Proof-of-Concept Simulasi Kadar Saturasi Oksigen untuk Evaluasi Pulse Oximeter

## FUAD UGHI
Biomedical Engineering Swiss German University Email: fuad.ughi@sgu.ac.id
Received 28 Oktober 2017 | Revised 21 Desember 2017 | Accepted 28 Januari 2018

## ABSTRAK
Simulator  SpO 2 yang  mengemulasikan  sinyal  yang  ekuivalen  dengan  saturasi oksigen  pada  manusia,  dapat  digunakan  untuk  evaluasi  repeatibility  pulse oximeter.  Simulator  ini  tersedia  di  pasaran  dengan  harga  yang  cukup  mahal  di Indonesia,  di  kisaran  80-100  juta  rupiah.  Studi  ini  bertujuan  untuk mengembangkan simulator SpO2 dengan biaya rendah, menggunakan komponen elektronika  umum  yang  ada  di  pasaran.  Karakteristik  simulasi  mengacu  kepada referensi  yang  diambil  dari  simulator  komersial  dengan  menggunakan  sistem akuisisi  data  berbasis  LabVIEW.  Kadar  saturasi  oksigen  disimulasikan  dengan mengatur intensitas cahaya light emitting diode (LED), untuk meniru penyerapan cahaya oleh  darah  pada pembuluh  arteri. Digital  to analog converter  digunakan sebagai  LED  driver,  untuk  mengatur  besar  tegangan  ke  LED  yang  berbanding lurus  dengan  intensitas  cahaya.  Sebagai  pembuktian  konsep,  studi  ini  berhasil menyimulasikan  kadar  saturasi  oksigen  80%  dengan  galat  mencapai  11.25%, dan 80 denyut jantung per menit dengan galat 6.25%. Hasil simulasi belum bisa dibandingkan dengan  simulator  komersial,  karena  hasil  yang  belum  stabil.  Total biaya untuk komponen perangkat keras, mencapai satu juta rupiah.
Kata  kunci :  simulator,  saturasi  oksigen,  pulse  oximeter,  digital  to  analog converter, light emitting diode

## ABSTRACT
SpO 2 simulator, which emulates signal that equivalent to oxygen saturation level of  human,  can  be  used  to  evaluate  repeatibility  of  pulse  oximeter.  SpO 2 simulators are available in Indonesia, but the price is quite expensive, in range of 80-100 million rupiah. The study aims to develop low-cost SpO 2 simulator, using common  electronic  components.  Characteristic  of  simulation  refer  to  reference data,  which  taken  from  commercial  simulator  using  LabVIEW  based  data acquisition  system.  Level  of  oxygen  saturation  is  simulated  by  adjusting  beam intensity  of  light  emitting  diode  (LED),  to  imitate  light  absorbance  by  arterial blood. Digital to analog converter is used as LED driver, to control voltage to LED that directly proportional to light intensity. As a proof of concept, SpO 2 simulation has  been  successfully  performed  at  level  80%  with  error  reaches  11.25% deviation,  and  heart  rate  80  beat  per  minute  with  error  reaches  6.25%.  The simulation  result  had  not  compared  yet  to  a  commercial  simulator,  due  to  the unstable  result. Total  cost  for  hardware  components  of  the  prototype  is  around one million rupiah.
Keywords :  simulator,  oxygen  saturation,  pulse  oximeter,  digital  to  analog converter, light emitting diode

## 1. PENDAHULUAN
Data  parameter  kesehatan  tubuh  manusia  cenderung  fluktuatif,  sehingga  untuk  instrumen pengukuran kesehatan tubuh, menggunakan data parameter kesehatan dari tubuh manusia sebagai  nilai  standar  tidaklah  memungkinkan.  Beberapa  instrumen  pengukuran  kesehatan dengan  relatif  mudah  dapat  menggunakan  referensi  lain  yang  berkaitan  dengan  parameter yang diukur. Hasil pengukuran termometer  suhu tubuh dapat dibandingkan dengan sebuah alat  ukur  suhu  yang  dianggap  terstandar.  Kalibrasi  tensimeter  manual  dapat  dilakukan dengan mengukur tekanan pada manset dan dibandingkan dengan sebuah alat ukur tekanan yang  dianggap  terstandar.    Tetapi  untuk  instrumen  pengukuran  parameter  vital  kesehatan tubuh  manusia  seperti  tensimeter  otomatis, pulse  oximeter,  dan  elektrokardiograf  (EKG) akan  sulit  untuk  membandingkan  hasil  pengukuran  dengan  sebuah  alat  ukur  terstandar, karena data yang diukur bukanlah data statis besaran baku dalam sistem internasional. Data yang  diukur  merupakan  perbandingan  dari  sebuah  perubahan  dari  besaran  pokok.  Oleh karena  itu  diperlukan  simulator untuk tiap  parameter  vital  kesehatan  tubuh  yang  mereplika karakteristik parameter-parameter tersebut sebagai referensi nilai standar.
Salah  satu  instrumen  pengukuran  parameter  vital  adalah pulse  oximeter,  yang  digunakan untuk  mengukur  kadar  saturasi  oksigen  dalam  darah.  Kadar  saturasi  oksigen  dalam  darah merupakan  indikator  penyebaran  oksigen  dalam  tubuh  manusia  dan  mengindikasikan jumlahnya mencukupi atau tidak untuk seluruh tubuh, terutama paru-paru (Konica Minolta Sensing,  Inc.,  2006) .  Terapi  oksigen  terkadang  dibutuhkan  jika  kondisi  kesehatan seseorang menyebabkan kurangnya kadar oksigen dalam tubuh (Hadiyoso dkk, 2015) .
Oksigen terikat pada hemoglobin di sel darah merah ketika bergerak melalui paru-paru, lalu disalurkan  ke  seluruh  tubuh  melalui  pembuluh  darah  arteri.  Hemoglobin  yang  mengikat oksigen  disebut  oksihemoglobin  (HbO 2 ).  Hemoglobin  yang  tidak  mengikat  oksigen  disebut deoksihemoglobin  (Hb).    Kadar  saturasi  oksigen  dalam  darah  arteri  (SaO 2 – arterial  blood oxygen  saturation)  menunjukkan  persentase  jumlah  HbO 2 terhadap  jumlah  hemoglobin dalam darah (Konica Minolta Sensing, Inc., 2006) .
SpO 2 ( percutaneous  oxygen  saturation)  merupakan  nilai  estimasi  dari  nilai  SaO 2 dengan metode  pengukuran  non-invasif  (Withings,  n.d.). Pulse  oximetry  merupakan  salah  satu metode pengukuran non-invasif untuk pengukuran SpO 2 . Instrumen pengukurannya disebut pulse  oximeter.  HbO 2 memiliki  warna  merah  terang,  sedangkan  Hb  memiliki  warna  merah gelap.  HbO 2 menyerap  lebih  banyak  cahaya  inframerah,  sedangkan  Hb  lebih  banyak menyerap  cahaya  merah (Konica  Minolta  Sensing,  Inc.,  2006) .  Nama pulse  oximeter diambil  dari  bentuk  gelombang  yang  terbentuk  dari  cahaya  yang  dimodulasi  oleh  denyut arteri (Stubán & Masatsugu, 2008) .
Pulse  oximeter  memberikan  cahaya  LED  (light  emitting  diode)  merah  dan  inframerah  yang dilewatkan  melalui  bagian  tubuh  tertentu,  kemudian  diterima  oleh  sebuah  sensor  cahaya. Persentase  saturasi  oksigen  dikalkulasi  dengan  mengukur  rasio  cahaya  inframerah  dan cahaya merah yang terdeteksi oleh sensor cahaya (Konica Minolta Sensing, Inc., 2006) .
Sebagian besar pulse oximeter berfungsi di titik-titik ekstrem tubuh, seperti jari tangan, jari kaki,  dan  daun  telinga.  Sebagian  besar  cahaya  terserap  oleh  jaringan  tubuh,  tulang  dan darah pada vena, tetapi jumlah jaringan tubuh, tulang, dan darah pada vena tidak berubah secara signifikan dalam kurun waktu yang singkat (Philips Medical System, 2002) . Gambar 1 menunjukkan ilustrasi pulse oximeter.

## Gambar 1. Ilustrasi Pulse Oximeter
Jumlah  darah  dalam  arteri  berubah  dalam  waktu  yang  relatif  singkat  dikarenakan  denyut jantung, walapun sebenarnya terdapat nilai konstan pada jumlah darah dalam arteri. Karena biasanya  hanya  darah  dalam  arteri  yang  merupakan  komponen  penyerap  cahaya  yang mengalami perubahan volume dalam waktu relatif singkat, maka nilai penyerapan cahayanya dapat dipisahkan dari komponen yang lain (Philips Medical System, 2002) .
Gambar  2  menunjukkan  karakteristik  penyerapan  cahaya  dari pulse  oximeter  oleh  tubuh. Pulsa yang terbentuk karena modulasi oleh denyut arteri yang menjadi dasar penentuan nilai saturasi  oksigen.  Nilai  amplitudo  maksimum  dan  minimum  gelombang  yang  terbentuk  oleh penyerapan  cahaya  merah  dan  inframerah,  akan  digunakan  untuk  menentukan  nilai R rate yang merupakan turunan dari hukum Lambert-Beer (Stubán & Masatsugu, 2008) .

## Gambar 2. Karakteristik Penyerapan Cahaya
Satu-satunya data referensi primer untuk saturasi oksigen yang dapat diterima adalah hasil pengujian in  vivo  pada manusia.  Pada  sebuah pengujian  desaturasi  terkontrol, para subjek relawan  menghirup  secara  berurutan  campuran  gas  dengan  kadar  oksigen  menurun  dan terhubung  ke  instrumen  monitoring.  Sampel  darah  dari  arteri  kemudian  diambil  dan  nilai saturasi diukur menggunakan co-oximeter di laboratorium klinis (McMahon, 2013) .
Simulator  atau  tester  SpO 2 merupakan  standar  sekunder,  yang  memberikan  nilai  ekuivalen dari  sebuah  alat  sebelumnya  yang  telah  divalidasi.  Simulator  SpO 2 digunakan  untuk menyimulasikan perubahan intensitas cahaya yang disebabkan oleh penyerapan cahaya oleh darah (Zhang et al., 2013) . Kata simulasi bermakna memberikan sebuah nilai palsu yang ekuivalen  dari  sebuah  objek.  Sedangkan  kata  emulasi  bermakna  mencoba  untuk  meniru.
Tester  SpO 2 lebih  tepatnya  sebenarnya  merupakan  emulator,  instrumen  tersebut  hanya memperkirakan kondisi fisiologis dari manusia (McMahon, 2013) .
Semua tester pulse oximeter yang ada di pasaran menggunakan antarmuka elektronik atau optikal untuk terhubung ke instrumen yang diuji. Elektronik tester memberi sinyal elektrik ke monitor pulse  oximeter  melalui  kabel  sensor,  tanpa  keterlibatan  dari  sensor  itu  sendiri. Optikal  tester  menyediakan  jari  artifisial  yang  terdiri  dari  elemen  mekanik  dan/atau  opto- elektronik  yang  memungkinkan  transmisi  yang  variatif  dari  dua  jenis  cahaya,  merah  dan inframerah (McMahon, 2013) .
Merrick  dan  Haas  (1994) menggunakan  sensor  cahaya  untuk  membaca  nilai  cahaya merah  dan  inframerah  dari pulse  oximeter  untuk  kemudian  dimodulasi  dengan  nilai  kadar saturasi  oksigen  yang  ingin  disimulasikan.  Hasil  modulasi  kemudian  digunakan  untuk mengatur cahaya merah dan inframerah dari simulator untuk diberikan pada sensor cahaya pulse  oximeter,  sehingga  seakan  pulse  oximeter  membaca  cahaya  yang  telah  melewati jaringan tubuh.
Di  pasaran  telah  tersedia  simulator  parameter vital  kesehatan  tubuh tetapi harganya  relatif mahal.  Mengacu  pada  daftar  e-katalog  yang  merupakan  bagian  dari  sistem  pengadaan barang  milik  pemerintah  Republik  Indonesia,  harga  simulator  kadar  oksigen  mencapai kisaran 100 juta rupiah.
Studi  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  purwarupa  simulator  SpO 2 berbasis  metode optikal  dengan  biaya  lebih  murah  dibandingkan  dengan  produk  komersial  yang  telah tersedia,  dan  menggunakan  komponen  yang  mudah  ditemui  di  pasaran  di  Indonesia. Walaupun  simulator  SpO 2 kurang  sesuai  untuk  evaluasi  akurasi,  simulator  sangat  berguna untuk  evaluasi repeatability.  Dengan  begitu,  diharapkan  dapat  membantu  proses  produksi dan  evaluasi pulse  oximeter,  sehingga  dapat  meningkatkan  jumlah  instrumen  kesehatan lokal  yang  teruji  dengan  baik,  khususnya pulse  oximeter.  Dengan  harga  yang  terjangkau, diharapkan fasilitas pelayanan kesehatan dapat memiiliki simulator parameter vital kesehatan dan  melakukan  evaluasi  mandiri  instrumennya  secara  berkala,  sehingga  hasil  pengukuran parameter vital pasien lebih terjamin.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Data Referensi Karakteristik Simulasi
Data  referensi  diperoleh  dari  simulator  komersial  yang  terdapat  di  Pusat  Penelitian  Sistem Mutu dan Teknologi Pengujian (P2SMTP) – LIPI. Dari keterangan petugas di laboratorium di P2SMTP,  alat  tersebut  hanya  dapat  digunakan  jika  sumber  cahaya  terdapat  dua  jenis, inframerah  dan  merah.  Jika  hanya  salah  satu,  simulator  tidak  dapat  diaktifkan  untuk menyimulasikan  tingkat  saturasi  oksigen.  Dari  informasi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa aktivasi  LED  simulator  disesuaikan  dengan timing  LED  dari  instrumen  yang  diuji.  Metode pengambilan data referensi dideskripsikan oleh blok diagram pada Gambar 4.

## Gambar 3. Blok Diagram Pengambilan Data Referensi
Sistem  data  akuisisi  direalisasikan  menggunakan  sensor pulse  oximeter  yang  dimodifikasi, sepeerti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Modifikasi  yang  dilakukan  yaitu  penambahan sensor cahaya OPT101 untuk mendeteksi perubahan cahaya dari alat referensi. Penambahan sensor  cahaya  dilakukan  untuk  mempermudah  pengambilan  data,  karena  data  dari  sensor cahaya bawaan pada sensor pulse oximeter tidak dapat diperoleh perbedaan yang signifikan. Dengan begitu terdapat dua sensor cahaya pada set sensor pulse oximeter tersebut. Sensor tambahan terletak di sebelah kanan pada Gambar 5.

## Gambar 4. Penambahan Sensor Cahaya pada Sensor Pulse Oximetry
Data  mentah  simulasi  saturasi  oksigen  yang  diterima  oleh  sensor  cahaya  ditunjukkan  oleh Gambar  6,  yang  diambil  secara  bersamaan  dengan  aktivasi  LED  dari  instrumen  yang  diuji. Garis  berwarna  biru  merepresentasikan  output  sensor  cahaya  yang  menerima  cahaya  dari LED  simulator,  sedangkan  garis  berwarna  hijau  merepresentasikan  aktivasi  LED  instrumen yang  sedang  diuji.  LED  merah  aktif  pada  sinyal  positif,  LED  inframerah  aktif  pada  sinyal negatif.  Dari  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  aktivasi  LED  simulator,  diindikasikan  oleh output dari sensor cahaya, hampir serentak dengan aktivasi LED instrumen yang diuji.

## Gambar 5. Data Mentah Simulasi Saturasi Oksigen
Pada data  mentah  yang  diperlihatkan  Gambar  6, terdapat  derau 50  Hertz  yang  disebabkan oleh  tegangan  jala-jala.  Derau  tersebut  dieliminasi  pada  proses  pengolahan  data,  sekaligus dipisahkan  output  cahaya  terhadap  cahaya  merah  dan  inframerah.  Salah  satu  contoh  data yang telah diolah diperlihatkan pada Gambar 7.
Gambar 6. Data Referensi yang Telah Diolah
Data  yang  telah  diolah  perlu  dianalisis  untuk  mengetahui  perbandingan  tingkat  terang cahaya  merah  dan  inframerah  pada  beberapa  nilai  saturasi  oksigen,  dan  jarak  antar  pulsa yang berkaitan dengan detak jantung. Tabel 2 menunjukkan hasil analisis karakteristik sinyal simulasi untuk beberapa nilai saturasi oksigen dan detak jantung.
1.10 1.12 1.14 1.16 1.18 1.20 1.22 1.24 1.26 1.28 18.24019.10419.96820.83221.69622.56023.42424.28825.152 Vo lt age (v o lt ) Time (second) Respon OPT101 dengan sinyal input simulasi heart rate 75 BPM dan saturasi oksigen 80%
IR RED

## Tabel 1. Karakteristik Data Referensi
Saturasi Oksigen Vout Red (Volt) Vout Infrared (Volt) R-rate Heart Rate (BPM) Pulse time (milisecond) Puncak Lembah Puncak Lembah 80% 1.222215  1.134113  1.232509  1.141506  1.025589 75 800.00 86% 1.221718  1.142849  1.237062  1.144483  1.172121 80 750.00 90% 1.222984  1.150942  1.236219  1.145591  1.255670 85 705.88 96% 1.221636  1.161037  1.233427  1.140503  1.542519 90 666.67 100% 1.223987  1.173019  1.244048  1.157389  1.773742 95 631.58

## 2.2  Sistem Simulator
Dari  karakteristik  simulator  referensi  dan  data  referensi,  desain  awal  sistem  dapat  dibuat. Gambar  8  memperlihatkan  blok  diagram  sistem  yang  menunjukkan  desain hardware  dan konektivitas  antar  komponen.  Sebagai  sensor  cahaya  digunakan photodiode  tipe  OPT101 yang  telah  terintegrasi  dengan transimpedance  amplifier.  Sebagai  controller  digunakan Arduino  UNO. LED  Driver  dibuat  customized  berbasis  Digital  to  Analog  Converter  tipe MCP4822  yang  memiliki  dua  kanal  keluaran  analog.  Untuk  sumber  cahaya  merah  dan inframerah, digunakan LED combo  yang diambil dari alat pulse oximeter murah yang ada di pasaran. Sebagai display dan input setting control masih menggunakan terminal komunikasi serial dengan antarmuka komputer.
Gambar 7. Blok Diagram Sistem
Prinsip kerja sistem dijelaskan melalui diagram alir yang ditunjukkan oleh Gambar 9, Gambar 10, Gambar 11, dan Gambar 12.
Gambar 8. Diagram Alir Utama Sistem
Gambar 9. Diagram Alir Pulse Timing Detection
Gambar 10. Diagram Alir Amplitude Calculation
Gambar 11. Diagram Alir LED Activation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Realisasi Sistem
Sesuai  dengan  desain hardware  yang  dideskripsikan  oleh  blok  diagram  sistem,  hardware telah direalisasi menggunakan PCB matrix untuk jari artifisial. Jari artifisial terdiri dari sensor cahaya (OPT101) dan LED combo, merah dan inframerah. DAC MCP4822 sebagai LED Driver masih  direalisasikan  pada project  board.  Kedua  modul  tersebut,  dihubungkan  dengan kontroler  (Arduino  Mega  ADK)  menggunakan  kabel jumper.  Gambar  13  memperlihatkan modul  jari  artifisial dalam  keadaan  terpisah  antara sensor cahaya  dan LED combo. Gambar 14  memperlihatkan  modul LED  Driver  yang  terhubung  dengan  kontroler.  Tabel  3 menunjukkan daftar perangkat keras beserta kisaran harganya.
(a) (b)
Gambar 12. Modul Jari Artifisial. (a) Terintegrasi (b) Terpisah Tampak Belakang
Gambar 13. Modul LED Driver

## Tabel 2. Daftar Perangkat Keras yang Digunakan
Jenis Harga (rupiah)  Keterangan Arduino Uno 450.000  Kontroler LED combo R-IR 200.000  Menggunakan LED dari pulse oximeter murah DAC MCP4822 150.000 LED driver OPT101 150.000  Sensor cahaya Pelengkap 50.000  Kabel, PCB TOTAL 1.000.000
Gambar  15  menunjukkan  hasil  pengukuran  output  sensor  OPT101  pada  jari  artifisial, ditunjukkan  oleh  garis  hijau,  saat  mendeteksi  cahaya  merah  dan  inframerah  dari  sensor pulse oximeter. Garis biru menunjukkan aktivasi LED merah dan inframerah, dengan cahaya inframerah  aktif  pada  polaritas  positif.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  output  sensor memiliki amplitudo lebih tinggi saat mendeteksi cahaya inframerah. Hasil tersebut diperoleh dengan  menempatkan  sensor  OPT101  agak menjauh  dari LED  sensor pulse oximeter, tidak tepat di depannya. Posisi sensor OPT101 cukup sensitif untuk bisa menghasilkan hasil yang serupa, jika terlalu dekat dengan LED sensor pulse oximeter tegangan outputnya tidak jauh berbeda untuk sinar merah dan inframerah.
Gambar 14. Pendeteksian Cahaya Merah dan Inframerah
Karena  DAC  yang  digunakan  memiliki  resolusi  12  bit,  maka  rentang  nilai  masukan  digital adalah 0-4095, dengan rentang tegangan keluaran adalah 0-2 volt atau 0-4 volt tergantung pengaturan  penguatan  pada  program  untuk  DAC.  Setelah  dilakukan  pengujian  awal, LED Driver mampu mengaktifkan kedua LED secara bergantian dengan tegangan berbeda-beda. Gambar  16  menunjukkan  grafik  output  sensor  OPT101  pada  sistem  akuisisi  data  terhadap cahaya LED merah pada jari artifisial yang diaktifkan oleh LED Driver. Sedangkan Gambar 17
menunjukkan  grafik  output  sensor  OPT101  pada  sistem  akuisisi  data  terhadap  cahaya  LED infra  merah  pada  jari  artifisial.  Di  luar  rentang  input  digital  pada  kedua  grafik  tersebut, output  OPT101  tidak  ada  perubahan  signifikan.  Kedua  grafik  tersebut  dilengkapi  dengan persamaan hasil pencocokan kurva.
Gambar 15. Grafik Output OPT101 terhadap Input Digital Cahaya Merah
Gambar 16. Grafik Output OPT101 terhadap Input Digital Cahaya Inframerah
Hasil  karakteristik  sensor  pada  cahaya  merah  dan  inframerah  dengan  intensitas  berbeda- beda  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  menyimulasikan  kadar  saturasi  oksigen.  Simulasi dilakukan  dengan  mengatur  tegangan  LED  merah  dan  inframerah  untuk  berubah  secara teratur  mencapai  titik  tertentu  sesuai R-rate  dan  laju  denyut  yang  diinginkan.  R-rate menentukan  perbandingan  amplitudo  penerimaan  cahaya  merah  dan  infra  merah  oleh sensor,  laju  denyut  menentukan  total  durasi  perubahan  amplitudo  tersebut.  Kedua  nilai tersebut mengacu pada data yang ditunjukkan oleh Tabel 2.
y = 5E-19e 0.0133x R² = 0.9933 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 2900 3000 3100 3200 3300 Vou t O PT101 (Vol t) Digital Input DAC - Red LED Vo Expon. (Vo) y = 1E-05x 2 - 0.0519x + 53.224 R² = 0.9997 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 2000 2200 2400 2600 2800 Vou t O PT101 (Volt) Digital Input DAC - IR-LED Vo Poly. (Vo)
Untuk  pembuktian  konsep  dilakukan  pengujian  simulasi  untuk  kadar  saturasi  oksigen  80% dan  laju  denyut  80  denyut  per  menit.  Output  sensor  cahaya  tambahan  pada  sensor pulse oximeter ditunjukkan pada Gambar 18. Terlihat bahwa bentuknya sudah cukup mirip dengan denyut yang ditampilkan pada layar pulse oximeter ketika mengukur saturasi oksigen, tetapi durasinya belum sesuai dengan yang diinginkan. Durasi yang diinginkan adalah 750 milidetik, tetapi durasi simulasi menghasilkan durasi 690 milidetik yang secara teori akan menghasilkan laju denyut 87 denyut per menit. Kemiringan yang cukup baik pada grafik juga menunjukkan respon  sensor  terhadap  cahaya  merah  dan  inframerah  hampir  sama,  sesuai  dengan R-rate mendekati 1.
Gambar 17. Simulasi Kadar Saturasi Oksigen 80% dan Laju Denyut 80 Denyut per Menit
Tetapi  hasil  simulasi  tersebut  belum  menunjukkan  hasil  yang  sempurna  ketika  diuji  pada pulse oximeter referensi. Pulse oximeter tersebut mampu mendeteksi adanya denyut, tetapi grafik  yang  ditampilkan  tidak  beraturan  dan  nilai  kadar  saturasi  oksigen  tidak  sesuai  yang diinginkan. Kadar saturasi oksigen hasil simulasi  tidak stabil pada rentang 82-89%, dengan target 80%.  Laju denyut pun tidak sesuai dengan data yang diperoleh pada osiloskop, yaitu 83-85  denyut  per  menit.  Dengan  begitu  dapat  dikatakan  galat  maksimal  mencapai  11.25% untuk  kadar  saturasi  oksigen,  dan  mencapai  6.25%  untuk  laju  denyut.  Karena  nilai  galat yang  cukup  besar  dan  hasil  yang  fluktuatif,  percobaan  dengan  nilai  kadar  saturasi  oksigen dan laju denyut lain dirasa tidak diperlukan, karena tidak akan memberikan perbaikan hasil yang  signifikan.  Salah  satu  cuplikan  hasil  pengukuran oleh pulse oximeter ditunjukkan oleh Gambar 19.
Gambar 18. Cuplikan Hasil Pengukuran Pulse Oximeter

## 4. KESIMPULAN
Purwarupa berhasil  direalisasikan,  dengan  biaya  untuk  membuat  perangkat  keras  dari purwarupa ini  mencapai  sekitar  satu juta  rupiah. Masih jauh lebih  murah  jika  dibandingkan dengan harga jual simulator yang ada di pasaran.
Untuk pembuktian konsep, purwarupa telah diuji untuk kadar saturasi oksigen 80% dengan laju  denyut  80  denyut  per  menit. Hasilnya  simulasi  masih  belum  stabil,  tapi  sudah  dapat dideteksi oleh pulse oximeter. Galat maksimal dari simulasi tersebut mencapai 11.25% untuk kadar  saturasi  oksigen,  dan  mencapai  6.25%  untuk  laju  denyut.  Hasil  simulasi  juga  masih fluktuatif, sehingga untuk evaluasi repeatability pun masih tidak dapat digunakan.
Walaupun pada penelitian ini hasil simulasi yang terbaca oleh pulse oximeter referensi belum begitu  baik.  Konsep  simulasi  kadar  saturasi  oksigen  yang  diajukan  dengan  menggunakan hardware yang digunakan pada studi ini, terbukti dapat diaplikasikan untuk menyimulasikan kadar saturasi oksigen secara optikal.
Perbaikan  masih  perlu  dilakukan  dari  sisi  perangkat  lunak  dan  metode  pengambilan  data referensi  agar  didapatkan  hasil  yang  lebih  baik  pada  pembacaan pulse  oximeter,  sehingga dapat  digunakan  sesuai  dengan  peruntukan  untuk  mengevaluasi  karakteristik  statis  dari pulse oximeter.
Langkah  selanjutnya  yang  perlu  dilakukan  untuk  menyempurnakan  hasil  studi  ini  adalah pengambilan data referensi ulang dengan menggunakan sistem akuisisi data yang lebih baik dan  perbaikan  perangkat  lunak  mengacu  pada  data  terbaru.  Kemungkinan  penambahan sensor  cahaya  pada  sensor  bawaan,  menyebabkan  pembacaan  salah  satu  sensor  tidak sempurna. Selain itu perlu dilihat lebih detail lagi karakteristik pulse oximeter ketika ada jari dan tanpa jari. Bisa jadi ada perbedaan, sehingga seluruh pengambilan data referensi perlu diklasifikasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  untuk  Kementerian  Riset  dan  Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia  untuk pendanaan  studi  ini  melalui  skema  Penelitian  Dosen  Pemula,  dan  kepada  tim  Laboratorium Teknologi  Pengujian  Peralatan  Kesehatan,  Pusat  Penelitian  Sistem  Mutu  dan  Teknologi Pengujian  –  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan  Indonesia  (P2SMTP  -  LIPI)  untuk  izin  dan bantuannya dalam proses pengambilan data.

## DAFTAR RUJUKAN
Hadiyoso,  S.,  Nursanto,  N.,  Rizal,  A.  2015. Implementasi  Regulator  Oksigen  Otomatis berdasarkan  Tingkat  Pernapasan  Menggunakan  Logika  Fuzzy.  Jurnal  ELKOMIKA,  3(2), 52-63.
Konica  Minolta  Sensing,  Inc.  2006. How  to  Read  Spo 2 –  Basic  understanding  of  the  pulse oximeter. (http://windward.hawaii.edu diakses 22 April 2016)
McMahon,  D.  J.  2013. There’s  no  such  thing  as  a  SpO 2 simulator.  Fluke  Biomedical  White Paper.
Merrick,  E.B.,  Peter  Haas.  1994. Simulation  for  pulse  oximeter.  United  States  Patent 5348005.
Philips  Medical  System.  2002. Understanding  Pulse  Oximetry  SpO 2 Concepts. (http://incenter.medical.philips.com diakses 22 April 2016).
Stubán,  N.,  Masatsugu,  N.  2008. Non-invasive  calibration  method  for  pulse  oximeters. Periodica Polytechnica Electrical Engineering, 52(1-2), 91-94.
Withings.
What does SpO 2 mean? What is a normal SpO 2 level?.
(https://withings.zendesk.com diakses 22 April 2016)
Zhang,  P.,  Hong,  B.,  Chen,  J. Design  of  Calibration  Device  for  Pulse  oximeter  Simulator. 2013. Chinese Journal of Biomedical Engineering (English Edition), 22(4), 161-168.