## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 20, No. 2, Mei 2021, pp. 355~366
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1075

## Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan dan Wavelet Pada Citra
Electrocardiagram 12 Lead

## The Use of Artificial Neural Networks and Wavelets in 12-Lead
Electrocardiagram Images
Darwan
IAIN Syekh Nurjati Cirebon, Indonesia
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 10 Februari 2021 Revised, 28 April 2021 Accepted, 5 Mei 2021
Jantung sangat penting dalam sistem organ tubuh manusia. Apabila terjadi kesalahan pada fungsi  jantung  akibatnya  sangat  fatal. Oleh  karenanya  sangatlah penting  menjaga kondisi jantung agar tetap sehat. Penelitian ini mencoba menawarkan untuk meneliti terkait kelainan jantung  dengan  menggunakan  citra Electrocardigram (EKG)  12 lead .  Data  EKG  yang digunakan berupa citra. Tujuan penelitian ini untuk memperoleh model yang tepat dalam mengidentifikasi kelainan jantung dengan menggunakan wavelet. Tahapan penelitian terdiri dari pre-processing ,  ekstraksi  ciri  dan  klasifikasi.  Tahap pre-processing menggunakan metode segmentasi (merubah data citra dari grayscale ke biner), morfologi (metode dilasi dan  metode  erosi)  dan  transformasi  ke  sinyal.  Tahap  ektraksi  ciri  menggunakan  metode dekomposisi transformasi wavelet dengan tingkatan tiga level, dimana mother wavelet yang digunakan  berupa symlet orde  4  ( Sym4 ).  Tahap  klasifikasi  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan dengan metode backpropagation . Adapun metode validasi dan evaluasi menggunakan k-fold cross validation dan confusion matrix. Penggunaan metode k-fold cross validation , dimana k=5 dengan pembagian data training 80% dan testing 20%. Hasil yang diperoleh dari keseluruhan sistem dimana tingkat akurasi sebesar 92,94%, sensitifitas sebesar 90% dan spesifisitas sebesar 94,55%.
Kata Kunci:

## Electrocardiogram
Sym4 Bacpropagation k-fold cross validation
Syaraf Tiruan

## ABSTRACT
Keywords:
Electrocardiogram Sym4 Bacpropagation k-fold cross validation Artificial neural network The heart is very important in the organ system of the human body. If there is an error in heart function the result is very fatal. Therefore, it is very important to maintain a healthy heart  condition.  The  study  tried to offer to  examine  related  heart  abnormalities using  an ECG image of 12 leads. ECG data used in the form of images. The purpose of this study is to obtain the right model in identifying heart abnormalities by using wavelets. The research phase  consists  of  pre-processing,  character  extraction  and  classification.  The  pre- processing  stage  uses  segmentation  methods  (converting  image  data  from  grayscale  to binary), morphology (dilation methods and erosion methods) and transformation to signals. The characteristic extraction stage uses the wavelet transformation decomposition method with  three  levels,  where  the  mother  wavelet  used  is  a  4th  order  symlet  (Sym4).  The classification  stage  uses  artificial  neural  networks  with  backpropagation  method.  The validation and evaluation method uses k-fold cross validation and confusion matrix. The use of  k-fold  cross  validation  method,  where  k=5  with  80%  training  data  sharing  and  20% testing.  The  results  were  obtained  from  the  entire  system  where  the  accuracy  rate  was 92.94%, the sensitivity was 90% and the specificity was 94.55%.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Darwan, Jurusan Tadris Matematika, IAIN Syekh Nurjati Cirebon, Email: darwan@syekhnurjati .ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Jantung merupakan salah satu bagian dari organ tubuh manusia yang sangat penting. Kelainan jantung masih menempati urutan teratas kematian di dunia. Penyakit jantung merupakan penyebab utama kematian di seluruh dunia [1]. Penyakit jantung ini menjadi penyebab sepertiga dari seluruh kematian yang ada di dunia pada tahun 2019, serta jumlah kematiannya yang terus meningkat. Sedangkan sebagian besar kematian akibat penyakit jantung dikaitkan dengan kelainan jantung iskemia pada tahun 2019. America  Heart  Association menyebutkan  bahwa  hampir  setiap  satu  dari  tiga  orang  yang  meninggal  disebabkan  oleh penyakit kardiovaskular. Oleh sebab itu, kita diharapkan menjaga kondisi tubuh terutama jantung agar tetap sehat.
Pendekteksian kelainan jantung secara dini dapat dilakukan dengan melakukan pengecekan kondisi  jantung dengan alat bantu  seperti:  elektrokardiogram  (EKG),  pemeriksaan  darah, scanning jantung  nuklir,  kateterisasi  jantung,  uji  latih  jantung, ekokardiografi  dan  angiografi  koroner  [2].  Alat  yang  sering  digunakan  di  beberapa  rumah  sakit  dan  klinik  kesehatan  untuk mengecek  kelainan  jantung  yaitu  elektrokardiogram  (Gambar  1).  Pendeteksian  kelainan  jantung  menggunakan  EKG  cara kerjanya sangat sederhana. Alat EKG yang terdiri 12 lead dipasang di beberapa bagian tubuh, selanjutnya direkam dan hasilnya dikeluarkan  dalam  bentuk  kertas  grafik  EKG.  Dari  kertas  grafik  EKG  tersebut  dapat  dianalisis  apakah  pasien  jantung  dalam kondisi normal atau ada kelainan. Klasifikasi yang tepat dari penyakit ini memungkinkan untuk menerapkan pengobatan yang lebih terfokus [1].

## Gambar 1. Contoh EKG Normal [3]
Beberapa dekade ini pemrosesan sinyal digital dalam dunia medis telah menjadi hal penting untuk membantu dokter dalam mengambil  keputusan  pada  permasalahan  medis  [4].  Beban  faktor  risiko  kematian  seperti  yang  dijelaskan  diatas  telah memotivasi para peneliti untuk menyumbangkan pola, model dan algoritma [5]. Analisis terhadap sinyal EKG merupakan salah satu  solusi  yang  dapat  membantu  untuk  mendeteksi  dan  mengelompokkan  sinyal  serta  bentuk  gelombang  yang  berbeda[6]. Pemrosesan  sinyal  EKG  dan  klasifikasi  fitur  berdasarkan  pembelajaran  mesin  memainkan  peran  penting  dalam  mendukung sistem yang disebutkan di atas [5].  Berdasarkan hal  tersebut  analisis berbasis komputer sangat  berguna dalam diagnostik  [7]. Sistem komputer dalam hal ini dapat membantu mengidentifikasi kondisi kelistrikan jantung [8]. Penelitian ini pada dasarnya akan melakukan analsis sinyal EKG yang diperoleh dari keluaaran alat EKG yang berupa print-out . Hasil print-out di scan dan ditransformasi ke bentuk spatial. Ektraksi ciri menggunakan wavelet dan klasifikasi menggunakan backpropagation .

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa penelitian terkait dengan EKG diantaranya [4], melakukan penelitian untuk  menganalisis dan mengklasifikasi sinyal  EKG  yang  diperoleh  dari  Physionet  pada  sadapan  II,  berbasis  transformasi wavelet dan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dengan  rata-rata  akurasi  87,42%.  Penelitiann  terkait  sinyal  EKG  yang  dimasukkan  ke  sistem  diagnosis otomatis, dengan menerapkan wavelet berdasarkan fungsi atom untuk menghilangkan noise dan baseline wander. Sinyal EKG dibagi menjadi 1, 2, 5, dan 10 detik yang diinputkan ke klasifikasi, dan hasilnya dapat membedakan 11 jenis sinyal EKG dengan akurasi 98,9% [1].
Penelitian terkait EKG  pernah dilakukan dengan mengambil  citra EKG 12 Lead. Tahap pre-processing yang digunakan yaitu segmentasi (grayscale ke biner), morfologi (dilasi dan erosi), dan transformasi citra ke bentuk spatial. Ektraksi ciri untuk mencari puncak P, Q, R, S, T, Heart Rate dan ST-Deviasi. Hasil yang diperoleh untuk puncak-puncak EKG yang di dapat telah mewakili secara medis [9].
Selanjutnya [10], memperkenalkan metode untuk deteksi AF ( fibrilasi atrium ) otomatis menggunakan sinyal EKG dua arah dari database MIT-BIH dengan menggunakan transformasi paket wavelet (WPT) dan fungsi korelasi. Ciri statistik merupakan input klasifikasi jaringan saraf tiruan. Evaluasi kinerja menggunakan validasi silang 10 kali dan hasilnya membuktikan bahwa strategi  yang  diusulkan  menghasilkan  kinerja  yang  superior.  Berikutnya  [11],  penelitian  delapan  set  aturan  pemilihan  nilai ambang yang berbeda diimplementasikan dan dievaluasi pada database aritmia MIT-BIH. Hasilnya menunjukkan kinerja yang
lebih tinggi dalam hal SNR, MSE dan PRD yang lebih rendah. Penelitian ke depan [11], menyarankan agar dikembangkan untuk memilih ciri yang optimal dari kumpulan fitur yang selanjutnya digunakan untuk membantu dokter dalam mendeteksi kelainan jantung.
Berdasarkan  saran  tersebut  [11],  penelitian  ini  mencoba  untuk  menggunakan  pendekatan  baru  terkait  kelainan  jantung dengan menggunakan citra EKG 12 lead. Citra EKG di scan pada tahap pre-processing dan di  transformasi  ke dalam sinyal sesuai  dengan  metode  yang  dilakukan  [9],  kemudian  hasilnya  sebagai  masukkan  ekstraksi  ciri.  Ekstraksi  ciri  menggunakan dekomposisi transformasi wavelet , dengan mother wavelet symlet orde empat ( Sym4 ). Hasil ekstraksi ciri menjadi inputan pada proses klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation untuk membedakan data EKG normal, iskemia dan aritmia. Hasil akhir dari penelitian ini berupa tingkat akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas.
Metode yang diusulkan peneliti terdiri dari tiga tahap, diantaranya pre-processing, ektraksi ciri dan klasifikasi. Sedangkan untuk melihat validasi dan evaluasi menggunakan metode k-fold cross validation dan confusion matrix untuk memperoleh tingkat akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas. Metode k-fold cross validation dengan K =5, dimana pembagian masing-masing K dengan komposisi 80% data Training dan 20% data Testing.
Decomposition Wavelet Symlet orde 4 (Sym4) Pre-processing Feature Extraction Data Preparation Grayscale Image ECG Binery Image ECG Segmentation Dilation Erotion Morphology The ECG Rhythm Wave Transformation to the Spatial Form ECG Result Graph Image (12 Lead) ECG Identification Result (Normal, Ischemia, Arhytmia) Artificial Neural Network - Backpropagation Identification Gambar 2. Model yang diusulkan

## 2.1. Dataset
Data EKG 12 lead dalam penelitian ini diambil dari RSUD Sardjito Yogyakarta dengan jumlah total 30 data pasien, dengan data EKG normal, kelainan Iskemia dan Aritmia masing-masing sebanyak 10 data EKG. Satu pasien dalam print-out EKG ada 12 lead (I, II, III, aVR, aVL, aVF, V1, V2, V3, V4, V5 dan V6), sehingga akan terdapat 12 image per EKG. Komposisi masing- masing kondisi jantung dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Sebaran Data Pasien No. Kondisi Pasien Lead Jumlah Citra 1. Normal 10 12 120 2. Iskemia 10 12 120 3. Aritmia 10 12 120
Dari tabel 1, kita dapat mengolah data EKG total sebanyak 360 data citra. Gambar 3 merupakan salah satu contoh dari satu lead pada EKG.
Gambar 3. Contoh Citra EKG Pada Lead V6

## 2.2. Pre-Processing
Tahap  pre-processing  sama  dengan  yang  dilakukan  oleh  [9].  Rangkaian  tahap  pre-processing  terdiri  dari  segmentasi, morfologi dan transformasi dari citra EKG ke bentuk spatial. Segmentasi dalam penelitian ini terdiri dari proses yaitu merubah
citra warna ke bentuk grayscale dan merubah grayscale ke citra biner. Citra biner ( binary image ) merupakan citra digital yang hanya memiliki 2 kemungkinan warna, yaitu hitam dan putih.
Morfologi dalam penelitian ini digunakan untuk mengatasi objek yang terputus menjadi tersambung kembali (mendekati bentuk aslinya). Untuk memperbaiki bentuk grafik EKG, dilakukan operasi morfologi yaitu dilasi dan erosi.

## 2.3. Feature Extraction
Tahap  kedua  dalam  penelitian  ini  yaitu  melakukan  ekstraksi  ciri  menggunakan wavelet . Wavelet merupakan  suatu himpunan fungsi yang dihasilkan oleh suatu fungsi tunggal ѱ dengan proses dilasi dan translasi [12].
Ø a,b (t) = | a | -1/2 Ø ( 𝑡−𝑏 𝑎 ) (1)
Dengan Ø ( t ) sebagai  fungsi wavelet induk  ( mother  wavelet ). a merupakan  parameter  dilasi a ,  dan B adalah  parameter translasi. Penelitian ini menggunakan transformasi wavelet dekomposisi, yaitu suatu metode pengolahan sinyal dimana sebuah sinyal dipecah menjadi beberapa bagian. Transformasi wavelet dekomposisi sebagai penggambaran sebuah skala waktu sinyal digital  didapatkan  dengan  menggunakan  teknik  filterisasi  digital.  Sebuah  sinyal  harus  dilewatkan  dalam  dua  filterisasi  yaitu highpass filter dan lowpass filter agar frekuensi dari sinyal tersebut dapat dianalisis. Proses dekomposisi ini dapat melalui satu atau lebih tingkatan. Contoh dekomposisi sinyal satu tingkat pada Gambar 4.
Gambar 4. Contoh Dekomposisi Sinyal
Pada gambar 4, hasil dari highpass filter , ytinggi [k] disebut sebagai sinyal detil ( detail signal ) dan hasil dari lowpass filter , yrendah [k] disebut  sebagai  sinyal aproksimasi  ( approximation signal ), x[n] merupakan sinyal asal. Dekomposisi  sinyal satu tingkat ditulis dengan ekspresi matematika pada persamaan 2 dan 3.
y tinggi [k]= ∑ [𝑛]ℎ[2𝑘 − 𝑛] 𝑛 (2)
y rendah [k]= ∑ [𝑛]𝑔[2𝑘 − 𝑛] 𝑛 (3)
ytinggi [k] dan yrendah [k] adalah hasil dari highpass filter dan lowpass filter , h[n] adalah highpass filter dan g[n] adalah lowpass filter , n dan k adalah variabel integer. Sinyal arus dalam ini berfungsi sebagai sinyal utama atau mother wavelet. Ketika proses  dekomposisi  dijalankan  maka  sinyal approximation  coefficient akan  menjadi mother  wavelet dan  terdekomposisi berdasarkan highpass dan lowpass filter , dan seterusnya sesuai dengan level yang kita inginkan. Pada dekomposisi wavelet sinyal dibagi  menjadi  komponen  aproksimasi  dan  detail.  Komponen  aproksimasi  kemudian  dibagi  lagi  menjadi  komponen apkroksimasi dan detail, begitu seterusnya sampai level yang diinginkan.
X cA 1 cA 2 cA 3 cD 3 cD 2 cD 1
Gambar 5. Dekomposisi Wavelet Secara matematis dekomposisi wavelet level 3 dapat di tulis seperti persamaan 4. X = cA 1 + cD 1 = cA 2 + cD 2 + cD 1 = cA 3 + cD 3 + cD 2 + cD 1 (4)
Dimana X dekomposisi suatu sinyal, dengan A dinamakan koefisien aproksimasi tingkat ke i , dan D dinamakan koefisien detail pada  tingkat i .  Penelitian  ini  menggunakan Transformasi Wavelet Dekomposisi. Mother  wavelet yang  digunakan  yaitu symlet dengan orde 4 ( Sym4 ) dengan hasil akhir memperoleh nilai koefisien aproksimasi koefisien detail masing-masing.

## 2.4. Identification
Identifikasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropagation .  Jaringan  saraf mengikuti  contoh  otak  manusia,  serta  model  jaringan  saraf  juga  sering  disebut  model  koneksionis  [13].  Ketertarikan  pada jaringan syaraf tiruan karena dapat membantu dalam membangun sistem komputer yang lebih baik  [14]. Jaringan syaraf tiruan telah banyak diterapkan untuk berbagai keperluan, seperti klasifikasi, pengenalan pola, prediksi dan peramalan, kontrol proses, pengoptimalan, serta pengambilan keputusan [15]. Ciri dari jaringan syaraf dicirikan oleh arsitektur jaringan, karakteristik node, dan aturan pembelajaran [13]. Jaringan syaraf tiruan dalam  menyelesaikan suatu masalah melalui proses pembelajaran yang di berikan  dari  contoh  pelatihan  [16]. Algoritma backpropagatin digunakan  untuk  pelatihan,  mudah dan  sederhana,  serta  dapat bekerja  dengan  baik,  bahkan  dengan  data  yang  kompleks  [17].  Topologi backpropagation melibatkan  tiga  lapisan:  lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran [18].
Gambar 6. Contoh Arsitektur Backpropagation [19]
Pada gambar 6 lapisan-lapisan pada jaringan syaraf tiruan terdiri dari tiga lapisan penyusun:
1. Lapisan Input ( Input Layer )
Gambar 6 jaringan terdiri dari beberapa unit (neuron) pada lapisan input yaitu x i . 2. Lapisan Tersembunyi ( Hidden Layer )
Lapisan penyusun yang kedua yaitu lapisan tersembunyi yang terdiri dari tiga neuron, yaitu z j. 3. Lapisan Output ( Output Layer )
Lapisan terakhir yaitu lapisan output, dimana pada gambar 6 hanya terdiri diri dari beberapa neuron (Y k ) Backpropagation telah  banyak  diterapkan  untuk  berbagai  aplikasi  penelitian.  Penelitian-penelitian  yang  menggunakan backpropagation seperti  identifikasi  tulisan  jawa  [20].  Selanjutnya  [21]  sebagai  pengenalan  pola  untuk  menggali  potensi mahasiswa baru. Perkembangan terakhir banyak digunakan untuk berbagai studi kasus disiplin ilmu salah satunya yaitu terkait dengan kesehatan.

## 2.5. K-Fold Cross Validation
Metode  terakhir  yang  digunakan  untuk  mencari  tingkat  validitas  dari  sebuah  sistem.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu k-fold  cross validation. Dalam k-fold  cross validation , di  mana k ≥ 2 adalah bilangan bulat, dataset yang digunakan  akan  dipartisi  menjadi k bagian  [22].  Secara  umum k-fold  cross  validation semua  data  yang  digunakan  akan diperlakukan secara sama, yaitu sebagai data training dan testing. Misal data yang digunakan akan kita bagi menjadi 3-fold cross validation, berarti kumpulan data tersebut akan dibagi  menjadi tiga bagian. Pada percobaan pertama diperlakukan duapertiga data pertama akan diperlakukan sebagai data training dan sepertiga lainnya diperlakukan sebagai data testing, dan ini akan terus di coba sesuai dengan pembagian k -nya.
Tabel 2. Ilustrasi 3-Fold Cross Validation Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3 A (data 1 – 10) A & B (Data Training)
A (Data Training) A (Data Training) B (data 11 – 20) B (Data Testing) B & C (Data Training) C (data 21 – 30) C
(Data Testing C (Data Training)
Dari k-fold cross validation kita dapat mencari tingkat akurasi, sensitifitas dan spesifisitas dengan menggunakan confusion matrix . Confusion matrik merupakan salah satu metode yang berguna untuk menganalisis seberapa baik kelas yang kita gunakan dapat mengenali data dari kelas yang berbeda [23].
Tabel 3. Model confusion matrix Klasifikasi Yang Benar Diklasifikasikan Sebagai + - + TP FN - FP TN
Akurasi diperoleh dengan persamaan (5), sensitifitas diperoleh dengan persamaan (6), dan spesifisitas dengan persamaan (7) [23]:
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (5) Sensitifitas = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% (6) Spesifisitas = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 x 100% (7)
Dimana:
TP = True Positive , TN = True Negative , FP = False Positive, dan FN = False Negative .

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Berdasarkan urutan pengolahan data dapat di sajikan hasil sesuai tahapannya yaitu pre-processing , ektraksi ciri, identifikasi dan akurasi. Analisis dalam penelitian menggunakan MATLAB Versi 7.0.4. Setiap tahapan proses yang dikerjakan (Gambar 2) semuanya dianalisis menggunakan tools tersebut.
3.1. Pre-processing
Pada  tahap pre-processing mengikuti  tahapan  yang  dilakukan  oleh  [9]  (Tabel  4). Pre-processing yang  dilakukan diantaranya pembacaan citra EKG 12 lead, segmentasi ( grayscale ke biner), morfologi (dilasi dan erosi), dan transformasi citra ke bentuk spatial.
Tabel 4. Langkah-langkah Tahap Pre-processing [9] Metode Keluaran Citra EKG Grayscale Biner Dilasi Erosi Grafik
Hasil dari tahap pre-processing akan menjadi bahan inputan untuk ektraksi ciri.

## 3.2. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  penelitian  ini  menggunakan  metode wavelet ,  dengan mother  wavelet  symle t  orde  4  ( Sym4 ).  Metode  yang digunakan yaitu transformasi wavelet dekomposisi level 3. Inputan dari citra EKG 12 lead akan di ekstrak untuk memperoleh data aproksimasi dan detail energi pada level 3 tersebut. Sehingga data EKG yang keluar dari masing-masing lead yaitu koefisien aproksimasi, detail 1, detail 2 dan detail 3. Hasil ekstraksi ciri dari tabel 2 dengan menggunakan persamaan (4) pada lead V6 setelah di normalkan dapat ditulis untuk masing-masing koefisien aproksimasi dan detailnya sebagai berikut:
cA 3 cD 3
cD 2 cD 1 1.0000 0.0048 0.0018 0.0006
Gambar 7. Ilustrasi Koefisien Aproksimasi dan Detail pada lead V6
Dari satu lead (Tabel 4) kita dapat memperoleh 4 buah data sehingga dari 12 lead (satu pasien) kita dapat memperoleh 48 data. Semua data pasien yang di pakai di ekstraksi dengan menggunakan cara yang sama. Hasil dari tahap ekstraksi ciri menjadi masukan untuk jaringan syaraf tiruan.

## 3.3. Identifikasi
Tahap ketiga kita menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan menginputkan data hasil ekstraksi ciri untuk inputan ke dalam neuronnya. Data input yang dimasukkan sebanyak 48 data dan output berupa target jaringan berupa salah satu
dari tiga target (Tabel 5). Untuk data yang dimasukkan ke dalam jaringan telah diklasifikasi sebagai data normal, iskemia dan aritmia dengan masing-masing  data yaitu 10 data pasien, sehingga total data pelatihan sebanyak 30 data pasien yang telah di klasifikasi.
Tabel 5. Output dan target jaringan syaraf tiruan Output Jaringan Target Jaringan Normal 1 Iskemia 2 Aritmia 3
Setelah semua data dan target ditentukan kita dapat membangun pelatihan jaringan sesuai yang telah kita setting. Hasil dari pelatihan jaringan gambar 8.
Gambar 8. Pelatihan Jaringan
Hasil testing Data Training pelatihan dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil Pengujian dan Pelatihan
Hasil pelatihan kita dapat di analisis dan evaluasi dengan melihat data pelatihan dan target gambar 10 dan gambar 11.
Gambar 10. Screenshot Hasil Analisis Data Pelatihan dan Target
Gambar 11. Hasil Evaluasi antara Data Pelatihan dan Target
Setelah dilakukan pelatihan selanjutnya dilakukan pengujian dengan memasukkan data pengujian ( testing ). Data testing digunakan  untuk  menguji  apakah  sistem  yang  telah  dilatih  dapat  mengenali  data  baru  atau  tidak.  Hasil  pengujian  ketika dimasukkan data baru dengan data normal, sistem mengenali sebagai data normal (Gambar 12).
Gambar 12. Contoh Screenshot Hasil Pengujian

## 3.4. Akurasi
Sistem yang telah dilatih ( training ) dan diuji ( testing ) berjalan dengan baik kita perlu menguji untuk tingkat validasinya. Untuk validasi disini menggunakan k-fold cross validation, yaitu setiap data yang digunakan akan memperoleh perlakuan yang sama  sebagai  data  training  dan  testing.  Penelitian  ini  menggunakan k-fold dengan K=5,  dan  pembagian  masing-masing  data training dan testing yaitu 80% data training dan 20% data testing.  Tabel  6 merupakan hasil evaluasi  untuk memperoleh nilai akurasi, sensitifitas dan spesifisitas dengan menggunakan persamaan 5, 6 dan 7.
Tabel 6. Hasil Validasi Untuk Akurasi, Sensitifitas dan Spesifisitas K = 1 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 Kondisi Hasil Kondisi Hasil Kondisi Hasil Kondisi Hasil Kondisi Hasil Normal-09 Normal Normal-07 Normal Normal-05 Normal Normal-03 Normal Normal-01 Normal Normal-10 Normal Normal-08 Normal Normal-06 Normal Normal-04 Normal Normal-02 Normal Iskemia-09 Aritmia Iskemia-07 Iskemia Iskemia-05 Iskemia Iskemia-03 Iskemia Iskemia-01 Iskemia Iskemia-10 Iskemia Iskemia-08 Iskemia Iskemia-06 Aritmia Iskemia-04 Iskemia Iskemia-02 Iskemia Aritmia-09 Aritmia Aritmia-07 Aritmia Aritmia-05 Aritmia Aritmia-03 Aritmia Aritmia-01 Aritmia Aritmia-10 Aritmia Aritmia-08 Aritmia Aritmia-06 Aritmia Aritmia-04 Normal Aritmia-02 Aritmia Akurasi (%) 88,24 Akurasi (%) 100,00 Akurasi (%) 88,24 Akurasi (%) 88,24 Akurasi (%) 100,00 Sensitifitas (%) 83,33 Sensitifitas (%) 100,00 Sensitifitas (%) 83,33 Sensitifitas (%) 83,33 Sensitifitas (%) 100,00 Spesifisitas (%) 90,91 Spesifisitas (%) 100,00 Spesifisitas (%) 90,91 Spesifisitas (%) 90,91 Spesifisitas (%) 100,00
Dari tabel 6 dapat diketahui bahwa rata-rata prosentase untuk akurasi yaitu 92,94%, sensitifitas sebesar 90% dan spesifisitas sebesar 94,55%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan rangkaian penelitian citra EKG 12 lead dari awal dan ektraksi ciri dengan menggunakan metode dekomposisi transformasi wavelet level 3 pada symlet orde 4 ( Sym4 ) diperoleh data koefisien aproksimasi dan detailnya. Data ekstraksi yang di dapat sebagai bahan inputan untuk jaringan syaraf tiruan yang menggunakan metode backpropagation . Tingkat validasi sistem yang telah diuji menggunakan k-fold cross validation , diperoleh tingkat akurasi sebesar 92,94%, sensitifitas sebesar 90% dan spesifisitas sebesar 94,55%. Berdasarkan hasil validasi tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa model yang diusulkan dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk membangun sistem terkait identifikasi kelainan jantung. Hasil penelitian ini masih banyak kekurangan  dan  mungkin jauh  dari  hasil  ideal,  sehingga  pengembangan  atau  tindak  lanjut  penelitian  kedepan  terkait  dengan EKG  masih  perlu  ditingkatkan.  Karena  cakupan  penelitian  medis  yang  dibantu  dengan  komputer  sangat  luas  dan  perlu pendekatan yang berbeda-beda.

## REFERENSI
[1] A. H. Matamoros, H. Fujita, E. E. Hernandez, H. P. Meana, and M. N. Miyatake, “ScienceDirect Recognition of ECG signals using wavelet based on atomic functions,” Journal Biocybernetics and Biomedical Engineering , vol. 40, no. 2, pp. 803–814, 2020.
[2] J.-G.  Yang,  J.-K.  Kim,  U.-G.  Kang,  and  Y.  Lee,  “Coronary  heart  disease  optimization  system  on  Adaptive-Network-based  Fuzzy Inference System and Linear Discriminant Analysis (ANFIS–LDA),” Journal Personal and Ubiquitous Computing , vol. 18, no. 6, pp. 1351–1362, 2014.
[3] S. Alomari, M. Shujauddin, and V. Emamian, “EKG Signals – De-noising and Features Extraction,” Journal of Biomedical Engineering , vol. 6, no. 6, pp. 180–201, 2016.
[4] A. Surtono, T. S. Widodo, and M. Tjokronagoro, “Analisis Klasifikasi Sinyal EKG Berbasis Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , vol. 1, no. 3, pp. 60–66, 2012.
[5] R. Singh, R. Mehta, and N. Rajpal, “Efficient wavelet families for ECG classification using neural classifiers,” in Journal Procedia Computer Science , 2018, vol. 132, pp. 11–21.
[6] B. W. Putra, R. F. Isnanto, and P. Sari, “Deteksi Arritmia pada Sinyal EKG dengan Deep Neural Network,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan , 2020, vol. 3, no. 1, pp. 223–230.
[7] D. R. Oktaviani, W. Semarang, and I. Semarang, “Analisis Kelainan Jantung Menggunakan Dimensi Fraktal dan Transformasi Wavelet,” Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan , vol. 17, no. 2, pp. 230–237, 2020.
[8] S. H. El-Khafif and M. A. El-Brawany, “Artificial Neural Network-Based Automated ECG Signal Classifier,” Journal ISRN Biomedical Engineering , pp. 1–6, Jun. 2013.
[9] Darwan, S. Hartati, R. Wardoyo, and B. Y. Setianto, “The Feature Extraction to Determine the Wave ’ s Peaks in the Electrocardiogram Graphic Image,” International Journal of Image,graphics and signal processing , vol. 9, no. 6, pp. 1–13, 2017.
[10]  J.  Wang,  P.  Wang,  and  S. Wang,  “Automated detection  of  atrial  fibrillation  in  ECG  signals  based on wavelet  packet transform  and correlation function of random process,” Biomedical Signal Processing and Control , vol. 55, pp. 1–9, Jan. 2020.
[11]  N. Prashar, M. Sood, and S. Jain, “Design and implementation of a robust noise removal system in ECG signals using dual-tree complex wavelet transform,” Journal Biomedical Signal Processing and Control , vol. 63, pp. 1–12, Jan. 2021.
[12]  S. Sahoo, B. Kanungo, S. Behera, and S. Sabut, “Multiresolution wavelet transform based feature extraction and ECG classification to detect  cardiac  abnormalities  Multiresolution  wavelet  transform  based  feature  extraction  and  ECG  classification  to  detect  cardiac abnormalities,” Journal Measurement , vol. 108, pp. 55–66, 2017.
[13]  K.-L. Du and M. N. S. Swamy, Neural Networks and Statistical Learning . London, Inggris: Springer, 2014.
[14]  E. Alpaydin, Introduction to Machine Learning , Third. The MIT Press, 2014.
[15]  A. Ehret, D. Hochstuhl, D. Gianola, and G. Thaller, “Application of neural networks with back-propagation to genome-enabled prediction of complex traits in Holstein-Friesian and German Fleckvieh cattle,” pp. 1–9, 2015.
[16]  M. F. Almas and B. D. Setiawan, “Implementasi Metode Backpropagation untuk Prediksi Harga Batu Bara,” vol. 2, no. 12, pp. 6502–
6511, 2018.
[17]  S. P. Siregar and A. Wanto, “Analysis Accuracy of Artificial Neural Network Using Backpropagation Algorithm In Predicting Pro cess ( Forecasting ),” vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[18]  D. Huang and Z. Wu, “Forecasting outpatient visits using empirical mode decomposition coupled with back- propagation artificial neural networks optimized by particle swarm optimization,” pp. 1–17, 2017.
[19]  A. Haris, H. Slamet, B. H. Purnomo,  and D. W. Soedibyo, “Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prakiraan Harga Komponen Bahan Baku Pakan Unggas di PT XYZ Model of Artificial Neural Network for Price Forecasting of Poultry Feed Components at PT XYZ,” vol. 9, no. 2, pp. 151–161, 2020.
[20]  I. Prihandi, I. Ranggadara, S. Dwiasnati, and Y. S. Sari, “Implementation of Backpropagation Method for Identified Javanese Scripts Implementation of Backpropagation Method for Identified Javanese Scripts,” 2020.
[21]  Y. Aprizal, R. I. Zainal, U. B. Darma, J. S. Tiruan, and L. V. Quantization, “Perbandingan Metode Backpropagation and Learning Vector Quantization ( LVQ ) dalam Menggali Potensi Mahasiswa Baru di,” vol. 18, no. 2, pp. 294–301, 2019.
[22]  J. Dong, Guozhu and Bailey, Contrast Data Mining : Concepts, Algorithms, and Applications . CRC Press, 2013.
[23]  J. Han, Jiawei; Kamber, Micheline; Pei, Data Mining Concepts and Techniques , Third. Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 20, No. 2, Mei 2021:  355~366