## Kendali Aliran dan Tekanan Adaptif dengan Metode Artificial Neural Network pada Alat Terapi Oksigen

## ABYANUDDIN SALAM, NUR WISMA NUGRAHA, WILDAN ALFARIDHANI
Jurusan Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung, Indonesia Email: aby@ae.polman-bandung.ac.id
Received 22 Agustus 2023 | Revised 5 Oktober 2023 | Accepted 22 Oktober 2023

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  prototype  pengendalian  aliran  dan tekanan  adaptif  pada  alat  terapi  oksigen.  Sensor  yang  digunakan  yaitu  sensor MAX30100 untuk membaca saturasi oksigen dan sensor MLX90614 sebagi sensor yang dapat menghitung Respiration Rate atau laju napas. Metode yang digunakan yaitu  Artificial  Neural  Network  yang  diimplentasikan  pada  Raspberry  Pi.  Sistem akan  bekerja  dengan  memprediksi  nilai  laju  aliran  dan  tekanan  oksigen  yang diperlukan pasien berdasarkan nilai Respiration Rate (RR). Artificial Neural Network (ANN)  dapat  diimplmentasikan  pada  rancangan  alat  terapi  oksigen,  dengan persentase akurasi Output ANN terhadap perhitungan yaitu 99,39%, sedangkan persentase  akurasi  ANN terhadap  pembacaan  aliran oksigen yang terbaca  pada sensor  flow  sebesar  yaitu  94,73%  dan  persentase  akurasi  ANN  terhadap pembacaan tekanan oksigen pada sensor pressure sebesar 89,03%.
Kata kunci : Terapi Oksigen, Respiration Rate, Artificial Neural Network

## ABSTRACT
This  research  aims  to  design  a  prototype  of  flow  and  pressure  control  in  an adaptive oxygen therapy device. The sensors used are MAX30100 sensors to read oxygen saturation and MLX90614 sensors as sensors that can calculate Respiration Rate  or  breath  rate.  The  method  used  is  Artificial  Neural  Network  which  is implemented on Raspberry Pi. The system will work by predicting the value of the flow rate and oxygen pressure required by the patient based on the Respiration Rate (RR) value. Artificial Neural Network (ANN) can be implemented in the design of oxygen therapy devices, with the percentage of ANN Output accuracy to the calculation  of  99.39%,  while  the  percentage  of  ANN  accuracy  on  oxygen  flow readings on the flow sensor is 94.73% and the percentage of ANN accuracy on oxygen pressure readings on the pressure sensor is 89.03%.
Keywords : Oxygen Therapy, Respiration Rate, Artificial Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Oksigen (O2) adalah salah satu unsur gas yang sangat penting dalam proses metabolisme (Purba & Harefa, 2020) . Kekurangan oksigen berdampak pada respon tubuh mudah lelah, letih dan mudah mengantuk (Nugroho, dkk, 2020) . Secara medis, kekurangan oksigen atau hipoksia  ditangani  dengan  meningkatkan  konsumsi  oksigen  (FiO2),  dan  salah  satu  cara penanganannya adalah dengan terapi oksigen (Sahid, dkk, 2020) (Irawati, dkk, 2022) . Dalam pemberian terapi oksigen, perlu dilakukan pengawasan baik pasien maupun alat terapi oksigen yang digunakan (Kane, dkk, 2013) . Sebab kelebihan atau overdosis oksigen dapat menyebabkan  keracunan  oksigen  dan  dapat  menimbulkan  kerusakan  sel  hingga  kematian (Anekawati,  dkk,  2021) .  Salah  satu  upaya  dalam  pengawasan  terapi  oksigen  yaitu melakukan pengontrolan terhadap aliran dan tekanan oksigen yang diberikan kepada pasien (Khairunnisa, dkk, 2018) . Oleh karena itu maka diperlukan sebuah sistem pengontrolan aliran dan tekanan oksigen yang secara adaptif mampu mengontrol aliran dan tekanan oksigen sesuai kondisi real time pasien.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  merancang  sistem  ventilator  IoT pada  pengendalian tekanan oksigen dengan hasil penelitian tekanan rata-rata sebesar 0,98 Pa dan rata-rata delay time  komunikasi  phone to device  (Android ke ventilator)  sebesar  1,69  detik (Salam, dkk, 2021) .  Kemudian  metode  PID  diterapkan  dalam  pengendalian  tekanan  sistem Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) ventilation, dan diperoleh respons sistem yang cukup stabil serta memiliki error keluaran yang cukup kecil terhadap sistem CPAP  komersil (Dai, dkk, 2013) . Metode fuzzy  logic diterapkan pada kendali  aliran  oksigen  dengan  hasil yang lebih baik, nilai rata-rata error kurang dari 2% (Ardhianto, n.d.) . Kemudian dengan metode yang sama fuzzy logic pada kendali tekanan oksigen menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 98,77% (Nugraha, n.d.) . Sistem lain dari ventilator yang dirancang menggunakan Arduino, Raspberry Pi  4,  dan Human  Machine  Interface  (HMI)  hal  ini  membuat  sistem  lebih  cerdas  dan  dapat digunakan di rumah tanpa perlu bantuan professional (Malaekah, dkk, 2022) .
Berdasarkan  hasil  uraian  penelitian  sebelumnya,  rancangan  sistem  ventilator  kebanyakan diketahui menggunakan metode PID dan fuzzy logic (Kesuma, dkk, 2020). Sedikit penelitian yang berfokus pada penerapan machine learning (Aryanto & Augusman, 2021) . Padahal pengendalian  yang  bersifat  adaptif  hanya  dapat  dimungkinkan  melalui  permodelan  sistem berbasis kecerdasan buatan (Sita, dkk, 2022) . Oleh karena itu pada penelitian ini memiliki perbedaan metode dari yang sebelumnya yaitu menggunakan metode Artificial Neural Network (Timorremboko  &  Karya,  2020) .  Dengan  metode  tersebut  sistem  diharapkan  dapat melakukan prediksi keluaran aliran dan tekanan oksigen berdasarkan hasil training dataset, serta  sistem  mampu  secara  adaptif  membaca  konsisi realtime  pasien  sebagai  input  dalam proses pengendalian aliran dan tekanan osigen yang dibutuhkan pasien

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Gambaran Umum Sistem
Gambaran umum sistem pada rancangan alat terapi oksigen ini yang terbagi menjadi empat bagian utama, yaitu input, pengendalian aliran dan tekanan oksigen dengan Artificial Neural Network, aktuator dan antarmuka.  Input terdiri dari dua buah sensor yaitu sensor MAX30100 untuk  mendeteksi  saturasi  oksigen  pasien  dan  sensor  suhu  MLX90614  untuk  mendeteksi perubahan  suhu  di  dalam  masker  oksigen  ketika  bernapas  lalu  perubahan  suhu  tersebut dikonversi  menjadi  nilai Respiration  Rate  (RR)  atau  laju  napas.  Sensor  Flow  dan  Sensor Pressure digunakan untuk pengukuran nilai aliran dan tekanan oksigen yang diberikan kepada pasien.
Gambaran umum sistem ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Akuisisi  data  pada  sensor  diakses  oleh  Arduino  Nano,  sedangkan  pengolahan  data  dengan metode Artificial Neural Network diproses oleh Raspberry Pi setelah menerima data Respiration Rate (RR) dari Arduino melalui komunikasi serial. Output yang diperoleh dari metode Artificial Neural Network (ANN) yaitu prediksi nilai Minute Ventilation (MV) atau nilai aliran oksigen yang diperlukan pasien dan nilai Pressure Ventilation (PV) sebagai indikator perlu tidaknya pasien mendapatkan pressure  udara  tambahan  dari  blower.  Hasil  output  tersebut  kemudian  akan dikirim ke Arduino Nano dan dikonversi menjadi derajat sudut servo untuk mengatur bukaan katup aliran oksigen dan blower sebagai pemberi tekanan udara tambahan. Antarmuka yang digunakan  yaitu Nextion  HMI  untuk  mengatur  mode  operasi  sistem  yang  dibutuhkan  serta monitoring sistem.

## 2.2  Perancangan Mekanik
Perancangan  mekanik  mencakup box  cover  dan  elemen  mekanik  aktuator  yang  bergerak sebagai  perlakukan  terhadap input yang diberikan.  Perancangan  box  cover  terdiri  dari  tiga bagian, bagian utama yaitu box atau cover yang di dalamnya berisi komponen elektrik. Bagian berikutnya yaitu dudukan dan pencekam untuk komponen heater, dudukan ini diposisikan di belakang cover. Bagian terakhir yaitu dua buah silinder yang digunakan sebagai pencekam dari regulator oksigen. Masing-masing bagian tersebut ditunjukan secara berurut pada Gambar 2., Gambar 3. dan Gambar 4.
Gambar 3. Dudukan & Pencekam Heater

## Gambar 4. Pencekam Regulator Tabung
Salain box cover pada rancangan mekanik, terdapat aktuator yang digunakan sebagai output dari  proses  sistem.  Aktuator  yang  digunakan  yaitu  motor  servo  yang  digunakan  sebagai bukaan  katup  aliran  pada  tabung  oksigen  dan  Blower  yang  digunakan  sebagai  pemberi pressure udara tambahan.

## 2.3  Perancangan Elektrik
Perancangan  elektrik  meliputi  seluruh  komponen  elektrik  yang  digunakan  pada  sistem. Rancangan ini meliputi rangkaian akusisi data, pengolahan data oleh Artificial Neural Network (ANN), aktuator dan antarmuka. Pada rangkaian akuisisi data terdiri dari papan PCB yang di dalamnya terdapat Arduino untuk mengakses sensor dan menggerakkan aktuator, kemudian pin SDA-SLC Arduino disambungkan dengan sensor utama yang terdiri dari sensor saturasi oksigen,  sensor  suhu,  sensor flow  dan  sensor  pressure,  sedangkan  untuk  aktuator menggunakan pin PWM digital. Perancangan elektrik ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Perancangan Elektrik
Raspberry Pi dikomunikasikan dengan Arduino secara serial menggunakan kabel microUSB. Kemudian  antarmuka  menggunakan  Nextion  HMI  yang  dikomunikasikan  dengan  Arduino secara software serial menggunakan pin digital Arduino.

## 2.4 Perancangan Perangkat Lunak
Domain perancangan perangkat lunak meliputi perancangan program akusisi data, program kendali adaptif dengan Artificial Neural Network (ANN) dan antarmuka. Untuk perancangan perangkat lunak diawali dengan membuat diagram alir sistem yang ditunjukkan pada Gambar 6. Pada diagram alir tersebut sistem diawali dengan proses pembacaan saturasi oksigen, jika saturasi  normal  maka  Arduino  akan  men- trigger  servo  dan  menutup  katup  bukaan  aliran oksigen default dan jika saturasi oksigen tidak normal, maka Arduino akan membaca nilai laju napas atau Respiration Rate (RR) setiap 1 menit.

## Gambar 6. Diagram Alir Sistem
Program  kendali  adaptif  dengan Artificial  Neural  Network  (ANN)  diawali  ketika  Arduino mengirimkan  data Respiration  Rate  (RR)  ke  Raspberry  Pi  sebagai  input-an  dalam  proses pengendalian. Ouput yang diperoleh dari pengendalian dengan ANN ini yaitu hasil prediksi nilai Minute Ventilation (MV) dan Pressure Ventilation (PV) yang dibutuhkan pasien.  Kemudian nilai tersebut akan dikirim ke Arduino dan dikonversi sebagai derajat servo untuk membuka katup aliran oksigen dan nilai kecepatan blower untuk memberikan tekanan udara tambahan jika nilai RR pada pasien lebih dari 20 kali napas/menit.

## Gambar 7. Rancangan Antarmuka HMI
Perancangan  antarmuka  HMI  dibuat  menggunakan software  Nextion  HMI,  sedangkan pemrograman  komunikasi  Arduino  dengan  HMI  dilakukan  pada  program  Arduino  yang digabungkan  dengan  program  akuisisi  data  sensor  dan  aktuator.  Antarmuka  HMI  ini menyediakan dua buah opsi kontrol, yaitu manual dan adaptif. Di dalam masing-masing opsi terdapat  tombol power  dan  beberapa  tombol  pengaturan  input  kontrol  sistem.  Setiap perubahan data yang terbaca akan ditampilkan secara realtime baik berupa angka ataupun grafik. Perancangan antarmuka HMI ditunjukan pada Gambar 7.

## 2.5 Perancangan Sistem Artificial Neural Network (ANN)
Perancangan sistem Artificial Neural Network (ANN) pada kendali aliran dan tekanan adaptif terbagi  menjadi  tiga  tahap,  yaitu  pengumpulan  data, training  model  dan  testing  model. Pengumpulan  data  diperlukan  sebagai  data  latih  dalam  proses training  model,  kemudian dilanjutkan  dengan  tahap training  model  dan  testing  model  dengan  mengubah  beberapa variabel,  seperti  jumlah hidden  layer  dan  fungsi  aktivasi,  sampai  diperoleh  sebuah  sistem Artificial Neural Network (ANN) dengan output sesuai yang diharapkan dan nilai error yang kecil.
Tahap  pertama  yaitu  pengumpulan dataset.  Data  yang  diperlukan  merupakan  data  nilai Respiration Rate (RR) pasien. Data tersebut diperoleh dari platform Kaggle.com. Dari data RR tersebut dilakukan perhitungan untuk mengetahui nilai aliran oksigen atau Minute Ventilation (MV)  dan  tekanan  udara  tambahan  atau Pressure  Ventilation  (PV) yang diperlukan  pasien. Hubungan  antara  nilai  RR  terhadap  nilai Minute  Ventilation  (MV)  diperoleh  berdasarkan Persamaan (1) berikut:
𝑀𝑉 = × ( ) / (1)
Tidal volume merupakan volume udara yang diinspirasi atau diekspirasi setiap kali melakukan pernapasan normal, besarnya 500 mililiter pada orang dewasa. Sedangkan hubungan nilai RR terhadap nilai Pressure Ventilation (PV) diperoleh dengan Persamaan (2) berikut:
𝑃𝑚𝑢𝑠/𝑃𝑉 = 𝑅  . + 𝐸  .  𝑉𝑡 (2)
𝑅 atau resistansi normal paru-paru yaitu 4 cmH2O/L/sec, 𝐸 atau elastansi normal paru- paru yaitu 10 cmH2O/L, dan Vt atau volume tidal normal dewasa yaitu 500 ml atau 0,5 L.
Tahap berikutnya yaitu Training Model, data yang diperoleh dibagi menjadi dua, yaitu dataset training dan dataset testing. Proses training dataset dilakukan dengan program python pada Raspberry  Pi.  Pada  proses  pemrograman training  model  digunakan  beberapa  library  untuk
mempermudah  proses training  seperti  tensorflow,  keras,  numpy  dll.  Sistem  yang  dilatih menggunakan algoritma Optimaizer ADAM, dan dilakukan trial & error pada beberapa variabel, seperti  jumlah Hidden  Layer,  learning  rate  dan  fungsi  aktivasi,  sampai  diperoleh  arsitektur Artificial Neural Networ (ANN) dengan akurasi yang baik dan nilai error yang kecil. Arsitektur ANN ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Arsitektur Artificial Neural Network (ANN) Arsitektur model ANN yang dibangun terdiri dari satu input layer, satu hidden layer dan satu output layer. Input layer merupakan nilai Respiration Rate (RR), kemudian output layer terdiri dari dua node yaitu nilai Flow Rate atau Minute Ventilation (MV) dan Press Rate atau Pressure Ventilation (PV), sedangkan hidden layer terdapat enam belas node. Setelah arsitektur dan variabel ANN ditentukan maka training model dilakukan, proses ini akan terus berulang-ulang sampai batas  maksimum epoch terpenuhi. Epoch merupakan  kondisi  ketika seluruh  dataset sudah melalui proses training pada Neural Network sampai dikembalikan ke awal untuk sekali putaran  sampai epoch  tersebut  terpenuhi.  Diagram  alir  training  model  ditunjukan  pada Gambar 9.
Gambar 9. Diagram Alir Training Model ANN
Tahap terakhir yaitu testing model, program testing model merupakan program yang berfungsi untuk memprediksi Output berdasarkan dataset yang telah di masukan. Pada dataset yang digunakan dibagi menjadi 80% sebagai data training dan 20% sebagai data testing. Dengan data testing tersebut dapat diketahui nilai error atau selisih antara nilai hasil prediksi dengan nilai real data testing. Kemudian error setiap data akan dikalkukasikan rata-ratanya dengan metode Mean Absolute Error (MAE).
2.6 Implementasi Artificial Neural Network (ANN) pada Raspberry Pi
Implementasi  ANN  pada  Raspberry  Pi  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan  beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan,  kemudian  penggunaan library  yang dibutuhkan sangat berpengaruh terhadap keberhasilan implementasi ANN pada Raspberry Pi. Diagram alir untuk proses implementasi ANN pada Raspberry Pi ditunjukan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Diagram Alir Penerapan ANN pada Raspberry Pi
Folder Virtual Environment merupakan folder yang digunakan untuk menyimpan semua library yang  digunakan  untuk  menjalankan  program training  ANN  ataupun  merekayasa  tipe  versi python yang digunakan. Beberapa library yang dibutuhkan dan harus ter-install di dalam virtual environment tersebut yaitu Numpy, Pandas, Tensorflow, Keras dan Sklearn.
Berikutnya  buat  program  model training  ANN menggunakan  bahasa  pemrograman  python, program training ANN ini dibuat dengan memasukan beberapa parameter seperti arsitektur ANN, fungsi aktivasi dan jumlah epoch training seperti yang sudah dijelaskan pada sub bab sebelumnya.  Program  model training  ANN  yang  diterapkan  pada  sistem  Raspberry  Pi ditunjukan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Program Model Training ANN
Kemudian model training ANN di-download ke dalam sebuah file dengan fomart .tf supaya dapat dijalankan dan dapat melakukan prediksi terhadap nilai aliran dan tekanan oksigen jika diberikan nilai input Respiraion Rate (RR) dari Arduino. Program tersebut dapat ditambahkan pada bagian akhir program training ANN. Program untuk men-download model training ANN ditunjukan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Program Menyimpan Model Training ANN
Model Training ANN dengan format file .tf dapat dijalankan dengan perintah load model atau memanggil model training pada program python yang berbeda, selain itu program python ini dibuat dengan menambahkan perintah untuk menerima data RR dari Arduino dan mengirim
data nilai aliran dan tekanan oksigen hasil prediksi ke Arduino secara serial. Program python perintah untuk memanggil file hasil training ANN dengan format tf. ditunjukkan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Program Memanggil Model Training ANN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Aktulisasi Perancangan
Hasil aktualisasi dari rancangan alat terapi oksigen ditunjukkan pada Gambar 14 dan Gambar 15.  Komponen  yang  berada  di  dalam box  cover  terdiri  dari  semua  komponen  elektrik. Sedangkan  pada  luar cover  box,  terdapat  sensor  MAX30100  untuk  mendeteksi  saturasi oksigen,  sensor  MLX90614  sebagai  pendeteksi  napas, heater  untuk  menyesuaikan  suhu oksigen yang diberikan kepada pasien serta aktuator motor servo sebagai bukaan katup aliran pada tabung oksigen.
Gambar 14. Aktualisasi Alat Tampak Depan & Tampak Belakang
Gambar 15. Aktualisasi Elektrik & Aktuator Servo
Sistem yang telah diimplementasikan sudah dintegrasikan antar komponen, sehingga dapat dilakukan pengujian dan analisis, sehingga presentasi ketercapaian sistem dapat dibandigkan terhadap target sistem yang diinginkan.

## 3.4 Pengujian Nilai Respiration Rate (RR)
Pengujian  nilai  RR  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  perhitungan  RR  secara  manual terhadap perhitungan RR yang terbaca pada alat. Data hasil pengujian nilai Respiration Rate (RR) ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Nilai Respiration Rate (RR) Uji ke- Perhitungan Manual [/Menit] Perhitungan Pada Alat [/Menit] Selisih Error [%] 1 24 24 0 0,00 2 27 25 2 7,41 3 28 26 2 7,14 4 25 27 -2 8,00 5 25 25 0 0,00 6 25 25 0 0,00 7 27 27 0 0,00 8 25 25 0 0,00 9 25 23 2 8,00 10 28 27 1 3,57 Persentase Error 3,41% Akurasi 96,59%
Hasil perhitungan nilai RR pada alat memiliki rata-rata error sebesar 3.41% yang dibuktikan dengan menghitung rata-rata persentase error dengan persamaan Mean Absolute Percentage Error  (MAPE).  Kemudian  berdasarkan  nilai  presentasi  error  dilakukan  perhitungan  untuk mengetahui nilai akurasi, sehingga diperoleh nilai akurasi sensor sebesar 96,59%.
3.3 Pengujian Training Artificial Neural Network (ANN) Pengujian ini dilakukan pada program training di Raspberry Pi dengan mengubah parameter yang dapat berpengaruh terhadap akurasi hasil training seperti fungsi aktivasi, hidden layer dan banyaknya epoch. Hasil pengujian training ANN pada Raspberry Pi ditunjukan pada Tabel
2.

## Tabel 2. Pengujian Training ANN
Fungsi Aktivasi Epoch Hidden Layer Loss Error [%] Sigmoid 2000 8 0,177 16 0,18 3000 8 0,205 16 0,142 Linear 2000 8 0,713 16 0,701 3000 8 0,728 16 0,711 Relu 2000 8 0,286 16 0,471 3000 8 0,468 16 0,464
Berdasarkan hasil training diketahui jika fungsi aktivasi, jumlah hidden layer dan banyaknya epoch berpengaruh terhadap hasil error training. Nilai error terkecil diperoleh dengan fungsi aktivasi sigmoid  dengan  hidden  layer  16  dan  jumlah  epoch  3000,  sehingga  arsitetur  ANN sistem yang dibangun menggunakan fungsi aktivasi sigmoid dan hidden layer 16.
Karekteristik grafik dari masing-masing hasil pengujian training ANN ditunjukkan berturut-turut pada Gambar 16, Gambar 17 dan Gambar 18.
Gambar 16. Grafik Fungsi Aktivasi Sigmoid
Gambar 17. Grafik Fungsi Aktivasi Linear
Gambar 18. Grafik Fungsi Aktivasi Relu
Berdasarkan gambar di atas, terlihat jika pada gambar fungsi aktivasi sigmoid memiliki akurasi yang cukup baik, dimana output hasil prediksi mendekati target data training yang diberikan.

## 3.4 Pengujian Output Artificial Neural Network (ANN)
Pengujian output  ANN  dilakukan  dengan  membandingkan  output  ANN  dengan  nilai  hasil menurut perhitungan. Diketahui jika input dari arsitektur ANN yang dibangun yaitu nilai RR dengan rentang nilai RR 10-30 kali napas/menit, sedangkan output prediksi ANN yaitu nilai flow rate dan pressure rate. Untuk mengetahui nilai flow rate dengan perhitungan diperoleh melalui Persamaan (1) sedangkan untuk mengetahui nilai pressure rate secara perhitungan diperoleh melalui Persamaan (2).
Sehingga dari hasil perhitungan tersebut dapat dilakukan perbandingan persentase error dan nilai akurasi output ANN terhadap hasil perhitungan manual. Dari data di atas, diperoleh rata- rata nilai persentase error flow rate sebesar 0,61% dengan akurasi sebesar 99,39%, dan rata- rata  nilai  persentase error  pressure  rate  sebesar  6,11%  dengan  akurasi  sebesar  93,89%. Dapat disimpulkan jika Artificial Neural Network (ANN) yang dibangun memiliki hasil output yang baik. Hasil pengujian output Artificial Neural Network (ANN) ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Output ANN Terhadap Perhitungan RR [/Min] Output Perhitungan Output Prediksi ANN Error Flow [%] Error Pressure [%] Flow Rate [L/Min] Pressure Rate [cmH2O] Prediksi Flow [L/Min] Prediksi Pressure [cmH2O] 10 5 0,00 4,92 0 1,60 0,00 11 5,5 0,00 5,46 0 0,73 0,00 12 6 0,00 5,96 0 0,67 0,00 13 6,5 0,00 6,46 0 0,62 0,00 14 7 0,00 6,97 0 0,43 0,00 15 7,5 0,00 7,47 0 0,40 0,00 16 8 0,00 7,96 0 0,50 0,00 17 8,5 0,00 8,45 0 0,59 0,00 18 9 0,00 8,95 0 0,56 0,00 19 9,5 0,00 9,45 0 0,53 0,00 20 10 0,00 9,94 0 0,60 0,00 21 10,5 5,70 10,43 3,64 0,67 36,14 22 11 5,73 10,93 5,16 0,64 10,00 23 11,5 5,77 11,43 5,79 0,61 0,40 24 12 5,80 11,93 5,91 0,58 1,90 25 12,5 5,83 12,43 5,85 0,56 0,29 26 13 5,87 12,93 5,77 0,54 1,65 27 13,5 5,90 13,43 5,72 0,52 3,05 28 14 5,93 13,93 5,73 0,50 3,43 29 14,5 5,97 14,42 5,80 0,55 2,79 30 15 6,00 14,92 5,91 0,53 1,50 Error 0,61% 6,11% Akurasi 99,39% 93,89%

## 3.5 Pengujian Output ANN terhadap Pembacaan Sensor
Pengujian  yang  dilakukan  yaitu  membandingkan output  prediksi  ANN  terhadap  nilai  yang terbaca  pada  sensor.  Seperti  yang  sudah  disebutkan  sebelumnya  jika output  prediksi  ANN merupakan nilai flow rate dan pressure rate maka nilai tersebut akan dibandingkan dengan nilai flow rate dan pressure rate yang terbaca pada sensor. Pengujian output ANN terhadap nilai yang terbaca pada sensor ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Output ANN Terhadap pembacaan Sensor RR [/Min] Output Perhitungan Output Prediksi ANN Output Purwarupa Error Flow [%] Error Pressure [%] Flow Rate [L/Min] Pressure Rate [cmH2O] Prediksi Flow [L/Min] Prediksi Pressure [cmH2O] Flow Rate [L/Min] Pressure Rate [cmH2O] 10 5 0,00 4,92 0,00 3,5 0,00 28,86 0,00 11 5,5 0,00 5,46 0,00 4,6 0,00 15,75 0,00 12 6 0,00 5,96 0,00 4,6 0,00 22,82 0,00 13 6,5 0,00 6,46 0,00 6,6 0,00 2,17 0,00 14 7 0,00 6,97 0,00 6,7 0,00 3,87 0,00 15 7,5 0,00 7,47 0,00 7,7 0,00 3,08 0,00 16 8 0,00 7,96 0,00 7,6 0,00 4,52 0,00 17 8,5 0,00 8,45 0,00 9,0 0,00 6,51 0,00 18 9 0,00 8,95 0,00 9,0 0,00 0,56 0,00 19 9,5 0,00 9,45 0,00 9,9 0,00 4,76 0,00 20 10 0,00 9,94 0,00 9,8 0,00 1,41 0,00 21 10,5 5,70 10,43 3,64 10,1 4,0 3,16 9,89 22 11 5,73 10,93 5,16 10,6 4,7 3,02 8,91 23 11,5 5,77 11,43 5,79 11,4 5,3 0,26 8,46 24 12 5,80 11,93 5,91 11,7 5,3 1,93 10,32 25 12,5 5,83 12,43 5,85 12,1 5 2,65 14,53 26 13 5,87 12,93 5,77 12,7 5 1,78 13,34 27 13,5 5,90 13,43 5,72 13,6 5 1,27 12,59 28 14 5,93 13,93 5,73 13,9 5,3 0,22 7,50 29 14,5 5,97 14,42 5,80 14,5 5,0 0,55 13,79 30 15 6,00 14,92 5,91 14,7 5,3 1,47 10,32 Rata-Rata Error 5,27% 10,97% Akurasi 94,73% 89,03%
Berdasarkan hasil pada Tabel 4, diketahui jika masih terdapat error yang cukup jauh, baik itu nilai flow rate ataupun nilai pressure rate. Nilai persentase rata-rata error untuk pembacaan flow  rate  yaitu  sebesar  5,27%  dengan  akurasi  94,73%  sedangkan  persentase  error  untuk pressure rate yaitu sebesar 10,97% dengan tingkat akurasi 89,03%. Volume tabung oksigen yang digunakan dapat mempengaruhi keakuratan pembacaan sensor terhadap hasil prediksi atau output ANN.

## 4. KESIMPULAN
Artificial Neural Network (ANN) dapat diimplmentasikan pada rancangan alat terapi oksigen dengan  baik  melalui  Raspberry  Pi, library  yang  digunakan  untuk  membangun  ANN  sangat berpengaruh  terhadap  hasil  performa  sistem.  Dalam  membangun  model  ANN,  dilakukan beberapa kali percobaan training dan hasil model training terbaik diperoleh dengan parameter fungsi aktivasi sigmoid dan enam belas hidden layer serta jumlah epoch sebanyak 3000 kali dengan persentase akurasi output ANN terhadap hasil perhitungan manual untuk  flow rate sebesar 99,39% dan nilai akurasi output ANN untuk pressure rate sebesar 93,89%. Sedangkan persentase akurasi output ANN terhadap nilai pembacaan sensor flow sebesar 94,73% dan nilai akurasi output ANN terhadap nilai pembacaan sensor pressure sebesar 89,03%.

## DAFTAR RUJUKAN
Anekawati, A., Wibisono, A., & Annisa, S. (2021). Kadar Oksigen Terbaik Sebagai Daya Tarik Wisata Kesehatan Pada Pulau Gili Iyang. PERFORMANCE: Jurnal Bisnis & Akuntansi,
11(1), 63–74. https://doi.org/10.24929/feb.v11i1.1317
Ardhianto, F. W. (n.d.). Design Of Adaptive Oxygen Flow Control For Oxygen Therapy Devices. Mv.
Aryanto,  D.,  &  Augusman,  V.  (2021).  Penerapan  Machine  Learning  Untuk  Mengategorikan Sampah  Plastik  Rumah Tangga. Jurnal TIMES, 10(1), 39–43.  https://ejournal.stmik- time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/649
Dai, M., Zhang, Z. S., Liu, Z. G., & Yin, D. F. (2013). Control module design for a continuous positive airway pressure ventilator. Applied Mechanics and Materials, 321–324, 1657– 1661. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.321-324.1657
Irawati, I. D., Hadiyoso, S., Alfaruq, A., Novianti, A., & Rizal, A. (2022). Self-Oxygen Regulator
System  for  COVID-19  Patients  Based  on  Body  Weight,  Respiration  Rate,  and  Blood Saturation. Electronics (Switzerland), 11(9). https://doi.org/10.3390/electronics11091380
Kane, B., Decalmer, S., & O’Driscoll, B. R. (2013). Emergency oxygen therapy: From guideline to implementation. Breathe, 9(4), 247–254. https://doi.org/10.1183/20734735.025212 Kesuma, M. F., & T, M. Z. S. (2020). Perbandingan Sistem Kendali PID dan Fuzzy Logic Pada Quadcopter Jurusan Teknik Elektro , Fakultas Teknologi Industri Universitas Bunghatta Padang – Indonesia fajarkesuma07@gmail.com. 2020.
Khairunnisa, S., Gede, I. D., Wisana, H., Priyambada, I., Nugraha, C., & Elektromedik, J. T. (2018). Rancang Bangun Pulse Oximeter Berbasis Iot (Internet of Things). E-Journal Poltekes Kemenkes Surabaya, 1–9.
Malaekah, E., Al Awam, K., Farouk, H., Abuabid, E., Mukhanov, V. V., Alahmari, A., & Alshagag, H.  (2022).  Designing  Hybrid  Mechanical  Ventilator  System  Based  on  Arduino  and
Raspberry  Pi  4. Journal  of  Medical  Devices,  Transactions  of  the  ASME,  16(1),  0–7. https://doi.org/10.1115/1.4054036
Nugraha,  N.  W.  (n.d.). Design  of  Adaptive  Oxygen  Flow  And  Pressure Control  For  Oxygen
Therapy Devices Using The Fuzzy Logic Method.
Nugroho,  C.  R., Yuniarti,  E.,  &  Hartono,  A.  (2020).  Alat  Pengukur  Saturasi  Oksigen  Dalam
Darah Menggunakan Metode Photoplethysmograph Reflectance. Al-Fiziya: Journal of Materials Science, Geophysics, Instrumentation and Theoretical Physics, 3(2), 84–93. https://doi.org/10.15408/fiziya.v3i2.17721
Purba, L. L. S., & Harefa, N. (2020). Pengaruh Kandungan Oksigen Udara Sekolah Terhadap Konsentrasi Belajar Siswa SMAN 9 Jakarta Timur. Jurnal EduMatSains, 4(2), 169–182. https://media.neliti.com/media/publications/14469-ID-analisa-kadar-co-dan-no2-di- udara-dan-keluhan-gangguan-saluran-pernapasan-pada-p.pdf
Sahid Dwi Prasetyo, Rizka Hayyu Nafi’ah, G. S. (2020). Asuhan Keperawatan Gawat Darurat Pada Pasien Dengan Stroke Hemoragik di Ruangan Instalasi Gawat Darurat. Universitas Kusuma Husada Surakarta.
Salam, A., Rokhim, I., Supriyanto, H., Suryatini, F., & Wiyono, A. (2021). Rancang Bangun Ventilator  Controller  Berbasis  Tekanan  dengan  Teknologi  Internet  of  Things. JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), 6(1), 53. https://doi.org/10.31544/jtera.v6.i1.2021.53-60 Sita Radhakrishnan, Suresh G. Nair, J. I. (2022). No Title. Biomedical Signal Processing and Control,  Volume  71,(Multilayer  perceptron  neural  network  model  development  for mechanical  ventilator  parameters  prediction  by  real  time  system  learning). https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103170
Timorremboko, F., & Karya, O. T. (2020). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Kendali Lampu  Sorot  Mobil  Adaptif  Berbasis  Python. Jurnal  Teknologi  Elektro,  11(3),  142. https://doi.org/10.22441/jte.2020.v11i3.006