ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Klasifikasi Sinyal EKG menggunakan Ciri Statistik dan Parameter Hjorth dengan SVM dan k-NN
INUNG WIJAYANTO 1 , ANNISA HUMAIRANI 2 , ACHMAD RIZAL 3 , SUGONDO
HADIYOSO 4
1,2,3 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Bandung 4 Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom, Bandung Email: iwijayanto@telkomuniversity.ac.id
Received 31 Juli 2021 | Revised 24 Agustus 2021 | Accepted 16 September 2021

## ABSTRAK
Sinyal elektrokardiogram (EKG) dapat dianalisis dengan memperhatikan bentuk, durasi, dan irama. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah metode ekstraksi ciri sinyal  EKG  dengan  menggunakan  parameter  Hjorth  dan  ciri  statistik.  Kedua parameter tersebut diaplikasikan untuk mengekstrak ciri-ciri dari rekaman suara sinyal EKG. Terdapat tiga kondisi rekaman sinyal EKG yang menjadi masukan dari sistem, kondisi normal, atrial fibrillation (AF), dan congestive heart failure (CHF). Set  ciri  rekaman  EKG  yang  didapatkan  kemudian  diklasifikasikan  dengan menggunakan metode support vector machine (SVM) dan k-Nearest Neighbor (k- NN) untuk dibandingkan performansinya. Hasil pengujian menggunakan semua ciri sebagai prediktor menunjukkan bahwa usulan sistem mampu memberikan akurasi sebesar 100%.  Sementara itu  pada  skenario  reduksi  ciri  dimana hanya dua  ciri yaitu skewness  dan complexity, performansi  sistem tidak  berkurang. Komparasi dengan  beberapa  studi  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  usulan  metode  lebih unggul dalam hal akurasi deteksi dan jumlah ciri yang digunakan.
Kata kunci : EKG, atrial fibrillation, congestive heart failure, Hjorth, SVM, k-NN

## ABSTRACT
An  electrocardiogram  (ECG)  signal  can  be  analyzed  by  paying  attention  to  its shape, duration, and rhythm. In this study, feature extraction for ECG signals is applied  using  the  Hjorth  parameter  and  statistical  characteristics.  These  two parameters  are  applied  to  extract  the  characteristics  of  the  ECG  signal  sound recording. There  are  three  conditions  of  ECG  signal  recording  that  are used  as input  for  the  system.  They  are  normal  conditions,  atrial  fibrillation  (AF),  and congestive heart failure (CHF).  The set  of  ECG recording  features  are  classified using the support vector machine (SVM) and k-Nearest Neighbor (k-NN) methods. The  test  results  using  all  features  show  that  the  proposed  system  can  achieve 100% of accuracy. On the other hand, by reducing the feature using only skewness and  complexity,  the  system’s  performance  is  not  reduced.  Comparative  studies with  several  previous  studies  show  that  the  proposed  method  is  superior  in detection accuracy and the number of features used.
Keywords : ECG, atrial fibrillation, congestive heart failure, Hjorth, SVM, k-NN

## 1. PENDAHULUAN
Sinyal elektrokardiogram (EKG) mencerminkan aktivitas listrik otot jantung. Sinyal EKG terkait dengan berbagai proses kimia, listrik, dan mekanis yang saling terkait dan kompleks yang ada di  dalam  jantung (Abo-Zahhad,  dkk,  2014) .  Sinyal  EKG  mengandung  banyak  informasi diagnostik  yang  berharga  seperti  penggambaran  fungsi  jantung  dan  sistem  sirkulasi  atau sistem  saraf (Kærgaard,  dkk,  2016) .  Sinyal  EKG  dianalisis  berdasarkan  irama,  durasi, orientasi, dan bentuk (Agrawal & Gupta, 2013). Setiap perubahan bentuk, irama, durasi, dan  bentuk  mengisyaratkan  adanya  kelainan  pada  jantung.  Kelainan  jantung  dikenali  oleh dokter ahli jantung berdasarkan keahlian dan pengalamannya. Dengan kemajuan teknologi pengolahan  sinyal  digital  maka  dikembangkan  berbagai  metode  untuk  mengenali  kelainan jantung berdasarkan sinyal EKG secara otomatis.
Sinyal  EKG  telah  menjadi  subjek  penelitian  selama  bertahun-tahun (Gacek  &  Pedrycz, 2012) . Beberapa yang menjadi fokus dari penelitian sinyal EKG adalah pengurangan derau, deteksi  gelombang,  dan  ekstraksi  ciri.  Pengurangan  derau  ditujukan  untuk  menghilangkan sinyal  lain  yang  mengganggu  sinyal  EKG  seperti  sinyal  otot,  interferensi  frekuensi  rendah, interferensi tegangan jala-jala, dan interferensi elektromagnetik (Luo & Johnston, 2010) . Deteksi  gelombang  ditujukan  untuk  mengidentifikasi  gelombang  tertentu  pada  sinyal  EKG sebagai fase pembentukan sinyal EKG seperti gelombang  P, deteksi QRS, dan deteksi segmen ST (Pal & Mitra, 2012) . Ekstraksi ciri pada sinyal EKG ditujukan untuk mengurangi dimensi sinyal EKG supaya lebih mudah digunakan untuk memudahkan klasifikasi sinyal EKG. Proses ekstraksi  ciri  dapat  dikategorikan  ke  dalam  empat  kategori  pengolahan  data:  (a)  berbasis waktu,  (b)  berbasis  frekuensi,  (c)  berbasis  waktu-frekuensi,  dan  (d)  nonlinier (Hagiwara dkk., 2018) . Proses  ekstraksi ciri  berbasis  waktu  diantaranya  adalah Principal  Component Analysis  (PCA),  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA),  dan  Independent  Component  Analysis (ICA) (Joy, dkk, 2013) . Ekstraksi ciri berbasis frekuensi biasanya menggunakan Fast Fourier Transform  (FFT)  untuk  mengubah  sinyal  dari  sinyal  EKG  dari  domain  waktu  ke  domain frekuensi. Sementara itu, analisis berbasis frekuensi waktu diantaranya menggunakan Sort- Time  Fourier  Transform  (STFT)  atau  Stockwell  transform  (S-transform) (Pratiwi,  dkk, 2020) .  Analysis  sinyal  EKG  menggunakan  pendekatan  non-linear  seperti  menggunakan entropy (Chen,  dkk.,  2013)  (Rizal  &  Wijayanto,  2019) atau  dimensi fractal (Mercy Cleetus & Singh, 2014) (Ruiz-Padial & Ibáñez-Molina, 2018) juga  dapat digunakan untuk mendapatkan karakteristik kuantitatif sinyal EKG.
Penelitian  ini  mengembangkan  metode  ekstraksi  ciri  sinyal  EKG  dengan  menggunakan parameter Hjorth  dan  ciri  statistik.  Set  ciri  tersebut  kemudian  digunakan  sebagai  masukan klasifikasi sinyal EKG menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan k-Nearest Neighbor (k-NN). Kondisi sinyal EKG yang diolah merupakan sinyal EEG yang terdiri dari tiga kelas data, yaitu kondisi normal, atrial fibrillation (AF), dan congestive heart failure (CHF). Dari penelitian ini diharapkan dapat diketahui ciri apa yang menghasilkan akurasi tertinggi untuk klasifikasi sinyal EKG secara otomatis.

## 2. MATERIAL DAN METODE

## 2.1 Set Data Sinyal EKG
Set data sinyal EKG bersumber dari basis data MIT-BIH yang secara resmi tersimpan di basis data  Physionet (Physionet.org,  2010) . Normal  Sinus  Rhythm  (NSR),  Congestive  Heart Failure (CHF), dan Atrial Fibrillation (AF) merupakan tiga kelas yang digunakan dari database
MIT-BIH.  Data  sinyal  EKG  dari  masing-masing  kelas  berjumlah  50  data  dengan  frekuensi cuplikan 250 Hz dan panjang 2-3 detik QSR. NSR menyatakan kondisi normal, sementara AF dan CHF menyatakan kondisi tidak normal. Perbedaan dari sinyal AF dan CHF terletak pada penyebabnya.  Sinyal  kelas  AF  disebabkan  oleh  degenerasi atrial  sehingga  ritme  tidak beraturan.  Sementara  itu,  sinyal  kelas  CHF  muncul  saat  jantung  tidak  mampu  memompa jantung secara efektif dan banyaknya darah yang tersalurkan kurang dari kebutuhan tubuh (Schuster, dkk, 2002) (Al-khatib, dkk, 2013). Gambar 1 menunjukkan sampel dari setiap kelas sinyal EKG pada MIT-BIH database.
Setiap  data  di database  MIT-BIH  memiliki  komponen  DC  yang  harus  dihilangkan  terlebih dahulu. Lalu, dilakukan proses normalisasi amplitudo sinyal. Perhitungan untuk menghilangkan komponen DC ( dc s ) dan normalisasi ( norm s ) ditulis secara matematis pada Persamaan (1) dan (2), secara berurutan.
        N i dc n s N n s s 1 1 (1)   dc dc norm s s n s max 
(2)
dengan   n s adalah  sinyal  EKG  sebagai  sinyal  masukan, N adalah  jumlah  sinyal,  dan dc s adalah  sinyal  tanpa  komponen  DC,  dan   n s norm adalah  sinyal  ternormalisasi  dengan  nilai antara -1 dan +1.
Gambar 1. Sampel Sinyal EKG Kelas AF, CHF, dan NSR.

## 2.2 Ciri Statistik
Ciri statistik memiliki kemampuan untuk mengekstrak variabilitas yang ada di dalam sinyal EKG (Bavkar,  dkk,  2019). Penggunaan  ciri  statistik  bertujuan  untuk  menangkap  informasi penting dengan dimensi data yang tetap rendah (Alickovic, dkk, 2018) . Pada penelitian ini, digunakan lima jenis ciri statistik, yaitu mean (  ) , variance ( 2  ), skewness ( sk ), kurtosis ( ku ), dan entropi ( ( ) H s ), yang mengekstrak   n s norm dengan Persamaan (3)-(7) berikut
   N i norm i s N 1 1  (3)
 
    N i norm i s N 1 2 2 2 1   (4)   3 1 3 1       N i norm i s N sk (5)   4 1 4 1       N i norm i s N ku (6)
      n i norm norm i i s P s P S H 1 2 ) ( log ) ( (7)
Dimana  adalah standar deviasi (Esmael, dkk, 2013) .

## 2.3 Parameter Hjorth
Parameter  Hjorth,  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  B.  Hjorth,  berguna  untuk  mengukur karakteristik sinyal EKG (Hjorth, 1970) . Parameter Hjorth terdiri dari activity ( ac ), mobility ( mob ), dan complexity ( com ) yang menghitung daya sinyal, rata-rata frekuensi sinyal, dan perubahan  di  frekuensi,  secara  berurutan.  Dalam  menghitung  ketiga  parameternya,  Hjorth menggunakan parameter variance sehingga kompleksitas komputasinya menjadi rendah dan tetap  memperoleh  informasi  spektrum  frekuensi  yang  terdapat  di  sinyal  EKG (Patil,  dkk, 2016) . Persamaan parameter Hjorth ditunjukkan pada Persamaan (8)-(10).
2 0   ac (8) 2 0 2 1    mob (9)
          2 1 2 2 2 1 n n n n com    
(10)
dengan 2 0  adalah variance dari sinyal   n s norm , 2 1  adalah turunan pertama dari variance, dan n adalah orde. Orde yang digunakan pada penelitian sama dengan satu karena kemiripan sinyal dapat diukur dengan baik (Hjorth, 1973) .

## 2.4 Cross Validation
Cross  Validation  (CV) digunakan untuk  mengoptimasi  classifier  dalam  mengevaluasi kinerja sistem model (Abbaszadeh, dkk, 2019) . Sistem model dilatih dan diuji sebanyak k kali dan diperoleh  akurasi  rata-rata.  Nilai k ditentukan  pada k -fold  CV.  Nilai k yang  berbeda menghasilkan  nilai  akurasi  yang  berbeda  di  setiap  jalannya  program.  Meskipun  begitu, perubahan nilai akurasi tidak berbeda jauh. Penelitian ini menggunakan 5-fold CV dan 10-fold CV yang berarti sistem model dilatih dan diuji sebanyak 5 dan 10 kali.

## 2.5 Support Vector Machine (SVM)
Metode Support Vector Machine (SVM) dikemukakan oleh Vapnik sekitar tahun 1992 untuk melakukan klasifikasi dua kelas (Cortes & Vapnik, 1995) . Pada perkembangannya, metode ini kemudian dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi kelas banyak. Proses utama yang
dilakukan oleh  SVM  adalah dengan  memisahkan  dua  kelompok  data  menggunakan sebuah vector  space  yang  disebut  dengan  hyperplane.  Terdapat  dua  jenis  SVM,  yaitu  linier  dan nonlinier, keduanya dibedakan melalui jenis fungsi kernel, diantaranya Radial Basis Function (RBF) dan polinomial.
Jika  sebuah  set  data  yang  diekspresikan  dengan ( , ), 1, 2,3,... i i x y i l  , N x R  ,  dimana
  1, 1 i y    adalah identitas dari tiap kelas. Fungsi diskriminan dari SVM ditunjukkan pada Persamaan (11).
  ( ) 1 0, 1, 2,3,...,
i i y w x b i l      (11)
Dengan menggunakan pengali Lagrange, Persamaan tersebut dapat diubah menjadi sebuah fungsi objektif sebagaimana ditunjukkan pada Persamaan (12).
, 1 1 1 min   ( ) ( , ) 2 l l i j i j i j i i j i Q a a a y y K x x a        (12)
Dimana i a adalah  pengali  Lagrange, K adalah  fungsi  kernel  yang  digunakan  untuk perhitungan yang dijabarkan pada Persamaan (13)
  2 2 exp ( , ) i i a a
K a a g    (13)
Penelitian  ini  menggunakan  tiga  buah  kernel  SVM  yaitu  kernel  linier,  polinomial  dan  RBF. Persamaan tiap kernel secara berurutan ditunjukkan oleh Persamaan (14-15)
( , ) T i i K a a a a  (14)   ( , ) 1 d T i i
K a a a a  
(15)
  2 2 2 ( , ) exp / i i
K a a a a     (16)

## 2.6 k-Nearest Neighbor (K-NN)
Metode  k-Nearest  Neighbour  (k-NN)  merupakan  salah  satu Instance-Based  Learning  (IBL) yang tidak membutuhkan proses pembelajaran dari data latih. Proses ini diganti dengan secara langsung mengambil keputusan berdasarkan sejumlah data dari tetangga yang memiliki jarak yang mirip dengan pola data masukan. k-NN mencari pola sebanyak k yang memiliki jarak terdekat  dengan  masukan  dengan  melakukan voting (Suyanto,  2018). Ilustrasi  proses klasifikasi k-NN dengan 3 k  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Ilustrasi Klasifikasi k-NN dengan k=3

## 2.7 Evaluasi Performansi
Performansi dari sistem yang dibangun dikuantifikasi dengan menggunakan tiga parameter utama, yaitu akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas. Ketiga parameter tersebut dihitung dengan memperhatikan nilai positif betul (PB), negatif betul (NB), positif salah (PS), dan negatif salah (NS).
sensitivitas 100 PB NB NS    (17)
spesifisitas 100 NB NB NS    (18) akurasi 100 PB NB PB NB PS NS       (19)

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Gambar  3  menunjukkan  sinyal  EKG  setelah  dilakukan  normalisasi  sehingga  sinyal  tersebut mempunyai rentang amplitudo dari -1 hingga 1 mV. Proses normalisasi ini tidak mengubah bentuk dasar sinyal namun dapat menurunkan deviasi ciri inter-kelas sinyal EKG. Sinyal EKG yang telah dinormalisasi kemudian dihitung cirinya menggunakan analisis statistik dan Hjorth parameter. Total ciri yang dihasilkan dari tahap ekstraksi ciri adalah delapan ciri kuantitatif. Hasil rata-rata ciri setiap kelas sinyal EKG untuk masing-masing parameter dalam bentuk grafik disajikan  pada  Gambar  4.  Dari  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  ciri  masing-masing  kelas mempunyai  nilai  kuantitatif  yang  berbeda  satu  sama  lain.  Nilai overlap  antar  kelas  juga cenderung rendah ditunjukkan dengan nilai standar deviasi yang kecil. Jika kita menyoroti ciri skewness, sinyal CHF mempunyai perbedaan signifikan dengan dua sinyal lainnya. Skewness pada CHF bernilai negatif sedangkan dua kelas EKG lainnya bernilai positif. Dengan demikian, hasil ini memberikan dugaan awal bahwa pada proses klasifikasi akan menghasilkan akurasi tinggi. Vektor ciri yang di- generate kemudian menjadi predictor pada proses klasifikasi.
Gambar 3. Sinyal EKG Mentah dan Sinyal EKG Ternormalisasi

## Gambar 4. Rata-rata Ciri untuk Masing-masing Kelas Sinyal EKG
Tahap berikutnya dilakukan evaluasi performa usulan metode dengan melakukan klasifikasi menggunakan SVM dan k-NN. Cross validation diterapkan pada pengujian ini mencakup 5 dan 10 cross validation dalam membagi data latih dan data uji. Beberapa skenario pemilihan kernel pada  SVM  dan  variasi  jumlah  k  pada  k-NN  juga  diaplikasikan  untuk  mengetahui  performa terbaik. Hasil uji kinerja dari sistem ini berupa grafik Receiver Operating Characteristic (ROC) dan akurasi A dalam bentuk confusion matrix.
Grafik ROC untuk masing-masing kelas disajikan pada Gambar 5. Dapat dilihat bahwa nilai positif salah ditunjukkan pada sumbu x, sedangkan nilai positif betul pada sumbu y. Semakin dekat bentuk kurva ROC ke arah kiri dan batas atas area ROC, maka semakin akurat kinerja classifier.  Dari  seluruh  grafik  ROC  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  ini  mempunyai  kinerja sangat baik, diindikasikan dengan area ROC pada koordinat (0,1). Prediksi kelas benar adalah 1  dan  prediksi  kelas  salah  adalah  0.  Sementara  itu,  hasil  evaluasi  performa  dalam  bentuk akurasi sebagaimana disajikan pada Tabel 1, memberikan nilai akurasi prediksi hingga 100%
-5 0 5 10 15 20 25 30 AF CHF NSR
menggunakan SVM dengan kernel linear dan RBF dan k-NN untuk semua k. Hasil confusion matriks ditunjukkan pada Gambar 6.
0.02 0.00 0.00 1.00 1.00 0.623 Ti ng ka t P os iti f B en ar (S en si tif ita s) Tingkat Positif Salah (1-spesifisitas) (a) 0.02 0.00 0.00 1.00 1.00 0.675 Ti ng ka t P os iti f B en ar (S en si tif ita s) Tingkat Positif Salah (1-spesifisitas) (b) 0.02 0.00 0.00 1.00 1.00 0.724 Ti ng ka t P os iti f B en ar (S en si tif ita s) Tingkat Positif Salah (1-spesifisitas) (c)
Gambar 5. Grafik Receiver Operating Characteristic (ROC) (a) AF (b) CHF (b) NSR

## Tabel 1. Akurasi Klasfikasi
Classifier Cross Validation Akurasi (%) SVM Linear 5 100 RBF 100 Polinomial 99.33 Linear 10 100 RBF 100 Polinomial 99.33 k-NN k=1 5 100 k=3
100
k=5 100 k=1 10 100
k=3 100
k=5 100

## Gambar 6. Confusion Matrix
Evaluasi  performa  usulan  sistem  juga  dilakukan  dengan  mereduksi  jumlah  ciri.  Tujuannya adalah  mendapatkan  performa  terbaik  dengan  menggunakan  jumlah  ciri  yang  sedikit. Sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 4, secara visual antar kelas mempunyai perbedaan ciri signifikan khususnya pada ciri skewness, kurtosis, entropy, mobility, dan complexity. Oleh karena itu, pada skenario ini diambil dua ciri dimana masing-masing mewakili ciri statistik dan Hjorth. Dari sini diperoleh enam pasang vektor ciri sebagaimana disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Skenario Reduksi Ciri
Skenario Reduksi Ciri Ciri atau prediktor A skewness - mobility B skewness - complexity C kurtosis - mobility D kurtosis - complexity E entropy - mobility F entropy - complexity
Tabel 3. Hasil Uji Performa dalam Skenario Reduksi Jumlah Ciri
Skenario Classifier CV Akurasi (%) Skenario Classifier CV Akurasi (%) A SVM Linear 5 97,4 D
SVM Linear 5 92,6 RBF 94,7 RBF 92,6 Polinomial 94,7 Polinomial 94,6 Linear 10 98,7 Linear 10 91,9 RBF 94 RBF 94 Polinomial 94,7 Polinomial 94 k- NN k=1
5 98,7 k-
NN k=1 5 99,3 k=3 98,7 k=3 98,7 k=5 98 k=5 98 k=1 10 97,4 k=1 10 99,3 k=3 98,7 k=3 97,3 k=5 98 k=5 98
B
SVM Linear
5
100 E
SVM Linear 5 95,3 RBF 100 RBF 94,6 Polinomial 99,3 Polinomial 98,7 Linear 10 100 Linear 10 95,4 RBF 100 RBF 96 Polinomial 99,3 Polinomial 98,7 k- NN k=1 5
100 k- NN
k=1 5 97,3 k=3 100 k=3 96 k=5 100 k=5 96 k=1 10 100 k=1 10 97,4 k=3 100 k=3 97,4 k=5 100 k=5 96
C
SVM Linear
5 84,8 F SVM
Linear 5 93,2 RBF 85,6 RBF 94,6 Polinomial 91,9 Polinomial 96,2 Linear 10 86,3 Linear 10 93,2 RBF 86,3 RBF 96,7 Polinomial 91,9 Polinomial 96 k- NN k=1
5 91,3
k-
NN k=1 5 96,7 k=3 90 k=3 96,7 k=5 90,7 k=5 96,7 k=1 10 92 k=1 10 96,7 k=3 91,3 k=3 96,7 k=5 90,7 k=5 97,3
Tabel 4. Perbandingan dengan Studi Sebelumnya Studi Metode Jumlah Ciri Akurasi (%) (Rizal & Suryani, 2008) Dekomposisi paket wavelet, K- means 32 94,4 (Hadiyoso & Rizal, 2017) Multiskala complexity, K- NN/MLP 5 94 (Estananto, 2018) Renyi Entropy, SVM 3 100 Studi ini Statistik, Hjorth, SVM + K-NN 2 100
Tabel 3 menyajikan hasil uji performa untuk masing-masing skenario yang diusulkan. Hasil uji  performa  sistem  dengan  mereduksi  ciri  memberikan akurasi 100%  dicapai oleh skenario B. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh skenario B ini sama dengan Tabel 1 dimana seluruh ciri sebagai prediktor. Dengan dua ciri yaitu skewness dan complexity, metode yang diusulkan mampu menghasilkan akurasi terbaik 100%. Studi ini berhasil mengungguli studi yang diusulkan sebelumnya (Rizal & Suryani, 2008) (Hadiyoso & Rizal, 2017) (Estananto, 2018) , dalam hal jumlah ciri yang digunakan dan akurasi. Ringkasan  perbandingan  studi  disajikan  pada  Tabel  4.  Jika  usulan  sistem  ini diaplikasikan maka k-NN lebih dipilih dengan mempertimbangkan sumber daya memori dan kompleksitas algoritma. Nilai k = 1 dapat menjadi pilihan terbaik jika diinginkan sumber daya paling sederhana.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dibuat  sebuah  sistem  untuk  klasifikasi  sinyal  EKG menggunakan pendekatan ciri statistik dan Hjorth parameter. Sinyal EKG yang diklasifikasikan terdiri dari Normal Sinus Rythim (NSR), Congestive Heart Failure (CHF), dan Atrial Fibrillation (AF). Ekstrasi ciri statistik dan Hjorth memberikan nilai perbedaan antar kelas signifikan dan nilai  overlap  yang  rendah.  Dalam  menguji  kekokohan  usulan  metode,  dilakukan  validasi performa  menggunakan  SVM  dan  k-NN  yang  dikombinasikan  dengan  5-CV  dan  10-CV. Skenario lainnya adalah penggunaan seluruh ciri dan pemilihan ciri sebagai prediktor. Hasil pengujian  menggunakan  semua  ciri  sebagai  prediktor  menunjukkan  bahwa  usulan  sistem mampu memberikan akurasi 100%. Hasil ini dicapai menggunakan k-NN untuk semua nilai k dan SVM dengan kernel linier dan RBF. Sementara itu pada skenario reduksi ciri dimana hanya dua  ciri  yaitu skewness  dan  complexity,  sistem  masih  dapat  memberikan  akurasi  klasfikasi 100%.  Studi  komparasi  dengan  beberapa  studi  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  usulan metode lebih unggul dalam hal akurasi deteksi dan jumlah ciri yang digunakan. Usulan metode ini diharapkan dapat digunakan untuk data EKG yang lebih besar dan jumlah kelas yang lebih banyak.  Pada  masa  mendatang  dapat  diaplikasi  untuk  deteksi  otomatis  sehingga    dapat membantu diagnosa klinis.

## DAFTAR RUJUKAN
Abbaszadeh, B., Haddad, T. dan Yagoub, M. C. E. (2019). Probabilistic prediction of Epileptic
Seizures  using  SVM. 2019  41st  Annual  International  Conference  of  the  IEEE Engineering  in  Medicine  and  Biology  Society  (EMBC).  IEEE,  3442–3445.  doi: 10.1109/EMBC.2019.8856286.
Abo-Zahhad, M., Ahmed, S. M. dan Abbas, S. N. (2014). Biometric authentication based on
PCG and ECG signals: Present status and future directions. Signal, Image and Video Processing, 8(4), 739–751. doi: 10.1007/s11760-013-0593-4.
Agrawal, S. dan Gupta, A. (2013). Fractal and EMD based removal of baseline wander and powerline interference from ECG signals. Computers in Biology and Medicine, 43(11),
1889–1899. doi: 10.1016/j.compbiomed.2013.07.030.
Al-khatib, S. M., Lapointe, N. A. dan Chatterjee, R. (2013). Treatment of Atrial. Comparative Effectiveness Review, (119).
Alickovic,  E.,  Kevric,  J.  dan  Subasi,  A.  (2018).  Performance  evaluation  of  empirical  mode decomposition,  discrete  wavelet  transform,  and  wavelet  packed  decomposition  for automated epileptic seizure detection and prediction. Biomedical Signal Processing and Control, 39, 94–102. doi: 10.1016/j.bspc.2017.07.022.
Bavkar, S., Iyer, B. dan Deosarkar, S. (2019). Detection of Alcoholism: An EEG Hybrid Features and Ensemble  Subspace K-NN Based  Approach. Lecture Notes  in Computer  Science (including  subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics). Springer International Publishing, 161–168. doi: 10.1007/978-3-030- 05366-6_13.
Chen, Y. dkk. (2013). ECG quality evaluation based on wavelet multi-scale entropy. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 48(1), 254–259.
Cortes, C. dan Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning, 20(3), 273– 297. doi: 10.1007/BF00994018.
Esmael, B., Fruhwirth, R. K. dan Thonhauser, G. (2013). A Statistical Features Based Approach for Operations Recognition. Drilling Time Series, 5, 4545.
Estananto, N. (2018). Klasifikasi Sinyal Elektrokardiogram Menggunakan Renyi Entropy. Jurnal Elektro dan Mesin Terapan, 4(2), 11–18. doi: 10.35143/elementer.v4i2.2139.
Gacek, A. dan Pedrycz, W. (2012). ECG Signal Processing, Classification,and Interpretation: A comprehensive framework of Computational Intelligence. Springer London.
Hadiyoso, S. dan Rizal, A. (2017). Electrocardiogram signal classification using higher-order complexity  of  hjorth  descriptor. Advanced  Science  Letters,  23(5),  3972–3974.  doi:
10.1166/asl.2017.8251.
Hagiwara, Y. dkk. (2018). Computer-aided diagnosis of atrial fibrillation based on ECG Signals:
A review, Information Sciences, 467, 99–114. doi: 10.1016/j.ins.2018.07.063.
Hjorth, B. (1970). EEG analysis based on time domain properties. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 29(3), 306–310. doi: 10.1016/0013-4694(70)90143-4.
Hjorth,  B.  (1973).  The  physical  significance  of  time  domain  descriptors  in  EEG  analysis.
Electroencephalography  and  Clinical  Neurophysiology,  34(3),  321–325.  doi:
10.1016/0013-4694(73)90260-5.
Joy, R., Acharya, U. R. dan Choo, L. (2013). ECG beat classification using PCA , LDA , ICA and Discrete Wavelet Transform. Biomedical Signal Processing and Control, 8(5), 437–448.
doi: 10.1016/j.bspc.2013.01.005.
Kærgaard, K., Jensen, S. H. dan Puthusserypady, S. (2016). A comprehensive performance analysis of EEMD-BLMS and DWT-NN hybrid algorithms for ECG denoising. Biomedical Signal Processing and Control, 25, 178–187. doi: 10.1016/j.bspc.2015.11.012.
Luo,  S.  dan  Johnston,  P.  (2010).  A  review  of  electrocardiogram  filtering. Journal  of Electrocardiology, 43(6), 486–496. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2010.07.007.
Mercy  Cleetus,  H.  M.  dan  Singh,  D.  (2014).  Multifractal  application  on  electrocardiogram’,
Journal  of  Medical  Engineering  &  Technology,  38(1),  55–61.  doi:
10.3109/03091902.2013.849298.
Pal, S. dan Mitra, M. (2012). Empirical mode decomposition based ECG enhancement and QRS detection. Computers  in  Biology  and  Medicine,  42(1),  pp.  83–92.  doi:
10.1016/j.compbiomed.2011.10.012.
Patil,  A.,  Deshmukh,  C.  dan  Panat,  A.  R.  (2016).  Feature  extraction  of  EEG  for  emotion recognition  using  Hjorth  features  and  higher  order  crossings. 2016  Conference  on Advances  in  Signal  Processing  (CASP).  IEEE,  (pp.  429–434).  doi: 10.1109/CASP.2016.7746209.
Physionet.org (2010) ECG Database.
Pratiwi, D. A., Rizal, A. dan Magdalena, R. (2020).‘Aplikasi Stockwell Transforms dan K-Nearest
Neighbor untuk Klasifikasi Sinyal Elektrokardiogram. AITI: Jurnal Teknologi Informasi, 17(1), 22–32.
Rizal,  A.  dan  Suryani, V.  (2008).  Pengenalan  Signal  EKG  Menggunakan Dekomposisi Paket Wavelet  dan  K-Means  Clustering. Proceeding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Inofrmasi 2008(SNATI 2008), (pp. 5–8).
Rizal, A. dan Wijayanto, I. (2019). Classification of premature ventricular contraction based on
ECG signal using multiorder rényi entropy. Proceeding - 2019 International Conference of Artificial Intelligence and Information Technology, ICAIIT 2019, (pp. 225–229). doi:
10.1109/ICAIIT.2019.8834590.
Ruiz-Padial, E. dan Ibáñez-Molina, A. J. (2018). Fractal dimension of EEG signals and heart dynamics  in  discrete  emotional  states. Biological  Psychology,  137,  42–48.  doi:
10.1016/j.biopsycho.2018.06.008.
Schuster, J. L. dkk. (2002). Living with Advanced Congestive Heart Failure : A Guide for Family Caregivers.
Suyanto. (2018). Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut. Informatika Bandung.