## Ekstraksi Ciri Sinyal EKG Aritmia Menggunakan Gelombang Singkat Diskrit
Ig R. Haryosuprobo 1 , Yohanes Sugiarto 2 , FX Suryadi 3
1,2, Program Studi Teknik Mekatronika
3 Program Studi Teknik Perancangan Mekanik dan Mesin, Politeknik ATMI Surakarta, Jl. Mojo No. 1 Surakarta 57145
1 haryo_probo@yahoo.com, 2 yohanessugiarto@yahoo.com, 3 fx_suryadi@atmi.ac.id

## Ringkasan
Angka  kematian  akibat  penyakit  jantung  terutama  penyakit  jantung  koroner  tergolong sangat  tinggi.  Oleh  karena  itu,  deteksi  dan  penanganan  dini  penyakit  jantung  ini  dapat mencegah  kerusakan  permanen  pada  jaringan  jantung.Sinyal  EKG  yang  sama,  yang diperoleh  dari  elektrokardiograf  dapat  diinterpretasikan  berbeda-beda  oleh  para  dokter. Hal  itu  disebabkan  karena  ragam  penyakit  jantung  yang  sangat  banyak  sehingga  untuk mendiagnosa  dengan  tepat  kelainan  jantung  tertentu  seorang  dokter  harus  memiliki keahlian khusus serta pengalaman yang memadai.
Pada  penelitian  ini  akan  diimplementasikan  Ekstraksi  Sinyal  EKG  Aritmia  Menggunakan Gelombang Singkat Diskrit. Jenis pola jantung yang akan diteliti meliputi jantung Normal, Atrial  Fibrilation,  Ventricular  Takikardia,  Ventricular  Fibrilation, serta    Penyakit  Jantung Koroner (PJK). Tahap  pertama  penelitian  adalah preprocessing yang    meliputi  penghapusan  derau  dan normalisasi  sinyal.  Tahap kedua  adalah  ekstraksi  ciri  menggunakan  dekomposisi  wavelet, sedangkan  tahap  selanjutnya  adalah  identifikasi  sinyal  EKG  menggunakan  JST backpropagation .  Tahapan-tahapan  tersebut  berlaku  untuk  proses  pelatihan  maupun  proses pengujian.  Data  penelitian  terdiri  atas  data  riil  berupa  grafik  rekaman  EKG  dan  data simulasi yang diambil dari MIT-BIH database .
Hasil  simulasi  menunjukkan  akurasi  jaringan  sebesar  97%  dari  total  187  data.  Akurasi paling baik (100%) dicapai pada EKG Atrial Fibrillation , sedangkan akurasi terendah (79%) yaitu saat mengenali EKG Ventricular Fibrillation
Kata kunci: JST Backpropagation , EKG, ekstraksi ciri, wavelet

## 1. Pendahuluan
Sinyal  EKG  adalah  sinyal  listrik  yang  dihasilkan  oleh  aktifitas  kelistrikan  jantung. Kelainan  dari  fungsi  jantung    seseorang  dapat  dilihat  dari  rekaman  sinyal  EKG  ini. Seorang  ahli  jantung  menilai  rekaman  sinyal  EKG  dari  bentuk    gelombang,  durasi, orientasi sinyal, dan irama sinyal. Penilaian ini relatif subyektif, tergantung dari keahlian dokter  dan  kondisi  pasien.  Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  elektronika  dan berkembangnya  teknik-teknik  pengolahan  sinyal  digital,  banyak  cara  dikembangkan untuk  mengenali  kelainan  jantung  secara  otomatis  melalui  pengenalan  sinyal EKG[1][2][3].  Pengolahan  sinyal  EKG  dapat  dilakukan  pada  domain  waktu,  domain frekuensi  atau  domain  wavelet.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sistem  ekstraksi  ciri
sinyalEKG menggunakan gelombang singkat diskrit yang keluarannya akan dimasukkan ke  JST  backpropagation  untuk  diperoleh  pengelompokan  data  berdasarkan  pola  energi sinyal masing-masing EKG.

## 2. Dasar Teori
Pada  bagian    ini,  akan  dijelaskan  secara  singkat  mengenai  elektrokardiograf  dan sinyal EKG.

## 2.1. Dasar Elektrokardiograf
Elektrokardiograf adalah alat medis yang digunakan untuk merekam beda potensial bioelektrik di permukaan kulit yang dibangkitkan jantung dengan memasang elektroda rekam (Ag/AgCl) pada tempat tertentu di permukaan tubuh.
Sinyal EKG yang dihasilkan dari aktifitas listrik jantung dapat dilihat pada Gambar 1

## Gambar 1. Denyutan jantung menghasilkan grafik EKG[4]
Otot  jantung  terbentuk  dari  serabut  –  serabut  otot  yang  bermuatan  listrik, dikarenakan  adanya  aliran    ion  Natrium  dari  dan  ke  dalam  sel.  Akibat  aliran  ion Natrium  ini,  jantung  mengalami  siklus  depolarisasi  –  repolarisasi  secara  kontinyu sehingga membentuk pola denyutan jantung.
Bioelektrik  jantung  dibangkitkan  oleh      sinoatrial  node  (SA    node)  dan atrioventricular node  (AV  node) kemudian menjalar melalui sel konduksi yang disebut berkas HIS atau serat  purkinje  selanjutnya mengalir ke seluruh bagian jantung sehingga membentuk kompleks sinyal EKG di permukaan tubuh seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik bentukan EKG[5]
Tidak seluruh bagian rekaman EKG memiliki arti klinis dalam penafsirannya. Hanya bagian –  bagian tertentu yang dipakai sebagai dasar penentuan suatu kondisi jantung.
Puncak P disebabkan karena depolarisasi atrium. Q, R, dan S membentuk bersama – sama  kompleks  QRS,  dan  ini  adalah  hasil  dari  depolarisasi  ventrikel.  Setelah  kompleks QRS, menyusul puncak T yang merupakan repolarisasi ventrikel. Peranan dari puncak U tidaklah  begitu  berperanan  yang  berkaitan  dengan  konsentrasi  Kalsium  dan  Kalium dalam  darah.  Terjadinya  puncak  U  ini  kemungkinan  disebabkan  oleh  repolarisasi  dari

## Ekstraksi Ciri Sinyal EKG Aritmia Menggunakan Gelombang Singkat Diskrit
Ig R. Haryosuprobo, Yohanes Sugiarto, FX. Suryadi
serabut  Purkinje. Repolarisasi  atrium  sering tidak jelas terlihat pada EKG disebabkan karena  gelombang  repolarisasi  ini  bersamaan  dengan  depolarisasi    ventrikel    (QRS) sehingga hilang ke dalamnya.
Terdapat  12    nilai  yang  memiliki  arti  klinis  dari  grafik  keluaran  EKG  untuk menentukan kriteria kelainan, yaitu :
1. Irama 7 . Interval Q 2. Frekuensi 8.  Amplitudo R 3. Amplitudo gelombang P 9.  Segmen ST 4. Durasi gelombang P 10. Interval QTc 5. Interval PR 11. Amplitudo T 6. Interval QRS 12. Keteraturan
Gelombang  EKG normal memiliki ciri-ciri sebagai berikut [6]:
1. Gelombang  P  mempunyai  amplitudo  kurang  dari  0,3  mV  dan  perioda  kurang  dari 0,11 detik.
2. Gelombang Q mempunyai amplitudo sebesar minus 25% dari amplitudo gekombang R.
3. Gelombang R mempunyai amplitudo maksimum 3 mV.
4. Gelombang S merupakan defleksi negatif sesudah gelombang R.
5. Kompleks  QRS  terdiri  dari  gelombang  Q,  R  dan  S  yang  memiliki  perioda  0,06-0,10 detik dengan perioda rata-rata 0,08 detik
Gelombang T mempunyai amplitudo minimum 0,1 mV.

## 3. Metode Penelitian
Algoritma  secara  keseluruhan  yang  meliputi  akuisisi,  pengumpulan  data,  pra- pemrosesan dan pemrosesan sinyal EKG dapat dilihat pada Gambar 3.
Data sinyal EKG yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari dua kelompok . Kelompok pertama adalah data riil berupa data rekam EKG yang tercetak dalam kertas grafik  dan  diperoleh  dari  rumah  sakit,  akuisisi  secara  langsung  dari  pasien.  Kelompok kedua berupa data simulasi yang diperoleh dari MIT-BIH database.
Data  mentah  dari  rumah  sakit  maupun  data  hasil  akuisisi  sendiri  merupakan  data cetak  citra  analog  2-D.  Sedangkan  untuk  proses  analisis  menggunakan  komputer diperlukan  data  dalam  bentuk  digital.  Scanning  dilakukan  untuk  memperoleh  data dalam bentuk digital. Scanning dilakukan pada resolusi 600 dpi.
Pra-pemrosesan  terdiri  atas  proses  segmentasi,  transformasi  kawasan  spasial  ke kawasan  waktu,  penyeragaman  frekuensi  cuplik,  analisis  spektral  dan  penghapusan derau.  Analisis  spektral  EKG  bertujuan  untuk  mengetahui  kandungan  frekuensi  akibat interferensi jaringan listrik sebesar 60/50 Hz. Penyeragaman frekuensi cuplik sebesar 300 Hz  agar  dapat  mengambil  frekuensi  maksimum  EKG  yang  direkomendasikan  oleh organisasi AHA, ANSI, dan AAMI, yaitu 150 Hz dalam rentang 0,05 – 150 Hz.
Setelah  diperoleh  data  sinyal  EKG  dalam  kawasan  waktu  1-D  hasil  proses transformasi,  dilakukan  proses  berikutnya  yaitu  penghapusan  derau  akibat  interferensi jaringan  listrik  menggunakan  filter  takik  60  Hz  untuk  data  yang  berasal  dari  MIT-BIH database dan filter takik 50 Hz untuk data riil. Proses berikutnya adalah  menghilangkan baseline wander menggunakan transformasi wavelet diskrit.
Pasien
Perekaman EKG Pengumpulan dan pengelompokan data Scanning Data cetak Citra analog 2-D Segmentasi Transformasi kawasan spasial ke waktu Data file Citra digital MIT- BIH database Download Pengumpulan dan pengelompokan data Isyarat EKG 1-D Normalisasi isyarat Data riil Data simulasi Isyarat EKG 1-D -   Analisis spektral -   Filter takik 60 Hz -  Penyeragaman frek cuplik 300Hz -  Baseline wander removing Ekstraksi ciri
Dekomposisi paket wavelet
Identifikasi dengan
JST - BEP
Gambar 3. Diagram alir metode penelitian
Tahap pemrosesan terdiri atas proses ekstraksi ciri dan identifikasi. Proses ekstraksi ciri  dilakukan  untuk  memperoleh  ciri-ciri  khusus  masing-masing  kasus  serta memberikan  pola  pada  masing-masing  kasus  tersebut.  Proses  ini  dilakukan  dengan metoda  dekomposisi  wavelet  sampai  6  level  dengan  menggunakan  Symlet  8  sebagai mother wavelet. Hasil dekomposisi ini berupa sub-band D 1 sampai D 6 sebagai detil dan A 6 sebagai  aproksimasi.    Dari  hasil  dekomposisi  tersebut  dihitung  energi  rerata  sinyal masing-masing  sub-band  yang  akan  menjadi feature sinyal  EKG  yang  diamati.  Hasilnya berupa matriks 7  1.
Hasil  ekstraksi  ciri  berupa  matriks  7  1  tersebut  selanjutnya  menjadi  masukan  bagi JST Back Error Propagation untuk dilakukan identifikasi menurut pola masing-masing.

## 3.1. Dekomposisi Wavelet
Pada dekomposisi paket wavelet  sinyal dibagi menjadi komponen aproksimasi dan detail. Komponenaproksimasi kemudian dibagi lagi menjadi komponen aproksimasi dan detail, begitu seterusnya sampai dengan level yang diinginkan [1].
X c A 1 c D 1 c A 2 c D 2 c A 3 c D 3
c D 3 c A 3 c D 2 c D 1 c A 3 Length of cD 3 Length of
cD 2 Length of cD 1 Length of of x Length of C: L:

## Gambar 4. Dekomposisi Wavelet
Secara matematis dekomposisi wavelet 3 tingkat dapat dituliskan[4]:
X = cA 1 + cD 1 = cA 2 + cD 2 + cD 1 = cA 3 + cD 3 + cD 2 + cD 1 (1)
Komponen cA 1 dan cD 1 didapat lewat operasi seperti pada Gambar 5.
Lo_D Hi_D Low_pass High_pass F G 2 2 c A 1 c D 1 Downsample Downsample Approximation coefs Detail coefs d Gambar 5. Proses dekomposisi wavelet [1]
Dengan mendekomposisi sinyal EKG, akan diperoleh kompoden detil ( D 1 , D 2 , D 3 , D 4 , D 5 , dan D 6 ) serta aproksimasi ( A 6 ). Masing-masing detil di tiap tingkat dan aproksimasi pada tingkat terakhir (tingkat 6) dihitung energi dekomposisi reratanya sebagai ekstraksi ciri sinyal EKG.Energi dekomposisi rerata detil tiap sub-band E Di dihitung dengan persamaan:
E Di =∑(D i (k)/ND i (2)
dengan ND i adalah jumlah cuplikan D i , k = 1,2 ,… , ND i dan i = 1, 2, …, 6.
Energi dekomposisi rerata aproksimasi A 6 (E A6 ) dihitung dengan persamaan:
E A 6 = ∑( A 6 ( k ) / NA 6 , (3)
dengan NA 6 adalah jumlah cuplikan A 6 dan k = 1,2 ,…, NA 6
Ilustrasi  dekomposisi  sinyal  EKG  6  tingkat  dengan  frekuensi  cuplik  300  Hz  dapat dilihat pada Gambar 6 berikut:
D1 A1 D2 A2 D3 A3 D4 A4 D5 A5 D6 A6 75 – 150 Hz 37,5 – 75 Hz
18,75 – 37,5 Hz 9,375 – 18,75 Hz
4,6875 – 9,375 Hz
2,34375 – 4,6875 Hz 0 – 2,34375 Hz
Gambar 6. Dekomposisi sinyal EKG 6 tingkat, Fs=300 Hz
Masing-masing  energi  rerata  dekomposisi  selanjutnya  dinormalisasi  sehingga  rentang nilainya antara 0 dan 1 dengan persamaan berikut
EN j = E Di / max ( E Di , E A 6 ), j = 1, 2, 3, …, 7 (4)
di mana:
EN j = Energi rerata normalisasi pada dekomposisi ke- j E Di = Energi rerata sinyal detil ke- i ( i = 1, 2, 3, …, 6) E A 6 = Energi rerata sinyal aproksimasi A 6
Energi  rerata  yang  dinormalisasi  dari  tiap  dekomposisi ini  selanjutnya  dipakai  menjadi input jaringan syaraf tiruan back error propagation untuk identifikasi sinyal EKG.

## 3.1. Jaringan Syaraf Tiruan Back Propagation
Jaringan  syaraf  yang  banyak  digunakan  adalah  Back  propagation  Neural  Net.  Dari beberapa  perkiraan,  hampir  90%  aplikasi  berbasis  JST  menerapkan  metode backpropagation.    Jaringan  ini  juga  dikenal  dengan  sebutan    Feedforward  Neural Network [3].
Arsitektur rancangan backpropagation ditunjukkan pada Gambar 7
Lapisan Input Lapisan Tersembunyi
Lapisan Output 1      0      0      0      0 0      1      0      0      0 0      0      1      0      0 0      0      0      1      0

## 0      0      0      0      1
N AF VT VF PJK EN A6 EN D6 EN D5 EN D4 EN D3 EN D2 EN D1
Gambar 7. Arsitektur perancangan JST Backpropagation
Dalam penelitian ini dirancang jaringan  syaraf  seperti  Gambar  7, dengan  7   simpul lapis masukan ( input layer ) karena mapping masukan berupa matriks 7  1 untuk tiap – tiap klasifikasi. Untuk jumlah simpul lapis tersembunyi ( hidden layer ) dirancang  sejumlah 7, menurut  Shibata  dan  Ikeda  [12],  jumlah  neuron  pada  lapisan  tersembunyi  N h pada  JST back error propagation dapat diperkirakan dari jumlah neuron input N i dan jumlah neuron output N o menurut persamaan berikut:
N h = 𝑁 𝑖 𝑁 𝑜 (5)
Kemudian lapis keluaran ( output layer )  berjumlah lima  buah simpul (sejumlah kelas data sinyal EKG yang diteliti).
Dalam  simpul input  layer tidak  terdapat  proses  perhitungan  apapun  hanya melewatkan  masukan  saja,  sedangkan  pada  simpul    hidden  layer    dan    output  layer terdapat perhitungan penjumlahan bobot dan aktivasi.
Fungsi  aktivasi  ( activation  function )  diperlukan  jaringan  untuk  membuat  ketidak- linieran  keluaran  simpul  sehingga  simpul  tidak  hanya  menghasilkan  keluaran  sebagai- mana masukannya. Fungsi lainnya adalah untuk membatasi nilai keluaran pada rentang tertentu.
Fungsi yang umum diterapkan dalam  JST back propagation adalah fungsi  sigmoid binary, yaitu :
F ( x ) = 1 1+e−x (6)
dengan turunan,
f’ ( x ) = F ( x )[1- F ( x )] (7)
Grafik fungsi sigmoid terlihat pada Gambar 8 berikut :
1 F(x) keluaran masukan X F(x) = 1 1 + e -x

## Gambar. 8 Grafik fungsi sigmoid
Terlihat  pada  grafik  diatas  dengan  adanya  fungsi  aktivasi  sigmoid  maka  keluaran simpul akan tidak linier tetapi dalam rentang antara 0 dan 1.
Pada sistem jaringan syaraf tiruan terdapat 2 macam sistem belajar,  yaitu supervised (terbimbing) dan unsupervised (tidak terbimbing).
Dalam  perancangan  penelitian  ini  diterapkan  metode  belajar  terbimbing  karena target keluarannya sudah ditentukan terlebih dahulu.
Sedangkan  target  keluaran  menunjukkan  lima  pola  sinyal  EKG  yang  telah teridentifikasi.  Dalam  penelitian  ini  jaringan  syaraf  difungsikan  sebagai  pengklasifikasi sinyal  EKG  yang  menggambarkan  kondisi  jantung.  Berikut  adalah  5  kondisi  jantung beserta target keluaran yang disajikan pada tabel 1 :

## TABEL 1 KELUARAN TARGET IDENTIFIKASI
No Kondisi Jantung Target Keluaran y 1 y 2 y 3 y 4 y 5 1 Normal 1   0   0   0    0 2 Atrial Fibrillation 0   1   0   0    0 3 Ventricular Tachycardia 0   0   1   0    0 4 Ventricular Fibrillation 0   0   0   1    0 5 Penyakit Jantung Koroner 0   0   0   0    1
Algoritma  backpropagation  meliputi tiga tahap prosedur, yaitu :
 Prosedur feedforward
 Perhitungan serta perambatan balik kesalahan
 Penyesuaian bobot.
Sebelum proses pelatihan,  terlebih dahulu ditentukan bobot-bobot awal secara  acak dan  toleransi  kesalahan  minimum  (ε).  Bobot-bobot  awal  ini  nantinya  diinisialisasi  dan digunakan pada proses  feedforward  awal, sedangkan proses  feedforward  selanjutnya menggunakan  bobot-bobot  yang  telah  mengalami  perbaikan.  Toleransi  kesalahan minimum  (ε)  berfungsi  sebagai  pembatas  berulangnya  proses  iterasi  dalam  suatu pelatihan. Proses pelatihan akan terus berulang hingga diperoleh koreksi kesalahan yang sama dengan/lebih kecil dari toleransi kesalahan minimum.
Algoritma    feedforward    diuraikan  dalam  langkah-langkah  atau  alur  prosedur sebagai berikut [10] :
Ekstraksi Ciri Sinyal EKG Aritmia Menggunakan Gelombang Singkat Diskrit Ig R. Haryosuprobo, Yohanes Sugiarto, FX. Suryadi
Langkah 1 :
Setiap  unit  masukan  ( x n , n =  1,  …, n )  menerima  sinyal-sinyal  masukan  Xn dan  mengirimkan  sinyal-sinyal  ini  ke  unit-unit  selanjutnya  (unit-unit tersembunyi).
Langkah2 :
Setiap  unit  tersembunyi  ( i h , h =  1,  …, h )  menjumlahkan  sinyal-sinyal terbobotnya:
i_in h = θ hn + x n n w hn (8)
Kemudian  menerapkan  fungsi  aktivasinya  untuk  menghitung  sinyal keluarannya:
i h = f ( i_in h ) (9)
lalu mengirimkannya pada semua unit lapis lapis keluaran.
Langkah 3 :
Setiap  unit  keluaran  ( o k , k =  1,  …, k )  menjumlahkan  sinyal  masukan terbobotnya :
o_in k = θ kh + 𝑖 h h w kh (10)
Kemudian  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal keluarannya :
o k = f ( o_in k ) (11)
Setelah  sinyal  keluaran  didapatkan  maka  akan    dimulai  tahapan  prosedur penghitungan kesalahan dan perambatan balik nilai kesalahan ke lapis tersembunyi lalu ke lapis keluaran sebagaimana dijelaskan dalam langkah  berikut :
Langkah 4 :
Pada  setiap  unit  keluaran  ( o k , k =  1,  …, k )  menerima  sebuah  pola  keluaran target yang berhubungan dengan pola masukan pelatihan, untuk menghitung informasi kesalahannya,
δ k = ( t k – o k ) f ’( o k ) (12)
Lalu menghitung besar koreksi bobotnya (untuk memperbaiki wkh) :
∆ w kh = ηδ k i h (13)
Selanjutnya menghitung besar koreksi biasnya
∆θ kh = ηδ k (14)
dan mengirimkan δ k ke unit-unit lapis tersembunyi.
Langkah 5 :
Pada  setiap  unit  tersembunyi  ( i h , h =  1,  …, h )  jumlahkan  masukan  deltanya (dari unit-unit lapis keluaran):
Δ_ in h = δ k k w kh (15)
Kemudian  hasil  ini  akan  digunakan  untuk  menghitung  besar  informasi kesalahannya,
δ h = δ_ in h f ’( i h ) (16)
Lalu  menghitung besar koreksi bobotnya (untuk memperbaiki w hn ),
∆ w hn = ηδ h x n (17)
Dan menghitung koreksi biasnya  (untuk memperbaiki θ hn ),
∆ θ hn = ηδ h (18)
Prosedur  selanjutnya  adalah  proses  perbaikan  bobot  dan  bias  dari  unit  input  dan unit tersembunyi, diuraikan dalam langkah-langkah berikut :
Langkah 6 :
Masing-masing unit keluaran ( o k , k = 1, .., k ) diperbaiki bobot dan biasnya
w kh (baru) = w kh (lama) + ∆ w kh (19) θ kh (baru) = θ kh (lama) + ∆θ kh (20)
Langkah 7 :
Masing-masing  unit  tersembunyi    ( i h , h =  1,  …, h )  diperbaiki  bobot  dan biasnya
w hn (baru) = w hn (lama)+ ∆ w hn (21) θ hn (baru) = θ hn (lama) + ∆θ hn (22)
Langkah 8 :
Proses berhenti pada saat koreksi kesalahan mencapai minimum.
Epoch (jangka  waktu)  adalah  satu  set  putaran  vektor-vektor  pelatihan  sebuah  JST back propagation . Dalam algoritma ini dilakukan perbaikan bobot setelah masing-masing pola  pelatihan  disajikan.  Setelah  pelatihan  selesai,  bobot-bobot  yang  telah  mengalami perbaikan tersebut disimpan dalam suatu file.

## 4. Hasil dan Analisis
Perubahan  tanda  yang  khas  pada  sinyal  EKG  penyakit  jantung  koroner  adalah dijumpainya  elevasi  ST  segmen  lebih  dari  1  mm  pada limb  leads dan  lebih  dari  2  mm pada lead dada,  depresi ST segmen , T inversi atau keduanya, dan pada tingkatan yang lebih  fatal  adalah  kematian  jaringan  jantung  yang  ditandai  dengan  gelombang  Q patologi [11]. Total data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 187 data. Gambar 9, 10, dan 11 adalah contoh sinyal EKG setelah melalui proses pre-prosesing .
Akurasi  JST back  propagation berdasar  dua  hal,  yaitu  akurasi  sistem  yang  dituntut mampu  mengenali  pola  yang  telah  diajarkan  maupun  pola  mirip  dan  keakuratan  data saat pembelajaran awal pola yang dikenalkan.
(a) (b)
Gbr. 9 (a) Sinyal EKG normal  (b) Spektrum frekuensi
(a)
(b)
Gbr. 10 (a) Penyakit Jantung Koroner (b) Spektrum frekuensi
(a) (b)
(c)
Gbr. 11 Sinyal EKG sample yang diambil dari Physionet
(a) Atrial Fibrillation (b) Ventricular Takokardia (c) Ventricular Fibrillation
Gambar  9,  10,  dan  11  merupakan  sinyal  EKG  yang  telah  mengalami  tahap  pra- pemrosesan seperti reduksi derau interferensi jaringan listrik dan derau beseline wander serta  penyeragaman  frekuensi  cuplik  300  Hz.  Hasil  reduksi  derau  akibat  interferensi jaringan listrik 60 Hz dan harmonisanya (120 Hz, 180 Hz, dst) dapat dilihat pada Gambar 12 berikut
Gbr. 12 Reduksi derau akibat interferensi jaringan listrik 60 Hz dan harmonisanya. Sebelum difilter (atas) setelah difilter (bawah)
Ekstraksi  ciri  diperoleh  dengan  mererata    pola  ekstraksi  ciri  sinyal  EKG  individu dalam  satu  kelompok  yang  memiliki  pola  yang  mirip.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan untuk  masing-masing  kelompok  pola,  ada  lima  pola  ciri  yang  mirip.  Sehingga  akan diperoleh  untuk  masing-masing  kelompok  pola  sinyal  EKG  adalah  lima  pola.  Hal  ini dilakukan karena tidak berimbangnya jumlah  sinyal pada masing-masing pola, dimana sinyal  EKG  jenis  Normal  memiliki  sinyal  individu  paling  banyak  yaitu  104  data, sedangkan  PJK  sebanyak  41  data,  dan  untuk  masing-masing  sinyal  AF,  VT,  dan  VF sebanyak  14  data.  Dengan  mererata  pola  ekstraksi  ciri,  masing-masing  jenis  EKG memiliki  jumlah  data  pelatihan  yang  sama  yaitu  lima  pola  hasil  ekstraksi  ciri  tersebut. Berikut adalah hasil ekstraksi ciri kelima jenis sinyal EKG.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gbr 13 Data latih jaringan syaraf tiruan
(a) N, (b) AF, (c) VT. (d) VF, (e) PJK

## Ig R. Haryosuprobo, Yohanes Sugiarto, FX. Suryadi
TABEL 2 HASIL IDENTIFIKASI SINYAL EKG No Jenis EKG Dikenali Tidak dikenali Jumlah Presentasi akurasi (%) 1 Normal 103 1 104 99% 2 AF 14 0 14 100% 3 VT 13 1 14 93% 4 VF 11 3 14 79% 5 PJK 40 1 41 98% Total akurasi 97%
Dari  Tabel  2  dapat  diketahui  nilai  persentase  akurasi  jaringan  syaraf  tiruan  yang dibangun  untuk  mengenali  semua  jenis  sinyal  EKG  sebesar  97%.  Persentase  akurasi tertinggi  jaringan,  ketika  mengenali  EKG  jenis Atrial  Fibrillation (100%)  dan  persentase terendah  jaringan  yaitu  ketika  mengenali Ventricular  Fibrillation (79  %).  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  sistem  secara  keseluruhan  mampu  mengidentifikasi  sinyal  EKG dari  kelima  jenis  kondisi  jantung  berdasarkan  ekstraksi  ciri  energi  rerata  hasil dekomposisi wavelet Symlet orde 8 ( sym8 ) 6 tingkat. Namun demikian dalam mengenali jenis  EKG  VF,  sistem  masih  harus  diperbaiki  lagi,  misalnya  dengan  mengubah-ubah jumlah neuron dalan lapisan tersembunyi karena memang jenis sinyal EKG VF memiliki pola yang beragam dan bersifat acak.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1. Kesimpulan
Dari  data  hasil  dan  analisis  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Keberhasilan  secara  keseluruhan  sistem  dalam  mengenali  pola  sinyal  EKG  sangat dipengaruhi oleh pra-pemrosesan. Karakteristik sinyal EKG penting untuk diketahui sebelum  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  dan  identifikasi,  sehingga  perlakuan  secara tepat terhadap  sinyal tersebut dapat dilakukan untuk menjamin  bahwa  sinyal EKG yang akan dianalisis merupakan representasi sinyal aslinya. Pada penelitian ini, pra- pemrosesan  yang  dilakukan  meliputi  segmentasi  dan  transformasi  data  spasial  ke data  satu  dimensi  untuk  semua  data  yang  berasal  dari  kertas  rekaman  EKG, penapisan derau akibat jaringan listrik 60/50 Hz menggunakan filter takik IIR orde 2, penyeragaman  frekuensi  cuplik  menjadi  300  Hz  supaya  rentang  frekuensi  masing- masing sub-band menjadi seragam, kemidian terakhir adalah menghilangkan derau baseline wander menggunakan metoda dekomposisi paket wavelet hingga 11 tingk at.
2. Energi  rerata  hasil  dekomposisi  sinyal  EKG  6  tingkat  yang  diperoleh  dari transformasi  wavelet  Symlet  8  dapat  digunakan  sebagai  akstraksi  ciri  sinyal  EKG jenis  Normal,  Atrial  Fibrillation, Ventricular  Tachycardia , Ventricular  Fibrillation ,  dan Penyakit Jantung Koroner.
3. Jaringan syaraf tiruan BEP mampu mengidentifikasi 5 jenis sinyal EKG (Normal, AF, VT, VF, dan PJK) berdasarkan energi rerata hasil dekomposisi paket wavelet sampai 6  tingkat.  Laju  pembelajaran  ( learning  rate )  0,1  dan  momentum  0,7  paling  optimal untuk mengenali pola EKG yang dilatihkan. Struktur jaringan yang dibuat terdiri atas 7  neuron  input,  7  neuron  pada  lapisan  tersembunyi,  dan  5  neuron  output.  Nilai persentase  akurasi  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dibangun  untuk  mengenali  semua jenis sinyal EKG sebesar 97%. Persentase akurasi tertinggi jaringan, ketika mengenali EKG jenis AF (100%) dan persentase terendah jaringan yaitu ketika mengenali VF (79 %).

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 15 No. 2 Oktober 2016 Hal 149 - 164

## 5.2. Saran
Sebagai  pengembangan  untuk  penelitian  berikutnya  maka  berikut  adalah  saran- saran yang dapat dipakai sebagai acuan
1. Untuk meningkatkan presentase akurasi jaringan dalam mengenali setiap pola sinyal EKG,  perlu  dicoba  untuk  memberikan  variasi  jumlah  neuron  pada  lapisan tersembunyi  sehinggadiperoleh  jumlah  yang  optimal  dalam  mengenali  pola  sinyal EKG.
2. Perlu  dicoba  Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  menggunakan  algoritma  Levenberg Marquardt  yang  merupakan  salah  satu  metode  optimasi  untuk  menyelesaikan masalah  kuadrat  terkecil  yang  didasarkan  pada  metode  Gauss-Newton  sebagai pembanding dengan algoritma back error propagation.
3. Hasil  penelitian ini  dapat  dikembangkan  menjadi  sistem  yang    dapat  dihubungkan dengan elektrokardiograf sehingga dapat melakukan analisis dan identifikasi secara online , atau dikembangkan menjadi sistem tertanam ( embedded system ).

## Daftar Pustaka
[1]  A. Rizal,  V. Suryani,“Pengenalan ECG menggunakan  dekomposisi  paket wavelet  k- means clustering,” Proceeding SNATI 2008 , Universitas Indonesia, Yogyakarta, 2008.
[2]  G. Herrero,  A. Gotchev, I.  Christov, K. Egiazarian, “Feature  extraction  for  heartbeat classification using independent component
analysis and matching pursuits,” Preceedings of ICCASP2005 , Yogyakarta, 2005.
[3]  M.B. Tayell, M.E. Bouridy,“ECG images classification using feature based on wavelet transformation and neural network,” Proceedings of AIML 06 , Sharm El Shekh, Egypt, Alexandria University, Egypt, 2006.
[4]  S.  Karim,  P.  Kabo, EKG dan Penunjang Beberapa Penyakit Jantung untuk Dokter Umum , FKUI, 1996.
[5]  Meurs-Arntzenius, Elektrokardiografi Praktis , Penerbit Hipokrates, 1990.
[6]  S. Wijaya, EKG Praktis , Binarupa Aksara, Jakarta, 1990.
[7]  S.  Salivahanan,  A.  Vallavaraj,  Gnanapriya, Digital  Signal  Processing ,  McGraw-Hill, Singapore, 2001.
[8]  J.S.  Walker ,  Wavelet  and  Their  Scientific  Applications ,  CRC  Press,  Boston  University, Boston, 1999.
[9] S.T. Welstead, Neural Network and Fuzzy Logic Aplications in C/C++ , John Wiley & Sons Inc, 1994.
[10] L. Fausett, Fundamental of Neural Networks , Prentice Hall Englewood, 1994.
[11] S.A. Jones, ECG Notes , F.A. Davis Company, Philadelphia, 2005
[12] K. Shibata,  Y. Ikeda,  “Effect of  number hidden  neurons on   learning in Large Scale Layered  Neural  Network,” Proceedings  of  ICROS-SICE  International  Joint  Conference ,
Fukouka International Congress Center, Japan, 2009.