Abstrak —Hipertensi  merupakan  penyakit  penyebab  kematian nomor  5  di  Indonesia  dengan  prevalensi  25,8%.  Hipertensi mendapat  julukan  sebagai silent  killer karena  tidak  memiliki gejala.  Faktor  resiko  hipertensi  dapat  memberikan  indikasi adanya  hipertensi  pada  seseorang.  Sinyal  tubuh  manusia menyimpan informasi penting mengenai kondisi tubuh khususnya kondisi  pengaruh  tekanan  darah.  Selain  itu,  ketersediaan  data pembelajaran  dalam  bentuk  database  yang  berkaitan  dengan hipertensi masih sangat sulit untuk didapatkan.Sinyal Electrocardiograph (ECG) dan Photoplentysmograph (PPG) pada beberapa  penelitian,  memiliki  perbedaan  parameter  antara subyek normotensi dan hipertensi. Ekstraksi data ECG dan PPG dapat  menghasilkan  estimasi  tekanan  darah  dan  parameter penting  sebagai  tambahan  faktor  resiko  untuk  menunjang peningkatan  akurasi  prediksi  hipertensi.  Sumber  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang diambil  dari  30  subjek.  Hasil  ekstraksi  data  pada  subjek dimasukan  ke  databasesebagai  media  penyimpanan  dan  sumber data yang diakses secara langsung saat sistem berjalan.Database yang  dibuat  berisi  30  data  dengan  rincian  21  subjek  pria  dan  9 subjek  wanita.  Berdasarkan  hasil  esktraksi  data  diperoleh beberapa parameter seperti Body Mass Index (25.19±5.09) kg/m2. Selain  itu,  hasil  ekstraksi  data  sinyal  tubuh  subjek  juga menghasilkan data yang dapat digunakan untuk keperluan sistem prediksi. Heartrate (88.93±10.68) beat  per minute (bpm)  disimpan juga  bersama  dengan  Interval  QT  (0.34±0.07)  detik  dan persentase dicrotic  notch (62.68±11.53)  %.  Dalam  penelitian  ini, faktor-faktor  risiko  dan  hasil  ekstraksi  data  disimpan  dalam database  sehingga  dapat  digunakan  kembali  untuk  keperluan penelitian selanjutnya.
Kata  Kunci — Database,Electrocardiograph,  Estimasi  Tekanan Darah, Hipertensi, Photoplentysmograph .

## I. PENDAHULUAN
IPERTENSI  merupakan  penyakit  penyebab  kematian nomor  5  di  Indonesia  dengan  prevalensi  25,8%.[1]. Hipertensi mendapat julukan silent killer karena tidak memiliki gejala.Dalam  diagnosa  hipertensi  pada  nyatanya  lebih  rumit dan  bergantung  pada  banyak  faktor  serta  kondisi  lingkungan yang  berubah  sehingga  dapat  mempengaruhi  tekanan  darah. Diagnosa  hipertensi  memiliki  beberapa  faktor  resiko  yang selanjutnya dijadikan parameter prediksi. Faktor tersebut antara lain usia, jenis kelamin, genetic, Body Mass Index (BMI), SBP, DBP, obesitas, tingkat stress, kebiasaan merokok dan konsumsi alcohol. Faktor risiko hipertensi merupakan kebiasaan individu yang lebih umum dialami oleh penderita daripada orang yang
normal.  Atribut  individu  tersebut  dapat  berupa  umur,  jenis kelamin, atau riwayat penyakit tertentu. Sedangkan kebiasaan yang  dapat  menjadi  faktor  risiko  dapat  berupa  kebiasaan merokok,  penyalahgunaan  narkoba,  asupan  makanan,  dan kebiasaan  olahraga.  Tekanan  darah  dapat  diestimasi menggunakan data Electrocardiogram (ECG) dan Photoplethysmography (PPG).[[2]-[3]]PPG adalah teknik optik sederhana dan murah yang dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan  volume  darah  di  mikrovaskuler  jaringan[4]. Beberapa  penelitian  menyebutkan  bahwa  kekakuan  arteri memiliki  hubungan  dengan  periode  interval  puncak  R  pada ECG dan Pulse Transit Time (PTT) yang dapat mengestimasi tekanan  darah.Bentuk  morfologi  sinyal  PPG  juga  memiliki perbedaan  antara  subyek  hipertensi  dan  normotensi  [5].  Pada sinyal ECG, perbedaan durasi segmen Q-T juga berbeda pada subyek  hipertensi.  Parameter  sinyal  tubuh  tersebut  dapat dijadikan  sebagai  parameter  tambahan  dalam  memprediksi hipertensi.
Database adalah kumpulan fakta dan angka yang yang saling berkaitan  dan  dapat  diproses  untuk  menghasilkan  informasi. Database merupakan aspek yang sangat penting dalam sistem informasi karena berfungsi sebagai gudang penyimpanan data yang akan diolah lebih lanjut. Database menjadi penting karena dapat  mengorganisasi  data,  menghidari  duplikasi  data, menghindari  hubungan  antar  data  yang  tidak  jelas  dan  juga update yang rumit. Proses memasukkan dan mengambil data ke dan dari media penyimpanan data memerlukan perangkat lunak yang disebut dengan Database Management System (DBMS). DBMS merupakan sistem perangkat lunak yang memungkinkan database  user untuk  memelihara,  mengontrol dan  mengakses  data  secara  praktis  dan  efisien.  Ketersediaan database  informasi  medis  khususnya  untuk  hipertensi  masih sedikit.  Database  yang  tersedia  lebih  banyak  kearah  penyakit cardiovascular  information .  Keberadaan  database  khusus untuk  informasi  mengenai  hipertensi  sangat  dibutuhkan khususnya untuk data pembelajaran sistem prediksi hipertensi. Database yang sudah ada dan dapat diambil secara bebas juga masih terbatas. Hampir seluruh database juga belum memiliki parameter  sinyal  tubuh  subjek  hipertensi.  Penambahan  faktor parameter sinyal tubuh pada database khusus hipertensi dapat memberikan  informasi  penting  mengenai  kondisi  subjek sehingga  diagnosa  dapat  diambil  secara  maksimal.    Dalam rangka mengendalikan peningkatan kejadian penyakit,

## Perancangan Database Informasi Medis untuk Sistem Prediksi Hipertensi
Hisyam Malik, Mohammad Nuh, dan Muhammad Hilman Fatoni Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nuh@ee.its.ac.id
H
kematian dan kecacatan yang disebabkan penyakit kardiovaskuler,  perlu  dilakukan  upaya  pencegahan  dengan meningkatkan kesadaran masyarakat dengan mengenali gejala dan risiko penyakit kardiovaskuler sehingga dapat menentukan langkah-langkah pencegahan yang tepat. Maka pada penelitian ini  mengusulkan  sistem  prediksi  hipertensi  memanfaatkan faktor resiko, data ECG dan  PPG. Sebagai bagian dari aspek informatika  medis,  maka  data  yang  digunakan  sebagai parameter  prediksi,  hasil  ekstraksi  sinyal  biologis  dan  model prediksi  akan  dimasukan  kedalam  sebuah database terbuka sehingga dapat menghemat penyimpanan dan dapat dimanfaatkan  sewaktu-waktu  untuk  keperluan  penelitian berikutnya.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Sumber Data
Tahapan  awal  seperti  yang  ditunjukan  pada  Gambar  1 dimulai dengan sumber data. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari data primer dengan mengambil data pada subyek normal dan subyek hipertensi. Data yang diambil adalah  sinyal  ECG,  sinyal  PPG,  usia,  jenis  kelamin,  berat badan,  tinggi  badan,  kebiasaan  merokok,  konsumsi  alkohol, penyakit  keturunan  dan  diagnosis  hipertensi.  Selain  itu  juga terdapat  data  lain  yaitu  faktor  resiko.  Faktor  resiko  hipertensi merupakan kebiasaan individu yang lebih umum dialami oleh
Gambar 1.  Diagram blok tahapan penelitian
Gambar 2.  Perhitungan Pulse Transit Time (PTT) untuk estimasi tekanan darah sistolik dan diastolic
Gambar 3. Diagram blok pengambilan data sinyal tubuh pada subjek
Gambar 4. Implementasi hardware untuk pengambilan data
Gambar 5. Klasifikasi kelas sinyal PPG berdasarkan titik Dicrotic Notch
Gambar 6. User Interface PHPMyAdmin
penderita daripada orang yang normal.Atribut  individu tersebut dapat  berupa  umur,  jenis  kelamin,  atau  riwayat  penyakit tertentu. Sedangkan kebiasaan yang dapat menjadi faktor risiko dapat  berupa  kebiasaan  merokok,  penyalahgunaan  narkoba, asupan makanan, dan kebiasaan olahraga.
B. Perancangan Hardware
Pada penelitian ini, Arduino digunakan sebagai mikrokontroler  dengan Analog  To  Digital (ADC)  10  bit. Arduino  adalah    platform open-source yang  digunakan  untuk membangun  proyek-proyek  elektronik.  Arduino  terdiri  dari kedua papan sirkuit yang dapat diprogram fisik (sering disebut sebagai  mikrokontroler)  dan  perangkat  lunak,  atau  IDE ( Integrated  Development  Environment )  yang  berjalan  di komputer,  digunakan  untuk  menulis  dan  mengunggah  kode komputer  ke  papan  fisik.  Modul  AD8232  digunakan  sebagai alat untuk pengambilan data  ECG.  AD8232 adalah chip kecil yang  rapi  yang  digunakan  untuk  mengukur  aktivitas  listrik jantung.Hasil bacaan ECG oleh AD8232 kemudian dikirimkan ke  arduino  melalui  komunikasi  secara  serial  dengan menyambungkan pin Output AD8232 ke pin A0 arduino . Easy Pulse  Plugin digunakan  sebagai  alat  untuk  pengambilan  data
PPG. Easy  Pulse  Plugin adalah pulse  sensor  open  source berdasarkan  prinsip Photoplethysmography (PPG),  yang merupakan  teknik  non-invasif  untuk  mengukur  gelombang denyut  kardiovaskular  dengan  mendeteksi  perubahan  volume darah  di  pembuluh  darah  yang  dekat  dengan  kulit.  Sampling frekuensi yang digunakan adalah 125 Hz. Data ECG dan PPG diakuisisi  secara  bersamaan  dengan  sampling  frekuensi  yang sama  juga.  Implementasi hardware terlihat  pada  Gambar  4. Prosedur pengambilan data ECG dilakukan dengan menggunakan  metode single  lead .  Peletakan  elektroda  dapat menggunakan area dada ataupun kedua tangan dan kaki kanan. Sementara sensor PPG diletakan pada ujung jari tangan seperti pada Gambar 3.

## C. Pengumpulan Data
Data-data yang dikumpulkan pada penelitian ini berasal dari data  primer  dengan  mengambil  data  pada  subyek  normal  dan subyek hipertensi. Jumlah data subyek yang digunakan adalah 30 subjek. Data yang diambil adalah sinyal ECG, sinyal PPG, usia,  jenis  kelamin,  berat  badan,  tinggi  badan,  kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, penyakit keturunan dan diagnosis hipertensi.Pengambilan  data  ECG  dan  PPG  subyek  dilakukan
Gambar 7. Entity Relationship Diagram
(a)
Gambar  8.  Hasil  penurunan  pertama  sinyal  PPG;  Dekomposisi sinyal PPG; Deteksi titik dicrotic notch
(b)
Gambar 9. Table infosubjek pada database
Gambar 10. Table infoekstraksidata pada database
dalam keadaan istirahat. Data faktor resiko diambil hanya sekali untuk setiap subyek yaitu pada saat subyek pertama kali diambil datanya.  Data diambil dari 30 subyek dengan kriteria penderita hipertensi  dan  bukan  penderita  hipertensi.  Data  faktor-faktor tersebut  memiliki  bentuk  kategori  dan  dan  numerik.  Bentuk data kategori yang digunakan adalah ya dan tidak atau angka (1 dan  0)  .  Faktor  berbentuk  kategori  antara  lain  jenis  kelamin, faktor  keturunan,  dan  kebiasaan  merokok.  Selain  faktor berbentuk kategori, maka faktor tersebut berbentuk numerik.

## D. Ekstraksi Data
Proses ekstraksi data meliputi estimasi tekanan darah dengan menggunakan  PTT,  ekstraksi  titik dicrotic  notch sinyal  PPG dan  ekstraksi  interval  QT  sinyal  ECG.  Sebelum  data  di ekstraksi,  semua  sinyal  tubuh  baik  ECG  dan  PPG  dilakukan pengkondisian sinyal. Pengkondisian sinyal meliputi normalisasi  sinyal  dengan  membagi  semua  masing-masing sinyal  dengan  amplitudo  maksimalnya  dan  proses  filtering. Estimasi  tekanan  darah  menggunakan  PTT  merupakan  suatu metode  non-invasive  untuk  mendapatkan  nilai  tekanan  darah. Estimasi Dystolic  Blood  Pressure (DBP)  didapatkan  dari
persamaan  (1)    dan Systolic  Blood  Pressure (SBP)  dari persamaan  (2).  MBP  merupakan  Mean  Blood  Pressure,  PP (Pulse  Pressure)  dan  γ  merupakan  koefisien  pembuluh  darah (0.017 mmHg -1 ) [3].
𝐷𝐵𝑃 = 𝑀𝐵𝑃̥ + 2 𝑦 𝑙𝑛 𝑃𝑇𝑇ₒ 𝑃𝑇𝑇 − 1 3 𝑃𝑃ₒ  ( 𝑃𝑇𝑇ₒ 𝑃𝑇𝑇 ) ² (1)
𝑆𝐵𝑃 = 𝐷𝐵𝑃 + 𝑃ₒ  ( 𝑃𝑇𝑇ₒ 𝑃𝑇𝑇 ) ² (2)
MBP 0 ,  PP 0 ,  dan  PTT 0 masing-masing  adalah  nilai  kalibrasi MBP, PP, dan PTT. PTT didapatkan dari perhitungan interval waktu antara puncak R dengan kemiringan maksimum  sinyal PPG  (Gambar  2).  Algoritma  yang  digunakan  adalah pan- tomkins [6]  untuk  deteksi  R  dan  gradient  garis  untuk menentukan kemiringan maksimum sinyal PPG.
Penentuan parameter ECG dilakukan dengan menghitung QTm  yaitu  durasi  interval  rata-rata  segmen  Q-T.  Pada penelitian ini, parameter yang digunakan adalah QTm dan QT corrected (QTc)  karena  menggunakan single  lead ECG. Berdasarkan  beberapa  penelitian,  nilai  interval  QTc  normal adalah 400-460 millisecond. Perhitungan QTc dilakukan dengan menggunakan Bezett’s Formula [5] . Klasifikasi tone vascular berdasarkan pemeriksaan visual bentuk  gelombang Photoplethysmography (PPG).  Klasifikasi ini  didasarkan  pada  amplitudo  PPG  dan  pada  posisi dicrotic notch . Dicrotic  Notch merupakan  puncak  kedua  pada gelombang.  Puncak  kedua  ini  merupakan  representasi  saat katup aorta tertutup. Berdasarkan Gambar 5, ketika pembuluh darah vasokonstriksi, ini  meningkatkan tekanan darah. Ketika pembuluh  darah  vasodilatasi,  ini  menurunkan  tekanan  darah. Berdasarkan  klasifikasi  tersebut,  Class  1  dan  2  indikasi Hipertensi, Class 3 indikasi Normal, Class 4, 5 dan 6 indikasi Hipotensi[7].  Proses  ekstraksi  sinyal  PPG  menggunakan turunan  pertama  sinyal  PPG dan Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  seperti  pada  Gambar  8.  Seluruh  data  hasil  ekstraksi akan  dimasukan  kedalam  suatu  database  sehingga  tahap selanjutnya akan menggunakan akses database sebagai sumber datanya.

## E. Pembuatan Database
Data  yang  disimpan  terdapat  subyek  hipertensi  dan  non- hipertensi.  Selain  itu,  faktor  resikodan  hasil  ekstraksi  data sinyal  ECG  dan  PPG  dari  setiap  subjek  juga  akan  disimpan pada database yang telah dirancang. Penggunaan database pada penelitian ini juga merupakan salah satu aspek pembaruan dari penelitian sebelumnya. Pada penelitian yang telah ada, database hanya digunakan sebagai sumber data. Namun pada penelitian ini,  database  didesain  untuk  dapat  menjadi  sumber  data sekaligus  akses  langsung  untuk  proses  training  data  sehingga dapat  membuat  sistem  bekerja  secara  efisien. Relational database digambarkan  pada  sebuah Entity  Relationship Diagram (ERDiagram)  untuk  mempermudah  indentifikasi hubungan  antar  tabel  pada  sebuah  database. Relational database pada  penelitian  ini  terdapat  pada  Gambar  6.  Garis pada gambar merupakan petunjuk hubungan antar entitas pada
Gambar 11. Table infoparameterecg pada database
Gambar 12. Table infoparameterppg pada database
tabel. Relational  diagram untuk  perancangan  database penelitian ini dapat dilihat pada Gmabar 7.Pembuatan database dilakukan  pada PHPMyAdmin (Gambar  6). PHPMyAdmin adalah  aplikasi  web  untuk  mengelola  database  MySQL  dan database  MariaDB  dengan  lebih  mudah  melalui  antarmuka. Aplikasi  web  ini  ditulis  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP.  Proses  pembuatan  dan query database  dilakukan  pada sebuah user interface Delphi7 pada computer.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Realisasi Rancangan Database
Berdasarkan ER Diagram pada Gambar 6, maka terdapat 5 table untuk  menyimpan infromasi data  subjek. Table pertama adalah table infosubjek (Gambar 9) yang berisi nomor identitas subjek  sebagai Primary  Key ,  nomor  identitas  lainya  sebagai Foreign  Key dan  status  hipertensi  subjek. Foreign  Key pada table pertama  ini  berfungsi  sebagai  penanda relational  table lainya sehingga proses query database dapat dilakukan secara efektif  pada  program  dengan  memasukan  nomor  identitas subjek  maka semua table dapat diisi dengan nilainya  masing- masing. Table infoekstraksidata (Gambar 10) memiliki primary key bernama ID_ekstrakdata yang berperan sebagai nilai acuan pada  saat  record  yang  berasosiasi  dengan  ID  tersebut dibutuhkan  untuk  diproses.  Selanjutnya  tersedia  table  untuk menyimpan hasil ekstraksi sinyal tubuh subjek pada Gambar 11 untuk table infoparameterecg  dan  Gambar  12  untuk table infoparameterppg. Kedua table ini memiliki primary key yang digunakan sebagai foreign key pada table infosubjek sehingga dapat berelasi antar table.
B. Hasil Ekstraksi
Penentuan  parameter  ECG  dilakukan  dengan  menghitung QTm  yaitu  durasi  interval  rata-rata  segmen  Q-T.Berdasarkan hasil penelitian, nilai QT Interval pada subjek hipertensi adalah 0.32  sekon,  QTc  sama  dengan  0.4168  sekon  dan  QTm  sama dengan 0.3118 sekon. Hal ini juga terjadi perbedaan pada QT interval  subjek  hipertensi  pada  penelitian  sebelumnya  yang memiliki  nilai  ≥  0.475  sekon.  Namun  secara  keseluruhan interval QT, QTc dan QTm pada subjek hipertensi lebih lama daripada  subjek  normal.  Hal  ini  menunjukan  adanya pemanjangan  interval  QT  pada  subjek  yang  terindikasi hipertensi.  Hasil  klasifikasi  untuk  subjek  hipertensi  memiliki nilai  0.631mV  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  subjek normal dengan rata-rata 0.59mV. Berdasarkan teori yang ada, ketika  pembuluh  darah  vasokonstriksi,  ini  meningkatkan tekanan  darah.  Ketika  pembuluh  darah  vasodilatasi,  ini menurunkan  tekanan  darah.Berdasarkan  klasifikasi  tersebut, Class  1  dan  2  (vasokontriksi)indikasi.  Hipertensi,  Class  3 indikasi  Normal,  Class  4,  5  dan  6  (vasodilatasi)indikasi Hipotensi.  Hasil  yang  didapatkan  menunjukan  bahwa  subjek hipertensi memiliki amplitude dicrotic notch yang lebih tinggi daripada subjek non-hipertensi
C. Penyimpanan Database
Proses  penyimpanan  pada  database  dilakukan  pada  saat running program ekstraksi data sehingga hasil ekstraksi dapat
langsung  dimasukan  kedalam  database.  Pada  saat  program berjalan  terdapat  beberapa  fitur  untuk  edit  dan  menghapus record database. Hal ini dilakukan untuk mempermudah proses query penyimpan  database  melalui  suatu user  interface . Database yang dibuat berdasarkan hubungan entitas antar table yang digambarkan pada Gambar 6.
Database  yang  dibuat  menggunakan  PHPMyAdmin  pada browser komputer  dengan  dijembatani  oleh XAAMP  Control Panel . Pembuatan database berdasarkan pada tabel relational database .  Proses query  database dilakukan  setelah  proses ekstraksi data dapat dilaksanakan. Akses database membutuhkan sebuah koneksi terlebih dahulu. Pembuatan tabel database dilakukan pada browser dengan alamat http://localhost/phpmyadmin yang  memiliki  arti  bahwa database yang dibuat berada pada localhost seperti Gambar 7. Setelah  tabel  dibuat  dengan  benar  kemudian  proses query database diuji  coba  dengan  akses localhost .  Proses  query sederhana  untuk  memasukan  IDsubjek  dan  beberapa record lainya  dapat  berjalan  dengan  baik  pada  program.  Akses database digunakan secara berkala karena proses prediksi dan ekstraksi data membutuhkan akses database.
Uji  coba  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar traffic query yang dapat dijalankan oleh database ketika sedang melakukan  proses  prediksi  dan  ekstraksi  data.  Database  pada penelitian  ini  didesain  untuk  menjalankan  dua  peran  yaitu sebagai  sarana  penyimpanan  faktor  resiko  dan  hasil  ekstraksi sinyal  ECG  dan  PPG  pada  subjek.  Hasil  penyimpanan digunakan  sebagai  sumber  data  untuk  sistem  melakukan pembelajaran untuk memprediksi hipertensi sekaligus menjalankan  peran  kedua  sebagai  akses  untuk  melakukan pembelajaran  secara  efisien  dan  menghemat  memori penyimpanan. Proses untuk mejalankan peran ini menggunakan procedur  standar query dari MySQL yang  diterapkan  pada bahasa  pemrograman  Pascal.  Database  ini  juga  diwujudkan dalam  bentuk user  interface melalui  program  komputer bersama  dengan  proses  ekstraksi  data.  Database  yang  dibuat berisi  30  data  dengan  rincian  21  subjek  pria  dan  9  subjek wanita.  Berdasarkan  hasil  esktraksi  data  diperoleh  beberapa parameter seperti Body Mass Index (25.19±5.09) kg/m2. Selain itu, hasil ekstraksi data sinyal tubuh subjek juga menghasilkan data  yang  dapat  digunakan  untuk  keperluan  sistem  prediksi. Heartrate (88.93±10.68)  bpm  disimpan  juga  bersama  dengan Interval  QT  (0.34±0.07)  detik  dan  persentase dicrotic  notch (62.68±11.53) %.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  maka  dapat  ditarik beberapa  kesimpulan  yaitu,  perhitungan  QT  interval  untuk keadaan  normal  memiliki  perbedaan  yang  cukup  jauh  teori yang  ada  dimana  nilai  interval  QT  berada  pada  kisaran  400 hingga 460ms. Perbedaan ini  dapat disebabkan oleh beberapa faktor  yaitu  pengolahan  data  yang  kurang  maksimal,  kualitas data  yang  kurang  bagus  serta  algoritma  deteksi  interval  QT yang kurang efektif untuk mendeteksi interval QT secara tepat. Secara keseluruhan interval QT, QTc dan QTm pada subjek
hipertensi  lebih  lama  daripada  subjek  normal.  Hal  ini menunjukan  adanya  pemanjangan  interval  QT  pada  subjek yang terindikasi hipertensi. Hasil klasifikasi sinyal PPG untuk subjek  hipertensi  memiliki  nilai  0.631mV  lebih  tinggi  jika dibandingkan dengan subjek normal dengan rata-rata 0.59mV. Hasil  yang  didapatkan  menunjukan  bahwa  subjek  hipertensi memiliki  amplitude dicrotic  notch yang  lebih  tinggi  daripada subjek non-hipertensi.
Peran  yang  dijalankan  database  untuk  media  penyimpanan hasil ekstraksi dan akses data juga dapat berjalan dengan baik dan memberikan efisiensi pada saat sistem bekerja.Penggunaan database lebih dimaksimalkan dengan membuat sebuah alamat ip  bersama  agar  database  dapat  diakses  secara  bersamaan. Database yang dibuat berisi 30 data dengan rincian 21 subjek pria  dan  9  subjek  wanita.  Berdasarkan  hasil  esktraksi  data diperoleh  beberapa  parameter  seperti Body  Mass  Index (25.19±5.09) kg/m2. Selain itu, hasil ekstraksi data sinyal tubuh subjek  juga  menghasilkan  data  yang  dapat  digunakan  untuk keperluan  sistem  prediksi. Heartrate (88.93±10.68)  bpm disimpan  juga  bersama  dengan  Interval  QT  (0.34±0.07)  detik dan persentase dicrotic notch (62.68±11.53) %.
DAFTAR PUSTAKA [1]  “Kementerian Kesehatan Republik
Indonesia.” https://www.kemkes.go.id/article/view/17051800002/sebagian-besar- penderita-hipertensi-tidak-menyadarinya.html (accessed May 09, 2020).
[2]  F. Miao et al. , “A Novel Continuous Blood Pressure Estimation Approach Based on Data Mining Techniques,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics ,
vol. 21, no. 6, pp. 1730–1740, Nov. 2017, doi: 10.1109/JBHI.2017.2691715.
[3]  C.-M.  Wu,  C.  Y.  Chuang,  Y.-J.  Chen,  and  S.-C.  Chen,  “A  New EstimateTtechnology  of  Non-Invasive  Continuous  Blood  Pressure Measurement Based on Electrocardiograph,” Adv. Mech. Eng. , vol. 8, no. 6, p. 168781401665368, Jun. 2016, doi: 10.1177/1687814016653689.
[4]  F. Suryanto, “Deteksi Denyut Nadi Manusia Berbasis Photoplethysmography (PPG) pada Video Menggunakan Discrete Fourier Transform (DFT),” Jan. 2017.
[5]  I. Mozos and C. Serban, “The Relation Between QT Interval and T-Wave Variables in Hypertensive Patients,” J. Pharm. Bioallied Sci. , vol. 3, no. 3, p. 339, Jul. 2011, doi: 10.4103/0975-7406.84433.
[6]  J.  Pan  and  W.  J.  Tompkins,  “A  Real-Time  QRS  Detection  Algorithm,” IEEE Trans. Biomed. Eng. , vol. BME-32, no. 3, pp. 230–236, 1985, doi: 10.1109/TBME.1985.325532.
[7]  G.  Tusman et  al. ,  “Photoplethysmographic  Characterization  of  Arterial Pressure: an Observational Study,” J. Clin. Monit. Comput. , vol. 33, no. 5, pp. 815–824, 2019, doi: 10.1007/s10877-018-0235-z.