## SISTEM MONITORING SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM (EKG) MENGGUNAKAN THINGSPEAK CLOUD COMPUTING
Amin A. Maggang 1 , Beby H. A. Manafe 2 , Sarlince O. Manu 3 , Johanis F. M. Bowakh 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Elektro FST Universitas Nusa Cendana, Email: amin_maggang@staf.undana.ac.id
Email: bebymanafe@staf.undana.ac.id Email: sarlince_manu@staf.undana.ac.id Email: bowakh@staf.undana.ac.id Info Artikel ABSTRACT Histori Artikel: Diterima Mar 01, 2021 Direvisi Mar 30, 2021 Disetujui Mar 31, 2021 Developments  in  electronics  and  software  have  led  to  many  cloud  server applications that can be integrated with Arduino Uno to create an inexpen- sive cardiovascular health monitoring system. Therefore, this study aims to build  a  heart  health  monitoring  system  based  on  the  internet  of  things  by utilizing the free ThingSpeak server account and the AD8232 ECG sensor. The results show that the developed system can send ECG data and display it on the ThingSpeak server, although only the QRS and RR segments of the ECG  signal  can  be  adequately  shown  and  meet  its  usual  standards.  The obtained QRS and RR (peak-to-peak) segment intervals were 0.126 seconds and 0.641 seconds, respectively. Apart from this, the system can automati- cally calculate and display the heart rate on the ThingSpeak server’s output every 15 seconds.
Keywords:  ad8232  sensor,  electrocardiograph,  Internet  of  Things.  Thing- Speak

## ABSTRAK
Perkembangan  dalam  bidang  elektronika dan software  memunculkan  ban- yak  aplikasi  cloud  computing  yang  dapat  diintegrasikan  dengan  arduino uno  untuk  membangun  suatu  sistem  monitoring  kesehatan  jantung  yang murah.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  suatu sistem  monitoring  kesehatan  jantung  berbasis  internet  of  things  dengan memanfaatkan  akun  tak  berbayar  ThingSpeak  server  dan  sensor  EKG AD8232.  Hasil  nya  menunjukan  bahwa  sistem  yang  dibangun  dapat  men- grim data EKG dan ditampilkan pada ThingSpeak server, meskipun hanya sinyal  QRS  dan  RR  yang  dapat  ditampilkan  sesuai  dengan  interval standarnya. Interval segment QRS adalah 0.126 detik dan untuk interval RR (peak-to-peak)  adalah    0.641  detik.  Selain  itu,  sistem  ini  juga  mampu secara otomatis menghitung dan menampilkan nilai Heart Rate pada output ThingSpeak server setiap 15 detik.
Kata Kunci:  ad8232 sensor, electrocardiagram, Internet of Things. Thing- Speak
Penulis Korespondensi: Amin A. Maggang Program Studi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui - Kupang. Email: amin_maggang@staf.undana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit jantung merupakan penyakit nomor satu yang menyebabkan kematian secara global, yang diestimasikan  sebanyak  17.9  juta  jiwa  setiap  ta- hun[1]. Sakit ini termasuk dalam penyakit disor- der jantung dan pembuluh darah yang dapat me- nyebabkan serang jantung. Sepertiga dari jumlah kematiannya  adalah  orang  dengan  usia  dibawah 70  tahun[1].  Oleh  karena  itu  penyakit  ini  tidak bisa  disepelehkan  dan  diperlukannya  monitoring secara  konstan  dan  real-time  sehingga  pe- nanganannya dapat dilakukan dengan cepat[2].
Elektrokardiogram  (EKG)  merupakan  alat  medis yang dapat mengukur heartbeat dari sinyal EKG dan menampilkannya  pada  monitor.  Sinyal  EKG adalah  rekaman  aktivitas  listrik  pada  permukaan tubuh  yang  dihasilkan  oleh  otot  jantung  dan merupakan  suatu  test  yang  paling  umum  untuk jantung[3].  Namun  alat  ini  tergolong  dalam  alat kesehatan  yang  mahal.  Versi  yang  murahnya  bi- asanya  terintegrasi  pada  jam  tangan  untuk mendeteksi  detak  jantung  ketika  orang  beraktifi- tas. Namun kebanyakan versi yang murah ini tid- ak  bisa  mendeteksi  bentuk  atau  interval  sinyal EKG itu sendiri, hasilnya langsung dalam satuan detak jantung yaitu beat per minute.
Dengan  berkembangnya  teknik  komunikasi  digi- tal,  software  berbasis  web  server  yang  terin- tegrasi  dengan  perangkat  elektronika  seperti  ar- duino  uno,  raspberry  dan  berbagai  sensors  el- ektronika,  maka  sistem  monitoring  EKG  dapat dibangun  dengan  harga  yang  murah[4].  Bahkan monitoring  ini  tidak  hanya  dilakukan  dilokasi
tertentu,  tetapi  telah  memanfaatkan  Internet  of Things  untuk  bisa  dilakukan  dalam  jarak  jauh karena  desain  alatnya  portable[5,  6]  dan  dapat ditampilkan  pada  ThingSpeak  Server  secara  tak berbayar ataupun berbayar[7].
Tentunya  ada  perbedaan  layanan  yang  diberikan pada  akun  tak  berbayar  dan  premium  berbeda. Salah  satu  keterbatasan  dari  akun  tak  berbayar ThingSpeak  adalah,  data  yang  dikirim  ke  server hanya  akan  diupdate  setiap  15  detik.  Hal  ini membuat  perancang  harus  mampu  mendesain sistem yang mampu berdaptasi dengan keterbata- san  feature  tersebut[8].  Selain  itu,  data  yang  dit- ampilkan  pada  output  memiliki  interval  satu detik. Hal ini membuat tampilan dari sinyal EKG dengan  interval  yang  singkat  dalam  mili  detik akan sulit dikenali.
Oleh  karena  itu,  artikel  ini  akan  membahasa rancang  bangun  suatu  sistem  monitoring  sinyal EKG  dan  sekaligus  mengevaluasi  penggunaan ThingSpeak saat menampilkan sinyal  EKG yang dikumpulkan  oleh  sensor  AD8232  dan  ditrans- misikan menggunakan modul wifi esp8266-01.

## 2. METODE PENELITIAN
Arsitekur  sistem  monitoring  EKG  sinyal  yang dibangun  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Secara umum sistem ini dibagi dalam lima bagian, dian- taranya  Modul  sensor,  micro  SD  card,  arduino Mikrokontroler,  ESP8266-01,  dan  ThingSpeak Cloud Server.

## Gambar 1 Blok Diagram Sistem Monitoring EKG

## 2.1 Proses pendeteksian sinyal EKG
Modul  sensor  yang  digunakan  terbagi  atas  dua bagian,  yaitu  Elektrode  dan  Sensor  EKG
AD8232. Fungsi elektrode adalah untuk mendeteksi sinyal EKG pada tubuh manusia dan meneruskannya  ke  modul  sensor  AD232.  Untuk menjalankan  fungsinya,  elektrode  dengan  tiga
lead ini ditempatkan pada tubuh manusia dengan mengikuti  metode  segitiga  Einthoven[9].  Seperti yang ditunjukan pada gambar 2.
Gambar 2. Penempatan Elektroda pada tubuh Manusia
Sinyal  dari  elektrode  yang  lemah  dan  terdapat noise,  kemudian  diinputkan  ke  Sensor  AD8232 untuk dikuatkan dan difilter noisenya.

## 2.2 Proses Data pada Arduino Board
Sinyal  yang  telah  dikuatkan,  kemudian  diinput- kan ke arduino board untuk diproses. Proses yang
dilakukan diantaranya, penyimpanan data semen- tara  pada  micro  SD  card,  dan  kemudian  proses transmisi  ke  server  ThingSpeak  melalui  modul WiFi  esp8266-01.  Proses  penyimpanan  data  se- mentara ini diperlukan karena ThingSpeak server dengan  akun  tak  berbayar  hanya  mengupdate datanya setiap 15 detik. Dengan demikian proses coding  yang  dilakukan  pada  arduino  IDE  pun harus mampu beradaptasi dengan situasi tersebut.

## 2.3  Output EKG Sinyal pada ThingSpeak
Untuk  proses  analisis, output sinyal  EKG  yang berhasil  dikirim  dan  ditampilkan  pada  Thing- Speak  akan  dianalisis  untuk  melihat  kualitasnya apakah  sesuai  dengan  standar  parameter  normal yang  tercatat  pada  tabel  1. Heart  Rate dalam satuan  BPM  juga  akan  dihitung  secara  manual berdasarkan  jarak  antara  puncak  ( peak-to-peak dua  sinyal  R.  interval  normal  sinyal  EKG  dapat dilihat pada gambar dan tabel berikut[10]:
Gambar 3 Grafik Sinyal EKG
Tabel 1  Parameter EKG Normal[11]
Event/Interval/ Segment Rentangan Normal Gelombang P 0.06 – 011 detik Interval PR 0.12 – 0.20 Segment PR 0.08 detik Kompleks QRS < 0.12 Segment ST 0.12 Sec Interval QT 0.36 – 0.44 detik Gelombang T 0.16 detik Interval R-R 0.6 – 1 detik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  dari  sisi  soft- ware, dalam hal ini proses coding, dan dari hard- ware  sistem  yang  dibangun  sampai  dapat  men- ampilkan sinyal EKG pada server ThingSpeak.

## 3.1 Diagram Rangkaian Sistem Monitoring
Secara fisik, sistem Monitoring Sinyal EKG yang berhasil dibangun adalah seperti yang ditunjukan pada gambar  berikut:
Gambar 4 Rangkaian fisik sistem monitoring
Gambar  3  menunjukan  bagimana  empat  kompo- nen,  yaitu  Arduino  board, AD8232  EKG  sensor, Micro SD card module, and ESP8266 wifi mod- ule saling terhubung secara fisik.
Untuk melihat detail koneksi antara modul, maka gambar  fisik  tersebut  dapat  digambarkan  ber- dasarkan skema berikut:

## Gambar 5 Skema Rangkaian
Sementara itu detail koneksinya dapat dilihat pa- da tabel 2, 3, dan 4 yang mejelaskan koneksi se- tiap  komponen  yang  terhubung  dengan  Arduino Uno,  yaitu  koneksi  Micro SD  card  dan  Arduino, esp8266-01  dan  arduino,  dan  sensor  EKG  8232 dan aruduino.

## Tabel 2  Koneksi Micro SD Card dan Arduino Uno
PIN Micro SD Card PIN Arduino Uno
GND GND VCC 5V MISO Pin 12 MOSI Pin 11 SCK Pin 13 CS Pin 10 Tabel 3  Koneksi esp8266-01 dan Arduino Uno PIN ESP8266-01 PIN Arduino Uno Tx Pin 2 CH_PD 3,3V melalui R1 10k Ω RST - VCC 3,3 V Rx Pin 3 melalui R2 1k Ω Tabel 4  Koneksi Sensor EKG AD8232 dan Arduino Uno PIN AD8232 PIN Arduino Uno GND GND 3,3V 3,3V Output A 0 LO- Pin 6 LO+ Pin 5 SDN (Shutdown) Tidak digunakan 3.2 Desain Software Sistem Monitoring Proses coding yang dilakukan mengikuti flowchart berikut:
Gambar 6 Flowchart Sistem Monitoring EKG
Secara  program,  sistem  bekerja  mengikuti flowchart pada gambar 5. Berdasarkan flowchart , proses kerja sistem adalah, pertama sensor mem-
baca selama 15 detik, dan data tersebut disimpan sementara  pada  micro  SD  Card.  Setelah  interval waktu  15  detik,  data  sinyal  EKG  tersebut  akan dikirim  ke  ThingSpeak  Server  dan  ditampilkan secara grafis. Proses peyimpanan sementara pada micro SD card dilakukan karena akun tak berba- yar  ThingSpeak  Server  mengupdate  datanya  se- tiap  15  detik.  Sehingga  sistem  yang  dibangun harus  mampu  mengupdate  data  ke  ThingSpeak sesuai dengan durasi tersebut.

## 3.3.  Hasil  tampilan  sinyal  EKG  Pada  Thing- Speak Server
Gambar 7 merupakan hasil tampilan sinyal EKG pada ThingSpeak server.
Gambar 7 Tampilan Sinyal EKG pada Thing- Speak
Sedangkan  gambar  8  adalah  hasil  perhitungan Heart Rate yang dihitung dari sinyal EKG, dalam hal ini menggunakan persamaan:
Heart Rate = 6000 milidetik/ tpp………(1)
Dimana R adalah sinyal puncak pada sinyal EKG dan  tpp  adalah  (time  peak  to  peak)  antara  dua sinya R berturut-turut.
Gambar 8 Tampilan Heart Rate (BPM) pada ThingSpeak
Detail  data  dari  kedua  gambar  (Gambar  7  dan Gambar 8) pada ThingSpeak diunduh dalam for- mat file .csv. adalah sebagi berikut:
Gambar 9 Tampilan detail .csv File Sinyal EKG dan Heart Rate pada ThingSpeak
Gambar 9 menunjukan dua jenis data pada field1 dan  field2.  filed1  merupakan  data  sinyal  EKG dan field2 adalah data Heart Rate . Pada tampilan di  gambar  9  ,  terlihat  data Heart  Rate nya  men- galami perubahan pada setiap puncak nilai sinyal R pada EKG. Jika dipadankan dengan grafik pa- da  gambar  8  dan  gambar  9,  maka  dapat  dilihat kesesuaian  datanya.  Awalanya  nilai Heart  Rate nya 102 BPM, kemudian mengalami sedkit peru- bahan  ke  116  BPM  dan  kemudian  turun  ke  110 BPM  sampai  kepada  puncak  sinya  R  yang  beri- kut, yaitu 627, nilai Heart Rate kembali berubah lagi ke 108 BPM.

## 3.3. Analisis Kualitas Sinyal EKG
Untuk  melihat  kualitas  sinyal  EKG  yang dihasilkan oleh sistem yang telah dibangun, maka perhitungan  interval  sinyal  PQRST  dihitung  dan dibandingkan  dengan  interval  normalnya.  Untuk keperluan  ini,  maka  nilai  interval  sampel  (delta) dalam  satuan mili  second juga  ditampilkan  pada pada  file  csv  nya  untuk  menghitung  nilai Heart Rate ,  dan  interval  segment  sinyal  PQRST.  Data sinyal EKG yang digunakan pada perhitungan ini ditampilkan pada gambar berikut:

## Gambar 10 Grafik Sinyal EKG

## Tabel 5  Data Sinyal Pulse EKG, BPM, dan Delta
Sample Pulse BPM DeltaT(ms) 1 386 0 345 2 369 0 42 3 382 0 42 4 299 0 42 5 349 0 43 6 277 0 42 7 689 97 42 8 265 97 42 9 275 97 42 10 289 97 42 11 279 97 42 12 293 97 42 13 337 97 45 14 374 97 48 15 389 97 42 16 343 97 43 17 369 97 42 18 374 97 42 19 381 97 42 20 324 97 43 21 259 97 42 22 690 93 42 23 304 93 43
Tabel  5  merupakan  data  yang  diambil  pada  saat perekaman  sinyal  EKG  pada  gambar  10.  Ber- dasarkan tabel 5 maka nilai Heart Rate dapat di- hitung dengan menggunakan (1), dimana nilai tpp (total nilai delta yang berada diantara kedua nilai R),  yang  mana  berdasarkan  tabel  4,  maka  kita jumlah  nila  delta  pada  sampel  ke-7  sampai  sam- pel ke-22 yang totalnya adalah 641 ms. Sehingga nilai Heart Ratenya dalam (BPM) adalah:
Sehingga  nilai heart  rate  pada  sample  ke-22 saat sinyal  peak  R  adalah  690  berubah  dari  97  bpm menjadi 93 bpm.
Sedangkan  untuk  melihat  kualitas  sinyal  EKG, kita  dapat  menghitung  interval  segment  sinyal QRS.  Sinyal  QRS  adalah  yang  ditunjukan  pada sampel  6,  7,  dan  8  atau  sampel  21,  22,  dan  23. Interval  sampel  ke  6,  7,  dan  8  adalah  42  +  42  + 42  =  126  mili  detik  atau  0.126  detik.  Nilai  ini termasuk  dalam  kategori  normal  yaitu  <  0.12 detik.  Selain  itu  interval  antar  puncak  RR  juga dapat  dihitung  dengan  menjumlah  nilai  delta  an- tara  kedua  puncak  R,  yaitu  641  ms  atau  0.641 detik.  Nilai  ini  pun  termasuk  normal  karena  be- rada  diantara  0.6  sampai  dengan  1  detik  dan sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh [11]. Untuk nilai segment yang lain seperti inter- val  PR,  ST  dan  beberapa  yang  lain  tidak  dapat dihitung karena tidak terdeteksi dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  telah  berhasil  mem- bangun  suatu  sistem  Monitoring  Sinyal  EKG menggunakan  modul  sensor  AD8232,  modul Wifi  esp8266-01,  Arduino  uno,  micro  SD  card, dan  ThingSpeak  Server.  Sistem  bekerja  dengan menggunakan tiga elektrode yang  dipasang  pada  tubuh  manusia  mengikuti aturan  segitiga  einthoven.  Elektrode  tersebut  di- hungkan  ke  sensor  AD8232  yang  terhubung dengan arduino. Data dari AD82232 ini kemudi- an dikirim ke ThingSpeak Server  setiap 15 detik menggunakan modul WiFi esp8266-01. Sebelum dikirim,  data  tersebut  disimpan  sementara  pada micro SD card. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa sistem dapat mentransmisikan data dengan baik,  meskipun  beberapa  segment  sinyal  EKG tidak  dideteksi  dengan  baik.  Kualiatas  sinyal EKG,  yaitu  untuk  interval  QRS  dan  Interval  RR dapat  dideteksi  intervalnya  dengan  baik.Interval QRS  adalah  0.126  detik,  dan  interval  RR  adalah 0.641  detik.  Interval  yang  baik  dan  kemampuan mendeteksi  sinyal  QRS  ini  membuat  sistem  ini dapat digunakan untuk memonitor dan mendeteksi  Heart  Rate  dalam  satuan  Beat  Per Minute (BPM). Pekerjaan selanjutnya yang dapat dilakukan  dari  penelitian  ini  adalah  berkaitan dengan mencaritahu penyebab mengapa beberapa segment  sinyal  tidak  tampak  pada  output  Thing- Speak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO. (2021, 1 Maret 2021). Cardiovascular Diseases . Available: https://www.who.int/health-
topics/cardiovascular-diseases#tab=tab_1
[2] M. Naazneen, S. Fathima, S. H. Mohammadi, S. I. L. Indikar, A. Saleem, and M. Jebran, "Design and Implementation of ECG monitoring and heart rate measurement system," International Journal of
Engineering Science and Innovative Technology (IJESIT), vol. 2, pp. 456-465, 2013.
[3] R. D. Anderson, S. Kumar, R. Parameswaran, G. Wong, A. Voskoboinik, H. Sugumar , et al. , "Differentiating right-and left-sided outflow tract ventricular arrhythmias: classical ECG signatures and prediction algorithms," Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology, vol. 12, p. e007392, 2019.
[4] S. Das, S. Pal, and M. Mitra, "Arduino-based noise robust online heart-rate detection," Journal of medical engineering & technology, vol. 41, pp. 170-178, 2017.
[5] M. C. T. Manullang, J. Simanjuntak, and A. L. Ramdani, "Implementation of AD8232
ECG Signal Classification Using Peak
Detection Method For Determining RST
Point," Indonesian Journal of Artificial
Intelligence and Data Mining, vol. 2, pp. 61-
66, 2019.
[6] N. K. Jumaa, "Survey: internet of thing using FPGA," Iraq J. Electrical and Electronic Engineering, vol. 13, 2017.
[7] A. A. Mohamad, N. K. Jumaa, and S. H. Majeed, "Thingspeak Cloud Computing Platform Based ECG Diagnose System," International Journal of Computing and Digital Systems, vol. 8, pp. 11-18, 2019.
[8] ThingSpeak. (2020, 01 Maret 2021). ThingSpeak™ Licensing FAQ . Available: https://thingspeak.com/pages/license_faq
[9] B. E. Jin, H. Wulff, J. H. Widdicombe, J. Zheng, D. M. Bers, and J. L. Puglisi, "A simple device to illustrate the Einthoven triangle," Advances in physiology education, vol. 36, pp. 319-324, 2012.
[10] A. L. Goldberger, "Goldberger’s clinical electrocardiography," ECG basics: waves, intervals, and segments, vol. 2, pp. 8-14, 2013.
[11] F. Roberto, "Automatic heartbeat monitoring system," 2019.