## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416

## Rancang Bangun Pengukur Detak Jantung Non Kontak Menggunakan Pencitraan Termal untuk Robot Security
Riza Agung Firmansyah 1 , Yuliyanto Agung Prabowo 1 , Titiek Suheta 1
Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, Indonesia
Email: 1,* rizaagungf@itats.ac.id, 2 agungp@itats.ac.id, 3 hita@itats.ac.id Email Penulis Korespondensi: rizaagungf@itats.ac.id
Abstrak− Dalam kondisi pandemi seperti covid-19, pengukuran tanda-tanda vital seperti suhu tubuh dan detak jantung menjadi dasar dalam melakukan skrining kesehatan. Untuk mengurangi kontak fisik dan potensi bahaya maka proses pengukuran ini dapat dilakukan secara non kontak. Pengukuran non kontak yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan pencitraan termal. Untuk mengurangi potensi bahaya penularan, perangkat pengukuran non kontak ini diterapkan pada sebuah robot security. Metode pengukuran non kontak menggunakan pencitraan termal dilakukan dengan mengolah citra termal pada area dahi. Perubahan suhu di area dahi selanjutnya dimasukan ke dalam band pass filter dengan frekuensi 0.75 Hz hingga 3 Hz yang merupakan rentang frekuensi detak jantung manusia dalam keadaan normal. Proses perhitungan frekuensi detak jantung dilakukan dengan dua pendetakatan yaitu peak to peak interval dan fast fourier transform.  Berdasarkan pendekatan peak to peak interval didapatkan akurasi sebesar 89.24 % dengan standar deviasi 5.6. Sedangkan dengan pendekatan deteksi frekuensi dominan menggunakan fast fourier transform nilai akurasi sedikit lebih baik yaitu di angka 91.84 % dengan standar deviasi 4.81 .
Kata Kunci: Pengukur Detak Jantung; Pencitraan Termal; Peak To Peak Interval; Fast Fourier Transform; Robot Security
Abstract− In pandemic conditions such as COVID-19, the measurement of vital signs such as body temperature and heart rate becomes the basis for conducting health screenings. To reduce physical contact and potential hazards, this measurement process can be carried out non-contact. The non-contact measurements carried out in this study used a thermal imaging approach. To reduce the potential danger of transmission, this non-contact measurement device is applied to a security robot. The non-contact measurement  method  using  thermal  imaging  is  done  by  processing  a  thermal  image  on  the  forehead  area.  Changes  in temperature in the forehead area are then entered into a bandpass filter with a frequency of 0.75 Hz to 3 Hz, which is the frequency range of the human heartbeat under normal circumstances. Calculating heart rate is carried out with two approaches, namely peak to peak interval and fast Fourier transform. Based on the peak-to-peak interval approach, the accuracy is 89.24%, with a standard deviation of 5.6. Meanwhile, with the dominant frequency detection approach using the fast Fourier transform, the accuracy value is slightly better, at 91.84%, with a standard deviation of 4.81.
Keywords : Heart Rate Measurement; Thermal Imaging; Peak To Peak Interval; Fast Fourier Transform; Security Robot

## 1. PENDAHULUAN
Adanya  isu  covid-19  di  dunia  maka  aplikasi  robot  tersebut  sangat  tepat  digunakan  dalam  kegiatan  sehari-hari. Beberapa peneliti sekarang ini mencoba untuk menganalisa penggunakan robot dalam penanganan covid-19 salah satu nya adalah Chen dkk [1] dan Javaid dkk [2] . Menurut peneliti tersebut, penerapan robot bisa dilakukan dengan cara melakukan pengawasan kondisi tubuh seseorang. Kondisi tubuh yang dapat diamati adalah suhu tubuh, detak jantung,  dan  laju  frekuensi  pernafasan.  Gejala  umum  yang  ditunjukann  penderita  covid-19  adalah  suhu  tubuh diatas 38 °C  [3], detak jantung diatas 100 kali per menit [4] [5]dan pernafasan diatas 30 kali per menit [6].
Penggunaan robot dalam bidang medis yang telah dikembangkan oleh beberapa peneliti. Baik dalam bentuk robot  asisten  perawat  [7],  [8]  maupun  sebagai  pengukur  tanda-tanda  vital  [9].  Dalam  penelitian  kerr  dkk  [10], merancang  robot  untuk  mengetahui  kondisi  kesehatan  pasien  di  dalam  situasi  gawat  darurat.  Pada  penelitian tersebut robot yang dikembangkan terdapat tiga parameter utama untuk mengetahui kondisi pasien, diantaranya adalah respiratory rate, pulse rate dan capillary refill time. Penelitian tersebut menggunakan metode fuzzy untuk mengklasifikasikan  kondisi  pasien  berdasarkan  tiga  parameter  tersebut,  dimana  hasil  yang  didapatkan  dalam penelitian adalah sistem dapat menentukan tingkat pulsa detak jantung dan pernafasan apakah teratur atau tidak teratur  dan  dapat  menentukan  capilary  refill  time,  dari  hasil  yang  didapatkan  menyatakan  bahwa  sistem  dapat diimplementasikan pada sebuah robot [10].
Penggunaan  robot  lainnya  yang  telah  dikembangkan  oleh  Hooseok  Lee  dkk,  dimana  pada  penelitian tersebut menyajikan sebuah turtleboot sebagai robot asisten. Dalam penelitian tersebut pendeteksian detak jantung dilakukan  dengan  menggunakan  kamera.  Bagian  yang  dideteksi  oleh  camera  adalah  bagian  wajah  dan  untuk meningkatkan akurasi pada penelitian tersebut menggunakan haar cascade, dan menggabungkan plane-ortogonal- to-skin model dan finite state machine. Penelitian tersebut mendapatkan hasil dimana penggunaan metode dapat meningkatkan akurasi dalam penaksiran pendeteksian detak jantung berbasis kamera [11]. Robot asisten lain yang dikembangkan Cosar dkk [12] juga memiliki kemampuan pembacaan detak jantung berdasarkan kamera termal.
Penerapan pengukuran detak jantung non kontak juga dilakukan Nakayama dkk [13] untuk aplikasi skrining kesehatan di bandara. Dalam penelitian tersebut kamera yang digunakan adalah CMOS-IR. Kamera CMOS dengan warna  RGB  digunakan  untuk  pengukuran  detak  jantung  sedangkan  kamera  IR  digunakan  untuk  pengukuran pernafasan. Penggunakan kamera Near-IR digunakan Zhang dkk [14] untuk melakukan pengukuran detak jantung.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
Area yang diamati adalah area wajah dan melakukan tracking  wajah tersebut  menggunakan algoritma Kanade- Lucas-Tomasi. Untuk mendapatkan sinyal yang baik pada penelitian tersebut ditambahkan penerapan dekomposisi sinyal, band pass filter, dan fast fourier transform.
Remote  photoplethysmography  (rPPG)  memungkinkan  pendeteksian  jantung  manusia  yang  dalakaukan tampa kontak, dimana pendeteksian dilakukan dengan mendeteksi  varisi  warna yang mendapatkan induksi  dari pulsa permukaan kulit  manusia  dengan menggunakan kamera RGB, pada penelitan yang dilakukan oleh  Wang dkk,  sebuah  model  matematis  yang  digunakan  untuk  pengukuran  rPPG,  dimana  dari  segi  optik,  konstanta spektrum,  dimana  peneliti  mencari  kesamaan  dan  perbedaan  atara  beberapa  metode  rPPG  dalam  mengekstrak denyut nadi, pada penelitian tersebut, penelitin merekomendasikan untuk menambahkan metode plane-ortogonal- to-skin (POS), dimana dari penambahan metode tersebut akan dapat meningkatkan akurasi rPPG dalam meneteksi denyut nadi [15].
Penerapan  metode  dalam  mendeteksi  dan  memantau  detak  jantung  dengan  menggunakan  CNN,  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  perepelkina  dkk,  dimana  pengembangan  pemantauan  jarak  jauh photoplethysmography (rPPG), peneliti talah menggembangkan konvolusi jaringan saraf untuk dapat mendeteksi detak  jantung  berdasarkan  video  jarak  jauh.  Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  tersebut  sistem  dapat mendeteksi  detak  jantung  berdasarkan  parameter  yang  telah  ditetapkan,  dimana  pada  penelitian  tersebut menyediakan  dua  buah  rPPG  yang  diterapkan  pada  sistem  pembacaaan  video  pada  kondisi  bergerak.  Pada penelitian tersebut penerepan metode CNN dapat mendapatkan hasil yang baik berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan. [16]
Penerapan  metode  deep  learning  pada  rPPG  juga  telah  dikembangkan  oleh  Mikhail  dkk,  dimana  pada penelitian  tersebut  mengembangkan  sebuah  metode  untuk  memaksimalkan  pembacaan  di  area  wajah,  dimana banyak  sinyal  warna  seperti  merah,  hijau,  biru  yang  berada  di  area  wajah.  Penerapan  metode  CNN  untuk mengestimasi sinyal jantung, dimana parameter sinyal warna yang di buat rata-rata di area wajah, dan diambil oleh camera. Pada penelitian tersebut menggunakan dua buah skenario yaitu stasioner dan mixed motion, dimana untuk dillai detak jantung yang didapatkan kisaran dari 40-125 bpm [17].
Denyut  jantung  dan  laju  pernafasan  adalah  sebuah  parameter  yanng  penting  dalam  mengetahui  kondisi pasien,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Barbosa  dkk,  dimana  menggunakan  kamera  thermal,  untuk  mendeteksi denyut jantung dengan cyclical aliran darah dari jantung ke kepala melalui alteri karotis dan aorta torak, gerakan vertikal  digunakan  untuk  menilai  denyut  jantung.  Untuk  mendeteksi  pernafasan  dilakukan  dengan  mendeteksi suhu di bawah hidung selama siklus pernafasan. Dari penelitian tersebut didapatkan bahwa root-mean-square error (RMSE)  untuk  fase  A  dan  B  masing-masing  adalah  3,5  denyut  per  menit,  studi  tersebut  menujukkan  bahwa thermografi infrared dapat menjadi alternatif untuk penilaian denyut jantung dan pernafasan. [18]
Detak  jantung  dan  variabilitas  detak  jantung  adalah  jenis  informasi  biometrik  yang  digunakan  dalam aplikasi perawatan kesehatan, penelitian yang dilakukan oleh Yoon dkk. Metode photoplethysmography berbasis sensor terpasang banyak digunakan, metode tersebut tidak cocok untuk atlet, pasien, dan bayi, yang mengalami kesulitan  memakai  sensor.  Dalam  penelitian  tersebut  kamera  thermal  digunakan  untuk  mendeteksi  perubahan suhu, dalam penelitian tersebut menunjukkan metode yang diusulkan memperkirakan detak jangung berdasarkan perumahan citra kamera thermal memiliki akurasi sekitar 95% [19].
Penelitian yang dilakukan tersebut memiliki kontribusi terhadap penerapan computer vision dan robotika. Dengan menerapkan sistem pengukuran detak jantung non kontak dengan pencitraan visual maka ada peningkatan kemampuan  dari  robot  security.  Selain  melakukan  patroli  dan  monitoring  area,  robot  tersebut  memiliki kemampuan untuk melakukan pengukuran detak jantung secara non kontak pada manusia secara real time. Hal ini berguna jika ada pelanggaran protokol kesehatan, maka robot dapat secara langsung melakukan skrining.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap awal dari penelitian ini adalah pembuatan program komputer untuk melakukan pengambilan citra termal. Dari citra termal yang sudah didapatkan maka dilakukan pembuatan program ekstraksi fitur terkait pengambilan ROI, rekonstruksi sinyal, filter, hingga didapatkan sinyal detak jantung. Setelah program komputer selesai maka program diterapkan pada robot security dan dilakukan pengumpulan data pengujian. Sampel yang diuji sebanyak 20  dengan  seting  pengujian  subjek  berada  pada  jarak  50  cm  dari  kamera.  Selanjutnya  data  dianalisis  untuk mengetahui performa pengukuran yang dilakukan. Tahapan penelitian yang dilakukan ditunjukan oleh Gambar 1.

## 2.2 Robot Security yang digunakan
Sistem  pengukur  detak  jantung  dipasang  pada  robot  security.  Hal  ini  bertujuan  agar  robot  security  mampu melakukan pengukuran detak jantung saat melakukan tugasnya. Robot security tersebut memiliki dimensi ukuran Panjang 50 cm, lebar 40 cm dan tinggi 160 cm. Roda yang digunakan memiliki diameter 10 cm dengan jarak antar roda 340 mm. masing-masing roda digerakan oleh sebuah planetary gearbox DC motor. Castor wheel dipasang di sisi  depan robot  dengan jarak 32.4 cm  dari  sumbu roda penggerak. Rangka dibuat dari  bahan stud bolt dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
diameter  8  mm  dan  chassis  dari  bahan  acrylic  dengan  ketebalan  10  mm.  Robot  security  yang  digunakan  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Tahapan penelitian yang dilakukan
Gambar 2. Robot Security yang digunakan dalam penelitian ini
Robot  dijalankan  secara  manual  berdasarkan  perintah  yang  diberikan  oleh  operator.  Perintah  diberikan melalui  laptop  dengan  cara  menekan  beberapa  tombol  di  keyboard.  Sebuah  mikrokontroler  digunakan  untuk mengatur putaran motor DC yang terpasang di robot. Mikrokontroler dan robot terhubung menggunakan bluetooth. Diagram blok mengenai koneksi perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 3.
Kamera termal
Smartphone Android Driver motor Mikrokontroler Laptop Koneksi wifi Koneksi bluetooth Gambar 3. Diagram blok perangkat keras robot
Kamera yang digunakan adalah FLIR One pro untuk android yang secara normal hanya dapat digunakan pada  smartphone  android.  Agar  dapat  dihubungkan  ke  laptop  maka  kamera  yang  sudah  terhubung  ke  android dioperasikan  seperti  wireless  ip  camera.  Laptop  dapat  mengakses  citra  termal  berdasarkan  alamat  ip  android. Koneksi  ini  dapat  terjadi  hanya  jika  laptop  dan  android  smartphone  berada  dalam  satu  jaringan  wifi  lokal. Pengolahan citra thermal untuk pengukuran suhu tubuh dan respiration rate dilakukan di dalam laptop.

## 2.3 Pengambilan citra termal dan ekstraksi fitur
Pembacaan detak jantung diawali dengan pengambilan citra termal dari subjek. Citra tersebut diambil pada jarak 50  cm  sehingga  hanya  memberikan  informasi  citra  di  dada  dan  kepala.  Dari  citra  tersebut  selanjutnya  diambil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
sampel  hanya  di  area  wajah.  Proses  ini  dilakukan  dengan  deteksi  wajah  menggunakan  haar  cascade  classifier. Setelah posisi wajah diketahui maka diambil ROI hanya pada area dahi. Proses ini diilustrasikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses pengambilan ROI area dahi dari citra termal
Selanjutnya diukur nilai intensitas piksel rata-rata dari area dahi. Nilai intensitas yang dimaksud merupakan intensitas citra grayscale dalam format 8-bit. Intensitas yang muncul berada dalam rentang 0 hingga 255. Dalam citra termal ini semakin tinggi nilai intensitas maka semakin panas suhu yang terukut. Proses perhitungan rata-rata dilakukan dengan mengacu (1).
( ) hv y x v y h x y x g avg I I  = = = = = , 0 , 0 , (1)
Dimana Iavg adalah nilai rata-rata intensitas piksel, h adalah jumlah piksel pada sumbu horizontal, v adalah jumlah piksel pada sumbu vertikal, Ig(x,y) adalah intensitas piksel pada koordinat x dan y. Selanjutnya nilai rata- rata tersebut lalu dikonversi menjadi suhu menggunakan (2).
I t t t t avg dahi       − + = 255 min max min (2)
Dimana tdahi adalah suhu terukur pada area dahi, tmin adalah suhu batas bawah dari kamera, tmax adalah suhu batas atas dari kamera dan Iavg adalah nilai rata-rata intensitas piksel. Keseluruhan proses ini selanjutnya di ulang sebanyak 70 kali. Dengan frame rate kamera sebesar 10 fps maka membutuhkan waktu selama 7 detik. Nilai tdahi dari awal hingga akhir disusun dalam bentuk array yang merepresentasikan sinyal time series (sinyal S) pada (3).
Gambar 5. Sinyal F yang berasal dari proses filter
) ( ) ( n n S t dahi = (3)
Dimana  S  adalah  sinyal  suhu  di  area  dahi,  n  adalah  nomor  atau  urutan  sampel.  Detak  jantung  manusia normal pada umumnya berkisar antara 45 hingga 120 bpm. Nilai tersebut setara dengan frekuensi 0.75 Hz hingga 2 Hz. Sehingga untuk menghilangkan noise di frekuensi tinggi dan frekuensi mendekati nol maka dilakukan proses filter  terhadap  sinyal  S.  Filter  yang  digunakan  adalah  butterworth  band  pass  filter  dengan  fclow=0.75  Hz  dan fchigh=2 Hz. Proses ini dijalankan dengan bahasa pemrograman python. Sinyal yang telah terfilter selanjutnya di notasikan sebagai sinyal F. Ilustrasi hasil pemfilteran sinyal S ditunjukan pada gambar 5.

## 2.4 Peak to peak interval
Pendekatan pertama dalam penelitian ini adalah peak to peak interval. Pendekatan ini dilakukan cara mendeteksi puncak sinyal F dan menghitung waktu antara dua puncak. Selanjutnya interval rata-rata dicari dengan cara interval seluruh puncak yang terdeteksi dibagi dengan jumlah puncak dikurangi satu seperti yang ditunjukan (4).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
( ) ( ) n t t t peak peak p p peak p n p peak 1 1 int − − =  = = (4)
Dimana tint adalah rata-rata waktu interval dalam sinyal F, npeak adalah jumlah puncak yang terdeteksi, tpeak  (p)  adalah  waktu  puncak  ke  p  terdeteksi.  Puncak  sinyal  dideteksi  saat  melewati  batas  ambang  tertentu. Ilustrasi pendeteksian puncak ditunjukan oleh Gambar 6.
Gambar 6. Puncak sinyal F yang berhasil dideteksi
Setelah nilai tint diketahui maka nilai detak jantung (dalam bpm) dapat dihitung dengan (5). Dimana HR adalah detak jantung dalam satuan bpm.
t HR int 60 = (5)

## 2.5 Fast Fourier Transform
Sinyal F merupakan sinyal yang merepresentasikan sinyal detak jantung yang diukur. Sehingga frekuensi dominan yang  muncul  dalam  sinyal  F  dapat  dianggap  sebagai  frekuensi  detak  jantung  (dalam  satuan  Hz).  Dengan memasukan frekuensi dominan (fd) ke dalam (6) maka detak jantung (dalam bpm) dapat diketahui.
f d HR 60 = (6)

## 2.6 Metrik Evaluasi
Dalam penelitian ini digunakan 3 metrik untuk mengevaluasi performa dari system pengukuran detak jantung yang diterapkan. Nilai detak jantung yang dijadikan referensi didapatkan dari pulse oximeter jari. Dalam pengujian ini pulse oximeter digunakan subjek dan di saat yang sama kamera termal melakukan pengambilan gambar sebanyak 70 sampel.
Metrik  yang digunakan adalah mean absolute error (MAE). MAE ini digunakan untuk menghitung rata- rata error mutlak yang mengindikasikan tingkat error dari system yang diuji. Perhitungan MAE menggunakan (7) yang selanjutnya menjadi masukan untuk menghitung metrik kedua yaitu akurasi dengan (8).
 − = s s r s m N MAE | ) ( ) ( | 1 (7) % ) ( ) ( s m MAE s m Akurasi   − = (8)
Dimana MAE adalah rata-rata error mutlak, N adalah jumlah subjek, s adalah nomor urut subjek, m(s) hasil pengukuran dengan pencitraan termal pada subjek, r(s) hasil pengukuran dengan oximeter pada subjek, µm(s) hasil pengukuran dengan pencitraan termal pada subjek.
Metrik ketiga adalah standar deviasi yang digunakan untuk mengetahui simpangan data terhadap rata-rata yang  ada.  Parameter  ini  menentukan  tingkat  kepresisian  sebuah  system  yang  diuji.  Proses  perhitungan  standar deviasi menggunakan (9).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
) 1 ( 1 1 2 2 −  = = − =        = = N N N i i i i Stdev N i i x x (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  hasil  dan  pembahasan  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan.  Pembahasan  yang disajikan dalam bagian ini terdiri dari  dua pendekatan pengukuran yang dilakukan. Pendekatan pertama adalah pengukuran  menggunakan  peak  to  peak  interval.  Pendekatan  kedua  adalah  pengukuran  berdasarkan  frekuensi dominan menggunakan fast fourier transform .

## 3.1 Hasil pengujian dengan pendekatan peak to peak interval
Pengujian  system  dilakukan  terhadap  20  orang  subjek  dengan  rentang  usia  19-30  tahun.  Data  diambil  dalam kondisi subjek duduk tenang pada jarak 50 cm dari kamera termal. Data yang diambil adalah citra termal dengan ROI di aera dahi. Data diambil sebanyak 70 sampel dengan framerate kamera sebesar 10 fps. Analisis sinyal dari data  yang  diperoleh  dilakukan  dalam  dua  pendekatan.  Pendekatan  pertama  adalah  dengan  peak  to  peak  time interval dan pendekatan kedua adalah dengan mencari frekuensi dominan menggunakan fast fourier transform.
Tabel 1. Hasil pengukuran detak jantung dengan pendekatan Peak to peak interval
Subjek Usia (tahun) Detak Jantung (BPM) Error mutlak Peak to Peak Referensi 1 30 68 69 1 2 30 68 70 2 3 23 68 76 8 4 19 81 77 4 5 19 51 69 18 6 23 65 77 12 7 19 55 71 16 8 21 71 86 15 9 19 76 84 8 10 22 76 88 12 11 20 76 85 9 12 19 91 87 4 13 19 68 75 7 14 21 53 73 20 15 23 85 90 5 16 19 84 83 1 17 24 68 79 11 18 23 85 81 4 19 22 70 77 7 20 22 69 74 5 Rata-rata 78.55 8.45 Akurasi (%) 89.24 Standar deviasi 5.6
Pendekatan pertama adalah dengan peak to peak time interval. Pendekatan ini dilakukan dengan mencari waktu antara puncak pada sinyal F menuju puncak selanjutnya. Dengan menggunakan (5) maka nilai detak jantung (dalam satuan BPM) dapat diketahui.
Berdasarkan data yang disajikan pada tabel  1 dapat  diketahui  bahwa tingkat akurasi  pendekatan peak to peak  time  interval  memiliki  akurasi  89.24  %.  Standar  deviasi  yang  didapatkan  berada  pada  nilai  5.6. Terdapat beberapa subjek dengan error mutlak yang dibawah 10 namun ada beberapa subjek yang error mutlaknya melebihi nilai 10.
Subjek nomor 16 memiliki error mutlak sebesar 1 dan merupakan salah satu subjek dengan error mutlak terkecil  (selain  subjek  1).  Pengukuran  detak  jantung  dari  pencitraan  termal  menunjukan  nilai  84  sedangkan referensi pulse oximeter menunjukan nilai 83. Namun subjek nomor 14 memiliki error mutlak yang cukup besar yaitu 20. Untuk mengetahui bentuk sinyal F yang dihasilkan kedua subjek dapat dilihat pada Gambar 7 dan 8.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
Submitted: 11/11/2021 ; Accepted: 14/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Gambar 7. Sinyal F yang didapatkan pada pengujian subjek 16
Gambar 8. Sinyal F yang didapatkan pada pengujian subjek 14
Pada Gambar 8 menunjukan bahwa ada beberapa puncak yang terlewat. Hal ini disebabkan amplitude yang pada puncak tersebut belum melewati ambang batas puncak. Hal ini menyebabkan perhitungan waktu interval (t int ) menjadi salah yang berakibat kesalahan perhitungan detak jantung. Berbeda dengan subjek nomor 16 yang semua peak pada sinyal F berhasil terdeteksi.

## 3.2 Hasil pengujian dengan pendekatan Fast Fourier Transform
Pendekatan kedua adalah dengan menghitung  detak jantung berdasarkan frekuensi  dominan yang mucul dalam sinyal F. Dengan menggunakan algoritma fast fourier transform maka nilai frekuensi  dominan dapat  diketahui. Untuk mengkonversi nilai frekuensi dominan menjadi detak jantung per menit maka digunakan (6).
Berdasarkan data yang disajikan pada tabel 2 dapat diketahui bahwa tingkat akurasi pendekatan fast fourier transform memiliki akurasi 91.84 %. Tingkat akurasi ini lebih tinggi dari pendekatan peak to peak interval. Standar deviasi yang didapatkan juga lebih rendah yaitu berada di nilai 4.81. Beberapa subjek menunjukan hasil dengan error mutlak yang kecil namun ada pula yang besar.
Tabel 2. Hasil pengukuran detak jantung dengan pendekatan FFT Subjek Usia (tahun) Detak Jantung (BPM) Error mutlak FFT Referensi 1 30 60 69 9 2 30 66 70 4 3 23 67 76 9 4 19 67 77 10 5 19 74 69 5 6 23 70 77 7 7 19 82 71 11 8 21 75 86 11 9 19 65 84 19 10 22 75 88 13 11 20 77 85 8 12 19 84 87 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
Subjek Usia (tahun) Detak Jantung (BPM) Error mutlak FFT Referensi 13 19 71 75 4 14 21 73 73 0 15 23 82 90 8 16 19 78 83 5 17 24 78 79 1 18 23 80 81 1 19 22 79 77 2 20 22 72 74 2 Rata-rata 6.6 6.6 Akurasi (%) 91.84 Standar deviasi 4.81

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian pengukuran suhu menggunakan pendekatan peak to peak interval, didapatkan nilai akurasi pengukuran sebesar 89.24 % dengan standar deviasi 5.6. Sedangkan dengan pendekatan deteksi frekuensi dominan menggunakan fast fourier transform nilai akurasi sedikit lebih baik yaitu di angka 91.84 % dengan standar deviasi 4.81. Pendekatan fast fourier transform menunjukan hasil yang sedikit lebih baik. Akurasi yang didapatkan dari kedua pendekatan masih memerlukan peningkatan performa.hal segala permasalahan yang terdapat didalam penelitian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi,  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan Teknologi yang telah memberikan pendanaan dalam penelitian ini. Terima kasih juga diucapkan kepada segenap tim riset di jurusan Teknik elektro ITATS yang mendukung terlaksana nya penelitian ini. Semoga penelitian ini dapat memberikan manfaat yang besar.

## REFERENCES
[1] B. Chen, S. Marvin, and A. While, “Containing COVID-19 in China: AI and the robotic restructuring of future cities,” Dialogues Hum. Geogr. , vol. 10, no. 2, pp. 238–241, Jul. 2020, doi: 10.1177/2043820620934267.
[2] M. Javaid, A. Haleem, A. Vaish, R. Vaishya, and K. P. Iyengar, “Robotics Applications in COVID-19: A Review,” J. Ind. Integr. Manag. , vol. 05, no. 04, pp. 441–451, Dec. 2020, doi: 10.1142/S2424862220300033.
[3] F. Isbaniah and A. D. Susanto, “Pneumonia Corona Virus Infection Disease-19 (COVID-19),” J. Indones. Med. Assoc. , vol. 70, no. 4, Art. no. 4, May 2020.
[4] D. A. Berlin, R. M. Gulick, and F. J. Martinez, “Severe Covid-19,” N. Engl. J. Med. , vol. 383, no. 25, pp. 2451–2460, Dec. 2020, doi: 10.1056/NEJMcp2009575.
[5] R. R. Setiawan and M. Syafaat, “PENDETEKSI SUSPECT COVID-19 BERDASARKAN DETAK JANTUNG PADA RANCANG  BANGUN  POLTEKAD  ELECTRONIC  DETECTOR  COVID-19  MENGGUNAKAN  METODE PHOTOPLETHYSMOGRAPHY (PPG),” J. Elkasista , vol. 2, no. Mei, Art. no. Mei, May 2021.
[6] D. J. Miller et al. , “Analyzing changes in respiratory rate to predict the risk of COVID-19 infection,” PLOS ONE , vol. 15, no. 12, p. e0243693, Dec. 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0243693.
[7] J. Alvarez, G. Campos, V. Enríquez, A. Miranda, F. Rodriguez, and H. Ponce, “Nurse-Bot: A Robot System Applied to Medical  Assistance,”  in 2018  International  Conference  on  Mechatronics,  Electronics  and  Automotive  Engineering (ICMEAE) , Nov. 2018, pp. 56–59. doi: 10.1109/ICMEAE.2018.00017.
[8] S.  S.  Chempolil,  R.  Melvinia  Basaiawmoit,  S.  Saji,  and  K.  R.  V,  “Design  of  a  Medical  Prototype  Robot  for  Nurse Assistance,” in 2021 Seventh International conference on Bio Signals, Images, and Instrumentation (ICBSII) , Mar. 2021, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICBSII51839.2021.9445165.
[9] E.  Broadbent,  J.  R.  Orejana,  H.  S.  Ahn,  J.  Xie,  P.  Rouse,  and  B.  A.  MacDonald,  “The  cost-effectiveness of  a  robot measuring vital signs in a rural medical practice,” in 2015 24th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) , Aug. 2015, pp. 577–581. doi: 10.1109/ROMAN.2015.7333668.
[10]  E. Kerr, T. M. McGinnity, S. Coleman, and A. Shepherd, “Human vital sign determination using tactile sensing and fuzzy triage system,” Expert Syst. Appl. , vol. 175, p. 114781, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.114781.
[11]  H. Lee, H. Ko, H. Chung, and J. Lee, “Robot Assisted Instantaneous Heart Rate Estimator using Camera based Remote Photoplethysmograpy  via  Plane-Orthogonal-to-Skin  and  Finite  State  Machine,”  in 2020  42nd  Annual  International Conference  of  the  IEEE  Engineering  in  Medicine  Biology  Society  (EMBC) ,  Jul.  2020,  pp.  4425–4428.  doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9176648.
[12]  S. Coşar, Z. Yan, F. Zhao, T. Lambrou, S. Yue, and N. Bellotto, “Thermal Camera Based Physiological Monitoring with an Assistive Robot,” in 2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) , Jul. 2018, pp. 5010–5013. doi: 10.1109/EMBC.2018.8513201.
[13]  Y. Nakayama, G. Sun, S. Abe, and T. Matsui, “Non-contact measurement of respiratory and heart rates using a CMOS camera-equipped  infrared  camera  for  prompt  infection  screening  at  airport  quarantine  stations,”  in 2015  IEEE

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3416
International  Conference  on  Computational  Intelligence  and  Virtual  Environments  for  Measurement  Systems  and Applications (CIVEMSA) , Jun. 2015, pp. 1–4. doi: 10.1109/CIVEMSA.2015.7158595.
[14]  Q. Zhang, Y. Zhou, S. Song, G. Liang, and H. Ni, “Heart Rate Extraction Based on Near-Infrared Camera: Towards Driver State Monitoring,” IEEE Access , vol. 6, pp. 33076–33087, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2845390.
[15]  W. Wang, A. C. den Brinker, S. Stuijk, and G. de Haan, “Algorithmic Principles of Remote PPG,” IEEE Trans. Biomed. Eng. , vol. 64, no. 7, pp. 1479–1491, Jul. 2017, doi: 10.1109/TBME.2016.2609282.
[16]  O. Perepelkina, M. Artemyev, M. Churikova, and M. Grinenko, “HeartTrack: Convolutional neural network for remote video-based  heart  rate  monitoring,”  in 2020  IEEE/CVF  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition Workshops (CVPRW) , Jun. 2020, pp. 1163–1171. doi: 10.1109/CVPRW50498.2020.00152.
[17]  M.  Kopeliovich,  Y.  Mironenko,  and  M.  Petrushan,  “Architectural  Tricks  for  Deep  Learning  in  Remote Photoplethysmography,” ArXiv191102202  Cs ,  Nov.  2019,  Accessed:  Nov.  01,  2021.  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1911.02202
[18]  C. Barbosa Pereira, M. Czaplik, V. Blazek, S. Leonhardt, and D. Teichmann, “Monitoring of Cardiorespiratory Signals Using Thermal Imaging: A Pilot Study on Healthy Human Subjects,” Sensors , vol. 18, no. 5, p. 1541, May 2018, doi: 10.3390/s18051541.
[19]  Y. Kim, Y. Park, J. Kim, and E. C. Lee, “Remote Heart Rate Monitoring Method Using Infrared Thermal Camera,” p. 8.