Vol. 02, No. 01 (2020), pp. 7 – 11 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 28-02-2020; Revisi: 13-03-2020 Diterima: 20-03-2020

## KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN PERBANDINGAN ALGORITMA PEMBACAAN WAKTU DENGAN TEKSTUR SINYAL SEBAGAI METODE EKSTRAKSI SINYAL EKG
Nisa Trianifa 1 , Dian Candra Rini Novitasari 2* , Ahmad Zaenal Arifin 3
Program Studi Matematika UIN Sunan Ampel Surabaya 1,2
Program Studi Matematika Universitas PGRI Ronggolawe Tuban 3
e-mail : diancrini@uinsby.ac.id *
Abstrak – Penyakit jantung merupakan salah satu faktor utama yang mengakibatkan kematian. Langkah awal dalam mengatasi penyakit jantung adalah memeriksa jantung. Akan tetapi, hasil pemeriksaan tidak dapat memberikan informasi tentang penyakit jantung. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pemrosesan sinyal digital dalam menganalisis pola sinyal hasil rekaman jantung. Tujuannya agar dapat mengklasiﬁkasikan pasien Myocardical Infraction dan normal melalui 2 tahapan yaitu perbandingan dua metode Algoritma Pembacaan Waktu dan Tekstur Sinyal sebagai metode ektraksi sinyal EKG, dan klasiﬁkasi  dengan  metode  SVM.  Ekstraksi  EKG dengan Tekstur Sinyal dengan tiga parameter hasil ekstraksi menunjukkan bahwa Tekstur Sinyal lebih baik dari Algoritma Pembacaan Waktu dalam mengekstraksi sinyal EKG serta hasil SVM terbaik dengan fungsi kernel RBF. Hasil akurasi dari data uji sebesar 95%, sensitivitas sebesar 100%,  spesiﬁtas  sebesar  91,67%,  dan  presisi sebesar 100%.
Kata  Kunci  – Klasiﬁkasi,  Sinyal  EKG, Algoritma Pembacaan Waktu, Tekstur Sinyal, Metode SVM

## I. PENDAHULUAN
Sinyal  Elektrokardiograﬁ  (EKG)  berisi tentang informasi penting mengenai kesehatan jantung seorang pasien. Sinyal EKG diperoleh dari hasil rekaman pada tes medis EKG dengan alat bantu elektrokardiograf [1]. Saat ini penyakit jantung tidak mengenal usia baik tua maupun muda dapat terserang penyakit jantung. Hasil pemeriksaan harus dianalisis secara tepat oleh dokter spesialis jantung. Dokter akan
menganalisis pola sinyal EKG untuk mendiagnosis jenis gangguan pada organ jantung pasien. Namun, hal tersebut terkendala dengan minimnya sarana dan dokter spesialis jantung yang ada di Indonesia  [2]. Adanya pemrosesan sinyal digintal dalam dunia kesehatan menjadi hal penting untuk membantu tim medis menginterprestasikan hasil EKG dalam mendiagnosis penyakit jantung [3]. Terdapat banyak pemrosesan sinyal digital dalam mendiagnosis kelainan pada organ jantung yang berdasarkan pola sinyal EKG [4], salah satunya adalah Algoritma Pembacaan Waktu. Penelitian yang mengenai Algoritma Pembacaan Waktu telah dilakukan oleh Annaﬁ,dkk  pada  tahun  2017  yang mengusulkan algoritma pembacaan waktu pada komponen sinyal EKG dengan nilai akurasi sebesar 90,22% [5]. Selain Algoritma pembacaan waktu yang mampu mempresentasikan aktivitas sinyal EKG dari jantung, terdapat pemrosesan sinyal digintal yang dapat membaca berbagai macam garis sinyal EKG dengan tekstur sinyal menggunakan Transformasi Wavelet. Transformasi Wavelet merupakan suatu alat dengan multiresolusi yang baik, sehingga dapat digunakan dalam menganalisis tekstur. Transformasi wavelet akan mengekstrak suatu informasi berdasarkan tekstur dari gambar [6]. Banyak peneliti yang menggunakan Transformasi Wavelet dalam mengenal wajah, menganalisis gambar medis,
dll. Chang dan Girod mengusulkantransformasi wavelet dalam mempresentasikan struktur tekstur secara efektif. Tekstur akan diekstraksi dengan mencari nilai rata-rata dan varian dari suatu gambar  yang  telah  diﬁlter  [ 7]. Tranformasi wavelet juga dapat dimanfaatkan dalam mereduksi derau yang ada pada sinyal EKG. Salah satu penelitian mengenai Tranformasi Wavelet pernah dilakukan oleh Diptangshu dkk yang menggunakan Transformasi wavelet dan thresholding dinamis untuk mengurangi jenis noise tertentu yang tertanam dalam sinyal EKG [8]. Sambhu dkk dalam mengolah sinyal EKG menggunakan db4 yang termasuk keluarga wavelet dan mengklasiﬁkasikan secara otomatis ke dalam tujuh kelas menggunakan Support Vector Machines (SVM) dengan akurasi kurang dari 97% [9].  Pemrosesan sinyal digital memungkinkan adanya klasiﬁkasi  secara otomatis. Metode SVM termasuk algoritma yang dapat digunakan dalam pengklasiﬁkasian  sinyal  EKG.  Prinsip  dasar metode SVM adalah menentukan garis yang dapat memotong data menjadi dua kelas secara optimal [10]. Huang, dkk meneliti sisi baik dari metode SVM yang dilakukan proses kernel terlebih dahulu sebelum masuk ke tahap learning SVM sehingga fungsi kernel mampu membuat hyperplane pemisah semakin akurat dalam membagi kelas [11]. Metode SVM menggunakan support vector dalam menghitung jarak dengan garis hyperplane, sehingga proses komputasi menjadi cepat. Kelebihan dari Metode SVM adalah metode SVM mampu memecahkan masalah berdimensi tinggi dalam mengatasi keterbatasan sampel data yang digunakan, dan metode SVM relatif mudah untuk diimplementasikan karena proses mencari support vector dapat dirumuskan menggunakan Quadratic Programing problem [12][13]. Dikarenakan metode SVM dapat dikatakan metode yang bagus dalam kasus  klasiﬁkasi,  maka  penulis  ingin menggunakan SVM dalam mengklasiﬁkasikan  data  sinyal  EKG  dengan kombinasi ekstraksi sinyal menggunakan metode Algoritma Pembacaan Waktu dan
tekstur sinyal menggunakan Transformasi Wavelet. Harapan dari penelitian ini adalah dapat membandingkan hasil klasiﬁkasi sinyal
EKG dalam mendiagnosa penyakit jantung menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) berdasarkan Algoritma pembacaan waktu dengan tekstur sinyal sebagai ekstraksi sinyal EKG.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Ekstraksi Sinyal
Adanya ekstraksi sinyal dapat memperoleh suatu informasi dalam menentukan karakteristik dari suatu sinyal, sehingga memberikan kemudahan  kepada peneliti  dalam  mengklasiﬁkasikan  penyakit jantung berdasarkan  karakteristik dari  hasil ekstraksi. Pada penelitian ini difokuskan menggunakan  ekstraksi sinyal Algoritma Pembacaan Waktu dan Tekstur Sinyal.

## B. Algoritma Pembacaan Waktu
Langkah awal sebelum melakukan pemrosesan sinyal adalah memilih satu sinyal  setiap pasien sehingga data berbentuk vektor yang berukuran 1x10000. Pada penelitian ini melakukan percobaan dengan membagi data menjadi beberapa kelompok data dengan durasi 2 detik dan 5 detik. Berikut hasil dari pemrosesan sinyal digital menggunakan algoritma pembacaan waktu:
Tabel 1: Hasil Algoritma Pembacaan Waktu Durasi waktu Pasien Ke- QRS Int QT Int ST Int ST seg Amp. T
2 detik
1 122 1044 1539 1323 105,7 2 569 483 1802 1980 47,7 3 1005 565 1566 1685 212,1 4 884 282 1888 1740 649,7
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 96 430 1241 978 819 515,1 97 297 1405 845 375 235,7 98 257 1031 700 401 428,2 99 1149 563 1746 1501 668,5 100 1542 375 1892 1844 214,1 5 detik 1 4064 687 4865 4538 330, 8 2 1467 2050 2598 2885 503,9 3 2364 1610 3704 2974 607,3 4 1989 1457 3465 2825 235,1
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 96 2886 1278 3944 3782 502 97 2577 1469 3238 2698 238 98 2338 2054 3251 3218 477,5 99 889 1049 2301 2139 153,6 100 2716 2123 4235 3942 828, 1

## C. Tekstur Sinyal
Pada gambar 1  (b)  menunjukkan bahwa data mengalami tingkat noise yang semakin sedikit dengan mereduksi noise interferensi sinyal menggunakan metode IIR orde 2 dan menghilangkan noise baseline wander dengan memanfaatkan transformasi wavelet. Keluarga transformasi wavelet yang digunakan adalah jenis Daubechies hingga level 10. Setelah jumlah noise nya berkurang, langkah selanjutnya adalah mendeteksi R- peaks yang diperoleh dari menentukan nilai maksimum  dari irama beat pada setiap data sinyal EKG pasien yang dapat dilihat pada Gambar 1 (c). Hasil dari mendeteksi R-peaks akan  digunakan  untuk  menghitung  interval dari nilai R-peaks kesatu ke R-peaks kedua dan seterusnya.  Interval RR yang  akan digunakan untuk memperoleh output.
Berikut  output  hasil dari pemrosesan sinyal menggunakan tekstur sinyal dengan Transformasi Wavelet :
Tabel 2: Hasil Tekstur Sinyal Pasien ke- RR mean SDNN BPM 1 0,36094 0,32648 168 2 0,27174 0,2088 276 3 0,22446 0,21043 282 4 0,32286 0,4787 126 5 0,3166 0,30959 180 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 96 0,01277 0,74746 84 97 0,08961 1,0771 54 98 0,0277 0,83473 72 99 0,00802 0,65071 90 100 0,00522 0,81045 72
(a) (b) (c)
Gambar 1 : Plotting Data EKG. (a) Filterisasi Sinyal EKG. (b) Deteksi Puncak R. (c)

## D. Metode SVM
Data input untuk proses klasifikasi SVM adalah fitur yang telah diekstraksi dalam dua metode ekstraksi yang meliputi  metode algoritma pembacaan waktu (APW)  dengan hasil fitur berupa QRS interval, QR interval, ST interval, ST segmen, dan Amplitudo T, dan metode tekstur sinyal dengan hasil fitur berupa RR mean , SDRR, dan BPM.  Hasil klasifikasi akan divalidasi menggunakan confusion matrix dan diperoleh presentase akurasi (Ac), sensitivitas (Sv), spesifitas (Sp), dan presisi (Pr). Pada penelitian ini menggunakan tiga macam jenis kernel yang meliputi kernel linier, polynomial, dan RBF dalam mengklasifikasikan hasil ekstraksi sinyal EKG. Berikut hasil klasifikasi :
Tabel 3 : Hasil Klasifikasi
Jenis Data Jenis Kernel Ac Sv Sp Pr APW 2 detik Linier 65% 75% 58,3%  77,7% Polynom 60% 0% 100% 60% RBF 60% 0% 100% 60% APW 5 detik Linier 60% 75% 50% 75% Polynom 60% 0% 100% 60% RBF 60% 0% 100% 60% Tekstur Sinyal Linier 94% 85% 100% 92,3% Polynom 95% 87% 100% 92,3% RBF 95%  100%  91,6% 100%
Dari hasil klasifikasi pada Tabel 3, dapat dilihat bahwa hasil terbaik diperoleh tekstur sinyal dengan fungsi kernel RBF. Hasil klasifikasi terbaik dengan True Negative (TN), False Negative (FN), True Positive (TP), dan False Positive (FP) yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 : Hasil C onfusion Matrix
Klasifikasi SVM Jenis Data Jenis Kernel TP TN FN FP Tekstur Sinyal RBF 11 8 1 0 APW Polynom 8 0 0 12 RBF 8 0 0 12

## III. KESIMPULAN
Berdasarkan nilai akurasi sebesar 95%, sensitivitas sebesar 100%, spesiﬁtas sebesar 91,6%, dan nilai precision sebesar 100% dengan menggunakan fungsi kernel RBF menunjukkan bahwa Tekstur  Sinyal merupakan metode pemrosesan sinyal digintal yang lebih baik daripada Algoritma Pembacaan Waktu dalam mengklasiﬁkasikan  penyakit  jantung menggunakan metode SVM .

## REFERENSI
[1] K. Muthuvel and L. Padma Suresh, “Adaptive neuro-fuzzy inference system for classification of ECG signal,” Proc. IEEE Int.
Conf. Circuit, Power Comput. Technol. ICCPCT 2013 , pp. 1162–1166, 2013, doi:
10.1109/ICCPCT.2013.6528989. [2] T.  Fourier, T. Stft, and D. A. N. Backpropagation, “Kata Kunci : Electrokardiografi (EKG),” vol. 9, no.
September, pp. 53–67, 2015.
[3] A. A. N and S. Suyanto, “Identifikasi Sinyal Ecg Irama Myocardial Ischemia Dengan Pendekatan Fuzzy Logic,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 7, no. 4, p. 191, 2009, doi: 10.12962/j24068535.v7i4.a89.
[4] D. C. Rini, A. H. Asyhar, M. Hafiyusholeh, G. Purnamasari, and Y. Monita, “Analisis Sinyal Ekg Aritmia untuk Deteksi Risiko Jantung
Koroner Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy
Inference (Anfis),” MathVisioN , vol. 1, no. 1, pp. 7–10, 2019.
[5] A. Franz, I. Muhimmah, T. Yuwono, and E. Marfianti, “Pembacaan Waktu sebagai ekstraksi EKG pada Diagnosis Penyakit Jantung,” pp. 22–28, 2017.
[6] S. Nithya and S. Ramakrishnan, “Wavelet domain directional binary pattern using majority principle for texture classification,” Phys. A Stat. Mech. its Appl. , p. 1, 2019, doi: 10.1016/j.physa.2019.123575.
[7] C. L. Chang and B. Girod, “Direction- adaptive discrete wavelet transform for image compression,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 16, no. 5, pp. 1289–1302, 2007, doi: 10.1109/TIP.2007.894242.
[8] S. C. and C. P. L. Diptangshu Pandit, Li Zhang, Chengyu Liu, Nauman Aslam, “Noise Reduction in ECG Signals Using Wavelet Transform and Dynamic Thresholding Diptangshu,” pp. 41–60, 2017, doi: 10.1007/978-981-10-3957-7.
[9] D. Sambhu and  a C. Umesh, “Automatic Classification of ECG Signals with Features
Extracted Using Wavelet Transform and Support Vector Machines,” Int. J. Adv. Res. Electr. Electron. Instrum. Engine , vol. 2, no. 1, pp. 235–241, 2013.
[10] J. A. Nasiri, M. Naghibzadeh, H. S. Yazdi, and B. Naghibzadeh, “ECG arrhythmia classification with support vector machines and genetic algorithm,” EMS 2009 -  UKSim 3rd Eur. Model. Symp. Comput. Model. Simul. , pp. 187–192, 2009, doi: 10.1109/EMS.2009.39.
[11] W. Y. Deng, Y. S. Ong, and Q. H. Zheng, “A Fast Reduced Kernel Extreme Learning
Machine,” Neural Networks , vol. 76, pp. 29–
38, 2016, doi: 10.1016/j.neunet.2015.10.006.
[12] A. M. Puspitasari, D. E. Ratnawati, and A. W.
Widodo, “Klasifikasi Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Support Vector
Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 802–810, 2018.
[13] D. C. Rini, “Klasifikasi Sinyal EEG Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Clustering (FCM) Dan Adaptive
Neighborhood Modified Backpropagation
(ANMBP),” J. Mat. MANTIK" , vol. 1, no. 1, pp. 31–36, 2015.