Oktober 2022

## Pemodelan Sistem Radar untuk Analisis Pengaruh

## Pakaian sebagai Obstacle Pendeteksian Pernapasan
AZIZKA AYU DHIYANI 1 , ALOYSIUS ADYA PRAMUDITA 1 , YUYU WAHYU 2 ,

## HARFAN HIAN RYANU 1
1 Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Indonesia 2 Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Indonesia Email: azizkadhiyani@student.telkomuniversity.ac.id
Received 15 Agustus 2022 | Revised 20 September 2022 | Accepted 22 September 2022

## ABSTRAK
Continuous  Wave  Radar  (CW  Radar)  memiliki  banyak  aplikasi  terutama  dalam bidang kesehatan. CW Radar yang bekerja pada rentang frekuensi lebar memiliki keunggulan  seperti  bandwidth  lebar,  dan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  sehingga dapat  digunakan  untuk  deteksi  pergerakan  dinding  dada  atau  perut  pada pernapasan.  Namun,  obstacle  berupa  pakaian  dapat  memengaruhi  deteksi pernapasan manusia dengan sistem Radar. Pada penelitian ini dianalisis pengaruh pakaian  terhadap deteksi  pernapasan.  Sistem  Radar  dimodelkan  dengan Vector Network  Analyzer  (VNA),  BladeRF,  serta  MATLAB  untuk  mengubah  domain frekuensi  menjadi  domain  waktu.  Percobaan  dilakukan  pada  empat  jenis  kain dengan  jarak  objek  ke  antena  yaitu  45  cm.  Diperoleh  bahwa  obstacle  memiliki atenuasi kecil dan delay yang tidak signifikan, serta hasil BladeRF menunjukkan pola  pernapasan  dapat  dideteksi.  Sehingga  disimpulkan  bahwa  obstacle  tidak memengaruhi hasil pendeteksian pernapasan menggunakan sistem Radar.
Kata kunci : CW Radar, deteksi pernapasan, pakaian, VNA, BladeRF.

## ABSTRACT
Continuous Wave Radar (CW Radar) has many applications, especially in the health sector. CW Radar that works in a wide frequency range has advantages such as wide bandwidth, and a high level of accuracy so that it can be used for detection of chest or abdominal wall movement on breathing. However, obstacles in the form of clothing can affect the detection of human breathing with the Radar system. In this work, the effect of clothing on respiratory detection is analyzed. The Radar system is modeled with Vector Network Analyzer (VNA), BladeRF, and MATLAB to convert the frequency domain to the time domain. The experiment was carried out on four types of fabric with a distance of 45 cm from the object to the antenna. It was found that the obstacle has a small attenuation and insignificant delay, and the  BladeRF  results  show  that  breathing  patterns  can  be  detected.  So  it  is concluded that the obstacle does not affect the results of breathing detection using the Radar system.
Keywords : CW Radar, respiratory detection, clothing, VNA, BladeRF.

## 1. PENDAHULUAN
Detak  jantung  adalah  salah  satu  parameter  yang  diperlukan  untuk  memantau  kesehatan manusia serta erat kaitannya dengan pernapasan. Saat ini proses pengukuran detak jantung masih  menggunakan  alat  kontak  langsung  seperti vital  sign  monitor  dan  electrodiagraph (ECG) (Kano, dkk, 2018) . Hal tersebut menjadi hambatan bagi pasien penyakit kulit, serta menimbulkan efek psikis bagi pengguna alat medis jangka panjang. Sehingga dibutuhkan alat ukur medis yang tidak membutuhkan kontak langsung dengan penggunanya. Kelebihan dari alat  ukur  medis  tidak  kontak  langsung  yaitu  lebih  higienis,  dapat  digunakan  oleh  pasien penyakit kulit, dan dapat meminimalisir efek psikis. Teknologi yang mendukung alat tersebut yaitu Radio Detection and Ranging (Radar).
Radar adalah alat sensor elektromagnetik yang dapat mendeteksi objek pada jarak jauh dan tidak mudah terganggu (Xiong, dkk, 2017) . Salah satu aplikasinya yaitu pada bidang medis. Continuous Wave Radar (CW Radar) yaitu jenis Radar yang mentransmisikan dan menerima gelombangnya secara bersamaan (Malanowski & Kulpa, 2011) . Untuk menciptakan alat tersebut diperlukan bandwidth impedansi Ultra-Wide Band (UWB) dan sedikit distorsi. Selain itu, diperlukan pula antena yang dapat mendukung rentang frekuensi lebar yaitu antena UWB, karena antena tersebut dapat mendeteksi pergeseran kecil (Alemaryeen, dkk, 2018) . Pada penelitian (Liang, dkk, 2019) telah dilakukan analisa terkait kegunaan Radar untuk deteksi pernapasan, percobaan dilakukan dengan  menggunakan CW  Radar  dengan  sistem  Doppler pada  frekuensi  kerja  2.4  GHz,  dan  antena dipole  array  sebagai  pendukung  sistem  Radar tersebut. Selain itu, telah dilakukan penelitian juga terkait pengaruh posisi duduk, berjalan, melompat, dan berlari terhadap keakuratan informasi deteksi pernapasan yang dilakukan oleh Radar pada penelitian (Li, dkk, 2018) . Dari kedua penelitian tersebut didapatkan hasil yang baik dan menunjukkan bahwa Radar dapat digunakan untuk mendeteksi pernapasan. Akan tetapi,  penelitian  sebelumnya  tidak  menyinggung  pengaruh  pakaian  yang  digunakan  oleh penggunanya.  Penelitian  ini  menggunakan  CW  Radar  dengan  memanfaatkan  konsep  efek Doppler. VNA dan BladeRF digunakan sebagai Radar dikarenakan kinerjanya yang cocok untuk mendeteksi pernapasan. Antena Vivaldi digunakan karena memiliki karakteristik UWB. Selain itu dianalisis pula pengaruh obstacle berupa pakaian dengan jenis kain dan ketebalan yang berbeda karena pakaian erat penggunaannya dengan manusia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Konsep Deteksi Pernapasan Manusia
Ketika manusia melakukan pernapasan dada umumnya akan ada dua pergerakan yang akan terjadi yaitu inhale dan exhale (Guyton, 1999) . Dengan CW Radar maka transmitter akan terus  menerus  mengirimkan  sinyal  untuk  mendeteksi setiap pergerakan pada  dinding dada manusia tersebut (Skolnik, 2018) (Yamada, 2022) . Pada Gambar 1, T ( t ) merupakan sinyal yang dikirim transmitter ke objek dan R ( t ) adalah sinyal balik dari objek menuju receiver, 𝑑 merupakan jarak deteksi ketika objek inhale, dan 𝑑   +   𝑥 ( ) merupakan jarak deteksi ketika objek exhale. Fungsi 𝑥 ( ) =  𝑑 cos(𝜔𝑡) merupakan selisih posisi dinding dada ketika inhale dan exhale.  Dengan 𝑑 merupakan  amplitudo  respirasi  dan 𝜔𝑡 merupakan respiration  rate. Pemodelan tersebut berada pada domain waktu dengan pergeseran tertentu (Ambarini, dkk, 2018) .

## Gambar 1. Skema Pendeteksian Pernapasan menggunakan Sistem CW Radar

## 2.2  Perambatan Gelombang melalui Obstacle Bahan Tekstil
Gelombang yang ditransmisikan dari antena pada CW Radar untuk mendeteksi gerak pada dinding  dada  akan  melalui obstacle  yaitu  bahan  tekstil.  Secara  umum,  tekstil  memiliki konstanta  dielektrik  yang  sangat  rendah  dikarenakan  bahannya  yang  sangat  berpori (Salvado, dkk, 2012) (Singh, 2014) . Pada prinsipnya apabila gelombang melalui beberapa medium atau obstacle maka akan ada gelombang yang dipantulkan dan diteruskan. Dengan adanya obstacle maka akan muncul nilai atenuasi yang bisa diketahui apabila didapatkan nilai
𝛼 . Untuk mendapatkan nilai 𝛼 maka perlu mengetahui nilai konstanta dielektrik ril ( ε ) dan konstanta  dielektrik  imajiner  ( ε )  dengan  menggunakan  Persamaan  (1)  dan  (2) (White, 2004) .
tan 𝛿 = (1) α = √ 1 + − 1
(2)
dimana tan 𝛿 merupakan parameter loss tangent yang menentukan sifat suatu medium. Selain itu α merupakan  nilai  ril  dari  konstanta  propagasi  dengan  satuan  Np/m  dan 𝜔 merupakan frekuensi sudut dengan satuan rad/s, dan 𝜇 merupakan permeabilitas (White, 2004) .
Tabel 1. Tabel Konstanta Dielektrik Bahan Tekstil
Hasil Nonconductive Fabric Katun 100% Polyester Jeans 𝜀 r 1,60 1,90 1,70 tan 𝛿 0,0400 0,0045 0,0250
Bahan  tekstil  sebagai  obstacle  pada  penelitian  ini  yaitu  berupa  pakaian.  Pakaian  yang digunakan sebagai obstacle adalah pakaian dengan bahan katun, 100% polyester, jeans, dan kulit.  Karakteristik  dari  bahan-bahan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 (White,  2004) . Karakteristik kulit sendiri akan dilihat pada saat deteksi pola pernapasannya. Nantinya melalui percobaan menggunakan pemodelan sistem Radar VNA akan dihitung total atenuasi dan delay yang timbul serta pergeseran yang disebabkan oleh obstacle.
Atenuasi  adalah  pelemahan  suatu  sinyal  yang  disebabkan  oleh  jarak  yang  ditempuh  oleh gelombang  ketika  menuju  objek  serta  pengaruh obstacle  pada  sistem.  Sedangkan  delay merupakan  tunda  waktu  yang  muncul  akibat  adanya obstacle  pada  sistem  pendeteksian dengan  Radar,  dengan  adanya delay  maka  pergeseran  dari  sinyal  dapat  dilihat  dengan
membandingkan  dua  kondisi,  yaitu  ketika  tidak  terdapat obstacle  pada  sistem  deteksi  dan ketika terdapat obstacle.

## 2.3  Radar UWB
Radar UWB pada standar internasional bekerja pada frekuensi kerja 3,1 GHz hingga 10,6 GHz (Ryanu,  dkk,  2021) .  Dengan bandwidth  yang  lebar,  didapatkan  resolusi  tinggi  untuk mendeteksi  pergerakan  pada  dinding  dada.  Prinsip  kerja  Radar  UWB  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Pertama, Radar UWB akan mengirimkan pulsa pendek melalui antena transmitter (Tx),  setelah  itu  sinyal  akan  ditransmisi  ke  daerah  yang  diinginkan.  Ketika  pulsa  tersebut mendeteksi sasaran, maka bagian dari energi elektromagnetik akan tercermin dari objek dan dipantulkan kembali oleh antena receiver (Rx). Selanjutnya waktu tunda antara sinyal kirim dan terima merupakan jarak antena Tx, target, dan antena Rx (Hung, dkk, 2017) . UWB memiliki keunggulan dapat menembus obstacle, presisi yang tinggi, radiasi yang rendah, dan konsumsi energi yang rendah, sehingga dinilai cocok pada bidang medis (Pisa, dkk, 2016) .

## Gambar 2. Prinsip Dasar dari Radar UWB

## 2.4 Antena Vivaldi dan VNA
Antena  adalah  suatu  alat  atau  perangkat  yang  berfungsi  sebagai transmitter  dan  receiver gelombang  elektromagnetik.  Antena  Vivaldi  sesuai  pada  Gambar  3,  dinilai  cocok  untuk diaplikasikan  dengan CW  Radar dan  UWB  pada pendeteksian  pernapasan (Praktika, dkk, 2019) .  Antena  Vivaldi  memiliki  keunggulan  yaitu bandwidth  lebar  dengan  rentang  2  GHz sampai  20  GHz,  serta  polarisasi  yang  linier. Tapered  Slot  Antenna  (TSA)  merupakan  slot meruncing  pada  antena  Vivaldi  yang  menyebabkan  antena  memiliki bandwidth  lebar  serta direktivitas yang tinggi dan memancarkan pola radiasi yang linear (Gibson, 1979) (Liu, dkk, 2022) .
Gambar 3. Antena Vivaldi
Vector Network Analyzer (VNA) adalah alat ukur yang digunakan untuk mengukur parameter scattering  dari  suatu  jaringan  atau  sistem  kutub  N.  Salah  satu  keluaran  VNA  adalah  S- parameter. Berdasarkan ilustrasi pada Gambar 4, S-Parameter terdiri dari S yaitu daya yang ditransfer dari port 2 ke port 1, S yaitu daya yang ditransfer dari port 1 ke port 2, S yaitu sinyal refleksi pada port 1 hasil dari sinyal yang terjadi pada port 1, dan S yaitu sinyal refleksi pada port  2  hasil  dari  sinyal  yang  terjadi  pada  port  2 (Hutapea  &  Santoso,  2018) (Pramudita, dkk, 2021) .

## Gambar 4. VNA

## 2.5 BladeRF
Pada  penelitian  ini  BladeRF  dipilih  untuk  menjadi  pemodelan  dari  sistem  Radar  untuk medeteksi pernapasan pada manusia. BladeRF sesuai pada Gambar 5, merupakan hardware yang  merupakan  salah  satu  jenis  dari  SDR  yang  diatur  oleh  GNU  Radio  sebagai software. Spesifikasi umum BladeRF yaitu memiliki frekuensi kerja pada rentang 300 MHz sampai dengan 3,8 GHz dengan bandwidth 28 MHz, selain itu bersifat full duplex dan memiliki sample rate 40 Mbps (Cutugno, dkk, 2020) .

## Gambar 5. BladeRF

## 2.6  FFT dan IFFT
Terdapat dua (2) metode yang umum digunakan dalam mengolah data hasil deteksi sistem Radar  menggunakan  VNA,  yaitu Fast  Fourier  Transform  (FFT)  dan  Inverse  Fast  Fourier Transform  (IFFT).  FFT  merupakan  suatu  algoritma  yang  efisien  dalam  memproses  suatu komputasi  yang  kaitannya  dengan  pengolahan data. FFT  dalam  hal pengolahan  data  pada sistem Radar umumnya digunakan untuk mengubah hasil data pada domain waktu menjadi domain  frekuensi.  Pada  FFT  terdapat  dua  kondisi,  yaitu  ketika 𝑛 bernilai  genap  yang dinyatakan dengan 2 𝑛 dan ketika 𝑛 bernilai ganjil yang dinyatakan dengan 2𝑛 + 1. Persamaan (3) merupakan persamaan umum dari FFT, sedangkan Persamaan (4) merupakan 𝑋(𝑘) ketika 𝑛 bernilai genap dan ganjil,
𝑋(𝑘) = 𝑥(𝑛). 𝑊
𝑋(𝑘) = 𝑥(2𝑛). 𝑊 + 𝑥(2𝑛 + 1). 𝑊 ( ) (3)
(4)
dengan 𝑋(𝑘) merupakan  FFT    pada  domain  frekuensi  dengan  nilai k  tertentu  sesuai  yang ditentukan,  selain  itu 𝑁 merupakan  banyaknya  data  keluaran  dari  VNA.  Sedangkan 𝑥(𝑛) merupakan hasil data VNA yang berada pada domain waktu dengan 𝑊 merupakan faktor yang bisa dinyatakan dengan 𝑒 . Pada Persamaan (4),    pada sigma muncul agar ketika dijumlahkan nilai 𝑁 akan tetap sama seperti nilai 𝑁 yang digunakan pada data.
Fungsi IFFT merupakan kebalikan dari FFT. IFFT merupakan suatu algoritma yang digunakan untuk mengubah data pada domain frekuensi menjadi domain waktu. Pada IFFT juga terdapat dua kondisi, yaitu ketika 𝑘 bernilai genap yang dinyatakan dengan 2 𝑘 dan ketika 𝑘 bernilai ganjil yang dinyatakan dengan 2 𝑘 + 1. Persamaan (5) merupakan persamaan umum dari IFFT dan Persamaan (6) merupakan 𝑥(𝑛) ketika 𝑘 bernilai genap dan ganjil.
𝑥(𝑛) = 1 𝑁 𝑋(𝑘). 𝑊 𝑥(𝑛) = 𝑋(2𝑘). 𝑊 + 𝑋(2𝑘 + 1). 𝑊 ( )
dengan 𝑥(𝑛) merupakan IFFT dengan hasil pada domain waktu pada nilai 𝑛 tertentu, dengan 𝑁 merupakan jumlah  data  keluaran VNA.  Selain itu, 𝑋(𝑘) merupakan  hasil data  VNA  yang berada pada domain frekuensi dengan 𝑊 sama seperti pada FFT. Pada Persamaan (6) sama hal nya seperti Persamaan (4),    pada sigma muncul agar ketika dijumlahkan nilai 𝑁 akan tetap  sama  seperti  nilai 𝑁 yang  digunakan  pada  data (Zaytsev,  2022) .  Karena  IFFT merupakan inverse maka persamaan hasil proses IFFT akan seperti Persamaan (5) atau FFT.

## 2.7 Obstacle Pakaian
Bahan  yang  digunakan  merupakan  bahan  yang  sering  dipakai  sehari  hari  dan  memenuhi kondisi tertentu pada bidang medis. Ketebalan kain yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Ketebalan Pakaian Nilai Nonconductive Fabric Katun 100% Polyester Jeans Kulit Ketebalan (m) 4,48 × 10 7 × 10 6,38 × 10 0,01724

## 2.8  Sistem Pengolahan Data
Pengolahan hasil data oleh VNA menggunakan MATLAB, karena data yang didapatkan dalam domain  frekuensi,  sedangkan  dibutuhkan  data  dalam  domain  waktu  untuk  mempermudah analisis. Berikut adalah tahapan pengolahan data,
1. Menyusun data 𝑆 menjadi vektor FFT dalam domain frekuensi.
2. Membangkitkan sinyal transmit 𝑆 lalu diubah menjadi vektor diskrit 𝑆 (𝑛) dengan 𝑁 sebanyak jumlah data 𝑆 yaitu 501 titik.
3. Melakukan perhitungan FFT dari 𝑆 (𝑛) .
4. Melakukan konvolusi dengan k = 1 melalui persamaan berikut, yang mana nantinya 𝑆 (𝑘) akan menjadi input dari IFFT.
[𝑆 (𝑘)] = 𝐹𝐹𝑇 [ 𝑆 ]. 𝐹𝐹𝑇[𝑠 (𝑛)] (7) (5) (6)
5. Tahap terakhir yaitu menentukan sinyal terima dengan IFFT yang dinyatakan seperti persamaan berikut, dan nantinya 𝑠 (𝑛) menjadi output dari IFFT.
[𝑆 (𝑛)] = 𝐼𝐹𝐹𝑇 [𝑆 (𝑘)] (8)

## 2.9  Desain Sistem
Sistem pendeteksian pernapasan menggunakan sistem Radar dengan VNA dan BladeRF akan menggunakan beberapa perangkat yaitu VNA, antena Vivaldi, BladeRF, software MATLAB dan GNU  Radio.  Pada  penelitian  ini  program  pada  GNU  Radio  menggunakan  yang  sudah  ada. Gambar 6 menggambarkan tahapan percobaan yang akan dilakukan.

## Gambar 6. Diagram Alir Percobaan

## 2.10  Desain Sistem Radar
Percobaan  dengan  VNA  menghasilkan  data  pada  domain  frekuensi.  Eksperimen  dilakukan dengan  memberikan  jarak  antara  antena  dan  objek,  karena  nantinya  pendeteksian  akan dilakukan dari jarak jauh, sehingga observasi dilakukan dengan memberikan jarak sebesar 45 cm yang mana merupakan jarak dengan hasil paling optimal ketika pendeteksian dilakukan dengan  VNA.  Penggunaan  jarak  yang  terlalu  dekat  akan  mengakibatkan  munculnya  sinyal coupling yang akan menyulitkan pembacaan data. Pada percobaan ini rentang frekuensi yang digunakan yaitu 300 KHz – 8 GHz dengan 501 titik pengukuran. Objek yang digunakan pada percobaan ini yaitu berupa pelat, untuk melihat pengaruh obstacle saja. Sesuai pada Gambar 7, percobaan VNA dilakukan ketika tanpa obstacle dan dengan obstacle. Secara umum prinsip kerja  BladeRF  sama  seperti  VNA.  BladeRF  dapat  lebih  jelas  mendeteksi  pergeseran  kecil pernapasan  dengan  data  yang  dihasilkan  dalam  domain  waktu.  Sehingga  hanya  perlu memodelkan data dalam grafik. Gambar 8 memperlihatkan percobaan yang dilakukan dengan menggunakan Blade RF.
Gambar 7. Diagram Alir Percobaan dengan VNA
Gambar 8. Diagram Alir Percobaan dengan BladeRF

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Hasil Perhitungan Manual
Diperlukan perhitungan manual  dari  hasil  data  yang  didapatkan  dari  percobaan,  yaitu  total atenuasi, 𝜈 , dan t. Persamaan (9) sampai dengan (11) digunakan untuk mendapatkan nilai tersebut,
Total Atenuasi =  Tebal Pakaian × α (9) Ν = (10) 𝑡 = Tebal Pakaian ν (11)
Pada bahan kulit tidak dapat dilakukan perhitungan manual, karena tidak ada referensi yang menyajikan nilai parameter. Hasil perhitungan total atenuasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Manual Hasil Nonconductive Fabric 100% Polyester Jeans Katun 𝜀 r 8,55. 10 0,0425 0,064 Total Atenuasi 0,016 0,077 0,082 𝜈 (m/s) 218222985,4 231020693,3 237999443,5 𝑡 (s) 3,2 × 10 2,76 × 10 1,88 × 10

## 3.2 Hasil Percobaan dengan VNA
Pada  Gambar  9  akan  dilihat  pengaruh obstacle  melalui  delay  yang  terjadi  saat  dilakukan pendeteksian.  Karena obstacle  sangat  tipis  maka  pada  delay,  obstacle  tidak  terlalu  terlihat jelas. Sedangkan pada Gambar 10 akan dilihat total atenuasi yang ditimbulkan oleh obstacle.
Data  dibawah  adalah  perbandingan  pada  keadaan  deteksi  tanpa obstacle  maupun  objek, ketika ada objek, dan ketika terdapat obstacle.
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar 9. Hasil Pengukuran Delay Menggunakan VNA Pada Beberapa Material Percobaan VNA pada (a) Kain Katun, (b) Polyester, (c) Jeans, (d) Kulit
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 10. Hasil Pengukuran Atenuasi Menggunakan VNA Pada Beberapa Material Percobaan VNA pada (a) Kain Katun, (b) Polyester, (c) Jeans, (d) Kulit
Hasil  percobaan  pada  Gambar 9, dapat dilihat pada  Tabel 4. Dari Tabel dapat disimpulkan bahwa nilai delay yang disebabkan oleh obstacle sangat kecil (dalam orde ps). Namun, dari sisi atenuasi dapat disimpulkan material Jeans memberikan atenuasi yang paling besar yaitu sebesar 2,33 dB, dan atenuasi paling kecil dari bahan Polyester sebesar 0,80 dB.
Tabel 4. Hasil Percobaan Hasil Nonconductive Fabric Katun 100% Polyester Jeans Kulit Delay (ps) 6 - - 6 Vpp tanpa obstacle (dB) -29,37 -29,37 -29,37 -29,37 Vpp dengan obstacle (dB) -30,46 -30,17 -31,70 -31,06 Total Atenuasi (dB) 1,09 0,80 2,33 1,69

## 3.3 Hasil Percobaan dengan BladeRF
Percobaan dilakukan dengan menggunakan obstacle yang sama dengan VNA dan pada jarak 45  cm.  Percobaan  dengan  BladeRF  dilakukan  dengan  objek  manusia  yang  melakukan  dua model pernapasan, yaitu pernapasan biasa dan pernapasan cepat, dengan durasi 30 detik.
(a) (b)
Gambar 11. Hasil Percobaan BladeRF pada Kain 100% Polyester dan Katun (a) Napas Biasa (b) Napas Cepat
Gambar  11  menunjukan  hasil  deteksi  pada  bahan  katun  dan  100% polyester.  Kedua  kain tersebut  dapat  mewakili  data  dari  kain jeans  dan  kain  kulit  dikarenakan  berdasarkan  hasil percobaan  dengan  VNA  menunjukkan  bahwa  atenuasi  yang  ditimbulkan  oleh  kain–kain tersebut tidak berbeda secara signifikan. Berdasarkan gambar 11 tersebut, didapatkan bahwa pola pernapasan pada saat tanpa obstacle lebih terlihat jelas ditandai dengan fluktuasi yang lebih  terlihat  dibandingkan  ketika  terdapat obstacle,  utamanya  ketika  pernapasan  lambat. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa obstacle  berpengaruh  terhadap  proses  pendeteksian pernapasan dengan BladeRF.
Tujuan dilakukannya percobaan dengan pola pernapasan yang cepat adalah untuk mengetahui apakah  BladeRF  tetap  bisa  mendeteksi  dengan  jelas  walaupun  terdapat obstacle.  Hasilnya BladeRF dapat mendeteksi dengan cukup baik pola pernapasan yang cepat sekalipun, Pada pemetaan dihasilkan gelombang sinusoidal yang dapat didefinisikan bahwa peak atas adalah ketika inhale  dan  peak  bawah  adalah  ketika  exhale.  Dapat  disimpulkan  bahwa  walaupun obstacle  memberi  pengaruh  kepada  pendeteksian  menggunakan  BladeRF,  akan  tetapi pergeseran kecil masih dapat terdeteksi dengan cukup baik.

## 3.4 Analisis Perbandingan Hasil Perhitungan dan Hasil Percobaan
Atenuasi  adalah  pelemahan  suatu  sinyal  yang  disebabkan  oleh  jarak  yang  ditempuh  oleh gelombang  ketika  menuju.  Sedangkan delay  adalah  terjadinya  selisih  waktu  yang  muncul akibat obstacle pada saat data diambil pada saat tanpa obstacle dan ketika terdapat obstacle. Data ditampilkan pada Tabel 5.,
Tabel 5. Hasil Percobaan
Hasil Nonconductive Fabric Katun 100% Polyester Jeans Kulit Total Atenuasi Percobaan (dB) 1,09 0,80 2,33 1,69 Total Atenuasi Perhitungan (dB) 0,082 0,016 0,077 - Delay Percobaan (ps) 6 - - 6 Delay Perhitungan (ps) 0,20 0,34 0,28 -
Berdasarkan tabel tersebut, total atenuasi hasil percobaan lebih besar dari nilai total atenuasi perhitungan, hal tersebut karena adanya jarak pada percobaan sedangkan pada perhitungan tidak ada jarak, sehingga terbukti bahwa jarak mempengaruhi nilai atenuasi. Sedangkan delay yang terjadi sangatlah kecil yaitu dalam kisaran pico second (ps). Hal ini dikarenakan obstacle yang sangat tipis dan berongga, selain itu juga letak obstacle yang digunakan oleh manusia sebagai objek  sehingga  baik  delay  maupun  total  atenuasi  sangat  kecil.  Penyebab  adanya perbedaan  nilai  atenuasi  juga  dapat  disebabkan  oleh  adanya  kemungkinan  perbedaan konstanta dielektrik pada kain yang digunakan, kekurangan pada alat dan set-up percobaan juga berpengaruh. Selain itu, secara teoritis dapat dikatakan bahwa semakin tebal obstacle maka delay dan atenuasi yang ditimbulkan akan semakin besar, akan tetapi karena adanya nilai konstanta dielektrik yang berbeda dari tipa jenis obstacle maka hasil tersebut tidak pasti.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pemodelan  sistem  Radar  dengan  VNA  dan  BladeRF  untuk menganalisis  pengaruh  pakaian  sebagai obstacle  terhadap  pendeteksian  pernapasan. Percobaan dilakukan pada jarak 45 cm dan pada empat pakaian dengan jenis dan ketebalan berbeda.  Didapatkan  hasil  bahwa  total  atenuasi  rata-rata  yang  disebabkan  oleh obstacle kecuali bahan kulit yaitu sebesar 0,117 dB pada hasil perhitungan dan sebesar 1,41 dB. Selain itu, delay  tidak  berpengaruh  secara  signifikan.  Delay  sangat  kecil  dengan  rata-rata  delay sebesar 6 pikosekon. Dengan pergeseran rata-rata yang timbul akibat delay yaitu sebesar 90 milimeter. Pada BladeRF dapat disimpulkan bahwa pergerakan kecil pada dinding dada yang mencerminkan  pernapasan  dapat  dideteksi.  Menunjukkan  bahwa  adanya obstacle  tidak mempengaruhi kinerja radar untuk mendeteksi pernapasan.
Terdapat pernyebab lain dari timbulnya perbedaan nilai perhitungan dan percobaan, hal ini dapat    disebabkan  adanya  kemungkinan  perbedaan  nilai  karakteristik  dielektrik  bahan, kekurangan  dari  set-up  maupun  alat,  serta  kondisi  lingkungan  saat  percobaan.  Secara keseluruhan, sistem Radar yang dimodelkan dengan VNA dan BladeRF dapat digunakan untuk mendeteksi pernapasan walaupun terdapat obstacle berupa pakaian. Hal tersebut dikarenakan pakaian  yang  tipis,  berongga,  serta  digunakan  oleh  objek  yaitu  manusia,  sehingga  total atenuasi dan delay tidak signifikan, dan pergerakan dinding dadanya dapat dideteksi sistem Radar yang dimodelkan dengan BladeRF.

## DAFTAR RUJUKAN
Alemaryeen, A., Noghanian, S., & Fazel-Rezai, R. (2018). Antenna Effects on Respiratory Rate Measurement  Using  a  UWB  Radar  System. IEEE  Journal  of  Electromagnetics,  RF  and Microwaves in Medicine and Biology, 2(2), 87–93.
https://doi.org/10.1109/JERM.2018.2813534
Ambarini, R., Pramudita, A. A., Ali, E., & Setiawan, A. D. (2018). Single-Tone Doppler Radar System  for  Human  Respiratory  Monitoring. 2018  5th  International  Conference  on Electrical  Engineering,  Computer  Science  and  Informatics  (EECSI),  (pp.  571–575).
https://doi.org/10.1109/EECSI.2018.8752871
Cutugno,  M.,  Robustelli,  U.,  &  Pugliano,  G.  (2020).  Low-Cost  GNSS  Software  Receiver
Performance Assessment. Geosciences, 10(2). https://doi.org/10.3390/geosciences10020079
Gibson,  P.  J.  (1979).  The  Vivaldi  Aerial. Eur  Microwave  Conf,  101–105.
https://doi.org/10.1109/EUMA.1979.332681
Guyton, A. C. (1999). Textbook of Medical Physiology W3. Philadelphia, 10.
Hung,  W.-P., Chang,  C.-H., & Lee,  T.-H. (2017).  Real-Time and  Noncontact  Impulse Radio
Radar System for μm Movement Accuracy and Vital-Sign Monitoring Applications. IEEE Sensors Journal, 17(8), 2349–2358. https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2670919
Hutapea, H., & Santoso, K. A. (2018). Analisis Pengujian S-Parameter Pada Perangkat Duplexer Dan Kabel Coaxial Dengan Frekuensi 1.800 MHZ.
Kano, S., Dobashi, Y., & Fujii, M. (2018). Silica Nanoparticle-Based Portable Respiration Sensor for  Analysis  of  Respiration  Rate,  Pattern,  and  Phase  During  Exercise. IEEE  Sensors Letters, 2(1), 1–4. https://doi.org/10.1109/LSENS.2017.2787099
Li, W., Tan, B., & Piechocki, R. (2018). Passive Radar for Opportunistic Monitoring in E-Health Applications. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, 6, 1–10. https://doi.org/10.1109/JTEHM.2018.2791609
Liang, Q., Xu, L., Bao, N., Qi, L., Shi, J., Yang, Y., & Yao, Y. (2019). Research on Non-Contact Monitoring System for Human Physiological Signal and Body Movement. Biosensors, 9(2),
58. https://doi.org/10.3390/bios9020058
Liu, Z., Chen, Y., & Yang, S. (2022). In-Band Scattering Cancellation Techniques for Vivaldi Antenna  Array. IEEE  Transactions  on  Antennas  and  Propagation,  70(5),  3411–3420. https://doi.org/10.1109/TAP.2021.3137475
Malanowski, M., & Kulpa, K. (2011). Target Detection in Continuous-Wave Noise Radar in the Presence  of  Impulsive  Noise. Acta  Physica  Polonica  A,  119,  467–472. https://doi.org/10.12693/APhysPolA.119.467
Pisa, S., Pittella, E., & Piuzzi, E. (2016). A survey of radar systems for medical applications.
IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 31(11), 64–81.
https://doi.org/10.1109/MAES.2016.140167
Praktika, T. O., Pramudita,  A. A., & Wahyu,  Y. (2019).  Design of Vivaldi Antenna  for  UWB
Respiration Radar. 2019 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT), (pp. 11–16). https://doi.org/10.1109/ICOIACT46704.2019.8938464
Pramudita, A. A., Praktika, T. O., & Jannah, S. (2021). Radar Modeling Experiment Using Vector Network Analyzer. 2020 International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP),
(pp. 99–100). https://doi.org/10.23919/ISAP47053.2021.9391495
Ryanu,  H.,  Setiawan,  D.,  &  Ewer,  E.  (2021).  Desain  Antena  Mikrostrip  UWB  dengan
Peningkatan  Lebar  pita  dan  Karakteristik  Triple  Notch  Band. Jurnal  Nasional  Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, 10, 249–256. https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i3.1878
Salvado, R., Loss, C., Gonçalves, R., & Pinho, P. (2012). Textile Materials for the Design of
Wearable  Antennas:  A  Survey. Sensors  (Basel,  Switzerland),  12,  15841–15857. https://doi.org/10.3390/s121115841
Singh, V. (2014). A Review of Textile Materials for Wearable Antenna. Journal of Microwave
Engineering & Technologies (ISSN: 2349-9001), 1, 7–14.
Skolnik M. (2018). Radar Handbook, Third Edition (3 ed., Vol. 53). McGraw-Hill Education.
White, J. (2004). Electromagnetic Fields and Waves (hal. 183–306).
https://doi.org/10.1002/0471474827.ch7
Xiong, Y., Chen, S., Dong, X., Peng, Z., & Zhang, W. (2017). Accurate Measurement in Doppler
Radar Vital Sign Detection Based on Parameterized Demodulation. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 65(11), 4483–4492. https://doi.org/10.1109/TMTT.2017.2684138
Yamada, Y. (2022). Dielectric Properties of Textile Materials: Analytical Approximations and
Experimental Measurements&mdash;A Review. Textiles, 2(1), 50–80.
https://doi.org/10.3390/textiles2010004
Zaytsev, A. (2022). Digital Signals Processing (hal. 255–261). https://doi.org/10.1007/978-3- 030-94873-3_31