Abstrak— Electrocardiograph  merupakan  salah  satu  alat yang digunakan dalam pemeriksaan jantung. Electrocardiograph menghasilkan  Informasi  Electrocardiogram  yang  tidak  dapat langsung  dibaca oleh orang awam. Electrocardiogram menghasilkan  citra  grafik  dan  pernyataan  tentang  normal  atau abnormalnya  kondisi  jantung.  Electrocardiogram  merekam aktivitas  kelistrikan  jantung  dalam  waktu  tertentu.  Tahapan Image  Processing  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  dan menangkap  pola  grafik  Electrocardiogram  yang  akan  dianalisis antara  lain  Image  Smoothing  dengan  metode  Gauss,  Image Segmentation,  Image  Normalisation  dan  Image  Thinning.  Pola line  grafik  yang  dihasilkan  akan  dianalisa  untuk  menentukan titik  -  titik  penting  tertentu  pada  line  grafik  yang  telah ditemukan. Titik tersebut menjadi pembanding dalam sistem rule based  knowledge  dalam  menemukan  kelainan  jantung  tersebut. Dalam penelitian ini hasil pengujian yang dapat dikenali adalah 78.26% dari data pengujian yang ada.
Kata  Kunci— Electrocardiograph,  Electrocardiogram,  Image Processing, Smoothing, Segmentation, Normalisation, Thinning, Line.

## I. P ENDAHULUAN
lectrocardiograph  merupakan  salah  satu  alat  yang sering  digunakan  dalam  pemeriksaan  jantung.  Hasil pengamatan Electrocardiograph
berupa grafik Electrocardiogram  yang  memberikan  informasi  mengenai ukuran,  bentuk,  kapasitas,  dan  kelainan  yang  terjadi  pada jantung. Informasi tersebut tidak dapat langsung dibaca oleh orang  awam.  Electrocardiogram  menghasilkan  citra  grafik dan  pernyataan  tentang  normal  atau  abnormalnya  kondisi jantung.  Permasalahan  yang  diangkat  adalah  bagaimana algoritma  untuk  mengidentifikasi  citra  digital  berupa  grafik Electrocardiogram dan bagaimana menerjemahkan informasi  yang  diperoleh  dari  grafik  electrocardiogram untuk mendiagnosis kelainan pada jantung.
Citra  yang  diterapkan  dalam  pembuatan  aplikasi  ini adalah  citra  statis  (bukan  citra  bergerak)  dan  berekstensi BITMAP  (.bmp).  dan  grafik  ECG  pada  Citra  yang digunakan dalam aplikasi ini tidak bertumpuk.
1 Saparudin  adalah  staf  pengajar  dan  peneliti  di  Jurusan  Teknik Informatika,  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya,  Inderalaya, Ogan Ilir, Sumatera Selatan. (e-mail: saparudin@unsri.ac.id).
2 Edvin  Ramadhan  adalah  sarjana  Teknik  Informatika  lulusan  program Sarjana  (S.Kom),  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya  (e-mail: d_vin88@yahoo.com)

## II. T EORI DAN M ETODE
A. Electroradiogram
Electrocardiogram  (EKG/ECG)  merupakan  grafik  hasil yang  dibuat  oleh  sebuah  electrocardiograf,  yang  merekam aktivitas  kelistrikan  jantung  dalam  waktu  tertentu.  Pada EKG  terdapat  dua  fase  yaitu  Fase  Depolarisasi  dan  Fase Repolarisasi.  Dasar    atau  prinsip  kerja  yang  digunakan dalam alat ini adalah dengan memanfaatkan sifat konduktor listrik  yang  baik  pada  tubuh  manusia.  Cairan  dalam  tubuh manusia  mengandung  ion  –  ion  yang  berpindah  –  pindah. Perpindahan  ion  –  ion  ini  menghasilkan  beda  potensial. Beda  potensial  inilah  yang  ditangkap  sensor  electroda perekam yang ditempelkan pada permukaan kulit.
T ABEL 1. M UATAN L ISTRIK S EL O TOT J ANTUNG Keadaan Sel Otot Jantung Muatan Listrik Intra Seluler Extra Seluler Istirahat / Repolarisasi - (relatif lebih negatif) + (relatif lebih positif) Aktif / Depolarisasi + (relatif lebih positif) - (relatif lebih negatif)
Beberapa  jenis  penyakit  kelainan  jantung  menurut Iswanto,  S.Hut  (2009),  antara  lain  adalah  Abnormal  Heart Rhythms,  Heart  Failure,  Heart  Valve  Disease,  Congenitas Heart Disease, Cardiomyopathies, dan Pericarditis.

## Gambar 1. Bentuk Dasar Gelombang EKG

## B. Pengolahan Citra
Rekaman  ECG  disimpan  dalam  format  citra  Bitmap. Pengolahan  citra  yang  penting  dalam  Sistem  Diagnosis  ini adalah berupa hasil Smoothing, Segmentation, Normalisation,  dan  Thinning  dari  rekaman  ECG  tersebut. Smoothing yang digunakan adalah Gaussian Smoothing, dan

## Identifikasi Kelainan Jantung Menggunakan Pola Citra Digital Electrocardiogram
Saparudin 1 , Edvin Ramadhan 2 , Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Sriwijaya
E
Thinning  yang  digunakan  adalah  konsep  algoritma  Barukh O's  ,  Chouinard  C  dan  Plamondon  R,  dimana  objek  utama adalah gambar sinyal ECG.

## Image Smoothing
Algoritma Smoothing diterapkan untuk mengurangi noise dan  berfungsi  untuk  menyiapkan  gambar  untuk  diproses lebih  lanjut  seperti  pada  proses  segmentasi.  Gaussian Filtering  adalah  filter  yang  ideal  yang  mampu  mengurangi besarnya frekuensi spasial yang tinggi dalam foto sebanding dengan  frekuensi  mereka.  Artinya,  metode  ini  mampu mengurangi  besarnya  frekuensi  yang  lebih  tinggi  lagi. Gaussian  Filtering  mampu  meluas  hingga  ke  segala  arah, tetapi  karena  mendekati  nol  secara  eksponensial,  dapat dipotong  tiga  atau  empat  standar  deviasi  dari  pusat  tanpa mempengaruhi hasilnya.
Gausian filtering mampu bekerja lebih cepat dari metode mean dan median dengan memisahkan sebuah Gaussian 2-D menjadi  dua  Gaussians  1-D,  G  (x,  y)  =  G  (x)  G  (y),  dan melakukan  Filtering  dalam  1-D,  baris  demi  baris  dan kemudian  kolom  ke  kolom.  Dasar  dari  Gaussian  filtering dapat dirumuskan sebagai berikut :
hx, y  g x, y
√ e మ మ ∙ √ e మ మ g x. g y (2) dimana,
, = Gaussian filter 2-D pixel (x,y)
, = Gaussian filter 2-D pixel (x,y) = Bandwith Kernel, Standar Populasi Kernel
= Gaussian filter 1-D line (x)
= Gaussian filter 1-D line (y)
Ada beberapa
cara
yang
berbeda
untuk mengimplementasikan  Gaussian  filtering,  salahsatunya menggunakan  Spatial  Filter,  konvolusi  ini  menggunakan Operator Gaussian Smoothing 2-D yang mirip dengan filter 1-D,  tetapi  menggunakan  kernel  yang  berbeda  yang mewakili  bentuk  Gaussian  1-D  untuk  nilai  X  dan  nilai Gaussian  1-D  untuk  nilai  Y.  Sehingga  konvolusi  ini termasuk  tipe  non  linear  kernel.  Dalam  Spatial  Filter digunakan persamaan :
, మ ೣమశ೤మ మ഑మ (2)
Ide Gaussian smoothing ini adalah dengan menggunakan distribusi ini 2-D sebagai  fungsi  ‘titik-menyebar’ atau lebih dikenal  dengan  ‘point-spread’,  dan  ini  dicapai  dengan konvolusi. Gambar disimpan sebagai koleksi discrete pixels, sehingga  perlu  dihasilkan  pendekatan  diskrit  ke  fungsi Gaussian sebelum kita dapat melakukan konvolusi tersebut. Secara  teori,  distribusi  Gaussian  adalah  non-nol  di  mana- mana,  yang  akan  membutuhkan  sebuah  kernel  konvolusi besar  tak  berhingga,  tetapi  dalam  prakteknya  nol  efektif lebih  dari  sekitar  tiga  standar  deviasi  dari  mean,  dan
sehingga dapat dilakukan pemotongan kernel.
Operator  berikut  akan  menunjukkan  sebuah  kernel konvolusi  yang  memiliki  nilai  integer  sebuah  Kernel Gaussian yang mendekati ߪ = 1,4.
1 159 2 4 5 4 2 4 9 12 9 4 5 12 15 12 5 4 9 12 9 4 2 4 5 4 2
Gambar 2.  Kernel Operator Gaussian dengan ࣌ = 1.4 Sebelum

## Sesudah

## Gambar 3. Hasil Smoothing dengan Gaussian

## Image Segmentation
Segmentasi  merupakan  proses  mempartisi  citra  menjadi beberapa  daerah  atau  objek.  Segmentasi  citra  pada umumnya  berdasar  pada  sifat  discontinuity  atau  similarity dari  intensitas  piksel.  Pendekatan  discontinuity,  mempartisi citra bila terdapat perubahan intensitas secara tiba-tiba (edge based), dan Pendekatan similarity,  mempartisi citra menjadi daerah-daerah  yang  memiliki  kesamaan  sifat  tertentu (region  based),  contoh:  thresholding,  region  growing, region splitting dan merging (Aniati Murni 2008).
Proses  segmentasi  dilakukan  dengan  membagi  citra  ke dalam beberapa kategori objek sesuai dengan pengelompokan  tingkat  keabuan  yang  terjadi  pada histogram. Teknik ini sering disebut sebagai pengambangan (thresholding), apabila citra hanya dibagi  menjadi 2 tingkat keabuan  dengan  hanya  1  nilai  ambang  (threshold)  maka disebut  single  thresholding,  sedangkan  apabila  citra  dibagi menjadi  lebih  dari  2  tingkat  keabuan  dengan  lebih  dari  1
nilai ambang, maka disebut multiple thresholding.
Adapun  langkah  –  langkah  perhitungan  yang  dilakukan untuk menentukan nilai threshold adalah :
1) Tentukan sebuah nilai ambang T ;
2) Kelompokkan  tingkat  keabuan  citra  bedasarkan  nilai ambang  tersebut  sehingga  diperoleh  2  kelompok  nilai tingkat keabuan G 1 dan G 2
3) Hitung rata – rata nilai tingkat keabuan kedua kelompok tersebut
m 1 =  µ(G 1 ) (3)
m 2 =  µ(G 2 )          (4)
4) Tentukan nilai ambang baru yang merupakan rata – rata dari m 1 dan m 2
' 1 2 2 m m
T + = (5)
5) Bandingkan  nilai  T  dengan ' T ,  apabila  nilai  T  dan ' T tidak sama maka langkah 1- 4 akan diulangi dengan ' T sebagai T
6) Proses  akan  terus  dilakukan  sampai  diperoleh  nilai ' T yang sama dengan T
Berdasarkan  hal  tersebut  segmentasi  dapat  dilakukan dengan  melakukan  pengambangan  berdasarkan  varian. Pertama  –  tama  kelompokkan  citra  menjadi  blok  –  blok berukuran WxW. Lalu hitung varian  masing –  masing blok dengan rumus :
1 1 2 2 0 0 1 ( ) ( ( , ) ( )) W W i j V k I i j M k W − − = = = − ∑ ∑ (6)
dimana,
V(k)   = Varian blok ke-k W     = Ukuran blok M(k)   = Nilai rata – rata tingkat keabuan blok ke-k ( , ) i j = Koordinat piksel pada blok citra
Apabila  nilai  varian  suatu  blok  lebih  kecil  dari  nilai ambang,  maka  blok  tersebut  akan  di-set  sebagai  latar belakang,  sebaliknya  apabila  nilai  varian  suatu  blok  lebih besar daripada nilai ambang, maka blok tersebut akan di-set sebagai latar depan (Thai,2003).

## Image Normalization
Image  Normalization  merupakan  salah  satu  cara  untuk menghilangkan  bagian  gambar  yang  tidak  relevan  dengan objek  identitasnya  atau  tidak  diperlukan  pada  suatu  image, seperti  noise,  pencahayaan,  atau  oklusi.  Tujuannya  adalah untuk  mendapatkan  gambar  standar  yang  ada  pada  image tersebut.  Pada  dasarnya  normalisasi  adalah  suatu  proses peregangan kontras (contrast streching).
Normalisasi  adalah  suatu  proses  linear,  berikut  adalah persamaan yang dapat digunakan untuk menunjukkan proses normalisasi :
2 0 0 2 0 0
(( , ) ) ,untuk  ( , ) (( , ) ) ,lainnya
( , ) Var i j M
M i j M VAR Var i j M M VAR G i j − + > − − =      (7)
dimana,
( , ) G i j = Tingkat keabuan piksel setelah normalisasi ( , ) i j = Koordinat piksel
M = Nilai rata – rata piksel citra
0 M = Nilai ekspektasi rata – rata piksel
Var      = Varian piksel citra
0 Var = Nilai ekspektasi varian piksel
Hasil  normalisasi  sangat  bergantung  pada 0 M dan 0 Var , apabila  nilai  yang  ditetukan  terlalu  rendah  citra  akan menjadi  terlalu  gelap,  sedangkan  apabila  nilai  yang ditentukan  terlalu  tinggi  citra  akan  menjadi  terlalu  terang. Untuk  itu  pada  tugas  akhir  ini  diambil  nilai  yang  tidak terlalu  tinggi  dan  tidak  terlalu  rendah  yaitu 0 M =  100  dan
0 Var = 100.

## Image Thinning
Secara  tradisional,  algoritma  Thinning  dilakukan  dengan penghapusan piksel kontur secara iteratif. Namun, Barukh O (1988) menyatakan bahwa “Thinning algorithms should not be limited only to those iterative contour removal methods, they  should  cover  all  methods  aiming  to  extract  the skeleton ”. Berdasarkan algoritma Barukh O's , Chouinard C dan Plamondon R ditunjukkan bahwa thinning algorithm (C&P algorithm) dalam beberapa tahapan.
Pertama,  scan  seluruh  gambar  secara  horizontal  dan vertikal untuk memilih dua poin kontur yang terletak di dua sisi  dari  garis  dengan  lebar  baris  terkecil.  Masing-masing poin ditunjukkan oleh PL dan PR.
Ikuti garis sinkron dengan dua pointer kontur PL dan PR. Pada  setiap  langkah,  jendela  dibentuk  sesuai  dengan  posisi saat  ini  PL  dan  PR.  Analisa  posisi  yang  didapat  saat  ini untuk menentukan tindakan dalam langkah selanjutnya.
Jika baris berakhir di posisi sekarang, berhenti menelusuri arus dan tentukan end point, Jika ada sebuah persimpangan pada  posisi  tersebut,  lanjutkan  rekursif  menelusuri  setiap cabang baru, jika tidak keduanya, terus melacak untuk posisi selanjutnya.  Rekam  setiap  pusat  jendela  sebagai  titik kerangka  garis,  semua  titik  kerangka  dihubungkan  untuk membentuk rangkaian kerangka daris tersebut.

## Gambar 4. Analisis Posisi
Tandai  titik  pembentuk  kerangka  (Skeleton)  setiap  kali menelusuri kontur, token (titik yang ditandai) tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk pengenalan karakter.
Pada  algoritma  masih  digunakan  metode  window definition ,  window  shifting  dan  window  analysis  seperti  di algoritma  C  &  P.  Konsep  Window  yang  diwarisi  dari algoritma  C  &  P  tersebut  dapat  didefinisikan  sebagai Window Definition, Window Shifting, dan Window Analysis

## C. Rule Based Knowledge
Rule-Based Knowledge adalah pengetahuan yang direpresentasikan  dalam  suatu  bentuk  fakta  (facts)  dan aturan  (rules).  Bentuk  representasi  ini  terdiri  atas  premise dan  kesimpulan.  Aturan  dasar  dari  Rule  Based  Knowledge adalah :

## IF some condition THEN some action
Pada  Rule-Based  Knowledge  ini  digunakan  beberapa variabel  pembanding  yang  akan  berfungsi  sebagai  penentu kelainan apa  yang terdapat pada jantung tersebut. Beberapa variabel tersebut antara lain nilai Frequency, QRS, PR, QT, QTC dari grafik ECG.

## D. Perancangan
Langkah - langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini  dengan  menggunakan  model  pengembangan  perangkat lunak  dengan  RUP,  secara  umum  dapat  dikelompokkan dalam beberapa tahapan proses, tahapan tersebut antara lain adalah :
1) Melakukan  asumsi  bahwa  dengan  menggunakan pengenalan  pola  Grafik  Electrocardiogram  (ECG), sistem ini dapat mengenali kondisi jantung yang sedang dirasakan oleh pasien.
2) Memahami  konsep  dan  landasan  teori  tentang  teknik pembacaan  Citra  hasil  scan  jantung  yang  berbentuk grafik elektrocardiogram. Serta mempelajari bagaimana mengolah  data  yang  diperoleh  dari  pembacaan  jantung tersebut.
3) Melakukan  Pengumpulan  data  Grafik  ECG  yang berformat BMP yang akan di load kedalam sistem.
4) Melakukan  perancangan  dan  pengembangan  perangkat lunak  dengan  menggunakan  metode  RUP  (Rational Unified Process ).
5) Melakukan  persiapan  untuk  melakukan  tahapan  proses pengolahan  data  citra  yang  di  peroleh  yaitu  Scalling,
Tagging,  Image  Processing,  Wave  Recognition,  Wave Reading, dan Result Processing.
6) Tahapan  Image  Scalling  merupakan  tahapan  yang dilakukan  untuk  menentukan  perbandingan  nilai  citra dengan  citra  aslinya,  yang  nantinya  akan  berfungsi untuk  melakukan  perhitungan  dalam  proses  Wave Recognition dan Wave Reading nantinya.
7) Tahapan  Image  Tagging  merupakan  tahapan  yang dilakukan  untuk  menentukan  wilayah  citra  yang  akan diproses  pada  tahapan  Image  Processing  agar  tidak terjadi kesalahan dalam proses pengenalan pola.
8) Tahapan  Image  Processing  merupakan  tahapan  yang dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra,  seperti noise  filtering,  Image  Restoring /  Pemugaran  Citra (menghilangkan atau meminimumkan cacat pada citra ), Segmentasi Citra / Image Segmentation ( memecah citra ke dalam beberapa segmen dengan kriteria tertentu agar mempermudah  proses  pembacaan  dan  perbaikan  citra), dan  Rekonstruksi  Citra  untuk  membentuk  ulang  objek dari beberapa citra hasil proyeksi  untuk  mempermudah pembacaan.
9) Tahapan berikutnya sistem akan melakukan perbandingan  data  yang  didapat  dengan  penggunakan
rule based knowledge yang merupakan dasar pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  sistem  hingga  bentuk dari  grafik  yang  dimaksud  dapat  dikenali  dengan pengetahuan yang telah ditanamkan tersebut.
10) Melakukan  pengujian  keakuratan  sistem  yang  telah dibangun.
11) Melakukan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  perangkat lunak.
12) Melakukan  perbaikan  perangkat  lunak  apabila  terdapat kesalahan berdasarkan hasil pengujian.
13) Membahas hasil analisa terhadap perangkat lunak yang telah dibangun, membuat kesimpulan, dan menyempurnakan laporan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Lingkungan  implementasi  perangkat  lunak  meliputi perangkat keras, perangkat lunak dan bahasa pemrograman. Perangkat  keras  yang  digunakan  pada  tahap  implementasi ini adalah komputer dengan spesifikasi Prosessor Intel Atom CPU N270 1.60 GHz 32 Bit, RAM 1,00 GB, dan Hard Disk 160 GB
Perangkat  lunak  yang  digunakan  pada  implementasi perangkat lunak inAi adalah Sistem operasi Windows Seven Ultimate dan Compiler C++ Builder 6 . Bahasa
pemrograman yang digunakan pada implemAentasi perangkat lunak ini adalah bahasa C++.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  unit  dan  antar  muka  yang  diujikan berjalan  dengan  baik.  Hal  tersebut  terlihat  dari  semua kesimpulan  skenario  pengujian  yang  sama,  yaitu  diterima. Pengujian  keakuratan  dalam  melakukan  deteksi  dan  analisa grafik dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 5. Pengujian Deteksi Grafik dengan citra Sampel
Setelah button “Done Expert Graph Analize” diklik, maka data  grafik  akan  dianalisa  sesuai  dengan  Knowledge  Base dan Node  hasilnya ditampilkan pada Form ECG Image.
Gambar 6. Pengujian Analisis Graph dengan citra Sampel
Selanjutnya  Setelah  dianalisa  untuk  menampilkan  hasil user akan menekan tombol “Preview Expert Analize Result” maka akan dimunculkan hasil identifikasi.
Gambar 7. Pengujian Hasil Analisis dengan citra Sampel
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  23  sampel  grafik ECG  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperlihatkan dalam tabel berikut.
T ABEL 2. H ASIL P ENGUJIAN S AMPEL No Nama Sampel ECG Hasil MIT/RS Hasil Aplikasi Kesimpulan 1 Aphnea1 - MITSample Aphnea Aphnea Terdeteksi 2 Aphnea2 - MITSample Aphnea Aphnea Terdeteksi 3 Aphnea3 - MITSample Aphnea Aphnea Terdeteksi 4 Arrhythmia1 – MITSample Arrhythm ia Arrhythm ia Terdeteksi 5 Arrhythmia2 – MITSample Arrhythm ia Arrhythm ia Terdeteksi 6 Bradikardia – MITSample Bradikar dia Not Identified Gagal 7 Noise Stress – MITSample Noise Stress Not Identified Gagal 8 Normal Sinus Rhytm – MITSample Normal Normal Terdeteksi 9 Sindroma WPW – MITSample Sindroma WPW Sindroma WPW Terdeteksi 10 Tachyarrhyrthmi a – MITSample Tachyarr hyrthmia Tachyarr hyrthmia Terdeteksi 11 SampleRS 1 - Aphnea Aphnea Aphnea Terdeteksi 12 SampleRS 2 - Normal Sinus Rhythm Normal Normal Terdeteksi
13 SampleRS 3 - Hiperkalemia Hiperkal emia Hiperkal emia Terdeteksi 14 SampleRS 4 - Aphnea Aphnea Aphnea Terdeteksi 15 SampleRS 5 - Hiperkalemia Hiperkal emia Hiperkal emia Terdeteksi 16 SampleRS 6 - Aphnea Aphnea Aphnea Terdeteksi 17 SampleRS 7 - Normal Sinus Rhythm Normal Normal Terdeteksi 18 SampleRS 8 – Arrhythmia Arrhythm ia Arrhythm ia Terdeteksi 19 SampleRS 9 - Syndroma WPW Syndrom a WPW Not Identified Gagal 20 SampleRS 10 – Aphnea Aphnea Aphnea Terdeteksi 21 SampleRS 11 – Arrhythmia Arrhythm ia Not Identified Gagal 22 SampleRS 12 – Arrhythmia Arrhythm ia Not Identified Gagal 23 SampleRS 13 – Aphnea Aphnea Not Identified Gagal
Dari  hasil  pengujian,  keakuratan  aplikasi  identifikasi  ini baru  mencapai  78.26%.  Hal  ini  disebabkan  karena knowledge yang dimiliki aplikasi terbatas beberapa kelainan saja dan juga keterbatasan yang dimiliki proses prapengolahan citra yang digunakan.
Gambar  berikut  menunjukkan  kondisi  citra  yang  tidak dapat  dideteksi  grafiknya.  Hal  ini  disebabkan  karena  grafik yang  diinputkan  tidak  sesuai  dengan  sarat  batasan  masalah yaitu grafik tidak boleh bertumpuk.
Gambar 8. Pengujian dengan citra Sampel (Hasil analisa tidak benar)

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diperoleh  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut aplikasi identifikasi kelainan jantung menggunakan pengenalan pola citra digital Electrocardiogram  telah  berhasil  melakukan  identifikasi kelainan  jantung.  Perancangan  dan  Implementasi  Aplikasi telah berhasil dilakukan, namun masih memiliki kelemahan, yaitu:
1) Citra  ECG  yang  digunakan  masih  diambil  dari  file, sehingga  belum  dapat  digunakan  secara  langsung  dari alat.
2) Dalam  penelitian  ini  hasil  pengujian  yang  dapat dikenali  adalah  78.26%  dari  data  pengujian  yang  ada. Jadi, keakuratan sistem ini belum mencapai 100%.
3) Sampel yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 23 sampel,  dan  itu  belum  mewakili  semua  jenis  kelainan jantung  yang  ada,  Sehingga  proses  pendeteksian  masih memerlukan  sampel  –  sampel  lain  yang  mewakili kelainan – kelainan jantung tersebut.
Pengambilan  keputusan  pada  Knowledge  Base  masih belum  sepenuhnya  mampu  mengenali  kelainan  –  kelainan jantung  yang  dimiliki  oleh  pasien  karena  keterbatasan  data yang digunakan.

## R EFERENSI
[1] Andrew C. Staugaard, Jr. 1987 . Robotics and AI: an introduction to applied machine intelligence. Upper Saddle River, NJ : Prentice-Hall,
Inc
[2] Bentley, Whitten. 2007 . Analysis and Design Method Seventh
Edition. London : McGraw-Hill Book Companies
[3] Larman, Craig. 2004. Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and Iterative Development,
Third Edition. NJ : Pearson Education, Inc
[4] Lindsay, Alan E. 2006 . ECG Learning Center in Cyberspace. Utah :
University of Utah School of Medicine
[5] Low, A. 1991. Introductory Computer Vision and Image Processing.
London : McGraw-Hill Book Companies
[6] Magdalena, R et al. 2004. Implementasi Metode Jst Backpropagation dalam Diagnosis Penyakit Jantung Koroner Melalui Keluhan Dan Pengenalan Pola ECG Pasien. Jurusan Teknik Elektro Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Bandung.
[7] Noviarni, Dewi. 1998. Pengolahan Citra . Surabaya : Sekolah Tinggi Manajement Informatika & Tekhnik Komputer
[8] Pressman, Roger S. 2002. Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi (Buku satu). Yogyakarta : Andi
[9] Young, T.Y. and K. Fu. 1986. Handbook of Pattern Recognition and
Image Processing. San Diego : Academic, Inc
[10] Baruch O. 1988. Line Thinning by Line Following. Pattern Recognition Letters, New York : Elsevier Science Inc