Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4280

## IDENTIFIKASI SUARA JANTUNG BERBASIS KOMPUTER
Latifah Listyalina 1* , La Zulfiani Baadi 2 , Yudianingsih 3
1 Teknologi Pengolahan Karet dan Plastik, Politeknik ATK Yogyakarta, Tarudan, Bangunharjo, Sewon, Bantul Regency, Special Region of Yogyakarta, Indonesia 55188, Telepon : 0274 – 383727, Faks : 0274 – 383727
2,3 Teknik  Elektro,  Universitas  Respati  Yogyakarta,  Jl.  Laksda  Adisucipto  KM.6,3,  Ambarukmo, Caturtunggal, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia 55281, Telp. (0274) 488781 Fax. (0274) 489780
Received: 13 Mei 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: jantung; stetoskop; suara; komputer
Corespondent Email: latifah.listyalina@atk.ac.id
Abstrak. Penelitian  tentang  klasifikasi  suara  jantung  manusia  berbasis komputer dimotivasi oleh kebutuhan akan alat bantu yang lebih efisien bagi dokter  dalam  proses  klasifikasi  suara  jantung  daripada  stetoskop konvensional. Alat ini memanfaatkan proses komputasi untuk memungkinkan penilaian yang lebih mudah, cepat, dan akurat terhadap suara jantung. Dengan menggunakan pendekatan komputasi, alat ini dapat membantu dokter dalam mendiagnosis  kondisi  jantung  dengan  lebih  baik.  Klasifikasi  suara  jantung manusia  berbasis  komputer  diciptakan  sebagai  solusi  dalam  dunia  medis, bertujuan  untuk  membantu  dokter  dalam  menganalisis  suara  jantung  dan menghasilkan diagnosis yang lebih tepat. Melalui penggunaan metode fractal, alat  ini  mampu  mengolah  data  suara  jantung  dengan  efisien.  Software Klasifikasi  Suara  Jantung  Manusia  Berbasis    ini  telah  terbukti  mampu mengklasifikasikan  sampel  suara  jantung  menggunakan  metode  KNN (K_Nearest  Neighbour)  dengan  baik,  meningkatkan  kinerja  diagnosis  yang diberikan oleh dokter
Abstract. The  research  on  computer-based  classification  of  human  heart sounds  is  motivated  by  the  need  for  a  more  efficient  tool  for  doctors  in  the heart  sound  classification  process  compared  to  conventional  stethoscopes. This tool utilizes computational processes to enable easier, faster, and more accurate  assessment  of  heart  sounds.  By  employing  computational approaches, this tool can assist doctors in diagnosing heart conditions more effectively. Computer-based classification of human heart sounds is developed as  a  solution  in  the  medical  field,  aiming  to  aid  doctors  in  analyzing  heart sounds and generating more accurate diagnoses. Through the use of fractal methods,  this  tool  can  process  heart  sound  data  efficiently.  The  Computer- based  Human  Heart  Sound  Classification  software  has  been  proven  to effectively  classify  selected  heart  sound  samples  using  the  K-Nearest Neighbour (KNN) method, improving the diagnostic performance provided by doctors.

## 1. PENDAHULUAN
Jantung  adalah  organ  tubuh  bagian  dalam yang  berperan  memompa  sistem  peredaran
darah.  Penyakit  jantung,  juga  dikenal  seabgai penyakit  jantung  koroner,  merupakan  suatu kondisi dimana jantung tidak dapat melakukan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
tugasnya dengan baik. Setiap tahunnya, sekitar 915.000  orang  akan  mengalami  serangan jantung  dan  lebih  dari  30%  akan  mengalami peristiwa  kedua  dan  berpotensi  fatal  [1][2]. Deteksi  detak jantung biasanya dilakukan oleh ahli menggunakan alat-alat yang disediakan di rumah  sakit,  oleh  sebab  itu  pasien  perlu mendatangi  rumah  sakit  atau  klinik  untuk sekedar  melakukan  deteksi  detak  jantung. Detak  jantung  merupakan  suara  debaran jantung  yang  dihasilkan  akibat  aliran  darah melewati  jantung  [3][4].  Metode  untuk mendeteksi  detak  jantung  saat  ini  sangat beraneka  ragam  antara  lain  deteksi  detak jantung  menggunakan  stetoskop.  Stetoskop menggunakan  teknik  auskultasi,  yaitu  teknik yang  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit jantung  melalui  suara  jantung  Hasil  dari  suara yang  didengar  akan  digunakan  ahli  medis sebagai  dasar  dalam  mendiagnosa  penyakit jantung [5][6].
Hasil  dari  suara  yang  didengar  akan digunakan  ahli  medis  sebagai  dasar  dalam mendiagnosa  penyakit  jantung.  Auskultasi suara  jantung  dengan  stetoskop  memiliki beberapa  kendala,  selain  karena  frekuensi  dan amplitudo  suara  jantung  yang  rendah,  faktor noise  dan  penilaian  yang  subjektif  dari  dokter juga  sangat  mempengaruhi  [7][8].  Selain  itu teknik auskultasi juga membutuhkan pengalaman dan keterampilan dalam memahami  karakteristik  suara  yang  dihasilkan stetoskop.  Suara  yang  dihasilkan  stetoskop tidak  pernah  tersimpan  sehingga  tidak  bisa didengar  bersama  dokter  lain  sebagai  bahan diskusi.  Selain  itu  suara  jantung  yang  sama dapat  diinterpretasikan  berbeda  oleh  dokter yang  berbeda.  Untuk  mengatasi  kendala  dari cara  kerja  stetoskop,  maka  dibutuhkan  alat bantu lain agar para dokter lebih mudah, cepat dan akurat dalam melakukan proses klasifikasi suara  jantung,  yaitu  dengan  mengadopsi teknologi  komputer  menggunakan  proses komputasi [9], [10].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian terdahulu telah dilakukan [11] di  mana  tujuannya  mengembangkan  algoritma untuk  ekstraksi  ciri  sinyal  suara  jantung. Metoda  yang  digunakan  mencakup  akusisi sinyal jantung, pemrosesan awal dan
segmentasi/extraksi ciri. Sinyal jantung diperoleh dari stetoskop elektronik. Pemrosesan awal  digunakan  filter  lolos  pita.  Segmentasi digunakan  model  semi  Markov  tersebunyi. Hasil  percobaan  menunjukan  bahwa  ekstraksi ciri  dari  sinyal  suara  jantung  menghasilkan beberapa  paremeters  seperi  segmen  suara  S1, segmen  sistolis,  segmen  suara  S2  dan  segmen diastolis.  Performa  algorithma  ditest  dengan menggunakannya  untuk  evaluasi  rekaman  dari beberapa  objek  yang mencakup  pasien  normal atau upnormal.
Identifikasi  suara  jantung  juga  pernah dilakukan  oleh  [12].  Dalam  penelitian  ini, algoritma  identifikasi  sinyal  suara  jantung dengan memanfaatkan energi Shannon diterapkan  pada  sebuah  mini  PC  untuk mengetahui  posisi  dan  jarak  waktu  sinyal  S1 dan S2 dalam domain waktu. Selanjutnya, hasil pengolahan tersebut  dikirimkan melalui  media komunikasi  Internet  dan  ditampilkan  pada sebuah  aplikasi  mobile.  Berdasarkan  hasil  uji coba  didapatkan  bahwa  nilai  rata-rata  interval S1-S1  sebesar  0.7517  s  dan  S1-S2  sebesar 0.3202  s.  Penelitian  ini  juga  menghitung  lama pemrosesan  energi  Shannon  pada  mini  PC dengan ratarata waktu yang dibutuhkan selama 0.0441  s.  Seluruh  data  yang  telah  diolah  dan dikirim  ke  cloud,  memiliki  rata-rata  waktu tunda selama 1.3792 s
Pada  penelitian  [13]  metode  STFT  dan deep  learning  CNN  (Convolutional  Neural Network)  arsitektur  Alexnet.  Langkah  analisis ini  menggunakan  short-time  fourier  transform dan  kemudian  data  citra  didapat  dari  STFT berupa  citra  plot  sinyal,  dilanjutkan  ke  proses klasifikasi  data  citra  suara jantung  normal  dan abnormal  dengan  menggunakan  metode  CNN (Convolutional  Neural  Network).  Dari  uji klasifikasi CNN (Convolutional Neural Network)  ini  didapati  tingkat  akurasi  dari proses  pengujian  ini  menggunakan  CNN Arsitektur  Alexnet  dengan  learning  rate  dan Iterasi/Epoch  jumlah  Terbaik  yakni  0,00001 dan Jumlah iterasi 70 sehingga didapati akurasi suara  jantung  91.07%  untuk  klasifikasi  suara jantung normal dan abnormal menggunakan 56 data suara jantung. Presisi 88.46%, recall 92%, dan  untuk  f1  score  90.2%.  Berdasarkan pengujian  dan  analisis  yang  telah  dirancang diatas,  dapat  diperoleh  beberapa  saran  untuk pengembangan  selanjutnya  yaitu,  Untuk  data
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
training  berikutnya  cukup  lakukan  1  kali  saja proses  training  agar  membuat  waktu  semakin efektif  dan  efisien  untuk  melakukan  proses klasifikasi suara jantung normal dan abnormal. Mengumpulkan  lebih  banyak  dataset  agar membuat penelitian semakin baik dan membuat tingkat akurasi data semakin lebar.
Dari ketiga penelitian dan latar belakang di atas, dibuatlah  klasifikasi  suara  jantung  manusia berbasis komputer sebagai salah satu alat yang dapat  bermanfaat  dalam  dunia  kesehatan sebagai  alat  pembantu  dalam  hasil  diagnosis penyakit  jantung . Beberapa  penyakit  lain  juga telah  dilakukan  deteksi  otomatis  dengan menggunakan computer seperti [14], [15].

## 3. METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  dilakukan  untuk menggambarkan proses secara keseluruhan dari perancangan klasifikasi suara jantung manusia. Alur keseluruhan dalam perancangan sistem ini yaitu:
Gambar 1. Alur Perancangan
a. Akuisisi Data
Data suara jantung hasil rekaman menggunakan stetoskop littman yang disimpan secara  sistematis  di  dalam  komputer  atau  di dalam
situs
web http://www.3m.com/healthcare/littmann/  yang dapat  diolah  menggunakan  perangkat  lunak untuk  menghasilkan  informasi  tentang  hasil suara jantung tersebut.
Gambar 2. Tampilan Pertama Database Stetoskop [3]
Pada tampilan pertama database stetoskop di atas, terdapat dua menu yaitu menu List of all sounds dan  menu table  of  contents  by  area .
Pada menu List of all sounds terdapat tampilan yang  berisi  semua  suara  yang  direkam  dan digabungkan  menjadi satu.  Dan  di  menu table of  contents  by  area terdapat  beberapa  daftar suara  menurut  wilayahnya  di  dalam  tubuh. Yang  apabila  di klik maka  akan  menuju  ke tampilan kedua database stetoskop.

## Gambar 3. Tampilan Kedua Database
Stetoskop [3]
Pada tampilan kedua database stetoskop di atas, terdapat tampilan daftar suara berdasarkan wilayahnya. Wilayah suara yang ditampilkan di sini  adalah  wilayah  suara  mitral.  Jika diklik pada  judul  suara,  akan  masuk  ke  tampilan  ke tiga dari database stetoskop untuk mempelajari lebih  lanjut  dan  mendengarkan  banyak  contoh suara.
Gambar 4. Tampilan Ketiga Database Stetoskop Bagian 1 [3]
Tampilan ketiga database stetoskop di sini terdapat phonocardiograph  of  the  simulated heart sound . Ketika gambar bentuk dari sinyal suara  dipilih,  akan  terdapat audio  recordings from  patient  at  full  and  half  speed  as  well  as simulated  hear  sounds .  Hal  itu  merupakan pilihan  untuk  memainkan  atau  membunyikan suara  berdasarkan  kecepatan.  Terdapat  pilihan
akusisi data ekstraksi ciri klasifikasi perangkat antar muka
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
seperti normal speed (kecepatan  normal), half speed (setengah  kecepatan),  dan  juga  terdapat bagian playback control (kontrol pemutaran).
Gambar 5. Tampilan Ketiga Database
Stetoskop Bagian 2 [3]
Pada  gambaran  ini,  terdapat patient maneuver, auscultation position,
and chestpiece  bell/diagram  mode di  mana
merupakan
titik letaknya chestpiece b ell/diagram  stetoskop  ditempelkan  di  tubuh pasien.  Proses  suara  direkam  dan juga  kondisi pasien  dijelaskan  juga  di  sini,  seperti  duduk, berdiri,  atau  berbaring.  Terdapat listening  tips help fokus on key aspects of each sound , yaitu adalah  tips  yang  diharapkan  membantu pendengar  difokuskan  pada  aspek  kunci  dari setiap  suara  yang  di  mainkan  atau  dibunyikan apakah  suara  tersebut  terdapat  murmur  atau tidak,  bersuara  keras/bernada  tinggi  dan  lain lain sebagainya.
Data  lainnya  yang  digunakan  ialah database suara jantung ini diambil dari dataset sekunder dan  sudah  diklasifikasi  oleh  lulusan kedokteran diunduh dan dipisah-
pisahkan/dipotong-potong  menjadi  beberapa simple suara jantung berdasarkan namanya/jenisnya menggunakan aplikasi.
Gambar 6. Tampilan Database Suara Jantung [1]
b. Ekstraksi Ciri
Proses  ini  dimulai  dengan  memasukan salah  satu  contoh  suara  jantung  yang  akan diklasifikasikan.  Kemudian  contoh  suara jantung  tersebut  akan  diekstraksi  nilainya dengan Metode Fractal. Metode Fraktal adalah pendekatan  matematis  untuk  menganalisis objek yang kompleks dan tidak teratur. Dalam konteks  ini,  Metode  Fraktal  digunakan  untuk mengekstraksi  informasi  penting  dari  contoh suara jantung yang merepresentasikan karakteristik  unik  dari  suara  tersebut  di  mana menggunakan  perhitungan  dengan  rumus sebagai berikut.
(1) di mana L adalah panjang kurva dan N’ adalah N-1
c. Klasifikasi
Setelah nilai ekstraksi berhasil didapatkan dari  contoh  suara  jantung,  tahap  selanjutnya adalah  melakukan  klasifikasi  menggunakan metode  K-Nearest  Neighbors  (KNN).  Metode KNN adalah salah satu metode klasifikasi yang sederhana dan sering digunakan dalam analisis data.  Metode  KNN  memiliki  keunggulan sederhana  dan  mudah  diimplementasikan, tetapi  juga  memiliki  beberapa  pertimbangan, seperti  sensitifitas  terhadap  jumlah  K  yang dipilih  dan  performa  yang  dapat  dipengaruhi oleh skala data. Selain itu, dalam konteks suara jantung atau data medis lainnya, pemilihan fitur ekstraksi yang tepat juga sangat penting untuk hasil  klasifikasi  yang  akurat.  Berikut  adalah langkah-langkah  umumnya,  yaitu  sebagai berikut.
Data  training  adalah  kumpulan  data  yang sudah  memiliki  label  kelas  (misalnya,  normal atau  abnormal)  dan  nilai-nilai  fitur  ekstraksi yang sesuai dengan contoh suara jantung. Data training ini akan digunakan sebagai acuan untuk melakukan klasifikasi.
Untuk  setiap  contoh  suara  jantung  yang baru  (yang  belum  diklasifikasikan),  akan dihitung jaraknya terhadap setiap data training yang  sudah  ada.  Jarak  ini  biasanya  dihitung menggunakan  metrik  jarak  seperti  Euclidean distance atau manhattan distance.
Parameter  K  dalam  KNN  menentukan jumlah tetangga terdekat yang akan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dipertimbangkan  dalam  proses  klasifikasi. Misalnya,  jika  K=3,  maka  akan  dipilih  3  data training terdekat untuk suara jantung yang baru.
Setelah  tetangga  terdekat  telah  dipilih, sistem akan melakukan voting untuk menentukan kelas mana yang paling mendominasi  di  antara  tetangga  tersebut. Misalnya,  jika  dari  3  tetangga  terdekat,  2  di antaranya  termasuk  dalam  kelas  normal  dan  1 termasuk  dalam  kelas  abnormal,  maka  suara jantung yang baru akan diklasifikasikan sebagai normal berdasarkan mayoritas voting.
Hasil dari proses voting akan memberikan prediksi  kelas  untuk  suara  jantung  yang  baru, apakah  itu  normal  atau  abnormal,  berdasarkan data training yang telah ada.
Dengan  menggunakan  semua  database littman di link menjadi data training KNN maka nilai  akurasinya  yaitu  100%    klasifikasi  KNN dapat  bekerja  dengan  baik.  Pada  tahap  akhir, user dapat membunyikan suara jantung tersebut dengan  menekan  tombol  PLAY.  User  juga dapat  mereset  hasil  klasifikasi  yang  telah dilakukan dengan menekan tombol RESET.
d. Perancangan Antar Muka
Pembuatan  antar  muka  klasifikasi  suara jantung manusia pada matlab dibagi manjadi 2 tampilan  GUI,  yaitu  yang  pertama  tampilan GUI_depan,  dan  kemudian  yang  kedua  yaitu tampilan GUI_Fractal. Tampilan GUI pembuka (GUI_depan) dibuat sebagai pembuka tampilan sebelum  menuju  ke  tampilan  GUI  Fractal. Berikut adalah desain tampilan GUI_depan.
Gambar 7. Tampilan GUI_depan
Pada  tampilan  GUI_depan  di  atas, dirancang  menggunakan  fungsi  “ guide ”  pada aplikasi matlab, yang nantinya akan diarahkan menuju menu pembuatan GUI. Komponen yang dipakai  diatas  hanya push  button1 (MULAI) yang  apabila  di  klik  oleh  user  akan  menuju jendela  baru  yaitu  tampilan  GUI_Fractal. Berikut adalah tampilan desain GUI_Fractal.
Gambar 8. Tampilan GUI_Fractal
Pada  tampilan  GUI_Fractal  di  atas, terdapat  berbagai  macam  komponen  dalam penyusunan, yaitu: PushButton, Axes, Popupmenu, dan Edit  Text ”.  Penamaan komponen  tombol  yang  terdapat  di  atas,  jika disesuaikan  dengan  rancangan software akan terdapat tombol “Open file”, tombol “Klasifikasi”,  tombol  “Play”,  tombol  “Reset”, dan  beberapa  komponen  “Edit  Text”  yang berfungsi  untuk  menampilkan  nama  file, menampilkan nilai dari hasil ektraksi, menampilkan status jantung yang diuji dengan menampilkan  tulisan  “Normal”  jika  jantung normal  dan  “Abnormal”  jika  jantung  tidak normal.  Penambahan  “Axes”  berfungsi  untuk menampilkan  gelombang  suara  jantung  yang telah dipilih oleh pengguna untuk diproses. Jika disederhanakan  perancangan  perangkat  lunak klasifikasi  suara  jantung  pada  manusia,  maka akan  seperti  blok  diagram  dibawah  ini.

## Gambar 9. Blok Diagram Perancangan
Software
Berikut  merupakan  penjelasan  blok  diagram. Pada saat user ingin mengklasifikasi suara, user akan memasuki
GUI_depan. User diperintahkan untuk menekan/mengklik
MULAI  ( pushbutton1 )  yang  mana  akan membawa  pengguna  memasuki  GUI_Fractal atau  proses  klasifikasi  yang  sebenarnya dimulai.  Ketika  pengguna  sudah  berada  di
GUI_depan
• Mulai (pushbutton1)
GUI_Fractal
• Open file (pushbutton6)
• Nama File (edit6) • Klasifikasi (Pushbuttonklas)
• Nilai Ekstraksi (edit1)
• Hasil (edit5)
• Play (Pushbutton5) • Reset (Pushbutton4)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
GUI_Fractal,  pilihan  pertama  yang  harus pengguna  lakukan  adalah  mengklik  tombol Open  file  ( pushbutton6 )  agar  pengguna  dapat memasukkan suara jantung yang akan diklasifikasi lebih lanjut.
Setelah  pengguna  telah  memasukan file suara yang  ingin  diklasifikasi,  nama  suara  tersebut akan terlihat di Edit6 (Nama file) . Selanjutnya pengguna dibolehkan menekan tombol klasifikasi ( PushbuttonKlasifikasi ) untuk proses klasifikasi dimulai dan nilai ektraksi pun terlihat  pada Edit1 (Nilai  Ekstraksi).  Hasil klasifikasi pun terlihat di Edit5 (Hasil) apakah suara  jantung  tersebut  masuk  dalam  kategori normal atau abnormal.
Jika  pengguna  ingin  memutar  suara  jantung yang  diklasifikasi  di  dalam  perangkat  lunak, pengguna hanya tinggal menekan Play( Pushbutton5 ).  Ketika  pengguna  ingin mereset  klasifikasi,  pengguna  hanya  tinggal menekan  tombol  Reset( Pushbutton4 )  yang terdapat dalam GUI_Fractal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Ekstraksi Ciri dan Klasifikasi
Telah  digunakan  data  suara  jantung  dari database  hasil  rekaman  stetoskop  Littmann untuk melatih model klasifikasi adalah langkah yang  sangat  berguna  dalam  mengembangkan sistem  yang  dapat  membedakan  suara  jantung normal dan abnormal. Dengan 53 sampel suara (13 normal dan 40 abnormal), kemudian dibagi menjadi  dua  bagian  utama:  data  pelatihan  dan data uji.
Data pelatihan digunakan untuk melatih model klasifikasi, di mana model belajar pola dari data ini  untuk  kemudian  dapat  mengklasifikasikan suara  jantung.  Data  uji  kemudian  digunakan untuk  menguji  kinerja  model  yang  sudah dilatih.  Hal  tersebut  dimungkinkan  untuk mengevaluasi  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan  suara  jantung  yang  belum pernah dilihat sebelumnya, sehingga memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat tentang  kehandalan  model  tersebut  dalam situasi dunia nyata.
Metode  fraktal  memiliki  potensi  untuk menentukan nilai koefisien di bawah ini dalam klasifikasi suara jantung dengan menggunakan prinsip  fraktalitas  dalam  data  atau  sinyal  yang diamati.  Fraktalitas  merujuk  pada  kemampuan
struktur  untuk  mempertahankan  pola  pada berbagai  skala  ukuran.  Dalam  konteks  suara jantung, karakteristik fraktal dapat mengungkap informasi  penting  tentang  kompleksitas  dan pola dari sinyal suara tersebut.
Pada  gambar  10,  nilai  maksimum  untuk kategori  normal  adalah  1.6239,  namun  nilai untuk kategori abnormal bisa melampaui angka tersebut  karena  kedekatannya  dengan  sampel normal. Nilai-nilai ini akan digunakan sebagai data  training  sehingga  ketika  sampel  suara jantung  baru  dimasukkan,  model  dapat mengklasifikasikan nilai suara tersebut mendekati nilai ekstraksi normal atau abnormal yang telah ditetapkan.
Gambar 10. Nilai Hasil Training Data Suara Jantung
Dalam konteks pengujian suara jantung dengan 53 sampel (13 normal dan 40 abnormal), KNN akan  melakukan  hal  berikut.  Fitur-fitur  yang relevan dari sampel suara jantung harus dipilih. Misalnya,  amplitudo  gelombang,  frekuensi tertentu, atau atribut lain yang berperan dalam membedakan  suara  normal  dan  abnormal. Dalam tahap pelatihan, KNN akan menggunakan  13  sampel  suara  normal  dan  40 sampel  suara  abnormal  untuk  membangun modelnya.  Model  ini  secara  sederhana  akan "mengingat" lokasi dan kelas dari setiap sampel latihan. Ketika datang waktu pengujian dengan sampel  suara  jantung  yang  baru,  KNN  akan mengukur jarak (misalnya, Euclidean distance) antara  sampel  baru  tersebut  dengan  sampel latihan yang sudah ada. KNN akan mengambil k  (jumlah  tetangga  terdekat  yang  ditentukan sebelumnya)  sampel  terdekat  dari  sampel  uji, dan kemudian mengambil mayoritas kelas dari tetangga-tetangga  tersebut.  Dengan  demikian, sampel uji akan diklasifikasikan sebagai normal
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
atau abnormal berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga-tetangga terdekatnya.
Gambar 11. Kelas Normal Dan Abnormal Data Training
Terdapat 53 sampel suara jantung yang dimana diberi keterangan dari 1-11 kategori normal,12- 51 abnormal dan 52-53 normal.
b. Perangkat Antar Muka
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  hasil perancangan  perangkat  lunak,  apakah  sudah bekerja  dengan  baik  atau  belum,  yang  akan dibuat dalam bentuk tabel. Dalam pengujian ini,
fungsi  dari  masing-masing  tombol bekerja sesuai  dengan  fungsinya.  Pengujian  pada perangkat  lunak ini  dibagi  dalam  dua  GUI,  di mana di GUI pertama(Gui_depan) terdapat satu tombol  dan  GUI  kedua(Gui_Fractal)  terdapat empat tombol. Berikut tampilan awal perangkat antar muka yang telah dibuat.
Gambar 12. Tampilan Awal GUI
Berdasarkan  Gambar  12,  pada  tampilan  awal GUI  terdapat  tombol “Mulai”  .  Jika  ditekan tombol  tersebut,  halaman  Gui_depan  akan masuk  ke  halaman  Gui_Fractal.  Pengujian  ini menunjukan bahwa fungsi dari tombol “Mulai” telah bekerja sesuai dengan fungsinya.
Gambar 13. Pengujian GUI Fractal
Berdasarkan  Gambar  13,  pengujian  ini dilakukan untuk melihat kinerja  tombol “Open file”  pada  perangkat  lunak  apakah  sudah bekerja  sesuai  dengan  fungsinya.  Hasil  pada pengujian  ini menunjukan  pada  tombol “Open file”  sudah  dapat  membuka  jendela  untuk memilih  sampel  suara  jantung  dalam  format mp3. Tombol ini sudah  berfungsi dengan baik.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Latifah  dkk
Gambar 14. Pengujian Pushbutton Klasifikasi
Berdasarkan  Gambar  14,  pengujian  ini dilakukan  untuk  melihat  kinerja    tombol “Klasifikasi”  pada  perangkat  lunak  apakah sudah  bekerja  sesuai  dengan  fungsinya.  Hasil pada  pengujian  ini  menunjukan  pada  tombol “Klasifikasi”  sudah  dapat  mengklasifikasi sampel  suara  jantung  yang  dimasukan  dengan menampilkan nilai ekstraksi dan menampilkan hasil  klasifikasi  suara  jantung  apakah  masuk dalam kategori normal atau abnormal.
Gambar 15. Pengujian Pushbutton Play
Berdasarkan  Gambar  15,  pengujian  ini dilakukan untuk melihat kinerja  tombol “Play” pada  perangkat  lunak  apakah  sudah  bekerja sesuai dengan fungsinya. Hasil pada pengujian ini  menunjukkan  pada  tombol “Play”  sudah dapat  membunyikan  suara  jantung  yang  telah diklasifikasi sebelumnya, dan tombol ini sudah dapat bekerja dengan baik.
Gambar 16. Pengujian Pushbutton Reset
Berdasarkan  Gambar  16,  pengujian  ini dilakukan  untuk  melihat  kinerja    tombol “Reset”  pada  perangkat  lunak  apakah  sudah bekerja  sesuai  dengan  fungsinya.  Hasil  pada pengujian ini menunjukan pada tombol “Reset” sudah dapat mereset hasil klasifikasi yang telah dilakukan  sebelumnya  dan  pushbutton  sudah dapat bekerja dengan baik.
Pengujian  sampel  suara  jantung  Pengujian disini  menggunakan suara jantung dari  dataset kedua  sekunder dan  sudah  diklasifikasi  oleh lulusan  kedokteran  diunduh  dan  dipotong- potong menjadi beberapa sampel suara jantung berdasarkan  namanya/jenisnya  menggunakan aplikasi fl studio.
Gambar 17. Pengujian Suara Jantung
Dari  Gambar  17  di  atas,  hasil  dari klasifikasi  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan hasil klasifikasi pakar dan perangkat lunak yang dirancang  pun  bekerja  sesuai  dengan  yang diinginkan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Latifah  dkk
Gambar 18. Perbandingan Klasifikasi Pakar dengan Aplikasi
Berdasarkan  Gambar  18  di  atas,  dapat  dilihat bahwa  perbandingan  klasifikasi  antara  pakar dengan  aplikasi  yang  sudah  dirancang  dapat mengklasifikasi suara dengan baik menggunakan metode KNN di mana nilai dari hasil  ekstraksi  data  test  suara  jantung  itu mendekati  nilai  data  pelatihan  normal  atau abnormal .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang berjudul Klasifikasi  Suara  Jantung  Manusia  Berbasis Komputer, dapat disimpulkan bahwa:
a. Klasifikasi Suara Jantung Manusia Berbasis Komputer mampu melakukan ekstraksi nilai dari  sampel  suara  jantung  dengan  efektif menggunakan metode fractal.
b. Software Klasifikasi Suara Jantung Manusia Berbasis Komputer telah berhasil
mengklasifikasikan  sampel  suara  jantung yang  dipilih  dengan  menggunakan  metode KNN  (K_Nearest  Neighbour)  dengan tingkat kinerja yang baik..

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini,  khususnya Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET)  yang  telah  memberikan  kesempatan untuk mempublikasikan naskah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Keperawatan,  “Suara  jantung,” Youtube , 2022. https://www.youtube.com/watch?v=aJtjV1PWl 6Y
[2]  Sri  Handayani, Anatomi  dan  Fisiologi  Tubuh Manusia . 2021.
[3]  3M,  “3M  littmann  stethoscopes,” FOLLOW 3M TM LITTMANN® BRAND , 2024.
[4]  B.  O.  E.  Andriyansyah  and  I.  Hariyanti,
“IMPLEMENTASI  recurrent  neural  network untuk  deteksi  detak  jantung  berdasarkan  video real time,” COMPETITIVE , vol.  17, no. 1, pp.
11–18, 2022.
[5]  D.  R.  Heriyadi,  “Deteksi  kelainan  jantung berdasarkan suara detak jantung secara realtime menggunakan deep learning,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2023. [Online].
Available: https://repository.its.ac.id/97580/
[6]  L.  Hidayat,  R. Ismail,  and  Suhartini, “EVALUASI persepsi kegunaan, dan kemudahan, wireless stethoscope versi 2.0,” J. Tek. Mesin , vol. 9, no. 1, pp. 143–148, 2021.
[7]  F. M. SARI, “STETOSKOP elektronik berbasis mikrokontroler,” 2022.
[8]  E.  A.  Suprayitno, INSTRUMENTASI  MEDIS DAN APLIKASINYA . 2018.
[9]  U.  N.  R.  Yora,  H.  Fauzi,  and  S.  Rizal, “EKSTRAKSI detak jantung berbasis pengolahan  citra  wajah  dengan  algoritma  bss (blind  separation  signal)  heart  rate  extraction based on processing of facial images using bss (blind  separation  signal)  algorithm,”  in Proceeding Eng. , 2021, pp. 4925–4932.
[10] W. I. Kusumawati, I. Puspasari, and J. J. , Eka Sari  Oktarina,  “IDENTIFIKASI  sinyal  suara jantung  (pcg)  dengan  metode  energi  shannon dan  implementasinya  pada  iot  (internet  of things),” in SNATIF 6 , 2019, pp. 116–124.
[11] M.  T.  Machaz,  P.  D.  Kusuma,  and  A.  Rizal, “Klasifikasi suara jantung normal dan abnormal menggunakan short_time fourier transform dan convolutional  neural  network  classification normal and abnormal heart sounds using short- time fourier transform and convolutional neural network,” in Proceeding Eng. , 2022, pp. 1110– 1116.
[12] M. F. Syahputra, R. F. Rahmat, and J. A. Sitepu, “VISUALISASI  suara  jantung  manusia  pada platform mobile,” Lentera , vol. 15, no. Juli, pp. 66–72, 2015.
[13] P. Busono, “Ekstraksi ciri sinyal suara jantung,” in Semin.  Nas.  Instrumentasi,  Kontrol  dan Otomasi , 2018, pp. 139–143.
[14] R. P. Salsabila Aprilia, Ria Agustin, Marthalena Marthalena,  Viktor  Handrius  Pranatawijaya, “SISTEM pakar rekomendasi obat berdasarkan gejala  penyakit  menular  umum  di  masyarakat menggunakan  metode  forward  chaining,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 2, pp. 1424–1432, 2014.
[15] R.  R.  Burhanuddin,  “KLASIFIKASI  penyakit padi  melalui  citra  daun  menggunakan  metode naive  bayes,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro Terap. , vol. 12, no. 2, pp. 885–892, 2024.