37
Bab III Perancangan Sistem
Dalam bab ini dibahas secara mendetil konsep dan langkah pembuatan program yang akan diujikan pada subyek penelitian atau naracoba, protokol percobaan pada naracoba, dan uji statistik yang akan digunakan untuk menganalisis hasil uji. Program yang akan dibuat merupakan implementasi analisis VLJ yang telah dibahas pada bab sebelumnya. Tujuan program tersebut adalah memudahkan pengguna untuk mendapatkan hasil analisis dari data interval R-R secara otomatis dan selanjutnya dikembangkan untuk memperoleh respons otonom terhadap stimulus musik yang berbeda. Sebelum pembahasan tentang program yang dibuat maka dijelaskan terlebih dahulu spesifikasi dan kemampuan program yang dijadikan acuan.
III.1 Performa Program Acuan
Program atau perangkat lunak yang diambil sebagai acuan untuk pengembangan program adalah Software for advanced HRV analysis yang dibuat oleh Niskanen (2002) dari Departemen Fisika Terapan, Universitas Kuopio, Finlandia. Program ini didapat dari hasil penelusuran Internet dan diberikan duplikat secara cuma-cuma namun dengan izin grup peneliti tersebut. Program sejenis untuk analisis HRV umumnya disediakan melalui Internet dalam format komersial. Program acuan ini dipilih dengan alasan kehandalan dan autentikasi sebab program merupakan produk akademis. Dengan program acuan ini, peneliti bermaksud membuat program sejenis secara mandiri agar didapat performa yang minimal setara atau bahkan lebih baik.
Program dibangun menggunakan program Matlab 6.1 (rilis 12.1). Versi final program tersebut telah dikompilasi menjadi aplikasi stand-alone berbasis bahasa C. Kemampuan program tersebut adalah perhitungan analisis HRV menurut domain waktu dan domain frekuensi yang umum digunakan. Setelah analisis dilakukan, program dapat menghasilkan sebuah lembar laporan yang dapat disimpan atau dicetak. Masukan data interval RR ditentukan dalam format teks
38
ASCII. Tampilan antarmuka disusun sedemikian rupa sehingga mudah digunakan. Secara lebih jelas dapat dilihat pada gambar III.1. berikut.
Gambar III.1. Tampilan utama program acuan HRV analysis
GUI dibagi atas tiga segmen, yakni segmen data browser pada sisi atas layar, segmen opsi analisis pada sisi kiri bawah dan segmen hasil pada sisi kanan bawah. Nilai-nilai opsi analisis yang ditunjukkan pada gambar di atas adalah nilai baku yang disediakan oleh program. Interpolasi yang digunakan menggunakan metode kubik dengan laju sebesar 4 Hz. Cakupan data dapat diubah dengan mudah dengan menggeser garis pembatas pada segmen data browser. Segmen hasil terdiri dari empat seksi yakni spektrum FFT dan spektrum AR (domain frekuensi), statistik (domain waktu) dan plot Poincare. Detrending disediakan dengan berbagai pilihan metode dan dapat pula dinonaktifkan. Detrending diperlukan untuk mengkoreksi hasil SDNN dan mempertegas hasil pita frekuensi VLF.
39
Selanjutnya, laporan hasil ditampilkan dalam suatu lembar yang berisikan semua segmen sebelumnya. Laporan tersebut ditunjukkan pada gambar III.2. berikut.
Gambar III.2. Tampilan laporan program acuan HRV analysis
Program tersebut dirancang untuk bekerja dalam sistem Windows. Setelah dilakukan instalasi dari file instalasinya dengan ukuran 11 MB maka program secara keseluruhan memiliki ukuran sebesar 30 MB. Program dapat dijalankan langsung (executable) tanpa melalui Matlab terlebih dahulu.
Selanjutnya, setelah mempelajari fitur-fitur yang ditampilkan pada perangkat lunak tersebut maka dilakukan perancangan perangkat lunak baru dengan penempatan beberapa fitur yang sama dan pengembangan sesuai eksperimen.
40 III.2 Perancangan Perangkat Lunak Baru
III.2.1 Perancangan Tampilan Antarmuka (GUI) Program AnalisatorHRV Perangkat lunak yang akan digunakan untuk membuat tampilan antarmuka pengguna adalah Matlab® versi 7.5 (rilis 2007b). Matlab adalah program yang dibuat oleh MathWorks™ sejak tahun 1996 dan telah mengalami revisi beberapa kali. Matlab adalah pemrograman bahasa tinggi yang memiliki kemampuan yang teruji untuk keperluan teknik dan sains dalam hal komputasi, visualisasi dan pemograman. Sesuai kependekan namanya, Matlab menggunakan elemen basis data dalam format larik (array). Matlab memiliki fitur-fitur yang terus dikembangkan sesuai dengan keperluan pengguna, yakni berbagai macam toolbox, konektiviti dengan peron lain (platform) dan Simulink.
Gambar III.3. Rancangan Grafik Antarmuka (GUI) program AnalisatorHRV v 1.0
Salah satu fitur yang digunakan dalam penelitian ini adalah aplikasi Graphical User Interface (GUI). GUI merupakan peraga grafik yang berisi alat atau komponen yang memberikan pengguna kesempatan untuk berinteraksi. Selain itu GUI sangat berperan dalam memberikan sentuhan kepuasan bagi pengguna secara visual. Kelebihan Matlab dalam aplikasi GUI adalah kemampuan untuk menampilkan data dalam bentuk tabular atau plot serta mengelompokkan komponen yang berhubungan. Matlab mengemas GUI dalam fitur yang dinamakan GUI Development Environment (GUIDE).
Sebelum melakukan pemrograman GUI, langkah pertama adalah membuat tata letak (layout) tampilan program akhir secara lengkap. Ukuran awal GUI atau
Desain Antarmuka Panel Navigasi Panel Masukan Panel Proses Panel Keluaran 1 Panel Keluaran 2
41
tampilan keseluruhan tidak difiksasi sebab disesuaikan dengan besarnya komponen yang akan dituangkan. GUI lalu dibagi berdasarkan panel sebanyak 5, yang terdiri atas panel navigasi, panel masukan, panel proses, panel grafik dan panel statistik. Dasar pembagian panel tersebut adalah alur program, yakni menerima masukan data diskrit berupa interval R-R, lalu diproses berdasarkan metode-metode analisis VLJ dan akhirnya ditampilkan secara grafik dan statistik. Secara lebih detil, komponen-komponen yang termuat dalam masing-masing panel tersebut dijelaskan berikut ini. Sebagai catatan, bahwa kata-kata yang digunakan sedapat mungkin menggunakan bahasa Indonesia dengan alasan karakteristik pengguna dan rasa kebangsaan. Program aplikasi ini diberikan nama AnalisatorHRV v 1.0.
a. Panel Navigasi
Gambar III.4. Tampilan panel Navigasi program AnalisatorHRV v 1.0
Berisikan menu dan tombol toolbar. Menu terbagi atas tiga, yakni Arsip, Laporan, dan Bantuan. Menu Arsip memiliki submenu perintah Simpan dan Keluar. Menu Laporan memiliki submenu perintah Lembar Laporan 1, Lembar Laporan 2 dan Lembar Laporan Total. Menu Bantuan memiliki submenu Tentang dan Frequently Asked Questions (FAQ). Terdapat pula empat icon yang berfungsi sebagai penyimpan, pencetak, panduan penggunaan program dan data cursor. Data cursor berguna untuk menampilkan angka pada grafik yang sesuai dengan posisi tetikus. Posisi panel terletak pada bagian paling atas tampilan keseluruhan.
42 b. Panel Masukan
Gambar III.5. Tampilan panel Masukan program AnalisatorHRV v 1.0
Berisikan dua sub panel yang masing-masing berisi satu axes (istilah GUIDE untuk komponen grafik), satu penggeser (slider), satu tombol dan satu teks statik. Axes untuk menampilkan data interval R-R yang ditunjukkan bersama garis penghubung antar data diskrit. Penggeser untuk mengatasi keterbatasan sudut pandang aksis-x dalam tampilan dua dimensi. Teks statik menunjukkan sumber file data tersebut diambil. Tombol Ambil Data bila ditekan akan menampilkan jendela untuk mengambil file data dari harddisk. Dua subpanel bermanfaat untuk membandingkan secara langsung data hasil eksperimen pada sebelum, sedang atau sesudah perlakuan atau stimulus. Posisi terletak pada bagian tengah layar tampilan. Panel tersebut tampil saat pertama program dijalankan dan sebagai syarat untuk membuka panel lainnya. Posisi panel terletak pada bagian tengah atas tampilan keseluruhan.
43 c. Panel Proses
Gambar III.6. Tampilan panel Proses program AnalisatorHRV v 1.0
Berisikan lima subpanel, yakni seleksi data, interpolasi data, detrending, estimasi spektrum dan pita frekuensi. Panel proses digunakan untuk memberikan parameter pengolahan kedua data interval RR yang telah dimasukkan sesuai dengan yang dikehendaki oleh pengguna program. Subpanel seleksi data digunakan untuk mengurangi cakupan data yang telah ada sesuai kebutuhan. Durasi akan berubah secara otomatis sesuai rentang data yang ditentukan. Subpanel interpolasi data digunakan untuk menentukan besarnya laju interpolasi yang diinginkan sebab pada dasarnya data interval RR tersebut adalah data yang iregular. Interpolasi dibutuhkan agar didapatkan data yang regular untuk pengolahan estimasi spektrum. Detrending adalah suatu proses yang terintegrasi dalam program ini untuk pengolahan data interval RR tersebut. Pengguna program
44
tetap harus memasukkan parameter alpha dalam opsi detrending. Estimasi spektrum terdiri dari empat opsi, yakni jumlah titik, lebar window, overlap window dan susunan model AR. Ketiga pertama adalah opsi untuk parameter spektrum menggunakan metode FFT, sedangkan opsi terakhir untuk parameter spektrum menggunkan metode AR (autoregresi). Subpanel terakhir adalah batasan pita frekuensi yang diinginkan, walau sebenarnya telah ada ketentuan baku rentang pita-pita tersebut. Nilai-nilai yang ditampilkan pada gambar III.3 tersebut adalah nilai baku yang ditentukan dalam program ini, sehingga apabila terdapat perubahan maka nilai baku dapat dikembalikan dengan menekan tombol ‘Pilih nilai baku saja!’. Posisi panel terletak pada bagian kiri tampilan keseluruhan.
d. Panel Keluaran Domain Frekuensi
Gambar III.7. Tampilan panel Keluaran program AnalisatorHRV v 1.0
Berisikan tiga tombol dan dua axes. Axes untuk menampilkan grafik hasil dari perhitungan parameter dan spektrum yang dilanjutkan dari tahap proses. Tiga tombol terdiri atas Spektrum FFT, Spektrum AutoRegresi (AR) dan Respons Otonom yang masing-masing mengacu pada axes secara tidak bersamaan. Selain itu, di antara kedua axes terdapat tabel yang menampilkan kuantisasi dari periodogram. Pada subpanel spektrum AR terdapat opsi tambahan berupa pilihan metode AR yang diinginkan, yakni menurut Modified Covariance, Burg atau Yule-Walker. Pada program ini dipilih opsi modified covariance sebagai baku. Subpanel respons otonom adalah fitur baru yang diunggulkan pada program ini
45
sebab tidak tersedia pada program acuan. Terdapat dua axes, yakni Fungsi Transfer menurut Welch dan plot Simpatik-Parasimpatik. Axes yang kedua merupakan inovasi pada program ini dan sangat bermanfaat untuk dapat melihat dengan singkat deviasi otonom yang terjadi pada data. Posisi panel terletak pada bagian tengah bawah tampilan keseluruhan.
e. Panel Keluaran Statistik Domain Waktu
Gambar III.8. Tampilan panel Statistik program AnalisatorHRV v 1.0
Berisikan tombol tunggal yakni tombol domain waktu. Pengolahan data secara domain waktu dapat dilakukan dengan dua metode, yakni statistik dan geometrik. Pada program ini hanya dipilih metode statistik sebab metode tersebut yang lebih umum dibutuhkan. Statistik ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik histogram. Sebagaimana panel-panel lainnya maka kedua data ditampilkan bersamaan. Posisi panel terletak pada bagian kanan atas tampilan keseluruhan.
Kesemua komponen tersebut digabung menjadi satu kesatuan dalam jendela GUI utama yang diperlihatkan pada gambar III.8. berikut ini dengan ukuran akhir adalah 1086 x 659 piksel.
46
Gambar III.9. Tampilan utama program AnalisatorHRV v 1.0
Dapat dilihat bahwa tata letak GUI lebih mudah dan lebih interaktif daripada program acuan jika pengguna membutuhkan perbandingan dua eksperimen dengan durasi pendek sekaligus. Komponen warna dipilih sedemikian rupa agar lembut ditatap oleh pengguna. Data 1 diwakilkan dengan warna hijau dan data 2 diwakilkan dengan warna merah. Pita frekuensi ditampilkan dengan warna masing-masing. Domain waktu dan domain frekuensi dapat dilihat secara bersamaan. Selain itu program ini telah dilengkapi dengan pesan-pesan singkat yang akan muncul bila pengguna melakukan kesalahan langkah dalam penggunaan program.
III.2.2 Perancangan Kode-kode Program
Setelah merancang tata letak GUI, maka langkah selanjutnya adalah merancang bagaimana setiap komponen dalam GUI dijalankan. Alur program yang akan dijalankan adalah sebagai berikut.
47
Gambar III.10. Alur program AnalisatorHRV v 1.0
Program ini dirancang berbasis GUI, oleh karena itu muara sebagian besar komponen alur adalah tampilan antarmuka itu sendiri. Program ini diawali dengan
M as uk an D at a Pr os es D at a
48
eksekusi program aplikasi yang dapat berjalan standalone dalam sistem Windows. Pertama kali program dieksekusi akan menampilkan suatu permintaan untuk memasukkan data masukan berupa interval RR. Masukan data harus tersedia dua buah yang masing-masing berdurasi maksimal lima menit. Setelah data masukan dimasukkan dan disimpan dalam memori komputer maka langkah selanjutnya adalah pengaturan parameter untuk analisis yang dilakukan secara manual oleh pengguna program. Nilai-nilai parameter yang baku disediakan pada tampilan program sehingga pada dasarnya pengguna cukup memakai nilai yang telah ada. Bagian masukan tersebut direpresentasikan dengan warna merah maroon. Setelah itu, proses dijalankan secara otomatis oleh program berupa interpolasi dengan metode spline kubik, detrending dan konversi domain waktu menjadi domain frekuensi menggunakan baik metode FFT ataupun AR. Bagian proses tersebut direpresentasikan dengan warna jingga. Selanjutnya adalah penampilan hasil olahan data tersebut dalam statistik untuk domain waktu dan periodogram untuk domain frekuensi. Hal baru yang ditawarkan dalam program ini adalah tampilan respons otonomik yang tidak lain adalah plot komponen simpatik dan parasimpatik. Semua tampilan dapat disajikan dalam suatu laporan yang selanjutnya dapat disimpan atau dicetak. Program ini diakhiri dengan mengeksekusi pilihan keluar atau close.
III.2.2.1 Modul Masukan
Berikut ini diterangkan pseudocode dari program yang digolongkan dalam blok atau modul masukan.
%% === eksekusi fungsi tombol plot data 1 === % pembersihan axes
Bersihkan semua axes
Setel semua modul lain terselubung % pengambilan data RRI-1
Buka jendela baru pemilihan file (.txt) Simpan file dalam variabel A
Buat absis waktu dari A Tentukan batasan A Plot A dalam axes 1 Berikan label bagi grafik A
49 %% === eksekusi fungsi tombol plot data 2 === % pembersihan axes
Bersihkan semua axes kecuali axes 1 Setel semua modul lain terselubung % pengambilan data RRI-2
Buka jendela baru pemilihan file (.txt) Simpan file dalam variabel B
Buat absis waktu dari B Tentukan batasan B Plot B dalam axes 2 Berikan label bagi grafik B
%% === eksekusi fungsi penggeser === Ambil titik nilai dari axes 1 atau 2 Setel nilai baru sesuai penggeser
Gambar III.11. Pseudocode modul masukan program AnalisatorHRV
Data yang diambil dalam format teks (*.txt) dengan mengklik tombol “Plot!”. Data disediakan dalam dua ruangan, yakni Data 1 dan Data 2. Tujuan pembagian ini adalah penyesuaian dengan model eksperimen, yakni usaha membandingkan antara lima menit pertama dengan lima menit kedua sesuai tahap eksperimen yang dirancang. Fungsi Matlab yang digunakan adalah uigetfile yang berguna untuk mengambil suatu file dalam bentuk dialog interaktif. File yang diambil disimpan dalam bentuk nama file dan ekstensinya. File yang tersedia adalah hasil data interval RR dari Biopac berupa angka riil yang telah disusun secara vektor vertikal. Satuannya secara abstrak adalah ms. File lalu disimpan dalam variabel A untuk Data 1 dan B untuk Data 2 menggunakan fungsi Matlab dlmread.
Data yang diambil adalah data yang diplot sebagai ordinat dalam aksis grafik. Sedangkan absis yang juga harus merupakan satuan waktu didapatkan melalui pengolahan data tersebut. Plot antara waktu dengan waktu merupakan konsensus pembentukan domain waktu interval RR. Metode yang digunakan untuk pengolahan tersebut adalah sebagai berikut. Variabel A atau B tidak lain adalah sebuah matriks dengan dimensi tunggal atau disebut juga vektor dalam Matlab.
Tampilan data 1 dan data 2 berupa sebuah sinyal dalam domain waktu namun data masih tersebar secara iregular. Penggeser (slider) ditempatkan untuk melihat
50
grafik yang melebihi batas axes. Pada versi 1.0 ini axes memang dibatasi untuk durasi maksimal adalah 300 detik atau 5 menit.
Modul ini bila ditampilkan dalam mode alur program adalah sebagai berikut.
51 III.2.2.2 Modul Proses
Sebelum melangkah kepada pembahasan tentang modul proses, berikut ini diterangkan pseudocode dari program yang digolongkan dalam blok pre-proses. Hal tersebut berbeda pada tampilan yakni pre-proses diberi nama sebagai proses, namun secara alur program tidak demikian. Alur program modul proses sebenarnya beririsan dengan pseudocode modul keluaran.
%% === eksekusi tombol baku ===
Tentukan nilai minimal dan maksimal data 1 dan 2 Setel semua parameter sesuai nilai baku
%% === eksekusi isian parameter === Simpan nilai minimal data 1 jika diubah Simpan nilai maksimal data 1 jika diubah Simpan nilai minimal data 2 jika diubah Simpan nilai maksimal data 2 jika diubah
Setel durasi untuk data 1 dan data 2 sesuai nilai tersebut Simpan nilai interpolasi jika diubah
Simpan nilai jumlah titik FFT data 1 jika diubah Simpan nilai lebar jendela FFT data 1 jika diubah Simpan nilai overlap jendela FFT data 1 jika diubah Simpan nilai orde AR data 1 jika diubah
Simpan nilai jumlah titik FFT data 2 jika diubah Simpan nilai lebar jendela FFT data 2 jika diubah Simpan nilai overlap jendela FFT data 2 jika diubah Simpan nilai orde AR data 2 jika diubah
Simpan nilai pita VLF awal jika diubah Simpan nilai pita VLF akhir jika diubah Simpan nilai pita LF awal jika diubah Simpan nilai pita LF akhir jika diubah Simpan nilai pita HF awal jika diubah Simpan nilai pita HF akhir jika diubah Simpan nilai alfa detrending jika diubah
Gambar III.13. Pseudocode modul proses program AnalisatorHRV
Blok program tersebut adalah nilai-nilai yang dibutuhkan sebagai parameter pengolahan data selanjutnya. Pengguna program dapat memasukkan nilai-nilai yang diinginkan. Tombol baku disediakan untuk memastikan pengguna tetap menggunakan nilai baku yang telah disediakan. Tombol baku tersebut mengacu pada ketentuan standar panduan internasional, sedangkan nilai interpolasi, orde AR dan detrending mengacu pada program acuan. Nilai baku tersebut diterangkan dalam tabel III.1. berikut ini.
52
Batasan data 1 dan data 2 ditentukan sebesar 300 detik disebabkan peneliti ingin menggunakan program tersebut sesuai kebutuhan eksperimen. Eksperimen dilakukan pada subyek dengan memberikan stimulus auditorik selama 2 x 5 menit, oleh karena itu 5 menit pertama disebut sebagai Data 1 dan 5 menit kedua disebut sebagai Data 2. Durasi data akan berubah secara otomatis bila pengguna program mengubah nilai minimal atau maksimal data tersebut.
Tabel III.1. Nilai baku pada modul proses program AnalisatorHRV
Opsi Nilai Baku Satuan
Data 1 awal 0 sekon
Data 1 akhir 300 sekon
Data 2 awal 0 sekon
Data 2 akhir 300 sekon Durasi data 1 300 sekon Durasi data 2 300 sekon
Interpolasi 4 Hz
Alpha of detrending 1000 kali
Jumlah titik data 1 1024 satuan Jumlah titik data 2 1024 satuan Lebar jendela (window) data 1 1024 satuan Lebar jendela (window) data 2 1024 satuan
Overlap window data 1 512 satuan
Overlap window data 2 512 satuan
orde AR 16 satuan pita VLF minimal 0 Hz pita VLF maksimal 0,04 Hz pita LF minimal 0,04 Hz pita LF maksimal 0,15 Hz pita HF minimal 0,15 Hz pita HF maksimal 0,14 Hz
Interpolasi yang dipilih dalam program ini menggunakan metode spline kubik. Dalam pemilihan metode interpolasi yang sesuai terdapat pertimbangan atas dasar kecepatan, memori dan kemulusan (smoothness). Tawar-menawar (trade-off) antara memori dan kemulusan menentukan keputusan tersebut. Fungsi interpolasi yang disediakan Matlab untuk data satu dimensi adalah empat buah, yakni nearest neighbor, lanjar (linear), spline kubik dan kubik. Nearest neighbor merupakan metode tercepat namun menghasilkan hasil kemulusan terburuk. Metode lanjar membutuhkan memori lebih besar dan waktu komputasi lebih banyak namun hasil yang didapatkan kontinu dan kemiringan berubah pada titik verteks. Interpolasi
53
dengan metode spline kubik memiliki waktu komputasi terlama namun membutuhkan memori lebih kecil dari kubik saja. Metode tersebut menghasilkan kemulusan yang terbaik. Terakhir, metode kubik membutuhkan memori dan waktu komputasi yang terbanyak.
Besarnya laju interpolasi menentukan berapa banyak nilai data baru yang dihasilkan di antara setiap nilai data sebelumnya. Nilai baku sebesar 4 Hz bermakna terdapat 3 angka baru hasil interpolasi di antara 2 angka yang berdekatan sebelumnya, sedangkan nilai yang dibolehkan untuk diubah oleh pengguna adalah rentang 0 – 100 Hz. Batasan 100 Hz ditentukan secara post hoc setelah dilakukan uji coba awal program dengan sampel data dari program acuan. Didapatkan kejenuhan komputasi setelah nilai tersebut pada komputer yang digunakan peneliti.
Detrending sangat berguna dalam memberikan kemulusan grafik keluaran. Nilai alfa yang diberikan sebesar 1000 kali adalah mengikuti nilai yang diberikan oleh program acuan dan ternyata setelah dibuktikan secara post hoc dengan nilai alfa 500, 750, 1250 dan 1500, maka nilai tersebut yang paling sesuai. Proses ini tersedia secara integral dalam program sehingga pengguna tidak dapat menonaktifkan opsi ini.
Jumlah titik yang dibutuhkan untuk pengolahan FFT adalah 1024 menurut rekomendasi yang dikeluarkan dalam panduan internasional. Selanjutnya lebar tingkap (window) ditentukan sebesar 1024 sesuai dengan nilai yang ditentukan pada program acuan. Lebar tingkap menggunakan metode Hamming tersebut dapat dibuktikan secara post hoc seperti di atas sehingga didapatkan bahwa dengan nilai tersebut dihasilkan konfigurasi grafik keluaran yang terbaik. Overlap tingkap sebenarnya secara otomatis bernilai 50% dari nilai lebar tingkap yakni 512 sesuai teori yang ada namun hal ini dapat diubah sesuai keinginan pengguna. Nilai orde AR sebesar 16 ditentukan sesuai program acuan. Nilai tingkap dan orde tersebut dibutuhkan untuk membentuk periodogram yang sesuai.
54
Modul proses bila ditampilkan dalam mode alur program adalah sebagai berikut.
55
Selanjutnya, opsi terbawah dalam modul pre-roses adalah penentuan batasan pita frekuensi periodogram. Opsi ini adalah opsi yang sebetulnya tidak perlu diubah-ubah sama sekali sebab telah menjadi ketentuan baku dalam panduan internasional namun pengguna tetap diberikan keleluasaan untuk mengubahnya sesuai keinginan. Nilai opsi tersebut digunakan pada modul keluaran.
III.2.2.3 Modul Keluaran Domain Frekuensi
Berikut ini diterangkan pseudocode dari program yang digolongkan dalam blok atau modul keluaran.
%% === eksekusi tombol spektrum FFT === Bersihkan tabel dan siapkan axes 3 dan 4 Panggil variabel-variabel global
Interpolasi data 1 dan 2 Detrending data 1 dan 2 Revisi panjang segmen Welch 1
Setel tabulasi keluaran tidak terselubung
Bentuk periodogram menurut Welch atas data 1 dan 2 Bagi periodogram atas pita frekuensi VLF, LF dan HF
Tuangkan kuantisasi periodogram berdasar pita frekuensi dalam tabel Setel menu laporan dan simpan tidak terselubung
%% === eksekusi tombol spektrum AR === Bersihkan tabel dan siapkan axes 3 dan 4 Panggil variabel-variabel global
Interpolasi data 1 dan 2 Detrending data 1 dan 2
Setel tabulasi keluaran tidak terselubung % pemilihan metode AR
Switch
Case Modified Covariance Case Yule-Walker
Case Burg End
Bentuk periodogram AR atas data 1 dan 2 dalam masing-masing case tersebut Bagi periodogram AR sesuai pita frekuensi dalam masing-masing case tersebut Tuangkan kuantisasi periodogram berdasar pita frekuensi dalam tabel
Setel menu laporan dan simpan tidak terselubung %% === eksekusi tombol respons otonomik === Siapkan axes 3 dan 4
Hilangkan tabel
56 Interpolasi data 1 dan 2
Detrending data 1 dan 2
Bentuk grafik estimasi fungsi transfer pada axes 3 Plot modul daya LF dan HF data 1 dan 2 pada axes 4
Gambar III.15. Pseudocode modul keluaran domain frekuensi program AnalisatorHRV
Modul keluaran merupakan produk dari program ini. Periodogram menggunakan metode Welch dan AR ditampilkan dalam tombol berbeda. Masing-masing periodogram ditampilkan untuk kedua data bersamaan sehingga pengguna dapat dengan mudah membandingkan antara kedua data tersebut. Tabel di antara axes memuat kuantisasi dari periodogram. Nilai terpenting yang akan digunakan selanjutnya adalah nilai LF dan HF pada spektrum FFT. Selain itu dalam modul keluaran terdapat tombol inovasi yang diunggulkan dari program ini yakni tombol respons otonomik. Pengguna program akan dapat melihat dengan mudah deviasi otonomik yang terjadi akibat suatu eksperimen. Jarak garis yang ditarik antara data 1 dan data 2 dapat menjadi suatu bahan penelitian baru selanjutnya, misalnya untuk penentuan klasifikasi respons otonomik terhadap musik atau lantunan Quran tertentu.
III.2.2.4 Modul Keluaran Domain Waktu
Berikut ini diterangkan pseudocode dari program yang digolongkan dalam blok atau modul keluaran.
%% === eksekusi tombol domain waktu === Panggil variabel-variabel global
Hitung statitstik atas data 1 dan 2 Tampilkan dalam tabel
Bentuk grafik histogram untuk heart rate (HR) dan data RR 1 dan 2
Gambar III.16. Pseudocode modul keluaran domain waktu program AnalisatorHRV
Sesuai dengan alur umum yang telah dijelaskan sebelumnya, maka modul statistik ini merupakan pengolahan data tanpa interpolasi terlebih dahulu. Data 1 dan 2 langsung dihitung secara statistik menurut formula-formula yang telah dijelaskan dalam teori. Sekali lagi, tampilan data 1 dan 2 bersamaan ini ditujukan untuk kemudahan pengguna dalam membandingkan kedua data tersebut.
57
Modul keluaran domain frekuensi bila ditampilkan dalam mode alur program adalah sebagai berikut, sedangkan modul keluaran domain waktu tidak dijelaskan.
Gambar III.17. Alur program modul keluaran domain frekuensi perangkat lunak baru
58 III.2.2.5 Modul Navigasi
Berikut ini diterangkan pseudocode dari program yang digolongkan dalam blok atau modul keluaran.
%% === eksekusi menu-menu dan toolbar === % eksekusi menu Tentang
Tampilkan jendela baru berisikan keterangan tentang program % eksekusi menu FAQ
Tampilkan jendela baru berisikan FAQ program % eksekusi menu laporan 1
Tampilkan jendela baru laporan 1 Panggil semua fungsi pada data 1 % eksekusi menu laporan 2 Tampilkan jendela baru laporan 2 Panggil semua fungsi pada data 2 % eksekusi menu laporan total Tampilkan jendela baru laporan total Panggil semua fungsi pada data 1 dan 2
Susun tabel baru berupa perbandingan data 1 dan 2 Sertakan grafik respons otonomik
% eksekusi menu simpan
Simpan laporan menjadi file gambar sesuai jendela yang aktif % eksekusi menu keluar
Tampilkan jendela baru untuk pilihan keluar % eksekusi icon simpan
Panggil eksekusi menu simpan % eksekusi icon cetak
Tampilkan jendela baru untuk proses cetak tampilan utama program % eksekusi icon panduan singkat
Tampilkan jendela baru berisikan panduan langkah-langkah penggunaan program % eksekusi icon data cursor
Tampilkan nilai data sesuai posisi tetikus pada axes
Gambar III.18. Pseudocode modul navigasi program AnalisatorHRV
Menu laporan dirancang untuk tidak tampak bila pengguna belum mengakses modul keluaran. Laporan terdiri dari laporan data 1, data 2 dan total yang masing-masing tertutup otomatis bila laporan lainnya dibuka. Laporan data 1 dan 2 adalah serupa dengan laporan yang dihasilkan oleh program acuan. Laporan total adalah inovasi pada program ini dan merupakan fitur unggulan yang ditawarkan program AnalisatorHRV v 1.0 sebab pengguna akan benar-benar merasakan kemudahan dalam membandingkan hasil kedua data yang dimiliki.
59 III.3 Spesifikasi Perangkat Penelitian
Penelitian ini dilakukan secara dua tahap yakni pengumpulan data interval RR menggunakan alat BIOPAC® MP 35 yang tersedia di Laboratorim Teknik Biomedika dan pengolahan data menggunakan perangkat lunak yang telah dijelaskan sebelumnya. Alat tersebut adalah alat multifungsi yang ditujukan untuk akuisisi dan pengolahan sinyal biomedika dalam batasan ruang lingkup penelitian. Alat tersebut memiliki perangkat lunak terintegrasi untuk digunakan sebagai visualisasi. Alat tersebut dipilih dengan pertimbangan validitas dan kemampuan untuk menghasilkan keluaran data interval RR dalam format teks (*.txt). Berikut ini adalah tabel yang memuat beberapa spesifikasi yang ditawarkan oleh alat tersebut.
Tabel III.2. Spesifikasi perangkat keras BIOPAC MP 35
Hal Keterangan
Rentang resistansi elektroda 0 – 100 kΩ
Laju sampel (sample rate) 1 sampel/detik (min) – 100 sampel/detik (maks) Resolusi A/D (pra filter digital) 24 bit
Rasio sinyal-derau (SNR) > 90 dB Tegangan masukan maksimum 2 V p-p Impedansi masukan common mode DC: 11 MΩ
AC: 1000 MΩ
Selanjutnya komputer pribadi milik peneliti digunakan untuk mengolah data interval RR yang diperoleh. Spesifikasi komputer yang digunakan untuk pengolahan data diterangkan dalam tabel III.3. berikut. Kemampuan tersebut dinilai cukup untuk memenuhi kebutuhan pengoperasian perangkat lunak.
Tabel III.3. Spesifikasi komputer yang digunakan oleh peneliti
Hal Keterangan
Jenis komputer Laptop merk Sony (made in Japan) model VGN-S460 CPU Intel® Pentium® M Processor 1.73 GHz
Frekuensi clock CPU 1.73 GHz Memori sistem 1 Gbyte Memori cache 2 Mbyte
Harddisk 80 Gbyte
Tampilan Resolusi 1280 x 600 x 60 Hertz, 32 Bit/piksel Sistem operasi Windows ver 5.1.2600 SP 2
60 III.4 Protokol Eksperimen
Penelitian dalam tahap ini adalah tahap pengumpulan data menggunakan alat Biopac. Fitur yang digunakan adalah paket untuk percobaan EKG. Sandapan yang digunakan adalah hanyalah sandapan bipolar II dengan alasan bahwa sandapan ini yang paling representatif pada subyek normal. Subyek normal adalah subyek tanpa gangguan atau kelainan jantung. Letak elektroda mengacu pada ketentuan operasional alat yakni pada pergelangan tangan dan kaki. Keuntungan letak ini adalah fleksibilitas dan permisivitas naracoba, sedangkan kerugiannya adalah derau pergerakan ekstremitas apabila naracoba terlalu menikmati musik yang didengarkan.
Perangkat lunak Biopac Student Lab Pro 3.7 digunakan untuk mengolah sinyal analog yang diterima dari naracoba. Sayangnya, disebabkan ketidaksediaan paket program tersebut, maka paket Biopac Lesson yang digunakan. Aplikasi ini memiliki keterbatasan pemilihan fitur sebab modul-modul eksperimen telah dibakukan. Karena itu, metode yang paling mendekati untuk diambil adalah modul L-07 atau modul pemeriksaan EKG II. Alasan pemilihan adalah parameter uji yang diberikan adalah langsung untuk mengukur berdasarkan sandapan II. Secara kronologis, setelah persiapan alat dan elektroda pada naracoba maka langkah-langkah yang akan dilakukan dalam percobaan adalah sebagai berikut: 1. Pengujian sinyal masuk dengan menu kalibrasi. Terdapat tiga istilah penting
yang patut diingat mengenai satuan yang digunakan dalam alat ini, yakni: • BPM (beat per minute) adalah ukuran jumlah puncak yang dihitung dalam
semenit dengan satuan denyut/menit
• Laju frekuensi (Hz) adalah ukuran jumlah gelombang EKG lengkap yang terjadi dalam sedetik dengan satuan Hz
• Laju interval (s) adalah ukuran waktu yang dihitung antara puncak R atau disebut pula ∆T. Frekuensi dan interval memiliki hubungan terbalik, yakni f = 1/∆T.
Ketiga variabel tersebut memberikan informasi yang sama namun dalam format yang berbeda, yakni misalnya laju frekuensi 2 Hz adalah sama dengan interval RR 0,5 Hz dan keduanya ekuivalen dengan 120 bpm.
61
2. Perekaman data. Dalam hal ini dipilih metode record-append yang berarti data direkam dan langsung disimpan dalam memori PC Biopac. Laju sampel telah ditentukan secara standard yaitu 200 sampel/detik agar memenuhi kriteria frekuensi sampel yang optimal, sebab frekuensi sinyal kompleks QRS berkisar antara 0,05 – 100 Hz. Durasi akuisisi seharusnya ditentukan selama 300 detik atau 5 menit sesuai dengan standar pemeriksaan HRV jangka pendek, namun paket Lesson tidak memberikan kemudahan hal tersebut. Hanya tersedia durasi maksimal adalah 1800 detik. Oleh karena itu, penghentian sementara (suspend) dilakukan per tahap berikut. Langkah ini dilakukan sekali lagi untuk tahap yang keempat.
3. Selanjutnya adalah proses perekaman data yang dilakukan secara 5 tahap, yakni:
a. Tahap I: Perekaman tanpa stimulus dan langsung dilanjutkan dengan stimulus musik nomor 1 (dijelaskan kemudian).
b. Tahap II: Perekaman tanpa stimulus dan langsung dilanjutkan dengan stimulus musik nomor 2.
c. Tahap III: Perekaman langsung dimulai dengan stimulus musik nomor 3 dan langsung dilanjutkan stimulus musik nomor 4.
d. Tahap IV: Perekaman tanpa stimulus dan langsung dilanjutkan dengan stimulus lantunan Quran.
Kesemua tahap II hingga IV dilakukan masing-masing dalam durasi 5 menit. Jeda antara tahap diberikan selama 2 – 3 menit. Waktu yang diukur mengacu pada waktu yang tersedia pada komputer atau laptop. Jeda dipergunakan untuk mengisi lembaran laporan penelitian (dapat dilihat dalam lampiran). Selama jeda naracoba dipersilakan untuk meminum air secukupnya jika diinginkan agar naracoba tidak jatuh dalam kondisi lelah atau mengantuk. 4. Selama pemeriksaan naracoba diminta untuk tidak membuka mata dan tidak
menggerakkan tubuh agar memimimalkan bias dan derau. Posisi naracoba adalah tidur terlentang dengan instalasi earphone dan elektroda alat (foto-foto dapat dilihat pada lampiran A).
5. Setelah selesai pemeriksaan, data yang didapat lalu disimpan dan diolah selanjutnya dengan laptop milik peneliti. Aplikasi Biopac Pro telah diinstal
62
untuk pengolahan sinyal tersebut. Tujuan langkah terakhir ini adalah untuk mendapatkan interval RR. Interval tersebut lalu dibagi-bagi per tahap yang telah dilakukan. Menu yang digunakan adalah find peak, seperti yang terlihat dalam gambar berikut. Threshold level ditentukan secara otomatis dengan memblok area dengan fitur I-beam, namun bila terdapat perubahan baseline maka wilayah yang berubah tersebut diedit secara manual.
Gambar III.19. Cuplikan menu find peak dalam software Biopac Lesson
Naracoba dipilih berdasarkan metode purposif. Purposive sampling dikenal juga dengan sampling pertimbangan adalah teknik pengambilan sampel yang digunakan peneliti jika peneliti memiliki pertimbangan-pertimbangan tertentu di dalam pengambilan sampelnya atau penentuan sampel untuk tujuan tertentu. Metode ini cocok untuk studi kasus dengan pengamatan dan analisis pada suatu aspek tertentu. Dalam hal ini, penelitian memiliki keterbatasan berupa hanya implementasi metode analisis VLJ pada studi respons musikal. Naracoba dibagi dalam dua grup percobaan, yakni grup A didengarkan lagu (musik plus lirik), sedangkan grup B didengarkan musik intrumental (tanpa lirik). Masing-masing grup berjumlah enam orang sehingga total berjumlah 12 orang. Para naracoba tersebut adalah orang yang dikenal oleh peneliti sebelumnya.
63
Jumlah musik yang tersedia di alam ini tentunya nyaris tidak dapat dihitung, baik dari sudut pandang genre, tipe alat musik atau komposisi yang digunakan. Oleh karena itu, sungguh sulit jika pemilihan didasarkan pada keinginan naracoba. Musik lalu ditentukan oleh peneliti dengan pembeda adalah tipe musik lembut atau keras. Musik tipe lembut dianggap dapat memberikan nuansa ketenangan pada naracoba sehingga diharapkan komponen parasimpatik menjadi dominan; sebaliknya musik tipe keras dianggap dapat memberikan nuansa kegaduhan, semangat dan energik sehingga diharapkan komponen simpatik akan dominan. Judul musik dipilih dengan pertimbangan popularitas. Mood yang terkait dengan musik tersebut disadur dari situs rujukan musik dunia, yakni www.allmusic.com. Situs tersebut menyediakan berbagai klasifikasi musik menurut mood dan dinyatakan terlengkap seluruh dunia. Semua musik dikemas dalam format MP3 dan dijalankan dengan pemutar musik WinAmp v 5.33. Equalizer dipilih preset laptop speaker/handpone. Volume suara disetel kira-kira 2/3 dari maksimal namun selanjutnya disesuaikan dengan kenyamanan naracoba. Secara lebih ringkas, pilihan musik-musik tersebut dituangkan dalam tabel berikut.
Tabel III.4. Musik yang digunakan dalam eksperimen
Grup A Grup B
Tahap Judul Durasi Tipe Judul Durasi Tipe
1a - - - -
1b
Everything I do, I do it for u (Bryan
Adams)
6:32 Lembut Peer Gynt – Semi
Classics vol. 5 3:55 Keras
2a - - - - 2b We Will Rock U (Five) 2:59 Keras Fur Elise (Beethoven) 2:54 Lembut 3a My Heart Will Go
On (Celine Dion) 4:41 Lembut Mirage (Kitaro) 4:21 Lembut 3b Paint It Black
(Rolling Stones) 3:48 Keras Matsuri (Kitaro) 8:59 Keras
4a - - - -
4b Baqoroh (Ali
Al-Hudaify) 5:00 Khusus
Al-Baqoroh (Ali
64
Dapat dilihat dari tabel di atas bahwa musik nomor 1 pada grup A bertipe lembut sedangkan pada grup B bertipe keras. Musik nomor 2 pada grup A bertipe keras sedangkan pada grup A bertipe lembut. Hal ini dilakukan untuk mengecilkan kerancuan yang dapat timbul akibat urutan stimulus yang diberikan. Diharapkan hasil yang didapat nanti berupa respons otonomik yang timbul akibat perbedaan tipe musik. Kondisi tanpa musik dimaknai sebagai kondisi dasar bila subyek sebelumnya tidak mendengarkan musik apapun. Tahap 3 merupakan peralihan cepat dari tipe lembut menjadi keras dimaknai sebagai perubahan respons bila subyek mendengarkan tipe stimulus yang berbeda secara cepat. Tahap 4 pada kedua grup diberikan label khusus sebab belum ada satu kategori pun yang menggolongkan lantunan Quran tersebut. Diharapkan hasil yang didapat nanti dapat memberikan suatu bukti ilmiah baru bahwa lantunan Quran memiliki makna tersendiri yang signifikan. Cuplikan suasana eksperimen dapat dilihat pada foto-foto yang tertera pada lampiran A laporan ini.
Eksperimen tersebut dilakukan dengan tujuan sebagai berikut:
1. Pengujian perangkat lunak baru agar dapat dinilai memiliki performa sama atau bahkan lebih baik daripada perangkat lunak acuan.
2. Ingin mengetahui respons otonomik yang terjadi pada individu akibat stimulus musik lembut, musik keras dan lantunan Quran, serta perbedaan di antara ketiga stimulus tersebut.
3. Sebagai contoh untuk format penelitian sejenis tentang efek musik dan lantunan Quran.
