sistem penentuan posisi dan deteksi jatuh pasien...

TUGAS AKHIR – TE 141599 SISTEM PENENTUAN POSISI DAN DETEKSI JATUH PASIEN BERKURSI RODA MENGGUNAKAN JARINGAN SENSOR NIRKABEL Andi Rokhman Hermawan NRP 2211100032 Dosen Pembimbing Dr. I Ketut Eddy Purnama ST., MT. Arief Kurniawan, ST., MT. JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2016

FINAL PROJECT – TE 141599 POSITIONING AND FALL DETECTION SYSTEM FOR PATIENT IN A WHEELCHAIR WITH WIRELESS SENSOR NETWORK Andi Rokhman Hermawan NRP 2211100032 Advisor Dr. I Ketut Eddy Purnama ST., MT. Arief Kurniawan, ST., MT. Departement of Electrical Enginering Faculty of Industrial Technology Sepuluh Nopember Institute of Technology Surabaya 2016

ABSTRAK

Nama : Andi Rokhman HermawanJudul : Sistem Penentuan Posisi dan Deteksi Jatuh Pasi-

en Berkursi Roda Menggunakan Jaringan SensorNirkabel

Pembimbing : 1. Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT.2. Arief Kurniawan, ST., MT.

Jatuh pada pasien berkursi roda dapat menambah cedera yang lebihfatal. Paramedis seringkali terlambat menolong pasien yang jatuhtersebut. Pasien berkursi roda yang terjatuh kesulitan memberikaninformasi waktu dan tempat pada saat terjatuh kepada paramediskarena keterbatasan fisik. Tugas akhir ini bertujuan membuat alatuntuk mendeteksi pasien berkursi roda yang terjatuh serta penentu-an posisinya di dalam dan di luar ruangan. Pasien jatuh dideteksimenggunakan sensor jatuh dengan sebuah sensor akselerometer 3sumbu yang dikenakan di pinggang pasien. Sensor tersebut me-rupakan bagian dari jaringan sensor nirkabel. Algoritma yang di-gunakan untuk menentukan aktivitas jatuh adalah simple-thresholdparameter. Sedangkan penentuan posisi di luar ruangan menggu-nakan GPS dan di dalam ruangan menggunakan trilaterasi kuat si-nyal Wi-Fi dari 3 Access Point. Sistem dapat menentukan aktivitasnormal pasien seperti berdiri atau duduk, terlentang, tertelungkup,miring kiri dan miring kanan dengan akurasi 100%. Aktivitas ja-tuh yang dideteksi adalah jatuh ke depan dengan akurasi 95% danjatuh ke belakang sebesar 75 %. Penentuan posisi menggunakanGPS memiliki error rata-rata sejauh 12,6 meter dan penentuan po-sisi di dalam ruangan sejauh 1,4 meter. Sistem mengirimkan datajatuh pasien terjatuh dari sensor jatuh menuju node kursi roda de-ngan rata-rata waktu pengiriman 0,13 detik dan rata-rata waktupengiriman notifikasi kepada paramedis sebesar 88,9 detik.

Kata Kunci: Deteksi Jatuh, Akselerometer, Sistem Tertanam,Jaringan Sensor Nirkabel, GPS .

i

Halaman ini sengaja dikosongkan

ii

ABSTRACT

Name : Andi Rokhman HermawanTitle : Positioning and Fall Detection System for Patient

in a wheelchair with Wireless Sensor NetworkAdvisors : 1. Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT.

2. Arief Kurniawan, ST., MT.

Falls on the patient in the wheelchair can lead to more fatal injury.Paramedics often too late to help the fallen pattient. Patient havea difficulty to give Paramedics an information about time and posi-tion when falls occur. The main purpose of this final project is tomake a fall detection system and patient localization system. Fallenpatient can be detected by fall sensor with tri-axial accelerometersensor. Fall detection algorithm that used is Simple Threshold Pa-rameter. Fall sensor worn in waist of the patient. While outdoorpatient positioning with GPS, indoor patient positioning with trilate-ration method from signal strength’s Wi-Fi. System can determinewhich is normal activity like stand or sit, supine, prone, left-lateralrecumbents, and right-lateral recumbent with 100% accuracy. Fallenactivity that can be determined is perfect fall like fall forward with95 % accuracy, fall backward with 75 % accuracy and average falldetection accuration is 85 % from 10 experiment. Positioning withGPS has an error about 12,6 meter and positioning with Wi-Fi hasan error about 1,4 meter. System send fallen patient informationwith average delay time 0,13 seconds with Radio Frequency to Whe-el Chair node and average notification delay time 88,9 seconds toparamedics.

Keywords: Fall Detection, Accelerometer, Embedded System, Wi-reless Sensor Network, GPS.

iii


iv

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas segala limpahan ber-kah, rahmat, serta hidayah-Nya, penulis dapat menyelesaikan pene-litian ini dengan judul : Sistem Penentuan Posisi dan DeteksiJatuh Pasien Berkursi Roda Menggunakan Jaringan Sen-sor Nirkabel.

Penelitian ini disusun dalam rangka pemenuhan bidang risetdi Jurusan Teknik Elektro ITS, Bidang Studi Teknik Komputerdan Telematika, serta digunakan sebagai persyaratan menyelesa-ikan pendidikan S1. Penelitian ini dapat terselesaikan tidak lepasdari bantuan berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkanterima kasih kepada:

1. Keluarga, Ibu Rokhmi Pertiwi dan Bapak Abdul Haris Azistercinta yang telah memberikan dorongan spiritual dan mate-rial dalam penyelesaian buku penelitian ini.

2. Bapak Dr. Ardyono Priyadi, S.T., M.Eng. selaku Ketua Ju-rusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, InstitutTeknologi Sepuluh Nopember.

3. Secara khusus penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Bapak Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT.dan Bapak Bapak Arief Kurniawan, ST., MT. atas bimbinganselama mengerjakan penelitian.

4. Penulis juga mengucapkan terimakasih kepada dosen pengujitugas akhir ini yaitu Bapak Eko Pramunanto, ST., MT. , IbuDiah Puspito Wulandari, ST., M.Sc. dan Bapak Ir. HanyBoedinugroho, MT.

5. Bapak-ibu dosen pengajar Bidang Studi Teknik Komputerdan Telematika, atas pengajaran, bimbingan, serta perhati-an yang diberikan kepada penulis selama ini.

6. Seluruh teman-teman angkatan e-51 ELVN serta teman-temanB201-crew Laboratorium Bidang Studi Teknik Komputer danTelematika dari angkatan 2009 hingga 2013.

7. Teman-teman sejak SMA Rendra Alfian Rahardjo, Kinan Ba-huwedha, Bayu Fajar Islami, Urfan Hidayat, Satria Audi, Yu-dhistira Ditya, Ricky Yusuf, Aziz, Diast Saifullah, dan Ak-bar Rachmad V yang telah sukses lulus kuliah dari kampusmasing-masing dan bekerja.

v

8. Teman-teman dari Psikologi Unair, D. Rizka Paramastuti,Izza Aprilia, Dul dkk. Serta teman-teman dari Teknik Kom-puter PENS, Gusti Ayu Almira Ginapertiwi, & Vidya Istna.

9. Teman-teman Gerakan Melukis Harapan divisi Ekonomi MasRangga, Piala, Dinda, Valen dan Akbar.

Kesempurnaan hanya milik Allah SWT, untuk itu penulis memo-hon segenap kritik dan saran yang membangun. Semoga penelitianini dapat memberikan manfaat bagi kita semua. Amin.

Surabaya, Januari 2016

Penulis

vi

DAFTAR PUSTAKA

Abstrak i

Abstract iii

KATA PENGANTAR v

DAFTAR PUSTAKA vii

DAFTAR GAMBAR xi

DAFTAR TABEL xv

1 PENDAHULUAN 11.1 Latar belakang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Rumusan Masalah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.3 Tujuan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.4 Batasan Masalah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.5 Sistematika Penulisan . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2 TINJAUAN PUSTAKA 72.1 Sensor Akselerometer 3 Sumbu . . . . . . . . . . . . 72.2 Roll, Pitch dan Yaw . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.3 Algoritma Fall Detection . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.3.1 Penghitungan Nilai Alpha . . . . . . . . . . . 132.4 Modul Frekuensi Radio . . . . . . . . . . . . . . . . 142.5 Komunikasi Serial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.6 GPS (Global Positioning Stystem) . . . . . . . . . . 15

2.6.1 Penentuan Posisi oleh GPS . . . . . . . . . . 162.6.2 GPGGA pada Data NMEA . . . . . . . . . . 17

2.7 SMS (Short Messages Service) . . . . . . . . . . . . 182.8 AT Command . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.9 Wi-Fi Wireless Fidelity . . . . . . . . . . . . . . . . 182.10 RSSI (Received Signal Strength Indication) . . . . . 192.11 Trilaterasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.12 Sistem Tertanam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.13 Bahasa Pemrograman dan Lingkungan Pengembang-

an Terpadu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

vii

2.13.1 Bahasa Pemrograman Arduino . . . . . . . . 222.13.2 Arduino IDE . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.14 Perangkat Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.14.1 Arduino Uno R3 . . . . . . . . . . . . . . . . 242.14.2 Arduino Nano v3.0 . . . . . . . . . . . . . . . 242.14.3 RF FS1000A . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.14.4 RF RLP343A . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262.14.5 ESP8266 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.14.6 Modul GPS/GPRS/GSM V2.0 (SKU:TEL0051)

DFRobot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.14.7 Akselerometer 3 Sumbu MMA7361 . . . . . . 28

3 DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM 313.1 Cakupan Tugas Akhir . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.2 Desain Sistem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.3 Alur Kerja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.4 Desain Perangkat Keras Sensor Jatuh . . . . . . . . 343.5 Implementasi Algoritma Fall Detection pada Sensor

Jatuh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.5.1 Kalibrasi Sensor Akselerometer . . . . . . . . 383.5.2 Mendapatkan Nilai Percepatan Akselerometer 413.5.3 Threshold untuk Menentukan Aktivitas Jatuh 41

3.6 Desain Perangkat Keras Node Kursi Roda . . . . . . 423.7 Implementasi Sistem Penentuan Posisi . . . . . . . . 45

3.7.1 Penentuan Posisi di Luar Ruangan Menggu-nakan GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.7.2 Penentuan Posisi di Dalam Ruangan Meng-gunakan Modul Wi-Fi . . . . . . . . . . . . . 46

3.8 Notifikasi Pasien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.8.1 Notifikasi SMS Otomatis . . . . . . . . . . . . 503.8.2 Notifikasi SMS Melalui Tombol Bantuan . . . 52

4 PENGUJIAN DAN ANALISIS 554.1 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Pasien . . . . . . . 55

4.1.1 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Berdiri atauDuduk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4.1.2 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Terlentang(Supine) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

viii

4.1.3 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Tertelung-kup (Prone) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.1.4 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Miring Kiri(Left Lateral Recumbent) . . . . . . . . . . . 61

4.1.5 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Miring Kan-an (Right Lateral Recumbent) . . . . . . . . . 62

4.1.6 Analisis Hasil Keadaan Posisi Tubuh Pasien . 64

4.2 Pengujian Jatuh dengan Algoritma Fall-Detection (Sim-ple Threshold Parameter) . . . . . . . . . . . . . . . 65

4.2.1 Pengujian Jatuh Ke Depan . . . . . . . . . . 65

4.2.2 Pengujian Jatuh Ke Belakang . . . . . . . . . 67

4.2.3 Analisis Hasil Pengujian Jatuh . . . . . . . . 69

4.3 Pengujian Lama Waktu Pengiriman Informasi denganFrekuensi Radio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.3.1 Analisis Lama Waktu Pengiriman Informasidengan Frekuensi Radio . . . . . . . . . . . . 70

4.4 Pengujian Penentuan Posisi di Luar Ruangan Meng-gunakan GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

4.4.1 Analisis Hasil Penentuan Posisi di Luar Ru-angan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.5 Pengujian Penentuan Posisi di Dalam Ruangan Meng-gunakan Kuat Sinyal Wi-Fi . . . . . . . . . . . . . . 74

4.5.1 Pengujian Penentuan Posisi Menggunakan 3Kuat Sinyal Wi-Fi yang Ideal . . . . . . . . . 74

4.5.2 Pengujian Penentuan Posisi Menggunakan Ku-at Sinyal Wi-Fi yang Tidak Ideal . . . . . . . 77

4.5.3 Analisis Hasil Penentuan Posisi di Dalam Ru-angan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

4.6 Pengujian Lama Waktu Pengiriman Informasi Meng-gunakan SMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

4.6.1 Analisis Hasil Pengiriman Informasi Menggu-nakan SMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

5 PENUTUP 85

5.1 Kesimpulan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

5.2 Saran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

ix

DAFTAR PUSTAKA 87

LAMPIRAN 89

BIOGRAFI 103

x

DAFTAR GAMBAR

2.1 Akselerometer dan sumbunya . . . . . . . . . . . . . 82.2 Sumbu dan sudut putarnya . . . . . . . . . . . . . . 92.3 Akselerometer satu sumbu . . . . . . . . . . . . . . . 102.4 Nilai Sudut Kemiringan Roll . . . . . . . . . . . . . 112.5 Algoritma Fall Detection [1] . . . . . . . . . . . . . . 132.6 Nilai Alpha pada ruang dimensi tiga . . . . . . . . . 142.7 Jarak Satelit dan Posisi Perangkat Penerima . . . . 162.8 Perpotongan menunjukkan lokasi perangkat GPS . . 172.9 Trilaterasi 3 buah jangkar . . . . . . . . . . . . . . . 212.10 Mikrokontroler Arduino Uno . . . . . . . . . . . . . 242.11 Mikrokontroler Arduino Nano . . . . . . . . . . . . . 252.12 modul RF FS1000A . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.13 modul RF RLP434A . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262.14 modul ESP8266 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.15 modul GPS/GPRS/GSM . . . . . . . . . . . . . . . 282.16 modul Sensor Akselerometer MMA7361 . . . . . . . 29

3.1 Sistem Secara Keseluruhan . . . . . . . . . . . . . . 313.2 Sistem pada Tugas Akhir . . . . . . . . . . . . . . . 323.3 Diagram alir sensor jatuh untuk pasien . . . . . . . . 333.4 Diagram alir node kursi roda . . . . . . . . . . . . . 343.5 Diagram alur kerja pengerjaan tugas akhir . . . . . . 353.6 Sensor, sistem tertanam dan case . . . . . . . . . . . 353.7 Kotak Sensor Jatuh . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363.8 Blok Diagram Perangkat Keras Sensor Jatuh . . . . 373.9 Bentuk Sensor Jatuh . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.10 Sumbu akselero dan arah gravitasi bumi . . . . . . . 393.11 Contoh Grafik Aktivitas Jatuh . . . . . . . . . . . . 423.12 Sistem Tertanam Node Kursi Roda . . . . . . . . . . 433.13 Perangkat Keras Kursi Roda dan Case . . . . . . . . 433.14 Letak Perangkat Keras Pada Node Kursi Roda . . . 443.15 Blok Diagram Node Kursi Roda . . . . . . . . . . . 453.16 Diagram Alir Penentuan Posisi GPS . . . . . . . . . 473.17 Diagram Alir Penentuan Posisi dengan Wi-Fi . . . . 483.18 HardwareWiFi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493.19 Diagram Alir SMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

xi

3.20 Diagram Alir SMS melalui tombol bantuan . . . . . 53

4.1 Pengujian keadaan posisi tubuh berdiri atau duduk . 574.2 Pengujian posisi tubuh terlentang . . . . . . . . . . . 584.3 Pengujian posisi tubuh tertelungkup . . . . . . . . . 604.4 Pengujian posisi tubuh miring kiri . . . . . . . . . . 624.5 Pengujian posisi tubuh miring kanan . . . . . . . . . 634.6 Jatuh ke depan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 674.7 Jatuh ke belakang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 684.8 Grafik pengujian RF dan jarak . . . . . . . . . . . . 714.9 Mengukur jarak lattitude dan longitude dengan Go-

ogle Maps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 724.10 Grafik error penentuan posisi luar ruangan dan rata-

ratanya . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 734.11 Lingkungan Pengujian Pertama . . . . . . . . . . . . 754.12 Lingkungan Pengujian Kedua . . . . . . . . . . . . . 784.13 Grafik error pada kedua pengujian . . . . . . . . . . 804.14 SMS diterima saat pengujian . . . . . . . . . . . . . 814.15 Grafik lama pengiriman sms dan rata-rata . . . . . . 82

1 Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh berdiri atau duduk 892 Data Nilai alpha pada posisi tubuh berdiri atau duduk 903 Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh berdiri

atau duduk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 904 Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh terlentang atau

duduk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 915 Data Nilai alpha pada posisi tubuh terlentang atau

duduk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 916 Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh terlentang 927 Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh tertelungkup . . 938 Data Nilai alpha pada posisi tubuh tertelungkup . . 939 Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh tertelung-

kup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9410 Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh miring kiri . . . 9511 Data Nilai alpha pada posisi tubuh miring kiri . . . 9512 Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh miring kiri 9613 Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh miring kanan . . 9714 Data Nilai alpha pada posisi tubuh miring kanan . . 97

xii

15 Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh miringkanan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

16 Data Nilai x,y,z pada jatuh ke depan . . . . . . . . 9917 Data Nilai alpha pada jatuh ke depan . . . . . . . . 9918 Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh jatuh ke

depan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9919 Data Nilai x,y,z pada jatuh ke belakang . . . . . . . 10020 Data Nilai alpha pada jatuh ke belakang . . . . . . . 10021 Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh jatuh ke

belakang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

xiii


xiv

DAFTAR TABEL

2.1 Metode simple threshold pada berbagai perangkat . 12

2.2 Tabel daftar beberapa AT Command . . . . . . . . . 19

2.3 Perangkat keras secara keseluruhan . . . . . . . . . . 23

3.1 Nilai Data Mentah Tiap Sumbu Akselerometer . . . 40

3.2 Nilai 1G Ekivalen tiap sumbu sensor . . . . . . . . . 40

4.1 Nilai Threshold untuk keadaan posisi tubuh berdiriatau duduk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4.2 Hasil Pengujian Posisi Tubuh Berdiri atau Duduk . . 57

4.3 Nilai Threshold untuk posisi tubuh terlentang . . . . 58

4.4 Hasil Pengujian Posisi Tubuh Terlentang . . . . . . . 59

4.5 Nilai Threshold untuk posisi tubuh tertelungkup . . 60

4.6 Hasil Pengujian posisi tubuh Tertelungkup . . . . . 60

4.7 Nilai Threshold untuk posisi tubuh miring kiri . . . 61

4.8 Hasil Pengujian Posisi Tubuh Miring Kiri . . . . . . 62

4.9 Nilai Threshold untuk posisi tubuh miring kanan . . 63

4.10 Hasil Pengujian Posisi Tubuh Miring Kanan . . . . . 63

4.11 Hasil pengujian posisi tubuh pasien pada pengguna A 64

4.12 Hasil pengujian posisi tubuh pasien pada pengguna B 64

4.13 Nilai Threshold untuk aktivitas jatuh ke depan . . . 66

4.14 Pengujian Jatuh ke Depan . . . . . . . . . . . . . . . 67

4.15 Nilai Threshold untuk aktivitas jatuh ke belakang . . 68

4.16 Pengujian Jatuh ke Belakang . . . . . . . . . . . . . 69

4.17 Hasil pengujian jatuh pada 2 pengguna . . . . . . . 69

4.18 Pengujian lama waktu pengiriman informasi denganfrekuensi radio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.19 Pengujian koordinat dengan GPS . . . . . . . . . . . 72

4.20 Data Tabel Bantu Antara Jarak dan Kuat Sinyal . . 76

4.21 Data Tabel Hasil Pengujian Penentuan Posisi Meng-gunakan Kuat Sinyal Wi-Fi Ideal . . . . . . . . . . . 77

4.22 Data Tabel Bantu Antara Jarak dan Kuat Sinyal APdengan ssid B201-AP . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

4.23 Data Tabel Hasil Pengujian Penentuan Posisi Meng-gunakan Kuat Sinyal Wi-Fi Tidak Ideal . . . . . . . 80

xv

4.24 Pengujian lama pengiriman notifikasi menggunakansms dalam satuan detik . . . . . . . . . . . . . . . . 82

xvi

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar belakang

Terdapat dua macam pasien berkursi roda yang dirawat di ru-mah sakit yaitu pasien rawat inap dan pasien rawat jalan. Pasienrawat inap yang lama berbaring di tempat tidur dan kondisi kese-hatannya mulai membaik, diperbolehkan untuk menggunakan kursiroda. Tujuan pasien menggunakan kursi roda adalah meningkatkanmobilitas pasien yang jarang bergerak. Pasien berkursi roda seringkali belum mampu untuk berdiri cepat dan langsung berjalan.

Dengan menggunakan kursi roda, pasien dapat beraktivitasringan sehingga menguatkan kembali otot mereka dan beradaptasidengan lingkungan di luar ruangan. Aktivitas pasien untuk ber-adaptasi kembali contohnya seperti makan dengan posisi duduk,pergi ke toilet, atau keluar ruangan menemui keluarga. Pada prosespemulihan di tahap tertentu, pasien berkursi roda sudah diperbo-lehkan keluar ruangan tanpa bantuan paramedis.

Selain pasien rawat inap, terdapat juga pasien berkursi rodalain yaitu pasien rawat jalan. Kasus seperti patah tulang, pembe-dahan, celebral palsy, tidak memerlukan layanan rawat inap kare-na pemulihan pasien dapat dilakukan di luar rumah sakit. Pasienhanya sesekali kembali ke rumah sakit untuk menjalani perawatankembali. Mobilitas pasien berkursi roda rawat jalan lebih tinggidibandingkan pasien rawat inap.

Pasien berkursi roda rawat jalan dapat beraktivitas sepertibiasanya. Namun kondisi pasien yang secara fisik belum mampuberdiri normal dapat mengakibatkan pasien terjatuh dari kursi ro-da. Jatuh pada pasien rawat inap dan rawat jalan akan menambahwaktu perawatan pasien.

Secara umum jatuh tiba-tiba termasuk salah satu penyebabkematian di dunia. Data yang diambil dari World Health Organi-zation (WHO) pada tahun 2002 menyebutkan bahwa terjatuh me-nyumbang angka sebesar 6% untuk angka kematian dunia [2]. Em-pat dari sepuluh kejadian jatuh, menimpa seseorang yang berumurlebih dari 70 tahun dapat menyebabkan luka yang lebih fatal hingga

1

menyebabkan kematian.

Pasien berkursi roda juga memiliki risiko terjatuh saat berjal-an keluar ruangan. Contohnya seperti ketika melewati jalan bidangmiring, meraih benda di tempat yang lebih tinggi, dan lain-lainterutama bagi pasien lansia serta memiliki penyakit tertentu. Be-berapa faktor yang menyebabkan pasien terjatuh yaitu gagal jan-tung, gangguan penglihatan tiba-tiba, efek samping obat, dan fak-tor lingkungan seperti tersandung atau terpeleset. Pasien sering kaliterlambat ditolong karena kemampuan untuk berdiri kembali yanglemah, tidak adanya akses pertolongan pertama karena pasien jauhdari keramaian, posisi pasien yang tidak diketahui keberadaannya,korban kesulitan untuk menghubungi paramedis, dan lain-lain [4].

Disisi lain perkembangan teknologi, informasi dan komunikasitelah membantu menyelesaikan berbagai permasalahan manusia ter-masuk masalah jatuh. Deteksi jatuh pada pasien dapat dilakukandengan berbagai metode. Salah satu metode yang telah ada adalahmenggunakan pengolahan citra dengan mengobservasi perbedaan ci-tra yang ditangkap. Sistem tersebut dapat mengidentifikasi apakahyang terjatuh merupakan benda atau manusia [5].

Metode lainnya adalah mengobservasi getaran lantai dan sua-ra tidak lazim untuk mengidentifikasi terdapat seseorang yang jatuhatau tidak [6]. Terdapat juga detektor jatuh menggunakan smar-tphone yang didalamnya terdapat aplikasi untuk mendeteksi jatuh.Smartphone tersebut diletakkan pada posisi tetap di saku penggu-na. Namun smartphone tidak dirancang untuk menerima benturandan cenderung mengalami kerusakan apabila terjatuh.

Meskipun demikian, detektor jatuh yang lebih dapat diandalk-an dapat dicapai jika alat tersebut dapat dikenakan pasien, ringan,dan berdaya rendah. Pasien yang terjatuh dapat dideteksi denganadanya sensor jatuh. Di beberapa tahun ini, sensor akselerome-ter 3 sumbu dapat digunakan sebagai pendeteksi aktivitas terjatuh[7]. Akselerometer dapat digunakan untuk mendeteksi jatuh kare-na dapat mengukur percepatan statis, percepatan linier dan sudutkemiringan.

Pada pasien terjatuh, posisi pasien dapat diketahui menggu-nakan GPS jika pasien berada di luar ruangan. Saat pasien bera-

2

da di dalam ruangan, GPS tidak dapat memberikan posisi denganketelitian yang baik sehingga membutuhkan metode lain. Rumahsakit saat ini banyak menggunakan Wi-Fi untuk akses internet. Ku-at sinyal Wi-Fi merepresentasikan jarak sehingga dapat digunakanuntuk menentukan posisi pasien. Sedangkan pada sisi paramedis,informasi pasien jatuh dan posisinya dapat diterima melalui SMS.

Agar alat deteksi jatuh yang dikenakan pasien nyaman digu-nakan dan memberikan hasil deteksi yang lebih baik maka alat ter-sebut diletakkan pada pinggang pasien. Untuk menjaga alat tetapringan dan berdaya rendah, komponen yang digunakan di dalam-nya harus seminimal mungkin. Komponen yang berukuran relatifbesar dan butuh daya lebih seperti modul GPS, GSM dan penerimasinyal Wi-Fi dapat dipasang di kursi roda. Untuk menghubungkanalat deteksi jatuh dengan kursi roda dapat dilakukan dengan per-angkat komunikasi nirkabel seperti RF, Bluetooth, Zigbee ataupunInfrared.

Penggunaan RF pada frekuensi UHF 433MHz dengan dayarendah tidak melebihi 4 Watt secara kesehatan aman digunakan dansesuai standar FCC. Sehingga RF dapat digunakan untuk menghu-bungkan sensor jatuh dengan kursi roda. Ketika pasien terjatuh,kursi roda pasien dapat mencari posisi pasien dan mengirimkan in-formasi tersebut ke paramedis melalui SMS.

1.2 Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah dalam tugas akhir ini adalah sebagaiberikut :

1. Posisi jatuh pada pasien berkursi roda yg memiliki penyakittertentu sulit diketahui.

2. Pada ruangan tertutup sinyal GPS tidak dapat memberikaninformasi posisi yang akurat sehingga penentuan posisi pasienmenggunakan kuat sinyal Wi-Fi.

3. Paramedis tidak mengetahui waktu dan tempat pasien ber-kursi roda terjatuh.

3

1.3 Tujuan

Adapun tujuan dari pengerjaan Tugas Akhir ini adalah sebagaiberikut :

1. Membuat alat yang dapat dikenakan pasien berkursi roda un-tuk mendeteksi aktivitas fisik pasien pada saat terjatuh.

2. Membuat sistem yang dapat menentukan posisi pasien yangterjatuh dengan jaringan sensor nirkabel.

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dalam tugas akhir ini adalah sebagaiberikut :

1. Aktivitas fisik pasien yang dideteksi adalah jatuh sempurna(jatuh ke depan dan ke belakang).

2. Alat diletakkan pada posisi dan orientasi tetap pada daerahpinggang pasien.

3. Deteksi jatuh pada pasien menggunakan sebuah sensor akse-lerometer 3 sumbu.

4. Area penentuan posisi pasien di luar ruangan menggunakanGPS.

5. Area penentuan posisi pasien di dalam ruangan menggunak-an 3 kuat sinyal Wi-Fi dengan posisi pemancar yang telahditentukan sebelumnya.

6. Komunikasi dari pasien menuju paramedis yang digunakanadalah komunikasi seluler SMS.

1.5 Sistematika Penulisan

Laporan penelitian tugas akhir ini tersusun dalam sistemati-ka dan terstruktur sehingga lebih mudah dipahami dan dipelajarioleh pembaca maupun seseorang yang hendak melanjutkan peneli-tian ini. Sistematika laporan penelitian ini didasarkan dengan alursebagai berikut.

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan tentang pendahuluan dari tugas akhiryang meliputi latar belakang, permasalahan, tujuan, batasan masa-lah, metodologi, dan sistematika penulisan.

BAB II TEORI PENUNJANG

4

Bagian ini menjelaskan tentang teori-teori penunjang yang di-gunakan sebagai dasar dalam penelitian tugas akhir ini.

BAB III DESAIN DAN IMPLEMENTASIBab ini berisi tentang penjelasan dari metodologi yang digu-

nakan dan implementasinya pada alat untuk mendeteksi aktivitasfisik terjatuh, dan alat untuk menentukan posisi saat ada aktivitasterjatuh.

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISABab ini merupakan pemaparan dan analisa hasil pengujian alat

pada pengguna. Seperti pengujian aktivitas normal dan aktivitasjatuh, pengujian pengiriman informasi, dan pengujian penentuanposisi. Pada tiap pengujian akan ada analisa terkait metode yangdiguunakan.

BAB V PENUTUPBab ini berisi kesimpulan dari penelitian berdasarkan data pe-

ngujian, serta saran yang membangun untuk pengembangan padapenelitian selanjutnya.

5


6

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar teori yang mendu-kung penyusunan Tugas Akhir. Bab ini diawali dengan penjelasantentang sensor akselerometer, nilai pitch, roll, yaw, algoritma falldetection, GSM, GPS, Wi-Fi, Sistem Tertanam dan penjelasan sing-kat tentang perangkat keras yang akan digunakan. Bagian-bagiantersebut akan dijelaskan ke dalam bentuk subbab masing-masing.Hal ini ditujukan untuk memberikan gambaran secara umum terha-dap sistem yang akan dibuat, dan juga berguna untuk menunjangpembuatan sistem.

2.1 Sensor Akselerometer 3 Sumbu

Sesuai namanya, sensor akselerometer adalah perangkat untukmengukur akselerasi atau disebut juga dengan percepatan. Perce-patan merupakan perubahan kecepatan terhadap waktu tertentu.Kecepatan yang berubah tersebut bisa semakin cepat maupun se-makin lambat. Percepatan memiliki besaran dan arah, sehinggapercepatan adalah besaran vektor.

Akselerometer saat ini adalah perangkat elektromekanis yangdapat mengukur percepatan statis dan linear/dinamis. Semua ben-da di bumi secara natural dipengaruhi oleh percepatan statis se-hingga selalu ditarik ke titik pusat bumi. Nilai percepatan statistersebut selalu tetap yaitu sebesar G (1 G = 9,80665 m/s2). Se-dangkan percepatan linear adalah percepatan benda ketika berge-rak. Contohnya, percepatan bola yang ditendang atau mobil yangsedang melaju di jalan.

Dengan memanfaatkan percepatan statis, sensor akselerometerdapat digunakan untuk mendeteksi kemiringan. Pengubahan modelandscape dan portrait pada layar smartphone juga memanfaatk-an akselerometer. Sedangkan pada percepatan linear, sensor padaaplikasinya dapat digunakan sebagai bagian dari peralatan navigasi.

Saat ini terdapat 3 macam sensor akselerometer, 1 sumbu, 2sumbu (x-y), dan 3 Sumbu (x-y-z ). Pada ilustrasi 2.1 merupakanpembagian 3 sumbu (x-y-z ) dengan keterangan seperti berikut :

7

Gambar 2.1: Akselerometer dan sumbunya

1. Sumbu z merupakan sumbu dengan arah vertikal ke atas te-gak lurus pada bidang datar. Ketika sensor diletakkan padabidang datar, nilai z yang dibaca sensor adalah -1G. Nilaiminus ini dikarenakan berlawanan dengan arah Gravitasi

2. Sumbu x merupakan sumbu dengan arah longitudinal ataumenghadap ke depan. Pada orientasi seperti gambar 2.1, nilaiyang dibaca sumbu sensor ini adalah 0. nilai tersebut akanbertambah jika sensor digerakkan ke depan, dan menjadi mi-nus ketika digerakkan berlawanan arah sumbu.

3. Sumbu y merupakan sumbu pada arah lateral atau beradadi sisi kanan dan kiri permukaan sumbu x-z. Seperti sumbux, sumbu y akan memiliki nilai positif maupun negatif ketikadigerakkan sesuai sumbunya.

Tidak hanya sumbu z yang dapat mengukur akselerasi statisseperti gaya gravitasi. Sumbu x dan y juga dapat mengukurnya jikasumbu tersebut berhadapan terhadap arah gravitasi bumi.

Baik akselerasi statis maupun dinamis dapat diukur tiap-tiapsumbu akselerometer. Akselerasi dinamis seperti pergerakan per-angkat, getaran, benturan pada masing-masing sumbu. Untuk per-gerakan akselerasi pada sumbu x dinamakan surge, pada sumbu yadalah sway dan pada sumbu z adalah heave seperti pada gambar2.2 di sub-bab 2.2.

8

2.2 Roll, Pitch dan Yaw

Perputaran pada tiap sumbu x-y-z dapat disebut dengan roll,pitch dan yaw. Tiap putaran di sumbu dapat diukur dengan satuansudut. Roll merupakan sudut putar dari sumbu x terhadap bidangdatarnya. Pitch merupakan sudut putar dari sumbu y dan Yawmerupakan sudut putar dari sumbu z.

Gambar 2.2: Sumbu dan sudut putarnya

Pada aplikasi nyata, roll-pitch-yaw dapat ditemui untuk kon-trol maupun navigasi kendaraan seperti pesawat terbang, kapal ataumobil. Perputaran sudut roll-pitch umumnya diukur menggunak-an sensor Gyroscope. Namun, sebuah akselerometer 3 sumbu jugadapat mengukurnya karena sensor ini dapat digunakan untuk meng-ukur kemiringan.

Dasar mengukur kemiringan dapat ditemui pada penggunaanakselerometer 1 sumbu. Pada gambar 2.3, sumbu akselerometerdiarahkan searah percepatan A. Walaupun tidak ada sumbu yangdiarahkan ke gravitasi bumi, nilai dan arah gravitasi bumi selalutetap. Sudut kemiringan α (alpha) dapat diukur dengan memanfa-

9

Gambar 2.3: Akselerometer satu sumbu

atkan trigonometri sederhana seperti rumus 2.2 berikut :

A = g sin(α) (2.1)

α = arcsin(A

g) (2.2)

Terdapat banyak cara untuk mendapatkan nilai sudut akse-lerometer dengan trigonometri. Apabila menggunakan pendekatancos maka nilai maksimumnya adalah 180◦ dan nilai minimum -180◦.Nilai sudut putar masing-masing sumbu adalah -90◦ hingga 90◦ jikamenggunakan tan. Sedangkan pada akselerometer 3 sumbu nilai su-dut roll, pitch, dapat diukur juga menggunakan teori trigonometridengan hasil yang lebih akurat karena memiliki 3 sumbu.

Untuk roll dapat diukur dengan menggunakan rumus 2.3 ber-ikut :

Roll(ϕ) = tan−1(~Ay√

~Ax2

+ ~Az2

) (2.3)

Sedangkan untuk pitch dapat diukur dengan menggunakan ru-

10

Gambar 2.4: Nilai Sudut Kemiringan Roll

mus 2.4 berikut :

Pitch(θ) = tan−1(~Ax√

~Ay2

+ ~Az2

) (2.4)

Kekurangan pada akselerometer 3 sumbu adalah tidak dapatmengukur sudut putar yaw. Roll dapat dihitung karena terdapatperubahan nilai pada sumbu y dan z terhadap gravitasi bumi. Be-gitu juga dengan pitch dapat dihitung karena terdapat perubahannilai z dan x karena pengaruh gravitasi bumi.

Sedangkan pada yaw, ketika sumbu z berputar terhadap bi-dang datarnya, sumbu x dan y mengalami perubahan nilai hanyapada saat sumbu tersebut berputar. Pada saat berhenti, nilai itukembali lagi seperti nilai semula.

Agar dapat menghitung nilai yaw diperlukan sensor tambahanseperti gyroscope atau magnetometer. Nilai yaw pada magnetome-ter dapat dihitung dengan cara membandingkan nilai mata anginyang diperoleh sensor. Namun untuk penggunaan akselerometersebagai pendeteksi jatuh, nilai yaw tidak terlalu digunakan.

11

2.3 Algoritma Fall Detection

Terdapat dua metode untuk mendeteksi jatuh menggunakanAlgoritma Fall Detection yaitu metode simple threshold parameterdan pembelajaran mesin (machine learning). Metode pembelajaranmesin memiliki akurasi yang besar namun membutuhkan komputasiyang besar dan daya yang besar [1]. Klasifikasi untuk membedak-an Jatuh dan aktivitas normal pasien menggunakan bantuan SVM(Support Vector Machine) dan jaringan saraf tiruan [8].

Untuk digunakan pada perangkat yang berdaya rendah dandapat digunakan di badan, metode simple threshold parameter le-bih baik digunakan. Metode ini mudah diimplementasikan, dantidak membutuhkan komputasi terlalu besar. Nilai threshold daribeberapa parameter spesifik dihitung dari data sensor seperti akse-lerometer 3 sumbu untuk mendeteksi jatuh.

Detektor jatuh otomatis menggunakan Metode simple thresho-ld parameter dapat digunakan di berbagai sensor perangkat. Con-tohnya seperti sebuah sensor akselerometer, kombinasi banyak pa-rameter, menggunakan kecepatan angular dengan gyroscope, dankombinasi akselerometer dan gyroscope. Masing-masing perangkatmemiliki kelebihan dan kekurangan masing masing seperti disajikanpada tabel 2.1 [1] :

Tabel 2.1: Metode simple threshold pada berbagai perangkat

Dibutuhkan parameter-parameter pada metode simple thre-shold parameter untuk menentukan apakah parameter diambang

12

batas atau tidak. Ketika parameter melewati nilai batas, dapat di-tentukan adanya aktivitas jatuh atau tidak. Berikut contoh simplethreshold parameter menggunakan parameter ganda :

Gambar 2.5: Algoritma Fall Detection [1]

Algoritma fall detection ini memanfaatkan nilai percepatan li-near pada 3 sumbu dan nilai kemiringan seperti pitch. Algoritmaini dibagi menjadi 3 langkah, yaitu analisis intensitas aktivitas pa-da percepatan tiap sumbu sensor, analisis sudut pitch dan analisiskeadaan posisi tubuh.

2.3.1 Penghitungan Nilai Alpha

Penghitungan nilai Alpha didapat dari kuadrat penjumlahanpercepatan linear pada sumbu x, y dan z dari sensor akselerometerseperti persamaan 2.5.

|α| =√~Ax

2+ ~Ay

2 ~Az2

(2.5)

Pada dasarnya nilai alpha (α) adalah sebuah resultan dari vek-tor 3 dimensi. Tujuan digunakannya nilai alpha adalah agar menye-derhanakan arah dan nilai dari ketiga percepatan x, y dan z menjadisatu nilai. Nilai alpha dapat diilustrasikan seperti gambar 2.6 di ba-wah ini.

Dengan mengetahui nilai Alpha, maka dapat diambil threshold

13

Gambar 2.6: Nilai Alpha pada ruang dimensi tiga

yang nantinya dapat digunakan untuk mengetahui aktivitas aksele-rometer maupun diterapkan pada Algoritma Fall Detection.

2.4 Modul Frekuensi Radio

Perangkat elektronik yang digunakan untuk mengirim ataumenerima sinyal radio antara dua perangkat adalah modul freku-ensi radio (RF). Terdapat beberapa frekuensi karier yg digunakanpada industri, saintifik dan medis modul RF. Frekuensi karier ter-sebut seperti 433,92 MHz, 915 MHz dan 2400 MHz. Digunakan

beberapa frekuensi tersebut karena regulasi nasional dan interna-sional pada radio untuk komunikasi. Terdapat beberapa modulasisinyal seperti ASK, OOK dan FSK. Modul RF merupakan modulyang low-cost daripada modul untuk komunikasi nirkabel yang la-in. Terdapat library VirtualWire yang ditulis dengan bahasa C++

agar memudahkan penggunaan modul RF. Library tersebut dapatdigunakan pada mikrokontroler yang mendukung komunikasi serialseperti Arduino.

2.5 Komunikasi Serial

Secara umum komunikasi data dilakukan dengan dua cara ya-itu komunikasi serial dan komunikasi paralel. Komunikasi Serialadalah proses mengirimkan data sau per satu tiap bit per waktu

14

secara berurutan dan bergantian. Kelebihan dari komunikasi iniadalah menggunakan kabel satu jalur yang lebih sedikit daripadakomunikasi paralel.

Terdapat dua macam komunikasi serial yaitu asynchronous se-rial dan synchronous serial. Synchronous serial adalah komunika-si dimana hanya ada satu pihak (pengirim atau penerima) yangmenghasilkan clock dan mengirimkan clock tersebut bersama-samadengan data.

Asynchronous serial adalah komunikasi dimana kedua pihak(pengirim dan penerima) masing-masing menghasilkan clock namunhanya data yang ditransmisikan, tanpa clock. Agar data yang di-kirim sama dengan data yang diterima, maka kedua frekuensi clockharus sama dan harus terdapat sinkronisasi. Setelah adanya sinkro-nisasi, pengirim akan mengirimkan datanya sesuai dengan frekuensiclock pengirim dan penerima akan membaca data sesuai denganfrekuensi clock penerima.

Contoh penggunaan asynchronous serial adalah pada UniversalAsynchronous Receiver Transmitter (UART) yang digunakan padaserial port (COM) komputer. Sedangkan pada Synchronous con-tohnya adalah pada komunikasi keyboard dengan komputer. Padaseperangkat komputer terdapat communication port yang sering di-sebut dengan COM, contohnya seperti COM1 dan COM2. RS-232(Recomended Standard number 232) merupakan seperangkat alatyang diciptakan Electrical Industry Association yang berfungsi se-bagai antarmuka dalam mentransfer data dengan komputer yangmana pengiriman data dilakukan dengan mengirimkan data biner.Proses transfer data menggunakan komunikasi serial memanfaatkanport-port yang sudah ada pada komputer sehingga tidak memerluk-an hardware lain selain port dan kabel data.

2.6 GPS (Global Positioning Stystem)

GPS (Global Positioning System) adalah sistem navigasi yangberbasis satelit yang saling berhubungan pada orbit masing-masing.GPS merupakan sistem navigasi yang dikembangkan, dioperasikan,dan dirawat oleh Departemen Pertahanan Amerika Serikat. Walau-pun diatur oleh Pemerintah Amerika Serikat, GPS dapat digunakan

15

secara gratis oleh semua orang yang memiliki GPS-receiver. [9] GPS

dapat memberikan informasi tentang posisi dengan memberikan da-ta Longitude, Lattitude, Altitute dan waktu universal terkoordinasi(UTC). Dengan menggunakan GPS, lokasi pengguna perangkat da-pat diketahui secara instan pada kondisi cuaca apapun, dimanapundi dunia, 24 jam, tanpa biaya langganan [10]. GPS juga menyediak-an penentuan posisi dimensi tiga. Dengan begitu dapat digunakanpenentuan posisi dengan akurasi yang tinggi.

2.6.1 Penentuan Posisi oleh GPS

Satelit GPS akan mengirimkan sinyal satu jalur kepada per-angkat penerima GPS di bumi. Tiap satelit akan mengirimkan datayang menunjukkan lokasi dan waktu ketika mengirimkan sinyal. In-formasi waktu merupakan suatu yang penting untuk menentukanlokasi di permukaan bumi. Dengan demikian satelit GPS dileng-kapi dengan jam atomis untuk melayani waktu yg akurat sebagaireferensi [11]. Jarak antara satelit dan perangkat penerima satelitdapat di lihat pada gambar 2.7.

Gambar 2.7: Jarak Satelit dan Posisi Perangkat Penerima

WaktuPerjalanan = waktusinyalditerima−waktusinyaltransmisi(2.6)

16

Jarak = WaktuPerjalanan× kecepatancahaya (2.7)

Penentuan lokasi membutuhkan minimal 3 satelit. Karenayang diketahui adalah jarak dari posisi di bumi dan satelit, makametode yang digunakan adalah Trilaterasi. Triangulasi tidak bisadigunakan karena GPS tidak mendapatkan nilai sudut dari posisibumi ke satelit. Pada gambar 2.8, perpotongan dari 3 jarak sinyaldalam ruang 3 dimensi dapat menentukan lokasi perangkat peneri-ma GPS.

Gambar 2.8: Perpotongan menunjukkan lokasi perangkat GPS

2.6.2 GPGGA pada Data NMEA

GPGGA merupakan salah satu data pada perangkat penerimaGPS yang distandarkan oleh NMEA (National Marine ElectronicsAssociation). Pada perangkat penerima GPS, standarnya memili-ki dua huruf awalan GP atau Talker ID. Tiga huruf setelahnyamerupakan konten atau message ID.

Pada GPGGA, GGA merupakan posisi tetap. Isi informasiGPGGA adalah waktu universal terkoordinasi atau UTC, latitude,latitude ordinal, longitude, longitude ordinal, jumlah satelit, altitu-de, ketinggian, checksum data dan lain lain. Untuk menenttukansebuah lokasi, terdapat 4 informasi yang diperlukan yaitu latitude,latitude ordinal, longitude, longitude ordinal.

17

2.7 SMS (Short Messages Service)

SMS merupakan layanan untuk mengirim dan menerima pesan-pesan pendek pada jaringan SMS maupun UMTS. Disebut pesan-pesan pendek karena maksimal karakter yang dikirim adalah 140karakter 8 bit dengan besar data 140 byte. Pada mulanya SMShanya dapat dilakukan pada jaringan GSM, namun sekarang SMSdapat dilakukan juga pada jaringan CDMA.

2.8 AT Command

AT singkatan dari ATtension yang merupakan kumpulan in-struksi yang dapat digunakan untuk mengatur modem seperti mo-dem GSM/GPRS, modem GPS, dan modem Wi-Fi. AT Commanddapat dibagi menjadi dua tipe yaitu perintah dasar dan perintahyang diperluas (extended) [12]. Perintah dasar adalah perintahyang tidak menggunakan + setelah AT, seperti ATA, ATD, ATOdan ATH. Perintah tersebut juga dapat diperluas menggunakan +setelah AT seperti AT+GMCF atau AT+CIFSR.

Contoh tabel 2.2 adalah AT Command untuk mengirim, mem-baca, dan menambahkan data pada GSM, GPS, dan Wi-Fi modem.

2.9 Wi-Fi Wireless Fidelity

Wi-Fi adalah teknologi jaringan nirkabel yang dapat menye-diakan internet dan koneksi jaringan menggunakan gelombang ra-dio. Wi-Fi adalah brand untuk komunikasi tanpa kabel oleh Wi-FiAlliance. Wi-Fi menggunakan standar IEEE 802.11 untuk meng-irim dan menerima indormasi antar komputer. Frekuensi gelom-

bang yang digunakan oleh Wi-Fi adalah 2,4 GHz dan 5 GHz. WHO(World Health Organization) menyatakan bahwa Wi-Fi tidak ber-bahaya bagi kesehatan [13]. Amalina Abdul Halim dari Universi-

tas Teknologi Mara telah melakukan riset sistem penentuan posisimenggunakan Wi-Fi. Lokasi dapat ditentukan berbasis kuat sinyaldari Wi-FI. Dengan menggunakan Wi-Fi, dapat memungkinkan un-tuk menentukan posisi seseorang dengan akurasi sampai dengan 1meter. Riset menggunakan penentuan lokasi real time dari Ekahaudengan berbasis Wi-Fi Access Point. Diperlukan juga sebuah pene-

18

Tabel 2.2: Tabel daftar beberapa AT Command

rima Wi-Fi pada perangkat untuk menentukan lokasi. Wi-Fi dapat

digunakan untuk menentukan lokasi di dalam ruangan dimana tidakdapat menggunakan GPS. Kelemahan dari GPS adalah tidak dapatmenentukan posisi ketika di dalam ruangan yang memiliki Atap.

2.10 RSSI (Received Signal Strength Indication)

RSSI merupakan representasi dari kualitas kekuatan sinyal da-ri sebuah WiFi. Satuan dari RSSI adalah dBm (desiBell miliWatt).RSSI pada Wi-Fi memiliki nilai dari 0 (nol) hingga -120 dBm. Jikanilai mendekati 0, maka sinyal yang diterima lebih kuat. Jika lebihkecil dari -80 dBm kemungkinan besar Wi-Fi dapat dilacak namuntidak bisa digunakan tergantung besar noise.

19

Nilai RSSI selain direpresentasikan dengan dBm, juga dapatdalam persentase. Secara umum jika nilai lebih besar dari -50 dBm,maka bernilai 100%. Jika kurang dari -100 dBm, maka bernilai 0%.

Untuk RSSI antara -50dBm dan -100dBm dapat menggunakanrumus sebagai berikut :

PercentageQualityRSSI = 2× (RSSI + 100) (2.8)

Sebagai contoh, kualitas 90% sekitar -55 dBm. Untuk kualitasmedium 50% adalah -75 dBm, kualitas rendah 30% adalah -85 dBm,dan kualitas yang tidak dapat digunakan yaitu 8% adalah sekitar-96 dBm. [14]

2.11 Trilaterasi

Penentuan posisi jika diketahui jarak dari beberapa poin yangtelah diketahui lokasi sebelumnya adalah Trilaterasi. SedangkanTriangulasi merupakan penentuan posisi jika yang diketahui adalahsudut dari beberapa poin yang telah diketahui lokasinya. Trilate-rasi biasa digunakan untuk menentukan posisi oleh GPS. Hasil dari

lokasi menggunakan trilaterasi adalah sebuah titik koordinat. TitikKoordinat tersebut berdasarkan jarak titik dari 3 buah koordinatyang sudah diketahui sebelumnya. Setiap titik tersebut memilikikoordinat yang bisa dimisalkan dengan (Xn,Yn) dan memiliki jarakrn.

Jika koordinat tiap titik diketahui dan jarak tiap koordinat te-tap tersebut diketahui, maka dapat digunakan persamaan lingkaranberikut untuk menentukan posisi :

(x− xn)2 + (y − yn)2 = rn2 (2.9)

Pada gambar 2.9, dimisalkan terdapat 3 buah jangkar dengan koo-

rdinat masing-masing yang terlebih dahulu diketahui koordinatnya.Jika kita ingin mengetahui lokasi B, maka dapat diperoleh denganmengukur r1 dari titik (x1,y1). Setelah itu dapat diperoleh jarak

20

Gambar 2.9: Trilaterasi 3 buah jangkar

r2 dari titik (x2,y2). Apabila yang didapat hanya r1 dan r2, maka

koordinat B terdapat di 2 titik perpotongan 2 lingkaran pertamadan kedua. Untuk memperoleh koordinat yang lebih pasti, perlumengukur r3 dari (x3,y3). Setelah mendapat r1, r2 dan r3, makadapat diketahui koordinat B.

(x− x1)2

+ (y − y1)2

= r12 (2.10)

(x− x2)2

+ (y − y2)2

= r22 (2.11)

(x− x3)2

+ (y − y3)2

= r32 (2.12)

Untuk mendapatkan nilai koordinat, dapat menggunakan persama-

an pada 2.10 hingga 2.12. Setelah itu dapat dieliminasi atau substi-tusi hingga koordinat (x,y) diperoleh. Koordinat tersebut merupak-an koordinat di bidang 2 dimensi. Apabila tiap-tiap titik koordinatyang digunakan sebagai acuan memiliki ketinggian yang berbeda-beda dari tanah, maka rumus yang digunakan berbeda. Untuk pe-nentuan posisi yang optimal, ketinggian ketiga titik koordinat yangsebagai acuan harus sama dengan ketinggian koordinat yang dicari.

21

2.12 Sistem Tertanam

Sistem tertanam (Embedded System) adalah sebuah sistem kom-putasi informasi yang ditujukan untuk suatu pekerjaan tertentu danmemiliki ukuran yang relatif lebih kecil. Karena sistemnya hanyamenangani tujuan yang spesifik, sistem tertanam dapat digunak-an untuk komputasi yang mendekati real-time. Sistem tertanamdibangun dengan mikrokontroler atau mikroprosesor. Sistem ter-tanam mayoritas ditanamkan pada sistem lain yang lebih besar se-hingga dapat menjalankan pekerjaan spesifik pada sistem tersebut.Dalam pembuatannya, sistem tertanam dapat dibuat untuk berba-gai macam skala operasi. Skala tersebut adalah skala kecil, skalamenengah, dan skala besar. Terdapat empat jenis kategori sistemtertanam [15], yaitu sistem tertanam untuk tujuan umum, untukkomunikasi, untuk pengaturan, dan untuk pemrosesan sinyal.

2.13 Bahasa Pemrograman dan Lingkungan Pe-ngembangan Terpadu

Bahasa pemrograman yang digunakan untuk tugas akhir iniadalah bahasa pemrograman Arduino. Untuk membuat programbahasa pemrograman arduino dapat dijalankan di perangkat keras,dibutuhkan lingkungan pengembangan terpadu atau biasa disebutdengan IDE (Integrated Development Environment). IDE terdiriatas editor teks, compiler, linker dan debugger. Lingkungan pe-ngembangan terpadu yang digunakan adalah Arduino IDE.

2.13.1 Bahasa Pemrograman Arduino

Bahasa pemrograman Arduino merupakan penyederhanaan da-ri bahasa C atau C++ sehingga mempermudah dalam belajar baha-sa pemrograman. Pada bahasa C terdapat void main sebagai fungsiutama program dan harus menyertakan file header pada awal penu-lisan kode. Pada bahasa pemrograman Arduino terdapat 2 fungsiagar program terus berjalan yaitu ”void setup()” dan ”void loop()”.Fungsi setup() untuk menginisialisasi pengaturan dan hanya berjal-an sekali saja pada saat awal program berjalan. Sedangkan fungsiloop dipanggil secara terus menerus.

22

2.13.2 Arduino IDE

Arduino IDE (Interface Development Environment) merupak-an software yang dibuat dengan bahasa Java yang berisi editor teks,menu, debugger, serial monitor untuk mikrokontroler arduino. IDEini dapat digunakan di multi platform seperti Windows, Linux atauMac OSX. Selain itu melalui IDE ini, pengguna dapat compile pro-gramnya dan upload ke mikrokontroller Arduino. Wiring merupak-

an library dari Arduino IDE ini untuk membuat operasi input danoutput menjadi mudah. Wiring tersebut menggunakan toolchaindan library AVR untuk compile program dan menggunakan avrdu-de untuk upload ke mikrokontroler Arduino.

2.14 Perangkat Keras

Perangkat keras yang digunakan pada tugas akhir ini terbagimenjadi dua yaitu sensor jatuh pada pengguna (orang) dan kursiroda. Sensor jatuh terdiri atas Arduino Nano V3, modul RadioFrekuensi FS1000A, dan sensor akselerometer MMA7361. Pada no-de kursi roda terdiri atas Arduino Uno R3, modul RF RLP434A,ESP8266, dan modul GPS/GPRS/GSM V2.0 DFRobot. Masing-masing akan dibahas secara ringkas pada subbab bab ini.

Tabel 2.3: Perangkat keras secara keseluruhan

23

Gambar 2.10: Mikrokontroler Arduino Uno

2.14.1 Arduino Uno R3

Arduino Uno adalah mikrokontroler yang berbasis ATmega328.Memiliki 14 pin untuk input dan output, 6 input analog, sebuah 16MHz osilator kristal, konektor usb, colokan listrik, dan sebuah tom-bol reset. Arduino Uno berbeda dari mikrokontroler lainnya yangmenggunakan chip driver FTDI USB-to-Serial. Melainkan meng-gunakan ATmega8U2 yang diprogram sebagai konverter USB-to-Serial.

Untuk dapat mengaktifkan Arduino Uno dapat menggunakandaya dari koneksi USB atau catu daya eksternal dari 7 volt hingga20 volt. ATmega328 memiliki 32KB memori flash untuk menyimpankode, dimana 0,5KB digunakan bootloader. Kapasitas SRAM 2KBdan EEPROM 1KB. Ukuran dari papan mikrokontroler ini adalah6,8cm x 5,3cm.

2.14.2 Arduino Nano v3.0

Arduino Nano v3.0 merupakan versi yang lebih baru dari v2.3dengan memori flash yang lebih besar yaitu 32KB (4KB untuk bo-otloader). Sebenarnya Arduino Nano sama dengan Arduino Uno,kecuali ukurannya. Dua papan mikrokontroler tersebut sama-samamemiliki 14 pin input output digital, kecepatan clock 16MHz, dan

24

Gambar 2.11: Mikrokontroler Arduino Nano

standar tegangan untuk catu dayanya dari 7 volt hingga 20 volt.

Selain ukurannya yang 1,8cm x 4,3cm dan komponen yangSMD, sedikit perbedaan lain terdapat pada pin input analog yang8 buah, dan besar penggunaan bootloader yaitu 2KB.

2.14.3 RF FS1000A

Gambar 2.12: modul RF FS1000A

FS1000A adalah modul radio frekuensi yang bertujuan untuk

25

mengirimkan sinyal radio frekuensi dengan harga yang relatif ter-jangkau. Terdapat beberapa frekuensi modul ini yaitu 315MHz,418MHz, 433MHz, dan 915MHz. Frekuensi tersebut termasuk UHF(Ultra High Frequency) namun tetap sesuai regulasi FCC untuk per-angkat rendah daya, dan pemancar non-lisensi.

Modul ini memiliki 3 pin yaitu VCC dengan daya yang da-pat digunakan 5 volt, GND, dan ATAD yaitu pin untuk input da-ta. Ukuran modul ini 19mm x 19mm dan memiliki transfer rate2400bps. Apabila jarak pengiriman kurang jauh, dapat menggu-nakan antenna tambahan pada pin antenna. Daya maksimal modulini adalah 25mW.

2.14.4 RF RLP343A

Gambar 2.13: modul RF RLP434A

Modul RLP343A adalah modul yang bertujuan untuk meneri-ma data dari modul pemancar gelombang radio frekuensi. Terdapat3 macam frekuensi untuk modul ini yaitu 315MHz, 418MHz, dan433MHz. Memiliki 8 pin yaitu dengan 3 pin ground, 2 pin vcc, 1 pinantenna. Khusus untuk pin kedua untuk output data digital danpin ketiga untuk test atau output linear. Modulasi yang digunakanadalah ASK. Agar modul dapat aktif, diperlukan catu daya 3,3 volthingga 6 volt.

26

2.14.5 ESP8266

Gambar 2.14: modul ESP8266

Modul ESP8266 adalah modul yang dapat digunakan sebagaiWi-Fi dengan output serial TTL yang dilengkapi dengan GPIO.Modul Wi-Fi ini dapat dipergunakan secara standalone maupundengan mikrokontroler seperti Arduino untuk tambahan kendalinya.Komunikasi antara Arduino ke ESP8266 dapat menggunakan AT-Command.

Modul ini juga rendah daya karena pada saat stand by hanyamenggunakan 1 mW saja. Terdapat 8 pin pada modul ini masingmasing adalah Tx, Rx, GPIO1, GPIO2, VCC, GND, RESET danCH PD. GPIO (General Purpose Input Output) adalah pin yangtidak secara khusus ditujukan untuk tujuan tertentu. Pin tersebutdapat digunakan sebagai pembacaan input dari sensor maupun ou-tput untuk menyalakan lampu led tergantung bagaimana program-nya.

2.14.6 Modul GPS/GPRS/GSM V2.0 (SKU:TEL0051)DFRobot

Modul ini adalah shield untuk mikrokontroler Arduino Uno se-hingga penggunaannya langsung dapat dipasangkan tanpa penggu-

27

Gambar 2.15: modul GPS/GPRS/GSM

naan rangkaian tambahan maupun kabel jumper. Sesuai namanya,modul ini dapat digunakan untuk keperluan mendapatkan posisimenggunakan GPS, mengirim data melalui GPRS, dan mengirimpesan SMS atau menelepon melalui jaringan GSM.

Chip yang digunakan untuk GPS/GPRS/GSM pada modul iniadalah SIM548C yang dapat berkomunikasi dengan Arduino melaluiAT-Command. Untuk menggunakan fungsi GPRS dan GSM padamodul ini diperlukan catu-daya tambahan antara 6 volt hingga 12volt.

Penggunaan modul GSM terdapat pada pin 3, ketika LOWmaka GSM aktif. Sedangkan pada pin 4 digunakan untuk modulGPS, ketika pin 4 LOW maka GPS aktif. Namun GPS dan GSMtidak dapat diaktifkan bersama-sama, penggunaanya harus bergan-tian.

2.14.7 Akselerometer 3 Sumbu MMA7361

MMA7361 merupakan modul sensor akselerometer 3 sumbuyang dapat membaca nilai percepatan hingga 1,5G atau 6G tergan-tung nilai pada Sense Select (Pin GS). Terdapat 10 pin pada modulini. Pin output x, y, z untuk nilai keluaran sinyal analog perce-patan sumbu x, y, dan z. Pin Sleep untuk menghemat daya ketika

28

Gambar 2.16: modul Sensor Akselerometer MMA7361

pembacaan percepatan tidak terlalu diperlukan. Pin 0g untuk men-deteksi jatuh bebas. Pin 3.3 volt untuk catu daya modul ini dengantegangan tepat pada 3,3 volt.

Pin 5v digunakan untuk catu daya tegangan 5volt apabila tidakterdapat catu daya 3.3volt. Modul ini memiliki regulator untukmengubah 5volt menjadi 3,3volt pada pin 5v ini. Terdapat juga pinground, dan pin gs (sense select). Apabila pin gs low maka nilaikeluaran maksimum akselerometer adalah 1,5G dan apabila highmaka nilai keluaran maksimum akselerometer adalah 6G.

29


30

BAB 3DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

3.1 Cakupan Tugas Akhir

Tugas akhir ini merupakan bagian dari sebuah sistem jaringansensor nirkabel untuk memantau kesehatan pasien di rumah sakit.Terdapat 3 macam node yaitu sensor jatuh yang digunakan di badanpasien, node kursi roda, node untuk memonitor vital sign pasiendi kamar masing-masing. Desain keseluruhan sistem dapat dilihatpada gambar 3.1. Sistem yang akan dibahas dalam tugas akhir iniadalah bagian dalam kotak merah yaitu sensor jatuh dan node kursiroda.

Gambar 3.1: Sistem Secara Keseluruhan

3.2 Desain Sistem

Pada tugas akhir ini dibuat sistem untuk mendeteksi aktivitaspengguna yang jatuh menggunakan Algoritma Fall-Detection sertapenentuan posisi pasien seperti pada gambar 3.2. Dengan menggu-nakan jaringan sensor nirkabel, sistem ini terbagi menjadi 3 yaitusensor jatuh pada pasien, node pada kursi roda dan komputer pe-nerima notifikasi.

Pasien menggunakan sebuah sensor jatuh yang dapat mende-

31

Gambar 3.2: Sistem pada Tugas Akhir

teksi pasien saat jatuh. Di dalamnya juga terdapat transmitter ge-lombang radio dengan frekuensi 433MHz rendah daya yang amanuntuk kesehatan serta berkomunikasi dengan node kursi roda ter-dekat. Sensor akselerometer 3 sumbu MMA7361 juga digunakanuntuk mendapatkan nilai percepatan pada sumbu x, y, z, nilai sum-bu roll dan pitch. Lalu menggunakan algoritma fall-detection untukmenentukan apakah pasien terdeteksi jatuh atau tidak. Sensor ja-tuh tersebut diletakkan pada pinggang pasien untuk memperolehhasil yang baik dan lebih nyaman digunakan pada pasien.

Cara kerja dari sensor jatuh ini dijelaskan dalam diagram alirpertama pada gambar 3.3. Pada diagram alir kedua menjelaskanbagaimana cara kerja program embedded system pada node kursiroda yang menerima sinyal pasien jatuh, menentukan posisi danmeneruskannya ke komputer.

Perangkat pada node kursi roda adalah RLP434A sebagai pe-nerima sinyal frekuensi radio, modul GPS/GSM/GPRS V2.0 (SKU:TEL0051) DFRobot dan modul Wi-Fi ESP8266 untuk menentuk-an posisi jika pasien jatuh di dalam ruangan. Saat pasien jatuh diluar ruangan, modul GPS akan diaktifkan untuk mendapatkan ni-

32

Gambar 3.3: Diagram alir sensor jatuh untuk pasien

lai GPGGA yang berisi nilai waktu UTC, lattitude, dan longitudepasien.

Sedangkan ketika pasien jatuh di dalam ruangan, modul Wi-Fi akan diaktifkan untuk mendapatkan nilai rssi dari 3 buah AP(Access Point) terdekat pasien untuk menentukan dimana pasientersebut. Nilai kuat sinyal atau rssi tersebut digunakan untuk men-cari jarak. Jarak ditentukan dengan persamaan regresi dari datayang dikumpulkan sebelumnya. Setelah jarak antara kursi roda dan3 AP terdekat ditemukan, maka koordinat pasien dapat diperolehdengan menggunakan persamaan trilaterasi.

33

Gambar 3.4: Diagram alir node kursi roda

3.3 Alur Kerja

Pembuatan tugas akhir ini dibagi menjadi beberapa bagian,seperti berikut :

1. Desain perangkat keras sensor jatuh.2. Implementasi Algoritma Fall-Detection.3. Desain perangkat keras pada node kursi roda.4. Implementasi Sistem Penentuan Posisi5. Pembuatan Notifikasi Jatuh

3.4 Desain Perangkat Keras Sensor Jatuh

Alat deteksi jatuh yang baik adalah ringan, berukuran kecil,hemat energi dan dapat dikenakan di badan pasien [13]. Pada tugasakhir ini, digunakan Arduino Nano sebagai mikrokontroller, sensorakselerometer 3 sumbu MMA7361 dan sebuah pemancar gelombang

34

Gambar 3.5: Diagram alur kerja pengerjaan tugas akhir

radio FS1000A dengan frekuensi 433 MHz. Catu daya yang digu-nakan adalah sebuah baterai dengan tegangan 9 volt. Untuk me-lindungi komponen tersebut dari benturan lantai, digunakan casekotak dengan bahan plastik polikarbonat dan dimasukkan ke dalamtas pinggang.

Gambar 3.6: Sensor, sistem tertanam dan case

35

Kotak untuk komponen berukuran 10,3 cm x 4,5 cm x 3,5 cm.Bentuk dari kotak tersebut dapat dilihat pada gambar 3.6. Padatiap sambungan kotak direkatkan menggunakan hot-glue atau biasadisebut dengan lem tembak. Karena jika direkatkan menggunakanlem Cyanoacrylate, lem tersebut bersifat keras dan kaku. Sehing-ga, pada saat kotak jatuh berkali-kali, kotak mudah pecah karenasambungan antar kotak yang bersifat keras dan berbenturan akanmudah menghasilkan retakan pada sambungan.

Sensor akselerometer MMA7361 diletakkan horizontal padapapan sirkuit dengan sumbu z berlawanan dengan arah gravitasibumi. Hal ini dimaksudkan agar lebih memudahkan kalibrasi keti-ka sensor dikenakan. Untuk menghemat tempat dan menjaga agarukuran Sensor Jatuh berukuran kecil maka digunakan PCB double-layer dengan mikrokontroller diletakkan menghadap terbalik.

Gambar 3.7: Kotak Sensor Jatuh

Komunikasi antara mikrokontroller Arduino Nano, sensor ak-selerometer MMA7361 dan pemancar frekuensi radio menggunakankomunikasi serial. Secara umum dapat digambarkan melalui blokdiagram perangkat keras pada gambar 3.8.

Pin x, y dan z akselerometer dihubungkan dengan pin AnalogA0, A1, dan A2. Nilai yang dibaca adalah nilai analog keluarandari sensor akselerometer. Untuk mengirim sinyal pada FS1000A

36

digunakan library VirtualWire yang dapat digunakan dengan mik-rokontroller Arduino. Pada pin digital 12, sesuai dengan libraryVirtualWire digunakan untuk menghubungkan pin ATAD pada pe-mancar frekuensi radio FS1000A. Data yang dikirim pada saat pa-sien jatuh adalah data string 5 karakter yaitu ’j’, ’a’, ’t’, ’u’, ’h’.

Gambar 3.8: Blok Diagram Perangkat Keras Sensor Jatuh

Hasil dari desain perangkat ini seperti gambar 3.9. Kotak ter-sebut di masukkan pada waist-bag (tas pinggang) dengan sumbumasing masing.

37

Gambar 3.9: Bentuk Sensor Jatuh

3.5 Implementasi Algoritma Fall Detection padaSensor Jatuh

Algoritma Fall-Detection yang digunakan adalah Simple Thre-shold Parameter yang membutuhkan masukan nilai percepatan sum-bu x, y, z, nilai alpha, dan nilai pitch. Nilai-nilai tersebut didapatkandari sensor akselerometer 3 sumbu. Nilai tersebut berbeda-beda se-suai penempatan sensor akselerometer, dan diletakkan dimana sen-sor tersebut.

Untuk tugas akhir ini, sumbu z sensor akselerometer mengha-dap ke atas vertikal terhadap gravitasi bumi, sumbu x menghadapke depan, dan y menghadap ke samping. Pada implementasinya,diperlukan kalibrasi pada sensor akselerometer untuk mendapatkannilai yang lebih presisi dan merata tiap sumbu. Pengolahan nilaitersebut menjadi nilai alpha, pitch, roll serta untuk menentukannilai threshold yang akan digunakan.

3.5.1 Kalibrasi Sensor Akselerometer

Dalam proses manufaktur sensor akselerometer terdapat vari-asi dari perangkat satu ke perangkat lain yang menyebabkan hasilpercepatan tiap sensor berbeda-beda [16]. Pada setiap sensor akse-lerometer sebenarnya sudah dikalibrasi oleh manufaktur. Namun,nilainya menjadi kurang tepat lagi dikarenakan tekanan panas saatsensor disolder pada papan sirkuit, penempatan yang sedikit miring,

38

dan proses-proses perakitan sensor yang lain [17]. Oleh karena itukalibrasi ulang pada sensor akselerometer perlu dilakukan.

Hal pertama yang dilakukan untuk kalibrasi adalah mempero-leh data mentah analog dari tiap sumbu akselerometer. Data ter-sebut untuk nilai -1G ketika sumbu diarahkan berlawanan denganarah gravitasi bumi, nilai 0G ketika sumbu sensor akselerometer di-arahkan tegak lurus dengan gravitasi bumi dan 1G ketika sumbuakselerometer searah dengan gravitasi bumi seperti gambar 3.8.

Gambar 3.10: Sumbu akselero dan arah gravitasi bumi

Akselerometer yang digunakan adalah akselerometer 3 sumbu,maka nilai yang dikumpulkan ada 9 nilai. Nilai tiap sensor ter-sebut disajikan pada tabel 3.1. Data pada tabel tersebut adalahdata mentah analog dari fungsi analogRead(). Fungsi tersebut me-nampilkan nilai tegangan dari 0-5 volt dengan skala dari 0 hingga1023 karena menggunakan ADC 10bit. Satuan dari nilai pada ta-

bel 3.1 adalah ”ADC unit” karena nilai tersebut adalah nilai skaladari 0 hingga 1023 dari tegangan. Untuk mengkonversinya menjaditegangan, maka dapat menggunakan rumus 3.1

Tegangan =AnalogRead (ADC unit)

1024× 5 (3.1)

Dari tabel 3.1 terlihat bahwa pembacaan nilai tiap sumbupada -1G, 0G dan 1G berbeda-beda. Sedangkan nilai 1G sensor

39

Tabel 3.1: Nilai Data Mentah Tiap Sumbu Akselerometer

MMA7361 adalah sekitar 90 hingga 95 pada 5 volt dari 0G [16].Untuk mendapatkan nilai yg ekivalen tiap-tiap sumbu, maka perludihitung rentang jarak ke titik tengah pada tiap sumbu menggu-nakan rumus 3.2.

1GEquivalent (points/G) =(−1G) − G

2(3.2)

Tabel 3.2: Nilai 1G Ekivalen tiap sumbu sensor

Tabel diatas adalah nilai yang setara 1G tiap sumbu sensorakselerometer. Untuk menyamakan rentang nilai tiap sumbu ak-selerometer, maka diambil nilai rata-rata dari 1G ekivalen. Nilairata-rata dari tabel 3.2 tersebut adalah 90,33. Nilai rata-rata atauGravity Constant ini yang akan digunakan untuk kalibrasi dan men-dapatkan nilai percepatan tiap sumbu akselerometer lebih merata.

40

3.5.2 Mendapatkan Nilai Percepatan Akselerome-ter

Nilai keluaran akselerometer dapat berupa nilai analog & ni-lai tegangan. Untuk mendapatkan nilai berupa percepatan, dapatdiperoleh dengan mengolah data dari nilai analog maupun nilai te-gangan. Pada sub-bab 3.4.1 telah dibahas bagaimana mengalibra-si akselerometer dengan memanfaatkan nilai analog. Di sub-babini akan dilanjutkan mencari nilai percepatan setelah kalibrasi danmenggunakan Gravity Constant pada sub-bab sebelumnya.

Gravities =0G − Reading

Gravity Constant(3.3)

Nilai keluaran pada rumus 3.3 sebagai keluaran nilai akselero-meter adalah dalam satuan G (Gravitasi). Nilai 1G adalah 9,806m/s2 . Jika ingin mendapakan nilai percepatan yang sebenarnyamaka dikalikan dengan 9,806 tersebut.

3.5.3 Threshold untuk Menentukan Aktivitas Ja-tuh

Aktivitas jatuh biasanya memiliki karakter percepatan yangmeningkat tiba-tiba. Selain percepatan, nilai yang dapat dijadikanparameter untuk menentukan aktivitas jatuh adalah nilai alpha dansudut pitch serta roll. Nilai tersebut didapatkan dari pengolahandata nilai akselerometer yang telah dikalibrasi dan menggunakanrumus yang telah dijelaskan pada sub-bab 2.3

Salah satu contoh aktivitas jatuh dapat dilihat pada gambar3.11 . Menentukan nilai threshold dapat berbeda-beda tiap per-angkat tergantung sensor diletakkan dibagian tubuh mana. Nilaikeluaran akselerometer pada aktivitas jatuh di perangkat yang di-letakkan di dada, saku dan pinggang tentu berbeda. Namun wala-upun berbeda, cara menentukannya tetap sama. Untuk tugas akhirini pengambilan nilai threshold untuk aktivitas normal dan aktivi-tas jatuh terdapat pada sub-bab 4.1 dan pada halaman lampiran.

41

Gambar 3.11: Contoh Grafik Aktivitas Jatuh

3.6 Desain Perangkat Keras Node Kursi Roda

Kursi roda digunakan untuk menunjang mobilitas pasien yangbergerak keluar ruangan. Perangkat keras pada kursi roda meru-pakan penerima sinyal pasien yang jatuh dari sensor jatuh, bertu-gas untuk penentuan posisi pasien di dalam serta di luar ruangandan mengirimkan notifikasi tersebut melalui SMS. Modul Perangkat

Keras pada Node Kursi roda menggunakan mikrokontroler ArduinoUno, sebuah modul penerima sinyal radio RLP434A, modul komu-nikasi DFrobot GSM/GPRS/GPS, modul Wi-Fi ESP8266 dan bu-zzer aktif 5V. Catu daya perangkat keras ini menggunakan bateraidengan tegangan 9 volt.

Kotak untuk melindungi perangkat keras komponen kursi rodamenggunakan bahan yang sama dengan kotak sensor jatuh. Tataletak modul seperti pada gambar 3.14. Ukuran kotak perangkatkeras node kursi roda ini adalah 14cm x 10cm x 5cm.

Peletakan kotak perangkat keras ini berada pada samping kur-si roda seperti pada gambar 3.14. Beberapa kursi roda dapat dilipatkedalam sehingga peletakan pada samping lebih baik daripada dile-takkan di bagian bawah atau belakang kursi roda. Dari segi fungsi

node ini sebagai penerima sinyal dan pengirim informasi melaluiSMS, tidak berpengaruh dengan peletakan perangkat, tidak seper-ti perangkat sensor jatuh. Peletakannya difokuskan pada tempatyang mudah diraih tangan pasien berkursi roda. Sehingga pasiendapat menyalakan dan mematikan node ini, serta menekan tombol

42

Gambar 3.12: Sistem Tertanam Node Kursi Roda

Gambar 3.13: Perangkat Keras Kursi Roda dan Case

bantuan dengan mudah.

Komunikasi dari penerima frekuensi radio dan mikrokontrollerArduino Uno adalah serial. Pada ESP8266 dan GPS/GPRS/GSMV2.0 (SKU: TEL0051), perintah dari mikrokontroler dikirim mela-lui AT Command. Sedangkan mikrokontroler menerima nilai keluar

43

Gambar 3.14: Letak Perangkat Keras Pada Node Kursi Roda

kedua perangkat tersebut melalui serial. Secara umum dapat di-gambarkan melalui blok diagram pada gambar 3.15.

Pada node kursi roda ini juga terdapat buzzer aktif sebagaialarm emergency untuk membantu apabila pasien membutuhkanbantuan. Modul yang digunakan adalah buzzer aktif 5v yang me-miliki kekuatan suara maksimal 85dB/10cm dan membutuhkan arusmasukan 30mA.

Modul memiliki 2 kaki komponen yaitu VCC dan GND. kakiVCC 5V dihubungkan menuju pin digital 13, dan GND tentu di-hubungkan menuju ground. Modul dapat mengeluarkan suara ber-variasi dari frekuensi 31Hz hingga 65.535Hz. Jika melebihi 20KHz,bunyi buzzer tidak dapat terdengar oleh telinga manusia. Penga-turan pin, frekuensi yang digunakan dan seberapa lama buzzer aktifmelalui fungsi tone() dari Arduino.

Modul akan aktif ketika menekan tombol push button. Tombolpush button dihubungkan ke pin digital 12 dan ground mikrokontro-ler. Untuk memberikan perintah mikrokontroler agar mengaktifk-an buzzer ketika tombol push button ditekan, dapat menggunakan

44

Gambar 3.15: Blok Diagram Node Kursi Roda

fungsi INPUT PULLUP. Fungsi tersebut menyebabkan ketika saklartertutup, input menjadi LOW dan terbuka menjadi HIGH. Jadi ke-tika pin digital 12 LOW, buzzer pin 13 aktif dengan frekuensi danrentang waktu tertentu.

Tujuan adaya suara buzzer ini membantu paramedis dalampencarian pasien yang jatuh. Informasi yang dikirimkan menujuparamedis dari modul GPS adalah lattitude dan longitude. Sehing-ga dengan adanya suara, paramedis dapat mengenali dimana pasienberada jika pasien tidak berada di ketinggian yang sama dengan pa-ramedis atau posisi pasien tertutup oleh benda penghalang.

3.7 Implementasi Sistem Penentuan Posisi

Agar paramedis mengetahui waktu dan tempat pasien yangterjatuh, maka diperlukan suatu sistem untuk menentukan posisi.Penentuan posisi dibedakan menjadi dua macam yaitu di luar ru-angan dan di dalam ruangan. Penentuan posisi di luar ruanganmenggunakan GPS.

Penentuan posisi di dalam ruangan tidak dapat menggunakan

45

GPS. Jarak antara satelit ke perangkat penerima tidak diketahuijika terdapat atap. Oleh karena itu, sebagai gantinya penentuanposisi di dalam ruangan menggunakan rssi (received signal strengthindication) pada Access Point pemancar Wi-Fi terdekat. Imple-mentasi sistem penentuan posisi ini dijelaskan pada subbab 3.6.1dan 3.6.2.

3.7.1 Penentuan Posisi di Luar Ruangan Menggu-nakan GPS

Modul GPS/GPRS/GSM V2.0 (SKU: TEL0051) oleh DFRo-bot merupakan modul yang digunakan untuk menentukan posisi diluar ruangan. Modul ini terdapat di dalam perangkat keras no-de kursi roda. Komunikasi mikrokontroler Arduino Uno ke modulTEL0051 melalui AT Command untuk mendapatkan GPGGA. Pa-da gambar 3.16 menjelaskan diagram alir secara lebih rinci.

Pin yang digunakan adalah pin 3, 4 dan 5 untuk menghu-bungkan antara Arduino Uno dengan GPS/GPRS/GSM. Pin 3, pin4 digunakan untuk mengaktifkan-menonaktifkan GPS dan GSM.GPS dan GSM tidak bisa digunakan bersama-sama pada modulTEL0051 ini. Data GPS didapatkan dari kartu SIM yang dipasangpada modul. Untuk mendapatkannya, maka mode GSM harus di-aktifkan terlebih dahulu untuk mendaftarkan SIM548C ke jaringan.Mikrokontroller mengirimkan AT Command yaitu ”AT+CGPSPWR=1”

untuk mengaktifkan GPS. Lalu pin digital 4 diubah ke LOW untukmengaktifkan GPS, dan pin digital 3 diubah ke HIGH untuk me-matikan GSM. Informasi koordinat didapatkan dari nilai GPGGA

dari GPS lalu mikrokontroler mengekstraksi nilai tersebut untukdimasukkan ke dalam array. GSM diaktifkan kembali dan GPS di-matikan untuk mengirim data tersebut menggunakan via SMS danGPRS.

3.7.2 Penentuan Posisi di Dalam Ruangan Meng-gunakan Modul Wi-Fi

Modul Wi-Fi ESP8266 merupakan modul yang digunakan un-tuk menentukan posisi di dalam ruangan. Komunikasi mikrokontro-

46

Gambar 3.16: Diagram Alir Penentuan Posisi GPS

ler Arduino Uno ke modul Wi-Fi ESP8266 juga melalui AT Com-mand untuk mendapatkan nilai rssi (received signal strength indi-cation). Pada gambar 3.17 menjelaskan diagram alir cara kerjapenentuan posisi di dalam ruangan

Pin yang terhubung antara Arduino Uno dengan modul ESP8266adalah pin tx dan pin rx. Pada mulanya modul harus direset meng-gunakan AT Command berupa AT+RST pada serial. Modul inidapat bekerja sebagai klien, access point dan keduanya. PerintahAT+CWMODE=1 untuk menjadikan modul sebagai klien, 2 untukmenjadikan sebagai AP dan 3 untuk menjadi keduanya.

Selanjutnya perintah AT+CWLAP untuk mengeluarkan daf-tar Access Point terdekat dari modul. Perintah ini berisi nama ssid,

47

Gambar 3.17: Diagram Alir Penentuan Posisi dengan Wi-Fi

rssi, dan alamat mac. Mikrokontroler mengekstraksi +CWLAP un-tuk mendapatkan 3 access point terdekat dari modul. Selanjutnyanilai rssi diambil untuk diubah menjadi jarak dalam meter meng-gunakan regresi linear sederhana yang dibahas pada sub bab 4.6.

Jarak dalam meter sudah diketahui, selanjutnya adalah men-cari koordinat (x,y). Rumus 2.9, telah dipaparkan dasar rumusTrilaterasi. Menggunakan 3 persamaan tersebut hingga tinggal xdan y terlalu rumit untuk dilakukan. Untuk lebih menyederhana-kannya, dapat memakai rumus 3.4 untuk nilai x dan 3.5 untuk nilaiy. Dengan catatan lokasi AP harus berjumlah 3 dengan posisi tetapdan semua perangkat berada pada ketinggian yang sama. Variabel

d adalah jarak dari AP pertama ke AP kedua. sedangkan i dan jadalah koordinat tetap x dan y dari AP ketiga. Letak AP ketiga

48

harus tidak sejajar dengan dua AP lain. Selanjutnya modul GSM

diaktifkan agar informasi koordinat posisi pasien tersebut dapat di-kirim melalui SMS.

X =r1

2 − r22 + d2

2d(3.4)

Y =r1

2 − r22 + i2j2

2j− i

jX (3.5)

Untuk mendapatkan nilai RSSI yang merata maka diperlukan3 jenis perangkat keras AP yang sama. Pada pengaturan modul Wi-Fi dengan AT Command AT+CWMODE=2, modul dapat berfung-si sebagai AP dan memancarkan rssi. Untuk itu dibuat 3 buah APuntuk mendapatkan rssi tersebut. AP tersebut terdiri dari 4 kom-

Gambar 3.18: HardwareWiFiponen yaitu modul ESP8266, Regulator tegangan 3.3 volt, baterai 9volt dan saklar. Tegangan yang dapat diterima oleh ESP8266 ada-

49

lah 2,9 volt hingga 3,5 volt, oleh karena itu agar menurunkan tegang-an baterai 9volt digunakan regulator AMS1117-SOT232 agar te-gangan turun menjadi 3.3volt. Pengaturan nama ssid dapat melalui

AT Command AT+CWSAP=”ssid”,”password”,”channel”,”ecn”. Ti-ap AP diberi nama ssid yang berbeda-beda yaitu NODE1, NODE2,dan NODE3. Hasil dari perangkat keras AP ini terdapat pada gam-bar 3.18.

3.8 Notifikasi Pasien

Setelah pasien jatuh, alat sensor jatuh mengirimkan sinyal RFmenuju kursi roda dan mendapatkan nilai lokasi, maka langkah se-lanjutnya adalah mengirim notifikasi pasien menuju paramedis. No-tifikasi tersebut dapat membantu paramedis mengetahui apakah pa-sien terjatuh atau tidak. Notifikasi untuk pasien menuju paramedismenggunakan layanan SMS.

Tidak hanya aktivitas jatuh, pasien yang membutuhkan bantu-an paramedis juga dapat mengirimkan notifikasi. Sehingga terdapatdua jenis notifikasi untuk pasien yaitu notifikasi saat pasien jatuhyang otomatis dan notifikasi saat pasien menekan tombol bantuan.Kedua notifikasi tersebut menggunakan layanan SMS dan dijelaskanpada sub-subbab selanjutnya.

3.8.1 Notifikasi SMS Otomatis

Tujuan dari adanya notifikasi SMS otomatis supaya pasien da-pat mengirimkan pesan menuju paramedis secara otomatis ketikapasien terjatuh. Diberi nama otomatis karena pasien berkursi rodatidak perlu mengirim pesan sendiri, atau menekan tombol tertentuketika ia jatuh. Mengirim SMS dapat menggunakan mode GSM pa-da modul GPS/GPRS/GSM V2.0 (SKU: Tel0051) DFRobot. Letakmodul untuk mengirim SMS terdapat pada perangkat keras nodekursi roda.

Pada saat terdapat masukan sinyal RF, node kursi roda meng-aktifkan suara alarm dari buzzer dengan waktu beberapa detik.Mikrokontroler Arduino Uno yang terhubung secara langsung de-ngan modul GPS/GPRS/GSM V2.0 (SKU: Tel0051) DFRobot, meng-irim perintah GSM dengan AT Commad yaitu AT+CMGF=1. Tu-

50

juan perintah tersebut adalah pengaturan awal untuk mengirim pes-an dengan teks.

Gambar 3.19: Diagram Alir SMS

Selanjutnya pesan ditujukan kepada nomor tujuan menggu-nakan AT Command AT+CMGS=628XXXXXX. Isi pesan sms da-pat ditulis melalui serial dengan perintah Serial.println seperti pesanpermintaan tolong dan koordinat lokasi pasien. Delay waktu dapatbervariasi, delay dibutuhkan untuk menunggu pesan diproses danselanjutnya dikirim. Selain itu delay ini agar mikrokontroler tidaklangsung mengerjakan perintah selanjutnya sebelum pesan dikirim.Diagram alir untuk pengiriman notifikasi via SMS ditunjukkan pada

51

gambar 3.19.

3.8.2 Notifikasi SMS Melalui Tombol Bantuan

Tujuan dari adanya notifikasi SMS Melalui Tombol bantuanadalah membantu pasien mengirimkan notifikasi SMS menuju pa-ramedis untuk meminta bantuan. Cara kerja notifikasi ini samaseperti Notifikasi SMS Otomatis di sub-subbab sebelumnya. Pem-beda utamanya terdapat pada trigger -nya. Jika pada sebelumnyayang menentukan buzzer aktif adalah adanya sinyal RF pasien ja-tuh, maka yg menentukan pada notifikasi ini adalah adanya inputpada pin 12 yang terhubung pada saklar push-button.

Spesifikasi teknis dari buzzer, penempatan pin buzzer menujumikrokontroler serta penempatan pin saklar menuju mikrokontrolerterdapat pada subbab tentang Desain Perangkat Keras Node KursiRoda. Secara umum cara kerja dari notifikasi ini terdapat padadiagram alir gambar 3.20.

Pin 12 merupakan pin digital untuk saklar push-button. Pindigital sebagai input tersebut memiliki nilai LOW atau HIGH. Padasaat pin 12 terbaca LOW karena saklar ditutup, maka mikrokontro-ler akan mengaktifkan buzzer di pin 13. Frekuensi yang digunakanuntuk suara buzzer adalah 60Hz karena jika frekuensi terlalu tinggi,suaranya terlalu melengking. Batas pendengaran manusia juga dari20Hz hingga 20KHz.

Proses selanjutnya sama persis seperti sub-subbab sebelumnyauntuk mengirimkan SMS. Dimulai dengan mengatur GSM menjadimode mengirim pesan SMS menggunakan text dengan AT Com-mand ”AT+CMGF=1”. Selanjutnya melalui serial juga mengaturnomor yang akan dituju dengan AT+CMGS, mencetak isi pesannya,dan delay untuk menunggu hingga pesan terkirim.

52

Gambar 3.20: Diagram Alir SMS melalui tombol bantuan

53


54

BAB 4PENGUJIAN DAN ANALISIS

Pada bab ini akan dipaparkan hasil pengujian dan analisis dariimplementasi yang telah dibahas pada bab 3. Pada sub-bab 4.1 akandibahas pengujian nilai percepatan x, y dan z, nilai alpha, pitch danroll untuk mendapatkan aktivitas normal pasien melalui keadaanposisi tubuhyang ditentukan sebelumnya. Posisi tubuh (body posi-tion) yang dimaksud adalah perbedaan posisi yg dapat dilakukanoleh tubuh itu sendiri. Pada subbab 4.2 akan dilakukan pengujiandeteksi jatuh menggunakan algoritma fall-detection serta rentangwaktu pengirimannya menggunakan RF pada sub-bab 4.3

Pada subbab 4.4 dan 4.5 akan dibahas penentuan posisi pasi-en dalam konteks posisi tempat pasien berada. Subbab 4.4 untukpenentuan posisi di luar ruangan menggunakan GPS, subbab 4.5untuk penentuan posisi di dalam ruangan menggunakan kuat sinyalWi-Fi. Pada sub bab 4.6 dibahas pengujian lama notifikasi infor-masi pasien jatuh.

4.1 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Pasien

Tujuan dari pengujian keadaan posisi pasien adalah mengujinilai threshold untuk menentukan perbedaan posisi tubuh pasien itusendiri. Terdapat banyak sekali daftar posisi tubuh pasien seperticontohnya posisi fowler, sim, tredelenburg, supinasi, pronasi, posisilateral dan lain sebagainya. Posisi tubuh yang akan digunakan pa-da bab 4.1 ini yaitu berdiri atau duduk, terlentang, tertelungkup,miring kiri (left-lateral recumbent), dan miring kanan (right -lateralrecumbent). Pengujian dilakukan dengan membandingkan kondisi

sesungguhnya dengan metode pada tugas akhir ini dan dengan e-Health body position and fall sensor. Sensor e-Health merupakanproduk sensor kesehatan untuk pengembangan teknologi kesehatanyang sudah tersedia di pasaran. Tiap posisi akan diujikan kepadadua orang yang berbeda yaitu pengguna A dan pengguna B seba-nyak 10 kali. Pengguna A adalah laki-laki dengan tinggi 173cmdan berat 63kg. Pengguna B juga laki-laki, dengan tinggi 175cmdan berat 58kg. Hasil keluaran dari pengujian ini adalah menge-

55

tahui berapa persen akurasi metode dalam tugas akhir ini berhasilmenentukan tiap keadaan posisi pasien.

4.1.1 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Berdiri atauDuduk

Keadaan posisi Tubuh berdiri hampir sama dengan posisi du-duk. Seseorang dapat berdiri tegak, sedikit miring ke depan (mem-bungkuk) atau miring ke belakang (sedikit duduk santai). Olehkarena itu nilai pitch yang digunakan adalah -45◦ hingga 45◦. Padasaat posisi berdiri, nilai akselerometer yang dapat digunakan un-tuk menentukan threshold adalah sumbu z. Sumbu z diberi batasthreshold di bawah -0,5.

Tabel 4.1: Nilai Threshold untuk keadaan posisi tubuh berdiriatau duduk

Tabel 4.2 menjelaskan threshold yang digunakan. Metode iniakan dilakukan pengujian sebanyak 10 kali dengan dibandingkan de-ngan hasil yang dideteksi menggunakan sensor e-Health.Pengujiandilakukan oleh 2 pengguna yaitu pengguna A dan pengguna B, ber-ikut gambar 4.1 ketika pengujian posisi berdiri.

Hasil dari pengujian dari metode yang digunakan di tugasakhir ini menunjukkan bahwa 100% berhasil dapat menentukan po-sisi tubuh berdiri/duduk pengguna. Sedangkan pada e-health sen-sor, posisi tubuh berdiri atau duduk dapat mendeteksi 100 % juga.

Tidak ada kesalahan menentukan posisi tubuh ketika pengu-

56

Gambar 4.1: Pengujian keadaan posisi tubuh berdiri atau duduk

Tabel 4.2: Hasil Pengujian Posisi Tubuh Berdiri atau Duduk

jian pada metode yang di gunakan di tugas akhir ini. Sedangkanpada e-health sensor juga demikian ketika menentukan posisi tubuhberdiri pada dua pengguna.

4.1.2 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Terlentang(Supine)

Posisi Tubuh terlentang merupakan posisi seperti tidur denganpunggung berada di bawah. Namun posisi tubuh terlentang tidakselalu pada bidang datar, oleh karena itu nilai pitch yang digunakanadalah kurang dari 40◦. Sedangkan nilai roll dari -40◦ hingga 40◦

digunakan agar dapat mendeteksi ketika pengguna sedikit miringketika terlentang. Sumbu akselerometer yang paling terhubung de-ngan posisi tubuh ini adalah nilai x, oleh karena itu nilai x diberinilai threshold kurang dari -0,5.

Tabel 4.3 menjelaskan threshold yang digunakan. Metode iniakan dilakukan pengujian sebanyak 10 kali dengan dibandingkan

57

Tabel 4.3: Nilai Threshold untuk posisi tubuh terlentang

dengan hasil yang dideteksi menggunakan sensor e-health. Pengu-jian dilakukan oleh 2 pengguna yaitu pengguna A dan pengguna B,berikut gambar 4.2 ketika pengujian posisi tubuh terlentang.

Gambar 4.2: Pengujian posisi tubuh terlentang

Hasil dari pengujian dari metode yang digunakan di tugasakhir ini menunjukkan bahwa 100% berhasil dapat menentukan po-sisi tubuh terlentang pada dua pengguna. Sedangkan pada e-healthsensor, posisi tubuh terlentang dapat mendeteksi 80 % pada duapengguna.

Error 20% pada sensor e-Health diakibatkan karena nilai thre-shold yang digunakan oleh sensor e-health untuk menentukan posi-si tubuh terlentang adalah pitch kurang dari 85◦. Sehingga ketikapengguna bangun sedikit dari posisi tubuh terlentang, dianggap olehsensor sudah pada posisi tubuh berdiri atau duduk. Untuk menen-

58

Tabel 4.4: Hasil Pengujian Posisi Tubuh Terlentang

tukan posisi tubuh terlentang pada sensor e-health diharuskan padaposisi terlentang sempurna. Sedangkan pada metode tugas akhir inidapat memperoleh 100% karena diberi threshold untuk pitch lebihkecil dari 40◦. Sehingga posisi terlentang yang ditentukan tidakharus posisi terlentang sempurna.

4.1.3 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Tertelung-kup (Prone)

Posisi Tubuh tertelungkup merupakan posisi yang berkebalik-an dari posisi tubuh terlentang dimana dada pengguna terletak pa-da bidang datar. Pada posisi tubuh ini sumbu x selalu bernilaipositif sehingga diberi threshold lebih besar dari 0,5. Posisi ketikatertelungkup tidak selalu pada bidang datar. Pada bidang sedikitmiring, dan dada pengguna menempel pada bidang datar dapat di-katakan posisi tubuh tersebut tertelungkup. Sehingga digunakan

nilai pitch lebih besar dari 40◦. Nilai roll -40◦ hingga 40◦ agar pa-sien dapat terbaca ketika sedikit bergerak-gerak ketika pada posisitubuh tertelungkup.

Tabel 4.5 menjelaskan threshold yang digunakan. Metode iniakan dilakukan pengujian sebanyak 10 kali dengan dibandingkandengan hasil yang dideteksi menggunakan sensor e-health. Pengu-jian dilakukan oleh 2 pengguna yaitu pengguna A dan pengguna B,berikut gambar 4.3 ketika pengujian posisi tubuh tertelungkup.

Hasil dari pengujian dari metode yang digunakan di tugasakhir ini menunjukkan bahwa 100% dapat menentukan posisi tubuhtertelungkup pada dua pengguna. Sedangkan pada e-health sensor,posisi tubuh tertelungkup dapat mendeteksi 90 % pada pengguna

59

Tabel 4.5: Nilai Threshold untuk posisi tubuh tertelungkup

Gambar 4.3: Pengujian posisi tubuh tertelungkup

A dan 70% pada pengguna B.

Tabel 4.6: Hasil Pengujian posisi tubuh Tertelungkup

Pada tabel 4.6, tidak ada kesalahan membaca posisi tubuh ter-telungkup ketika pengujian pada metode yang di gunakan di tugasakhir ini. Sedangkan pada e-health sensor, kesalahan mendeteksisebesar 10 % pada pengguna A dan 30% pada pengguna B. Halini karena sensor e-Health menggunakan i lebih besar dari 85◦ pa-

60

da pitch. Akibatnya ketika pengguna bergerak sedikit, sensor me-

nentukan posisi tubuh terlentang sebagai posisi tubuh berdiri ataududuk. Hal tersebut tidak tejadi pada metode yang digunakan ditugas akhir ini.

4.1.4 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Miring Ki-ri (Left Lateral Recumbent)

Posisi Tubuh miring kiri adalah posisi tubuh ketika penggu-na miring di bidang datar dengan pinggang kiri menyentuh bidangdatar. Nilai sumbu akselerometer yang dapat digunakan adalah ykarena nilai y selalu positif di posisi tubuh ini. Nilai threshold yangdapat digunakan adalah lebih besar dari 0,5 pada sumbu y. Agarsensor tetap mendapatkan nilai y ketika pengguna tidak sedang mi-ring dengan bidang datar maka digunakan nilai threshold untuk rolldengan lebih besar dari 40◦.

Tabel 4.7: Nilai Threshold untuk posisi tubuh miring kiri

Tabel 4.7 menjelaskan threshold yang digunakan. Metode iniakan dilakukan pengujian sebanyak 10 kali dengan dibandingkandengan hasil yang dideteksi menggunakan sensor e-health. Pengu-jian dilakukan oleh 2 pengguna yaitu pengguna A dan pengguna B,berikut gambar ketika pengujian posisi tubuh miring kiri.

Hasil dari pengujian dari metode yang digunakan di tugas

61

Gambar 4.4: Pengujian posisi tubuh miring kiri

akhir ini menunjukkan bahwa 100% dapat menentukan posisi tubuhmiring kiri. Sedangkan pada e-health sensor, posisi tubuh miringkiri 100 % dapat dideteksi.

Tabel 4.8: Hasil Pengujian Posisi Tubuh Miring Kiri

Tebel 4.8 menjelaskan tidak ada kesalahan membaca posisi tu-buh miring kiri ketika pengujian pada metode yang di gunakan ditugas akhir ini. Sedangkan pada e-health sensor, juga demikian.

4.1.5 Pengujian Keadaan Posisi Tubuh Miring Kan-an (Right Lateral Recumbent)

Posisi tubuh miring kanan adalah kebalikan dari posisi tubuhmiring kiri. Nilai sumbu akselerometer yang dapat digunakan jugay karena nilai y selalu negatif di posisi tubuh ini. Nilai thresholdyang dapat digunakan adalah kurang dari dari 0,5 pada sumbu y.Agar sensor dapat menentukan posisi tubuh ketika pengguna sedangsedikit miring dengan bidang datar maka digunakan nilai thresholduntuk roll dengan kurang dari 40◦.

Tabel 4.9 menjelaskan threshold yang digunakan. Metode iniakan dilakukan pengujian sebanyak 10 kali dengan dibandingkandengan hasil yang dideteksi menggunakan sensor e-Health. Pengu-

62

Tabel 4.9: Nilai Threshold untuk posisi tubuh miring kanan

jian dilakukan oleh 2 pengguna yaitu pengguna A dan pengguna B,berikut gambar 4.5 ketika pengujian posisi tubuh miring kanan.

Gambar 4.5: Pengujian posisi tubuh miring kanan

Hasil dari pengujian dari metode yang digunakan di tugasakhir ini menunjukkan bahwa 100% dapat menentukan posisi tu-buh miring kanan. Sedangkan pada e-health sensor, posisi tubuhmiring kanan dapat mendeteksi 100 %.

Tabel 4.10: Hasil Pengujian Posisi Tubuh Miring Kanan

63

Tidak ada kesalahan membaca posisi tubuh miring kanan keti-ka pengujian pada metode yang di gunakan di tugas akhir ini sepertidata pada tabel 4.10 . Sedangkan pada e-health sensor, kesalahanmendeteksi sebesar 0 % juga.

4.1.6 Analisis Hasil Keadaan Posisi Tubuh Pasien

Pada pengujian yang dilakukan di subbab sebelumnya dengan2 pengguna yaitu A dan B dapat dikumpulkan hasil yang dapatdilihat pada tabel 4.11 dan tabel 4.12.

Tabel 4.11: Hasil pengujian posisi tubuh pasien pada penggunaA

Tabel 4.12: Hasil pengujian posisi tubuh pasien pada pengguna B

Pada kedua tabel tersebut dapat diperoleh akurasi dari sistemyang dibuat untuk mendeteksi aktivitas normal pasien. Akurasi di-dapatkan dengan membagi total hasil terdeteksi tiap sensor dengantotal percobaan dan dikalikan 100% seperti pada persamaan 4.1 .

Accuracy =success

experiment total× 100% (4.1)

Maka didapat akurasi menentukan aktivitas normal pada peng-

64

guna A menggunakan sensor pada tugas ini sebesar 100% dan meng-gunakan sensor e-Health sebesar 94%. Pada pengguna B menggu-nakan sensor pada tugas akhir ini sebesar 100% dan menggunakansensor e-Health sebesar 90%. Sistem yang dibuat pada tugas akhirini dapat menentukan aktivitas normal pasien dengan baik. Rata-

rata akurasi menentukan aktivitas normal dengan sensor jatuh padatugas akhir ini sebesar 100% sedangkan pada sensor e-Health sebe-sar 93% pada 10 kali percobaan. Nilai 93% ini diakibatkan olehdeteksi yg kurang baik posisi tubuh tertelungkup dan terlentangpada sensor e-Health. Threshold untuk kedua posisi tubuh tersebutpada sensor e-Health menggunakan nilai pitch yang terlalu besarsehingga ketika pasien bergerak sedikit sudah dianggap ada padaposisi tubuh berdiri atau duduk.

4.2 Pengujian Jatuh dengan Algoritma Fall-Detection(Simple Threshold Parameter)

Tujuan dari pengujian jatuh dengan Algoritma Fall Detectiondengan Simple Threshold Parameter adalah menguji nilai thresho-ld untuk menentukan aktivitas jatuh. Aktivitas jatuh yang diujiadalah jatuh sempurna yaitu jatuh ke depan dan jatuh ke belakang.

Pengujian dilakukan dengan menggunakan perangkat keras sen-sor jatuh pada tugas akhir ini saja tanpa menggunakan e-HealthSensor. Karena e-Health sensor tidak dapat menentukan jatuh pa-sien, hanya dapat menentukan posisi tubuh pasien saja. Pengujianjuga dilakukan pada 2 orang yaitu pengguna A dan pengguna B ser-ta dilakukan sebanyak 10 kali. Pengguna A adalah laki-laki dengantinggi 173cm dan berat 63kg. Pengguna B juga laki-laki, dengantinggi 175cm dan berat 58kg.

Hasil keluaran dari pengujian ini dimaksudkan untuk menge-tahui persentase metode dalam tugas akhir ini berhasil menentukanaktivitas jatuh ke depan dan jatuh ke belakang.

4.2.1 Pengujian Jatuh Ke Depan

Jatuh dengan bagian depan tubuh pengguna berbenturan de-ngan lantai adalah jatuh ke depan. Pada pengujian ini digunakanthreshold pada sumbu z, berbeda dengan posisi tubuh tertelungkup.Pada bagian lampiran terdapat grafik visualisasi posisi tubuh ter-

65

telungkup serta Jatuh ke depan berdasarkan nilai x, y, z, pitch, rolldan alpha. Perbedaan paling mencolok pada dua aktivitas tersebutada pada sumbu z, dimana z bernilai cenderung konstan. Pada sa-at jatuh ke depan, nilai z bernilai negatif. Oleh karena itu diberithreshold kurang dari -0,5. Sedangkan nilai pitch karena jatuh ke

depan, maka nilai pitch diberi batas lebih besar dari 45◦. Agar te-tap terbaca ketika pasien sedikit miring ketika jatuh ke depan makadiberi batas antara -40◦ hingga 40◦. Pengambilan nilai thresholdini berdasarkan data grafik hasil keluaran akselerometer pada saatjatuh ke depan yang terdapat pada lampiran.

Tabel 4.13: Nilai Threshold untuk aktivitas jatuh ke depan

Sedangkan pada aktivitas jatuh ke depan, nilai yang palingunik adalah nilai alpha yang tiba-tiba naik drastis. Oleh karena itu,alpha diberi nilai batas lebih besar dari 0,8. Lebih detail data ter-tera pada tabel 4.13 . Pengujian dilakukan dengan membandingkankondisi sesungguhnya dengan metode pada tugas akhir ini. Aktivi-tas Jatuh akan diujikan kepada 2 orang yang berbeda sebanyak 10kali.

Hasil dari pengujian dari metode yang di gunakan di tugasakhir ini menunjukkan bahwa pengguna A dapat ditentukan jatuhke depan sebanyak 9 kali dari 10 pengujian. Sedangkan pada peng-guna B dapat ditentukan jatuh kedepan sebanyak 10 dari 10 pengu-

66

Gambar 4.6: Jatuh ke depan

jian.

Tabel 4.14: Pengujian Jatuh ke Depan

Kesalahan membaca pada aktivitas jatuh kedepan menggu-nakan metode ini dapat diakibatkan oleh permukaan lantai yangberkarpet spons tebal. Sehingga nilai alpha menjadi berkurang danberada di bawah threshold.

4.2.2 Pengujian Jatuh Ke Belakang

Jatuh dengan bagian punggung tubuh pengguna berbenturandengan lantai adalah jatuh ke belakang. Pada pengujian ini di berithreshold pada sumbu z, berbeda dengan posisi tubuh terlentangdimana z bernilai cenderung konstan. Pada saat jatuh ke depan,nilai z bernilai positif. Oleh karena itu diberi threshold lebih besardari 0,5. Sedangkan nilai pitch karena jatuh ke belakang, maka nilai

pitch diberi batas lebih kecil dari -45◦. Agar tetap terbaca ketikapasien sedikit miring ketika jatuh ke depan maka diberi batas antara-40◦ hingga 40◦. Pengambilan nilai threshold ini berdasarkan datagrafik hasil keluaran akselerometer pada saat jatuh ke belakang yangterdapat pada lampiran.

Sedangkan pada aktivitas jatuh ke belakang, nilai yang palingunik adalah nilai alpha yang tiba-tiba naik drastis. Oleh karena itu,

67

Tabel 4.15: Nilai Threshold untuk aktivitas jatuh ke belakang

alpha diberi nilai batas lebih besar dari 1. Lebih detail data terterapada tabel 4.15.Pengujian dilakukan dengan membandingkan kon-disi sesungguhnya dengan metode pada tugas akhir ini. AktivitasJatuh akan diujikan kepada 2 orang yang berbeda sebanyak 10 kali.

Gambar 4.7: Jatuh ke belakang

Hasil dari pengujian dari metode yang di gunakan di tugasakhir ini menunjukkan bahwa pengguna A dapat ditentukan jatuhke belakang sebanyak 8 kali dari 10 pengujian. Sedangkan padapengguna B dapat ditentukan jatuh ke belakang sebanyak 7 dari 10pengujian. Data hasil pengujian terdapat pada tabel 4.16

Kesalahan sensor menentukan aktivitas jatuh ke belakang dia-kibatkan oleh berat badan pengguna yang berbeda dan spons tebalyang digunakan untuk alas pengujian untuk melindungi penggunadari cedera yang sebenarnya. Sehingga nilai alpha pada aktivitasjatuh ke belakang ini berada di bawah threshold.

68

Tabel 4.16: Pengujian Jatuh ke Belakang

4.2.3 Analisis Hasil Pengujian Jatuh

Pada pengujian yang dilakukan di dua subbab sebelumnya da-pat diperoleh akurasi dari sistem yang dibuat untuk mendeteksi ak-tivitas jatuh. Akurasi didapatkan dari persamaan 4.1 seperti yangdilakukan pada analisis posisi tubuh pasien. Hasil pada tabel 4.17merupakan data pada pengujian jatuh ke depan dan ke belakangpada pengguna A dan pengguna B.

Tabel 4.17: Hasil pengujian jatuh pada 2 pengguna

Akurasi untuk menentukan jatuh ke depan pada dua peng-guna adalah 95%. Sedangkan akurasi untuk menentukan jatuh kebelakang pada dua pengguna adalah 75%. Maka akurasi rata-ratasensor jatuh untuk menentukan aktivitas jatuh secara keseluruhanadalah 85% pada 10 eksperimen.

Nilai 75% pada jatuh ke belakang diakibatkan karena jatuh kebelakang pada tiap pengguna berbeda-beda. Terkadang pada saatjatuh ke belakang, pengguna menggunakan tangannya untuk meno-pang badannya, langsung jatuh dengan bagian punggung memben-tur lantai, atau jatuh dengan badan sedikit miring. Sehingga nilaialpha menjadi lebih kecil daripada seharusnya.

69

4.3 Pengujian Lama Waktu Pengiriman Informasidengan Frekuensi Radio

Tujuan dari pengujian lama waktu pengiriman informasi de-ngan frekuensi radio adalah menguji seberapa besar rentang waktuyang dibutuhkan untuk mengirim informasi jatuh dari sensor ja-tuh ke Node kursi roda. Pengujian dilakukan dengan melakukanaktivitas jatuh dari jarak 1 hingga 10 meter dari node kursi roda.

Informasi yang dikirim adalah data string berupa ’j’, ’a’, ’t’,’u’, ’h’. Waktu diukur ketika sebelum karakter string pertama di-terima hingga berhasil mengirimkan karakter ’h’. Hasil keluarandari pengujian ini adalah nilai lama waktu dalam satuan detik tiapmeter antara kursi roda dan sensor jatuh seperti tabel 4.18.

Tabel 4.18: Pengujian lama waktu pengiriman informasi denganfrekuensi radio

Rata-rata waktu pengiriman informasi dari 10 pengujian ter-sebut adalah 0,13 detik untuk satu pengiriman. Lama waktu pengi-riman terbesar pada pengujian tersebut 0,207 detik dan lama waktuterkecil untuk satu pengiriman pada pengujian tersebut 0,103 detik.

4.3.1 Analisis Lama Waktu Pengiriman Informasidengan Frekuensi Radio

Dari data pada tabel 4.18 merupakan hasil dari pengujian de-ngan jarak yang terus bertambah dari 1 meter hingga 10 meter.

70

Idealnya semakin bertambah jarak pengiriman, delay untuk meng-irimkan pesan semakin bertambah. Jika dilihat kembali, terdapatpenurunan pada jarak 5 meter hingga 8 meter. Serta naik drastispada jarak 8 meter ke 9 meter.

Gambar 4.8: Grafik pengujian RF dan jarak

Hal tersebut karena interfensi dari gelombang elektromagne-tik lain di sekitar lingkungan pengujian yg mengakibatkan terdapatpenurunan tiba-tiba maupun kenaikan tiba tiba pada grafik gambar4.8. Namun tentunya penurunan tiba tiba dari jarak 4 meter hing-ga 8 meter merupakan hal yang baik, karena informasi jatuh pasiendapat dikirim lebih cepat ke paramedis. Rata-rata pengiriman wak-tu 0,13 dinilai cukup cepat untuk mengirimkan informasi jatuh daripasien menuju kursi roda.

4.4 Pengujian Penentuan Posisi di Luar RuanganMenggunakan GPS

Tujuan dari pengujian penentuan posisi di luar ruangan ada-lah menguji seberapa akurat informasi koordinat dari modul GPS.Pengujian dilakukan dengan membandingkan data posisi pasien se-benarnya dengan posisi pasien dari nilai keluaran posisi oleh modulGPS. Perbedaan jarak antara jarak sebenarnya dan jarak yang di-keluarkan oleh modul GPS dihitung dengan menggunakan GoogleMaps.

71

Gambar 4.9: Mengukur jarak lattitude dan longitude denganGoogle Maps

Hasil keluaran dari pengujian ini adalah koordinat Longitudedan Lattitude yang dikeluarkan oleh modul GPS dan error yangdihasilkan. Tabel 4.19 menjelaskan hasil keluaran modul GPS. Se-dangkan pada gambar 4.9 merupakan contoh pengukuran jarak de-ngan hasil dari Google Maps.

Tabel 4.19: Pengujian koordinat dengan GPS

Pada 10 kali pengujian, terdapat kesalahan membaca yang ber-variasi dari 4 meter hingga 22 meter. Nilai error terkecil adalah 4meter, dan nilai error terbesar adalah 22 meter. Sedangkan rata-rata error dari 10 kali pengujian ini adalah 12,6 meter.

72

4.4.1 Analisis Hasil Penentuan Posisi di Luar Ru-angan

Dari data yang di dapatkan pada tabel 4.19 tersebut dapatdiketahui jika error jarak dari nilai keluaran modul GPS berubah-ubah. Untuk lebih mempermudah, dapat dilihat visualisasi padagrafik 4.10.

Gambar 4.10: Grafik error penentuan posisi luar ruangan danrata-ratanya

Terdapat banyak faktor yang mempengaruhi error tersebutseperti adanya penundaan pada lapisan Ionosfer, ketinggian satelitdengan perangkat penerima, kesalahan clock satelit, kesalahan mul-tipath, pengurangan dan pelemahan ketelitian, kualitas perangkatkeras dan lain sebagainya. Pada pengujian ini, faktor yang banyakmempengaruhi adalah kesalahan multipath.

Kesalahan multipath terjadi apabila di area terbuka tempat pe-nerima sinyal GPS terdapat danau atau bangunan tinggi. Sehinggasinyal tidak langsung diterima perangkat menerima, namun mem-bentur bangunan terlebih dahulu. Pengujian ini dilakukan di tem-pat terbuka antara gedung AJ dan gedung B Teknik Elektro ITS.Kedua gedung tersebut berlantai empat, sedangkan area pengujian

73

diantara kedua gedung. Sehingga kesalahan multipath dapat terjadi.

Nilai error rata-rata 12,6 meter juga dianggap cukup baik ka-rena pada saat pasien terjatuh di luar ruangan, jarak 12,6 metermerupakan jarak yang tidak terlalu jauh dan mudah dilihat matamanusia normal.

4.5 Pengujian Penentuan Posisi di Dalam Ruang-an Menggunakan Kuat Sinyal Wi-Fi

Tujuan dari pengujian penentuan posisi di dalam ruangan ada-lah menguji seberapa akurat informasi koordinat dari kuat sinyalWi-Fi untuk menentukan posisi. Pengujian dilakukan di lingkung-an yang telah dikondisikan sedemikian rupa. Hasil dari pengujianini akan membandingkan data koordinat posisi pasien sebenarnyadengan koordinat posisi pasien dari nilai yang dikeluarkan oleh mo-dul Wi-Fi. Koordinat pasien didapatkan dari trilaterasi nilai jarakyang didapatkan dari kuat sinyal Wi-Fi.

Terdapat dua jenis pengujian penentuan posisi di dalam ru-angan menggunakan kuat sinyal Wi-Fi. Pengujian pertama adalahmenggunakan 3 buah AP (Access Point) yang sama yaitu AP yangdidesain pada sub-bab 3.6.2. Sedangkan Pengujian kedua menggu-nakan 2 buah AP yang sama dan 1 AP yang berbeda. Sehinggadapat diperoleh hasil bagaimana hubungan antara kuat sinyal ygideal dengan 3 AP yang sama dengan kuat sinyal yang tidak ideal.

4.5.1 Pengujian Penentuan Posisi Menggunakan 3Kuat Sinyal Wi-Fi yang Ideal

Tempat yang digunakan adalah area di dalam ruangan yangdibagi menjadi 4 x 5 grid dengan tiap grid berukuran 1 x 1 meterseperti pada gambar 4.11. Pemancar Wi-Fi diletakkan diatas mejadengan ketinggian sama dengan pinggang pengguna.

Semua AP diletakkan pada koordinat tetap. AP dengan ssidNODE1 diletakkan pada koordinat (0,0), ssid NODE2 diletakkanpada koordinat (4,0) dengan begitu nilai d adalah 4, dan terakhirNODE3 diletakkan pada koordinat (2,5) yang berarti nilai i dan jadalah 2 dan 5. Nilai d, i dan j digunakan untuk mencari koordinatdengan rumus 3.4 serta rumus 3.5. Hasil keluaran dari pengujian

74

Gambar 4.11: Lingkungan Pengujian Pertama

ini adalah nilai koordinat posisi dan berapa nilai kesalahan diban-dingkan koordinat aslinya. Untuk mendapatkan nilai jarak dari kuatsinyal Wi-Fi atau rssi, dikumpulkan data jarak dan nilai rssi. Da-ta yang dikumpulkan diolah dengan regresi linear sederhana sepertipada rumus 4.2.

Y = a+ bX (4.2)

X adalah variabel penyebab atau variabel prediktor untuk be-saran kuat sinyal Wi-Fi dalam dBm (deciBell miliWatt). Y adalahvariabel akibat atau variabel respons untuk besaran jarak dalammeter. sedangkan a adalah konstanta dan b adalah koefisien regre-si. Untuk mendapatkan nilai a menggunakan rumus 4.3 dan untukmendapatkan nilai b menggunakan rumus 4.4.

a =(Σy)(Σx2)− (Σx)(Σxy)

n(Σx2)− (Σx)2(4.3)

b =n(Σxy)− (Σx)(Σy)

n(Σx2)− (Σx)2(4.4)

75

Banyak data jarak dan kuat sinyal Wi-Fi yg dikumpulkan se-banyak 20. Data tersebut terdiri dari data rssi dari 1 meter hingga7 meter. Data tersebut dihimpun dalam tabel 4.20.

Tabel 4.20: Data Tabel Bantu Antara Jarak dan Kuat Sinyal

Dari data pada tabel 4.20, diketahui nilai X kuadrat, Y ku-adrat, dan XY. Nilai tersebut dapat digunakan untuk menghitungnilai a dan b dari persamaan 4.3 serta 4.4. Sehingga nilai konstan-ta a sama dengan -8,503 dan nilai koefisien regresi b sama dengan-0,235. Jadi model persamaan regresinya untuk menentukan jarakseperti pada persamaan 4.5.

Y = −8, 503 +−0, 235X (4.5)

Jarak tiap AP dapat diukur menggunakan persamaan 4.5. Ko-ordinat (x,y) dapat diukur melalui rumus 3.4 dan rumus 3.4. Hasil

76

dari pengujiannya adalah seperti pada tabel ??. Nilai error di dapatmenggunakan rumus 4.6.

error =√

(yhasil − yriil)2 + (xhasil − xriil)2 (4.6)

Tabel 4.21: Data Tabel Hasil Pengujian Penentuan PosisiMenggunakan Kuat Sinyal Wi-Fi Ideal

Pada tabel 4.21 tersebut diketahui nilai error terbesar adalah2,348 meter dan error terkecil 0,444 meter. Rata-rata error dari10 percobaan adalah 1,457 meter. Adanya error ini karena datajarak tiap meternya yang berubah-ubah walaupun cenderung sema-kin besar jaraknya semakin kecil nilai rssi-nya. Beberapa hal lainnyadikarenakan kondisi gelombang radio yang terdapat pada ruanganpengujian, kondisi gedung, suhu dan cuaca.

4.5.2 Pengujian Penentuan Posisi Menggunakan Ku-at Sinyal Wi-Fi yang Tidak Ideal

Tempat yang digunakan sama seperti pada pengujian kuat si-nyal Wi-Fi yang ideal sebelumnya yaitu ruangan yang dibagi men-jadi 4 x 5 grid dengan tiap grid berukuran 1 x 1 meter seperti padagambar 4.12. Pemancar Wi-Fi diletakkan diatas meja dengan ke-tinggian sama dengan pinggang pengguna.

77

Gambar 4.12: Lingkungan Pengujian Kedua

Semua AP diletakkan pada koordinat Tetap. AP dengan ssidNODE2 dan NODE3 diletakkan pada koordinat seperti pengujiansebelumnya. Sedangkan AP dengan ssid B201-AP menggantikanAP dengan ssid NODE1. Karena perangkat keras AP dengn ssidB201-AP berbeda dan jenis antena juga berbeda, maka perlu pe-ngumpulan ulang data jarak dan nilai rssi khusus untuk AP ini.Data yang dikumpulkan untuk menentukan persamaan regresi line-ar sederhana seperti pada rumus 4.2 . Persamaan tersebut untukmenentukan nilai jarak r1 pada gambar 4.12. Namun pada saatmenentukan jarak r2 dan r3, dapat menggunakan model persamaanregresi 4.5 seperti pengujian sebelumnya.

Tabel 4.22 adalah hasil pengumpulan data jarak dan rssi untukAP dengan ssid B201-AP. Diketahui nilai X kuadrat, Y kuadrat, danXY. Sehingga nilai konstanta dari persamaan 4.3 dan 4.4 adalah asama dengan -9,919 dan b sama dengan -0,248. Jadi persamaanmodel regresi untuk menentukan jarak r1 ada pada persamaan 4.7.

Y = −9, 919− 0, 248X (4.7)

Hasil pengujian terdapat pada tabel 4.23. Koordinat sebenar-

78

Tabel 4.22: Data Tabel Bantu Antara Jarak dan Kuat Sinyal APdengan ssid B201-AP

nya diwakilkan dengan kolom Xseb dan Yseb, sedangkan koordinathasil dengan kolom Xhasil dan Yhasil. Pada tabel tersebut diketa-hui error terbesar adalah 2,565 meter dan error terkecil 0,502 meter.Rata-rata error dari 10 kali percobaan adalah 1,749 meter.

4.5.3 Analisis Hasil Penentuan Posisi di Dalam Ru-angan

Data hasil pengujian dengan kuat sinyal ideal pada tabel 4.21dan kuat sinyal berbeda (tidak ideal) pada tabel 4.23 memiliki rata-rata error yang berbeda. Rata-rata error pada pengujian kuat sinyalWi-Fi tidak ideal lebih besar 0,292 meter.

Grafik 4.13 menjelaskan perbedaan diantara keduanya. Fak-tor yang mempengaruhi besarnya error ini adalah kuat sinyal Wi-Fiyang berubah-ubah, kondisi ruangan, interfensi gelombang elektro-magnetik dan lain sebagainya. Penentuan posisi menggunakan kuat

79

Tabel 4.23: Data Tabel Hasil Pengujian Penentuan PosisiMenggunakan Kuat Sinyal Wi-Fi Tidak Ideal

Gambar 4.13: Grafik error pada kedua pengujian

sinyal Wi-Fi yang ideal lebih baik daripada tidak ideal. Namun er-ror 1,457 meter dari tempat pengujian 4 meter x 5 meter tentunyacukup besar. Sehingga ketelitian hasil kuat sinyal Wi-Fi untuk me-nentukan koordinat posisi pasien yang jatuh kurang baik.

4.6 Pengujian Lama Waktu Pengiriman InformasiMenggunakan SMS

Tujuan dari pengujian pengiriman informasi menggunakan SMSadalah menguji lama waktu pengiriman informasi pengguna terja-tuh dari aktivitas jatuh atau pasien membutuhkan bantuan terjadi,

80

hingga pesan diterima. Semakin kecil waktu yang diterima sema-kin bagus, berarti pasien jatuh dapat memberikan informasi kepadaparamedis lebih cepat. Pengujian ini juga dapat mewakili notifikasisms otomatis dan notifikasi sms menggunakan tombol bantuan. Ka-rena pembeda dari dua sistem notifikasi tersebut adalah trigger -nyasaja.

Pengujian ini dilakukan dengan cara mengirimkan sinyal jatuh,mendapatkan data waktu dari modul GPS hingga bagian penerimapesan. Data tersebut didapat dari interval nilai UTC dari GPS de-ngan waktu ketika pesan diterima oleh komputer paramedis. Waktuyang diukur dalam satuan detik dan pengujian dilakukan. Penguji-an dilakukan dengan menggunakan 2 operator berbeda dari modulGSM ke penerima pesan.

Gambar 4.14: SMS diterima saat pengujian

Hasil dari pengukuran ini adalah waktu dalam satuan detikseperti pada tabel 4.24 dan bentuk pesan yang diterima pada saatpengujian seperti pada gambar 4.14. Isi dari pesan tersebut adalahpasien jatuh, waktu UTC GPS, informasi longitude dan lattitude.

Dari tabel tersebut, rata-rata pengiriman pesan menggunakansms adalah 88,9 detik. Sedangkan waktu terkecil untuk mengirimk-an pesan adalah 63 detik dan waktu terlama untuk mengirimkanpesan adalah 118 detik.

4.6.1 Analisis Hasil Pengiriman Informasi Meng-gunakan SMS

Data pada tabel 4.24 merupakan hasil pengujian lama pengi-riman informasi menggunakan SMS. Terdapat variasi hasil lama pe-ngiriman pada tiap uji coba. Hasil tersebut selalu berbeda karenafaktor operator seluler, kondisi jaringan yang digunakan masing-masing operator. Faktor lainnya seperti waktu pengiriman. Waktupengiriman pada bukan jam sibuk akan lebih memperbesar lama

81

Tabel 4.24: Pengujian lama pengiriman notifikasi menggunakansms dalam satuan detik

waktu pengiriman.

Dari sisi perangkat keras pada tugas akhir ini, lama pengirim-an tersebut diakibatkan oleh GPS dan GSM terdapat dalam satumodul. Sehingga fungsinya tidak dapat digunakan secara bersama-sama. Pergantian dari GPS ke GSM membutuhkan delay waktu 20detik.

Gambar 4.15: Grafik lama pengiriman sms dan rata-rata

Pada gambar 4.15 merupakan grafik nilai rata-rata lama pe-ngiriman terhadap nilai lama pengiriman lainnya. Rata-rata pe-

82

ngiriman 88,9 detik cukup baik untuk mengirimkan pesan pasienterjatuh daripada mengirimkan informasinya secara manual tanpadibantu dengan teknologi.

83


84

BAB 5

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari hasil implementasi dan pengujian yang telah dilakukandapat ditarik beberapa kesimpulan:

1. Sistem dapat menentukan aktivitas normal pasien dengan baikpada keadaan posisi tubuh berdiri atau duduk, posisi tubuhterlentang (supine), posisi tubuh tertelungkup (prone), posisitubuh miring kiri (left lateral recumbent), posisi tubuh miringkanan (right-lateral recumbent) serta memiliki akurasi 100%dibandingkan 93% dengan sensor e-Health body position andfall.

2. Sistem dapat menentukan aktivitas jatuh ke depan dan jatuhke belakang dengan akurasi sebesar 95% pada jatuh ke depandan 75% pada jatuh ke belakang dengan menggunakan sebuahsensor akselerometer 3 sumbu.

3. Sistem memiliki rata-rata lama waktu pengiriman menggu-nakan frekuensi 433MHz yaitu 0,13 detik untuk mengirimkaninformasi jatuh dari sensor jatuh menuju node kursi roda.

4. Penentuan posisi pada luar ruangan menggunakan GPS me-miliki rata-rata error sekitar 12,6 meter. Nilai tersebut masihcukup baik karena berada dalam jarak pandang mata normalmanusia. Sehingga pada kondisi luar ruangan yg ideal, lapangdan datar, pasien terjatuh dapat terlihat dan ditolong.

5. Penentuan posisi di dalam ruangan menggunakan kuat sinyalWi-Fi yang dikonversi menjadi jarak dan menggunakan trila-terasi untuk mendapatkan koordinat memiliki error rata-ratacukup besar yaitu 1,457 meter pada lingkungan pengujian 4 x5 meter.

6. Sistem dapat mengirimkan notifikasi SMS yang berisi wak-tu jatuh, informasi longitude dan lattitude menuju paramedisdengan rata-rata lama waktu pengiriman 88,9 detik.

7. Alarm node kursi roda dapat bekerja dengan baik namun volu-me suara yang dikeluarkan buzzer yang memiliki volume mak-simal 85dBm/10cm kurang keras.

85

5.2 Saran

Untuk pengembangan lebih lanjut mengenai tugas akhir inidan untuk memberikan hasil pengujian yang lebih baik, penulismemberikan beberapa saran-saran seperti berikut :

1. Pembuatan perangkat keras yang lebih kecil dari perangkatkeras pada tugas ini yaitu 10,3 cm x 4,5 cm x 3,5 cm. Dengancara menggunakan ukuran baterai lebih kecil dan komponensensor dan mikrokontroller lebih kecil. Tujuannya agar sensordapat dicoba pada bagian tubuh lain pasien selain di pinggang.

2. Menggunakan sensor lebih dari satu agar dapat menentuk-an posisi tubuh pasien dan aktivitas jatuh lebih banyak danakurasi yang lebih besar. Seperti setengah terjatuh, sedikittersandung dan lain sebagainya.

3. Penggunaan sensor lain selain akselerometer 3 sumbu ataukombinasi sensor akselerometer 3 sumbu dengan sensor la-in seperti gyroscope, IMU, magnetometer, sensor getaran danlain-lain.

4. Menggunakan modul GSM yang terpisah dengan modul GPSagar lama waktu pengiriman notifikasi lebih cepat. Modulyang digunakan pada tugas akhir ini GSM dan GPS dalamsatu modul. Akibatnya kerja GSM dan GPS harus bergantiansehingga waktu pengiriman menjadi lebih lama.

5. Menggunakan komunikasi nirkabel lain selain komunikasi se-luler SMS. Perangkat GSM kurang dapat diandalkan karenadapat mengalami error seperti SIM sibuk, memory yg penuhsehingga pesan tidak terkirim, network timeout, perangkat si-buk dan lain-lain.

6. Menggunakan modul ESP8266 untuk mengirimkan informasijatuh pasien menuju database komputer server menggunakanWi-Fi.

7. Menggunakan kuat sinyal selain Wi-Fi, seperti Bluetooth 4.0Low-Energy untuk penentuan lokasi dalam ruangan yang lebihpresisi.

86

DAFTAR PUSTAKA

[1] F. Wu, H. Zhao, Y. Zhao, and H. Zhong, “Development ofa wearable-sensor-based fall detection system,” Internationaljournal of telemedicine and applications, vol. 2015, 2015. (Di-kutip pada halaman xi, 12, 13).

[2] M. Peden, K. McGee, and G. Sharma, “The injury chart book:a graphical overview of the global burden of injuries,” Geneva:World Health Organization, vol. 5, 2002. (Dikutip pada ha-laman 1).

[3] K. E. Thomas, J. A. Stevens, K. Sarmiento, and M. M. Wa-ld, “Fall-related traumatic brain injury deaths and hospitaliza-tions among older adultsunited states, 2005,” Journal of safetyresearch, vol. 39, no. 3, pp. 269–272, 2008. No citations.

[4] “Causes elderly people to fall.” http://www.agingcare.com/

Articles/Falls-in-elderly-people133953.htm. Terakhirdiakses pada tanggal 18 Mei 2015. (Dikutip pada halaman2).

[5] B.-J. Lee, S.-F. Su, and I. Rudas, “Content-independentimage processing based fall detection,” in System Scienceand Engineering (ICSSE), 2011 International Conference on,pp. 654–659, IEEE, 2011. (Dikutip pada halaman 2).

[6] H.-W. Tzeng, M.-Y. Chen, and M.-Y. Chen, “Design of falldetection system with floor pressure and infrared image,” inSystem Science and Engineering (ICSSE), 2010 InternationalConference on, pp. 131–135, IEEE, 2010. (Dikutip pada ha-laman 2).

[7] P. Salgado and P. Afonso, “Fall body detection algorithm basedon tri-accelerometer sensors,” in Computational Intelligenceand Informatics (CINTI), 2013 IEEE 14th InternationalSymposium on, pp. 355–358, IEEE, 2013. (Dikutip pada ha-laman 2).

[8] T. Zhang, J. Wang, L. Xu, and P. Liu, “Fall detection bywearable sensor and one-class svm algorithm,” in Intelligent

87

http://www.agingcare.com/Articles/Falls-in-elderly-people133953.htm

http://www.agingcare.com/Articles/Falls-in-elderly-people133953.htm

Computing in Signal Processing and Pattern Recognition,pp. 858–863, Springer, 2006. (Dikutip pada halaman 12).

[9] L. AI, “People tracking system using global positioning systemand global system for mobile communication,” 2013. (Dikutippada halaman 16).

[10] R. Broida, How to do everything with your GPS. McGraw-Hill/Osborne, 2004. (Dikutip pada halaman 16).

[11] G. Xu, GPS: theory, algorithms and applications. SpringerScience & Business Media, 2007. (Dikutip pada halaman 16).

[12] “At commands set sim548c.” http://www.dfrobot.com/

image/data/TEL0051. Terakhir diakses pada Oktober 2015.(Dikutip pada halaman 18).

[13] “Wi-fi.” https://simple.wikipedia.org/wiki/Wi-Fi. Tera-khir diakses pada Oktober 2015. (Dikutip pada halaman 18,34).

[14] “How does rssi (dbm) relate to signal quali-ty (percent) ?.” http://www.speedguide.net/faq/

how-does-rssi-dbm-relate-to-signal-quality-percent-439.Terakhir diakses pada November 2015. (Dikutip pada halaman20).

[15] “What is an embedded system?.” http://web.eecs.umich.

edu/jfr/embeddedctrls/files/Lecture1.pdf. Terakhir di-akses pada November 2015. (Dikutip pada halaman 22).

[16] “Advanced arduino accelerometer guide : Converting analogreading to g-forces.” https://goo.gl/B9sJ3L. Terakhir diak-ses pada Agustus 2015. (Dikutip pada halaman 38, 40).

[17] M. Pedley, “High precision calibration of a three-axis accelero-meter,” Freescale Semiconductor Application Note, DocumentNumber: AN4399, Rev, vol. 1, 2013. (Dikutip pada halaman39).

88

http://www.dfrobot.com/image/data/TEL0051

http://www.dfrobot.com/image/data/TEL0051

https://simple.wikipedia.org/wiki/Wi-Fi

http://www.speedguide.net/faq/how-does-rssi-dbm-relate-to-signal-quality-percent-439

http://www.speedguide.net/faq/how-does-rssi-dbm-relate-to-signal-quality-percent-439

http://web.eecs.umich.edu/jfr/embeddedctrls/files/Lecture1.pdf

http://web.eecs.umich.edu/jfr/embeddedctrls/files/Lecture1.pdf

https://goo.gl/B9sJ3L

LAMPIRAN

Data pada poin 1 sampai 6 adalah nilai keluaran dari percepatansumbu x, y, z, nilai pitch, nilai roll dan nilai alpha. Nilai tersebut di-dapatkan dari tiap posisi tubuh aktivitas normal. Pengambilan datamenggunakan aplikasi CoolTerm untuk mendapatkan dan menyimp-an nilai keluaran pada serial monitor. Selanjutnya data disimpandengan format .csv dan divisualisasikan menggunakan Google She-ets.

1. Data Posisi Tubuh Berdiri atau Duduk

Gambar 1: Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh berdiri atau duduk

89

Gambar 2: Data Nilai alpha pada posisi tubuh berdiri ataududuk

Gambar 3: Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh berdiriatau duduk

90

2. Data Posisi Tubuh Terlentang (Supine)

Gambar 4: Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh terlentang ataududuk

Gambar 5: Data Nilai alpha pada posisi tubuh terlentang ataududuk

91

Gambar 6: Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh terlentang

92

3. Data Posisi Tubuh Tertelungkup (Prone)

Gambar 7: Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh tertelungkup

Gambar 8: Data Nilai alpha pada posisi tubuh tertelungkup

93

Gambar 9: Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuhtertelungkup

94

4. Data Posisi Tubuh Miring Kiri (Left Lateral Decubitus)

Gambar 10: Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh miring kiri

Gambar 11: Data Nilai alpha pada posisi tubuh miring kiri

95

Gambar 12: Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh miringkiri

96

5. Data Posisi Tubuh Miring Kanan (Right Lateral Decubitus)

Gambar 13: Data Nilai x,y,z pada posisi tubuh miring kanan

Gambar 14: Data Nilai alpha pada posisi tubuh miring kanan

97

Gambar 15: Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh miringkanan

98

6. Data Aktivitas Jatuh Ke Depan

Gambar 16: Data Nilai x,y,z pada jatuh ke depan

Gambar 17: Data Nilai alpha pada jatuh ke depan

Gambar 18: Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh jatuh kedepan

99

7. Data Aktivitas Jatuh Ke Belakang

Gambar 19: Data Nilai x,y,z pada jatuh ke belakang

Gambar 20: Data Nilai alpha pada jatuh ke belakang

100

Gambar 21: Data Nilai pitch dan roll pada posisi tubuh jatuh kebelakang

101


102

BIOGRAFI PENULIS

Andi Rokhman Hermawan, lahir di Surabaya pada tanggal 31Januari 1993. Ia menyelesaikan jenjang Sekolah Dasar di SD NegeriWonokromo I/380 pada tahun 2005, kemudian melanjutkan pendi-dikan SMP di SMP Negeri 12 Surabaya dan lulus pada tahun 2008.Pada tahun 2011, penulis menyelesaikan pendidikan SMA di SMANegeri 5 Surabaya. Setelah lulus dari jenjang SMA, penulis melan-jutkan pendidikan di Institut Teknologi Sepuluh Nopember denganmengambil Jurusan Teknik Elektro. Pada semester kelima, penulismengambil konsentrasi bidang studi Teknik Komputer dan Telema-tika. Penulis Selama menempuh pendidikan kuliah, mengikuti UnitKegiatan Mahasiwa (UKM) Robotika dan mengikuti beberapa kom-petisi karya ilmiah seperti Program Kreatifitas Mahasiswa.

103


104

sistem penentuan posisi dan deteksi jatuh pasien...

Documents