## Identifikasi Isyarat Suara Murmur Jantung Menggunakan Transformasi Forier Cepat Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan
Muhammad Jumnahdi
Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Bangka Belitung muhd.jumnahdi@gmail.com

## Abstract
This  research  was  to  explore  the  merit  of  signal  processing  scheme  in  solving  the  identification  problems  of  heart murmurs  signal  utilizing  the  available  data  from  a  number  of  Indonesia  heart  patients.  The  signal  processings  were based  on  an  Artificial  Neural  Network  (ANN)  method  preceded  by  the  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  analysis  and directed to nine known classes of murmurs, namely the stenosis aorta valve,defect septum atrium, regurgitation mitral, defect septum ventricle, click-mid systolic, regurgitation stenosis aorta, presistolic, stenosis mitral, and ductusarteriosus paten  ones.  The  ANN  weight  vectors  were  grouped  according  to  their  clustering  patterns  which  represent  their respective specific features, based on the  corresponding training data samples. The 78.5% success of  identification on other data samples is encouraging. The research resorted mainly to the available MATLAB software tools.
Keywords : heart murmurs, specific features, ANN, FFT, training.

## Intisari
Penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  bertujuan    untuk  mendukung  sistem  yang  mampu  mengidentifikasi  isyarat  murmur jantung yang banyak terjadi di Indonesia.  Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi isyarat ini adalah dengan sistem Jaringan  Syaraf      Tiruan  (JST)  yang  diawali  dengan  analisis FFT yang  merupakan  suatu  pendekatan  dalam  pengenalan nama-nama pola murmur jantung:  stenosis katup aorta, defect septum atrium, regurgitation mitral, defect septum ventricle, click-mid  systolic,  regurgitation  stenosis  aorta,  presistolic,  stenosis  mitral, dan ductus  arteriosus .  Dengan  pembobotan vektor  pada  JST    sebagai  pola-pola  masukan  yang  mirip  dengan  pola-pola  yang  telah  diberikan  pada  saat  pelatihan. Selanjutnya jaringan diuji untuk satu pola  masukan tertentu dan jaringan akan  memberikan  vektor keluaran sebagai  hasil klasifikasi.Ujicoba  identifikasi  isyarat  murmur  jantung  yang  telah  dilakukan  memberikan  keberhasilan  mencapai  78,5%. Program ditulis dengan menggunakan perangkat-lunak MATLAB.
Kata-kata kunci: Murmur jantung, ekstraksi ciri, JST, FFT, pelatihan.
.

## I. PENDAHULUAN
Suara  jantung  manusia  berada  pada frekuensi  yang  berbeda-beda  antara  65  Hz  – 1kHz  dan  dengan  mengamati    dari  perbedaan frekuensi tersebut  dapat menunjukkan apakah jantung  itu  berfungsi  secara  normal  atau sebaliknya,  untuk  jantung  normal  tidak memiliki  bagian  frekuensi  tinggi    sebesar 1kHz, dengan cara melatih pendengaran  dapat dibedakan[1].Bunyikardiovaskularterdiridarige taran  yang  masanyapendek  (bunyijantung) dangetaran yang lebihpanjangmasanya (murmur jantung) yang
keduanyadisebutjugadenganauskultasijantung [2].
Untuk  mengetahui  lebih  dalam  tentang suara  jantung  diperlukan  peralatan  yang mendukung  guna  melakukan  perekaman,  agar
dapat  diketahui      komposisi  frekuensi pembentuknya.  Penelitian  tentang  perangkat yang  dapat    digunakan    telah  menganalisa spektral isyarat jantung, tetapi ragam gelombang  yang  dihasilkan    masih  terlihat adanya  derau  50  Hz  yang  berasal  dari  jalur daya,  sehingga  masih    digunakan  tapis  takik yang sempit untuk menghilangkannya.
Selain  itu  isyarat  jantung  termasuk  isyarat yang nonstasioner sehingga perlu menggunakan teknik analisis yang lebih lanjut untuk menganalisanya[3].Menghilangkan
derau  50  Hz    dari  jalur  daya    dapat  dilakukan dengan berbagai cara
diantaranya memodifikasi perangkat penguat yang digunakan.  Atau  menggunakan  penguat  yang dirancang  khusus    untuk  memperkuat    sinyal dengan daya rendah misalnya dengan memodifikasi rangkaian penguat pita ( pre-amp head ).  Untuk  menganalisa  dapat  dilakukan
melalui  teknik  analisis  dengan  bantuan perangkat lunak. Untuk mengidentifikasi suara murmur  tersebut  sangat  sulit  dilakukan  oleh telinga,  karena  masing-masing  suara  murmur jantung    memiliki  nilai  korelasi  yang  tinggi [4]. Penelitian ini dilakukan untuk mempermudah  dalam    melakukan  identifikasi murmur jantung dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan.

## II. L ATAR B ELAKANG
Dalam  bidang  kedokteran  terutama  tentang isyarat  jantung,    telah  banyak  dilakukan penelitian    Prabowo    berhasil  menghilangkan derau  yang terdapat pada isyarat EKG (Electro Kardiograf) [5].    Kartika, mengklasifikasikan pola  isyarat  EKG  menggunakan  logika Fuzzy [6] . Lie,  melakukan  pengelompokan isyarat  EKG  berdasarkan  kelasnya  dengan menggunakan model Markov tersembunyi dan berhasil  mengenali  klasifikasi  isyarat  jantung sebesar  95%[7].  Hasan,  mensimulasikan pengenalan  isyarat  EKG  dengan  jaringan neural[8].Selain itu algoritma dengan menggunakan  JST  telah  digunakan  untuk mengklasifikasi  sinyal  EKG  dalam  4  jenis EKG  [9].Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan dapat  dipakai  sebagai  alat  bantu  untuk  dapat membedakan  isyarat    suara  jantung  normal, abnormal,  kemampuan  pembedaan  itu  telah berhasil  dilakukan  100%  untuk  data  yang sudah  dikenali  dan  99,69%  untuk  data  yang belum dikenali[10].

## A. Murmur Jantung
Murmur jantung dapat digambarkan sebagai  nada  rendah  atau  gemuruh  dengan jangkauan frekuensi 60-100 Hz. Murmur dapat bernada  menengah,  kasar  atau  keras  dengan jangkauan  frekuensi  100-150  Hz,  dan  juga dapat  bernada  tinggi  dengan  frekuensi  lebih besar dari 300 Hz. Murmur yang sering timbul pada  penderita  kelainan  jantung  di  Indonesia dapat  digolongkan  menjadi  sistolik,  diastolik dan  kontinu.  Murmur  jantung  sistolik  dapat
lagi dibedakan  menjadi ejeksi sistolik, regurgitasi  dan  diastolik.  Untuk  ejeksi  sistolik meliputi  Murmur  Stenosis  Katup  Aorta (MSKA), dan  Murmur Defek Septum Atrium (MDSA). Pada murmur  regurgitasi terdiri dari Murmur  Regurgitasi  Mitral  (MRGM)  dan Murmur  Defek  Sektum  Ventrikel  (MDSV). Murmur  akhir  sistolik  hanya  memiliki  satu jenis  yaitu  Murmur  Klik-mid  Sistolik  (MKS). Murmur  jantung  berikutnya  adalah  dari kelompok    diastolik  yang  terdiri  dari  Murmur Regurgitasi  Stenosis  Aorta  (MRSA),  Murmur Presistolik  (MPS)  dan  Murmur  Stenosis Mitralis  (MSM).  Untuk  golongan  terakhir adalah golongan murmur kontinu yang disebut dengan  Murmur  Duktus  Arteriosus  Paten (MDAP)[11].
B. Tranformasi Fourier cepat Fast Fourier Transform (FFT) merupakan salah  satu  jenis  alih  ragam.  Alih  ragam berfungsi  sebagai    mengubah  fungsi  pada kawasan  waktu f (t)  menjadi  fungsi  pada kawasan frekuensi F ( f ) dan atau sebaliknya :
  ~ ~ - (1) ).df, (2f.t. F(f)exp.i f(t)  ataurepresentasi :
  ~ ~ - (2) t, i(2f.t.).d - f(t)exp. F(f)
Tampak dalam alih raga mini member hasil fungsi komplek,  meski untuk keperluan teknis dapat saja diambil absolutnya.[12]
C. Jaringan Syaraf Tiruan LVQ
Pengolahan rekaman isyarat jantung untuk membedakan antar pola isyarat jantung normal dan  murmur  jantung,  dapat  memanfaatkan kemampuan komputasi Sistem Jaringan Neural ,  atau  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Isyarat  tersebut  diolah  hingga  menjadi  vector yang  sudah  memenuhi  syarat  untuk  dapat diolah,  dipakai  sebagai  masukan  ( input )  bagi sistem  JST.  Salah  satu  kelompok  JST
menggunakan  prisip  kalkulasi  kompetensi untuk menyatakan criteria keberhasilan pengelompokkan  masukannya.  Adalah  JST Kohonen  SOM,  LVQ  (Learning  Vector Quantization )..Pada
JST ini terdapat kelompok-kelompok
neuron yang berkompetisi, sehingga setelah sekuen kompetisinya  hanya  akan    ada  satu  neuron yang member keluaran tidak nol.
Masukan  dari  JST  ini  berupa  vector hasil  dari  alih  ragam  Fourier  cepat,  berfungsi sebagai merubah isyarat jantung berada dalam kawasan
waktu
menjadi kawasan
frekuensi.Isyarat  vector  masukan  tersebut dapat klasifikasikan sesuai dengan kelompoknya dengan bantuan
JST- LVQ.Sistem  pemrosesan  informasi  yang mempunyai  karakteristik  kinerja  tertentu seperti  jaringan  syaraf  biologis.  JST  telah dikembangkan  sebagai  generalisasi  model matematik  dari  kognisi  manusia  atau  syaraf biologi.Jaringan syaraf dikarakteristikkan dengan  pola  interkoneksi  antara neuron (arsitektur),  metode  penentuan  bobot  pada koneksi  (pembelajaran  atau  algoritma),  dan fungsi  aktivasinya  .Pembelajaran  jaringan syaraf tiruan penjalaran balik meliputi 3 tahap yaitu  perambatan  maju,  perambatan  mundur dan  perubahan  bobot  .Ada  dua  parameter pembelajaran  utama  dalam  penjalaran  balik yaitu  laju  pembelajaran  α  dan  momentum  μ. Laju  pembelajaran  digunakan  untuk  mengatur cepat  lambatnya  pembelajaran.  Momentum digunakan  untuk  menghindari  perubahan bobot yang mencolok akibat adanya data yang berbeda  dengan  yang  lain.  Struktur  jaringan JST dengan jumlah lapis jamak, dimungkinkan mempunyai  fungsi  alih  ragam  lapis  satu terhadap  yang  lain  tidak  sama.  Demikian sehingga seperti   tampak pada Gambar  1,rinci
bagi  F 1 dapat  berbeda  dengan  F 2 .akan  tetapi jenis fungsi alih ragam dalam lapis yang sama tidak akan berbeda.
F1 Masukan P1 P2 F1 F2 F2 Syaraf Lapisan 1 Syaraf Lapisan 2 b1(1) b1(2) a1(1) a1(2) b2(1) b2(2) a2(1) a2(2) a1=F1(w1*p+b) a2=F2(w2*a1+b2) W1 W1
Gambar1.SistemSyaraf 2 masukan  2lapisan.
Masukan  lapis  terbelakang  diperoleh  dari keluaran  lapis  JST  sebelumnya.  Pada  Gambar 2.18    keluaran  bagi  sistem  JST  2  lapis  yang diperlihatkan  pada  Gambar  2.19  mempunyai rumusan sebagai lapisan pertama:
a 2 =  F 2 (w 2 *a 1 +b 2 ) (3)
sebagai lapisan ke dua
a 1 =  F 1 (w 1 *p+b 1 ) (4)
dengan pengertian, p  = masukan dapat terdiri lebih  dari satu baris,  b 1 = pra sikap  pada lapis pertama, b 2 = pra sikap pada lapis kedua, w 1 =  menyatakan  bobot  atas  masukan  lapis pertama, dapat lebih dari satu baris,  w 2 = bobot  atas  masukan  lapis  kedua,  dapat  lebih dari  satu  baris,a 1 =  keluaran  JST  pada  lapis pertama, a 2 =  keluaran  JST  pada  lapis kedua,  F 1 =  fungsi  alih  ragam  lapis  pertama dan F 2 =  fungsi alih ragam lapis kedua.[13]

## III. M ETODE U SULAN
Proses identifikasi isyarat suara jantung diawali dengan perekaman suara jantung  yang sudah disimpan pada alat perekam  yang dapat berupa  kaset  atau  media  penyimpan  suara lainnya,  kemudian  suara  tersebut  diekstraksi
dengan  menggunakan    FFT  dengan    koefisien 4096. Untuk Arsitektur JST   Gambar2.
Suara Jantung Ekstraksi
Ciri (FFT) Jaringan Syaraf Tiruan Proses Instansiasi Hasil Diagnosa MASUKAN PROSES KELUARAN

## Gambar 2. Metode yang digunakan

## IV. E KSPERIMEN

## A. Koefisien Korelasi Murmur Jantung
Pengujian  koefisien  korelasi  diperlukan untuk  mengetahui  tingkat  kesamaan  dari masing-masing  suara  murmur  jantung.  Dari Tabel1  untuk  dapat  membedakan  suara murmur  jantung  dapat  digunakan    data  hasil rekaman  pada  satu  siklus.  Koefisien  korelasi yang dihasilkan paling tinggi sebesar
0.8993terdapatpada mps.wav ( MPS ) dan mrg.wav .  (MRG)  Alih  ragam  Fourier  cepat dimanfaatkan  pada  proses  ini,  dengan  jumlah titik sebesar 4096,  hingga memberikan beban komputasi yang tinggi. Rekaman suara jantung merupakan  sekuens  vektor  yang  berperan sebagai  peubah  X.    Alih  ragam  Fourier  cepat diskret bagi vektor X yang merupakan langkah penyelesaian FFT(x) dengan komputasi Matlab[14], Dalam operasi matriks alih ragam cepat  dilakukan  kolom  demi  kolom.  Sebelum dinormalisasi    amplitude  yang  dihasilkan dikawasan frekuensi memiliki tinggi lebih dari satu.  Agar  tinggi  amplitude-nya  sama  dengan satu  dan  pola  yang  dihasilkan  lebih  tampak maka dilakukan normalisasi.
T ABEL 1.

## N ILAI K OEFISIEN K ORELASI M URMUR J ANTUNG
wa v jnr  mska  mdsa  mrg  mdsv  mkms  mrsa Mps msm mdap JN R 1 0.00 22 0.01 38 0.00 11 0.00 54 0.00 30 0.00 06 0.01 12 0.046 3 0.046 3 MS KA 0.00 22 1 0.85 79 0.81 98 0.88 94 0.85 94 0.89 68 0.78 92 0.588 4 0.882 2 MD SA 0.01 38 0.85 79 1 0.66 60 0.78 68 0.89 59 0.82 51 0.78 11 0.667 0 0.881 0 MR G 0.00 11 0.81 98 0.66 60 1 0.82 32 0.63 97 0.89 67 0.89 94 0.665 0 0.762 4 MD SV 0.00 54 0.88 94 0.78 68 0.82 32 1 0.81 38 0.87 20 0.83 30 0.649 7 0.856 7 MK MS 0.00 30 0.85 94 0.89 59 0.63 97 0.81 38 1 0.81 64 0.76 00 0.573 5 0.889 5 MR SA 0.00 06 0.89 68 0.82 51 0.76 99 0.87 20 0.81 38 1 0.66 64 0.899 3 0.865 5 MP S 0.01 12 0.78 92 0.78 11 0.89 94 0.89 67 0.76 00 0.83 30 1 0.830 8 0.794 0 MS M 0.04 63 0.58 84 0.66 70 0.66 50 0.64 97 0.57 35 0.89 93 0.83 08 1 0.548 4 MD AP 0.04 63 0.88 22 0.88 10 0.76 24 0.85 67 0.88 95 0.86 55 0.79 40 0.548 4 1

## B. Arsitektur JST
Pelatihan  atau  pembelajaran  didukung  oleh data-data,    didapat  dari  hasil  rekaman  yang disimpan  pada  format  wav.  Pelatihan  yang digunakan  memiliki  lapisan  S 1 sebanyak  25 lapis, 9 kelas. Mengingat  suara murmur jantung yang digunakan sebanyak 9 jenis.Untuk melakukan  pelatihan  dilakukan  pembacaan  data suara  pada  berbagai  data  masukan.  Jaringan yang dibangun sesuai dengan arsitektur yang ada pada Gambar 3.
C C C C Masukan (P) Lapisan Kompetitif (S1) Lapisan Linear (S2) Keluaran(T) W1 W2 p(1) p(2) n1,2 n1,1 n1,3 n1,25 a1.1 a1.2 a1.3 a1.25 p(n) n=½ N FFT+1 n2,2 a2,2 n2,9 a2,9 n2,1 a2,1 1 2 9
Gambar 3. Arsitektur JST Pengujian  dilakukan  berulang-ulang  untuk masing-masing suara jantung sebanyak 100 kali. Dari hasil tersebut didapatkan tingkat keberhasilan  proses  pengenalan  suara  jantung dengan menggunakan jaringan cerdas buatan.
C. Persentase Keberhasilan
Berdasarkan  seluruh  ekstraksi  cirri  diperoleh bahwa  tiap  jenis  murmur  terdapat  9  pola  ciri. Masing-masing  pola  diperoleh  dari  rerata ekstraksi  cirri  individu  yang  mempunyai kemiripan  kemudian  dinormalisasi.  Data  yang digunakan  untuk  melatih  jaringan  syaraf  tiruan sebanyak 25 data latih (100pola) dari k-sembilan jenis murmur yang diharapkan dapat membedakan  satu  jenis  murmur  dengan  jenis murmur lainnya berdasarkan pola  ekstraksi  cirri murmur  tersebut,  kemudian  didapatkan  data seperti ditunjukkan pada Tabel 2.Untuk murmur MSKA dari 100 data yang diujikan menghasilkan 25 data tidak dikenali dan 75 data
dikenali, MDSA menghasilkan 23tidak dikenali , 78  dikenali;  MRG  19  tidak  dikenali,  81 dikenali;dan  seterusnya.  Jika  dirata-rata  maka persentase  akurasi  JST  mengenali  semua  jenis murmur  sebesar  78,5  %.  Persentase  akurasi tertinggi mengenali murmur jenis MDS  (83 %) dan  persentase  akurasi  terendah  mengenali murmur  jenis  MDAP(74  %).  Dari  ke-sembilan jenis murmu rtersebut
T ABEL 2.

## P RESENTASI K EBERHASILAN JST
N o Murmu r Tidak Dikena li Dikena li Jumla h Persentase Keberhasi lan 1 MSKA 25 75 100 75% 2 MDSA 23 78 100 78% 3 MRG 19 81 100 81% 4 MDSV 20 80 100 80% 5 MKMS 24 76 100 76% 6 MRSA 23 78 100 78% 7 MPS 17 83 100 83% 8 MSM 18 82 100 82% 9 MDAP 26 74 100 74% Rata-Rata Keberhasilan 78,5%

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  pada  hasil  penelitian  ini maka dapat diperoleh kesimpulan sebagaiberikut :
1. Koefisien  korelasi  yang  dihasilkan  paling tinggi  sebesar    0.8993  terdapat  pada mps.wav ( MPS ) dan mrg.wav . (MRG) Alih ragam Fourier Cepat dimanfaatkan  pada  proses  ini,  dengan jumlah titik sebesar 4096 (NFFT).
2. Jaringan  syaraf  tiruan  LVQ  mampu mengenali  9  jenis  isyarat  murmur  jantung dengan keberhasilan rata-rata 78,5%. Laju pembelajaran  sebesar  0,1dan  momentum sebesar 0,5 paling optimal dalam mengenali pola murmur yang dilatihkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Dampley, R,A ., Functional  Organization  of Central Pathway Regulating the
cardiovascular  and  diagnostic  in  the  Brain Stem , Physol.No.290,   Vol 72.1994.
[2]Guyton.,A  C.,  dan  E.  Hall,Jhon., Buku  Ajar FisiologiKedokteran , terjemahanIrawatiSetiawan,
PenerbitBukuKedokteran EGC, Jakarta.
1988
[3] Widodo, Th. Sri., Akuisisi, Pengolahan dan Analisis Isyarat Suara Jantung . Forum Teknik  UGM Volume : XXX No. 3., 2006. [4]   Candy, Liem, 1997, Artificial Neural
Network–Based Method of Screening Heart Murmurs in Children , University of Colorado Health Science Center, the Children’s Hospital, Colorado.1997
[5]Prabowo,cipto., Reduksi  Derau  menggunakan Sistem  Adaptif  Dengan  Metode  Prediksi Pada  Sinyal  EKG ,  Tesis  Program  Studi Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik  UGM, Yogyakarta,2005.
[6]  Agustinus,  AndiSantoso., Anatomi  Fisiologi Sistem Pernapasan dan Sistem Koardiovaskuler , Penerbit Buku Kedokteran EGC, Jakarta, 1999 [7]ChanyLany, 1997, Classification
of
arrhythmic
events in ambulatory
elcetrocardiogram,  using  artificial  neural networks . Comput Biomed . 28:1305–1318 . [8]  Hasan,Chasrun, Analisis Elektrokardiogram menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Untuk  Mendeteksi  Kondisi  Jantung ,  Tesis Program  Studi  Teknik  Elektro,  Fakultas Teknik UGM, Yogyakarta.2002
[9]  Sultono,  Arif.,  Thomas  Sri  widodo.,dan MaesajiCokronagoro.,  Analisis Klasifikasi Sinyal EKG Berbasis Wavelet dan Jaringan Syaraf  Tiruan ,  JNTETI,  Vol.  1.  No.  3
November 2012
[10] Jumnahdi, muhammad., Pembedaan Isyarat Jantung Normal Abnormal Berbasis
Jaringan  Syaraf  Tiruan  LVQ .  Prosiding Seminar  Nasional  Universitas  Wangsa Manggala Yogyakarta, 11 Nov. 2006
[11]    Oswari, Jonathan ., dan W.D Tuner, Richard.,  Ronald Gold, 1995, Auskultasi Jantung , terjemahan, Penerbit Buku Kedokteran EGC, Jakarta.
[12]Kraus, Thomas P., dan Loren Shure., John N Little., Signal Processing Toolbox for Use with Matlab ., The Mat Work Inc., USA.,1994.
[13] Kosko, B., Neural Networks and Fuzzy Systems , Prentice Hall,NewJersey, 1992 [14]Mitra, Sanjit K ., Digital Signal ProsessingLaboratory  Using  MATLAB , McGraw Hill, Singapore,200.
.