Tidur merupakan kebutuhan alami setiap manusia yang berfungsi untuk mengembalikan energi, fisik, dan mental setelah melakukan aktifitas keseharian. Seringkali beban tanggung jawab seseorang lebih banyak dari waktu luang yang tersedia, dalam jangka waktu panjang kekurangan tidur mengakibatkan aktifitas keseharian tak dapat dilakukan dengan optimal. Salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan mendapatkan kualitas tidur yang baik dengan lama tidur memadai. Tidur terbagi menjadi lima siklus: bangun, tidur ringan, tidur menengah, tidur dalam, dan Rapid Eye Movement (REM). Salah satu parameter untuk kualitas tidur yang baik adalah apabila dalam satu tidur, fase REM termasuki dalam rentang waktu tertentu. Karya tesis ini merupakan bagian dari penelitian besar ”Sleep Disorder” yang bertujuan untuk mendeteksi siklus tidur pasien menggunakan Field Programmabel Gate Array yang mengimplementasikan algoritma Generalized Learning Vector QuantizationFuzzy-Neuro Generalized Learning Vector Quantization. Data yang dipergunakan adalah fitur tidur yang diturunkan dari jejak rekam Electrocardiography pasien. Hasil studi menunjukkan deteksi siklus tidur menggunakan FNGLVQ memberikan kemampuan pengenalan rata-rata mendekati 70% dan telah diujikan secara software maupun hardware.