## Pengembangan Sistem Deteksi Kantuk Menggunakan Pengklasifikasi Random Forest pada Sinyal Elektrokardiogram

## (Development of Drowsiness Detection System Using Random Forest
Classifier on Electrocardiogram Signals)
Nuryani Nuryani 1 , Khoirun Nisak 1 , Artono Dwijo Sutomo 1
Abstract—Drowsiness is one of the main causes of accidents in traffic,  manufacturing  industry,  and  other  fields.  A  system  that can detect sleepiness early is important to reduce the number of accidents  due  to  drowsiness.  Changes  in  autonomous  nervous activity associated with drowsiness were analyzed using heart rate variability  (HRV)  obtained  from  ECG.  The  Random  Forest classifier  is  known  to  perform  well  and  is  strong  against overfitting.  In  this  study,  a  drowsiness  detection  system  was developed  based  on  electrocardiogram  (ECG)  signals  and Random  Forest.  The  drowsiness  detection  system  was  trained using  ECG  recordings  from  DROZY  database  equipped  with Karolinska  Sleepiness  Scale  (KSS).  The  system  input  features were  extracted  based  on  time  domain  and  frequency  domain methods.  Drowsiness  levels  were  classified  based  on  simplified KSS: drowsy and awake.  Random Forest was validated using the Out-of-Bag  (OOB)  method.  The  effects  of  the  number  of estimators  and  max  features  variations  were  evaluated.  The features were sorted based on their importance and combined for the system input with various ECG segmentation lengths. The best performance  of  the  drowsiness  detection  system  was  with  an average accuracy of 94.61%, sensitivity of 96.67%, and specificity of 91.67% from 40 s segmentations.
Intisari—Kantuk  merupakan  salah  satu  penyebab  utama kecelakaan dalam lalu lintas, industri manufaktur, maupun pada bidang  lain.  Untuk  itu,  sistem  yang  dapat  mendeteksi  kantuk secara  dini  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  rangka mengurangi  angka  kecelakaan  akibat  kantuk.  Kantuk  dapat dianalisis melalui  Heart Rate Variability  (HRV) dari sinyal  EKG yang menunjukkan perubahan aktivitas saraf otonom. Pengklasifikasi Random  Forest diketahui  berkinerja sangat baik serta kuat terhadap overfitting. Oleh karena itu, pada makalah ini dikembangkan  sistem  deteksi  kantuk  menggunakan  sinyal elektrokardiogram  (EKG)  dan  Random  Forest.  Sistem  deteksi kantuk  dilatih  menggunakan  rekaman  EKG  dari  database DROZY yang dilengkapi Karolinska Sleepiness Scale (KSS). Fitur masukan  sistem  diekstraksi  berdasarkan  metode  ranah  waktu dan ranah frekuensi. Tingkat kantuk diklasifikasikan berdasarkan KSS yang disederhanakan menjadi dua kelas, yaitu kantuk dan terjaga. Random Forest divalidasi dengan metode Out- of-Bag (OOB). Efek dari variasi jumlah estimator dan max feature terhadap kinerja sistem dievaluasi. Fitur diurutkan berdasarkan kepentingannya  dan  dikombinasikan  sebagai  masukan  sistem dengan  berbagai  panjang  segmentasi  EKG.  Kinerja  terbaik sistem deteksi kantuk yaitu rata-rata akurasi 94,61%, sensitivitas
96,67%,  dan  specificity  91,67%,  yang  diperoleh  dengan segmentasi 40 detik.
Kata Kunci--Kantuk, Elektrokardiogram, KSS, Random Forest.

## I. P ENDAHULUAN
Kematian  dan  luka  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  menjadi masalah yang serius secara global. Menurut data Global Status Report on Road Safety 2018 , angka kematian akibat kecelakaan lalu lintas terus bertambah, mencapai 1,35 juta jiwa pada tahun 2016  [1].  Kantuk  merupakan  salah  satu  penyebab meningkatnya  risiko kecelakaan  lalu  lintas.  AAA  Foundation for  Traffic  Safety  telah  melakukan  survei  pada  lebih  dari 14.000  kecelakaan  dari  tahun  2009  hingga  2013  dan memperkirakan bahwa kantuk terlibat dalam 21% kecelakaan fatal di Amerika [2].
Kantuk  didefinisikan  sebagai  keadaan  ketika  kesadaran terganggu  karena  kecenderungan  untuk  tidur  [3].  Kinerja mengemudi  yang  tidak  stabil  sering  terjadi  pada  pengemudi dalam  keadaan  mengantuk  [2].  Tingkat  kantuk  dapat dikelompokkan  berdasarkan Karolinska  Sleepiness  Scale (KSS)  [4].  Dengan  skala  KSS,  subjek  berada  pada  tingkatan yang mencerminkan kondisi psikofisik yang dirasakan [5].
Keadaan  kantuk  dan  terjaga  berkorelasi  dengan  aktivitas saraf  otonom  simpatetik  dan  parasimpatetik  tubuh.  Keadaan terjaga ditunjukkan dengan meningkatnya aktivitas simpatetik dan/atau menurunnya aktivitas parasimpatetik. Aktivitas saraf otonom dapat dianalisis menggunakan Heart Rate Variability (HRV) dari sinyal elektrokardiogram (EKG) [6]. Analisis HRV tersebut dapat dilakukan, baik pada ranah waktu maupun ranah frekuensi  [7].  EKG  merupakan  rekaman  dari  aktivitas  listrik yang  dihasilkan  oleh  sel  jantung  yang  mencapai  permukaan tubuh [8].
Beberapa penelitian mengenai deteksi kantuk menggunakan sinyal  EKG  telah  dilakukan  sebelumnya,  di  antaranya menggunakan  analisis  diskriminan  linier  [6],  jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  dengan Radial  Basis  Function (RBF)  [9],  dan JST-RBF  dengan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm Optimization (PSO) [10].
Pada  makalah  ini  dipaparkan  sistem  deteksi  kantuk menggunakan Random Forest . Dipilihnya Random Forest pada sistem deteksi ini adalah karena keunggulan-keunggulan yang dimiliki  oleh Random  Forest ,  di  antaranya  unggul  dalam penanganan overfitting . Overfitting merupakan  masalah  yang banyak terjadi pada machine learning . Di samping itu, Random Forest juga  belum  banyak  dieksplorasi  untuk  sistem  deteksi kantuk,  khususnya  yang  menggunakan  EKG. Random  Forest
1 Program Studi Fisika, F. MIPA, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36A, Surakarta, INDONESIA (Tlp: 0271-669017; e-mail: nuryani@mipa.uns.ac.id)
tersusun dari sejumlah decision tree . Random Forest diketahui berkinerja  sangat  baik  dibandingkan  dengan  banyak pengklasifikasi  lainnya  serta  kuat  terhadap overfitting [11]. Pada makalah ini digunakan fitur EKG pada ranah waktu dan ranah frekuensi.

## II. M ETODOLOGI
Metode  untuk  deteksi  kantuk  menggunakan  EKG  dan Random  Forest ditunjukkan  pada  Gbr.  1,  yang  menjelaskan proses pengembangan sistem deteksi kantuk. Dalam metode ini ada  beberapa  tahap,  yaitu  praproses,  ekstraksi  fitur,  pelatihan Random Forest , dan pengujian sistem.

## A. Persiapan Data
Data rekaman EKG dari partisipan kantuk/terjaga terdiri atas 34  rekaman.  Tiap rekaman  memiliki durasi 600 detik dengan sampling  rate 512  Hz.  Rekaman  EKG  dilengkapi  dengan tingkat  kantuk  berdasarkan  KSS.  Pada  makalah  ini,  tingkat kantuk  disederhanakan  menjadi  dua  tingkat,  yaitu  keadaan kantuk dengan skala KSS 1-5 dan keadaan terjaga dengan skala KSS 6-9. Deskripsi skala 5 pada KSS yaitu “tidak terjaga dan tidak kantuk” sedangkan pada skala 6 KSS yaitu “muncul tanda mengantuk”  sehingga  skala  5  dan  6  dapat  dijadikan  batasan antara  kelas  terjaga  dan  kantuk.  Tingkat  kantuk  digunakan sebagai  target  keluaran  atau  label  pada  pelatihan Random Forest .  Data  EKG  yang  digunakan  adalah  seperti  yang digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  [12],  yaitu ULg Multimodality  Drowsiness  Database atau  dinamai  dengan database DROZY.  Rincian  rekaman  EKG  yang  digunakan pada  makalah  ini  disajikan  pada  Tabel  I,  yang  menunjukkan bahwa  diperoleh  dua  puluh  rekaman  kelas  kantuk  dan  empat belas rekaman kelas terjaga.

## B. Praproses
Tahap  praproses  pengolahan  EKG  adalah  tahap  pertama sebelum tahap ekstraksi fitur. Pada tahap praproses dilakukan segmentasi,  filtrasi,  deteksi R-peaks, dan  analisis  spektrum dengan  metode  Welch.  Tiga  macam  panjang  segmen  diteliti, yaitu  20 detik, 30 detik, dan 40 detik.  Jumlah  segmen adalah 1.020  segmen  untuk  segmentasi  20  detik,  680  segmen  pada segmentasi 30 detik, dan 510 segmen pada segmentasi 40 detik. Proses  filtrasi dilakukan  untuk  mengurangi noise yang sering terjadi  pada  data  mentah  EKG.  Filter  yang  digunakan  adalah
filter Finite  Impulse  Response (FIR).  Selanjutnya,  dicari R - peaks EKG  (puncak  gelombang  QRS)  menggunakan pendekatan Hamilton [13]. R - peaks yang diperoleh digunakan sebagai  dasar  untuk  menghitung Normal-to-Normal  Interval (NNI), Heart  Rate (HR)  dan Power  Spectral  Density (PSD). NNI  merupakan  jarak  antara  dua R - peaks yang  berurutan, sedangkan    PSD  dihitung  dari  NNI  menggunakan  metode Welch. Pita frekuensi dibagi pada batasan Very Low Frequency (VLF)  (0,00 Hz  –  0,04 Hz), Low  Frequency (LF) (0,04 Hz  – 0,15 Hz), dan High-Frequency (HF) (0,15 Hz – 0,40 Hz).

## C. Ekstraksi Fitur
Perbedaan  panjang  NNI  pada  EKG  terjaga  dan  kantuk menjadi dasar untuk ekstraksi fitur. Pita LF berkorelasi dengan aktivitas  simpatetik  dan  pita  HF  berkorelasi  dengan  aktivitas parasimpatetik pada analisis HRV [6], sehingga analisis ranah frekuensi ini digunakan sebagai fitur.
PSD atau spectral power mewakili kekuatan sinyal masukan pada  suatu  rentang  frekuensi.  Perhitungan  PSD  berdasarkan
Gbr. 1 Rancangan pengembangan sistem deteksi kantuk.
T ABEL I R INCIAN R EKAMAN EKG YANG D IGUNAKAN Rekaman KSS Label Rekaman KSS Label 1-1.edf 3 0 7-3.edf 9 1 1-2.edf 6 1 8-1.edf 2 0 1-3.edf 7 1 8-2.edf 6 1 2-2.edf 7 1 8-3.edf 8 1 2-3.edf 6 1 9-2.edf 6 1 3-1.edf 2 0 9-3.edf 8 1 3-2.edf 3 0 10-1.edf 3 0 3-3.edf 4 0 10-3.edf 7 1 4-1.edf 4 0 11-1.edf 4 0 4-2.edf 8 1 11-2.edf 7 1 4-3.edf 9 1 11-3.edf 7 1 5-1.edf 3 0 12-1.edf 2 0 5-2.edf 7 1 13-1.edf 6 1 5-3.edf 8 1 13-2.edf 3 0 6-2.edf 3 0 14-1.edf 5 0 6-3.edf 7 1 14-2.edf 7 1 7-2.edf 4 0 14-3.edf 8 1 Keterangan label: 0 = terjaga 1 = kantuk
metode Welch melibatkan pembagian sinyal menjadi beberapa segmen,  mengambil periodogram yang  dimodifikasi  dari segmen  ini,  dan  dirata-rata  [14].  Parameter  ranah  frekuensi dihitung  berdasarkan  pita  frekuensi  dengan  rentang  standar untuk pita VLF (0,00 Hz – 0,04 Hz), LF (0,04 Hz – 0,15 Hz), dan HF (0,15 Hz – 0,40 Hz) [15]. Dari proses ekstraksi fitur, seperti pada Tabel II, diperoleh enam belas fitur ranah frekuensi berdasarkan penelitian sebelumnya [15]. Gbr. 2 menunjukkan hasil ekstraksi metode ranah frekuensi. Terlihat dalam gambar bahwa rekaman kelas kantuk mempunyai komponen HF yang lebih  tinggi,  sedangkan  rekaman  kelas  terjaga  mempunyai komponen LF yang lebih tinggi.
Parameter statistik diturunkan dari seri NNI, seri perbedaan NNI berurutan (ΔNNI), dan seri HR [15]. NNI pada rekaman kelas kantuk terlihat lebih panjang daripada NNI pada rekaman kelas  terjaga,  seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  3.  Tabel  III menunjukkan parameter statistik NNI dan detak jantung yang merupakan  parameter  EKG  ranah  waktu,  yang  terdiri  atas delapan belas fitur.
Pada  semua  fitur  diberlakukan  normalisasi  menggunakan minmax scaller sehingga fitur berada pada skala antara 0 dan 1 berdasarkan  (1).  Normalisasi  bertujuan  untuk  menyamakan standar  fitur  dalam  rentang  tertentu.  Fitur  harus  disamakan pada  skala  karena  satuan  dan  amplitudo  fitur-fitur  yang digunakan dalam klasifikasi sangat berbeda antara satu dengan yang lain [16].
𝑓 𝑖,𝑁 = 𝑓 𝑖 −min⁡(𝑓 𝑖 ) max⁡(𝑓 𝑖 )−min⁡(𝑓 𝑖 ) (1)
dengan f i,N adalah fitur ke- i yang telah dinormalisasi, f i adalah fitur  ke- i ,  sedangkan min(f i ) dan max(f i ) adalah  nilai  minimal dan maksimal fitur ke- i [16].

## D. Pelatihan dan Pengujian Random Forest
Random  Forest adalah  kumpulan  atau  ansambel  dari Classification and Regression Trees (CART) yang dilatih pada set data dengan ukuran yang sama dengan set pelatihan, yang disebut bootstrap dan  dibuat  dari  pengambilan  sampel  ulang secara  acak  pada  set  pelatihan  itu  sendiri  [17].  Pelatihan Random Forest dilakukan dengan menggunakan 80% data dari setiap  variasi  segmen  waktu.  Sampel  data  pelatihan  diambil dari  80%  segmen  secara  acak  dari  setiap  rekaman,  sehingga
T ABEL II
F ITUR R ANAH F REKUENSI Fitur Ranah Frekuensi Pita Frekuensi Satuan Puncak frekuensi VLF, LF, dan HF Hz Daya absolut VLF, LF, dan HF ms 2 Daya relatif VLF, LF, dan HF ms 2 Daya logaritmik VLF, LF, dan HF log Daya ternormalisasi LF, dan HF - Total daya semua pita frekuensi - ms 2 Gbr. 2 Grafik PSD rekaman, (a) kelas kantuk, (b) terjaga. T ABEL III
F ITUR S TATISTIK P ARAMETER EKG R ANAH W AKTU
Fitur Ranah Waktu Keterangan Satuan NNI counter jumlah NNI - NNI mean mean NNI ms NNI min NNI minimal ms NNI max NNI maksimal ms NNI diff mean mean ΔNNI ms NNI diff min ΔNNI minimal ms NNI diff max ΔNNI maksimal ms HR mean mean detak jantung bpm HR min detak jantung minimal bpm HR max detak jantung maksimal bpm HR std standar deviasi seri detak jantung bpm SDNN standar deviasi NNI ms RMSSD akar rata-rata dari ΔNNI kuadrat ms SDSD standar deviasi ΔNNI ms NN50 jumlah ΔNNI yang lebih besar dari 50 ms - pNN50 rasio antara NN50 dengan jumlah total NNI - NN20 jumlah ΔNNI yang lebih besar dari 20 ms - pNN20 rasio antara NN20 dengan jumlah total NNI -
data pelatihan dan pengujian mempunyai rasio kelas terjaga dan kantuk  yang  sama.  Tahap  pelatihan  terdiri  atas  tahap-tahap sebagai berikut [11].
1. Pembuatan pohon sejumlah N estimator dari data pelatihan.
2. Penumbuhan  pohon  klasifikasi  yang  tidak  dipotong  pada setiap  sampel bootstrap ,.  Pada  setiap  nodus,  daripada memilih  pemisahan  terbaik  di  antara  semua  prediktor, diambil  sampel m_try acak  dari  prediktor  dan  dipilih pemisah terbaik di antara variabel tersebut.
3. Prediksi  data  baru  dengan  mengumpulkan  prediksi  dari semua pohon (yaitu suara terbanyak untuk klasifikasi).
Random Forest divalidasi menggunakan akurasi Out-of-Bag (OOB),  yaitu  data  yang  tidak  termasuk  dalam  sampel bootstrap .  Pengujian Random  Forest dilakukan  dengan  data pengujian  sejumlah  20%  dari  data  keseluruhan  yang  tidak digunakan dalam proses pelatihan.
Random forest dapat digunakan untuk menentukan peringkat fitur berdasarkan pengaruhnya dalam klasifikasi. Kepentingan fitur  dinilai  oleh  indeks  kriteria Gini impurity .  Indeks  Gini adalah  ukuran  kekuatan  prediksi  variabel  pada  regresi  atau klasifikasi.  Gini  yang  rendah  memiliki  arti  sebuah  fitur mempunyai  peran  yang  bagus  dalam  memisahkan  data  ke dalam dua kelas. Oleh karena itu, indeks Gini dapat digunakan untuk  membuat  peringkat  kepentingan  fitur  pada  klasifikasi [17].
Kinerja  sistem  deteksi  ini  ditentukan  menggunakan  tiga parameter  kinerja,  yaitu  akurasi,  sensitivitas,  dan specificity . Akurasi  menunjukkan  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan nilai  aktual,  yaitu  tingkat  kesuksesan Random  Forest mengklasifikasi  kelas  terjaga  dan  kantuk.  Sensitivitas menunjukkan True  Positive  Rate (TPR)  atau  tingkat kesuksesan Random  Forest mendeteksi  kelas  kantuk. Specificity menunjukkan False Positive Rate (FPR) atau tingkat kesuksesan Random Forest mendeteksi kelas terjaga. Akurasi diperoleh dari (1), sensitivitas diperoleh dari (2), dan specificity diperoleh dari (3).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ⁡ 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 𝑥100% (2) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = ⁡ 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (3)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = ⁡ 𝑇𝑁 𝐹𝑃+𝑇𝑁 𝑥100% (4)
dengan TP adalah true positive , yaitu jumlah data EKG kantuk terdeteksi  benar; FP adalah false  positive ,  yaitu  jumlah  data EKG kantuk terdeteksi salah; FN adalah false negative , yaitu jumlah data EKG terjaga terdeteksi salah; dan TN adalah true negative , yaitu jumlah data EKG terjaga terdeteksi benar [18].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  makalah  ini  dipaparkan  sistem  deteksi  kantuk meggunakan elektrokardiogram dan algoritme Random Forest . Prinsip  dari  algoritme Random  Forest adalah  ansambel  yang terdiri atas sejumlah sistem klasifikasi individu, yaitu decision tree yang  masing-masing  menentukan  hasil  klasifikasi individu,  dengan  hasil  akhir  dari  model  ansambel Random Forest ditentukan  oleh  suara  terbanyak  dari  masing  masing decision tree . Struktur Random Forest mempunyai parameter yang  perlu  ditentukan  sebelum  dilakukannya  pelatihan.  Pada makalah  ini,  dilakukan  variasi  jumlah estimator (jumlah decision  tree yang  digunakan),  seperti  pada  Tabel  IV,  serta variasi max  feature (jumlah  maksimal  fitur  acak  yang dipertimbangkan di setiap nodus), seperti pada Tabel V, untuk menentukan  parameter  terbaik.  Kualitas  percabangan  pada
(a) (b)
Gbr. 3 Grafik NNI rekaman, (a) kelas kantuk, (b) terjaga.
T ABEL IV K INERJA S ISTEM D ETEKSI DENGAN V ARIASI J UMLAH E STIMATOR PADA R ANDOM F OREST
Jumlah Estimator Akurasi (%) Sensitivitas (%) Specificity (%) OOB (%) 10 84,74 88,91 78,79 70,40 20 85,20 91,09 76,79 75,55 30 86,21 93,59 75,67 76,84 40 86,76 93,75 76,79 78,49 50 86,76 93,75 76,79 77,94 60 85,66 92,50 75,89 79,23 70 85,29 91,25 76,79 78,68 80 85,66 91,25 77,68 79,04 90 86,03 91,88 77,68 80,33 100 86,03 91,25 78,57 79,04
pohon ditentukan dengan Gini impurity . Parameter lain seperti urutan  kepentingan  fitur  serta  kombinasi  gabungan  fitur ditentukan  dalam  makalah  ini.  Kinerja  model  dinilai menggunakan  parameter  akurasi,  sensitivitas, specificity ,  dan akurasi  OOB.  Akurasi,  sensitivitas,  dan specificity yang digunakan  merupakan  rata-rata  dari  pelatihan  dan  pengujian, sedangkan akurasi OOB diperoleh dari hasil pengujian.
Jumlah estimator menunjukkan  banyaknya  pengklasifikasi pohon  ( decision  tree )  yang  digunakan  untuk  membangun ansambel Random  Forest .  Variasi  ini  bertujuan  untuk menemukan jumlah estimator yang tepat untuk sistem deteksi kantuk. Hasil variasi jumlah estimator disajikan pada Tabel IV. Kinerja  terbaik  rata-rata  akurasi,  sensitivitas,  dan specificity diperoleh  pada  jumlah estimator 40  dan  50  dengan  nilai akurasi,  sensitivitas,  dan specificity berturut-turut sebesar 86,76%,  93,75%,  dan  76,79%.  Dari  hasil  tersebut,  terlihat bahwa  semakin banyak pohon yang  digunakan,  semakin baik kinerja Random  Forest .  Namun,  setelah  variasi  jumlah estimator 50, tidak terdapat kenaikan kinerja.
Nilai max features menunjukkan banyaknya nilai maksimal fitur acak yang dapat diambil pada setiap titik pemisah setiap individu pohon Random Forest . Dari Tabel V diperoleh kinerja terbaik pada akurasi, sensitivitas, dan specificity pada nilai 0,3,
dengan nilai akurasi, sensitivitas, dan specificity berturut-turut 87,87%, 93,13%, dan 80,36%. Max features 0,3 mengandung arti bahwa setiap individu pohon hanya dapat mempertimbangkan  maksimal  30%  fitur  pada  setiap  nodus untuk dijadikan pemisah.
Urutan kepentingan fitur bertujuan untuk menilai kontribusi setiap  fitur  dalam  menentukan  hasil  klasifikasi.  Semua  fitur ranah  waktu  dan  ranah  frekuensi  dijadikan  masukan Random Forest . Jumlah estimator atau pohon yang digunakan sebanyak lima puluh dan max feature 0,3. Pada Gbr. 4 ditunjukkan fitur yang  berperan  paling  penting  sampai  paling  tidak  penting dalam  menentukan  hasil  deteksi.  Nilai  kepentingan  fitur didasarkan pada tingkat kesuksesan fitur tersebut mengurangi Gini impurity . Pengurutan fitur-fitur berdasarkan kepentingan- nya  bermanfaat  untuk  menentukan  fitur  yang  lebih  efisien dalam  menjalankan  klasifikasi.  Dari  eksperimen  diketahui bahwa fitur yang mempunyai tingkat kepentingan paling tinggi adalah RMSSD dan fitur yang mempunyai tingkat kepentingan paling rendah adalah FFT peak VLF. Tingkat kepentingan fitur lainnya  berada  di  antara  kedua  fitur  tersebut,  seperti ditunjukkan pada Gbr. 4.
Akurasi  sistem  deteksi  yang  menggunakan  variasi kombinasi fitur dan panjang segmen yang berbeda ditunjukkan pada  Gbr.  5.  Kombinasi  ini  dilakukan  berdasarkan  urutan kepentingan fitur seperti yang ditunjukkan Gbr. 4. Kombinasi cf1 terdiri  atas  satu  fitur,  yaitu  fitur  dengan  kepentingan tertinggi,  RMSSD.  Kombinasi cf2 terdiri  atas  dua  fitur,  yaitu fitur dengan kepentingan tertinggi (RMSSD) dan fitur dengan kepentingan tertinggi kedua (pNN20). Dengan cara yang sama, cf3 terdiri atas tiga fitur dengan kepentingan tertinggi pertama sampai ketiga, yaitu RMSSD, pNN20, dan SDSD. Kombinasi cf4 sampai  dengan cf33 disusun  dengan  cara  yang  serupa.
T ABEL V
H ASIL V ARIASI M AX F EATURES PADA R ANDOM F OREST Max Feature Akurasi (%) Sensitivitas (%) Specificity (%) OOB (%) 0,2 86,76 90,00 82,14 80,70 0,3 87,87 93,13 80,36 79,60 0,4 86,40 91,88 78,57 79,78 0,5 87,50 91,25 82,14 78,31
Gbr. 4 Grafik kepentingan fitur.
Dengan demikian, cf33 merupakan kombinasi dari semua fitur. Akurasi  dengan  panjang  segmen  (20,  30,  dan  40  detik)  pada semua kombinasi tersebut juga dipaparkan pada Gbr. 5.
Seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  5,  terlihat  bahwa  dengan menggabungkan  fitur  dengan  urutan  kepentingan  tertinggi, dihasilkan  kenaikan  akurasi.  Namun,  akurasi  mengalami penurunan pada tingkat tertentu. Akurasi terbaik untuk panjang segmen 20 detik adalah 90,93%, pada kombinasi fitur cf18 dan cf19 .  Akurasi  terbaik  pada  segmen  30  detik  adalah  88,97% pada cf9 dan cf21 , sedangkan akurasi terbaik pada segmen 40 detik adalah 94,61% pada cf19. Dari hasil kombinasi gabungan fitur dan panjang segmentasi, diperoleh sistem deteksi kantuk dengan  kinerja  terbaik  adalah  pada cf19 ,  yang  terdiri  atas sembilan  belas  fitur  dan  segmentasi  40  detik.  Kinerja  sistem deteksi keadaan ini adalah akurasi 94,61%, sensitivitas 96,67%, dan specificity 91,67%.  Akurasi  menunjukkan  kemampuan model  dalam  mendeteksi  kelas  terjaga  dan  kantuk  dengan benar. Dengan demikian, model dengan akurasi terbaik adalah kombinasi gabungan fitur cf19 dan segmentasi 40.
Pada  panjang  segmen  40  detik  terdapat  510  segmen  data, sehingga  didapatkan  data  pelatihan  408  segmen  dan  data pengujian  102  segmen,  dengan  perbandingan  80%  dan  20%.
Hasil  pengujian  ditunjukkan  pada  Gbr.  6,  yaitu  diperoleh  56 true positive , 35 true negative , tujuh false positive , dan empat false negative dari total data pengujian 102 segmen . Hasil ini menunjukkan  bahwa  sistem  deteksi  dapat  mengidentifikasi keadaan kantuk dengan benar sebanyak 56 kali, mengidentifikasi  keadaan  terjaga  dengan  benar  sebanyak  35 kali, salah mendeteksi kelas kantuk sebanyak  empat kali, dan salah mendeteksi kelas terjaga sebanyak tujuh kali.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  makalah  ini  telah  dibuat  suatu  model  sistem  deteksi kantuk menggunakan ansambel Random Forest dengan EKG. Masukan  sistem  deteksi  kantuk  berasal  dari  fitur  yang diekstraksi dari rekaman EKG dengan metode ranah waktu dan ranah  frekuensi.  Sebelum  dilakukan  ekstraksi  fitur,  rekaman EKG  difiltrasi  menggunakan  filter  FIR  dan  kompleks  QRS dideteksi  menggunakan  algoritme Hamilton  segmenter .  Hasil deteksi kompleks QRS digunakan untuk menentukan NNI yang diperlukan untuk ekstraksi fitur.
Pengembangan  model  deteksi  kantuk Random  Forest dilakukan  dengan  optimasi  variasi  struktur Random  Forest . Variasi yang dilakukan adalah variasi jumlah estimator , jumlah max  features ,  mengurutkan  fitur  berdasarkan  kepentingannya dalam  menentukan  keputusan Random  Forest ,  serta  variasi masukan kombinasi gabungan fitur. Pelatihan Random Forest menghasilkan model dengan kinerja terbaik dengan segmentasi 40 detik dan kombinasi  gabungan  fitur cf19 , dengan rata-rata akurasi 94,61%, sensitivitas 96,67%, dan specificity 91,67%.

## R EFERENSI
[1]  WHO, Global Status Report on Road Safety 2018 , Geneva, Switzerland: World Health Organization, 2018.
[2]  J. He, W. Choi, Y. Yang, J. Lu, X. Wu, dan K. Peng, “Detection of Driver Drowsiness  Using  Wearable  Devices:  A  Feasibility  Study  of  the Proximity  Sensor,” Applied  Ergonomics ,  Vol.  65,  hal.  473-480,  Nov. 2017.
[3]  J.D. Slater, “A Definition of Drowsiness: One Purpose for Sleep?” Med. Hypotheses , Vol. 71, No. 5, hal. 641-644, Nov. 2008.
[4]  K. Kaida, M. Takahashi, T. Åkerstedt, A. Nakata, Y. Otsuka, T. Haratani, dan K. Fukasawa, “Validation of the Karolinska Sleepiness Scale against
Gbr. 5 Akurasi sistem deteksi pada kombinasi fitur dan panjang segmen.
Gbr. 6 Grafik confusion matrix model Random Forest terbaik.
Performance and EEG Variables,” Clin. Neurophysiol. , Vol. 117, No. 7, hal. 1574-1581, Jul. 2006.
[5]  A. Shahid, K. Wilkinson, S. Marcu, dan C.M. Shapiro, Eds., STOP, THAT and One Hundred Other Sleep Scales , New York, USA: Springer Science & Business Media, 2012.
[6]  J.  Vicente,  P.  Laguna,  A.  Barta,  dan  R.  Bailón,  “Drowsiness  Detection Using Heart Rate Variability,” Med. Biol. Eng. Comput. , Vol. 54, No. 6, hal. 927-937, Jan. 2016.
[7]  B.  Singh  dan  N.  Bharti,  “Software  Tools  for  Heart  Rate  Variability Analysis,” Int.  J.  Recent  Sci.  Res. ,  Vol.  6,  No.  4,  hal.  3501-3506,  Apr. 2015.
[8]  G.S. Wagner dan D.G. Strauss, Marriott’s Practical Electrocardiography , Philadelpia, USA: LWW, 2013.
[9]  O.  Maftukhaturrizqoh,  “Deteksi  Kantuk  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan  dengan  Fitur  Statistik  RR  Elektrokardiogram,”  Skripsi, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia, Jul. 2018.
[10]  A.  Shalihah,  “Sistem  Deteksi  Kantuk  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  dan  Particle  Swarm  Optimization,”  Skripsi,  Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia, Sep. 2019.
[11]  A.  Liaw  dan  M.  Wiener,  “Classification  and  Regression  by randomForest,” R News , Vol. 2/3, hal. 18-22, Des. 2002.
[12]  Q.  Massoz,  T.  Langohr,  C.  François,  dan  J.G.  Verly,  “The  ULg Multimodality Drowsiness Database (Called DROZY) and Examples of
Use,” 2016 IEEE Winter Conf. Appl. Comput. Vis. (WACV) , 2016, hal. 1- 7.
[13]  P. Hamilton, “Open Source ECG Analysis,” Comput. Cardiol. , 2002, hal. 101-104.
[14]  K.K.  Parhi  dan  M.  Ayinala,  “Low-complexity  Welch  Power  Spectral Density  Computation,” IEEE  Trans.  Circuits  Syst.  I:  Regul.  Pap. ,  Vol. 61, No. 1, hal. 172-182, Jun. 2013.
[15]  P.  Gomes,  P.  Margaritoff,  dan  H.  Silva,  “pyHRV:  Development  and Evaluation of an Open-source Python Toolbox for Heart Rate Variability (HRV),” Proc. Int. Conf. Electric., Electron. Comput. Eng. (IcETRAN) , 2019, hal. 822-828.
[16]  Y.  Isler,  “Discrimination  of  Systolic  and  Diastolic  Dysfunctions  Using Multi-layer Perceptron in Heart Rate Variability Analysis,” Comput. Biol. Med. , Vol. 76, hal. 113-119, Sep. 2016.
[17]  A. Sarica, A. Cerasa, dan A. Quattrone, “Random Forest Algorithm for the  Classification  of  Neuroimaging  Data  in  Alzheimer's  Disease:  A Systematic Review,” Front. Aging Neurosci. , Vol. 9, hal. 1-12, Okt. 2017.
[18]  M. Ghaderzadeh, R. Fein, dan A. Standring, “Comparing Performance of Different  Neural  Networks  for  Early  Detection  of  Cancer  from  Benign Hyperplasia of Prostate,” Appl. Med. Inform. , Vol. 33, No. 3, hal. 45-54, Sep. 2013.