MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 7 | No.  1 | Halaman 1 - 10
Juni 2022

## Sistem Otentikasi Biometrik Berbasis Sinyal EKG
Menggunakan Convolutional Neural Network 1 Dimensi

## FAUZI FRAHMA TALININGSIH, YUNENDAH NUR FU’ADAH, SYAMSUL RIZAL, ACHMAD RIZAL, MUHAMMAD ADNAN PRAMUDITO
Fakultas Teknik Elektro, Telkom University Email: fadhila@student.telkomuniversity.ac.id
Received 17 Desember 2021 | Revised 4 Januari 2022 | Accepted 26 Januari 2022

## ABSTRAK
Biometrik  merupakan  salah  satu  analisis  karakteristik  individu  yang  saat  ini banyak digunakan, seperti sidik jari, pengenalan suara, dan pengenalan wajah. Metode  biometrik  tersebut  masih  memiliki  kelemahan  seperti  mudah  untuk dimanipulasi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  menggunakan  sinyal Elektrokardiogram  (EKG)  sebagai  salah  satu  metode  biometrik.  Sinyal  EKG memiliki  keunikan  pada  setiap  individu  sehingga  sulit  untuk  dimanipulasi. Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  otentikasi  biometrik  berbasis  sinyal  EKG. Data  yang  digunakan  berasal  dari  ECG-ID  database  dengan  jumlah  90  subjek. Sinyal  EKG  yang  digunakan  hanya  menggunakan  gelombang  PQRST  sebagai input model Convolutional Neural Network 1 Dimensi (CNN). Hasil akurasi yang diperoleh  menunjukkan  92.2%.  Dengan  demikian,  sistem  yang  dikembangkan memungkinkan digunakan sebagai otentikasi biometrik.

## Kata kunci: Biometrik, Sinyal EKG, Convolutional Neural Network

## ABSTRACT
Biometrics  is  analyses  individual  characteristics  that  are  currently  widely  used, such  as  fingerprints,  voice  recognition,  and  face  recognition.  The  biometric method still has weaknesses, such as being easy to manipulate. Therefore, this study  will  use  an  Electrocardiogram  (ECG)  signal  as  a  biometric  method.  The ECG  signal  is  unique  to  each  individual,  so  it  is  not  easy  to  manipulate.  This study  develops  a  biometric  authentication  system  based  on  ECG  signals.  The data used comes from the ECG-ID database with a total of 90 subjects. The ECG signal  used  only  PQRST  waves  as  input  for  the  1-Dimensional  Convolutional Neural Network (CNN) model. The accuracy results obtained show 92.2%. Thus, the developed system allows it to be used as biometric authentication.

## Keywords: Biometric, ECG Signal, Convolutional Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Biometrik  merupakan  analisis  karakteristik  manusia  yang  digunakan  untuk  pengenalan individu.  Karakteristik  yang  dimilliki  setiap  individu  berbeda-beda  seperti  fisik  dan  perilaku. Beberapa  ciri  yang  biasa  digunakan  untuk  pengenalan  individu  diantarannya  wajah,  iris mata, suara, dan sidik jari. Metode-metode pengenalan individu tersebut memiliki kelemahan seperti  dapat  dengan  mudah  untuk  dimanuipulasi.  Metode  pengenalan  individu  berbasis sinyal  Elektrokardiogram  (EKG)  saat  ini  telah  dikembangkan.  Sinyal  EKG  menggambarkan aktivitas  jantung  dan  biasanya  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  kardiovaskular (Hamza  &  Ayed,  2020).  Sinyal  ini  bersifat  unik  berdasarkan  fisik,  geometri,  dan karakteristik  masing-masing  individu  yang  berbeda.  Keunikan  inilah  yang  membuat  sinyal EKG tidak mudah untuk dimanipulasi.
Penelitian  terkait  pengenalan  individu  menggunakan  sinyal  EKG  telah  dilaksanakan  oleh berbagai peneliti dengan metode yang bervariasi. Penelitian oleh D. Wang dkk.  (Wang et al.,  2019)  menggunakan  metode  frekuensi  sementara autoencoding  untuk  indentifikasi individu.  Data  diolah  dengan Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  dan  Autoencoder  (AE). Berbagai metode klasifikasi digunakan dalam penelitian ini, seperti Random Forest (RF), K- Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM). Hasil yang efektif ditunjukkan dalam penelitian ini dengan perolehan akurasi sebesar 98.87%. Penelitian selanjutnya akan meningkatkan algoritma dan mengeksplorasi metode yang akan digunakan. K. K. Patro dkk. (Patro,  dkk.,  2020)  melakukan  penelitian  dengan  berbagai  metode  klasifikasi.  Metode yang  digunakan  diantaranya Artificial  Neural  Networks  (ANN),  multi-class  One-Against-All Support Vector Machine (OAASVM), dan K-Nearest Neighbour (K-NN) dengan regresi LASSO ( Least  Absolute  Shrinkage  and  Selection  Operator).  Hasil  terbaik  diperoleh  menggunakan metode  klasifikasi  K-NN  dengan  regresi  LASSO,  dengan  akurasi  sebesar  99.1379%.  A.  R. Yuniarti dkk. (Yuniarti, dkk., n.d.) melakukan penelitian terkait identifikasi dengan sinyal EKG menggunakan Dimensional Convolutional Neural Network (CNN) satu dimensi. Aktivasi ReLU  digunakan  sebagai  ekstraksi  ciri  dan  Softmax  sebagai  klasifikasi.  Akurasi  yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  yaitu  sebesar  88%.  M.  Hammad  dkk  juga  menggunakan metode  CNN  untuk  identifikasi  sinyal  EKG.  Identifikasi  sinyal  EKG  yang  dilakukan menggunakan  CNN  12  layer.  Akurasi  tertinggi  diperoleh  sebesar  98.79%  dan  sistem  ini dapat  digunakan  identifikasi  secara  real  time.  Beberapa  penelitian  lain  juga  menggunakan metode  CNN  (A.P.  Nemirko,  2005)  (Baloglu,  dkk.,  2019)  (Byeon,  dkk.,  2020) (Conference,  2018)  (Hadiyoso,  dkk.,  2019)  (Kim,  dkk.,  2020)  (Xu,  dkk.,  2018) (Xiong, dkk., 2017) (Li, dkk., 2020) (Zhang, dkk., 2019) yang mengindikasikan hasil yang menjanjikan.
Pada  penelitian  sebelumnya,  segmentasi  merupakan  salah  satu  tahap  yang  penting digunakan.  Pada  tahap  segementasi  banyak  peneliti  yang  menggunakan  kompleks  QRS sebagai  ciri.  Pada  penelitian  ini,  kami  mencoba  menggunakan  gelombang  PQRST  sebagai ciri.  Hal  ini  disebabkan  gelombang  P  dan  gelmbang  T  dapat  meningkatkan  hasil  penelitian (A.P. Nemirko, 2005). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan otentikasi biometrik berdasarkan sinyal EKG menggunakan 1 Dimensional Convolutional Neural Network sebagai klasifikasinya. Sinyal EKG akan dianalisis pada fragmen informatif, yaitu gelombang PQRST. Dataset  yang  digunakan  berasal  dari database  ECG-ID  yang  berisi  90  subjek.  Selanjutnya model  yang  diusulkan  akan  dievaluasi  menggunakan  dataset  uji  untuk  mendapatkan  nilai akurasi, presisi, recall.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sinyal Elektrokardiogram (EKG)
Sinyal Elektrokadiogram (EKG) merupakan suatu sinyal kelistrikan menggambarkan aktivitas jantung  yang  dihasilkan  oleh  otot  jantung.  Kelainan  pada  jantung  dapat  teridentifikasi dengan sinyal EKG. Selain itu, sinyal EKG memiliki karakteristik yang unik dapat digunakan sebagai  identifikasi  individu.  Sinyal  EKG  memiliki  tiga  bagian  utama,  yaitu  gelombang  P, kompleks QRS, dan gelombang T. Gambar 1 merupakan ilustrasi dari sinyal EKG. Pada sinyal EKG terkadang juga terdapat gelombang U.

## Gambar 1. Sinyal Elektrokardiogram (EKG)
Bagian-bagian  dari  sinyal  EKG  ini  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda.  Deskripsi  dari masing-masing bagian sinyal EKG terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Sinyal Elektrokardiogram (EKG)
Bagian Sinyal EKG Deskripsi Gelombang P Defleksi pertama gelombang EKG yang mewakili depolarisasi atrial Kompleks QRS Kompleks QRS mewakili depolarisasi ventrikel.  Gelombang Q merupakan defleksi negatif pertama pada sinyal EKG.
 Gelombang R merupakan defleksi positif pertama setelah gelombang P.
 Gelombang S adalah defleksi negatif kedua pada sinyal EKG. Gelombang T Defleksi positif setelah setiap kompleks QRS, serta gelombang T mewakili repolarisasi ventrikel.

## 2.2 Convolutional Neural Network (CNN) Satu Dimensi
Salah  satu  metode  deep  learning  yang  sering  digunakan  adalah Convolutional  Neural Network (CNN). CNN digunakan untuk mengolah data dalam berbagai dimensi, seperti satu dimensi.  CNN  1-Dimensi  merupakan  modifikasi  dari  CNN  2-Dimensi  yang  saat  ini dikembangkan  (Abdeljaber,  dkk.,  2017,  2018)  (Avci,  dkk.,  2017)  (  Kiranyaz,  dkk., 2015).  CNN  1-Dimensi  umumnya  digunakan  dalam  data time-series.  Metode  ini menunjukkan  bahwa  aplikasi  tertentu  dari  CNN  1-Dimensi  lebih  menguntungkan  daripada CNN 2-Dimensi dalam menangani sinyal 1 dimensi (Kiranyaz, dkk., 2021).
Arsitektur  CNN  terdiri  dari Convolutional  Layer,  Pooling  Layer,  dan  Fully  Connected  Layer. Proses CNN secara umum dibagi menjadi dua bagian, yaitu ekstraksi ciri dan klasifikasi. Pada bagian  ekstraksi  ciri,  beberapa  lapisan  saling  berhubungan.  Lapisan  pertama  berisi convolutional  layer  dan  Rectified  Linear  Unit  (ReLU)  layer,  serta  pooling  layer  di  lapisan kedua. Selanjutnya, bagian klasifikasi memiliki fully connected layer. Bagian ini juga memiliki flatten layer dan softmax.

## 2.2.1 Convolutional Layer
Layer  ini  merupakan  layer  pertama  yang  digunakan  untuk  mengekstrak  data  input. Convolutional  layer  dapat  dianggap  sebagai  filter  karena  menyaring  fitur  input  untuk meningkatkan  pola  fitur  yang  diberikan.  Konvolusi  dilakukan  antara input  data  dan  filter. Output pada layer ini adalah feature map.

## 2.2.2 ReLU Layer
Rectified Linear Unit (ReLU) adalah lapisan yang terletak di antara Convolutional Layer dan Pooling  Layer.  ReLU  adalah  fungsi  aktivasi  non-linear  yang  digunakan  di  Neural  Networks, terutama di CNN.
f(x)   = { 0   , 𝑥 < 0 𝑥   , 𝑥 ≥ 0 (1)

## 2.2.3 Pooling Layer
Pooling  layer  adalah  proses  untuk  mengurangi  dimensi  dari  feature  map.  Lapisan  ini mengabaikan  data  penting  yang  lebih  sedikit  sehingga  pengenalan  dilakukan  dalam representasi yang lebih mini. Lapisan pooling dapat mengurangi overfitting.

## 2.2.4 Flatten Layer
Flatten layer adalah layer yang mengubah feature map multi-dimensi menjadi satu dimensi. Output flatten layer adalah satu vektor panjang. Hasil dari flatten layer akan digunakan pada input fully connected layer.

## 2.2.5 Fully Connected Layer
Lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya  berfungsi  dengan  menggunakan  output  dari flatten layer  dimana  setiap  input  dihubungkan.  Layer  ini  berfungsi  untuk  melakukan  transformasi pada  dimensi  data  sehingga  data  dapat  diklasifikasikan  secara  linier.  Neuron  pada fully connected layer tidak terhubung secara terorganisir, sehingga tidak mungkin untuk memiliki convolutional  layer  setelah  fully  connected  layer.  Fully  connected  layer  bertujuan  untuk meratakan  fitur  tingkat  tinggi  dan  menyatukan  semua  elemen  (Fu’adah,  dkk.,  2021)
(Sakib,  dkk.,  2018).  Lapisan  yang  terhubung  penuh  biasanya  berada  di  akhir  arsitektur CNN.

## 2.2.6 Softmax
Aktivasi  Softmax  adalah  lapisan  terakhir  dari neural  network.  Softmax  adalah  fungsi matematika  yang  mengubah  vektor  bilangan  menjadi  vektor  peluang.  Softmax  digunakan untuk  menormalkan  output,  mengubah  nilai  jumlah  tertimbang  menjadi  jumlah  satu probabilitas. Setiap nilai dalam output diinterpretasikan pada setiap kelas.

## 3. DESAIN SISTEM
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  kami  menggunakan  dataset  ECG-ID  yang  tersedia  di Physionet (A.P. Nemirko, 2005). Dataset berisi 90 subjek (44 pria dan 46 wanita, dalam rentang usia 13-75) dengan 310 rekaman sinyal EKG. Dalam penelitian ini seluruh rekaman dari 90 subjek akan digunakan sebagai input. Pada penelitian ini akan dillakukan beberapa tahap.  Tahap  preprocessing  akan  dilakukan  proses  filtering,  normalisasi,  segmentasi,  dan metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Convolutional Neural Network (CNN) 1 dimensi digunakan  untuk  klasifikasi  dalam  penelitian  ini.  Hasil  terbaik  yang  diperoleh  dapat digunakan untuk identifikasi individu.

## 3.1 Preprocessing
Tahap preprocessing  merupakan  tahapan  yang  bertujuan  agar  pengolahan  data  pada tahapan  selanjutnya  seragam.  Tahap  ini  terdiri  dari  empat  langkah,  yaitu filtering, normalisasi,  segmentasi,  dan  DWT.  Proses filtering  bertujuan  untuk  menghilangkan  noise pada sinyal EKG. Selanjutnya, sinyal EKG akan dinormalisasi menggunakan Persamaan 2.
𝑆(𝑡) = 𝑆(𝑡)−𝑀𝑒𝑎𝑛(𝑆(𝑡)) 𝑀𝑎𝑥(|𝑆(𝑡)|) (2)
Proses normalisasi akan menghasilkan amplitudo sinyal EKG berada pada kisaran -1 hingga 1. Proses segmentasi memastikan nilai rata-rata yang baik dari sinyal EKG sehingga setiap sinyal  EKG  memiliki  beberapa  segmen.  Dalam  DWT,  sinyal  dianalisis  menggunakan  teknik penyaringan  digital.  Proses  ini  melewatkan  sinyal  untuk  dianalisis  pada  filter  dengan frekuensi dan skala yang berbeda (Li, dkk., 2020).

## 3.1 Rancangan Sistem yang Diusulkan
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  otentikasi  biometrik  menggunakan  CNN  1-Dimensi berbasis  sinyal  EKG.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  filter  bandpass  Butterworth  orde  6, frekuensi  sampling  500  Hz,  dan  frekuensi  cut-off  di  bawah  2  Hz  serta  di  atas  50  Hz  pada proses filtering. Penelitian ini hanya menggunakan gelombang PQRST karena gelombang P dan gelombang T secara signifikan meningkatkan hasil identifikasi (A.P. Nemirko, 2005). Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  digunakan  untuk  proses denoising  sinyal  EKG.  Teknik denoising dilakukan dengan menggunakan teknik thresholding dan dekomposisi (Mandala, dkk.,  2017).  Metode  DWT  menggunakan  dekomposisi  level  4  dan Daubechies  wavelet untuk mother wavelet.

## Gambar 2. Model CNN 1-Dimensi
Dalam penelitian ini, kami menggunakan dua rekaman dengan total jumlah fitur gelombang PQRST  adalah  180  rekaman  dan  dikumpulkan  ke  satu  file  excel.  File  ini  akan  digunakan sebagai input dalam model CNN 1-Dimensi. Gambar 2 menunjukkan model CNN 1-Dimensi. Kami membagi dataset menjadi 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk membangun model. Sebaliknya, data pengujian digunakan untuk memvalidasi kinerja model yang diusulkan.

## 3.2 Perfomansi Sistem
Ada empat parameter yang diukur dalam kinerja sistem, yaitu akurasi, recall, presisi, dan f1- score.  Akurasi adalah  perbandingan  antara  jumlah  data yang  terdeteksi dengan  benar dan jumlah  data.  Selanjutnya,  presisi  adalah  pengukuran  keakuratan  suatu  model  untuk memprediksi kasus positif dalam serangkaian tahapan prediksi. Perbandingan antara jumlah true positive dengan jumlah true positive dan false negative disebut recall. Selanjutnya f1- score  merupakan  perbandingan  antara  rata-rata  presisi  dan recall  yang  dibobotkan. Perhitungan parameter kinerja sistem masing-masing ditunjukkan pada Persamaan 3, 4, 5, dan 6 (Setiaji, 2018).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁 +𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 (6)

## 4. HASIL DAN DISKUSI
Penelitian  ini  menggunakan  sinyal  EKG  sebagai  sistem  pengenalan  individu.  CNN  1D digunakan  untuk  mengklasifikasi  siyal  EKG.  Dataset  yang  digunakan  terbagi  menjadi  data latih dan  data  validasi, masing-masing  3178  dan  795. Penelitian  ini menggunakan learning
rate yang beragam seperti 0.1, 0.01, 0.001, dan 0.0001. Data dilatih dengan menggunakan berbagai optimizer, seperti adam optimizer, RMSprop, dan SGD.
(a)
(b)
(c)
(d)
Gambar 3. Perbandingan Perfomansi dengan Learning Rate ; (a) 0.1 (b) 0.01 (c) 0.001 (d) 0.0001
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  adam  optimizer  dengan learning rate 0.001 memiliki hasil yang terbaik. Model ini menggunakan tiga hidden layer serta jumlah epoch yang tetap, pada kasus ini 100 dan 32 sampel batch size. Gambar 3 (a), (b), (c), dan (d) menunjukkan perbandingan antara grafik akurasi dan loss pada setiap learning rate yang digunakan.  Terlihat  hasil  grafik  pada  Gambar  3  (c)  tidak  mengalami overfitting  maupun underfitting.
Tabel 2. Parameter Perfomansi Sistem Presisi Recall F1-Score Akurasi 92.31% 92.12% 91.28% 92.2%
Perfomansi  sistem  pada  model  terbaik  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Parameter  yang  dihitung diantaranya  akurasi,  presisi, recall,  dan  f-1  score.  Terlihat  bahwa  hasil  yang  diperoleh memiliki nilai yang tinggi sehingga model yang dibuat dapat dikatakan akurat.

## 5. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah diciptakan sistem otentikasi biometrik berbasis sinyal EKG. Penelitian ini menggunakan  metode  CNN  1-Dimensi dengan  jumlah  90  subjek.  Model  CNN  1-Dimensi yang digunakan memiliki tiga hidden layer, 32 sampel batch size, dan adam optimizer. Ciri sinyal EKG hanya menggunakan gelombang PQRST. Akurasi terbaik diperoleh pada 92.2%. Hasil menunjukkan nilai yang baik untuk seluruh parameter sehingga model dapat dikatakan akurat.  Sistem  memungkinkan  untuk  digunakan  dalam  otentikasi  biometrik.  Walaupun demikian,  sistem yang  diajukan  masih  memerlukan  pengembangan  sehingga mendapatkan perfomansi yang maksimal.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdeljaber, O., Avci, O., Kiranyaz, M. S., Boashash, B., Sodano, H., & Inman, D. J. (2018). 1- D CNNs for structural damage detection: Verification on a structural health monitoring benchmark data. Neurocomputing, 275, 1308–1317.
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.069
Abdeljaber,  O.,  Avci,  O.,  Kiranyaz,  S.,  Gabbouj,  M.,  &  Inman,  D.  J.  (2017).  Real-time vibration-based structural damage detection using one-dimensional convolutional neural networks.
Journal of Sound and Vibration, 388, 154–170. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2016.10.043
A.P. Nemirko, T. S. L. (2005). Biometric Human Identification Based on Electrocardiogram. XII-Th  Russian  Conference  on  Mathematical  Methods  of  Pattern  Recognition,  MAKS Press, 387–390.
Avci, O., Abdeljaber, O., Kiranyaz, S., & Inman, D. (2017). Structural Damage Detection in Real Time: Implementation of 1D Convolutional Neural Networks for SHM Applications (pp. 49–54). https://doi.org/10.1007/978-3-319-54109-9_6
Baloglu,  U.  B., Talo,  M.,  Yildirim,  O.,  Tan,  R.  S.,  &  Acharya, U.  R.  (2019).  Classification of myocardial  infarction  with  multi-lead  ECG  signals  and  deep  CNN. Pattern  Recognition Letters, 122, 23–30. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.02.016
Byeon,  Y.  H.,  Pan,  S.  B.,  &  Kwak,  K.  C.  (2020).  Ensemble  deep  learning  models  for  ECG- based biometrics. Proceedings of the 30th International Conference on Cybernetics and
Informatics, K and I 2020, 1–5. https://doi.org/10.1109/KI48306.2020.9039871
Conference, J. (2018). DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR ECG-BASED HUMAN IDENTIFICATION  Bahareh  Pourbabaee  ,  Matthew  Howe-Patterson  ,  Eric  Reiher  ,
Frederic Benard.
Fu’adah,  Y.  N.,  Sa’idah,  S.,  Wijayanto,  I.,  Ibrahim,  N.,  Rizal,  S.,  &  Magdalena,  R.  (2021). Computer Aided Diagnosis for Early Detection of Glaucoma Using Convolutional Neural Network (CNN) (pp. 467–475). https://doi.org/10.1007/978-981-33-6926-9_40
Hadiyoso, S., Rizal, A., & Aulia, S. (2019). ECG based person authentication using empirical mode  decomposition  and  discriminant  analysis. Journal  of  Physics:  Conference  Series, 1367, 012014. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1367/1/012014
Hamza,  S.,  &  Ayed,  Y.  Ben.  (2020).  Svm  for  human  identification  using  the  ECG  signal. Procedia Computer Science, 176, 430–439. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.08.044
Kim, J. S., Kim, S. H., & Pan, S. B. (2020). Personal recognition using convolutional neural network  with  ECG  coupling  image. Journal  of  Ambient  Intelligence  and  Humanized Computing, 11(5), 1923–1932. https://doi.org/10.1007/s12652-019-01401-3
Kiranyaz,  S.,  Avci,  O.,  Abdeljaber,  O.,  Ince,  T.,  Gabbouj,  M.,  &  Inman,  D.  J.  (2021).  1D convolutional  neural  networks  and  applications:  A  survey. Mechanical  Systems  and Signal Processing, 151, 107398. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.107398
Kiranyaz, S., Ince, T., Hamila, R., & Gabbouj, M. (2015). Convolutional Neural Networks for patient-specific  ECG  classification. 2015  37th  Annual  International  Conference  of  the IEEE  Engineering  in  Medicine  and  Biology  Society  (EMBC),  2608–2611. https://doi.org/10.1109/EMBC.2015.7318926
Li,  Y.,  Pang,  Y.,  Wang,  K.,  &  Li,  X.  (2020).  Toward  improving ECG  biometric  identification using  cascaded  convolutional  neural  networks. Neurocomputing,  391,  83–95. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.01.019
Mandala,  S.,  Fuadah,  Y.  N.,  Arzaki,  M.,  &  Pambudi,  F.  E.  (2017).  Performance  analysis  of wavelet-based denoising techniques for ECG signal. 2017 5th International Conference on Information and Communication Technology (ICoIC7), 1–6.
https://doi.org/10.1109/ICoICT.2017.8074701
Patro,  K.  K.,  Reddi,  S. P.  R.,  Khalelulla,  S. K. E.,  Rajesh  Kumar,  P.,  &  Shankar, K.  (2020). ECG  data  optimization  for  biometric  human  recognition  using  statistical  distributed machine  learning  algorithm. The  Journal  of  Supercomputing,  76(2),  858–875. https://doi.org/10.1007/s11227-019-03022-1
Sakib, S., Ahmed, N., Kabir, A. J., & Ahmed, H. (2018). An Overview of Convolutional Neural Network: Its Architecture and Applications. https://doi.org/10.20944/PREPRINTS201811.0546.V1 Setiaji, A. (2018). Machine Learning : Acccuracy, Recall & Precision. https://mragungsetiaji.github.io/python/machine
learning/2018/09/21/machine- learning-accuracy-recall-dan-precision.html
Wang, D., Si, Y., Yang, W., Zhang, G., & Li, J. (2019). A novel electrocardiogram biometric identification  method  based  on  temporal-frequency  autoencoding. Electronics (Switzerland), 8(6), 1–24. https://doi.org/10.3390/electronics8060667
Xiong, Z., Stiles, M., & Zhao, J. (2017). Robust ECG Signal Classification for the Detection of Atrial Fibrillation Using Novel Neural Networks. https://doi.org/10.22489/CinC.2017.066- 138
Xu, J., Li, T., Chen, Y., & Chen, W. (2018). Personal Identification by Convolutional Neural Network  with  ECG  Signal. 2018  International  Conference  on  Information  and Communication Technology Convergence (ICTC), 559–563.
https://doi.org/10.1109/ICTC.2018.8539632
Yuniarti,  A.  R.,  Rizal,  S.,  &  Lim,  K.  M.  (n.d.). ECG  Identification  with  One  Dimensional Convolutional Neural Network.
Zhang, Y., Zhao, Z., Guo, C., Huang, J., & Xu, K. (2019). ECG Biometrics Method Based on Convolutional  Neural  Network  and  Transfer  Learning. Proceedings  -  International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2019-July,
1–7.
https://doi.org/10.1109/ICMLC48188.2019.8949218