Abstrak—Auskultasi merupakan tindakan penting bagi dokter untuk  mendengar  suara  tubuh  pasien,  biasanya  berupa  suara jantung atau suara pernapasan, guna mendiagnosis pasien dan mengetahui  gejala  penyakit  atau  kondisi  yang  dialami  pasien tersebut. Perancangan ini guna mengukur suara jantung pada 3 subjek menggunakan stetoskop, mini plug-in microphone, dan mini PC Raspberry Pi dengan pengiriman jarak jauh berbasis IoT menggunakan cloud. Pada pengiriman jarak jauh berbasis IoT menghasilkan rekaman suara jantung terjadi delay selama 0,30  detik.  Analisis  frekuensi  pada  Continous  Wavelet Transform (CWT) adalah range frekuensi dominan sinyal suara jantung  pada  suara  jantung  pertama  (S1)  dan  suara  jantung kedua  (S2),  menghasilkan  frekuensi  dominan  banyak  berada pada  S1.  Berdasarkan  hasil  perekaman  pada  empat  titik jantung  yakni  Aortic  (AO),  Pulmonary  Artery  (PA),  Left Ventricle (LV), dan Right Ventricle (RV) selama 2 detik, pada Subjek  A  range  frekuensi  dominan  sinyal  suara  S1  ada  pada 23,5 Hz - 62,4 Hz dengan range waktu 0,51 detik - 1,36 detik dan sinyal suara S2 pada 23,5 Hz - 46,9 Hz dengan range waktu 0,97 detik  -  1,82  detik.  Pada  Subjek  B  range  frekuensi  dominan sinyal suara S1 ada pada 12,5 Hz - 26,8 Hz dengan range waktu 0,75  detik  -  0,96  detik  dan  suara  S2  pada  23,5  Hz  -  33,5  Hz dengan range waktu 1,06 detik - 1,28 detik. Pada Subjek C range frekuensi  dominan  sinyal  suara  S1  pada  20,9  Hz  -  46,9  Hz dengan range waktu 0,74 detik - 1,48 detik dan suara S2 pada 24,7 Hz - 58,9 Hz dengan range waktu 1,02 detik - 1,76 detik.
Kata Kunci—Auskultasi, Continuos Wavelet Transform (CWT), Cloud.

## I. PENDAHULUAN
ENYAKIT jantung merupakan penyakit yang berbahaya bagi  manusia.  Prevalensi  penyakit  jantung  di  Indonesia pada tahun 2013 sebesar 0,13% berdasarkan diagnosis dokter, sedangkan  berdasarkan  diagnosis  gejala  sebesar  0,3%  [1]. Salah satu  metode deteksi  dini dari penyakit jantung adalah dengan teknik auskultasi. Auskultasi adalah prosedur penting bagi dokter untuk mendengar suara atau suara tubuh pasien, biasanya  berupa  suara  jantung  atau  pernapasan,  untuk mendiagnosis  pasien  dan  mengidentifikasi  gejala  penyakit atau  kondisi  yang  diderita  pasien  sehingga  dapat  segera diambil  tindakan  medis  yang  diperlukan  [2].  Stetoskop adalah alat yang digunakan untuk mengukur auskultasi suara tubuh pasien, terutama suara jantung. Selain stetoskop yang telah  ada,  pada  saat  ini  para  peneliti  khususnya  di  bidang pengolahan  sinyal  biomedis  terus  menerus  mencari  metode atau pendekatan yang terbaik.
Dalam  meningkatkan  kualitas  pelayanan  medis,  maka dilakukan  peningkatan  sesuai  dengan  keadaan  teknologi masa kini sebagaimana yang sering banyak digunakan yaitu teknologi bernama IoT ( Internet of Things ). Pengiriman hasil data  menggunakan  metode  IoT  merupakan  sistem  “Smart
Device”  yang  dapat  menghubungkan  dan  melakukan komunikasi dengan users dan sistem lainnya [3]. Aplikasi IoT telah banyak diterapkan di berbagai bidang, seperti di bidang kesehatan,  rumah,  kendaraan,  infrastruktur  perkotaan, industri dan pertanian [4].
Pada  penelitian  ini  alat  auskultasi  dirancang  dan direalisasikan pada menggunakan stetoskop dan mini plug-in microphone . Pada perancangan ini menghasilkan 2 parameter auskultasi  yaitu  bunyi  jantung  normal  dan  bunyi  jantung abnormal  dengan Continuos  Wavelet  Transform (CWT). Hasil  dari  analisa  CWT  adalah range frekuensi  dominan bunyi  jantung  pada  S1  dan  S2.  Pada  penelitian  ini  juga dikembangkan  pengiriman  jarak  jauh  pada  data  auskulasi dengan basis Internet of Things menggunakan cloud .

## II. METODE

## A. Desain Sistem
Pada  sistem  ini  diambil  data  fisiologis  dari  subjek  yang mana data masukan merupakan sinyal suara jantung normal untuk 3 orang. Suara jantung didengar dan direkam oleh alat auskultasi  yakni  pada  diagram  stetoskop  di  dada  subjek bagian Aortic (AO), Pulmonary Artery (PA), Right Ventricle (RV),  dan Left  Ventricle (LV).  Stetoskop  dihubungkan dengan mini plug-in microphone . Kemudian dari microphone suara direkam dengan bahasa Python di Raspberry Pi dalam bentuk .wav file . Pada microphone terdapat konverter analog- to-digital secara otomatis. Kemudian microphone terhubung dengan mini  computer yakni  Raspberry  Pi  untuk  diambil akuisisi data sinyal suara jantung. Lalu disimpan dalam Cloud Storage  Firebase untuk  dikirimkan  pada  PC.  Di  PC, dilakukan pre-processing dan  analisis  frekuensi  berupa butterworth bandpass  filter orde  4  untuk  mencuplik  sinyal 25-400 Hz, Squaring , Moving Average (MAV), Thresholding , Discreate  Fourier  Transform (DFT)  untuk menentukan spektrum  frekuensi  sinyal, dan Time-frequency analysis menggunakan Continuous  Wavelet  Transform (CWT) untuk menentukan frekuensi dominan S1 dan S2. Pre- processing dan  analisis  frekuensi  menggunakan  bahasa Pascal  pada  program  Delphi  7.  Gambar  diagram  sistem terdapat pada Gambar 1.

## B. Sistem Hardware
Pengumpulan  data  bunyi  jantung  dibutuhkan  mikrofon eksternal  khusus  yang  terhubung  ke  Raspberry  Pi.  Desain mikrofon  terdiri  dari  diafragma  stetoskop,  kabel  stetoskop berongga  yang  dipotong  hingga  3  cm, mini  plug-in microphone 3,5  mm  dengan  respons  frekuensi  65–18kHz beserta adaptor mikrofon TRRS ke USB untuk dihubungkan

## Rancang Bangun Alat Auskultasi untuk Pengukuran Bunyi Jantung dengan Pengiriman Jarak Jauh Berbasis Internet of Things
Safa Adilah, Rachmad Setiawan dan Nada Fitrieyatul Hikmah Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
E-mail : rachmad@bme.its.ac.id
P
pada Raspberry Pi. Diafragma dan tabung berongga stetoskop terpasang  ke  mikrofon  dengan  kabel  bakar. Mini  plug-in microphone terpasang  ke  Raspberry  Pi  yang  berfungsi sebagai sensor untuk merekam suara jantung. Gambar sistem hardware terdapat pada Gambar 2.
C. Sistem Software
Software dibagi dengan 2 device yakni di Raspberry Pi dan PC.  Di  Raspberry  Pi  perekaman  suara  jantung  digunakan Thonny IDE dengan bahasa Python. Data bunyi jantung yang didapatkan  berupa  .wav file dan  dimasukkan  pada penyimpanan  data  berbasis cloud yakni  Cloud  Storage Firebase.  Sedangkan  pada  PC,  data  suara  jantung  yang didapatkan  dari cloud tersebut  digunakan  Delphi  7  dengan bahasa  Pascal  untuk pre-processing , Discrete  Fourier Transform (DFT), dan Continous Wavelet Transform (CWT). Suara  jantung  direkam  di  Raspberry  Pi  menggunakan frekuensi  4000  Hz  selama  durasi  2  detik.  Masukan  sinyal suara  jantung  yang  telah  direkam  dan  disimpan  pada Raspberry Pi dan cloud yang akan menghubungkan dengan PC.
Selanjutnya,  data  akan  diolah  pada Personal  Computer (PC)  menggunakan  Delphi  7.  Setelah  input,  sinyal  akan  di filter menggunakan butterworth bandpass filter orde-4  untuk menghilangkan noise dan  meloloskan  sinyal  25-400  Hz. Setelah  itu,  sinyal  hasil  butterworth  bandpass  filter  akan diberi  parameter  untuk  dilanjutkan Discrete  Fourier Transform (DFT) dan Continous Wavelet Transform (CWT).
Parameter  yang  digunakan  adalah  frekuensi  sampling  (fs) 4000 Hz, skala 0.0001, delta skala 0.0009.

## III. PENGUJIAN SISTEM
A. Pengujian Hardware
Pengujian Hardware terdiri dari pengujian stetoskop yang dihubungkan mini plug-in microphone sebagai alat merekam bunyi jantung pada mini PC, yakni Raspberry Pi. Perekaman dibantu  dengan  program  Thonny  IDE  pada  Raspberry  Pi dengan parameter frekuensi 4000 Hz dan durasi 2 detik.
B. Pengujian Pengiriman dan Penyimpanan Data di Cloud Transmisi data dilakukan dengan tujuan untuk mengirimkan  data  hasil  rekam  suara  jantung  pasien  yang telah terekam di Raspberry Pi dikirimkan pada Cloud yakni pada Cloud Firebase Storage. Hasil penyimpanan data yang dikirimkan  sebelumnya  dan  sesuai  dengan  konfigurasi aplikasi  penyimpanan  akan  tersimpan  di  Cloud  Storage Firebase. Client atau  pengunduh  menggunakan  bahasa Python  di  Thonny  IDE.  Device  yang  digunakan  adalah Personel  Computer  (PC)  pada client atau  pengunduh  untuk dilanjutkan pada pengolahan sinyal selanjutnya.

## C. Pengujian Software
Hasil  pengujian  rekaman  bunyi  jantung  menggunakan Bahasa Python di Thonny IDE. Pengujian menggunakan data subjek  pada  4  bagian  dada,  yakni  4  bagian,  yakni  daerah Aortic (AO), Pulmonary Artery (PA), Right Ventricle (RV), dan Left  Ventricle (LV).  Pada  saat  rekaman  bunyi  jantung, digunakan sampling  frequency 4000  Hz  dengan  durasi  2 detik. File akan direkam ketika keluar perintah “Mulai rekam bunyi  jantung!”  dan  menyimpan  hasilnya,  sebagai  contoh “subjek A.wav”.
Dari hasil pengujian yang didapatkan, terjadi delay selama 0,30 detik pada perekaman sehingga sinyal yang didapat tidak mulai  dari 0,00 detik melainkan 0,30 detik. Ini dikarenakan masih terjadi delay pada media rekam menuju program.
1) Pre-processing
Pada  pengujian pre-processing menggunakan  bahasa pemrograman  Pascal  di  Delphi  7.  Sebagaimana  di pre- processing ini  dilakukan  proses  filter  dengan  Butterworth
Gambar 3. Hasil Perekaman Sinyal Suara Jantung.
Gambar. 1.  Diagram Sistem Keseluruhan.
Gambar 2. Sistem Hardware.
Bandpass  Filter  orde-4  dengan frekuensi  cut-off 25-400  Hz pada  sinyal  input  bunyi  jantung  selama  2  detik.  Pada  filter bandpass, yang menggabungkan kemampuan filter high pass dengan  filter  low  pass  untuk  hanya  mengizinkan  frekuensi dalam rentang frekuensi tertentu.
Persamaan  dibawah  ini  merupakan  persamaan  Squaring, yaitu sinyal dikuadratkan untuk mendapatkan energi puncak dari setiap sinyal yang dihasilkan dalam filter segmentasi.
𝑦(𝑛) = (𝑥(𝑛)) 2
dimana  y(n)  adalah  keluaran  sinyal  hasil  squaring  dan  x(n) adalah  sinyal  masukan  setelah  proses  filter  segmentasi  [5]. Proses ini dimaksudkan agar sinyal yang berada di bawah 0 (negatif)  menjadi  positif  sehingga  lebih  mudah  untuk dilakukan tahapan selanjutnya.
Pada  proses  ini  mengevaluasi  analisis  domain  frekuensi dan  domain  waktu-frekuensi    untuk    mendapatkan    desain filter    digital  yang  bagus  sehingga  dapat  mereduksi noise menggunakan filter MAV zero-lag. Pada filter MAV zero-lag dilakukan dengan proses pemfilteran forward dan backward yang dihitung dengan persamaan berikut
𝑦[𝑛] = 1 𝑀 ∑ 𝑥[𝑛 − 𝑗] 𝑀−1 𝑗=0 𝑧[𝑛] = 1 𝑀 ∑ 𝑦[𝑛 + 𝑗] 0 𝑗=𝑀−1
x adalah sinyal masukan, y adalah sinyal keluaran untuk filter MAV forward ,  M  adalah  jumlah  sinyal  rata-rata  atau  lebar window ,  dan  z  adalah  sinyal  keluaran  untuk  filter  MAV backward . Lebar window yang digunakan adalah 30 [5].
Setelah  mendapatkan  sinyal  hasil  MAV,  proses thresholding diterapkan untuk mendigitalkan sinyal tersebut. Proses thresholding digunakan  untuk  membentuk  sinyal pulsa [5].
2) Analisis Frekuensi
Setelah  proses pre-processing ,  dilakukan Discreate Fourier  Transform (DFT)  yang  dapat  mengubah  urutan sinyal  yang  berjarak  sama  menjadi  informasi  tentang frekuensi  semua  gelombang  yang  diperlukan  untuk
menjumlahkan  sinyal  domain  waktu.  Ini  didefinisikan sebagai [6]:
𝑋 𝑘 = ∑ 𝑥 𝑛 𝑁−1 𝑛=0 ∙ 𝑒 − 𝑖2𝜋𝑘𝑛 𝑁 = ∑ 𝑥 𝑛 𝑁−1 𝑛=0 [cos ( 2𝜋𝑘𝑛 𝑁 ) − 𝑖 ∙ sin ( 2𝜋𝑘𝑛 𝑁 )]
dimana nilai  N adalah jumlah sampel, n adalah sampel saat ini, k adalah frekuensi arus, x n adalah nilai sinus pada sampel n, dan X k adalah DFT yang memuat informasi amplitudo dan fasa.
Pada proses ini dilakukan analisis frekuensi, dimana nilai frekuensi  cut-off  ditentukan  menggunakan Mean  Power Frequency (MPF).  Frekuensi  cut-off  setiap  segmentasi diperoleh  dari  distribusi  spektrum  frekuensi  dari  analisis frekuensi.  Berdasarkan analisis frekuensi, nilai frekuensi cut- off ditentukan menggunakan Mean Power Frequency (MPF). Nilai MPF dihitung menggunakan persamaan berikut
𝑀𝑃𝐹 = ∑ 𝑓𝑖𝑃𝑖 𝐾 𝑖=1 ∑ 𝑃𝑖 𝐾 𝑖=1 ⁄
dimana  Pi  adalah  spektrum  power  ke-i,  fi  adalah  variabel frekuensi, dan K adalah panjang frekuensi.
Spektrum frekuensi digunakan  untuk mengetahui ambang batas frekuensi domain yang nantinya akan didapatkan pada Continous  Wavelet  Transform (CWT).  Sedangkan  MPF sendiri  merupakan  penentu  nilai  frekuensi  cut-off  yang diperoleh  dari  distribusi  spektrum  frekuensi  tersebut  dari analisis frekuensi.
Ekstraksi  sinyal  suara  jantung  dilakukan  dengan menganalisis  domain  waktu  dan  domain  frekuensi  dengan menggunakan Continuous Wavelet Transform (CWT). Pada dasarnya, Continuous Wavelet Transform (CWT) menguraikan  sinyal  menjadi  serangkaian  fungsi  sebagai akibat  dari  pergeseran  dan  penskalaan  fungsi  dasar  yang
Gambar 4. Tampilan Penyimpanan Data di Cloud Storage Firebase.
Gambar 5. Kontour Sinyal dari hasil CWT
disebut  dengan mother  wavelet [7]. Continuous  Wavelet Transform (CWT) didefinisikan sebagai berikut.
𝐶𝑊𝑇 𝑥 ψ (𝜏, 𝑎) =   𝜓 𝑥 𝜓 (𝜏, 𝑎) = 1 √|𝑎| ∫ 𝑥(𝑡) ∙ 𝜓 ∗ ∞ −∞ ( 𝑡 − 𝜏 𝑎 ) 𝑑𝑡
di  mana  simbol  s  menunjukkan  skala, 𝜏 adalah  parameter pergeseran,  ψ ∗ ( 𝑡 − 𝜏 𝑠 )  menunjukkan mother  wavelet . Mother  wavelet yang  digunakan  adalah complex  morlet dengan persamaan sebagai berikut :
𝜓 ∗ (𝑡) = 𝜋 −1 4 ⁄ ∙ 𝑒 −𝑗𝜔 0 𝑡 ∙ 𝑒 −𝑡 2 2 ⁄
dengan 𝑒 −𝑗𝜔 0 𝑡 = (cos 𝜔 0 𝑡 − 𝑗 𝑠𝑖𝑛 𝜔 0 𝑡) , maka:
𝜓 ∗ (𝑡) = 𝜋 −1 4 ⁄ ∙ 𝑒 −𝑡 2 2 ⁄ (cos 𝜔 0 𝑡 − 𝑗 𝑠𝑖𝑛 𝜔 0 𝑡)
Dari persamaan diatas diperoleh bagian real dan imajiner yaitu :
𝜓 𝑅𝑒 = 𝜋 −1 4 ⁄ ∙ 𝑒 −(𝑡) 2 2 ⁄ ∙ cos 𝜔 0 𝑡 𝜓 𝑖𝑚 = −𝜋 −1 4 ⁄ ∙ 𝑒 −(𝑡) 2 2 ⁄ ∙ sin 𝜔 0 𝑡
dimana nilai 𝑡 = ( 𝑡−𝜏 𝑠 ) , 𝜔 0 = 2𝜋𝑓 0 dan 𝑓 0 = 0.849 [7].
Pengukuran  konversi  parameter  skala  ke  frekuensi ditunjukkan pada persamaan 11 sebagai berikut.
𝑓 = 𝑓 𝑐 𝑎
dimana 𝑓 𝑐 adalah center frequency pada setiap skala 𝑎 , nilai 𝑓 𝑐 = 𝑓 0 = 0.849 [5].
Pengujian Continous  Wavelet  Transform (CWT)  untuk mengetahui time-frequency  domain dari  S1  dan  S2  pada sinyal suara jantung yang direkam. Pengujian pada Continous Wavelet Transform (CWT) ditampilkan pada plot contour 2D dan 3D. Pada 2D contour, sumbu x adalah waktu dan sumbu y adalah skala. Sedangkan pada 3D contour, sumbu x adalah waktu, sumbu y adalah magnitudo, dan sumbu z adalah skala.

## IV. PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Hardware
Data yang diambil menggunakan stetoskop dan mini plug- in  microphone yang  terhubung  pada  Raspberry  Pi  untuk merekam  suara  jantung  dan  ditampilkan  pada Thonny  IDE. Terlihat  bahwa  hasil  pembacaan  sinyal  suara  jantung  dapat diterima dan dapat dibaca oleh Raspberry Pi Gambar 3.

## B. Hasil Pengiriman Data Cloud
Pada  pengiriman  data  yang  dilakukan  di  Cloud  Storage Firebase  yang  dikirim  dari  Raspberry  Pi  dilakukan  secara wireless ,  menunjukkan  bahwa  pada  jarak  apapun  pengirim dan  pengunduh  ( client ) file akan  berlangsung  selama  ada jaringan internet. Penyimpanan data di cloud juga memiliki keamanan  yang  tinggi,  dimana  konfigurasi  aplikasi  hanya diketahui  pengirim  dan  pengunduh  ( client )  saja,  selain  itu hanya pengirim yang bisa mengetahui semua isi file yang ada di cloud . Sehingga pengunduh ( client ) cukup mengunduh file dan  lokasi  yang  diberikan  oleh  pengirim.  Pengunduhan  file dapat disimpan dengan nama file yang diinginkan. Pada kasus ini,  pengunduhan  tidak  harus  dilakukan  pada  program Thonny  IDE,  tetapi  juga  bisa  pada  semua  program  bahasa Python  yang  digunakan  pada  PC.  Tampilan  penyimpanan data ditunjukkan pada Gambar 4.
C. Hasil Pengujian Software
1) Pre-processing
Pada pre-processing ,  dilakukan  proses  filter  dengan butterworth  bandpass  filter orde-4  dengan  frekuensi cut-off 25-400  Hz  pada  sinyal  input  suara  jantung  selama  2  detik. Pada  bandpass  filter,  yang  menggabungkan  kemampuan highpass  filter dengan lowpass  filter untuk  hanya mengizinkan  frekuensi  dalam  rentang  frekuensi  tertentu. Dilakukan butterworth  bandpass  filter orde-4  untuk dilakukan  analisa  frekuensi Continous  Wavelet  Transform
Tabel 1.
Hasil Analisis Frekuensi Sinyal Suara Jantung
No Subjek Posisi Sample Rate (Hz) Jumlah data Hasil DFT
Analisa CWT
Keterangan Frekuensi (Hz)
Waktu terjadinya (s) 1. A Aortic 4000 7999 82,8 58,5 0,51 Suara jantung S1 31,3 0,97 Suara jantung S2 Pulmonary Artery 4000 7999 114,9 31,3 0,98 Suara jantung S1 46,9 1,27 Suara jantung S2 Left Ventricle 4000 7999 154,3 62,4 1,36 Suara jantung S1 23,5 1,82 Suara jantung S2 Right Ventricle 4000 7999 126,9 23,5 1,32 Suara jantung S1 33,5 1,78 Suara jantung S2 2. B Aortic 4000 7999
119,5
26,8 0,75 Suara jantung S1 26,1 1,06-1,07 Suara jantung S2 Pulmonary Artery 4000 7999 66,99 22,4 0,96 Suara jantung S1 23,5 1,28 Suara jantung S2 Left Ventricle 4000 7999 73,5 12,5 0,86 Suara jantung S1 33,5 1,22 Suara jantung S2 Right Ventricle 4000 7999 62,4 29,3 0,96 Suara jantung S1 26,8 1,26 Suara jantung S2 3. C Aortic 4000 7999 139,2 22,4 0,74 Suara jantung S1 24,7 1,04 Suara jantung S2 Pulmonary Artery 4000 7999 111,4 46,9 1,48 Suara jantung S1 58,5 1,76 Suara jantung S2 Left Ventricle 4000 7999 154 20,9 0,74 Suara jantung S1 25,4 1,02 Suara jantung S2 Right Ventricle 4000 7999 175,3 46,9 1,48 Suara jantung S1 58,9 1,76 Suara jantung S2
nantinya  agar  didapatkan  informasi  frekuensi  sinyal  dan waktu  terjadinya  frekuensi  domain.  Dimana  rentang frekuensi yang diambil 25-400 Hz.

## 2) Analisis Frekuensi
Hasil pengujian analisis frekuensi  akan ditampilkan pada Tabel  1,  sebagaimana  digunakan  sebanyak  3  data  subjek dengan suara jantung normal yakni Subjek A, B, dan C. Titik pengujian dilakukan di dada bagian Aortic (AO), Pulmonary Artery (PA), Right Ventricle (RV), dan Left Ventricle (LV). Pada  pengujian  spektrum  sinyal,  diambil  dari Discreate Fourier  Transform (DFT)  dilakukan  untuk  mengetahui spektrum frekuensi dan nilai Mean Power Frequency (MPF). Spektrum  frekuensi  digunakan    untuk  mengetahui  ambang batas frekuensi domain yang nantinya akan didapatkan pada Continous  Wavelet  Transform (CWT).  Sedangkan  MPF sendiri  merupakan  penentu  nilai  frekuensi  cut-off  yang diperoleh  dari  distribusi  spektrum  frekuensi  tersebut  dari analisis frekuensi.
Hasil pengujian yang dilakukan pada Subjek A didapatkan bahwa di bagian Aortic , nilai MPF adalah 82,8 Hz dan nilai spektrum sinyal 22,5 Hz. Di bagian Pulmonary Artery , nilai MPF adalah 114,96 Hz dan nilai spektrum sinyal 50 Hz. Di bagian Left Ventrikel, nilai MPF adalah 154,34 Hz dan nilai spektrum sinyal 50 Hz. Kemudian di bagian Right Ventrikel , nilai MPF adalah 126,94 Hz dan nilai spektrum sinyal 34 Hz.
Sedangkan  pada  Subjek  B  didapatkan  di  bagian Aortic , nilai MPF adalah 119,5 Hz dan nilai spektrum sinyal 22,5 Hz. Di bagian Pulmonary Artery , nilai MPF adalah 66,99 Hz dan nilai  spektrum  sinyal  50  Hz.  Di  bagian Left  Ventrikel, nilai MPF  adalah  73,5  Hz  dan  nilai  spektrum  sinyal  50  Hz. Kemudian di bagian Right Ventrikel , nilai MPF adalah 62,4 Hz dan nilai spektrum sinyal 34 Hz.
Sedangkan  pada  Subjek  C  didapatkan  di  bagian Aortic , nilai MPF adalah 139,2 Hz dan nilai spektrum sinyal 22,5 Hz. Di bagian Pulmonary Artery , nilai MPF adalah 111,4 Hz dan nilai  spektrum  sinyal  50  Hz.  Di  bagian Left  Ventricle, nilai MPF  adalah  154  Hz  dan  nilai  spektrum  sinyal  50  Hz. Kemudian di bagian Right Ventrilel , nilai MPF adalah 175,3 Hz dan nilai spektrum sinyal 34 Hz.
Pada  pengujian  ini,  sinyal  suara  jantung  diekstrak menggunakan CWT dengan plot sinyal sumbu x merupakan indeks  dari  waktu  dan  sumbu  y  merupakan  indeks  dari frekuensi  (skala).  Magnitudo  yang  maksimum  ditunjukkan berwarna  merah  atau  lebih  pekat  dibandingkan  dengan magnitudo yang kecil.
Pengujian ini menggunakan mother wavelet yakni Morlet, dengan skala yang digunakan adalah 0.0001. Skala yang lebih besar  akan  menunjukkan  frekuensi  yang  rendah  dan  skala yang  lebih  kecil  menunjukkan  frekuensi  yang  tinggi.  Hasil perhitungan  CWT  digambarkan  dalam  bentuk contour 2D seperti  Gambar  5.  Dari  pengujian  yang  didapatkan,  nilai frekuensi  dominan  dari  skala  S1  maupun  S2  tidak  boleh melebihi hasil spektrum frekuensi sinyal dari DFT. Hasil dari frekuensi S1 dan S2 pada CWT dapat dilihat pada Tabel 1.
Analisis hasil pengujian diwakilkan oleh Subjek A. Pada Aortic (AO)  ditampilkan  pada  Gambar  5,  titik Center  of Graphic (COG)  menunjukkan  frekuensi  domain  yang didapatkan  di  S1  adalah  58,5  Hz  dan  waktunya  0,51  detik. Sedangkan pada S2 adalah frekuensi domain di 31,3 Hz dan waktunya  0,97  detik.  Pada  Pulmonary  Artery  (PA),  titik
Center  of  Graphic (COG)  menunjukkan  frekuensi  domain yang  didapatkan  di  S1  adalah  31,3  Hz  dan  waktunya  0,98 detik.  Sedangkan  pada  S2  adalah  frekuensi  domain  di  46,9 HZ dan waktunya 1,27 detik. Pada Left Ventricle (LV), titik Center  of  Graphic (COG)  menunjukkan  frekuensi  domain yang  didapatkan  di  S1  adalah  62,4  Hz  dan  waktunya  1,36 detik.  Sedangkan  pada  S2  adalah  frekuensi  domain  di  23,5 HZ dan waktunya 1,82 detik. Pada Right Ventricle (RV), titik Center  of  Graphic (COG)  menunjukkan  frekuensi  domain yang  didapatkan  di  S1  adalah  23,5  Hz  dan  waktunya  1,32 detik.  Sedangkan  pada  S2  adalah  frekuensi  domain  di  33,5 HZ dan waktunya 1,78 detik.
Dari  hasil  analisa  CWT  diberikan  informasi  bahwa  pada suara jantung, frekuensi dominan banyak berada pada bunyi suara jantung pertama (S1). Untuk range frekuensi dominan suara  jantung  berdasarkan  hasil  perekaman  pada  keempat titik dihasilkan pada Subjek A frekuensi suara S1 pada 23,5 Hz sampai 62,4 Hz pada waktu 0,51 detik sampai 1,36 detik dan frekuensi suara S2 pada 23,5 sampai 46,9 Hz pada waktu 0,97 detik sampai 1,82 detik. Pada Subjek B frekuensi suara S1  pada  12,5  Hz  sampai  26,8  Hz  pada  waktu  0,75  detik sampai 0,96 detik dan suara S2 pada 23,5 Hz sampai 33,5 Hz pada  waktu  1,06  detik  sampai  1,28  detik.  Pada  Subjek  C frekuensi suara S1 pada 20,9 Hz sampai 46,9 Hz pada waktu 0,74  detik  sampai  1,48  detik  dan  suara  S2  pada  24,7  Hz sampai 58,9 Hz pada waktu 1,02 detik sampai 1,76 detik.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  diajukan  sebuah  alat  perekaman  suara jantung  berbasis  pengiriman  jarak  jauh.  Saat  stetoskop  dan mini  plug-in  microphone direkam  dengan  Raspberry  Pi, menunjukkan  bahwa  hasil  rekaman  suara  jantung  masih terjadi delay selama  0.30  detik.    Dari  hasil  analisa  CWT diberikan  informasi  bahwa  pada  suara  jantung,  frekuensi dominan  banyak  berada  pada  bunyi  suara  jantung  pertama (S1).  Untuk range frekuensi  dominan  suara  jantung berdasarkan  hasil  perekaman  pada  keempat  titik  dihasilkan pada Subjek A frekuensi suara S1 pada 23,5 Hz sampai 62,4 Hz  pada  waktu  0,51  detik  sampai  1,36  detik  dan  frekuensi suara  S2  pada  23,5  sampai  46,9  Hz  pada  waktu  0,97  detik sampai  1,82  detik.  Pada  Subjek  B  frekuensi  suara  S1  pada 12,5 Hz sampai 26,8 Hz pada waktu 0,75 detik sampai 0,96 detik dan suara S2 pada 23,5 Hz sampai 33,5 Hz pada waktu 1,06 detik sampai 1,28 detik. Pada Subjek C frekuensi suara S1  pada  20,9  Hz  sampai  46,9  Hz  pada  waktu  0,74  detik sampai 1,48 detik dan suara S2 pada 24,7 Hz sampai 58,9 Hz pada waktu 1,02 detik sampai 1,76 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementrian  Kesehatan  RI, Situasi  Kesehatan  Jantung .  Jakarta: Kementrian Kesehatan RI, 2014.
[2]  W. A. Dorland, Kamus Kedokteran Dorland , 29th ed. Jakarta: EGC, 2002.
[3]  F. Ningsih, J. Jusak, and I. Puspasari, “Ekstraksi ciri dan identifikasi sinyal suara jantung S1 dan S2 phonocardiogram (PCG) menggunakan metode continous wavelet transform,” J.  Control  Netw.  Syst. ,  vol.  7, no. 1, pp. 113–120, 2018.
[4]  S.  Dhingra,  R.  B.  Madda,  A.  H.  Gandomi,  R.  Patan,  and  M. Daneshmand,  “Internet  of  things  mobile-air  pollution  monitoring system (IoT-Mobair),” IEEE , vol. 6, no. 3, pp. 5577–5584, 2019.
[5]  N.  F.  Hikmah,  A.  Arifin,  T.  A.  Sardjono,  and  E.  A.  Suprayitno,  “A Signal  Processing  Framework  for  Multimodal  Cardiac  Analysis,”  in 2015  International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its
Applications (ISITIA) , Aug. 2015, pp. 125–130.
[6]  E.  Supriyanto,  R.  Hendradi,  and  A.  Arifin,  “Analisa  Sinyal Electrocardiography  dan  Phonocardiography  Secara  Simultan Menggunakan  Continous  Wavelet Transform,”  in The  6th  Electrical
Power,  Electronics,  Communications,  Controls,  and  Informatics
Seminar , 2012.
[7]  S. Ajitkumar Singh et al. , “Heart abnormality classification using PCG and  ECG  recordings,” Comput.  y  Sist. ,  vol.  25,  no.  2,  pp.  381–391, 2021.