e-ISSN : 2715-5064

## PERANCANGAN SISTEM INSTRUMENTASI BERBASIS INTERNET OF THINGS PADA ALAT PENDETEKSI BANGKITAN KEJANG PENGIDAP EPILEPSI
Dadan Darmawan 1*) , Arnisa Stefanie 2 , Dian Budhi Santoso 3
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang
1,2,3 Jln. HS Ronggo Waluyo, Kabupaten Karawang, Jawa Barat, 41361, Indonesia email: 1 dadan.darmawan18093@student.unsika.ac.id, 2 arnisa.stefanie@staff.unsika.ac.id, 3 dian.budhi@ft.unsika.ac.id
Abstract Epilepsy  is  a disease  caused  by  chronic  neurological disorders which is characterized by recurrent seizures. Many studies have been conducted to try to cure the disease. In fact, medically, epilepsy  cannot  be  cured,  but  the  frequency  of  seizures  can  be reduced by taking medicines regularly. Medicines certainly contain chemicals  that  have  negative  side  effects  on  the  human  body.  A solution  is  needed  to  reduce  the  long-term  effects  caused  by medicines  that  reduce  the  frequency  of  epileptic  seizures.  The research entitled "Designing Internet Of Things-Based Instrumentation  System  On  Seizure  Detection  Equipment  For People With Epilepsy" has the goal of developing a tool for detecting seizures in people with epilepsy that can be monitored remotely by the family. The tool is built using several main components, namely the  EEG  sensor  system,  Light  Dependent  Resistor  (LDR)  sensor, SW-520D  sensor  or  tilt  detector,  and  GPS  Ublox  Neo-6M. Experiments  have  been  carried  out  for  each  component  and  the result is that the EEG sensor system after being amplified by 4213 times is 230 mV in relaxed conditions, 121 mV in listening to music, 83 mV in thinking conditions, and 72 mV in sports conditions. The LDR  sensor  as  a  light  intensity  detector  has  an  accuracy  rate  of 71.12%, the SW-520D sensor or tilt detector as a patient fall detector has an accuracy of 96.7%, and the Ublox Neo-6M GPS as a location detector  has  an  average  difference  in  distance  from  Smartphone GPS of 2.90 meters.
Abstrak −  Epilepsi  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh gangguan  saraf  kronik  yang  ditandai  dengan  bangkitan  kejang berulang.  Banyak  penelitian  yang  sudah  dilakukan  untuk mencoba  menyembuhkan  penyakit  tersebut.  Kenyataannya secara medis, penyakit epilepsi tidak dapat disembuhkan, namun frekuensi bangkitan kejang dapat diredam dengan mengkonsumsi  obat-obatan  secara  rutin.  Obat-obatan  tentunya mengandung zat kimia yang memiliki efek samping negatif pada tubuh  manusia.  Dibutuhkan  sebuah  solusi  untuk  mengurangi efek  jangka  panjang  yang  diakibatkan  oleh  obat  peredam frekuensi  kejang  epilepsi.  Pada  penelitian  yang  berjudul "Perancangan Sistem Instrumentasi Berbasis Internet Of Things Pada  Alat  Pendeteksi  Bangktian  Kejang  Pengidap  Epilepsi" memiliki tujuan  untuk  mengembangkan sebuah alat pendeteksi bangkitan  kejang  pada  pengidap  epilepsi  yang  dapat  dipantau dari  jarak  jauh  oleh  keluarga.  Alat  tersebut  dibangun menggunakan  beberapa  komponen  utama,  yakni  sistem  sensor EEG, sensor Light Dependent  Resistor (LDR), sensor SW-520D atau  pendeteksi  kemiringan,  dan  GPS  Ublox  Neo-6M.  Masing- masing  komponen  telah  dilakukan  percobaan  dan  hasilnya adalah  sistem  sensor  EEG  setelah  dikuatkan  sebesar  4213  kali adalah  230  mV  pada  kondisi  rileks,  121  mV  pada  kondisi mendengar musik, 83 mV pada kondisi berpikir, dan 72 mV pada kondisi  olahraga.  Sensor  LDR  sebagai  pendeteksi  intensitas cahaya  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  71,12%,  sensor  SW- 520D atau pendeteksi kemiringan sebagai pendeteksi jatuh pasien memiliki akurasi sebesar 96,7%, dan GPS Ublox Neo-6M sebagai pendeteksi  lokasi  memiliki  rata-rata  selisih  jarak  dengan  GPS Smartphone sebesar 2,90 meter.
Kata Kunci – Epilepsi, Sistem Instrumentasi, Sensor LDR, Sensor SW-520D, GPS Ublox Neo-6M

## I. PENDAHULUAN
Ratusan  juta orang di seluruh dunia  menderita kelainan saraf.  Salah  satu  kelainan  saraf  yang  paling  umum  dijumpai adalah  epilepsi.  Sekitar  lima  puluh  juta  orang  menderita epilepsi  saat  ini.  Diperkirakan  2,4  juta  orang  terdiagnosis epilepsi setiap tahunnya [1] [2]. Epilepsi adalah penyakit yang secara medis tidak dapat disembuhkan. Obat yang dikonsumsi penderita  epilepsi  dimaksudkan  untuk  mengontrol  frekuensi terjadinya kejang [3]. Pemeriksaan elektroensefalogram (EEG) dan  respon  terhadap  obat  anti  epilepsi  merupakan  contoh petunjuk  yang  dapat  membedakan  kejang  epilepsi  dan  non- epilepsi. Selain itu, bangkitnya kejang pada pengidap epilepsi dapat disebabkan oleh penurunan kesehatan seperti kecapekan, makan  dan  tidur  tidak  tepat  waktu,  dan  sebagainya  [4]. Beberapa  kasus  pada  pengidap  epilepsi  memiliki  sensitivitas terhadap  cahaya  ( photosensitive ),  baik  cahaya  dengan intensitas  tinggi  maupun  cahaya  berkedip.  Intensitas  cahaya yang tinggi juga dapat mempengaruhi tingkat kelelahan mata. Intensitas pencahayaan yang baik untuk mata sekitar 200-750 lux [5].
Banyak  upaya  yang  sudah  dilakukan  peneliti  untuk meneliti penyakit epilepsi. Salah satunya dalam bidang teknik biomedis adalah dengan membuat alat yang berkaitan dengan penyakit epilepsi, seperti Elektroensefalograf. Elektroensefalograf  merupakan  perangkat  yang  digunakan untuk mengukur sinyal EEG dan terdiri dari sensor elektroda pada  kulit  kepala  dan  blok  pemroses  sinyal  [6].  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membahas  mengenai  sistem instrumentasi  pada  alat  pendeteksi  kambuhnya  kejang  pada penderita  penyakit  epilepsi.  Alat  ini  akan  mendeteksi  dan membaca  sinyal  abnormal  pada  otak  dari  bangkitan  penyakit epilepsi  melalui  elektroensefalograf  yang  dipasang  di  kepala pengidap  epilepsi  dan  terintegrasi  dengan smartphone .  Lalu hasil dari pembacaan tersebut akan dikirimkan dari sistem EEG dan diolah melalui mikrokontroler ESP32. Selain sistem EEG, alat  pendeteksi  ini  juga  dilengkapi  dengan  beberapa  fitur lainnya  seperti  alarm  dan  pendeteksi  cahaya  sekitar  guna membantu  pengguna  alat  dalam  menjaga  diri  dari  bangkit kejang  epilepsi.  Sehingga  alat  ini  membutuhkan  perangkat pendukung seperti sensor pendeteksi cahaya untuk mendeteksi intensitas cahaya sekitar, sensor pendeteksi kemiringan untuk mendeteksi  adanya  kemiringan  atau  kejang  pada  pengguna alat, Global Positioning System (GPS) untuk mendeteksi lokasi pada  pengguna  alat,  dan  fitur  alarm  sebagai  penjaga  kondisi tubuh pada pengguna alat.
e-ISSN : 2715-5064
Harapannya  hasil  dari  penelitian  ini  akan  mengubah stigma buruk masyarakat terhadap pengidap penyakit epilepsi dan  justru  dapat  balik  membantu  pengidap  epilepsi  dalam menghadapi penyakitnya tersebut.

## II.PENELITIAN YANG TERKAIT
Pada tahun 2019, telah dilakukan sebuah penelitian dari seorang  mahasiswa  Teknik  Elektro  Universitas  Islam  Negeri Sultan  Syarif  Kasim  Riau.  Penelitian  yang  dilakukan  dengan judul  “ Portable  Monitoring  Epilepsy (PORMONEP)  untuk Memonitor  Kehilangan  Keseimbangan  dan  Kejang  pada Penderita Epilepsi”. Alat ini dapat mengetahui keadaan pasien epelepsi  kemudian  mengirimkan  informasi  berupa  SMS  dan panggilan  telepon  kepada  keluarga.  hasil  pengujian  yang dilakukan pada alat dalam mendeteksi jatuh sebanyak 30 kali, diperoleh  nilai  sensitifitas  pada  aktifitas  pusing  sebesar  87% dan  nilai  sensitifitas  pada  aktifitas  jatuh  dan  kejang  sebesar 90%,  artinya  sistem  mampu  mendeteksi  aktifitas  pusing, aktifitas  jatuh  dan  kejang  dengan  cukup  baik.  Sistem membutuhkan  rata-rata  8  detik  pasca  aktifitas  jatuh  untuk mengirimkan notifikasi sms kepada pengguna nomor telepon, dan  juga  membutuhkan  rata-rata  5  sampai  6  detik  pasca aktifitas  pusing  untuk  melakukan  panggilan  telepon  kepada pengguna  nomor telepon. PORMONEP  juga dapat mengirim set lokasi dari pasien epelepsi, sehingga keluarga pasien dapat mengontrol lokasi dan keadaan pasien [7].
Tahun  2022  juga  dilakukan  penelitian  oleh  mahasiswa Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  dengan judul  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Monitoring  Penderita Epilepsi Menggunakan Sensor Akselerometer Pada Smartphone Android”. Alat tersebut dapat mendeteksi kambuh epilepsi  melalui  sensor  akselerometer  dan  mengirimkan notifikasi berupa Short Massage Service (SMS), voice call , dan lokasi  terkini  kepada  keluarga  atau  kerabat.  Pengujian dilakukan  sebanyak  10  kali  dengan  perolehan  akurasi  0,912, sensitivitas  0,902,  nilai  spesifisitas  0,923,  dan  presisi  0,925, serta  waktu  rata-rata  3  sampai  4  detik  untuk  mengirim  SMS dan voice call secara bersamaan [8].
III. METODE PENELITIAN A. Metodelogi Penelitian
Salahsatu  tahapan  dalam  melakukan  penelitian  adalah dengan  menggunakan  metode  penelitian.  Metode  penelitian merupakan  langkah-langkah  dalam  melakukan  penelitian hingga  mendapatkan  data  dan  hasil  yang  dapat  dianalisa. Penelitian ini menggunakan metode penelitian dan pengembangan. Metode ini dilakukan dengan mengembangkan  atau  menyempurnakan  suatu  produk  yang sudah ada.

## Gambar 3.1. Alur Penelitian

## B. Perancangan Sistem
Tahap  perancangan  keseluruhan  sistem  sebagai  Alat Pendeteksi  Bangkitan  Kejang  Epilepsi  terbagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  perancangan  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.  Perancangan  perangkat  keras  meliputi  sistem  sensor EEG  yang  didalamnya  terdapat  elektroda  kulit,  perancangan rangkaian penguat, filter analog dan penyearah. Selain itu juga terdapat  komponen  lainnya  seperti  sensor  SW-520D  yang membantu  sensor  EEG  dalam  memastikan  bangkitan  kejang yang  terjadi,  GPS  untuk  mengetahui  lokasi  pengguna  alat, sensor cahaya sebagai pendeteksi intensitas cahaya sekitar, dan komponen  lain  yang  membantu  dalam  pemrosesan  alat pendeteksi bangkitan kejang epilepsi.
Gambar 3.2. Blok Diagram Sistem

## 1. Perancangan Perangkat Keras

## Gambar 3.3. Rangkaian Skematik Sistem
Perancangan  sistem  dimulai  dari  sistem  EEG, sensor  SW-520D,  GPS  Ublox  Neo-6M,  dan  Sensor LDR  sebagai  input.  Nilai  yang  dihasilkan  akan
*) penulis korespondensi : Dadan Darmawan
Email: dadan.darmawan18093@student.unsika.ac.id
e-ISSN : 2715-5064
diproses  menggunakan  mikrokontroler  ESP32. Selanjutnya  adalah  tahap  implementasi  dari rancangan perangkat keras sesuai dengan pengkabelan  yang  telah  dibuat.  Alat  ini  dirancang supaya  ketika  sensor  EEG  mendeteksi  amplitudo  > 200  μV,  sensor  LDR  mendeteksi  >  750  Lux,  dan sensor SW-520D mendeteksi terjatuh, maka alat akan mendeteksi hal tersebut sebagai kejangnya aktif.

## 2. Perancangan Perangkat Lunak
Gambar  3.4.  Diagram  Alir  Alat  Pendeteksi  Bangkitan  Kejang Pengidap Epilepsi
Perangkat lunak digunakan sebagai penghubung antara perangkat keras dengan user interface . Proses pembuatan menggunakan program yang dilakukan di Arduino  IDE  dengan  menggunakan Board ESP32 untuk mengolah data pada sistem secara keseluruhan. Selanjutnya  data  yang  didapat  akan  dikirimkan  ke database untuk ditampilkan pada aplikasi andorid.
Pembuatan  aplikasi  android  yang  terintegrasi dengan database yang  digunakan  adalah  dengan menggunakan website MIT  App Inventor.
Penyusunan  blok-blok  ini  dilakukan  sesuai  dengan rancangan sistem yang dibuat sebelumnya.
Gambar 3.5. Diagram Alir Sistem Kerja Aplikasi
Berdasarkan  gambar  3.5.  perencanaan  fitur aplikasi  akan  terbagi  menjadi  2  bagian,  yaitu  fitur monitoring dan  fitur  alarm.  Fitur monitoring akan langsung  bekerja  saat  aplikasi  diaktifkan.  Fitur monitoring bekerja  sebagai  pemantau  kondisi  dan lingkungan  pada  pengguna  alat.  Selain  itu,  fitur monitoring juga terus updating posisi pada pengguna alat  tersebut,  guna  mendapat  data real-time yang terbaru.  Sedangkan  fitur  alarm  berfungsi  sebagai pengingat  makan  dan  tidur  bagi  pengguna  alat. Karena  salah  satu  faktor  kambuhnya  bangkitan epilepsi adalah penurunan kondisi kesehatan.

## C. Teknik Analisis
Metode analisis dilakukan dengan membaca data hasil uji coba. Analisis dilakukan dengan menggunakan rumusan yang sudah dirumuskan sebelumnya, diantaranya:
1. Nilai penguatan dari sensor EEG.
Penguatan yang dilakukan pada alat adalah sebesar 4213 kali.  Hal  tersebut  supaya output dari  penguat  instrumen tidak  melebihi  dari  batas  maksimum input analog mikrokontroler  yang  digunakan.  Normalnya,  sinyal  otak manusia  memiliki  frekuensi  1-100  Hz  dan  amplitudo  5- 200  μV.  Sinyal  otak  tersebut  dapat  berubah-ubah  sesuai dengan  aktivitas  yang  sedang  dilakukan  oleh  manusia [10].  Berdasarkan  data  rekaman  sinyal  otak  manusia menggunakan EEG yang didapat dari website University of  Bonn,  bahwa  rekaman  sinyal  otak  saat  kejang  pasien epilepsi  kambuh,  memiliki  amplitudo  lebih  besar dibanding yang lainnya, yaitu dari -1000 hingga 1000 [11]. Terjadinya  perubahan  yang  signifikan  pada  nilai amplitudo ketika kejang sedang berlangsung. Hal tersebut merupakan peristiwa yang abnormal mengingat amplitudo normal  sinyal  otak  maksimal  hanya  sampai  200  μV. Lonjakan  abnormal  pada  nilai  amplitudo  tersebut  yang akan  dideteksi  pada  Alat  Pendeteksi  Bangkitan  Kejang Pengidap Epilepsi.
2. Nilai intensitas cahaya pada sensor LDR. Salah  satu  faktor  penyebab  bangkitnya  kejang  pada pengidap  epilepsi  adalah  sensitivitas  terhadap  cahaya ( photosensitive ),  baik  cahaya  dengan  intensitas  tinggi maupun  cahaya  berkedip.  Intensitas  cahaya  yang  tinggi juga  dapat  mempengaruhi  tingkat  kelelahan  mata. Intensitas pencahayaan yang baik untuk mata sekitar 200- 750 lux [5].
3. Nilai keakuratan pada sensor SW-520D.
Sensor SW-520D berfungsi untuk mendeteksi kemiringan yang  terjadi  pada  alat.  Ketika  pengguna  alat  tersebut sedang kejang, maka respon selanjutnya adalah pengguna alat akan terjatuh. Kondisi terjatuh tersebut akan dideteksi oleh  sensor  SW-520D  dan  menjadi  input  dalam mendeteksi kambuhnya kejang epilepsi.
4. Nilai latitude dan longitude pada GPS Ublox Neo-6M. Penggunaan  GPS  Ublox  Neo-6M  adalah  untuk mendeteksi  lokasi  dari  pengguna  alat.  Ketika  alat mendeteksi adanya kejang, maka alat akan mengirimkan informasi berupa titik koordinat ke kerabat/keluarga/pemantau.
5. Tingkat akurasi dari tiap komponen yang diujicoba dengan besaran acuan.
e-ISSN : 2715-5064

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian dilakukan secara terpisah pada masing- masing  komponen,  yaitu  pada  sensor  cahaya,  sensor  SW- 520D,  dan  GPS  Ublox  Neo-6M.  Rangkaian  tersebut  akan dipadukan  secara  keseluruhan  untuk  mengetahui  hasil pengujian  secara  keseluruhan.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengetahui tingkat akurasi dari masing-masing alat penyusun dari sistem secara keseluruhan.

## A. Pengujian Sensor EEG
Pengujian  sensor  EEG  dilakukan  untuk  mendeteksi sinyal  otak  normal  yang  dihasilkan  oleh  manusia  dengan beberapa kondisi berbeda. Proses ujicoba dilakukan langsung pada  kepala  manusia  normal  tanpa  mengidap  epilepsi.  Hasil yang  terbaca  pada  sensor  akan  diukur  menggunakan multitester.  Data  tersebut  akan  dihitung  sesuai  dengan  besar penguatan  yang telah dirancang dan akan didapat nilai sinyal otak yang dihasilkan oleh manusia dalam berbagai kondisi.
TABEL I

## PENGUJIAN SENSOR EEG
Kondisi Posisi Vin Perhitungan ( 𝜇𝑉) Vout Multitester (mV) Rileks FPz-Fp2- Ground 54,6 230 Mendengar Musik FPz-Fp2- Ground 28,7 121 Berpikir FPz-Fp2- Ground 19,7 83 Olahraga FPz-Fp2- Ground 17,1 72
Gambar 4.1. Grafik Pengujian Perhitungan
Gambar 4.2. Grafik Pengujian Pengukuran
Gambar 4.1. dan 4.2. memperlihatkan bentuk grafik dari nilai yang dihasilkan pada setiap percobaan sensor EEG. Tiap percobaan  dengan  kondisi  berbeda  menghasilkan  Vout  yang berbeda  juga.  Bentuk  grafik  cenderung  menurun,  hal  ini disebabkan karena nilai sinyal otak yang terbaca berbeda pada tiap kondisinya. Sehingga menyebabkan bentuk grafik menjadi bervariasi sesuai nilainya.
Berdasarkan  tabel  1  dapat  dilihat  nilai  yang  dihasilkan dari  rangkaian  sistem  sensor  EEG  yang  sudah  dibuat.  Nilai yang  terbaca  pada  multitester  dengan  kondisi  rileks  adalah sebesar 230 mV, dengan penempatan posisi elektroda di FPz- Fp2- Ground .  Berdasarkan  perhitungan  dengan  nilai  gain sebesar  4213  kali,  maka  sinyal  otak  yang  terbaca  adalah sebesar 50 μV. Pengujian dengan kondisi mendengarkan musik mendapat  nilai  121  mV.  Nilai  tersebut  sedikit  menurun dibanding  pada  saat  kondisi  rileks.  Pengujian  dalam  kondisi berpikir  dan  lelah  mendapatkan  nilai  sebesar  83  mV  dan  72 mV.
Pengujian  sensor  EEG  tidak  dilakukan  pada  pengidap epilepsi, karena keterbatasan akses kepada pengidap epilepsi. Oleh sebab itu, dalam pengujiannya selain diuji kepada orang normal,  juga  diuji  menggunakan generator  function untuk mendapatkan  amplitudo  yang  diinginkan.  Dalam  hal  ini amplitudo yang diinginkan adalah > 200 μV.

## B. Pengujian Sensor Cahaya
Pengujian  sensor  cahaya  dilakukan  untuk  mengetahui akurasi  sensor  LDR  jika  dibandingkan  dengan  nilai  pada Luxmeter AS803 yang dijadikan acuan. Alat yang digunakan dalam  pengujian  sensor  LDR  adalah  ESP32,  sensor  LDR, resistor,  penggaris,  dan  luxmeter  AS803.  Sensor  LDR  akan memberikan  resistansi  yang  berubah-ubah  sesuai  dengan intensitas cahaya yang diterima. Luaran nilai dari LDR berupa nilai  analog,  maka  pin  yang  digunakan  untuk  sensor  LDR adalah pin analog ESP32. Berikut hasil pengujian sensor LDR.

## TABEL II PENGUJIAN AKURASI SENSOR LDR DAN LUXMETER AS803
Jarak (cm) Nilai Pencahayaan %Error Luxmeter AS803 Sensor LDR 10 1620 1501 7.35 15 1080 1120 3.70 20 744 865 16.26 25 547 680 24.31 30 418 555 32.78 35 327 443 35.47 40 260 366 40.77 45 213 298 39.91 50 177 241 36.16 55 150 201 34.00 60 128 159 24.22 70 117 131 11.97 80 110 115 4.55 90 98 101 3.06 100 91 89 2.20 110 84 80 4.76 120 79 71 10.13 130 76 62 18.42 140 70 55 21.43 150 66 43 34.85 160 59 38 35.59 170 52 33 36.54
0 10 20 30 40 50 60 Rileks Mendengar Musik Berpikir Olahraga uV Grafik Perhitungan Sensor Sistem EEG Perhitungan 0 50 100 150 200 250 Rileks Mendengar Musik Berpikir Olahraga Mu lt it es te r (m V ) Grafik Pengujian  Sensor Sistem EEG

## Pengukuran Multitester
e-ISSN : 2715-5064
180 43 26 39.53 190 31 21 32.26 200 26 16 38.46 220 21 12 42.86 240 14 6 57.14 260 9 2 77.78 280 2 0 100 300 0 0 0 Rata-rata error 28.88

## Gambar 4.3. Grafik Pengujian Sensor LDR
Pada gambar grafik di atas, bentuk grafik yang dihasilkan antara nilai sensor LDR yang dibaca oleh firebase dengan nilai yang  dihasilkan  Luxmeter  AS803  terlihat  hampir  sama  atau berhimpit  satu  sama  lain.  Bentuk  grafik  yang  berhimpit  dan semakin  menurun,  karena  nilai  lux  yang  terbaca  semakin menurun  seiring  dengan  besar  jarak  antara  sumber  cahaya dengan  sensor  LDR  atau  Luxmeter  AS803.  Walaupun  pada jarak  20  cm  -  60  cm  terlihat  merenggang,  namun  untuk seterusnya semakin berhimpit.

## TABEL III PENGUJIAN PRESISI SENSOR LDR
Jarak (cm)
Nilai Sensor LDR
Rata- rata Stand ar Devias i Koefisie n Variansi (%) 1 2 3 10 1523  1510 1498 1510.3 3 12.50 0.83 15 1122  1125 1117 1121.3 3 4.04 0.36 20 870 856 866 864.00 7.21 0.83 25 677 678 670 675.00 4.36 0.65 30 561 560 557 559.33 2.08 0.37 35 439 438 442 439.67 2.08 0.47 40 365 368 367 366.67 1.53 0.42 45 295 290 301 295.33 5.51 1.86 50 237 238 236 237.00 1.00 0.42 55 204 210 205 206.33 3.21 1.56 60 163 162 162 162.33 0.58 0.36 70 135 133 134 134.00 1.00 0.75 80 115 116 114 115.00 1.00 0.87 90 100 97 98 98.33 1.53 1.55 100 87 90 90 89.00 1.73 1.95 110 80 81 78 79.67 1.53 1.92 120 70 70 71 70.33 0.58 0.82 130 60 61 58 59.67 1.53 2.56 140 53 53 57 54.33 2.31 4.25 150 42 41 41 41.33 0.58 1.40
160 34 35 35 34.67 0.58 1.67 170 34 33 34 33.67 0.58 1.71 180 25 24 27 25.33 1.53 6.03 190 22 22 20 21.33 1.15 5.41 200 15 16 15 15.33 0.58 3.77 220 10 11 11 10.67 0.58 5.41 240 6 6 6 6.00 0.00 0.00 260 2 2 2 2.00 0.00 0.00 280 0 0 0 0.00 0.00 0.00 300 0 0 0 0.00 0.00 0.00 Rata-rata error 1.99 1.59

## Gambar 4.4. Grafik Pengujian Presisi Sensor LDR
Gambar  4.4.  memperlihatkan  bentuk  grafik  pada pengujian presisi sensor LDR. Bentuk grafik saling berhimpit, bahkan  hampir  tidak  memperlihatkan  celah  antarhimpitan tersebut. Hal ini dikarenakan perbedaan nilai yang dihasilkan antara percobaan 1, 2, dan 3 pada masing-masing jarak tidak terlalu signifikan
Berdasarkan keseluruhan pengujian yang sudah dilakukan  didapat  nilai  pengujian  sensor  LDR  memiliki  nilai akurasi  dengan  nilai  sebesar  71,12%.  Sedangkan  untuk  nilai presisi yang dihasilkan sensor LDR cukup tinggi, yaitu dengan nilai standar deviasi sebesar 1,99 dan koefisien variansi sebesar 1,59%.

## C. Pengujian Sensor SW-520D
Pengujian sensor SW-520D dilakukan untuk mengetahui nilai  akurasi  dari  sensor  sesuai  dengan  kondisi  sebenarnya. Pengujian dilakukan dengan cara memasang sensor di kepala, lalu pengguna akan mencoba terjatuh (1) sebanyak 30 kali dan berdiri (0) sebanyak 30 kali. Luaran nilai dari sensor SW-520D berupa  nilai  digital,  maka  pin  yang  digunakan  pada  ESP32 adalah pin digital ESP32. Berikut hasil pengujian sensor SW- 520D.
TABEL IV

## PENGUJIAN SENSOR SW-520D KONDISI JATUH
Percobaan Kondisi Nilai Sensor SW-520D Error (%) 1 Jatuh duduk miring ke kanan Jatuh (1) 0 2 Jatuh (1) 0 3 Jatuh (1) 0 4 Jatuh duduk miring ke kiri Jatuh (1) 0 5 Jatuh (1) 0 6 Jatuh (1) 0 7 Jatuh duduk Berdiri (0) 100 8 Jatuh (1) 0 9 Jatuh (1) 0 10 Jatuh (1) 0 11 Jatuh (1) 0
0 500 1000 1500 2000 10 20 30 40 50 60 80 100120140160180200240280 Lux Jarak (cm) Grafik Percobaan Sensor LDR Luxmeter AS803 Firebase 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 10 20 30 40 50 60 80 100120140160180200240280 Lux Jarak (cm) Grafik Uji Presisi Sensor LDR Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3
e-ISSN : 2715-5064
12 Jatuh 90° ke kanan Jatuh (1) 0 13 Jatuh (1) 0 14 Jatuh (1) 0 15 Jatuh (1) 0 16 Jatuh 90° ke kiri Jatuh (1) 0 17 Jatuh (1) 0 18 Jatuh (1) 0 19 Jatuh (1) 0 20 Jatuh (1) 0 21 Jatuh terlentang Jatuh (1) 0 22 Jatuh (1) 0 23 Jatuh (1) 0 24 Jatuh (1) 0 25 Jatuh (1) 0 26 Jatuh tengkurap Jatuh (1) 0 27 Jatuh (1) 0 28 Jatuh (1) 0 29 Jatuh (1) 0 30 Jatuh (1) 0 Rata-rata error 3,3
Gambar 4.5. Grafik Pengujian Kondisi Terjatuh Sensor SW-520D
Gambar  4.5.  memperlihatkan  grafik  dari  pengujian kondisi  terjatuh  sensor  SW-520D.  Grafik  tersebut  terlihat seperti impuls, hal tersebut menandakan terdapat error namun hanya 1 kali. Pada percobaan ke-7 memang terdapat error yang terjadi pada sensor SW-520D.
TABEL V

## PENGUJIAN SENSOR SW-520D KONDISI BERDIRI
Percobaan Kondisi Nilai Sensor SW-520D Error (%) 1 Berjalan kaki Berdiri (0) 0 2 Berdiri (0) 0 3 Berdiri (0) 0 4 Berdiri (0) 0 5 Berdiri (0) 0 6 Berlari Berdiri (0) 0 7 Berdiri (0) 0 8 Berdiri (0) 0 9 Berdiri (0) 0 10 Berdiri (0) 0 11 Melompat Berdiri (0) 0 12 Berdiri (0) 0 13 Berdiri (0) 0 14 Berdiri (0) 0 15 Berdiri (0) 0 16 Jongkok Berdiri (0) 0 17 Berdiri (0) 0
18 Berdiri (0) 0 19 Berdiri (0) 0 20 Berdiri (0) 0 21 Duduk tegap Berdiri (0) 0 22 Berdiri (0) 0 23 Berdiri (0) 0 24 Berdiri (0) 0 25 Berdiri (0) 0 26 Duduk santai Berdiri (0) 0 27 Jatuh (1) 100 28 Berdiri (0) 0 29 Berdiri (0) 0 30 Berdiri (0) 0 Rata-rata error 3,3
Gambar 4.6. Grafik Pengujian Kondisi Berdiri Sensor SW-520D
Gambar  4.6.  memperlihatkan  grafik  dari  pengujian kondisi berdiri sensor SW-520D yang dilakukan sebanyak 30 kali dengan kondisi berdiri yang berbeda-beda. Grafik tersebut terlihat seperti impuls, hal tersebut menandakan terdapat error namun hanya 1 kali. Pada percobaan ke-27 memang  terdapat error yang terjadi pada sensor SW-520D.
Mengacu  kepada  tabel  IV  dan  V  di  atas,  dapat  dilihat bahwa  masih  terdapat  error  pada  sensor  SW-520D  dalam pengujiannya.  Nilai  error  keseluruhan  dari  pengujian  sensor SW-520D  baik  dalam  posisi  terjatuh  (1)  maupun  berdiri  (0) adalah sebesar 3,3%.
Faktor yang mempengaruhi keakuratan sensor ini adalah karena  nilai  luaran dari sensor adalah  berbentuk nilai digital. Hanya  ada  2  luaran  dari  digital,  yaitu LOW atau HIGH .  Jadi tidak  banyak range yang  dapat  diukur  menggunakan  sensor digital. Karena sensor digital hanya membaca nilai berdasarkan waktu yang dicuplik saja.
Selain itu, posisi pada pengguna alat juga menjadi faktor yang mempengaruhi sensor SW-520D. Posisi kemiringan yang terjadi  pada  pengguna  alat  juga  menjadi  faktor  penentu, semakin besar kemiringan yang terjadi pada sensor SW-520D, maka  sensor  tersebut  akan  mendeteksi  bahwa  posisi  tersebut adalah berada pada posisi terjatuh.
Sensor SW-520D mendapat nilai akurasi sebesar 96,7%. Nilai percobaan yang cukup bagus yang dihasilkan oleh sensor SW-520D, dengan hasil tersebut menjadikan sensor SW-520D layak  digunakan  sebagai  sensor  pendeteksi  jatuh  pada pengguna alat.

## D. Pengujian Komponen GPS Ublox Neo-6M
Pengujian  komponen  GPS  dilakukan  untuk  mengetahui keakuratan komponen sesuai dengan nilai acuan yang berasal dari  GPS Smartphone .  Alat  bantu  yang  digunakan  dalam
0 20 40 60 80 100 120 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Jat u h Be rd iri Percobaan Tabel Percobaan Terjatuh Sensor SW-520D 0 20 40 60 80 100 120 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Be rd iri Jat u h Percobaan Tabel Percobaan Berdiri Sensor SW-520D
e-ISSN : 2715-5064
pengujian  komponen  GPS  adalah  ESP32  dan Smartphone . Pengujian dilakukan dengan memindahkan titik lokasi sejauh + 30-40 meter di 30 titik lokasi berbeda. Hasil dari pengujian tersebut  akan  dibandingkan  dengan  nilai  yang  terbaca  pada GPS Smartphone .  Berikut  hasil  pengujian  komponen  GPS Ublox Neo-6M:
TABEL VI PENGUJIAN GPS UBLOX NEO-6M GPS Smartphone GPS Ublox Neo-6M Selisih Jarak (m) Latitude Longitude Latitude Longitude -6.239801  107.054476 -6.239779 107.054474  2.46 -6.240042 107.054607 -6.240062 107.054616  2.44 -6.240277 107.054813 -6.240251 107.054844  4.48 -6.240471 107.055108 -6.240482 107.055101  1.45 -6.240574 107.055375 -6.240601 107.055386  3.24 -6.240655 107.055594 -6.240637 107.055581  2.46 -6.240741 107.055813 -6.240762 107.055844  4.15 -6.240819 107.056052 -6.240833 107.056071  2.61 -6.240938 107.056362 -6.240964 107.056399  5.01 -6.241053 107.056811 -6.241075 107.056852  5.15 -6.241137 107.057092 -6.241109 107.057081  3.34 -6.241452 107.057085 -6.24142 107.057089  3.59 -6.241752 107.057085 -6.241721 107.057095  3.62 -6.241987 107.057102 -6.241958 107.057111  3.37 -6.242195 107.057114 -6.242177 107.057119  2.08 -6.242425 107.057135 -6.242431 107.057146  1.39 -6.242702 107.057128 -6.242722 107.057139  2.53 -6.24293 107.05709 -6.242948 107.057082  2.19 -6.243195 107.057019 -6.243178 107.057024  1.97 -6.243478 107.056942 -6.243461 107.056935  2.04 -6.243775 107.056868 -6.243743 107.056877  3.69 -6.243195 107.057019 -6.243178 107.057024  2.70 -6.243478 107.056942 -6.243461 107.056935  2.69 -6.243775 107.056868 -6.243743 107.056877  2.29 -6.243969 107.056835 -6.243955 107.056855  3.75 -6.244255 107.05691 -6.244274 107.056925  1.64 -6.244431 107.056961 -6.244412 107.056953  1.83 -6.244672 107.057031 -6.244653 107.057059  3.15 -6.244938 107.057118 -6.244943 107.057104  2.98 -6.245193 107.057248 -6.245186 107.057233  2.60 Rata-rata selisih jarak 2.90
Gambar  4.7.  Grafik  Pengujian  Selisih  Jarak  Antara  GPS  Ublox  Neo-6M dengan GPS Smartphone
Pada  gambar  grafik  4.7.  dengan  menggunakan  metode Haversine  terdapat  perbedaan  selisih  jarak  antara  GPS Smartphone dan  GPS  Ublox  Neo-6M.  Gambar  grafik  yang
dihasilkan  tidak  beraturan,  hal  tersebut  menandakan  bahwa tiap percobaan memiliki perbedaan selisih jarak yang berbeda- beda.
Berdasarkan  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  dapat dilihat  pada  tabel  VI.  dilakukan  pengujian  sebanyak  30  kali dengan  perpindahan  lokasi  sejauh  +30-40  m.  Pada  tiap percobaan  terdapat  selisih  jarak  yang  terjadi  antara  GPS Smartphone dengan  GPS  Ublox  Neo-6M.  Nilai  terkecil terdapat  pada  percobaan  ke-16  dengan  selisih  jarak  sebesar 1,39  meter  dan  jarak  terjauh  terdapat  pada  percobaan  ke-10 dengan nilai 5,15 meter. Nilai selisih antara GPS Smartphone dengan  GPS  Ublox  Neo-6M  didapat  menggunakan  metode perhitungan Haversine. Nilai rata-rata selisih jarak antara titik koordinat 1 dengan titik koordinat 2 sejauh 2,90 meter. Nilai tersebut  lebih  besar  dari  batas  penyimpangan  yang  terdapat dalam datasheet, yaitu sebesar + 2,5 meter.

## V.KESIMPULAN DAN SARAN
Perancangan sistem instrumentasi pada komponen utama Alat  Pendeteksi  Bangkitan  Kejang  Pengidap  Epilepsi  di penelitian  ini adalah sensor EEG memiliki  nilai  yang terbaca pada multitester setelah dikuatkan sebesar 4213 kali adalah 230 mV  pada  kondisi  rileks,  121  mV  pada  kondisi  mendengar musik, 83 mV pada kondisi berpikir, dan 72 mV pada kondisi olahraga.  Sensor  LDR  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 71,12 % dan nilai error rata-rata sebesar 28,88 %. Pada sensor SW-520D atau kemiringan menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,7 % dan ilai error rata-rata sebesar 3,3 %. Pada komponen GPS Ublox Neo-6M menghasilkan nilai selisih penyimpangan jarak  rata-rata  sebesar  2,90  meter.  Berdasarkan  pengujian tersebut, alat tidak mendeteksi adanya kejang pada pengguna, karena  pengguna  bukan  pengidap  epilepsi  dan  parameter sensor EEG, sensor LDR, dan SW-520D tidak terpenuhi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  H.  Organization,  "World  Health  Organization,"  World  Health Organization, 9 Februari 2022. [Online]. Available: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs999/en/. [Accessed 10 Juli 2022].. [2] U.  o.  C.  S.  Francisco,  "UCSF  Health,"  University  of  California  San Francisco, [Online]. Available:
https://www.ucsfhealth.org/conditions/epilepsy.  [Accessed  17  Maret 2022]. [3] B.  Samudra,  "SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK  DETEKSI KEJANG  EPILEPSI  BERDASARKAN  SINYAL  EEG,"  INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER, SURABAYA, 2018.
[4] @humas.fku, "Universitas Gadjah Mada Fakultas Kedokteran Kesehatan Masyarakat dan Keperawatan," Universitas Gadjah Mada, 25 Juni 2022. [Online]. Available: https://fkkmk.ugm.ac.id/kenali-penyebab-dan- penanganan-
epilepsi/#:~:text=Sedangkan%20epilepsi%20pada%20saat%20usia,pem icu%20kejang%20pada%20penderita%20epilepsi.. [Accessed 13 Januari 2023]. [5] Anonim,  "Tata  Cara  Perancangan  Sistem  Pencahayaan  Buatan  Pada Bangunan Gedung," 2001.
[6] A. Rizal, Instrumentasi Biomedis, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2014.
[7] Kurniawan,  M.  R.  (2020).  PORTABLE  MONITORING  EPILEPSY (PORMONEP) UNTUK MEMONITOR KEHILANGAN KESEIMBANGAN  DAN  KEJANG  PADA  PENDERITA  EPILEPSI. (Doctoral  dissertation,  Univesitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim Riau).
[8] Zulnanda,  Hady,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  MONITORING
PENDERITA EPILEPSI MENGGUNAKAN SENSOR
AKSELEROMETER PADA SMARTPHONE ANDROID” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, 2022.
[9] Desmira,  D.  Aribowo,  G.  Priyogi  and  S.  Islam,  "APLIKASI  SENSOR LDR  (LIGHT  DEPENDENT  RESISTOR)  UNTUK  EFISIENSI
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 M et er Percobaan Grafik Selisih  Jarak Antara GPS Smartphone dengan GPS Ublox Neo-6M
Selisih Jarak (m)
e-ISSN : 2715-5064
ENERGI  PADA  LAMPU  PENERANGAN  JALAN  UMUM,"  Jurnal PROSISKO, vol. 9, no. 1, pp. 21-29, 2022.
[10] S., Budari M.K.,  et al.  "Validasi Metode Analisis Penetapan  Kadar α- mangostin pada Gel Ekstrak Kulit Buah Manggis (Garcinia mangostana L.) dengan KLT-Spektrofotodensitometri," Jurnal Farmasi Udayana, vol.
4, no. 2, 2015.
[11] S.  K.  Satapathy,  S.  Dehuri,  A.  K.  Jagadev  and  S.  Mishra,  EEG  Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection, London:
Academic Press An Imprint of Elsevier, 2019.
[12] H. S. H. G. Limited, Tilt Sensor Module, Shenzhen.
[13] W.  E.W,  Asyiknya  Bernavigasi  dengan  Ponsel  GPS,  Yogyakarta:  C.V ANDI OFFSET, 2012.
[14] C. A. Pamungkas, "APLIKASI PENGHITUNG JARAK KOORDINAT BERDASARKAN  LATITUDE  DAN  LONGITUDE  DENGAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE DAN METODE HAVERSINE," Jurnal INFORMA, vol. 5, no. 2, pp. 8-13, 2019.
[15] Y. D. Wibowo, Y. Saragih and R. Hidayat, "Implementasi Modul GPS Ublox  6M  dalam  Rancang  Bangun  Sistem  Keamanan  Motor  Berbasis Internet of Things," ELECTRICIAN, vol. 15, no. 2, pp. 107-115, 2021.
[16] K. Sulistiadji and J. Pitoyo, ALAT UKUR DAN INSTRUMEN UKUR,
Serpong, 2009.
[17] R.  Andawiyah,  "Warung  Sains  Teknologi,"  Warstek,  [Online]. Available:  https://warstek.com/akurasi-dan-presisi/.  [Accessed  13
Agustus 2022].
[18] S.  Islam  and  M.  D.  Sukardan,  "PEMODELAN  DAN  ESTIMASI KETIDAKPASTIAN  PENGUKURAN  UJI  KEKUATAN  SOBEK KAIN  METODA  PENDULUM  (ELMENDORF),"  Arena  Tekstil,  vol. 31, no. 1, pp. 23-34, 2016.
[19] C. H. Sihombing, "DIAGNOSA KEJANG EPILEPSI BERDASARKAN
SINYAL EEG MENGGUNAKAN METODE K-NEARST NEIGHBOR,"  INSTITUT  TEKNOLOGI  SEPULUH  NOPEMBER, SURABAYA, 2018.