## PERANCANGAN STETOSKOP ELEKTRONIK DAN APLIKASI ANALISA SUARA JANTUNG DENGAN PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL
Arya Adhi Nugraha 1 , Farida Arinie 2 , Mila Kusumawardani 3
Jaringan Telekomunikasi Digital, Teknik Elektro, Polinema axxo_cyberman@yahoo.co.id 1

## Abstrak
Listen to the sound of the heart or cardiac auscultation can be referred to using a variety of tools, conventionally analog stethoscope be the best option in the auscultation of the heart. Several constraints often appear, among others, a weak pulse, the number of noise from the environment, and the auditory sensitivity of the paramedics who examined. Any other obstacle arises, when the sound  of  the  heart  cannot  be  stored  for  analysis  or  played  back.  Of  course  the  above  various obstacles hampered the process of diagnose patient's condition.
In  this  thesis  and has  implemented  a  stethoscope  electronic  application  sound  analysis  in heart client-server. A stethoscope electronics will catch a heart and menghantarkannya to computer so that the computer can sound mendigitalisasi heart. The application will process, sound analysis heart  store  and  display  a  heart  condition  and  sound  spectrum  of  the  heart.  Extraction  habitude anything  undertaken  to  gain  special  habitude  from  the  heart  to  perform  the  process  of decomposing paket wavelet and root mean square ( rms ) at the sound of the heart. From the data obtained, in different heart conditions, decomposition of wavelet package give value range min 6 up to a maximum of 23 is much larger and RMS only give minimal range 0.04 to 0.16 in band 0- 125Hz of variations of the same types of heart conditions. Sample Data obtained from 5 persons recorded  sound  his  heart  and  then  analyzed  with  the  same  two  methods.  The  Data  obtained  are more  closer  to  the  normal heart  sound  so  it  can  be  deduced  from  the  5  sample  data  used  is  the sound of the heart under normal conditions.
Kata Kunci : suara jantung, wavelet, rms.

## 1. Pendahuluan
Stetoskop  merupakan  peralatan  medis yang  cukup  sederhana  untuk  menentukan kondisi  pasien.  Objek  pengamatan  stetoskop adalah  suara  jantung.  Teknik  ini  biasa  disebut auskultasi.  Masalah  yang  timbul  ketika menggunakan stetoskop adalah noise lingkungan,  kepekaan  telinga,  frekuensi  dan amplitudo  yang  rendah,  dan  pola  suara  yang relatif  sama.  Hal  ini  menyebabkan  diagnosis cenderung sangat subjektif dan tergantung pada kepekaan  telinga  dan  pengalaman  seorang dokter. Salah satu kelemahan lain yang terjadi, data  suara  yang  menjadi  pedoman  itu  tidak pernah tersimpan sehingga tidak bisa didengarkan  bersama-sama  dengan  dokter  lain sebagai bahan diskusi.
Suara  jantung  memberikan  gambaran tentang  kondisi  jantung  seseorang.  Pola  suara yang  terjadi  biasanya  dibandingkan  dengan pola  suara  pada  kondisi  normal.  Apabila terdapat perbedaan atau terdapat suara tambahan maka  biasanya  terjadi  kelainan  pada jantung.  Pola  suara  abnormal  ini  bermacam- macam dan kadang kala mempunyai pola yang
sulit  dibedakan  secara  manual.  Untuk  itu diperlukan  suatu  teknik  pengolahan  sinyal untuk  membedakan  suara  yang  satu  dengan yang  lain.  Berbagai  teknik  pengolahan  sinyal digital  (PSD)  telah  diterapkan  orang  untuk mengenali tiap pola suara ini. Beberapa bekerja dalam  domain  waktu  dan  sebagian  bekerja dalam domain frekuensi. Root Mean Square (RMS)  adalah  salah  satu  contoh pencirian  sinyal  dalam  domain  waktu,  dan Dekomposisi  Paket  Wavelet  merupakan  cara yang  sering  digunakan  dalam  pemilahan frekuensi suara yang nantinya dapat mencirikan suatu sinyal suara.
Stetoskop elektronik dan penggunaan perangkat  lunak  dalam  analisis  suara  dapat menjadi  solusi  dari  masalah  diatas.  Suara jantung yang diperiksa dapat direkam, didengarkan  kembali,  atau    diolah  untuk dianalisa. Aplikasi analisa dibuat menggunakan Borland  Delphi  7  dan  Matlab  sebagai pengolahan  sinyal.  Pengolahan  sinyal  suara jantung  nantinya  akan  mendapatkan  ciri  dari suara  yang  diamati,  sehingga  dapat  dilakukan klasifikasi  pada  suara  yang  dianalisa.  Akan tetapi pada prinsipnya tidak dapat
menghilangkan peran
dokter dalam
menegakkan diagnosis.

## 2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijabarkan  diatas  maka  rumusan  masalahnya adalah sebagai berikut :
a. Bagaimana  membuat  sistem  yang  terdiri dari stetoskop elektronik dan aplikasi yang mampu menampilkan pola suara jantung?
b. Bagaimana  memproses  input  suara  agar dapat diperoleh pola suara jantung?
c. Bagaimana  menyimpan  suara  jantung dalam format digital?
d. Bagaimana  mengekstraksi  ciri  dari  suara
jantung dengan  proses  Dekomposisi  Paket Wavelet(DPW) dan Root Mean Square (RMS)?
e. Bagaimana  mengirimkan  hasil  proses suara jantung melalui jaringan LAN( Local Area Network )?

## 3. Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penulisan penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Tranduser  suara  yang  digunakan  hanya merespon frekuensi 20Hz – 20000Hz ( Type Elektret Condenser Microphone ).
b. Objek  penelitian  adalah  suara  jantung manusia.
c. Sistem  dioprasikan  dengan hardware pada PC (Personal Computer) atau Laptop dengan bantuan Soundcard yang terintegrasi.
d. Kualitas Soundcard pada perangkat
komputer  akan  mempengaruhi  hasil  yang didapat.
e. Sistem dioperasikan di dalam ruangan yang kedap suara.
f. Sistem  dapat  dijalankan  secara Client- Server hanya  pada  Jaringan  LAN( Local Area Network ).

## 4. Tujuan Penelitian
Sedangkan  tujuan  dari  dibuatnya  sistem  ini sendiri adalah sebagai berikut :
a. Membuat  rancangan  sistem  Stetoskop Elektronik  dan  softwere  penampil  sinyal yang  terintegrasi  dan  dapat  dijalankan secara Client-Server .
b. Merancang  proses  pengambilan  suara  dari device dan  memprosesnya  sehingga  dapat dilakukan  penyimpanan  file  suara  dalam format digital.
c. Membuat  aplikasi  untuk  menampilkan suara  jantung  dan  data  pendukung lainnya. d. Merancang sistem yang dapat mempermudah paramedic dalam memeriksa pasein dan menegakkan diagnosis.

## 5. Manfaat Penelitian
Manfaat  yang  dapat  dicapai  dari  pembuatan sistem ini adalah sebagai berikut:
a. Aplikasi dapat digunakan di ruang dokter untuk membantu memeriksa pasien.
b. Aplikasi Client-Server akan mempermudah pengiriman hasil pemeriksan  di  banyak  ruangan  yang terhubung  melalui  jaringan  LAN( Local
Area Network ). c. Paramedis dapat memeriksa dan menyimpan data hasil pemeriksaan pasien secara digital agar dapat dianalisa kembali di lain waktu.
d. Penerapan ilmu  pengolahan  sinyal  digital di  bidang  kedokteran  diharapkan  mampu bermanfaat  secara  langsung  terhadap kehidupan manusia.

## 6. Tahapan Penelitian
Berikut  dijelaskan  tahapan  peneilitan yang dijelaskan dengan flowchart :
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian
Berdasarkan  diagram  alir  yang  telah digambarkan  diatas,  maka  hal  pertama  yang dilakukan  pada  pembuatan  sistem  ini  adalah
melakukan studi pustaka. Studi pustaka sendiri merupakan  kegiatan  mencari  referensi  dan data-data  yang  mungkin  dibutuhkan  dalam menunjang  teori  dasar  pada  setiap  komponen atau metode yang ada di dalam tugas akhir ini. Studi  pustaka  dapat  dicari  melalui  buku, majalah, atau e-book dan data digital yang bisa diperoleh  dengan browsing di  internet.  Dalam tugas akhir ini sendiri studi pustaka yang akan dicari  meliputi  teori  dasar  pengolagan  Sinyal Digital,  Suara  jantung,  Elektrokardiogram, Bahasa  Pemrograman  Delphi  7  dan  teori  lain yang berhubungan. Langkah berikutnya adalah membuat  alat  dan  bahan  yang  diperlukan dalam  penelitian  ini.  Hal  utama  yang diperlukan adalah membuat stetoskop elektronik  dan  PC  yang akan  digunakan  untuk menjalankan  program.  Seletah  itu,  kegiatan yang  dilakukan  secara  berurutan  adalah perancangan  sistem,  melakukan  pengetesan sistem
dengan cara
simulasi,
dan mengumpulkan  data  sekaligus menganalisanya secara  keseluruhan.  Namun,  jika  hasil  yang didapatkan tidak sesuai dengan yang diinginkan  maka  harus  dilakukan  pengecekan ulang  untuk  mencari  kesalahan  dari  sistem tersebut sampai diperoleh hasil yang maksimal atau  mendekati  dari  apa  yang  diinginkan sebelumnya.

## 7. Perancangan Sistem
Secara  garis  besar  proses  perancangan sistem  dapat  dibagi  dalam  dua  proses  utama yaitu proses pengambilan nilai sampling sinyal analog  menjadi  digital  dan  proses  pengolahan sinyal hingga  proses  penggambaran  sinyal  dan pengiriman sinyal melalaui jaringan local area network (LAN).
a. Proses  pengambilan nilai  sampling  sinyal analog.
Langkah  pertama  adalah  mendapatkan suara  jantung  agar  dapat  di  digitalisasi, stetoskop  head  akan  di  satukan  dengan mic  sebagai  tranduser  agar  dinyal  suara dapat ditangkap dan diproses di komputer, setelah  sinyal  didapat,  program  harus mengambil nilai sampling dan menampilkan secara real time.
b. Pengolahan sinyal digital
Pengolah  sinyal  digital  digunakan untuk  mengekstrasi  cirri  dari  suara jantung  yang  akan  dianalisa.  Dengan menggunakan  proses  Dekomposisi  Paket Wavelet,  sinyal  suara  jantung  akan depecah menjadi beberapa subband frekuensi  dan  dihitung  energy  ditiap subband.

## 7.1 Pengujian Performance
Dalam  penelitian  ini  bebrapa  poin pengujian  yang  akan  dilakukan  terhadap system yang telah dirancang sebagai berikut :
a. System  harus  mampu  menangkap  suara jantung  manusia,  secara  jelas  dan  dapat terbaca program.
b. Program  mampu  menampilkan  amplitude suara yang didapat secara real-time.
c. Program mampu menyimpan suara jantung  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk analisa.
d. Dengan menggunakan Dekomposisi Paket Wavelet  dan  Root  Mean  Square(RMS), program mampu mengenali suara jantung.
e. Pengiriman  data  dilakukan  pada  jaringan local area network (LAN) menuju server.

## 8.1 Pengujian Stetoskop Elektronik
Stetoskop  elektronik  dibuat  dengan menggabungkan stetoskop manual dengan mic, sehingga sinyal suara yang didapat di konversi menjadi sinyal elektris analog, dan selanjutnya, menjadi sinyal digital untuk diproses.
Pengujian  dilakukan  secara  langsung  dengan mencoba  mengambil  suara  jantung  dari seseorang,  dan  amplitudo  suara  jantung  dapat di tampilkan.
Gambar 2 : Pengujian Stetoskop Elektronik
Setelah  amplitude  dapat  dilihat  dengan baik,  maka  perekaman  suara  dapat  dilakukan. Hasil  rekaman  dapat  langsung  dianalisa  pada tiap tahapan pemrosesan sinyal yang dilakukan.

## 8.2 Pengujian Pengolah Digital
Pengujian dilakukan dengan menganalisa  suara  jantung  Normal,  Aortic Stenosis, Mitral Regutation,
Aortic Regurgitation.  Data  diambil  dari  sumber Website  yang  menyediakan  suara  jantung sebagai referensi medis.
 Normal Heart Sound
File  suara  jantung  normal  memiliki property data sebagai berikut;
Bagian Main Chunk Header size : 44 Chunk ID : RIFF' Chunk size : 105508 Format : WAVE' Bagian Format Chunk SubChunk ID : fmt ' SubChunk size : 16
Audio Format : -1
Num Channels : 1 Sample rate : 22255
Bytes rate : 22255 Bits per sample : 8
Bagian Data Chunk SubChunk2 ID : data' SubChunk2 Size : 13184 Data Length : 105472 PanjangFrame = 105472
Gambar 3 : Tampilan Analisis Jantung Normal
Sebagai  input  diberikan  suara  jantung Normal,  Gambar  3  merupakan  tampilan  suara jantung  normal.  Terlihat  suara  jantung  normal memiliki energy tertinggi pada frekuensi 0-300Hz. Hasil  perhitungan  RMS  memberikan  hasil  bahwa suara  jantung  normal  yang  dianalisa  memiliki  nilai RMS sebesar 0,15050.
Proses  dekomposi  paket  wavelet  yang dilakukan pada suara jantung normal, menghasilkan nilai sebagai berikut;
Gambar 4 : Sinyal dan Spektrum Subband AA5 0- 125Hz Pada  Gambar  4  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AA5  yang merupakan sinyal dengan frekuensi 0-125Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 22.691.
Gambar 5 : Sinyal dan Spektrum Subband DA5 125- 250Hz
Pada  Gambar  5  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DA5  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  125-250Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 2.866.
Gambar 6 : Sinyal dan Spektrum Subband AD5 250- 375Hz
Pada  Gambar  6  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AD5  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  250-375Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.6294.
Gambar 7 : Sinyal dan Spektrum Subband DD5 375- 500Hz
Pada  Gambar  7  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DD5  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  375-500Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.83.
Gambar 8 : Sinyal dan Spektrum Subban AD4 500- 750Hz
Pada  Gambar  8  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AD4  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  500-750Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.472.
Gambar 9 : Sinyal dan Spektrum Subband DD4 750-1000Hz
Pada  Gambar  9  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DD4  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  750-1000Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.608.
Gambar 10 : Sinyal dan Spektrum Subband AD3 1000-1500Hz
Pada  Gambar  10  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AD3  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  1000-1500Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.496.
Gambar 11 : Sinyal dan Spektrum Subband DD3 1500-2000Hz Pada  Gambar  11  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DD3  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  1500-2000Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.5874.
Suara jantung yang dianalisa memiliki energy terbesar pada spectrum frekuensi 0-125Hz
Data dari 8 nilai power di tiap subband hasil dekomposisi  paket  wavelet  akan  menjadi  input  ciri dari suara jantung abnormal(Aortic Stenosis).
Pada  table  1  akan  ditunjukan  perbedaan  ciri dari  suara  jantung  yang  berbeda  kondisi.  Data  akan mempermudah analisa manual untuk kondisi jantung hasil perekaman, yang tidak diketahui kondisinya.
Tabel 1 Ekstraksi Ciri Suara Jantung
Dari data pada table 5.1, menunjukan bahwa proses ekstraksi  ciri  yang  dilakukan  dengan  RMS,  tidak
memberikan  perbedaan  yang  signifikan,  sehingga sulit untuk memilah suara jantung

## 8.3 Pengambilan Data
Pengambilan  data  dilakukan  kepada  5  orang sebagai sample, yang terdiri dari 3 wanita dan 2 laki- laki,  suara  jantung  direkam  dan  diproses  untuk mendapatkan  hasil  sinyal  ditiap  tahapan  proses sinyal.    Berikut rincian  detail  2  sample  sinyal  yang telah diproses.
 Sample 1
Header size : 44 Chunk ID : RIFF' Chunk size : 646652 Format : WAVE' SubChunk ID : fmt ' SubChunk size : 16 Audio Format : -1 Num Channels : 1 Sample rate : 44100 Bytes rate : 88200 Bits per sample : 16 SubChunk2 ID : data' SubChunk2 Size : 80827 Data Length : 646616

## Gambar 12 : Sinyal dan Spektrum Suara Jantung
Sample 1
Sebagai  input  diberikan  suara  jantung sample,  Gambar  12  merupakan  tampilan  suara jantung  sample.  Terlihat  suara  jantung  Sample  1 memiliki energy tertinggi pada frekuensi 0-150Hz. Hasil  perhitungan  RMS  memberikan  hasil  bahwa suara  jantung  sample  yang  dianalisa  memiliki  nilai RMS sebesar 0.164211393.
Proses  dekomposi  paket  wavelet  yang dilakukan pada suara jantung sample, menghasilkan nilai sebagai berikut;
Gambar 13 : Sinyal dan Spektrum Subband AA5 0- 125Hz Pada  Gambar  13  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AA5  yang merupakan sinyal dengan frekuensi 0-125Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 14.90.
Gambar 14 : Sinyal dan Spektrum Subband DA5 125-250Hz Pada  Gambar  14  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DA5  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  125-250Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.41.
Gambar 15 : Sinyal dan Spektrum Subband AD5 250-375Hz Pada  Gambar  15  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AD5  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  250-375Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.15.
Gambar 16 : Sinyal dan Spektrum Subband DD5 375-500Hz Pada  Gambar  16  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DD5  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  375-500Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.26.
Gambar 17 : Sinyal dan Spektrum Subband AD4 500-750Hz
Pada  Gambar  17  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AD4  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  500-750Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.14.
Gambar 18 : Sinyal dan Spektrum Subband DD4
750-1000Hz
Pada  Gambar  18  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DD4  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  750-1000Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.18.
Gambar 19 : Sinyal dan Spektrum Subband AD3 1000-1500Hz
Pada  Gambar  19  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  AD3  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  1000-1500Hz. Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.105.
Gambar 20 : Sinyal dan Spektrum Subband DD3 1500-2000Hz
Pada  Gambar  20  menunjukan  sinyal  hasil dekomposisi  paket  wavelet(DPW)  DD3  yang merupakan  sinyal  dengan  frekuensi  1500Hz.  Sinyal tersebut memiliki power sebesar 0.155.
Suara jantung yang dianalisa memiliki energy terbesar  pada  spectrum  frekuensi  0-125Hz.  Namun hasil  banyak  dipengaruhi  riak  noise  di  setiap  band, hal  tersebut  dapat  mengindikasikan  kesalahan penempatan  titik  stetoskop  atau  juga  dapat menandakan tanda dari kesehatan sample yang diuji. Hasil  Seluruh  Data  sample  ditampilkan  dalam table 2.
Tabel 2 Ekstraksi Ciri Sampel Suara Jantung Dari  data  Tabel  2  tidak  terdapat  perbedaan yang  mencolok  sehingga  sulit  untuk  menganalisa perbedaan dari masing-masing kondisi  jantung.
Pada  gambar  21  terlihat  bahwa  penggunaan RMS  sebagai  cara  untuk  mengekstraksi  ciri  dari suara  jantung  sangat  rentan  terhadap  perubahan ritme  dan  durasi  dari  suara  yang  dianalisa,  namun, apabila  instrument  pengambilan  data  dan  variable lain  yang  terikat  dapat  disamakan,  metode  RMS dapat  dilakukan.  Pada  gambar  22metode  wavelet sangat  baik  dalam  mencirikan  suara  jantung, dikarenakan  metode  ini  bekerja  pada  domain frekuensi,  level  dekomposi  akan  berpengaruh terhadap  ketelitian  ciri  dengan  mengecilnya  rentang frekuensi subband dan menambahnya variable input.
Gambar 21 : Grafik Nilai Hasil Root Mean Square(RMS)
Gambar 22 :  Grafik Nilai Hasil Dekomposisi Paket Wavelet

## 8.4 Analisa Pengambilan Data
Dari  Gambar  23  dan  24,  data  sample memiliki  rentang  nilai  yang  sempit,  sehingga  tidak tampak  perbedaan  yang  mencolok.  Pengambilan data dari sample seseorang yang mengidap kelainan
jantung  akan  memperkaya  data  dan  menambah analisa  dari  sample,  sehingga  nantinya,  proses klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan  dari  hasil  nilai rata-rata energy di tiap subband data sample.
Gambar 23 : Grafik Nilai Hasil Root Mean Square(RMS)
Gambar 24 : Grafik Nilai Hasil Dekomposisi Paket Wavelet

## 8.5  Analisa Pembandingan Data
Data  hasil  pengambilan  data  dibandingkan data  hasil  suara  jantung  yang  didapat  dari  sumber dengan  metode  RMS  ditunjukan  pada  gambar  5.45 dan  dengan  metode  DPW  ditunjukan  pada  gambar 25.
Gambar 25 : Grafik Perbandingan Data Hasil Dekomposisi Paket Wavelet(DPW)
0 0,05 0,1 0,15 Normal Aortic Stenosis Mitral Stenosis Aortic Regurgitation 0 10 20 30 40 50 60 Systolic Murmur Aortic Regurgitation Mitral Regurgitation Normal
0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 Sample 1 Sample 2 Sample 3 Sample 4 Sample 5 0 20 40 60 80 100 120 Sample 5 Sample 4 Sample 3 Sample 2 Sample 1 0 5 10 15 20 25 30 35 Normal Sampel 1 Sampel 2 Sampel 3 Sampel 4 sampel 5
Gambar 26 : Grafik Perbandingan Data Hasil Root Mean Square(RMS)
Gambar  26  menunjukan  bahwa  data  yang didapat  dari  pengambilan  data  merupakan  data jantung  normal  terlihat  dari  perbandingan  nilai  di tiap  subband  frekuensi.  Sedangkan  data  yang diproses  dengan  metode  RMS  menunjukan  nilai yang variatif sehingga tidak dapat menjadi pembeda kondisi jantung dari data sampel.

## 9.1 Kesimpulan
Perancangan stetoskop elektronik dan aplikasi  analisa  suara  jantung  dengan  pengolahan sinyal  digital  telah  memenuhi  tujuan  yang  telah dibuat dan dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Telah direalisasikan  Stetoskop  elektronik  yang mampu  menangkap  suara  jantung  melalui soundcard pada perangkat komputer. Stetoskop elektronik  menggunakan tranducer frekuensi 20Hz  –  20000Hz  (Type  Elektret  Condenser Microphone).
2. Perangkat yang dibuat didukung oleh perangkat  lunak  yang  mampu  merekam, menyimpan,  dan  menampilkan  suara  jantung. Perangkat lunak dibuat menggunakan Bordland Delphi  7  yang  dibantu  dengan  Matlab  7.8 sebagai pengolah sinyal.
3. Fasilitas  yang  disediakan  oleh  aplikasi  adalah tersedianya  database  suara  jantung  dengan beberapa kondisi sebagai pembanding manual.
4. Proses  dekomposi  paket  wavlet  5  level  dapat mencirikan suatu suara jantung dengan 8 energi di tiap subband hasil dekomposisi.
5. Dari  data  yang  didapat,  dalam  kondisi  jantung yang  berbeda,  dekomposisi  paket  wavelet memberikan  rentang  nilai  min  6  hingga maksimal 23 jauh lebih besar ketimbang RMS yang hanya memberikan rentang minimal 0.04 hingga  0.16  dalam  band  0-125Hz  dari  variasi jenis kondisi jantung yang sama.
6. System berhasil untuk  menangkap dan mengolah  suara  jantung,  namun  kurangnya data  pendukung  menjadi  masalah  dalam melihat  efektifitas  metode  yang  diterapkan pada system.
7. Analisa  perbandingan  data menunjukan  bahwa data  sampel  lebih  mendekati  kondisi  jantung normal.

## 9.2 Saran
Untuk pengembangan sistem selanjutnya ada beberapa  point  yang  dapat menjadi  titik  yang harus diperhatikan;
1. Pernambahan  proses  klasifikasi  baik  linier maupun  non-linier  mampu  mempermudah analisa  dan  kejelasan  kemungkinan  kondisi suara jantung.
2. Pengambilan  data  dari  sample  suara  jantung abnormal,  sehingga  dapat  menjadi  data pembanding, untuk melakukan proses penarikan kesimpulan konsis jantung.
3. Penggunaan  metode  lain  akan,  menambah analisa  dalam  pemrosesan  suara  jantung sehingga nantinya didapat sebuah system  yang mampu  mengklasifikasi  suara  jantung  dengan akurasi tinggi.
4. Penggunaan perangkat lain dalam analisa suara jantung  dapat  menjadi  referensi  tambahan untuk menegakkan diagnose kondisi jantung.

## Daftar Pustaka
Li  Tan,  Jean  Jiang,  “Digital  Signal  Processing, Fundamental  and  Applications”,  Seconds  Edition, Oxford. 2013. http://www.pamz.com/Physical_Assessment/assess ment.htm http://rale.ca/Links.htm C.  Saritha,  V.  Sukanya,  V.NArasimha  Murthy, “ECG  Signal  Analysis  using  Wavelet  Transforms”, Bulg.J.Physics, Vol. 35, pp.68-77, 2008.
A.  Ghodrati,  S.  Marinello,“Statistical  Analysis  of RR  interval  Irregularities  for  Detection  of  Atrial Fibrillation”,  IEEE  Transactions  on  Computers  in Cardiology,  ISSN  0276-6574,  Vol.  35,  pp.  1057- 1060, 2008.
M  G.  Tsipouras,  D  I  Fotiadis,  D  Sideris  , “Arrhythmia  Classification  using  the  RR-interval Duration  Signal”,IEEE  Transactions  on  Computers in Cardiology, Vol. 29, 485-488, 2002. www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/ Mallat  J,  “A  theory  of  multiresolution  signal decomposition  using  the  Wavelet  Transformation”, IEEE Transactions on Pattern Analysis abd Machine Intellignece, Vol. 11, pp. 674-693, 1989.
Misiti,  M.  and  Y.,  Oppenhaim,  G.,  Poggi,  J.  M.: MATLAB Wavelet toolbox user’s guide, The Math- Works Inc. 1996
Daubechies,  I.,:  Ten  Lectures  on  Wavelets.  Society of  Industrial  and  Appiled  Mathematics,Pensylvania, 1992
Jan,  J.,:  Digital  Signal  Filtering,  Analysis  and Restoration.  VUTIUM  Press,  Technical  University of Brno, 2000.
Walter  Doberenz,  Thomas  Gewinnus,  “Borland Delphi  7”,  Grundlagen,  Profiwissen,  Kochbuch. 2013.
0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3