  ditempelkan  di  ketiak  manusia.  Pemilihan sensor  temperature  DS18B20  didasari  oleh  keunggulan  yang dimilikinya, antara lain sebagai berikut: Unik 1-Wire interface hanya  memerlukan  satu  pin  port  untuk komunikasi  secara  1- Wire,  setiap  perangkat memiliki  kode  serial  64-bit  yang disimpan dalam sebuah ROM onboard, tidak memerlukan ada komponen tambahan, bekerja pada kisaran tegangan 3 sampai 5,5V,  dapat  mengukur  suhu  pada  kisaran  -55  sampai  125  °C, Akurasi ± 0,5°C akurasi dari suhu  -10 sampai 85 °C, resolusi dapat  dipilih  oleh  pengguna  antara    9  sampai  12  bit  (0.5°C, 0.25°C, 0.125°C, dan 0.0625°C), kecepatan mengkonversi suhu maksimal 750 ms [5].
Selain itu pada penerapannya digunakan juga mikrokontroler tambahan  untuk  memudahkan  pembacaan  data  sensor  yaitu dengan  menggunakan  arduino  pro  mini.  Mikrokontroler  ini nantinya  yang  membantu  perhitungan  atau  pemrosesan  data dari  hardware  DS18B20  hingga  didapatkan  nilai  suhu  dalam satuan Celsius dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h)
Gambar  6.  (a)  Sinyal  input  ECG  hasil  ADC,  (b)  Filter  BPF,  (c) Derivative, (d) Squaring, (e) Window, (f) Threshold, (g) Sign, (h) Hasil BPM
Tabel 1. Rules heartbeat rendah GSR\ST R S C T R S S R R S S S S R C C S S S T C C S S Tabel 2. Rules heartbeat sedang GSR\ST R S C T R S S S R S C S S S C C C S S T C C C S Tabel 3. Rules heartbeat cukup GSR\ST R S C T R C S S S S C C S S C C C C S T T C C C Tabel 4. Rules heartbeat tinggi GSR\ST R S C T R C C S S S C C C S C T C C C T T T C C Ket. R : Rendah, S : Sedang , C : Cukup, T : Tinggi

## D. Galvanic Skin Response (GSR)
Galvanic  Skin  Response  (GSR)  adalah  salah  satu  dari beberapa  tanggapan  elektrodermal  (EDRs).  EDRs  adalah perubahan  sifat  listrik  dari  kulit  seseorang  yang  disebabkan oleh  interaksi  antara  lingkungan  dan  keadaan  psikologis individu. Kulit manusia adalah konduktor listrik yang baik dan ketika  arus  listrik  lemah  dikirimkan  ke  kulit,  perubahan konduksi kulit sinyal yang dapat diukur. Variabel yang diukur adalah resistensi atau timbal balik dan konduktansinya. Output dari GSR amplifier adalah konduktansi kulit dinyatakan dalam satuan yang disebut microSiemens.
Rangkaian  ini  terdiri  dari  rangkaian  pembagi  tegangan, rangkaian voltage follower dan rangkaian differential amplifier atau op-amp subtractor . Untuk memudahkan pengambilan data dan  mencegah  hal-hal  yang  tidak  diinginkan  maka  dapat menggukan modul GSR. Skematik pada Gambar 4 juga sudah
sesuai dengan modul GSR sehingga baik output rangkaian dari skematik GSR ataupun  modul akan memiliki nilai yang sama.
E. Galvanic Skin Response (GSR)
Software dirancang  sesuai  diagram  blok  pada  Gambar  1 dengan menggunakan 3 input yang didapat dari ECG, GSR dan ST.  Dari  setiap  inputan  akan  diproses  menggunakan microcontroller  STM32  yang  berfungsi  sebagai analog  to digital converter (ADC).

## F. Pan-Tomkins
Feature extraction secara eksplisit memberikan indeks stres dari  sinyal  fisiologis.  Sinyal  ECG  langsung  dinilai  dengan menggunakan algoritma pencari puncak yang umum digunakan untuk mendapatkan interval R-R [4]. Proses feature extraction dilakukan  untuk  mengekstraksi  setiap  parameter  yang  dapat dihasilkan  oleh  2  input  dengan  menggunakan  metode  Pan- Tomkins yang memiliki beberapa tahap dalam pemrosesansnya seperti: filtering, derivative, squaring function, moving window integration, thresholding,R-R interval [4] .
Filter  merupakan  metode  yang  bertujuan  untuk  mengatasi noise sehingga perlu  dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas sinyal gelombang QRS. Salah satunya adalah dengan filtering gelombang  baik  secara  linear  maupun  secara  non  -  linear. Bandpass  filter merupakan  salah  satu filtering linear  yang berfungsi  untuk  memperhalus  dan  menghilangkan noise pada suatu sinyal yang bekerja dengan menggantikan intensitas nilai pixel dengan  rata-rata  dari  nilai pixel tersebut  terhadap  nilai pixel tetangganya. Bandpass filter telah digunakan secara luas untuk memperhalus dan mengembalikan bagian dari citra yang mengandung noise yang berbentuk bintik putih dan noise-noise
Table 5.
Nilai membership function setiap variabel Level Rendah Sedang Cukup Tinggi ECG 60.00 BPM 72.94±9.64 BPM 81.38±9.98 BPM 90.55±10.6 9 BPM GSR < 2 3 – 4 5 – 6 7 – 10 ST 34 o -38 o C 30 o -34 o C 26 o -30 o C < 26 o C
Tabel 6. Perbandingan HB Percobaan Finger Pulse Oximeter ECG Error Subjek 1 87 86.7 0.3 Subjek 2 78 79.3 1.3 Subjek 3 72 72.34 0.34 Subjek 4 82 81.16 0.84 Subjek 5 92 93.98 1.98 Error Total 0.952 Tabel 7. Hasil pengujian ST Percobaan Termometer DS18B20 Error Subyek 1 Ketiak 1 35.8° C 35.4° C 0.4 Genggam 1 34.7° C 34° C 0.7 Subyek 2 Ketiak 2 36.1° C 35.7° C 0.4 Genggam 2 35.4° C 34.7° C 0.7 Subyek 3 Ketiak 3 36° C 35.5° C 0.5 Genggam 3 35.9° C 35.5° C 0.4 Error Total Ketiak 0.43 Genggam 0.6 Tabel 8. Perbandingan konduktansi Resistor Ohm Tegangan V Konduktansi uSiemens 100K 0.802 10 220K 0.132 4.54 330K 0.62 3.03 470K 1 2.12 560K 1.18 1.78 680K 1.36 1.47 820K 1.51 1.21 1M 1.66 1 2M 2.03 0.5 3M 2.18 0.33
(a) (b) (c) (d)
Gambar 7.  (a). Grafik input ST, (b). Nilai Celsius, (c). Grafik sinyal GSR, (d). Nilai Konduktansi
yang  lainnya. Bandpass  filter teridiri  dari  2  filter  yang beriringan yaitu Highpass Filter dan Lowpass Filter yang dapat dihitung menggunakan persamaan (3.6) dan (3.7).
𝑦 (𝑛𝑇) = 32 𝑥 (𝑛𝑇 − 16𝑇 − [𝑦 (𝑛𝑇 − 𝑇) + 𝑥(𝑛𝑇) − 𝑥(𝑛𝑇) − 𝑥(𝑛𝑇 − 32𝑇] (3.6) 𝑦 (𝑛𝑇) = 2𝑦(𝑛𝑇 − 𝑇) − 𝑦(𝑛𝑇 − 2𝑇) + 𝑥(𝑛𝑇) − 2𝑥(𝑛𝑇 − 6𝑇) + 𝑥(𝑛𝑇 − 12𝑇) (3.7)
Derivative adalah tahap dimana sinyal yang telah difilter akan diproses sehingga lebih terlihat slope- nya untuk mempermudah dalam menganalisis QRS kompleks dalam pembagian P, QRS dan  T. Derivative dapat  dihitung  menggunakan  persamaan (3.8).
𝑦 (𝑛𝑇) = (1 8𝑇 ⁄ )[−𝑥(𝑛𝑇 − 2𝑇) − 2𝑥(𝑛𝑇 − 𝑇) + 2𝑥(𝑛𝑇 + 𝑇) + 𝑥(𝑛𝑇 + 2𝑇)] (3.8)
Squaring function adalah metode yang membuat seluruh sinyal outputan  dari  tahap  derivative  bernilai  positif  dengan memangkatkan sinyal inputan tersebut. Squaring function dapat dihitung menggunakan persamaan (3.9).
𝑌 (𝑛𝑇) = [𝑥(𝑛𝑇)]² (3.9)
Moving  window  integration adalah  metode  yang  bertujuan untuk  mendapatkan  bentuk  yang  memiliki  informasi  dan
membatu  dalam  menganalisis slope pada  R. Moving  window integration dapat dihitung menggunakan persamaan (3.10).
𝑦 (𝑛𝑇) = (1 𝑁 ⁄ )[𝑥(𝑛𝑇 − (𝑁 − 1)𝑇 + 𝑥(𝑛𝑇 − 𝑁 − 2)𝑇 + ⋯ + 𝑥(𝑛𝑇)] (3.10)
Thresholding adalah metode yang digunakan untuk   melakukan seleksi terhadap R  wave  yang akan diambil untuk  melakukan perhitungan heart  beat .  Selain  itu thresholding bertujuan menghitung  interval  setiap  grafik  yang  melewati  batas  yang telah  ditentukan  dan  mengambil  rata-ratanya  sehingga mendapatkan heart  beat yang  diinginkan. Heart  beat dapat dihitung menggunakan persamaan (3.11).
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑄𝑅𝑆𝑥 60 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑖𝑛𝑔 (𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘) 𝑏𝑝𝑚 (3.11)
Table 9.
Hasil pengambilan data sebelum stroop test Nama ECG BPM GSR uSiemens ST Celsius Stres COG R S C T Subjek 1 106.4 1.61 36.19 0 0.3 0.6 0 50.3 Subjek 2 82.23 4.84 36.69 0 0.8 0.1 0 37.6 Subjek 3 69.03 6.53 35.88 0 0.5 0 0 35 Subjek 4 77.92 0.67 34.81 0.4 0.6 0 0 25.7 Subjek 5 67.95 3.7 34.63 0.3 0.4 0 0 25.4 Subjek 6 83.56 3.92 31.94 0 0.7 0.1 0 36.8 Subjek 7 69.6 7.99 35.19 0 0.6 0 0 35 Subjek 8 79.95 1.06 32.5 0.2 0.8 0 0 29.8 Subjek 9 86.63 0.93 34.13 0 0.5 0 0 35 Subjek 10 73.58 1.22 34.69 0.9 0.2 0 0 16.3 Table 10. Hasil pengambilan data sesudah stroop test Nama ECG BPM GSR uSiemens ST Celsius Stres COG R S C T Subjek 1 100.8 5.39 34.38 0 0 1 0 60 Subjek 2 87.02 4.44 36.44 0 0.5 0.4 0 46.2 Subjek 3 73.35 9.81 32.88 0 0.9 0.2 0 39.5 Subjek 4 81.54 7 35.31 0 0.1 0.9 0 57.3 Subjek 5 77.06 5.83 33.13 0 0.5 0 0 35 Subjek 6 88.29 4.36 34.31 0 0.6 0.3 0 44.3 Subjek 7 72.7 12.32 35.88 0 0.9 0.1 0 38.1 Subjek 8 90.24 3.56 36.25 0 0.9 0 0 35 Subjek 9 84.67 3.17 36.13 0 0.6 0 0 35 Subjek 10 79.98 2.68 36.06 0.2 0.6 0 0 29.0 (a) (b) (c) (d)
Gambar 8. Hasil fuzzifikasi (a). Miu ECG, (b) Miu resistansi, (c) Miu suhu, (d) Hasil fuzzy

## G. Fuzzy Logic Controller (FLC)
Pada  penelitian  kali  ini,  digunakan Fuzzy  Logic  Controller (FLC)  sebagai  metode decision  making untuk  menentukan seseorang  mengalami  tingkatan  stres  tertentu.  Variabel  yang mempengaruhi  pengambilan  keputusan  tersebut  antara  lain: Beat  Per  Minute (BPM)  jantung  (ECG),  resistansi  atau konduktivitas  kulit  (GSR)  dan  suhu  tubuh  manusia  dalam celsius (ST). Membership function dari 3 variabel tersebut dapat dilihat  pada  Tabel  5  dan  dalam  bentuk  tampilan      program. Selain  itu,  salah  satu  komponen  penting  dalam  penggunaan metode fuzzy adalah rules . Rules dari  ketiga  variabel  tersebut yang tiap variabelnya memiliki 4 klasifikasi menghasilkan rules yang  banyak  pula.  Didapatkan  total  64  rules  dari  variasi kemungkinan  pengambilan  keputusan  unutk  metode fuzzy seperti pada Tabel 1  – Tabel 4.  Sebelum itu dalam penetuan membership  function  dibutuhkan  acuan  sehingga  dapat membantu  dalam  permbuatannya.  Nilai  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 5.

## H. Metode Validasi
Metode  pengujian  untuk  memvalidasi  hasil  tingkatan  stres pada  subjek  dan  pengaruh  variabel  yang  digunakan  terhadap stres pada manusia menggunakan metode Stroop Test . Metode stroop test adalah metode yang ditemukan oleh ahli psikologi yaitu John Ridley Stroop pada tahun 1935. Tes ini berisi tulisan yang setiap katanya memiliki warna yang berbeda.
Tujuan  dari  tes  ini  untuk  mengukur  pengaruh  dari  subjek yang diberikan uji stroop test sebelum dan sesudahnya. Karena stroop  test merupakan  metode  yang  telah  banyak  diketahui
untuk  menginduksi  tekanan  mental.  Dalam  praktiknya  subjek terlebih dahulu menggunakan alat untuk mendeteksi tingkatan stresnya. Lalu setelah penggunaan alat pertama selesai subjek akan  diberikan stroop  test beberapa  menit  dan  kemudian diambil  lagi  data  tingkatan  stresnya  untuk  dilihat  apakah  ada perubahan sebelum dan sesudah diberikan stroop test . Setelah data  terkumpul  akan  dilakukan  analisis  terkait  validasi  data yang didapatkan dengan pengujian stroop test ini. Metode stroop sest juga dirancang sedemikian rupa dengan memberikan tingkatan dalam pengujiannya yaitu mudah sedang susah. Mudah adalah soal dengan jeda 5 detik, sedang dengan jeda 3 detik dan susah dengan jeda 1 detik untuk setiap soalnya. Lama pengujiannya kurang lebih 5 menit. Subjek dituntut untuk menjawab soal dengan tepat, cepat dan melafalkannya dengan suara  yang  jelas.  Selain  metode stroop  sest dilakukan  juga survey  dengan  memberikan  pertanyaan  kepada  calon  subjek yang  bertujuan  untuk  mengetahui  kondisi  psikologisnya  saat itu. Dan didapatkan indikasi stres berdasarkan jawaban dari 20 soal yang diberikan. Metode survey ini dilakukan agar menjadi pembanding  hasil  yang  didapatkan  oleh  alat  pada  tugas  akhir kali ini.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian ECG
Pengujian  output  ini  bertujuan  untuk  melihat  hasil  dari rangkaian ECG secara keseluruhan sudah bekerja dengan baik atau belum. Output yang diharapkan adalah sinyal jantung yang memiliki  karakteristik  gelombang  PQRST  secara  lengkap. Output rangkaian ECG dapat dilihat pada Gambar 5 dan Tabel 6 adalah hasil perbandingan nilai HB yang didapat dari finger pulse oximeter dan instrumentasi ECG.

## B. Pengujian ST
Peng ujian  rangkaian Skin  Temperature dilakukan  dengan membandingkan  secara  langsung  hasil  dari  rangkaian  ST dengan termometer suhu badan. Pengambilan data didapat dari beberapa subjek yang diukur dari dua tempat pengukuran yaitu di ketiak dan di genggaman tangan. Hasil data pengujian dapat dilihat pada Tabel 7.

## C. Pengujian GSR
Pengujian  GSR  dilakukan  dengan  cara  memberikan input berupa  resistor  yang  bervariasi  lalu  dillakukan  pengukuran terhadap output sehingga  didapatkan  nilai  tegangannya.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 8.

## D. Pengujian Integrasi Seluruh Sistem
Setelah semua nilai didapatkan maka akan dilakukan proses integrasi seluruh sistem. Namun untuk nilai HB terlebih dahulu sinyal ECG yang harus diproses untuk mendapatkan nilai HB- nya. Proses tersebut menggunakan metode Pan-Tomkins yang setiap tahapan prosesnya dapat dilahat pada Gambar 6. Setelah didapatkan seluruh nilai variabel seperti pada Gambar 7 maka akan  dilanjutkan  ke  tahap  integrasi  dengan  menggunakan metode fuzzy . Semua nilai variabel nantinya akan menjadi input untuk  menentukan  bahwa  subjek  berada  pada  tingkatan  stres tertentu.  Lalu  didapatkan  hasil  dari  fuzzifikasi,  miu  dari  tiap
Table 11.
Hasil pengambilan data menggunakan survey Nama Stres Stres R S C T Subjek 1 0 25 75 0 C Subjek 2 20 70 10 0 S Subjek 3 15 50 35 0 S Subjek 4 5 50 35 10 S Subjek 5 15 65 20 0 S Subjek 6 10 80 10 0 S Subjek 7 5 75 10 10 S Subjek 8 0 80 20 0 S Subjek 9 10 60 25 5 S Subjek 10 35 50 10 5 S Table 12. Hasil pengambilan data menggunakan sistem Nama Stres COG Stres R S C T Subjek 1 0 0.38 0.61 0 50.35 C Subjek 2 0 0.84 0.09 0 37.6 S Subjek 3 0 0.53 0 0 35 S Subjek 4 0.48 0.65 0 0 25.73 S Subjek 5 0.38 0.48 0 0 25.49 S Subjek 6 0 0.78 0.06 0 36.85 S Subjek 7 0 0.65 0 0 35 S Subjek 8 0.27 0.85 0 0 29.82 S Subjek 9 0 0.57 0 0 35 S Subjek 10 0.93 0.21 0 0 16.32 R
Keterangan:
R : Rendah, S : Sedang , C : Cukup, T : Tinggi
variabel hingga output fuzzy keseluruhan yang berupa diagnosis tingkatan stres pada manusia seperti pada Gambar 8.
Dari  program  yang  telah  diujicobakan  dapat  dilakukan beberapa analisis. Untuk membership function ECG didapatkan nilai  masukan  sebesar  69.32  BPM  yang  didapatkan  dari perhitungan instrumentasi yang telah dibuat. Jika digolongkan dalam membership  function dari  ECG  heart  beat  didapatkan spesifikasi posisi berupa: 0.27 rendah, 0.62 sedang, 0 cukup dan 0 tinggi. Spesifikasi tersebut  menunjukan bahwa dengan  nilai heart beat subjek memiliki tingkat 0.62 dominan sedang, 0.27 rendah, 0 untuk tingkat stres cukup dan tinggi. 2 nilai tingkatan stres terisi disebabkan irisan pada membership function namun bisa dihipotesiskan bahwa dengan variabel heart beat ECG ini subjek  diidentifikasi  memiliki  kecendrungan  stres  sedang. Untuk membership  function ST  didapatkan  nilai  masukan sebesar  35.88°  C  yang  didapatkan  dari  perhitungan instrumentasi  yang  telah  dibuat.  Jika  digolongkan  dalam membership function dari ST temperatur didapatkan pesifikasi posisi  berupa:  0  rendah,  0  sedang,  0  cukup  dan  1  tinggi. Spesifikasi  tersebut  menunjukan  bahwa  dengan  nilai temperatur  subjek  memiliki  tingkat  kestresan  1  dominan rendah, 0 sedang, 0 cukup dan 0 untuk tingkat stres tinggi. Nilai 1  suhu  tinggi  didapatkan  karena membership  function yang bersangkutan  tidak  terjadi  irisan  dengan  membership  fuction lainnya  sehingga  nilainya  mutlak  1  yang  berarti  subjek memiliki tingkat stres rendah. Untuk membership function GSR didapatkan  nilai  masukan  sebesar  6.53  yang  didapatkan  dari perhitungan instrumentasi yang telah dibuat. Jika digolongkan dalam membership  function dari  GSR  resistansi  didapatkan spesifikasi posisi berupa: 0 rendah, 0 sedang, 0.47 cukup dan 0.53  tinggi.  Spesifikasi  tersebut  menunjukan  bahwa  dengan nilai  resistansi  subjek  memiliki  tingkat  kestresan  0  rendah,  0 sedang, 0.47 cukup dan 0.53 untuk dominan tingkat stres tinggi. 2 nilai tingkatan stres terisi disebabkan irisan pada membership function rendah  dan  sedang  beririsan  di  nilai  6.53  sehingga dapat  dihipotesiskan  bahwa  dengan  variabel  resistansi  GSR diidentifikasi  memiliki  kecendrungan  stres  tinggi  0.53  lebih besar dari 0.47.
Setelah semua nilai dimiliki (nilai miu rendah, miu sedang, miu cukup, miu tinggi) maka akan lanjut ke tahap selanjutnya yaitu implikasi dan agregasi. Tahap implikasi adalah membuat rules yang  pada  metode  ini  menggunakan  metode  Mamdani. Rules telah dibuat dan dapat dilihat pada Tabel 1 – Tabel 4 yang dapat  dibandingkan  dengan  hasil  akhir  tingkatan  stres  untuk mengetahui  kebenarannya.  Agregasi  adalah  tahap  untuk memproses rules ,  hasil  agregasi  dan  mamdani  dapat  dilihat pada  Gambar  8  (d).  Grafik  arsir  adalah  hasil  agregasi  yang sesuai  dengan  if-then rules yang  didapat  dari  nilai  miu  setiap variabel. Bila dicocokan dari membership dan nilai miu dengan rules yang  telah  dibuat,  jika  ECG  adalah  sedang  dan  GSR adalah  tinggi  dan  ST  adalah  tinggi  maka OUTPUT adalah sedang  (0.53).  Maka  hasil  yang  ditampilkan  pada  Gambar  8 sesuai  dengan rules pada  Tabel  2.  selain  itu  jika  disesuaikan dengan  COG  yang  dihasilkan  hasilnya  tepat  yaitu  35  pada sumbu x.

## E. Pengujian Integrasi Seluruh Sistem
Untuk  hasil  pengujian  menggunakan  metode stroop  test dengan  banyak  subjek  10  orang  didapatkan  hasil  yang  cukup memuaskan. Jika dilihat pada Tabel 9 dan Tabel 10 dapat kita amati  beberapa  variabel,  salah  satunya  adalah  variabel  hasil atau  COG.  Nilai  COG  adalah  nilai  tingkatan  stres  yang menunjukan indikasi stres dari subjek. Terdapat perbedaan dari hasil sebelum dan sesudah diuji coba. Sebagai contoh subjek 2 pada saat sebelum diberikan stroop test didapatkan hasil 37.6 dan 46.24 COG setelah dilakukan stroop test . Untuk subjek 5 sebelum  diberikan stroop  test didapatkan  hasil  25.49  dan  60 COG setelah dilakukan stroop test . Begitu juga dengan subjek lainnya,  hasil  yang  didapatkan  setelah  melakukan stroop  test cenderung memiliki kenaikan pada saat stres.
Untuk variabel ECG pada subjek 2 memiliki nilai 82.23 BPM sebelum  dan  87.02  BPM  sesudah stroop  test .  Untuk  subjek  5 didapatkan  nilai  50.35  BPM  sebelum  dan  35  BPM  setelah stroop  test .  Begitu  juga  dengan  subjek  lainnya  hasil yang didapatkan setelah melakukan stroop test cenderung memiliki kenaikan  pada  saat  stres.  Untuk  variabel  GSR  pada  subjek  2 didapatkan  nilai  4.84  uSiemens  sebelum dan  4.44  uSiemens sesudah stroop test . Sedangkan untuk subjek 5 didapatkan 3.57 uSiemens sebelum dan 5.83 sesudah stroop test . Pada subjek 2 untuk  sebelum  dan  sesudah  tes  nilai  yang  didapatkan mengalami  penurunan  namun  jika  disesuikan  kembali  pada membership  function nilai  tersebut  masih  berada  pada klasifikasi yang sama yaitu stres “sedang” sehingga walaupun mengalami penurunan namun masih di dalam klasifikasi yang sama. Sedangkan untuk subjek 5 hasil yang didapatkan masih sesuai teori mengalami kenaikan setelah pengujian stroop test . Variabel  ST  untuk  subjek  2  memiliki  nilai  36.69 celsius sebelum  dan  36.44  sesudah stroop  test .  Sedangkan  subjek  5 memiliki nilai 34.63 celsius sebelum dan 33.13 celsius sesudah stroop  test .  Untuk  2  varibel  ini  memiliki  kesesuaian  dengan teori  karena  untuk  variabel  ST  memiliki  kecendrungan  nilai turun  jika  subjek  mengalami  kenaikan  tingkatan  stres.  Secara keseluruhan  dapat  kita  lihat  pada  Tabel  9  dan  Tabel  10  nilai sebelum  dan  sesudah stroop  test untuk  variabel  ECG  secara keseluruhan  sesuai  dengan  teori  yang  berarti  mengalami kenaikan BPM dengan tingkat korelasi 80% setelah diberikan uji  coba stroop  test begitu  juga  variabel  GSR  yang  hampir keseluruhan  nilai  sesuai  dengan  teori  dengan  tingkat  korelasi 90%.  Berbeda  dengan  variabel  ST,  hasil  yang  didapatkan memiliki  korelasi  yang  rendah  yaitu  40%,  cenderung  tidak sesuai  karena  suhu  mengalami  kenaikan.  Kemungkinan disebabkan kesalahan pengambilan data ketika jeda uji stroop test. Kebanyakan  dari  subjek  tidak melepas  sensor  suhu  dari ketiak  sedangkan  sensor-sensor  yang  lain  dilepaskan.  Namun secara umum hasil akhir COG memiliki kesesuai 100% dengan teori  yang  mengalami  kenaikan  setelah  dilakukan  uji  coba stroop  test. Selain  itu  metode  validasi  menggunakan  survey yang dibandingkan dengan hasil deteksi stres sistem pada Tabel 11  dan  Tabel  12  juga  memiliki  kesusuaian  yang  tinggi.  Dari Tabel 10 subjeknya subjek ke-10 yang tidak sesui dengan hasil survey. Hasil survey menunjukan deteksi sedang sedangkan
pada  sistem mendeteksi rendah. Ketidak sesuaian ini bisa saja terjadi  dikarenakan  ketidakmaksimalan  dalam  pengambilan data,  psikologi  subjek  yang  terlalu  cepat  berubah  dan  lain sebagainya.  Namun,  jika  dipresentasikan  kesesuaian  hasil validasi antara metode survey dan sistem memiliki nilai 90%. Nilai ini sudah cukup tinggi untuk  menunjukan bahwa  sistem yang diciptakan sudah berjalan dengan sangat baik.

## IV. KESIMPULAN
Pada tugas akhir ini diajukan sebuah instrumentasi alat yang dapat mengidentifikasi tingkatan stres menjadi 4 level dengan menggunakan  3  variabel.  Instrumentasi  alat  ECG  dan  ST memiliki  nilai error 0.9  BPM  dan  0.4°C  sehingga  data  yang didapatkan  bisa  dipertanggung  jawabkan.  Terlebih  untuk instrumentasi  ECG  berhasil  memunculkan  sinyal  jantung dengan  tingkat  kejernihan  sinyal  yang  tinggi  terbukti  dengan morfologi sinyal ECG yang sangat jelas.
Penggunaan metode Fuzzy sangat berguna untuk menentukan  pengambilan  keputusan  dengan  data-data crisp. Dari  pengambilan  data  10  subjek  dilakukan  pengujian menggunakan metode Stroop Test, hasilnya variabel ECG dan GSR memiliki korelasi yang tinggi sekitar 80% dan 90% yang berarti nilai ECG dan GSR mengalami kenaikan sesuai dengan kenaikan stres. Sedangkan untuk ST korelasinya hanya 40%.
Namun  secara  keseluruhan  berdasarkan  hasil fuzzy didapati bahwa  100%  subjek  mengalami  peningkatan  stres  pada  saat pengujian metode Stroop Test . Hasil deteksi stres dari alat yang telah dibuat dibandingkan dengan hasil survey psikologis untuk memvalidasi  hasil  akhir  memiliki  akurasi  90%  dengan  satu hasil  salah  dan  sembilan  hasil  deteksi  benar.  Ini  menunjukan bahwa sistem yang diciptakan sudah berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. T. Lumban Gaol, “Teori Stres: Stimulus, Respons, dan Transaksional,” Bul. Psikol. , vol. 24, no. 1, p. 1, 2016, doi: 10.22146/bpsi.11224.
[2]  L. Vanitha and G. R. Suresh, “Hierarchical SVM to Detect Mental Stress in Human Beings Using Heart Rate Variability,” Proc. IEEE Int. Caracas Conf.  Devices,  Circuits  Syst.  ICCDCS ,  no.  October,  2014,  doi: 10.1109/ICDCSyst.2014.6926145.
[3]  L. Vanitha and G. R. Suresh, “Hybrid SVM Classification Technique to Detect Mental Stress in Human Beings Using ECG signals,” in ICACCS 2013  -  Proceedings of the  2013  International  Conference on  Advanced Computing  and  Communication  Systems:  Bringing  to  the  Table, Futuristic  Technologies  from  Around  the  Globe ,  Oct.  2014,  doi: 10.1109/ICACCS.2013.6938735.
[4]  K.  Soman,  A.  Sathiya,  and  N.  Suganthi,  “"Classification  of  Stress  of Automobile Drivers using Radial Basis Function Kernel Support Vector Machine,”  in 2014  International  Conference  on  Information Communication and Embedded Systems, ICICES 2014 , Feb. 2014, pp. 1– 5, doi: 10.1109/ICICES.2014.7034000.
[5]  Maxim,  “Maxim  DS18B20  thermometer,”  vol.  92,  pp.  1–22,  2008,
[Online]. Available: http://datasheets.maximintegrated.com/en/ds/DS18B20.pdf.