| Vol. 10 | No. 3 | Halaman 624 - 638

## Simulator Pelatihan Caesiopulmonary Resuscitation (CPR) menggunakan MMA dan FSR
ERWANI MERRY SARTIKA 1 , NOVIE THERESIA BR. PASARIBU 1 , AUDYATI GANY 1 , DIMITRI JEREMY 1 , CHE-WEI LIN 2 , FEBRIAN SETIAWAN 2
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Kristen Maranatha, Indonesia 2 Department of Biomedical Engineering, Nasional Cheng Kung University, Taiwan Email: erwanimerry@gmail.com; erwani.ms@maranatha.ac.id
Received 31 Januari 2022 | Revised 21 Februari 2022 | Accepted 10 Maret 2022

## ABSTRAK
Cardiac  arrest  merupakan  permasalahan  kesehatan  yang  signifikan.  CPR  dapat mengurangi  resiko,  namun  tidak  semua  orang  dapat  melakukan  CPR  dengan benar. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibuat simulator pelatihan CPR yang dapat mengamati kedalaman dan frekuensi penekanan saat melakukan CPR. Simulator  pelatihan  CPR  dibuat  dengan  sistem  akuisisi  data  berupa  estimasi kedalaman dan panduan kompresi. Sensor yang digunakan adalah accelerometer MMA 7361 dan force sensor FSR 406. Kedalaman dari akselerasi dapat diperoleh dengan mengintegralkan data accelerometer sebanyak dua kali. Integral dilakukan persiklus kompresi untuk mengurangi akumulasi error. Sistem panduan kompresi terdiri  atas  metronom  sebagai  acuan  kecepatan  kompresi,  dan  LED  indikator frekuensi kompresi. Simulator pelatihan CPR ini memberikan estimasi kedalaman yang baik pada spons dan bantal menggunakan sampling rate sebesar 1 kHz dan integral per siklus kompresi.
Kata kunci : Pelatihan CPR, Akuisisi Kedalaman, FSR 406, MMA7361

## ABSTRACT
Cardiac  arrest  is  a  significant  health  problem.  CPR  can  reduce  risk,  but  not everyone  can  perform  CPR  correctly.  Based  on  these  problems,  a  CPR  training simulator was created that can observe the depth and frequency of compressions when performing CPR. The CPR training simulator is built with a data acquisition system in the form of depth estimation and compression guidance. The sensors used are the MMA 7361 accelerometer and the FSR 406 force sensor. The depth of acceleration can be obtained by integrating the accelerometer data 2 times. The integral  is  performed  per  cycle  of  compression  to  reduce  the  accumulation  of errors. The compression guidance system consists of a metronome as a reference for  compression  speed,  and  a  compression  frequency  indicator  LED.  This  CPR training simulator provides good depth estimation in sponges and pillows using a sampling rate of 1 kHz and integrals per compression cycle.
Keywords : CPR Training, Depth Acquisition, FSR 406, MMA7361

## 1. PENDAHULUAN
Cardiopulmonary Resucitation (CPR) adalah prosedur darurat menyelamatkan nyawa dengan cara mengompresi dada ( chest compression) atau pemberian napas buatan (Ganthikumar, 2016) .  Kompresi dan pemberian  napas  buatan akan  memompa  oksigen  ke  paru-paru dan memberikan aliran darah sementara ke organ vital untuk menjaga fungsi otak dan organ vital lainnya (Rajaraman, dkk, 2014) . CPR ini dilakukan pada pasien yang tidak sadar dan tidak bernapas dengan normal (Atkins, dkk, 2015) . Untuk melakukan chest compression pada teknik CPR ini diperlukan kedalaman 38 - 51 mm (Alam, dkk, 2019) dan frekuensi kompresi 100-120 tekanan per menit (Jacob, dkk, 2019) . Untuk dapat melakukan CPR yang sesuai dengan petunjuk American Hearth Association (AHA) diperlukan pelatihan CPR secara rutin (Oermann, dkk, 2020) . Kepadatan aktivitas dari masing-masing individu menyulitkan untuk menyediakan  waktu  yang  sesuai  dengan  pelatih  terutama  dalam  situasi  pandemi  yang menyebabkan pelaksanaan training secara tatap muka akan lebih sulit.
Berdasarkan permasalahan tersebut, berbagai sumber, memberikan solusi membuat manekin untuk  pelatihan  CPR (Khunlertgit,  2018) .  Caleb-Ho  merancang  manekin  pelatihan  CPR dengan  menggunakan  manekin  yang  menggunakan accelerometer  untuk  mendapatkan kedalaman, airflow sensor untuk mengukur jumlah udara yang tertiup ketika manekin ditekan, dan koneksi dengan jaringan Internet untuk dilakukan pemantauan oleh pelatih (Chau, dkk, 2019) .  Andrew-Stanley  merancang  Manekin  CPR  dengan  damping  yang  dapat  diprogram untuk  memberikan  efek  tekanan  yang  menyerupai  dada  manusia (Stanley,  dkk,  2012) . Pengembangkan feedback pembacaan accelerometer untuk CPR yang dapat mengurangi error pembacaan akibat matras yang lembut dengan menggunakan dua accelerometer yang nilai keluarannya  diselisihkan . Kavitha  J  mengembangkan  manekin  pelatihan  CPR  dengan menggunakan Force  Sensing  Resistor  (FSR)  untuk  membaca  berbagai  level  tekanan  yang diberikan untuk mencegah tekanan yang melebihi standar CPR (Rajaraman, dkk, 2014) .
Pada penelitian ini konsep mengintegrasikan FSR diusulkan dalam pembacaan tekanan dan accelerometer  untuk  mengetahui  kedalaman.  Berbeda  dengan  penelitian  terdahulu  yang sensornya berada pada manekin, pada penelitian ini akan dirancang sistem secara portable, sehingga  diharapkan  pelatihan  CPR  dapat  dilakukan  tanpa  menggunakan  manekin  yang harganya  cukup  mahal (Grot,  2015) .  Fokus  pada  penelitian  ini  adalah  merancang  sistem untuk  akuisisi  data  kedalaman  dan  panduan  kompresi  dengan  menggunakan  sensor accelerometer dan Force Sensing Resistor (Arun Faisal, dkk, 2019) (Melita, dkk, 2018). Hasil akuisisi tersebut akan dikirimkan ke komputer dengan menggunakan komunikasi serial. Sistem ini akan membaca akselerasi dari sensor accelerometer yang diintegralkan sebanyak dua kali sehingga didapatkan jarak atau kedalaman. Untuk mengurangi offset yang diakibatkan oleh integrator maka digunakan filter dan Force Sensing Resistor yang akan menjadi acuan dasar  awal  penekanan.  Pengolahan  data  akselerasi  menjadi  kedalaman  dilakukan  dengan menggunakan mikrokontroler (Bobby, dkk, 2015). Kedalaman yang didapatkan kemudian dikirimkan  ke handphone  atau  komputer  dengan  menggunakan  kabel  maupun  koneksi Bluetooth (Chau, dkk, 2019).

## 2. PERANCANGAN
Pada penelitian ini dirancang suatu alat simulator untuk akuisisi data kedalaman dan panduan kompresi dengan menggunakan sensor accelerometer dan Force Sensing Resistor. Penelitian diawali dengan merancang sistem elektronik, kemudian desain 3D sebagai tempat akuisisi data untuk pelatihan CPR sehingga lebih memudahkan saat berlatih. Kemudian algoritma dirancang
agar  dapat  mengestimasi  kedalaman  dengan  menggunakan  data  akselerasi  tersebut. Algoritma CPR dirancang selanjutnya untuk mengakuisisi data kedalaman, merancang fungsi metronom  menggunakan buzzer,  dan  merancang  indikator  berupa  LED  untuk  meyakinkan pelatihan telah berjalan dengan baik. Perancangan dari langkah-langkah penelitian dijelaskan pada sub bab berikut.

## 2.1 Perancangan Sistem
Perancangan dari sistem elektronik pada penelitian ini ditunjukkan dengan blok diagram sistem elektronik  pada  Gambar  1.  Pada  sistem  elektronik  ini  terdapat  dua  masukan  yaitu accelerometer MMA7361 untuk mengukur akselerasi dan FSR 406 untuk mengukur tekanan (Sartika,  dkk,  2020)  (Taryana,  dkk,  2015) .  Masukan  tersebut  kemudian  masuk  ke microcontroller ESP 32 untuk dilakukan komputasi yang akan mempunyai output berupa LED dan buzzer.  Microcontroller  ini  juga  akan  mengirimkan  data  hasil  akuisisi  data  berupa kedalaman, frekuensi, akselerasi, dan tekanan ke komputer yang terhubung dengan kabel.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem Elektronik

## 2.2  Realisasi Desain 3D
Pada Penelitian ini, desain 3D dari tempat sistem akuisi data untuk alat simulator pelatihan CPR dibuat menggunakan aplikasi Fusion 360. Susunan tata letak dari sistem akuisi data untuk pelatihan CPR ini dapat dilihat pada Gambar 2(a). Pada desain tersebut terdapat tiga bagian yang akan dicetak yaitu plat penyebar tekanan, casing atas, dan casing bawah. Plat penyebar tekanan berwarna biru dirancang untuk menyebarkan tekanan dari tangan sehingga FSR akan menerima tekanan yang merata diseluruh permukaan sensor. Pada casing atas dibuat tempat untuk FSR 406, dua LED untuk indikator, lubang USB dan lubang untuk baut. Desain bagian dalam casing atas dibuat menyesuaikan bentuk dari ESP32 sehinga casing ini dapat memiliki ukuran yang lebih tipis. Ukuran dari casing ini adalah 65 mm x 65 mm. Pada bagian casing bawah terdapat lubang untuk buzzer. Lubang tersebut memungkinkan desain dari casing yang lebih tipis dan suara buzzer yang lebih besar. Ukuran dari casing ini disesuaikan dengan ukuran dari komponen yang digunakan dan dibuat sekecil mungkin agar tetap nyaman digunakan.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Susunan Casing Alat Pelatihan CPR (b) Realisasi Casing Alat Pelatihan CPR
Desain 3D dari aplikasi Fusion 360 kemudian di- export menjadi file .stl yang dapat diterima oleh aplikasi slicer. Aplikasi slicer kemudian mengubah file desain 3D tersebut menjadi G-Code yang  berisikan  perintah  pergerakan  printer  2(b)  dimensi. Filament  yang  digunakan  untuk casing ini adalah Polylactic acid  (PLA). PLA ini digunakan karena PLA mudah di-print, memiliki harga yang terjangkau dan cukup kuat untuk prototipe.  Hasil dari desain 3D yang telah dicetak menggunakan printer tiga dimensi terdapat pada Gambar 2(b).

## 2.3  Algoritma Estimasi Kedalaman menggunakan Data Akselerasi
Sistem akuisisi kedalaman menggunakan accelerometer ini memerlukan algoritma yang dapat mengestimasi kedalaman dengan menggunakan data akselerasi. Salah satu cara yang dapat dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  integral  sebanyak  dua  kali.  Akselerasi  merupakan perubahan kecepatan dalam satu unit waktu atau dapat ditulis seperti Persamaan (1).
𝐴𝑘𝑠𝑒𝑙𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∆𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 (1)
Dari Persamaan (1) dapat diketahui bahwa untuk mengetahui perubahan dari kecepatan dapat dengan mengalikan akselerasi pada waktu tertentu. Gambar 3 menunjukkan kurva integral dengan mencari luas pada waktu tertentu yang kemudian luas dari masing - masing kotak tersebut diakumulasikan. Untuk mencari kecepatan sumbu Y dari Gambar 3 adalah akselerasi a(t), sedangkan sumbu X adalah waktu (t). Kecepatan diperoleh dengan mengalikan waktu sampling  dengan  akselerasi,  sehingga  waktu  sampling  yang  digunakan  harus  sangat  kecil tetapi lebih besar dari periode satu siklus program untuk mengurangi error. Pada sistem ini digunakan sampling rate sebesar 1  Khz  untuk  mengurangi  error yang mungkin  terjadi dan tidak memberikan ESP32 beban yang berlebih.

## Gambar 3. Integral dengan Menghitung Luas
Untuk mendapatkan kedalaman dari kecepatan dapat menggunakan cara yang sama karena kecepatan adalah perubahan jarak di bagi waktu (Persamaan (2)).
𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 = ∆𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 (2)
Berdasarkan  Persamaan  (2)  untuk  mendapatkan  jarak  atau  kedalaman  diperlukan  mencari kecepatan  yang  dikalikan  dengan  waktu.  Akan  tetapi  metode  tersebut  akan mengakumulasikan  juga error  yang  terjadi.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  digunakan sensor FSR 406 yang berguna untuk mendeteksi siklus CPR. Saat awal siklus CPR terdeteksi maka sistem akan mulai melakukan integral atau perhitungan luas dari kurva dan berhenti melakukan  kalkulasi  saat  akhir  siklus  CPR.  Dengan  menggunakan  cara  tersebut  akumulasi error yang sangat besar dapat dihindari.

## 2.4  Algoritma CPR
Algoritma CPR dibuat dalam bentuk flowchart dari program yang dibuat pada ESP32. Flowchart dari program akuisisi data kedalaman dan panduan CPR dapat dilihat pada Gambar 4. Program ini dirancang dengan tiga fungsi utama yaitu akuisisi data kedalaman, metronom, dan indikator LED. Akuisisi data kedalaman merupakan program yang akan memberikan estimasi kedalaman kompresi saat melakukan pelatihan CPR. Kemudian metronom digunakan untuk membunyikan buzzer  yang  menjadi  panduan  dalam  melakukan  kompresi  saat  pelatihan  CPR.  Untuk memastikan tekanan tidak terlalu lama dan estimasi kedalaman dapat terbaca dengan baik digunakan indikator LED. Terdapat dua LED yang berwarna putih dan merah. LED berwarna putih  akan  menyala  apabila  frekuensi  CPR  yang  dilakukan  sudah  tepat.  Sedangkan  LED berwarna merah akan menyala apabila kompresi yang dilakukan terlalu lama.
Sistem ini akan direalisasikan sesuai dengan flowchart yang terdapat pada Gambar 4. Pada flowchart  tersebut sistem dimulai  dengan menginisialisasi  variabel yang digunakan,  setelah diinisialisasi maka sensor accelerometer dan FSR406 akan dibaca. Bacaan sensor tersebut akan dikonversi dari nilai ADC menjadi nilai tegangan yang sebenarnya. Tegangan konversi pada accelerometer kemudian dikonversi ke nilai akselerasi. Setelah didapatkan nilai akselerasi yang tepat  maka  akselerasi  tersebut  diintegralkan  dengan  cara  mengakumulasikan  perkalian akselerasi dan selisih waktu. Kecepatan yang didapatkan kemudian diintegralkan dengan cara yang sama sehingga didapatkan kedalaman.
Metronom  pada  sistem  ini  bekerja  dengan  menyalakan buzzer  selama  80  ms  dan memadamkan buzzer  selama 500  ms. Buzzer dinyalakan  selama  80 ms untuk  memberikan bunyi beep  yang  tidak  terlalu  lama.  sedangkan  buzzer  dipadamkan  selama  500  ms  untuk menunggu buzzer kembali berbunyi. Total waktu untuk buzzer ini berbunyi adalah 500 ms + 80 ms = 580 ms.
Indikator tekanan pada sistem ini bekerja dengan cara mendeteksi adanya tekanan pada FSR. Apabila  pada  FSR  terdapat  tekanan  maka  program  akan  menghitung  lamanya  tekanan  itu terjadi.  Apabila  tekanan  tersebut  dilakukan  lebih  dari  500  ms  maka  LED  1  akan  menyala. Kemudian apabila tekanan sudah tidak diberikan selama 400 ms maka LED 2 akan menyala.
Gambar 4. Flowchart Program
No Yes

## 3. DATA PENGAMATAN DAN ANALISA

## 3.1  Integral Per Siklus
Berdasarkan  referensi (Gohier dkk, 2013) ,  digunakan  integral  per  siklus  kompresi  untuk mendapatkan estimasi kecepatan dan kedalaman. Hal tersebut dilakukan untuk mengurangi akumulasi error yang terjadi akibat integral. Berdasarkan referensi tersebut pada sistem ini digunakan  juga  integral  per  siklus.  Sistem  integral  per  siklus  akan  dibandingkan  dengan melakukan integral terus menerus sampai akhir dari CPR. Gambar 5 merupakan hasil estimasi kedalaman(m) yang diperoleh dari accelerometer (m/s 2 ) yang diintegralkan dua kali dan hasil tegangan  FSR  406  (mV)  yang  terbaca  dari  awal  sampai  akhir  CPR.  Sedangkan  Gambar  6 merupakan  hasil  estimasi  kedalaman(m)  yang  diperoleh  dari accelerometer(m/s 2 )  dan tegangan FSR 406 (mV) dengan hasil integral yang datanya dipotong-potong tiap 1,25 detik untuk  menghilangkan  akumulasi error.  Gambar  7  merupakan  keluaran  estimasi  kedalaman dengan menggunakan integral per siklus kompresi (saat uji coba). Batas pemotongan saat uji coba  dilakukan  bukan setiap  1,25  detik tetapi berdasarkan  saat  sensor FSR  406 lepas dari tekanan error dianggap nol kembali (tidak diakumulasi dengan data error sebelumnya).
Berdasarkan hasil  yang didapatkan  dapat  disimpulkan  bahwa  integral  akan  mengakumulasi error  sehingga  diperlukan  pemecahan  integral  sehingga  error    tidak  terakumulasi.  Pada Gambar  6  dilakukan  integral  dengan  memotong  datanya  menjadi  beberapa  bagian  dan didapatkan  hasil  keluaran  yang errornya  tidak  terakumulasi  seperti  pada  Gambar  5.  Pada integral  per  siklus  kompresi  (Gambar  7)  didapatkan  hasil  estimasi  kedalaman  yang  lebih konsisten dan cukup akurat yaitu hasil kedalamannya sesuai dengan grafik yang terbaca.
Gambar 5. Integral dari Awal Sampai Akhir CPR
Gambar 6. Integral Setelah Data Dibagi Menjadi Beberapa Bagian
Gambar 7. Integral Persiklus pada Saat Uji Coba

## 3.2 Kedalaman yang terbaca
Sistem akuisisi data kedalaman dengan menggunakan accelerometer ini akan diuji keluaran estimasi kedalamannya saat digunakan pada spons dan bantal. Spons dan bantal yang akan digunakan memiliki kedalaman tekan yang berbeda. Spons  yang digunakan memiliki tebal 32,5 mm yang akan memiliki tebal minimal 50 mm ketika di tekan secara maksimal dan ketika diberikan tekanan normal memiliki tebal 11,9 mm. Berdasarkan data pengukuran pada Gambar
8(a) tersebut dapat diketahui kedalaman dari spons ketika diberikan tekanan normal adalah 20,6  mm  dan  kedalaman  ketika  diberikan  tekanan  maksimal  27,5  mm.  Spons  digunakan karena    spons  memiliki  efek  balik  yang  cepat  setelah  dilakukannya  kompresi.  Efek  balik tersebut akan menyerupai efek dari dada manusia setelah dilakukannya kompresi. Sedangkan bantal yang digunakan memiliki kedalaman maksimal sekitar 150 mm dengan tinggi bantal saat  tidak  diberikan  kompresi  adalah  280  mm  dan  ketika  diberikan  kompresi  maksimal tingginya adalah 130 mm. Bantal digunakan karena bantal memiliki kedalaman yang lebih dari spons meskipun efek baliknya tidak menyerupai dada manusia. Kedalaman yang lebih dalam tersebut digunakan untuk menguji performa estimasi kedalaman dari sistem akuisisi data ini. Untuk  mengetahui  performa  estimasi  sistem  ini  dalam  mengestimasi  kedalaman  maka dilakukan cara pengujian dengan melakukan kompresi di atas permukaan spons dan bantal ( dacron) yang memiliki kedalaman dan efek balik yang berbeda seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8 (b).
(a)
(b)
Gambar 8. (a) Kedalaman Spons (b) Cara Penggunaan Pengambilan Data

## 3.3  Metronom
Pada  sistem  ini  terdapat  juga  panduan  kompresi  dengan  menggunakan  metronom.  Untuk mengetahui  performa  dari  metronom  ini  maka  dilakukan  pengujian  waktu  yang  diperlukan untuk beep selanjutnya berbunyi. Data pada Tabel 1 diambil dengan melakukan kompresi CPR mengikuti bunyi beep dari buzzer selama 1 menit. Berdasarkan Tabel 1 diperoleh rata-rata waktu  yang  diperlukan  untuk  membunyikan buzzer  yang  merupakan  indikator  untuk melakukan  kompresi  adalah  57,154  ms.  Waktu  tersebut  dinilai  cukup  mendekati  karena
frekuensi CPR yang optimal adalah 100 kompresi per menit sehingga perlu untuk melakukan kompresi setiap 60 ms.

## Tabel 1. Pengujian Waktu Bunyi Metronom / Beep Buzzer  sebagai Panduan Kompresi
Bunyi Ke-  Time (ms)  Bunyi Ke-   Time (ms) Bunyi Ke- Time (ms) 1 42 36 55 71 58 2 47 37 56 72 59 3 58 38 51 73 59 4 60 39 58 74 55 5 56 40 55 75 56 6 55 41 55 76 63 7 56 42 53 77 56 8 55 43 60 78 59 9 54 44 57 79 58 10 55 45 57 80 57 11 56 46 56 81 57 12 60 47 59 82 58 13 59 48 55 83 52 14 60 49 61 84 59 15 56 50 58 85 57 16 56 51 57 86 54 17 55 52 61 87 61 18 56 53 60 88 55 19 60 54 56 89 53 20 56 55 58 90 59 21 56 56 60 91 59 22 56 57 59 92 54 23 59 58 55 93 53 24 61 59 54 94 55 25 52 60 54 95 55 26 61 61 69 96 57 27 54 62 57 97 59 28 57 63 59 98 56 29 56 64 54 99 58 30 62 65 60 100 54 31 60 66 57 101 61 32 66 67 60 102 63 33 61 68 60 103 60 34 57 69 55 104 58 35 60 70 56 105 55

## 3.4 Kompresi pada Spons
Pada spons dengan kedalaman maksimal 27,5 mm dan dengan memberikan tekanan dengan kekuatan  kompresi  normal  didapatkan  hasil  estimasi  kedalaman  pada  Gambar  9  (a). Berdasarkan keluaran tersebut didapatkan estimasi kedalaman mendekati 20 mm yang sesuai dengan kedalaman sebenarnya dari spons ketika diberikan tekanan normal yaitu 20,6 mm. Hasil  keluaran  estimasi  yang  didapatkan  terlihat  cukup  konsisten  sehingga  sistem  estimasi kedalaman ini dapat memberikan estimasi kedalaman yang cukup baik.
(a) (b)
Gambar 9. (a) Estimasi Depth Ketika Diberikan Kompresi Normal pada Spons (mm) (b) Estimasi Depth Ketika Diberikan Kompresi Keras pada Spons (mm)
Sedangkan  apabila  penekanan  dilakukan  secara  kuat  diperoleh  hasil  estimasi  yang  dapat dilihat  pada  Gambar  9(b).  Hasil  estimasi  kedalaman  pada  Gambar  9(b)  menunjukkan kedalaman sekitar lebih dari 25 mm yang mendekati 27 mm. Sehingga estimasi kedalaman ini memiliki keluaran kedalaman yang mendekati kedalaman maksimal dari spons yang digunakan yaitu 27,5 mm.
Berdasarkan  dua  hasil  yang  telah  didapatkan  dapat  diketahui  bahwa  sistem  ini  dapat mengestimasi kedalaman dengan baik. Saat diberikan tekanan yang kuat maka spons akan terkompresi secara maksimal dan hasil estimasi kedalaman pun dapat membaca kedalaman yang sesuai dengan tekanan yang dilakukan.

## 3.5 Kompresi pada Bantal
Sistem ini dapat mengukur kedalaman cukup baik pada spons, untuk mengetahu performa dari sistem ini lebih jauh maka dilakukan pengujian pada bantal yang memiliki kedalaman yang lebih besar. Pada bantal dengan kedalaman maksimal sebesar 150 mm dan tebal 240 mm dengan bahan dacron didapatkan keluaran estimasi kedalaman pada Gambar 10. Dapat dilihat keluaran dari sistem ini menunjukkan kedalaman kompresi sekitar 100 mm yang tidak lebih besar  dari  kedalaman  maksimal  dari  bantal.  Kedalaman  kompresi  juga  meningkat  dari kedalaman  kompresi  spons  yang  hanya  memiliki  kedalaman  maksimal  27,5  mm.  Sehingga sistem  ini  tetap  dapat  mengestimasi  kedalaman  pada  bantal  yang  memiliki  kedalaman maksimal 150 mm. Berdasarkan percobaan kompresi pada bantal dapat disimpulkan bahwa bantal dapat digunakan untuk menguji performa estimasi kedalaman karena bantal memiliki kedalaman yang lebih dari spons dan sistem akuisisi data kedalaman berhasil mengestimasi kedalaman dari bantal ini karena hasil dari bacaannya tidak melebihi kedalaman maksimal dari bantal.

## Gambar 10. Estimasi Depth pada Bantal (mm)

## 3.6  Panduan Kompresi
Sistem  panduan  kompresi  ini  diuji  dengan  melakukan  penekanan  selama  1  menit  tanpa panduan  metronom  dan  dengan  panduan  metronom.  Hasil  kompresi  tanpa  panduan metronom  dapat  dilihat  pada  Gambar  11  sedangkan  hasil  kompresi  dengan  panduan metronom dapat dilihat pada Gambar 12. Berdasarkan hasil tersebut dapat dilihat bahwa tanpa menggunakan  panduan  metronom  didapatkan  62  kompresi  per  menit,  sedangkan  dengan panduan metronom didapatkan 104 kompresi per menit. Perbedaan tersebut cukup signifikan sehingga  panduan  kompresi  ini  sangat  membantu  dalam  pelatihan  CPR.  Saat  tidak menggunakan  panduan  LED  berwarna  merah  menyala  sebanyak  7x  yang  berarti  kompresi dilakukan terlalu lama dan LED putih padam 1x yang berarti kompresi ulang dilakukan terlalu lambat. Sedangkan apabila menggunakan panduan LED merah hanya menyala 1x dan LED putih  tidak  pernah  padam  yang  berarti  panduan  kompresi  ini  dapat  memandu  pengguna melakukan kompresi CPR.
Gambar 11. Grafik Tegangan (mVolt) dari Sensor FSR Hasil Kompresi Tidak menggunakan Panduan CPR
Gambar 12. Grafik Tegangan (mVolt) dari Sensor FSR Hasil Kompresi menggunakan Panduan CPR
Gambar 13. (a) Kompresi CPR Tepat      (b) Kompresi CPR Terlalu Lama

## 3.7  LED Indikator
LED indikator pada sistem panduan kompresi  ini  terdiri atas dua LED indikator. LED putih akan menyala ketika kompresi  terlalu lambat, sedangkan LED merah akan menyala ketika kompresi  yang diberikan terlalu lama. Berdasarkan pengujian didapatkan bahwa LED putih akan padam ketika tidak diberikan tekanan selama 42 ms sedangkan LED merah akan menyala ketika kompresi yang dilakukan melebihi 80 ms. Berdasarkan pengujian tersebut LED indikator ini dapat membantu memandu kompresi CPR sehingga didapatkan periode frekuensi CPR yang tepat. Gambar 13(a) menunjukkan LED ketika frekuensi kompresi CPR yang diberikan tepat, sedangkan Gambar 13(b) menunjukkan LED ketika kompresi yang dilakukan terlalu lambat.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  Akuisisi  Data  Kedalaman  dengan  Panduan  Kompresi  untuk  Pelatihan  CPR  berhasil direalisasikan  dan  dapat  mengestimasi  kedalaman  dengan  baik.  Sistem  panduan  kompresi pada  sistem  ini  dapat  memberikan  panduan  untuk  melakukan  kompresi  sebanyak  100  kali dalam 1 menit dengan rata - rata waktu bunyi buzzer 57,154 ms. Sistem panduan kompresi dapat menuntun pengguna mencapai frekuensi kompresi yang tepat. Dalam merealisasikan
sistem ini digunakan 3D Printer untuk merealisasikan desain 3D yang dibuat menggunakan Fusion 360. Estimasi kedalaman didapatkan dengan cara mengintegralkan akselerasi sebanyak dua kali. Integral dilakukan dengan menggunakan perkalian amplitude dan waktu pada ESP32. Berdasarkan pengamatan yang telah dilakukan digunakan sampling rate sebesar 1 kHz dan integral per siklus kompresi untuk mengurangi error. Integral yang tidak dilakukan per siklus akan mengakumulasikan error dan menyebabkan bacaan kedalaman yang tidak sesuai.

## DAFTAR RUJUKAN
Alam, M. M., Amin, M. A., Hussain, M., Bhuiyan, R. H., & Khan, M. M. (2019). Design of piston- driven  automated  cardiopulmonary  resuscitation  device  with  patient  monitoring system. 1st  International  Conference  on  Robotics,  Electrical  and  Signal  Processing Techniques, ICREST 2019, (pp. 211 – 216). https://doi.org/10.1109/ICREST.2019.8644482
Arun  Faisal,  I.,  Waluyo  Purboyo,  T.,  &  Siswo  Raharjo  Ansori,  A.  (2019).  A  Review  of Accelerometer  Sensor  and  Gyroscope  Sensor  in  IMU  Sensors  on  Motion  Capture.
Journal of Engineering and Applied Sciences, 15(3), 826–829.
https://doi.org/10.36478/jeasci.2020.826.829
Atkins, D. L., Berger, S., Duff, J. P., Gonzales, J. C., Hunt, E. A., Joyner, B. L., Meaney, P. A.,
Niles, D. E., Samson, R. A., & Schexnayder, S. M. (2015). Part 11: Pediatric basic life support and cardiopulmonary resuscitation quality: 2015 American Heart Association guidelines  update  for  cardiopulmonary  resuscitation  and  emergency  cardiovascular care. Circulation, 132(18), S519–S525.
https://doi.org/10.1161/CIR.0000000000000265
Bobby, G., Susanto, E., & Suratman, F. Y. (2015). Implementasi Robot Keseimbangan Beroda Dua  Berbasis  Mikrokontroler. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 3(2), 142.
https://doi.org/10.26760/elkomika.v3i2.142
Chau, C. H., Hung, K., Ko, C. P., & Lo, S. F. (2019). Design and Development of a Mobile Application  and  Wearable  System  for  CPR  Training. ICETAS  2019  -  2019  6th  IEEE International Conference on Engineering, Technologies and Applied Sciences, (pp. 23– 26). https://doi.org/10.1109/ICETAS48360.2019.9117566
Ganthikumar, K. (2016). Indikasi dan Keterampilan Resusitasi Jantung Paru ( RJP ) Kaliammah
Ganthikumar  Program  Studi  Pendidikan  Dokter  ,  Fakultas  Kedokteran  Universitas Udayana ABSTRAK Resusistasi Jantung Paru adalah suatu teknik yang sangat berguna untuk menyelamatkan nyawa da. Intisari Sains Medis, 6(1), 58–64.
Gohier, F., Dellimore, K., & Scheffer, C. (2013). Development of a smart backboard system for real-time  feedback  during  CPR  chest  compression  on  a  soft  back  support  surface. Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS, (pp. 346–349). https://doi.org/10.1109/EMBC.2013.6609508
Grot, S. (2015). Wearable CPR Assist, Training and Testing Device. In United States Patent Centen el al.
Jacob, J., Adarsh, S. R., Ashis, C. K., & Resmi, R. (2019). Miniaturized CPR Feedback device using Arduino and ArdLAB. Proceedings of 2019 3rd IEEE International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies, ICECCT 2019, November, (pp. 1 - 4). https://doi.org/10.1109/ICECCT.2019.8869519
Khunlertgit, N. (2018). Development of a Performance Visualization Model of Basic Life Support
Training with Feedback Devices for Mobile Application. In Proceedings - International Computer  Software  and  Applications  Conference,  (pp.  323–328).  IEEE. https://doi.org/10.1109/COMPSAC.2018.10251
Melita, R. A., Bhaskoro, S. B., & Subekti, R. (2018). Pengendalian Kamera berdasarkan Deteksi Posisi  Manusia  Bergerak  Jatuh  berbasis  Multi  Sensor  Accelerometer  dan  Gyroscope. 6(2), 259–273.
Oermann, M. H., Krusmark, M. A., Kardong-Edgren, S., Jastrzembski, T. S., & Gluck, K. A. (2020).  Training  interval  in  cardiopulmonary  resuscitation. PLoS  ONE,  15(1),  1–13. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226786
Rajaraman, S., Ganesan, S., Jayapal, K., & Kannan, S. (2014). Design of a Functional Training
Prototype for Neonatal Resuscitation. Children, 1(3), 441–456.
https://doi.org/10.3390/children1030441
Sartika, E. M., Gany, A., & Yuvens, V. (2020). Implementasi Sensor IMU untuk mengetahui Sudut  Elevasi  Kendaraan  Menggunakan  Metode  Least  Square. ELKOMIKA:  Jurnal Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,  8(2),  301. https://doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.301
Stanley, A. A., Healey, S. K., Maltese, M. R., & Kuchenbecker, K. J. (2012). Recreating the feel of the human chest in a CPR manikin via programmable pneumatic damping. Haptics Symposium 2012, (pp. 37–44). https://doi.org/10.1109/HAPTIC.2012.6183767
Taryana, N., Nataliana, D., & Ananda, A. R. (2015). Pendeteksi Sikap pada Model Wahana
Terbang  menggunakan Inertial  Measurement  Unit. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 3(1), 16–37.