Prediksi Kejadian Fibrilasi Atrium Paroksismal Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Particle Swarm Optimization dengan Fitur Interval RR
Fahmi Alhafid, Nuryani Nuryani * , dan Darmanto Darmanto Program Studi Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret, Surakarta
* nuryani@mipa.uns.ac.id

## ABSTRACT
Atrial fibrillation (AF) is the most common type of arrhythmia with an increased risk of 1.5 to 2 times that of all causes of death and increased morbidity. Paroxysmal AF (PAF) is one type of atrial fibrillation. Studies on PAF show that 20% - 30% of individuals with AF have PAF. Research to make a PAF predictor tool model using Artificial Neural Networks (ANN) has been conducted. RR interval statistics feature is used as an input feature on the Radial Basis Function (RBF) with optimization using Particle Swarm Optimization (PSO). Electrocardiogram (ECG) data used is the Atrial Fibrillation Prediction Database (AFPDB) from PyhsioNet. With ANN output targets  in the  form  of  PAF and  normal.  RBF parameters that are  optimized  with  PSO include  center,  width,  and  weight.  The  result  of  a  single  feature  is  that  the  PSO-RBF  ANN system is better than the RBF ANN in making an FAP predictor tool model. Using variation of statistical  features,  a  PAF  prediction  system  is  obtained  with  accuracy,  sensitivity,  and specificity of 85.82%, 84.15%, and 87.78% respectively.
Keywords : Paroxysmal AF, RBF, PSO-RBF.

## ABSTRAK
Fibrilasi  Atrium (FA) merupakan jenis aritmia  yang paling umum dengan peningkatan resiko 1,5  hingga  2  kali  lipat  dari  semua  penyebab  kematian  dan  peningkatan  morbiditas.  FA Paroksismal (FAP) adalah  salah satu tipe fibrilasi atrium.  Studi mengenai  FAP  menunjukkan bahwa  20%  -  30%  individu  dengan  FA  memiliki  FAP.  Penelitian  untuk  membuat  model predictor tool FAP menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah dilakukan. Fitur Statistik interval RR dijadikan fitur masukan pada JST Radial Basis Function (RBF)  dengan optimasi menggunakan Particle  Swarm  Optimization (PSO).  Data  Elektrokardiogram  (EKG)  yang digunakan  adalah Atrial  Fibrillation  Prediction  Database (AFPDB)  dari PyhsioNet .  Dengan target  keluaran  JST  berupa  PAF  dan  normal.  Parameter  RBF  yang  dioptimasi  dengan  PSO meliputi pusat, lebar dan bobot. Hasil fitur tunggal diperoleh bahwa sistem JST PSO-RBF lebih baik jika  dibandingkan dengan JST RBF dalam  membuat  model predictor tool FAP. Dengan variasi fitur statisitik diperoleh sistem prediksi FAP dengan akurasi, sensitivitas dan spesifitas secara berturut-turut bernilai 85,82%, 84,15% dan 87,78%.
Kata kunci: FA Paroksismal, RBF, PSO-RBF.

## PENDAHULUAN
Fibrilasi Atrium (FA) adalah kondisi yang ditandai dengan denyut jantung yang tidak teratur dan  cepat,  disebabkan  oleh  kelainan  aktivitas  listrik  jantung [1] .  Ketidakteraturan  tersebut menyebabkan  komplikasi  yang  berdampak  pada  timbulnya  stroke  dan  infark  miokard [2] . Prevalensi FA diperkirakan sekitar 3% pada orang dewasa, terutama lebih tinggi pada orang tua dengan peningkatan resiko 1,5 sampai 2 kali lipat dari semua penyebab kematian dan peningkatan morbiditas, seperti stroke dan gagal jantung [3] . FA Paroksismal (FAP) adalah fibrilasi atrium yang mengalami terminasi dalam kurun waktu 48 jam, dan dapat berlanjut
sampai  7  hari [4] .  Perkiraan  menunjukkan  bahwa  sebanyak  20%  -  30%  individu  yang mengalami fibrilasi atrium memiliki FAP [5] .
FAP  meskipun  hanya  berupa  episode  kecil,  apabila  dibiarkan  dan  tidak  tertangani  maka akan mengalami  FA  Permanen.  Hal  ini  berdampak  pada  sulitnya  mengembalikan  denyut jantung  kembali  normal.  Meskipun, ada  terapi  sebagai  solusi agar  ritme jantung  kembali normal [6] .  Namun  akan  membutuhkan  biaya  yang  tidak  murah.  Oleh  karena  itu,  sistem informasi adanya kejadian FAP menjadi penting untuk dapat memberikan informasi bahwa telah  terjadi  FAP  sehingga  pasien  dapat  melakukan  tindakan  yang  diperlukan.  Hal  ini diharapkan dapat meminimalisir terjadinya fibrilasi secara permanen.
Sistem prediksi kejadian FAP menggunakan analisis sinyal elektrokardiogram (EKG) telah dikembangkan di beberapa studi. Diantaranya oleh Chesnokov [7] , Mohebbi dan Ghassemian [8] , Boot et al [9] [10] dan  Narin et al [11] , dimana sinyal EKG menjadi dipakai sebagai masukan sebuah kecerdasan buatan.
Pada penelitian ini digunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan Radial Basis Function (RBF)  dan  optimasi Particle  Swarm  Optimization (PSO).  JST  adalah  sistem  pemrosesan data  yang  terdiri  dari  elemen  pemrosesan  sederhana  dan  saling  berhubungan,  yang terinspirasi  oleh  struktur  bagian  korteks  serebral  otak [12] .  JST  RBF  merupakan  jaringan terstruktur dengan menanamkan fungsi radial basis dalam lapisan tersembunyi dan memiliki tiga  lapisan  jaringan feed-forward [13] .  Adapun  PSO  merupakan  teknik  komputasi evolusioner  yang  terinspirasi  dari  prilaku  sosial.  PSO  ini  merupakan  algoritma  yang sederhana  yang  efektif  dalam  optimasi  fungsi [14] .    Fitur  statistik  interval  RR  dengan segmentasi EKG 90 detik digunakan sebagai masukan pada JST untuk menentukan FAP dan  normal.  Kemudian  metode  JST  RBF  dan  JST  PSO-RBF  dilakukan  untuk  mengkaji rancangan sistem predictor tool FAP yang menghasilkan kinerja terbaik.

## METODE
Rancangan utama sistem predictor tool FAP dengan JST ditunjukkan pada Gambar 1.  Data rekaman  EKG  yang  digunakan  adalah Atrial  Fibrillation  Prediction  Database (AFPDB) dari Physionet. Dengan durasi rekaman selama 30 menit setiap rekaman, frekuensi sampel 128 Hz. Data ini terdiri dari set pembelajaran dan set pengujian. Set pembelajaran dibagi menjadi dua bagian, yaitu bagian pertama terdiri dari 50 rekaman yang berasal 50 pasien normal.  Bagian  kedua  terdiri  dari  50  rekaman  yang  mempunyai  catatan  FA  Paroksismal (FAP) yang berasal dari 48 pasien [15] .
Gambar 1. Rancangan Sistem
Pada  penelitian  ini  bahan  yang  digunakan  adalah  rekaman  FAP  yang  terdiri  dari  dua kategori. Kategori pertama yaitu FAP distant (sebanyak 25 rekaman) dimana selama 45 menit sebelum dan sesudah rekaman tidak terjadi FAP. Kategori kedua yaitu FAP preceding (sebanyak 24 rekaman) yang merupakan rekaman 30 menit sebelum terjadinya FAP. Kedua kategori ini diolah dengan metode JST menggunakan perangkat lunak MATLAB. Target keluaran  yang  diharapkan  berupa normal (untuk  kategori distant FAP)  dan FAP (untuk kategori FAP preceding ).
Pada EKG dilakukan tahapan pra-proses. Tujuan pra-proses untuk melemahkan noise pada sinyal  EKG  serta  mengurangi  kesalahan  deteksi  puncak  R.  Algoritma  Pan-Tompkins digunakan untuk menentukan puncak R dan sekaligus untuk filtrasi menggunakan bandpass filter [16] . Selanjutnya tahapan ekstraksi fitur digunakan untuk memperoleh nilai-nilai fitur statistik RR. Adapun fitur yang digunakan meliputi Mean RR (RR mean ), Root Mean Squared RR  (RR rms ), Geometric  Mean RR  (RR gmean ), Harmonic  Mean RR  ( RR hmean ), Varians RR (RR var ), Standard Deviation RR (RR std ), Maximal RR (RR max ), dan Minimal RR (RR min ). Tahapan  pada  ekstraksi  fitur  meliputi  segmentasi  90  detik,  perhitungan  interval  RR, perhitungan statistik RR, normalisasi dan randomisasi. Hasil dari ekstrasi fitur ini kemudian menjadi masukan pada JST.
Tahapan  pada  sistem  JST  terbagi  kedalam  2  tahapan,  yaitu  tahap  pelatihan  dan    tahap pengujian.  Data  pelatihan  yang  digunakan  sebanyak  80%  dari  total  keseluruhan  data, sedangkan data pengujian sebanyak 20% dari total keseluruhan data, dengan validasi sistem menggunakan  metode 5-fold  cross  validation .  Target  keluran  JST  RBF  mengikuti Persamaan 1, dengan fungsi aktivasi radial basis menggunakan fungsi gaussian seperti pada Persamaan 2 [13] .
( ) = ∑ Φ[( ( ), , )] (1)
Φ( , , ) = exp − ( ) !" # (2)
dimana :
j = 1, 2, …n n = jumlah nodes keluaran pada lapisan keluaran i = 1,2,…N N = Jumlah nodes masukan pada lapisan masukkan K = Jumlah neuron RBF $ ∈ & ' dan ∈ & ' = Nilai vektor pusat dan lebar RBF
{ | k=1,2,…K}=  Bobot RBF yang terhubung dengan keluaran ke- j
Ada tiga jenis parameter dalam model RBF dengan fungsi basis Gaussian ini, yaitu : pusat (neuron lapisan tersembunyi), lebar (standar deviasi dalam kasus RBF Gaussian); dan bobot lapisan keluaran [13] . Ketiga parameter tersebut digunakan sebagai inisialisasi parameter awal dalam PSO. Dengan persamaan update kecepatan dan posisi partikel PSO [17] yaitu sebagai berikut :
) * (+ + 1) = × ) * (+) +  / 01 * (+) − 2 * (+)3 + ! / ! 01 4* (+) − 2 * (+)3 (3)
2 * (+ + 1) = 2 * (+) + ) * (+ + 1)
(4)
i = 1,2, … M ;   d = 1,2, … n
dengan w adalah  bobot  inersia, dan ! adalah  koefisien  percepatan.  Vektor 1 = (1 , 1 ! , … 1 < ) adalah  posisi  partikel  terbaik  sebelumnya  (posisi  yang  memberikan  nilai fitness terbaik) dari partikel  , disebut juga sebagai personal best position (pBest). Vektor 1 4 = (1 4 , 1 4! , … 1 4< ) adalah  posisi  terbaik  diantara pBest dari  partikel  dalam  populasi, disebut juga sebagai global best positions (gBest). Parameter / dan / ! adalah angka acak dalam rentang (0, 1). Nilai ) * , nilai yang dibatasi dalam interval [ -V max , V max ].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari ekstraksi fitur menunjukkan bahwa untuk kategori FAP memiliki 57.204 denyut sedangkan untuk kategori normal sebanyak 58.828 denyut. Untuk analisis distribusi hasil ekstraksi fitur menggunakan box plot seperti pada Gambar 2. Tujuan penggunaan box plot untuk membandingkan kumpulan data yang saling berkaitan. Nilai kuartil atas dan kuartil bawah menjadi penentu batas persegi panjang, dan garis horizontal yang memotong persegi panjang tersebut merupakan median dari data [18] .
f1 f2 f3 f4 f5 f6 f7 f8 Gambar 2. Box plot fitur statistik RR ( f1-f8).
Berdasarkan  Gambar  2  terlihat  perbedaan  distribusi  data,  dimana  fitur  pada  FAP  secara umum memiliki posisi yang lebih rendah dibandingkan dengan keadaan normal. Fitur FAP yang posisinya lebih rendah meliputi fitur f1, f2, f3, f4 dan f8 . Hal ini juga diperkuat dengan nilai median- nya pada Tabel 1 yang lebih rendah dari keadaan normal. Fitur f5 , f6 dan f7 pada FAP bernilai lebih tinggi dari posisi normalnya. Perbedaan-perbedaaan ini kemudian menjadi dasar masukan JST dalam dalam mencari model predictor tool FAP terbaik.
Tabel 1 . Nilai median box plot fitur statistik RR Fitur Keterangan Fitur Statitik RR Nilai Median FAP Normal f1 Mean RR ( RR mean ) (s) 0,36 0,39 f2 Root Mean Squared RR ( RR rms ) (s) 0,35 0,38 f3 Geometric Mean RR ( RR gmean ) (s) 0,37 0,40 f4 Harmonic Mean RR ( RR hmean ) (s) 0,40 0,42 f5 Varians RR ( RR var ) (s 2 ) 0,01 0,01 f6 Standard Deviation RR ( RR std ) (s) 0,08 0,06 f7 Maximal RR ( RR max ) (s) 0,40 0,40 f8 Minimal RR ( RR min ) (s) 0,56 0,58
Kondisi FAP memiliki rata-rata interval RR yang lebih kecil dibandingkan dengan kondisi normalnya. Hal ini karena adanya ketidakteraturan aktivitas listrik jantung [1] . Sinyal-sinyal listrik yang ada di atrium tidak terorganisir,  menyebabkan kontraksi yang sangat cepat dan fibrilasi  (tidak  teratur).  Akibatnya  darah  yang  seharusnya  dipompa  ke  ventrikel  malah berkumpul  di  atrium.  Hal  ini  ditandai  dengan  detak  jantung  yang  sangat  cepat  sehingga kemunculan gelombang P tidak dapat dilihat [19] . Ini mengakibatkan jarak antara puncak R dengan puncak R sebelumnya didalam ritme FAP menjadi lebih sempit.
Hasil  ekstraksi  fitur  kemudian  menjadi  masukan  pada  JST  RBF  dan  PSO-RBF,  dengan arsitektur  RBF  seperti  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  penelitian  Anzihory et  al [19] dalam membedakan  FA  dengan  keadaan  normal,  diperoleh  bahwa  model  RBF  mampu menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model Learning  Vector Quantization (LVQ)  dan Multilayer  Perception (MLP).  Serta  dalam  penelitian Maftukhaturrizqoh et al [20] dalam mendeteksi kantuk menggunakan JST RBF menghasilkan kinerja yang cukup baik dalam membedakan keadaan mengantuk dengan kondisi terjaga.
Gambar 3. Arsitektur JST RBF [13] .
Parameter yang dioptimasi meliputi 3 parameter RBF [13] , yaitu pusat, dan lebar pada lapisan tersembunyi,  serta  bobot  diantara  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan  keluaran.  Tujuan  dari optimasi menggunakan PSO supaya mendapat parameter RBF yang mampu menghasilkan kinerja  yang  lebih  baik  lagi.  Hasil  yang  diperoleh  ditunjukkan  oleh  Gambar  4  yang merupakan  perbandingan  akurasi  antara  JST  RBF  dengan  JST  PSO-RBF  untuk  masing masing  fitur  (fitur  tunggal).  Akurasi  yang  diperoleh  setelah  dioptimasi,  sangat  signifikan meningkat drastis kecuali pada fitur f8 yang hanya sedikit menaikkan akurasinya.
Gambar 4. Bar plot perbandingan akurasi JST RBF dengan JST PSO-RBF terhadap fitur tunggal.
Untuk  mendapatkan  kinerja  yang  lebih  baik,  masukan  pada  JST  dilakukan  variasi  fitur dengan mengkombinasikan fitur tunggal berdasarkan urutan akurasi yang terbaik. Kinerja dari hasil pelatihan dan pengujian dihitung berdasarkan persamaan sebagai berikut :
Akurasi (%)        = =>?=@ =>?=@?A>?A@ ×  100 (5)
Sensitivitas (%)  = => =>?A@ ×  100 (6)
Spesifitas (%)     = =@ =@? A> ×  100
(7)
dimana TP ( True Positive ) adalah jumlah ketika FAP terdeteksi dengan benar, FP ( False Positive ) adalah jumlah ketika normal terdeteksi salah, FN ( False Negative ) adalah jumlah ketika FAP terdeteksi salah, dan TN ( True Negative ) adalah jumlah ketika Normal terdeteksi benar.
Dengan ketiga persamaan tersebut diperoleh hasil variasi kombinasi fitur yang ditunjukkan pada Tabel 2. Hasil terbaik ditunjukkan dengan kinerja JST PSO-RBF pada variasi delapan macam kombinasi fitur ( kf8) dengan akurasi, sensitivitas dan spesifitas secara berturut-turut bernilai 85,82%, 84,15% dan 87,78%.
Tabel 2 . Kinerja JST PSO-RBF pada variasi kombinasi fitur
Kombinasi Fitur Akurasi (%)  Sensitivitas (%) Spesifitas (%) f2 69,85 69,14 70,76 f2, f7 74,30 71,68 77,16 f2, f7, f1 75,37 73,17 77,75 f2, f7, f1, f3 75,34 73,29 77,57 f2, f7, f1,  f3, f4 81,61 81,40 82,18 f2, f7, f1,  f3, f4, f5 83,23 83,32 83,28 f2, f7, f1,  f3, f4,f5,f6 84,66 85,66 83,76 f2, f7,  f1,  f3, f4, f5, f6, f8 85,82 84,15 87,78

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dibuat  rancangan  sistem predictor  tool FAP  menggunakan  fitur statistik RR dengan metode JST, yaitu JST PSO-RBF dan JST RBF. Hasil ekstraksi fitur sebanyak 8 fitur statistik interval RR menjadi fitur masukan JST dengan variasi segmentasi 90 detik. Kinerja sistem prediski dengan fitur tunggal menggunakan JST PSO-RBF lebih baik jika dibandingkan dengan JST-RBF dalam membuat model predictor tool FAP. Hasil terbaik JST PSO-RBF diperoleh saat delapan fitur diigunakan semua, yaitu dengan akurasi, sensitivitas dan spesifitas secara berturut-turut bernilai 85,82%, 84,15% dan 87,78%.

## DAFTAR PUSTAKA
1 Gotlibovych, I., Crawford, S., Goyal, D., Liu, J., Kerem, Y., Benaron, D., Yilmaz, D., Marcus, G., & Li, Y. 2018. End-to-end Deep Learning from Raw Sensor Data: Atrial Fibrillation Detection using Wearables. arXiv preprint arXiv. 1807.1070.
2 Xu, X., Wei, S., Ma, C.,  Luo,  K.,  Zhang,  L., & Liu, C. 2018. Atrial fibrillation beat identification using the combination of modified frequency slice wavelet transform and convolutional neural networks. Journal of Healthcare Engineering .
3 Outes, G.A., Suárez-Gea, M. L., & García-Pinilla, J. M. 2017. Causes of death in atrial fibrillation: Challenges and opportunities. Trends in Cardiovascular Medicine , 27(7), 494–503.
4 Camm, A. J., Kirchhof, P., Lip, G. Y. H., Schotten, U., Savelieva, I., Ernst, S., … ESC Committee  for  Practice  Guidelines.  2010.  Guidelines  for  the  management  of  atrial fibrillation: the Task Force for the Management of Atrial Fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC). Europace : European Pacing, Arrhythmias, and Cardiac Electrophysiology : Journal of the Working Groups on Cardiac Pacing, Arrhythmias, and Cardiac Cellular Electrophysiology of the European Society of Cardiology , 12(10), 1360–1420.
5 Zoni-Berisso, M., Lercari, F., Carazza, T., & Domenicucci, S. 2014. Epidemiology of atrial fibrillation: European perspective. Clinical epidemiology , 6 , 213-220.
6 Al-Khatib, S. M., Wilkinson, W. E., Sanders, L. L., McCarthy, E. A., & Pritchett, E. L. 2000.  Observations  on  the  transition  from  intermittent  to  permanent  atrial fibrillation. American heart journal , 140(1), 142-145.
7 Chesnokov, Y. V. 2008. Complexity and spectral analysis of the heart rate variability dynamics  for  distant  prediction  of  paroxysmal  atrial  fibrillation  with  artificial intelligence methods. Artificial Intelligence in Medicine , 43(2), 151-165.
8 Mohebbi,  M.,  &  Ghassemian,  H.  2012.  Prediction  of  paroxysmal  atrial  fibrillation based  on  non-linear  analysis  and  spectrum  and  bispectrum  features  of  the  heart  rate variability signal. Computer methods and programs in biomedicine , 105(1), 40-49.
9 Boon, K. H., Khalil-Hani, M., Malarvili, M. B., & Sia, C. W. 2016. Paroxysmal atrial fibrillation  prediction  method  with  shorter  HRV  sequences. Computer  methods  and programs in biomedicine , 134, 187-196.
10 Boon, K. H., Khalil-Hani, M., & Malarvili, M. B. 2018. Paroxysmal atrial fibrillation prediction  based  on  HRV  analysis  and  non-dominated  sorting  genetic  algorithm III. Computer methods and programs in biomedicine , 153, 171-184.
11 Narin, A., Isler, Y., Ozer, M., & Perc, M. 2018. Early prediction of paroxysmal atrial fibrillation based on short-term heart rate variability. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications , 509, 56-65.
12 Uhrig,  R.  E.  1995.  Introduction  to  artificial  neural  networks.  In Proceedings  of IECON'95-21st Annual Conference on IEEE Industrial Electronics , (1), 33-37.
13 Qasem, S. N., & Shamsuddin, S. M. H. 2009.  Improving performance of radial basis function network based with particle swarm optimization. In 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation , 3149-3156.
14 Kennedy,  J  and  Eberhart,R.C.  1995  .Particle  Swarm  Optimization, Proceedings  of IEEE International Conference on Neural Networks , IV. Piscataway, 1942-1948.
15 Goldberger  A.L.,  Amaral,  L.A.N.,  Glass,  L.,  Hausdorff,  J.M.,  Ivanov,  P.C.h.,  Mark, R.G.,  Mietus,  J.E.,  Moody,  G.B.,  Peng,  C-K.,  Stanley,  H.E.  2000.  PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation , 101(23), 215-220.
16 Pan, J. and Tompkins, W. J. 1985. A real-time QRS detection algorithm. IEEE Trans. Biomed . Eng. BME-32: 230–36,.
17 Shi,  Y.,  &  Eberhart,  R.  1998.  A  modified  particle  swarm  optimizer.  In 1998  IEEE international  conference  on  evolutionary  computation  proceedings.  IEEE  world congress on computational intelligence (Cat. No. 98TH8360) , 69-73.
18 Farosi, K., Nuryani, N., & Darmanto, D. 2017. Optimasi Fuzzy Inference System pada Sistem  Deteksi  Fibrilasi  Atrium  dengan  Fitur  Elektrokardiogram. Jurnal  Fisika  Dan Aplikasinya , 13(1), 10-13.
19 Anzihory,  E.,  Nuryani,  N.,  &  Darmanto,  D.  2016.  Sistem  Deteksi  Fibrilasi  Atrium menggunakan  Fitur  RR  Elektokardiogram  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal Fisika dan Aplikasinya , 12(2), 57-60.
20 Maftukhaturrizqoh, O., Nuryani, N., & Darmanto, D. 2019. Drowsiness detection using radial basis function network with electrocardiographic RR interval statistical feature. In Journal of Physics: Conference Series , 1153(1), 012049