## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.12, No.01, Tahun 2018 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## APLIKASI REPRESENTASI REAL TIME GELOMBANG ELECTROCARDIOGRAPH DISKRIT
Azwar Riza Habibi 1 , Suci Imani Putri 2 , Lukman Hakim 3
STMIK ASIA Malang e-mail: 1 riza.bj@gmail.com, 2 suci.imaniputri@asia.ac.id, 3 bledeklukman@gmail.com
ABSTRAK. Penelitian  ini  membuat  metode  untuk  merepresentasikan  secara real  time durasi  gelombang  tiap  siklus  dari rekaman elektrokardiograf (selanjutnya disingkat EKG) data diskrit. Data gelombang yang berupa hasil grafik, diolah melalui pengolahan  sinyal  digital  sehingga  hasil  gelombang  didapatkan  berupa  data  diskrit  dan  bisa  diolah  kembali  menjadi  data grafik.  Durasi  waktu  antara  peak  R  to  peak  R  digunakan  sebagai  periode  waktu  tiap  siklus.  Pergeseran  waktu  mundur setengah HR merupakan akhir gelombang dari siklus sebelumnya dalam berupa tampilan aplikasi sehingga siapapun dapat mengaplikasikan dan melihat dara rekam medis secara real time dengan data masukan berupa data diskrit. Data diskrit dari MIT-BIH  dan  hasil  pengukuran  yang  dilakukan  sendiri  digunakan  sebagai  data  untuk  memperoleh  jumlah cycle dalam rekaman EKG, posisi R tiap siklus, durasi tiap siklus, dan nilai heart rate dengan menggunakan aplikasi software MATLAB. Hasil penelitian berupa data rekaman hasil EKG yang disimpan tidak lagi dalam bentuk gambar melainkan data diskrit, yang dapat ditampilkan secara real time . Kata kunci: ECG, Matlab , Gelombang, Data Diskrit
ABSTRACT This research makes  a  method  to  represent  in  real  time  the  duration  of  the  wave  of  each  cycle  of  the electrocardiograph record (hereinafter abbreviated EKG) discrete data. Wave data in the form of graphic results, processed through digital signal processing so that the wave results obtained in the form of discrete data and can be processed back into graph data. The duration of time between peak R to peak R is used as the time period of each cycle. The half-step backward shift of HR is the wave end of the previous cycle in the form of an app display so anyone can apply and view virgin medical records in real time with discrete data input data. Discrete data from MIT-BIH and self-measurement results are used as data to obtain the number of cycles in the ECG recording, the R position of each cycle, the duration of each cycle, and the heart rate by using the MATLAB software application. The result of research is the recording data of EKG result that is stored no longer in the form of picture but discrete data, which can be displayed in real time.
Keywords: ECG, Matlab, Waves, discrete data

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian yang dirilis oleh Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) di University of Washington menyatakan  bahwa  salah  satu  penyebab  kematian tertinggi  di  Indonesia  yaitu  penyakit Jantung. Selain itu, diperkuat oleh penelitian Global Burden of Desease Study 2013 yang menyatakan tentang serangan  jantung dapat menyebabkan  kematian bagi  umat manusia. Infark  miokardial atau serangan  jantung  yaitu  terhentinya  aliran  darah  menuju  ke  jantung,  meskipun  hanya  sesaat,  dan berakibat  adanya  kematian  sebagain  sel  pada  jantung.  Kasus  serangan  jantung  sering  disebabkan karena adanya penyumbatan pembuluh darah dan terhentinya aliran darah (Dharma, 2016).
Selain penyumbatan pembuluh darah, serangan jantung sering terjadi pada penderita penyakit jantung koroner. Penyakit jantung koroner terjadi karena adanya plak pada bagian dalam arteri jantung yang biasanya disebut dengan atherosclerosis . Dalam kasus ini plak yang tidak ditangani dengan baik maka perlahan-lahan plak akan meningkat dan menyebabkan adanya penyempitan pembuluh darah. Adanya  penyempitan  pembuluh  darah  berakibat  pada  aliran  darah  pada  pembuluh  darah  akan berkurang dan terjadinya penggumpalan keping-keping darah ( trombosit ) pada plak tersebut. Sehingga ketika  terjadi  pecahnya  gumpalan  keping darah  pada  pembuluh  tersebut,  maka  berakibat  terjadinya serangan  jantung. Oleh  karena  itu,  serangan  jantung  dikategorikan  dalam  penyakit gawat  darurat, dengan alasan pada beberapa menit pertama akan menjadi tolok ukur penting bagi keberlangsungan hidup  penderita.  Dimana  kerusakan  atau  gejala  serangan  ini  dapat  diperbaiki  atau  dilakukan penanganan  khusus  pada  jam  pertama  saja  ketika  terjadi serangan  jantung  tersebut.  Sedangkan selebihnya serangan jantung akan langsung bisa merusak otot jantung yang berakibat rasa sakit yang luar biasa pada dada, bahu, perut, dan rahang (Aishwarya, 2016).
Berdasarkan fakta di atas maka menjadi penting untuk mengetahui kondisi jantung lebih dini dalam ranah mengurangi resiko kematian yang disebabkan oleh serangan jantung. Salah satu upaya
yang  dapat  dilakukan  untuk  mengetahui kondisi  jantung  yaitu  dengan  melakukan  pemeriksaan Elektrokardiogram (EKG). EKG  merupakan  suatu  representasi  grafik  yang  dibuat  oleh elektrokardiograf dengan merekam aktivitas kelistrikan detak jantung dalam rentang waktu tertentu. Pada umumnya elektrokardiograf yang diamati terdiri atas 12 lead, dimana pada prosesnya setiap lead tersebut akan dilengkapi bahan konduktif yang dipasang pada bagian anggota tubuh yang berfungsi sebagai alat pelacak sinyal listrik jantung. Jika perjalanan sinyal listrik jantung bergerak menuju ke lead  maka  menghasilkan  garis naik  pada  grafik tersebut  yang disebut defleksi positif,  akan  tetapi ketika perjalanan sinyal listrik jantung bergerak menjauhi lead maka menghasilkan garis turun pada grafik  tersebut  yang  disebut defleksi negatif. Hasil rekaman EKG akan ditampilkan  pada  kertas perekam  EKG dengan  ukuran  setiap kotaknya 1 mm², dimana sebuah EKG khusus  berjalan  di atas kertas dengan kecepatan 25 mm/s (Parente, 2017).
Suatu hasil rekaman EKG pada siklus satu periode dapat dihitung atau ditentukan melalui jarak peak to peak , akan tetapi masalah titik awal dan titik akhir dari suatu siklus sulit untuk diperoleh. Satu siklus merupakan waktu yang dibutuhkan untuk impuls dari sino atrial node hingga purkinje fibre dan berulang lagi. Dikarenakan dengan satu siklus tersebut dapat diperoleh informasi tentang ddiagnosa penyakit jantung  seperti koroner, miocard  infark,  hiperthropy,  fibrilasi,  iskemia, dan aritmia . Oleh karena  penting informasi tentang gelombang  dalam  satu  siklus  maka  diperlukan untuk menentukan tiap satu siklus pada rekam gelombang EKG. Dengan gelombang satu siklus akan diperoleh nilai peak PQRST dan heart  rate panjang  lintasan  gelombang  dalam  satu  siklus.  Hal  ini  dapat dilaksanakan dengan proses sampling pada frekuensi tertentu, dan proses sampling akan menghasilkan data dalam bentuk diskrit pada domain amplitudo fungsi gelombang waktu dengan satuan millivolt . Data diskrit EKG  tersebut  akan  memberikan  representasi  tentang  gelombang  dalam  bentuk  data  diskret  yang memungkinkan  untuk  ditampilkan  di  layar  monitor  ataupun  dicetak  pada  kertas  khusus.  Dengan demikian aplikasi hasil tersebut dapat digunakan oleh khalayak ramai dengan mudah untuk melihat data bentuk diskret tentang kondisi gelombang elektrokardhiografnya.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Gelombang Elektrokardiograf
Adanya  Impuls  periodic  yang  dipancarkan  oleh Sino  Atrial node (pacu  jantung  alami) menyebabkan terjadinya systole/contraction dan diastole/relaxation pada otot-otot Jantung yang pada akhirnya menimbulkan gelombang denyut sebagai mekanisme dari pompa Jantung. Dalam satu siklus, impuls terpancar melalui jalur internodus atrium, AV node, bundle of HIS dan Purkinje fibre . Jantung berfungsi  sebagai  pompa  untuk  mengalirkan  darah  dari  jantung  ke  paru  (pulmonal)  maupun  dari jantung  ke  seluruh  tubuh  (perifer)  . Gambar 1  memperlihatkan  sistem  kelistrikan  Jantung.  Jantung normal memiliki jumlah denyut per menit yang disebut dengan heart rate (HR) antara 60-100. Jika dibawah 60 disebut Bradicardia dan jika diatas 100 disebut Tachicardia (Soundarapandian, 2010).
Pemeriksaan  Jantung  dengan  memakai  Electrocardiograph    akan  diperoleh  gelombang  ECG yang  direpresentasikan  pada  layar  monitor  ataupun  kertas  khusus  ECG.  Gelombang  ini  merupakan representasi dari bagian Jantung dari sisi Lateral, Inferior, septal dan anterior.
Gambar 1 memperlihatkan sistem kelistrikan Jantung, dalam gambar 2 memperlihatkan sisi Jantung yang  diperiksa  dan  dalam  gambar  3  memperlihatkan  hasil  pemeriksaan  Jantung  dengan electrocardiograph 12-lead (Thaler, 2006).
Gambar 1 . Sistem kelistrikan Jantung http://www.softilmu.com
2.2 Data Diskrit Semua  kondisi  alami  yang  ada  di  dunia  ini  pada  umumnya  merupakan  sinyal  analog,  yang kontinyu,  yaitu  fenomena  atau  gejala  sebagai  fungsi  waktu.  Diskrit  disini  artinya  tidak  saling berhubungan (lawan dari kontinyu). Objek yang dibahas dalam Matematika Diskrit - seperti bilangan bulat, graf, atau kalimat logika - tidak berubah secara kontinyu, namun memiliki nilai yang tertentu dan  terpisah.  Beberapa  hal  yang  dibahas  dalam  matematika  ini  adalah teori  himpunan,  teori kombinatorial, permutasi,  relasi,  fungsi,  rekursif, teori  graf,  dan  lain-lain.  Matematika  diskrit merupakan mata kuliah utama dan dasar untuk bidang ilmu komputer atau informatika.
2.3 Software Matlab MATLAB ( Matrix Laboratory )  adalah  sebuah  lingkungan komputasi  numerikal dan bahasa pemrograman komputer  generasi  keempat.  Dikembangkan  oleh The  MathWorks,  MATLAB memungkinkan manipulasi matriks, pem-plot-an fungsi dan data, implementasi algoritma, pembuatan antarmuka pengguna, dan peng-antarmuka-an dengan program dalam bahasa lainnya. Meskipun hanya bernuansa  numerik,  sebuah  kotak  kakas  ( toolbox )  yang  menggunakan  mesin  simbolik MuPAD, memungkinkan  akses  terhadap  kemampuan  aljabar  komputer.  Sebuah  paket  tambahan, Simulink, menambahkan  simulasi  grafis  multiranah  dan  Desain  Berdasar-Model  untuk  sistem  terlekat  dan dinamik. Pada tahun 2004, MathWorks mengklaim bahwa MATLAB telah dimanfaatkan oleh lebih dari satu juta pengguna di dunia pendidikan dan industri (Abdia, 2006).
MATLAB (yang berarti " matrix laboratory ") diciptakan pada akhir tahun 1970-an oleh Cleve Moler, yang kemudian menjadi Ketua Departemen Ilmu Komputer di Universitas New Mexico. Cleve Moler merancangnya  untuk  memberikan  akses  bagi  mahasiswa  dalam  memakai LINPACK dan EISPACK tanpa harus mempelajari Fortran. Karyanya itu segera menyebar ke universitas-universitas lain dan memperoleh sambutan hangat di kalangan komunitas matematika terapan. Jack Little, seorang insinyur,  dipertemukan  dengan  karyanya  tersebut  selama  kunjungan  Moler  ke  Universitas  Stanford pada tahun  1983. Menyadari  potensi  komersialnya,  ia  bergabung  dengan  Moler  dan  Steve  Bangert. Mereka  menulis  ulang  MATLAB  dalam  bahasa  pemrograman  C,  kemudian  mendirikan The MathWorks pada tahun 1984 untuk melanjutkan pengembangannya. Pustaka yang ditulis ulang tadi kini dikenal dengan nama JACKPAC. Pada tahun 2000, MATLAB ditulis ulang dengan pemakaian sekumpulan pustaka baru untuk manipulasi matriks (Gunawan, 2012).
MATLAB  pertama  kali  diadopsi  oleh  insinyur  rancangan  kontrol  (yang  juga  spesialisasi Little),  tapi  lalu  menyebar  secara  cepat  ke  berbagai  bidang  lain.  Kini  juga  digunakan  di  bidang pendidikan, khususnya dalam pengajaran aljabar linear dan analisis numerik, serta populer di kalangan ilmuwan yang menekuni bidang pengolahan citra.

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisa Masalah
Permasalahan yang akan diselesaikan pada penelitian ini adalah bagaimana merepresentasikan data diskrit menjadi gelombang dengan representasi grafik seperti hasil pembacaan elektrokardiograf dan  dapat  dilihat  secara  real  time  beserta  variable  P,Q,R,S,T  dan  mampu  memiliki  akurasi  sesuai pembacaan dan pengamatan para medis. Kerangka permasalahan ditunjukkan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka Permasalahan

## 3.2 Perancangan Sistem
Pada  penelitian  ini  perancangan  yang  akan  dilakukan ditunjukkan pada  gambar  2. Perancangan  sistem  dilakukan  berdasarkan  hasil  rekam  medis  pasien  berupa  data  gelombang dikonversi dalam bentuk data diskrit. Hasil data diskrit yang telah dikonversi akan direpresentasikkan ulang  dalam  bentuk  grafik  ke  dalam  Matlab  untuk  dilakukan  analisis.  Setelah  berhasil direpresentasikan maka hasil grafik dianalisis untuk menentukan variable berupa nilai P,Q,R,S,T pada grafik, yang  kemudian hasil grafik akan ditampilkan secara real time , sehingga dapat dilihat kapan saja.
Hasil  grafik  yang  akan  ditampilkan  juga  disertakan  hasil  nilai  variable  yang  telah  dianalisis berdasarkan perhitungan dari grafik yang dihasilkan. Tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian apakah data analisis dari grafik hasil representasi sama dengan hasil pengamatan dari pakar medis.
3.3 Pembuatan Sistem
Proses  pembuatan  aplikasi  dibagi pengambilan  data  diskrit,  merepresentasikan  data  menjadi grafik dan menentukan parameter variable P,Q,R,S,T sebagai berikut.
A. Pengambilan Data Pasien
Peralatan  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengambilan  data  rekam  jantung  pasien  dengan representasi data diskrit ditunjukkan dalam Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Peralatan Rekam Jantung Data Diskrit Berdasarkan gambar diatas, peralatan merupakan hasil penelitian yang telah dilakukan dan telah diuji.  Dengan  menggunakan  perlatan  diatas,  maka  pasien  dapat  dilakukan  perekaman  jantung,  dan mendapatkan  data  berupa  data  diskrit  yang  akan  diolah  lebih  lanjut  dalam  penelitian  ini.  Adapun spesifikasi  yang  digunakan  untuk  dapat  melakukan  pengujian  alat  adalah  sebagai  berikut  12  kabel
lead,  1  buah  kotak  hardware  untuk  mengolah  data  menjadi  data  diskrit,  1  buah  kabel  antar  muka hardware dengan laptop, 1 buah laptop untuk membaca jalannya data (Setiawidayat, 2016). Hasil  konversi  data  grafik  menjadi  data  diskrit  berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya ditunjukkan dalam Tabel berikut. Tabel 1. Hasil Konversi Data Diskrit
No Lead I (mv) Lead II (mv) lead III (mv) Avl (mv) AvR (mv) AvF (mv) v1 (mv) v2 (mv) v3 (mv) v4 (mv) v5 (mv) v6 (mv) 1 -0.1626 -0.1704 -0.0078 0.1665 -0.0774 -0.0891 0.2041 0.0745 0.0079 -0.0746 -0.0356 -0.0645 2 -0.1611 -0.1661 -0.005 0.1636 -0.0781 -0.0856 0.1982 0.0729 0.004 -0.0755 -0.0364 -0.0669 3 -0.1613 -0.1631 -0.0018 0.1622 -0.0798 -0.0825 0.1975 0.072 0.0012 -0.0779 -0.0392 -0.0687 4 -0.1613 -0.1611 0.0002 0.1612 -0.0808 -0.0805 0.2014 0.073 0.0007 -0.0791 -0.0414 -0.0697 5 -0.161 -0.1614 -0.0004 0.1612 -0.0803 -0.0809 0.2061 0.0758 0.002 -0.0782 -0.0416 -0.0699 6 -0.1592 -0.1635 -0.0043 0.1613 -0.0775 -0.0839 0.2073 0.0785 0.0027 -0.0758 -0.0406 -0.0701 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1495 -0.1709 0.0966 0.2675 0.0372 -0.2192 0.182 0.0841 -0.0047 -0.079 -0.132 -0.2437 -0.2072 1496 -0.1633 0.0902 0.2535 0.0366 -0.2084 0.1718 0.0932 0.0134 -0.063 -0.1228 -0.2396 -0.2118 1497 -0.1549 0.092 0.2469 0.0315 -0.2009 0.1694 0.099 0.0238 -0.0466 -0.1077 -0.2298 -0.2096 1498 -0.1472 0.098 0.2452 0.0246 -0.1962 0.1716 0.1029 0.031 -0.0334 -0.0923 -0.2181 -0.2036 1499 -0.1427 0.1002 0.2429 0.0213 -0.1928 0.1715 0.105 0.0374 -0.0264 -0.0836 -0.2107 -0.2003 1500 -0.1454 0.0948 0.2402 0.0253 -0.1928 0.1675 0.1068 0.0417 -0.0256 -0.0843 -0.2108 -0.2027

## B. Perancangan Representasi Data dengan Matlab
Proses perancangan representasi data diskrit ke dalam grafik menggunakan Matlab ditunjukkan dalam diagram alir sebagai berikut:
Gambar 4. Diagram Alir Perancangan Berdasarkan data hasil konversi ke dalam data diskrit yang telah dipaparkan sebelumnya maka hasil data konversi direpresentasikan ke dalam bentuk grafik sehingga dapat dilihat apakah data dapat dianalisis  atau  tidak  dan melihat  kesesuaian  data dengan  hasil rekam  jantung  laboratorium.  Berikut adalah hasil perancangan representasi grafik.
Gambar 5. Representasi Gelombang Lead I

## C. Perhitungan Variabel P,Q,R,S,T
Analisis  perancangan  dalam  penentuan  nilai  variable  PQRST  berdasarkan  data  representasi grafik menggunakan Matlab ditunjukkan dalam diagram alir analisis perhitungan sebagai berikut.

## Gambar 6. Variabel PQRST
Untuk penentuan variable pada grafik hasil rekam jantung, maka dibutuhkan perhitungan untuk masing-masing  variable  P,Q,R,S,T.  Berikut  adalah  proses  analisis  perhitungan  variable  berdasarkan diagram  alir  yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  8.  Dan  untuk  acuan  perhitungan  variabel  PQRST didapatkan berdasarkan perhitungan pada gambar 9 menghitung nilai PQRST pada lead II dengan cara sebagai berikut:
1. Mencari nilai tertinggi dari grafik ECG dinamakan Nilai R,
2. Nilai R-R dengan mengukur panjang R ke R selanjutnya.
3. Nilai 2 R R R SC   
4. Nilai 2 R R R EC   
5. Nilai tertinggi antara P
R SC  
6. Nilai terendah antara Q R SC  
7. Nilai tertinggi antara

## T EC
R  
8. Nilai terendah antara

## S
EC R  
Gambar 7. Perhitungan Interval P-R, Q-T, QRS, P
Pada Gambar 7 memberikan langkah untuk menghitung interval P pada grafik garis naik dan turun pada P, interval P-R pada jarak antara titik naik P sampai pada R, interval QRS merupakan jarak antara Q sampai S yang melewati R, dan interval Q-T merupakan jarak antara Q sampai garis turun pada nilai T.
Pada perhitungan PQRST akan ditampilkan dalam bentuk grafik menggunakan program Matlab dengan cara memasukkan data dan melakukan plot terhadap data yang telah didapatkan dan kemudian ditampilkan dalam bentuk Grafik seperti ditunjukkan dalam Gambar 8.

## Gambar 8. Perhitungan PQRST Lead II
4 Pengujian
Hasil  pengujian  dengan  membandingkan  perhitungan  data  diskrit  dengan  matlab  dengan validasi dokter menghasilkan. Pada perbandingan ini melihat pada lead 1 untuk dibandingkan dengan hasil validasi dokter spesialis jantung.
Tabel 2. Hasil Pengujian data diskrit dengan validasi dokter No Nama Interval Grafik Data Hasil Penelitian Diskrit (s) Hasil Dokter (s) Error (s) 1 Andar QRS 0.056 0.04 0.016 P-R 0.188 0.16 0.028 Q-T 0.396 0.32 0.076 P 0.072 0.08 0.008 2 Budi QRS 0.152 0.12 0.032 P-R 0.132 0.16 0.028 Q-T 0.427 0.36 0.067 P 0.052 0.08 0.028 3 Masda QRS 0.056 0.12 0.064 P-R 0.232 0.20 0.032
Q-T 0.128 0.12 0.008 P 0.1 0.1 0 4 Rumanti QRS 0.240 0.20 0.04 P-R 0.081 0.16 0.079 Q-T 0.172 0.24 0.068 P 0.040 0.08 0.04 Jumlah 0.614
Hasil  validasi  dokter  pada  grafik ECG didapatkan  error yang  sangat  kecil terhadap  nilai interval waktu. Hasil jumlah error didapatkan 0.614 dengan data sebanyak 16, sehingga nilai
038375 . 0 16 614 . 0   MAPE
sehingga  dengan  menggunakan  program  matlab  yang  dirubah  menjadi  bentuk  diskrit  menghasilkan nilai yang tidak berbeda dari hasil pengamatan dokter spesialis jantung.

## 5 PENUTUP
Pada  penelitian  ini  membuat  program  untuk  membaca  grafik  ECG  diskrit  yang  digunakan mencari PQRST pada grafik tersebut. PQRST digunakan untuk mengukur detak jantung pada setiap lead. Berdasarkan hasil  pengujian didapatkan  bahwa  dengan  membandingkan  hasil  diskrtit matlab dengan validasi ECG dokter menghasilkan MAPE 0.038375. Hasil rekam diskrit ini diharapkan dapat memberikan pengetahuan  pasien  hasil  rekam  jantung pasien,  sehingga  memperkecil  kesalahan perhitungan pada grafik ECG.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdia, Gunaidi. (2006). Matrix Laboratory Matlab Programming. Bandung: Informatika Bandung Aishwarya,  Karthik  Kumar,  Madhukumar,  Meghana  K  M.  (2016).  Real  Time  Wireless  Ecg Monitoring  System. Karnataka  State  Council  for  Science  and  Technology,  IISc,  Bangalore- 560012 Dharma, Surya.(2016). Cara Mudah Membaca ECG . Jakarta: Buku kedokteran ECG. Gunawan,  Dadang,  Filbert  Hilman  Juwono.  (2012). Pengolahan  Sinyal  Digital  Dengan  Program Matlab . Yogyakarta:Graha Ilmu. Parente, Francesca Romana Dkk. (2017). An Electronic System for the Contactless Reading of ECG Signals. Sensors 2017, 17, 2474; doi: 10.3390/s17112474
Setiawidayat,  Sabar.  Putri,  Suci  Imani. (2016).  Filtering  data  diskrit  elektrokardiogram  Untuk penentuan  PQRST  dalam  satu  siklus. Prosiding  SENTIA  2016 – Politeknik  Negeri  Malang . Volume 8 – ISSN: 2085-2347
Soundarapandian,  Karthik,  Mark  Berarducci.(2010).  Analog  Front-End  Design  for  ECG  Systems Using Delta-Sigma ADCs. SBAA160A – March 2009 – Revised April 2010
Thaler,  Malcolm  S.  (2006). Satu-Satunya  Buku  EKG  yang  Anda  Perlukan  Edisi  5 . Jakarta: Buku kedokteran ECG.