Deteksi Kantuk Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Radial Basis Function dan Particle Swarm Optimization dengan RR Interval

## Elektrokardiogram
Ariefah Shalihah, Nuryani Nuryani * , dan Artono Dwijo Sutomo Jurusan Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret, Surakarta
* nuryani@mipa.uns.ac.id

## ABSTRACT
The  drowsiness  detection  system  is  designed  using  Electrocardiogram  (ECG)  with  Radial Basis  Function  Neural  Network  and  Particle  Swarm  Optimization  (PSO-RBFNN).  The Karolinska Sleepiness Scale (KSS) is a reference for drowsiness levels  which simplified into alert  and  drowsy  classes.  This  system  uses  Pan-Tomkins  algorithm  to  determine  the  RR interval  of  ECG.  Fifteen  statistical  features  are  employed.  Training  and  testing  of  data  using PSO-RBFNN based on cross-validation methods. PSO is used to optimize the main parameters of  RBFNN:    weights,  centers  and  width.  This  drowsiness  detection  system  has  been  tested using  the  DROZY  Database.  The  result  shows  that  the  accuracy  of  which  uses  40-second segmentation, the hidden neuron number  of 150 and 15 statistical features is 88.36%.
Keywords : Drowsiness, KSS, ECG, RBFNN, PSO

## ABSTRAK
Sistem  deteksi  kantuk  dirancang  menggunakan  Elektrokardiogram  (EKG)  dengan  Jaringan Saraf  Tiruan Radial  Basis  Function dan Particle  Swarm  Optimization (JST  RBF-PSO). Karolinska  Sleepiness  Scale (KSS)  menjadi  acuan  tingkat  kantuk  yang  dikelompokkan menjadi kelas terjaga  dan kelas mengantuk. Sistem ini  menggunakan algoritma Pan-Tomkins untuk  menentukan  interval  RR  dari  EKG.  Fitur  yang  digunakan  adalah  15  parameter  fitur statistik.  Pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan  JST  RBF-PSO  dengan  metode  validasi silang. PSO digunakan untuk mengoptimasi parameter utama JST RBF yaitu bobot, pusat dan lebar.  Sistem  deteksi  kantuk  ini  diuji  menggunakan  DROZY Database. Hasil  penelitian menunjukkan  akurasi  sistem  ini  pada  segmentasi  40  detik,  jumlah  neuron  150  dan  15  fitur statistik sebesar 88,36%.
Kata kunci: Kantuk, KSS, EKG, JST RBF, PSO

## PENDAHULUAN
Salah  satu  penyebab  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  akibat  dari  pengemudi  yang mengantuk.  WHO  melaporkan  setiap  tahunnya  1,25  juta  jiwa  meninggal  karena kecelakaan lalu lintas [1] . Data kecelakaan lalu lintas di Indonesia pada bulan oktober 2017 hingga maret 2019 jumlah korban kecelakaan mencapai 160.457 jiwa diantaranya 23,4% meninggal dunia [2] . Oleh sebab itu, diperlukan penelitian dalam mendeteksi kantuk untuk menurunkan angka kecelakaan lalu lintas.
Kantuk  merupakan  keadaan  peralihan  dari  terjaga  dan  tertidur [3] .  Gejala  kantuk  dapat diukur secara subjektif dengan Karolinska Sleepiness Scale (KSS). KSS merupakan skala penilaian  subjektif  kantuk  yang  sensitif  dan  telah  divalidasi  terhadap  berbagai  ukuran fisiologis [4] .  Salah  satu  metode  deteksi  tingkat  kantuk  yaitu  menggunakan  sinyal
Elektrokardiogram  (EKG).  Sinyal  EKG  mendiskripsikan  perubahan  aktivitas  kelistrikan jantung terhadap waktu. Interval RR EKG diukur antara jarak puncak R sebelum sampai puncak R sesudahnya [5] . Sinyal EKG menghasilkan fungsi non linear sehingga diperlukan metode pemrosesan sinyal menggunakan ekstraksi fitur.
Beberapa metode klasifikasi sinyal EKG telah diterapkan pada penelitan-penelitian deteksi kantuk seperti Jaringan Saraf Convolutional [6] , Analisis Diskriminan Linear [7] dan Jaringan Saraf  Tiruan Radial  Basis  Function [8] dengan  mengidentifikasikan  EKG  menjadi  2  kelas yaitu  kelas  terjaga  dan  kantuk.  JST  RBF  memiliki  kinerja  akurasi  yang  tinggi  dalam mengklasifikasikan data [9] , sistem deteksi kantuk menggunakan JST RBF dengan k-means clustering mampu  menghasilkan  akurasi  sebesar  81,96% [8] .  Oleh  karena  itu,  pada  artikel ini dipaparkan sistem deteksi kantuk yang dibangun menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Radial  Basis  Function (JST  RBF)  dengan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm Optimization (PSO) yang memanfaatkan ekstraksi fitur serta Interval RR.

## METODE
Perancangan sistem deteksi kantuk menggunakan metode JST RBF-PSO ditunjukkan pada Gambar  1.  Data  yang  digunakan  berupa  rekaman  EKG  dari ULg  Multimodality Drowsiness Database atau DROZY Database dengan perekaman selama 10 menit setiap pasien, dan frequency sampling sebesar 512 Hz [10] . Data kemudian diolah menggunakan algoritma  Pan-Tomkins  untuk  memfiltrasi  dan  mendeteksi  puncak  R  EKG.  Hasil penentuan  puncak  R  digunakan  untuk  menghitung  interval  RR.  Interval  RR  berupa  nilai aras  waktu  sehingga  diperlukan  ekstraksi  fitur  statistik.  Penggunaan  fitur  statistik bertujuan  untuk  membedakan  nilai  variasi  fitur  antara  rekaman  EKG  kelas  terjaga  dan mengantuk. Setiap rekaman EKG diberi perlakuan variasi segmentasi waktu 20 detik, 30 detik, dan 40 detik. Hasil segmentasi yang telah diekstraksi fitur dikelompokkan menjadi segmen  kelas  terjaga  dan  segmen  mengantuk  menggunakan  JST  RBF-PSO  berdasarkan metode 5-bagian validasi silang.
Gambar 1. Rancangan sistem deteksi kantuk
Hasil  ekstraksi  fitur  menjadi  masukan  pada  sistem  JST  RBF-PSO.  JST  RBF  adalah jaringan  hibrid  nonlinear  yang  mengandung  lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi  dan lapisan output. Pada lapisan tersembunyi dihitung fungsi aktivasinya berdasarkan lebar dan jarak euclidean dengan persamaan sebagai berikut [11] :
= (1)
Kemudian, pada lapisan keluaran JST RBF bergantung jumlah total neuron k , bobot antara keluaran dan lapisan tersembunyi , pusat setiap neuron   dan lebar neuron  , dihitung dengan persamaan sebagai berikut [11] :
= ∑ ‖ ! " ‖ #$ " % (2)
Algoritma  PSO  digunakan  untuk  mengoptimasi parameter  RBF  (pusat,  lebar  dan  bobot), agar  diperoleh  kinerja  yang  optimal.  Setiap  partikel  iterasi  memperbaharui  kecepatan & dan posisi partikel   sebagai berikut [11] :
& ' + 1 = & ' + * ' − , ' - + # # . ' − ' (3) ' + 1 = ' + & ' + 1 (4)
dimana, dan # adalah  koefisien  percepatan  yang  mengendalikan  perbedaan  setiap particel iterasi. Vektor adalah posisi terbaik sebelumnya atau posisi yang memberikan nilai fitness terbaik dari partikel / disebut juga personal best position ( pBest ). Vektor . adalah  posisi  terbaik  diantara pBest dari  partikel  dalam  populasi,  atau  disebut  sebagai global  best  positions ( gBest ).  Parameter dan # adalah  dua  angka  acak  yang didistribusikan secara seragam dalam rentang (0, 1). Secara umum, nilai v dibatasi dalam interval  [ -V max ,  V max ].  Dan adalah  bobot  inersia  untuk  mempercepat  kecepatan konvergensi [12] .
Kinerja JST RBF PSO dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut [13] :
Akurasi = 012 03 01203241243 x 100% (5)
dimana, TP (True  Positive) menunjukkan  banyaknya  segmen  mengantuk  yang  mampu dideteksi dengan benar, FP (False Positive) menunjukkan banyaknya segmen mengantuk yang  tidak  dapat  dideteksi  dengan  benar, FN (False  Negative) menunjukkan  banyaknya segmen terjaga yang tidak dapat dideteksi dengan benar, TN (True Negative) menunjukkan banyaknya segmen terjaga yang mampu dideteksi dengan benar [8] .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  JST  RBF-PSO  mendasari  pengelompokan  segmen  interval  RR  kelas terjaga  dan  kelas  mengantuk.  Setiap  data  segmen  dihitung  menggunakan  15  parameter fitur  staitstik  dan  telah  diberikan  target  kelas  terjaga  atau  kelas  mengantuk.  Kemudian seluruh  data  diolah  dengan  teknik  5  bagian  validasi  silang  yang  membagi  data  pelatihan dan data pengujian pada JST RBF-PSO. Untuk mengetahui kinerja sistem JST RBF-PSO dilakukan  perhitungan  akurasi  yaitu  kemampuan  sistem  dalam  mendeteksi  kantuk  dan terjaga dengan benar.
Variasi fitur tunggal dilakukan untuk mengetahui fitur terbaik yang mampu menghasilkan akurasi  sistem  JST  RBF-PSO  paling  optimal.  Hasil  akurasi  JST  RBF-PSO  fitur  tunggal ditunjukkan pada Tabel 1. Akurasi terbaik pada fitur rata-rata geometrik RR ( f04 ) dengan nilai akurasi 75,66%. Fitur rata-rata geometrik RR mampu membedakan RR kelas terjaga dan  mengantuk  paling  baik  dibandingkan  fitur  lainnya.  Adapun  akurasi  terendah  pada jangkauan  interquartil RR  ( f06 )  dengan  nilai akurasi  65,41%.  Dalam  hal ini  acuan  untuk melakukan  variasi  kombinasi  fitur  menggunakan  parameter  akurasi  diurutkan  dari  nilai tertinggi hingga terendah.
Variasi  kombinasi  fitur  diharapkan  mampu  meningkatan  akurasi  sistem  ketika  dilakukan penambahan  fitur  dalam  mengelompokkan  data  agar  sesuai  target  kelas  terjaga  ataupun mengantuk.  Tabel  2.  merupakan  urutan  variasi  kombinasi  fitur  yang  digunakan  pada sistem  JST  RBF-PSO.  Variasi  kombinasi  fitur  bertujuan  untuk  menentukan  kombinasi yang mampu memberikan hasil akurasi paling optimal pada sistem JST RBF-PSO dalam mengelompokkan data masukan sesuai target kelas.
Tabel 1. Kinerja JST RBF PSO Variasi Fitur Tunggal
Fitur Akurasi (%) Rata-rata Geometrik RR ( f4 ) 75,66 RMS RR ( f13 ) 75,32 Rata-rata Harmonik RR ( f5 ) 73,82 Rata-rata RR ( f1 ) 73,79 Maksimal RR ( f11 ) 72,11 Trimmean RR ( f15 ) 71,79 Varian RR ( f2 ) 71,34 Standar  Deviasi RR ( f3 ) 71,32 Median RR ( f9 ) 71,09 Skewnes RR ( f8 ) 69,8 Minimal RR ( f12 ) 68,18 Modus RR ( f10 ) 67,73 Jangkauan RR ( f14 ) 67,55 Kurtosis RR ( f7 ) 66,8 Jangkauan Interquartil RR ( f6 ) 65,41 Tabel 2. Urutan Kombinasi Fitur JST RBF PSO
Fitur Urutan Variasi Kombinasi Fitur Kombinasi cf01 f4 cf02 f4 f13 cf03 f4 f13 f5 cf04 f4 f13 f5 f1 cf05 f4 f13 f5 f1 f11 cf06 f4 f13 f5 f1 f11 f15 cf07 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 cf08 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 cf09 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 f9 cf10 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 f9 f8 cf11 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 f9 f8 f12 cf12 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 f9 f8 f12 f10 cf13 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 f9 f8 f12 f10 f14 cf14 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 f9 f8 f12 f10 f14 f7 cf15 f4 f13 f5 f1 f11 f15 f2 f3 f9 f8 f12 f10 f14 f7 f6
Tabel 3. Kinerja JST RBF PSO pada Kombinasi Fitur dengan Segmentasi 20 detik, 30 detik dan 40 detik
Fitur Akurasi (%) 20 detik 30 detik 40 detik cf1 72,88 75,3 72,14 cf2 77 80,3 75,29 cf3 77,05 79,05 76,26 cf4 76,86 78,04 76,31 cf5 79,98 82,93 82,55 cf6 79,73 83,21 82,1 cf7 81,64 82,46 84,74 cf8 81,67 83,07 83,02 cf9 82,25 82,91 83,02 cf10 84,56 86,77 86,69 cf11 84,21 86,84 86,19 cf12 82,39 85,77 86,88 cf13 83,94 86,41 87,02 cf14 84,18 86,66 86,48 cf15 84,14 86,29 87,67
Pada  Tabel  3.  merupakan  akurasi  JST  RBF  PSO  dengan  variasi segmentasi 20  detik,  30 detik dan 40 detik menggunakan variasi kombinasi fitur. Hasil tabel tersebut menunjukkan peningkatan akurasi sistem secara signifikan setelah ditambahkan fitur jika dibandingkan dengan variasi fitur tunggal. Terdapat selisih akurasi yang cukup besar antara penambahan fitur  dibandingkan  dengan  hanya satu fitur. Misal  pada  segmentasi  20 detik  dengan  nilai akurasi  72,88%,  sedangkan  setelah  ditambahkan  menjadi  dua  fitur,  akurasi  meningkat menjadi  77%.  Variasi  kombinasi  fitur  dapat  memberikan  pengaruh  yang  tinggi  terhadap meningkatnya  akurasi  sistem  JST  RBF-PSO.  Berdasarkan  nilai akurasi  kombinasi  fitur dengan  variasi  segmentasi  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  fitur  yang  digunakan maka akurasi semakin meningkat, namun penambahan fitur berlebihan dapat menurunkan akurasi  sistem.  Hasil variasi  kombinasi  fitur,  pada  segmentasi  20  detik  diperoleh akurasi paling  tinggi  pada cf10 sebesar  84,56%,  untuk  segmentasi  30  detik  diperoleh  akurasi tertinggi  pada cf11 sebesar  86,84%.  Sedangkan  segmentasi  40  detik  diperoleh  akurasi tertinggi  dibandingkan  dengan  segmentasi  lainnya  pada  kombinasi  seluruh  fitur cf15 mencapai 87,67 %.
Tabel  4. Kinerja  JST  RBF  PSO  pada  Segmentasi  20  detik,  30  detik,  dan  40  detik  dengan  Variasi  Jumlah Neuron
Neuron Akurasi (%) 20 detik 30 detik 40 detik 70 83,1 85,55 86,9 80 83,88 85,86 87,24 90 83,94 86,29 87,48 100 84,02 86,38 87,76 110 83,89 87,64 86,83 120 84,05 87,11 88,29 130 83,81 86,07 87,05 140 83,98 86,16 86,5 150 84,05 87,04 88,36 160 83,77 86,2 86,45
Peningkatan kembali akurasi pada sistem JST RBF-PSO dengan melakukan variasi jumlah neuron  tersembunyi.  Untuk  variasi  neuron,  digunakan  akurasi  fitur  kombinasi  yang tertinggi.  Pada  segmentasi  20  detik  digunakan cf10 ,  segmentasi  30  detik cf11 dan segmentasi  40  detik cf15. Variasi  neuron  dilakukan  setelah  variasi  kombinasi fitur  untuk meningkatkan  kembali  akurasi  sistem  JST  RBF-PSO  yang  lebih  tinggi.  Jumlah  neuron pada lapisan tersembunyi mempengaruhi banyaknya fungsi aktivasi dalam pengelompokan data. Tabel 4. menunjukkan bahwa sistem JST RBF-PSO memiliki kinerja paling optimal pada  segmentasi  40  detik  dan  jumlah  neuron  150  dengan  akurasi  sebesar  88,36%. Berdasarkan  variasi  segmentasi  terhadap  variasi  jumlah  neuron,  semakin  panjang segmentasi cenderung menghasilkan akurasi lebih tinggi, akan tetapi jumlah neuron yang berlebihan dapat menurunkan akurasi sistem JST RBF-PSO.

## KESIMPULAN
Pada penelitian ini, JST RBF-PSO dapat diaplikasikan pada sistem deteksi kantuk dengan menganalisis  interval  RR  EKG  yang  terkelompokkan  menjadi  segmen  kelas  terjaga  dan segmen  kelas  mengantuk.  Interval  RR  EKG  dihitung  menggunakan  15  parameter  fitur statistik.  Variasi  fitur  tunggal  menunjukkan  fitur  rata-rata  geometrik  memiliki  kinerja terbaik  dalam  membedakan  kantuk  dan  terjaga  dengan  akurasi  sebesar  75,66%.  Variasi kombinasi  dan  variasi  segmentasi  diperoleh  kinerja  terbaik  menggunakan  15  fitur  pada segmentasi 40 detik dengan akurasi sebesar 87,67%. Hasil kinerja terbaik JST RBF-PSO dengan jumlah neuron 150 menghasilkan akurasi sebesar 88,36%.

## DAFTAR PUSTAKA
1 WHO. 2015. Global Status Report on Road Safety 2015. 15 Oktober 2018. http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2015/en/.
2 KORLANTAS POLRI. 2019. Accident Data . 28 Agustus 2019. http://korlantas-irsms.info/graph/accidentData.
3 Zwahlen,  D.,  Jackowski,  C.,  &  Pfaffli,  M.  2016.  Sleepiness,  driving,  and  motor vehicle  accidents:  A  questionnairebased  survey. Journal  of  Forensic  and  Legal Medicine , 44,183-187.
4 Kaida,  K.,  Takahashi,  M.,  Åkerstedt,  T.,  Nakata,  A.,  Otsuka,  Y.,  Haratani,  T.,  & Fukasawa, K. 2006. Validation of the Karolinska sleepiness scale against performance and EEG variables. Clinical Neurophysiology, 117, 1574-1581.
5 Goldberger,  A.  L.,  Goldberger,  Z.  D.,  &  Shvilkin,  A.  2012. Goldberger’s  Clinical Electrocardiography: A Simplified Approach .  Elsevier Saunders.
6 Lee,  H.,  Lee,  J.,  &  Shin,  M.  2019.  Using  Wearable  ECG/PPG  Sensors  for  Driver Drowsiness  Based  on  Distinguishable  Pattern  of  Recurrence  Plots. Electronics, 8(2) 192.
7 Vicente,  J.,  Laguna,  P.,  Bartra,  A.,  &  Bailon,  R.  2011.  Detection  of  driver‟s drowsiness by means of HRV analysis. Computing in Cardiology (CinC), 89–92.
8 Maftukhaturrizqoh,  O.,  Nuryani,  N.,  &  Darmanto,  D.  2018.  Drowsiness  detection using  radial  basis  function  network  with  electrocardiographic  RR  interval  statistical feature. Journal of Physiscs, Conf. Series 1153.
9 Anzihory,  E.,  Nuryani,  N.,  &  Darmanto,  D.  2016.  Sistem  Deteksi  Fibrilasi  Atrium menggunakan  Fitur  RR  Elektokardiogram  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal Fisika dan Aplikasinya , 12(2), 57-60.
10 Massoz,  Q.,  &  Verly,  J.  G.  2016.  The  ULg  Multimodality  Drowsiness  Database (called  DROZY)  and  Examples  of  Use. IEEE  Winter  Conference  in  Applications  of Computer Vision (WACV) .
11 Korürek,  M.,  &  Doǧan,  B.  2010.  ECG  beat  classification  using  particle  swarm optimization  and  radial  basis  function  neural  network. Expert  Systems  with Applications , 37(12), 7563–7569.
12 Shi,  Y.,  &  Eberhart,  R.  1998.  A  Modified  Particle  Swarm  Optimizer. IEEE International Conference on Evolutionary Computation , 69-73.
13 Li,  G.,  &  Chung,  W.  Y.  2013.  Detection  of  Driver  Drowsiness  Using  Wavelet Analysis of Heart Rate Variability and a Support Vector Machine Classifier. Sensors, 13, 16494-165511.