## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY

## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY
Theodorus Leo Hartono 1 , F. Dalu Setiaji 2 , Iwan Setyawan 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer,
Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
1 theodorus.leo@gmail.com, 2 dalu.setiaji@staff.uksw.edu,
3 iwan.setyawan@staff.uksw.edu

## INTISARI
Jantung  merupakan  salah  satu  organ  vital  pada  tubuh  manusia  dengan  fungsi yang  sangat  penting.  Beberapa  cara  dilakukan  untuk  memantau  kondisi  jantung, salah  satunya  adalah Heart  Rate  Variability (HRV).  Beberapa  penelitian  telah dilakukan untuk merekam sinyal elektrik jantung namun belum  memberikan analisis HRV.
Sudah  terdapat  perangkat  lunak  untuk  analis  HRV,  misalnya Kubios  HRV Analysis  Software  2.0. Namun  perangkat  lunak  tersebut  tidak  dapat  melakukan perekaman  sinyal  elektrik  jantung  secara  langsung  dari  subyek  (manusia).  Masukan perangkat  lunak  itu  sudah  berupa  data  dalam  bentuk  file  yang  berisi  nilai-nilai interval  detak  jantung.  Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  bertujuan  merancang  sebuah sistem  lengkap  yang  menggabungkan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  untuk merekam sinyal jantung sekaligus melakukan analisis HRV.
Hasil analisis meliputi perhitungan parameter-parameter HRV sebagai berikut: NN,  Mean  RR,  SDNN,  RMSSD,  NN50,  pNN50,  dan  daya  sinyal  pada  rentang frekuensi VLF, LF, HF, dan LF/HF. Perbandingan dengan hasil analisis oleh Kubios HRV  Analysis  Software  2.0 , untuk  NN,  Mean  RR,  SDNN,  RMSSD,  NN50,  pNN50 didapatkan  perbedaan  maksimal  2,22%,  sedangkan  pengukuran  daya  sinyal  pada VLF, LF, HF, didapatkan selisih maksimal 13,50%, 13,82%, dan 14,24% sedangkan pengukuran daya  LF/HF memberikan perbedaan 5,42%.
Kata kunci : Heart Rate Variability, EKG, Alat Bantu

## 1.   PENDAHULUAN
Di  dalam  tubuh  manusia  terdapat  organ-organ  vital  penunjang  kehidupan manusia  dan  salah  satunya  adalah  jantung.  Jantung  merupakan  organ  berotot  yang memompa darah dan mengalirkannya ke seluruh tubuh melalui pembuluh darah. Jika jantung tidak berfungsi dengan baik maka tubuh kita  juga tidak  akan bekerja secara maksimal.
Menurut  catatan  WHO  pada  tahun  2005,  sebanyak  17,1  juta  orang  meninggal dalam  satu  tahun  di  seluruh  dunia  dikarenakan  penyakit  jantung.  Sedangkan  di Indonesia  terdapat 500  ribu orang  meninggal  dikarenakan  penyakit  jantung.  Hal  ini sangat  memprihatinkan  mengingat  korban  berada  di  usia  yang  tergolong muda[1][2][3].
Kondisi  jantung  dapat  dipantau  dengan  menggunakan  analisis heart  rate variability (HRV).  HRV  adalah  fenomena  fisiologi  dimana  interval  waktu  antar detak  jantung  memiliki  nilai  yang berbeda-beda.  Berbagai  hal  dapat  mempengaruhi HRV,  antara  lain  pengaruh  sistem  saraf  otonom,  volume  darah  yang  kembali  ke jantung ( venous return ), respirasi, penyakit aritmia, dan lain sebagainya[4] .
Terdapat beberapa parameter yang merupakan hasil analisis HRV, diantaranya adalah NN (jumlah dari R-R interval ), NN50 (jumlah NN interval yang lebih dari 50 ms), pNN50 (perbandingan NN50 dengan semua jumlah seluruh NN), RMSSD (akar kuadrat dari rerata kuadrat perbedaan NN interval yang berturut-turut), Total Power (Total  daya  selama  pengukuran),  VLF  (daya  pada very  low  frequency ),  LF  (daya pada low frequency ), HF (daya pada high frequency ), dan LF/HF ratio (perbandingan daya pada low frequency dan high frequency ).
Beberapa penelitian  tentang  perekaman  jantung  telah  dilakukan  namun  belum menerapkan  perhitungan  analisis  ranah  waktu  maupun  ranah  frekuensi  dan menampilkan  hasil  perhitungan  tersebut[5][6][7].  Sudah  terdapat  perangkat  lunak untuk  analis  HRV,  misalnya Kubios  HRV  Analysis  Software  2.0. Namun  perangkat lunak  tersebut  tidak  dapat  melakukan  perekaman  sinyal  elektrik  jantung  secara langsung  dari  subyek  (manusia).  Masukan  perangkat  lunak  itu  sudah  berupa  data dalam bentuk file yang berisi nilai-nilai interval detak jantung.
Oleh sebab itu penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem lengkap yang menggabungkan perangkat keras dan perangkat lunak untuk merekam sinyal jantung sekaligus melakukan analisis HRV. Perangkat keras berfungsi untuk merekam sinyal

## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY
Gambar 1. Sinyal EKG [5]
elektrik jantung sedangkan perangkat lunak berfungsi untuk menganalisis baik ranah waktu  maupun  ranah  frekuensi  serta  menampilkan  nilai  dan  grafik  parameter- parameter HRV, sehingga dokter atau ahli jantung  yang menggunakan alat ini dapat langsung mengetahui hasilnya.

## 2.   TINJAUAN TEORI

## 2.1 Elektrokardiograf
Elektrokardiograf (EKG) adalah sebuah peralatan medis yang digunakan untuk mengukur  aktivitas  elektrik  otot  jantung  dengan  mengukur  perbedaan  biopotensial bagian luar tubuh.[7]
Sinyal  EKG  merupakan  suatu  gambaran  dari  potensial  listrik  yang  dihasilkan oleh  aktivitas  listrik  otot  jantung.  EKG  ini  merupakan  rekaman  informasi  kondisi jantung  yang  diambil  menggunakan  elektrokardiograf  yang  ditampilkan  melalui monitor atau dicetak pada kertas. Rekaman EKG ini  yang sering dipakai para dokter untuk menentukan kondisi jantung seorang pasien. Sinyal EKG merupakan sinyal ac dengan  rentang  frekuensi  0,05  Hz  –  100  Hz.  Biasanya  dalam  penggambarannya, sumbu  tegak  adalah  amplitudo  (mV  atau  V)  sedangkan  sumbu  mendatarnya  adalah waktu  (detik  atau  milidetik)  [7][8].  Sebuah  contoh  sinyal  EKG  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  2.1  bahwa  sebuah  sinyal  EKG  mempunyai beberapa  komponen,  yaitu  bagian  P,  PQ,  QRS,  ST,  T,  dan  U.  Setiap  bagian dihasilkan  oleh  gerakan  otot  jantung  yang  berbeda-beda.  Besarnya  amplitudo  dari sinyal  EKG  tersebut  bervariasi  tergantung  pada  pemasangan  elektroda  dan  kondisi
fisik  dari  pasien.  Variabel  klinis  yang  penting  pada  sebuah  sinyal  EKG  antara  lain magnitude,  polaritas,  dan  durasi  waktu.  Variasi  dari  tanda-tanda  tersebut  dapat mengindikasikan sebuah penyakit[7].

## 2.2 Heart Rate Variability
Fenomena  fisiologis  dimana  terjadi  variasi  interval  waktu  antar  detak  jantung disebut dengan heart rate variability (HRV). HRV juga sering disebut dengan istilah R-R  interval karena  umumnya  yang  diukur  adalah  interval  waktu  pada  sinyal  EKG. Perkiraan  peluang  kematian  setelah  pernah  mengalami  serangan  jantung,  analisis pada  penderita  diabetes,  analisis  kelainan  jantung,  pengamatan  pada  pasien transplantasi  jantung,  dan  pengamatan  pada  bayi  prematur  merupakan  beberapa penerapan  HRV[9].  Hal-hal  yang  dapat  mempengaruhi  HRV  antara  lain  pengaruh sistem  saraf  otonom,  volume  darah  yang  kembali  ke  jantung  ( venous  return ), respirasi, penyakit aritmia, dan lain sebagainya[4].
Terdapat  beberapa  metode  analisis  HRV,  antara  lain time-domain,  frequency- domain (Fast Fourier Transform), dan spektogram (time-frequency) . Metode-metode tersebut  memang  sudah  diterapkan  di  penelitian sebelumnya  namun  belum  sampai menghasilkan  nilai-nilai  parameter  HRV.  Oleh  sebab  itu  pada  penelitian  ini  akan dirancang  alat  yang  dapat  memberikan  hasil  berupa  nilai-nilai  parameter  HRV beserta grafik Power Spectral Density ( PSD ) seperti  yang akan dijelaskan di bawah. American  Heart  Association  (AHA), membagi  beberapa  daerah  frekuensi  untuk analisis  HRV  dalam  hubungannya  dengan  sistem  saraf  otonom  terhadap  berbagai macam  rangsangan.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  sistem  saraf  mana  yang berpengaruh  pada  frekuensi  tersebut.  AHA  membagi  frekuensi  dalam  beberapa kategori, high frequency (HF) 0,15 Hz – 0,4 Hz, low frequency (LF) 0,15 Hz – 0,04 Hz,  dan very  low  frequency  (VLF) 0,04  Hz  –  0,003  Hz,  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada Gambar 2 [10].

## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY
Gambar 3. Analisis ranah frekuensi terhadap tindakan yang berbeda[10].
Gambar 2. Pembagian Frekuensi oleh American Heart Association[9] .
HRV seseorang akan bervariasi saat mendapatkan rangsangan yang berbeda maupun melakukan kegiatan yang berbeda seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Terdapat  juga  beberapa  variabel  yang  didapat  dari  pengukuran  statistik (termasuk  dalam  analisis ranah  waktu)  dan spectral  analysis (termasuk  dalam analisis ranah frekuensi) . Untuk pengukuran statistik beberapa variabel yang dihitung antara  lain  NN  (interval  antar QRS  yang  berdekatan  atau  disebut  juga RR  interval ), NN50  (jumlah  pasangan  NN  yang  memiliki  interval  lebih  dari  50  ms),  pNN50 (perbandingan antara NN50 dan NN), RMSSD yang memberikan estimasi komponen HRV  jangka  pendek  seperti  pernapasan,  SDNN  (standar  deviasi  dari  semua  NN interval) dan SDANN (standar deviasi dari rata-rata NN interval dalam 5 menit dari seluruh pengukuran 24 jam)[10].
Gambar 4. Modul alat yang akan dirancang
Gambar 5. Rangkaian penguat instrumentasi AD620.
Sedangkan untuk spectral analysis terdapat beberapa variabel seperti HF ( power pada  frekuensi  tinggi),  LF  ( power pada  frekuensi  rendah),  VLF  ( power pada frekuensi  sangat  rendah),  serta  LF/HF ratio (perbandingan  LF  dan  HF)[10][11]. Analisis ini juga sering disebut dengan Power Spectral Density(PSD) estimation atau perkiraan  PSD.  PSD  sendiri  adalah  gambaran  pendistribusian power ( variance ) sebagai  fungsi  frekuensi.  Biasanya  PSD  mengambil  data  berupa  deret  interval  RR, kemudian  melalui  proses  transformasi Fourier diubah  ke  ranah  frekuensi.  Satuan yang  digunakan  pada  analisis  HRV  biasanya  s 2 atau  ms 2 karena  merupakan  hasil kuadrat dari elemen-elemen data yang ada yaitu interval RR[10][12][13].

## 3. PERANCANGAN SISTEM

## 3.1 Gambaran Sistem
Alat  akan  menerima  sinyal  masukan  berupa  sinyal  detak  jantung.  Sinyal  ini  akan masuk  ke  untai  elektrokardiogram  yang  kemudian  sinyal  keluaran  dari  untai elektrokardiogram  dikonversi  dari  sinyal  analog  ke  sinyal  digital  menggunakan mikrokontroler.  Data  akan  dikirim  ke  komputer  menggunakan  komunikasi  serial untuk dilakukan proses penghitungan analisis HRV.

## 3.2 Perancangan Perangkat Keras
3.2.1 Penguat Instrumentasi
SERIAL PC (MATLAB) Untai Elektrokardiogram A/D Converter Mikrokontroler 5V -5V Out R_Leg L_Arm R_Arm R1 510 IN+ IN- V+ V- OUT REF RG RG U1 AD620

## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY
Gambar 6. Rangkaian tapis lolos tinggi 0,05 Hz
Gambar 7. Rangkaian tapis lolos rendah 100Hz
Penguatan sebesar 100 kali yang ditentukan oleh R 1 = 510Ω

## 3.2.2 High Pass Filter
Dirancang  sebuah high  pass  filter orde  4 Butterworth dengan  f c =  0,05  Hz. Rangkaian high pass filter ditunjukkan oleh Gambar 6.

## 3.2.3 Low Pass Filter
Low  pass  filter yang  dirancang  adalah low  pass  filter orde  4 Butterworth dengan f c = 100Hz. Rangkaian filter yang dirancang ditunjukkan pada Gambar 7.

## 3.2.4 Notch Filter
Notch  filter yang  dirancang  memiliki  f m =  50Hz.  Rangkaian  ini  berfungsi sebagai penapis frekuensi jala-jala sebesar 50Hz. Rangkaian notch filter ditunjukkan oleh Gambar 8.
Output
Input + C6 470uF + C5 200uF + C4 470uF + UB LM324 15V -15V -15V 15V + U1 LM324 + C3 100uF + C2 47uF + C1 100uF R4 50k R3 2.2k R2 24k R1 90k Input Output + UD LM324 15V -15V + C10 20uF + C9 4.7uF + C8 100nF + C7 2uF -15V 15V + UC LM324 R10 160 R9 100 R8 320 R7 6k R5 2k R6 3k
Gambar 8. Rangkaian Notch Filter 50Hz.
Gambar 9. Diagram alir program mikrokontroler

## 3.3 Perancangan Perangkat Lunak
3.3.1 Perangkat Lunak Mikrokontroler
Proses  konversi  akan  berlangsung  secara  terus  menerus  dengan  periode  sampling 10ms.
input Out C3 200nF C2 100nF C1 100nF R3 32k R2 32k R1 16k START Sampling ADC tiap 10 ms Kirim ke PC melalui serial

## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY

## 3.3.2 Perangkat Lunak Pada Komputer
Dalam  mode  perekaman,  komputer  akan  menerima  data  hasil  ADC  sinyal detak  jantung  dari  mikrokontroler  melalui  komunikasi  serial.  Kemudian  data  akan diubah  satuannya  menjadi  volt.  Pendeteksian  puncak  tiap  detak  diawali  dengan proses filtering digital  dengan  menggunakan  fungsi  pada  MATLAB  dan  kemudian menerapkan  nilai  ambang  yang  nilainya  setengah  nilai  maksimal  data.  Setelah diperoleh puncak tiap detak, interval antar detak pun dapat diketahui.
Proses  analisis  ranah  waktu  menggunakan  metode  sesuai  dengan  yang digunakan Kubios  HRV  Analysis  Software  2.0 [13].  Untuk  proses  analisis  ranah frekuensi,  interval  detak  jantung  hasil  perekaman  diinterpolasi  terlebih  dahulu dengan  frekuensi sampling 4Hz[13].  Kemudian Power  Spectral  Density dihitung dengan menggunakan metode FFT[12].
Gambar 10. Diagram alir program PC
Gambar 12. Data serial yang diterima dari mikrokontroler hasil ADC sinyal EKG .
Gambar 11. Sinyal keluaran hasil untai EKG .
4. HASIL PERCOBAAN DAN ANALSIS

## 4.1. Pengujian Untai Elektrokardiograf
Untai  EKG  berfungsi  untuk  menangkap  sinyal  elektrik  jantung.  Gambar  11. menunjukkan sinyal keluaran dari untai EKG.

## 4.2 Pengujian ADC Sinyal EKG dan Komunikasi Serial
Hasil  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  12.  merupakan  hasil  konversi  ADC sinyal EKG dan komunikasi serial antara mikrokontroler dan komputer.

## 4.3 Pengujian Perangkat Lunak
Terdapat  dua  pilihan  mode  dalam  perangkat  lunak  yang  dibuat,  memuat  data berupa  interval  waktu  antar  detak  yang  kemudian  dianalisis  atau  merekam  data
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Waktu (detik) T e g a n g a n ( v o lt )
Gambar 13. Tampilan Perangkat Lunak Pada Mode Memuat Data
Gambar 14. Tampilan Perangkat Lunak Pada Mode Merekam Data
secara  langsung  kemudian  dilakukan  proses  analisis.  Gambar  13.  menunjukkan tampilan  perangkat  lunak  pada  mode  memuat  data  sedangkan  Gambar  14. menunjukkan tampilan perangkat lunak pada mode merekam.

## 4.4 Pengujian Pendeteksi Puncak
Pengujian  dilakukan  dengan  memberi  masukan  berupa  data  yang  diterima  dari untai  EKG  yang  kemudian  dilakukan  proses  untuk  mendeteksi  puncak  tiap  detak jantung. Berikut ini adalah tabel pengujian yang dilakukan dengan data yang direkam dengan alat yang dibuat.

## Tabel 1. Pengujian Mendeteksi Puncak
78 84 80 83 77 79 78 83 80 83 75 84 80 83 77 78 71 83 81 83 3.85 0 0 0 0 1.3 9 0 1.3 0 Hasil dari Grafik Hasil dari Program Ralat (%)
Terlihat  bahwa  ralat  yang  dihasilkan  dari  pengujian  di  atas  kecil,  namun  ada saat dimana hasil yang diperoleh terpaut jauh yaitu dengan ralat sebesar 9% . Hal ini dikarenakan sinyal  yang diterima untai EKG dan  dikirim melalui serial tidak begitu bagus dan tidak melampaui batas ambang yang ditentukan.

## 4.5 Pengujian Analisis Ranah Waktu
Gambar 16. Pengujian Penghitungan SDNN 0 200 400 600 800 1000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 M e an R R ( m s) Sampel Pengujian Penghitungan Mean RR Kubios Skripsi 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SD NN (m s) Sampel Pengujian Penghitungan SDNN Kubios Skripsi Gambar 15. Pengujian Penghitungan Mean RR
0 10 20 30 40 50 60 70 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R M SS D ( m s) Sampel Pengujian Penghitungan RMSSD Kubios Skripsi 0 20 40 60 80 100 120 140 160 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 N N 50 (b u ah ) Sampel Pengujian Penghitungan NN50 Kubios Skripsi 0 5 10 15 20 25 30 35 40 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 p N N 50 (% ) Sampel Pengujian Penghitungan pNN50 Kubios Skripsi Gambar 18. Pengujian Penghitungan NN50 .
Gambar 17. Pengujian Penghitungan RMSSD
Gambar 19. Pengujian Penghitungan pNN50
Berdasarkan hasil pengujian terlihat bahwa hasil yang didapat antara perangkat lunak  yang  dibuat  dengan  perangkat  lunak  dari Kubios HRV  Analysis  Software  2.0 menghasilkan ralat maksimum 2,22%.
4.6 Pengujian Analisis Ranah Frekuensi
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 V LF (m s^ 2) Sampel Pengujian Penghitungan VLF Kubios Skripsi 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 LF ( m s^ 2) Sampel Pengujian Penghitungan LF Kubios Skripsi 0 500 1000 1500 2000 2500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 H F (m s^ 2) Sampel Pengujian Penghitungan HF Kubios Skripsi Gambar 20. Pengujian Perhitungan Daya pada rentang Very Low Frequency .
Gambar 21. Pengujian Perhitungan Daya pada rentang Low Frequency .
Gambar 22. Pengujian Perhitungan Daya pada rentang High Frequency .

## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY
Dari  hasil-hasil pengujian di atas dapat diketahui  bahwa  nilai daya pada VLF, LF  dan  HF  memiliki  ralat  maksimal  sebesar  13,50%,  13,82%,  dan  14,23%. Sedangkan  hasil  yang  ditunjukan  pada  pengujian  perbandingan  LF/HF    memiliki ralat maksimum 5,42%.

## 5.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  sistem  yang  dibuat  didapat  kesimpulan sebagai berikut.
1. Sinyal detak jantung dapat ditangkap dengan menggunakan untai Low Pass Filter 100Hz dan High Pass Filter 0,05Hz.
2. Pada  sistem  yang  dibuat,  proses  pendeteksian  puncak  memiliki  ralat maksimum  9%.  Ralat  yang  cukup  besar  yang  disebabkan  sinyal  detak jantung  tiap  orang  berbeda  serta  sinyal  yang  dihasilkan  dari  untai  EKG kadang tidak terlalu bagus.
3. Pada  pengujian  perhitungan  ranah  waktu,  perbandingan  hasil  antara  sistem yang  dibuat  dengan  hasil  dari Kubios  HRV  Analysis  Software  2.0 menghasilkan ralat maksimum 2,22%.
4. Pada  pengujian  perhitungan  ranah  frekuensi,  perbandingan  hasil  antara sistem  yang  dibuat  dengan  hasil  dari Kubios  HRV  Analyis  Software  2.0 dalam  penghitungan  VLF,LF,  dan  HF  menghasilkan  ralat  maksimum sebesar  13,50%,  13,82%,  dan  14,24%.  Hasil  LF/HF  menghasilkan  ralat maksimum 5,42%.
0 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 LF /H F Sampel Pengujian Penghitungan LF/HF Kubios Skripsi
Gambar 23. Pengujian Perhitungan Perbandingan LF dan HF.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arief, Irfan, Hubungan Jantung-Otak dan Hidup Sehat [Online], http://www.pjnhk.go.id/content/view/298/31/ , diunduh 15 Maret 2012
[2] ANTARA, 26,8  Persen,  Kasus  Penyakit  Jantung  di  Indonesia [Online], http://bisnis-jabar.com/index.php/berita/kasus-penyakit-jantung-indonesia- capai-268 , diunduh 15 Maret 2012.
[3] Suryanto,  Imam, 500  Ribu  Orang  Meninggal  Karena  Penyakit  Jantung [Online], http://www.tribunnews.com/2011/04/18/500-orang-meninggal- karena-jantung , diunduh 15 Maret 2012.
[4] Siwindarto, Ponco, Heart Rate Variability (HRV) [Online],
http://instrumentasi.lecture.ub.ac.id/heart-rate-variability-hrv/ , diunduh 6 Maret 2012.
[5] Santoso,  Suryo  (dkk.), “A  Study  On  Heart  Rate  Variability” , Engineering Project Plan Chung Yuan Christian University . 2010.
[6]   B.W.  Sasongko, Sistem  Monitor  Jarak  Jauh  Elektrokardiogram  dan  Tekanan Darah Nirkabel Berbasis Mikrokontroler , Skripsi Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, 2012.
[7]   Widodo,  Arif,  “Sistem  Akuisisi ECG Menggunakan  USB  Untuk  Deteksi Aritmia”,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember Surabaya, 2010, diunduh dari http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate- 10385-Paper.pdf pada tanggal 12 Maret 2012
[8]   ______, Electrocardiogram [Online], http://en.wikipedia.org/wiki/Ecg ,
diunduh pada tanggal 6 Maret 2012 [9] ______, Heart Rate Variability [Online], http://en.wikipedia.org/wiki/Heart_rate_variability ,  diunduh  pada  tanggal  6 Maret 2012
[10]  Malik,  Marek  (dkk.),  “ Heart  Rate  Variability ”, European  Society  of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology, diunduh 12 Maret 2012.
[11]   Fauzi  Shibly,  Umar.  “Variabilitas  Denyut  Jantung  Sebagai  Pertanda  Sistem Otonomik”.  Jurnal  Kardiologi  Indonesia  /  Vol.  XXII  No.  4,  Oktober  – Desember 1997.

## ALAT BANTU ANALISIS HEART RATE VARIABILITY
[12]  Ancali Latawa, “Estimation of Power Spectral Density in Different Frequency Bands” ,  Thesis  in  Electrical  and  Instrumentation  Engineering  Departement Thapar University Patiala, 2010.
[13]   Mika  P.  Tarvainen,  Juha-Pekka  Niskanen,  “ Kubios  HRV  version  2.0  User’s Guide” , Departement of Physics University of Kuopio Finland, 2008.