Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Terakreditasi “Peringkat 4” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 200/M/KPT/2020 Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023, Januari 2023, Halaman 27-34 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/
Uji Kinerja Sistem Denoising Sinyal Jantung atau EKG dengan Menggunakan Algoritma Empirical Mode Decomposition (EMD)
Performance Test of Heart Signal Denoising System or EKG Using Empirical Mode Decomposition (EMD) Algorithm
Ferawidya Primadevi  dan Yahya Mardiana Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Jakarta 12260, Indonesia

## Informasi artikel:
Diterima: 08/11/2022 Direvisi: 13/11/2022 Disetujui: 19/11/2022

## Abstract
Electrocardiograms (EKGs) are signals created by the electrical activity of the heart muscle and displayed on the EKG device's monitor. Using the EKG recording, the primary characteristics for diagnosing the status of the human heart can be determined. The death rate of heart patients can be  reduced  through  early  identification  of  cardiac  problems.  In  ECG  readings,  it  is  frequently affected by several disruptions caused by muscle contractions and electrode movement. Numerous investigations  on  ECG  signal  denoising  techniques  have  been  undertaken  earlier.  This  article examines  the  testing  of  the  performance  of  EKGs  using  the  denoising  technique  based  on  the Empirical  Mode  Decomposition  (EMD)  algorithm.  In  this  work,  many  metrics  were  utilized  to evaluate the ECG signal denoising technique: mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and signal-to-noise ratio (SNR). In this investigation, the ECG data was contaminated with noise from muscle artifacts (MA), additive Gaussian white noise (AWGN), electrode movement (EM), and baseline  wander  (BW).  The  noise-contaminated  ECG  signal  is  subsequently  subjected  to  the denoising process. Calculate the MSE, MAE, and SNR values of the signal after it has been denoised. This study includes a scenario for testing three thresholding techniques with four distinct types of noise. The performance of the hard thresholding method is superior for all types of noise. MSE is produced by AWGN, which is 0.15, 0.28, and 9.9 dB. MA noise generates MSE, MAE, and SNR values of 0.4, 0.033, and 41.0 dB, respectively. The EM noise has an MSE of 0.010, an MAE of 0.04, and an SNR of 30.8 dB. The MSE produced by BW noise is 0.008; the MAE and SNR values were 0.0356 and 28.5, respectively.
Keywords: EKG, EMD, noise, denoising.

## SDGs : Abstrak
Elektrokardiogram (EKG) adalah sinyal yang dihasilkan oleh aktifitas listrik otot jantung yang di tampilkan  oleh  monitor  pada  alat  EKG.  Parameter  utama  untuk  menentukan  kondisi  jantung manusia selama ini dapat dilihat dengan menggunakan hasil rekaman EKG. Mendeteksi secara dini kondisi jantung dapat mengurangi angka kematian pasien jantung. Dalam pengukuran EKG, sering dipengaruhi oleh beberapa gangguan yang bersumber dari gerakan otot maupun gerakan elektroda. Beberapa penelitian teknik denoising sinyal EKG telah banyak dilakukan sebelumnya.  Tulisan ini membahasa  tentang  pengujian  kinerja  EKG  dengan  metode  denoising  menggunakan  algoritma Empirical Mode Decomposition (EMD). Pengujian teknik denoising sinyal EKG pada penelitian ini menggunakan berbagai metrics: Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE) dan Signal to Noise Ratio (SNR). Pada penelitian ini, Noise Muscle Artifac (MA), Additive Gaussian White Noise (AWGN), Noise  Electrode  Movement (EM),  dan Noise  Baseline  Wander (BW)  ditambahkan  pada sinyal EKG. Lalu sinyal EKG dengan noise tersebut diterapkan proses teknik denoising. Selanjutnya menghitung  nilai  MSE,  MAE  dan  SNR  pada  sinyal  hasil denoising .  Penelitian  ini  memilik  skenario pengujian pada tiga metode thresholding dengan menggunakan empat jenis noise yang berbeda. Untuk  semua  jenis noise ,  metode hard  thresholding memiliki  performasi  terbaik.  AWGN menghasilkan MSE, MSE dan sebesar 0,15; 0,28; dan 9,9 dB. Noise MA menghasilkan nilai MSE, MAE dan SNR berturut-turut adalah 0,4; 0,033 dan 41,0 dB. Pada noise EM menghasilkan MSE 0,010; MAE 0,04 dan SNR 30,8 dB. Noise BW menghasilkan MSE 0,008; nilai MAE dan SNR berturut-turut adalah 0,0356 dan 28,5.
Kata Kunci: EKG, EMD, noise, denoising .
 Penulis Korespondensi. Tel: - ; Handphone: +62 895 3578 27235 email : 2111600025@student.budiluhur.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terkahir  sinyal Elektrokardiogram (EKG) telah banyak digunakan untuk  tujuan  diagnosis  penyakit  jantung.  Sinyal EKG dimanfaatkan oleh dokter untuk interpretasi dan identifikasi fenomena fisiologis dan patologis penyakit jantung (Octaviani, Sari dan Suhandono, 2019) .  Analisis  secara  dini  pada  sinyal    EKG manusia dapat mengurangi angka kematian pada pasien  penyakit  jantung  dengan  cara  memantau secara dini gejala penyakit jantung yang terdapat pada manusia (Sahoo, Das dan Sabut, 2016) . Sinyal  hasil  pengukuran  pada  EKG  sering dipengaruhi  oleh  gangguan  atau noise yang menyebabkan kualitas sinyal menjadi kurang baik. Pembersihan  sinyal  ( denoising )  dilakukan  untuk menghilangkan noise pada sinyal EKG. Noise yang terdapat  pada  sinyal  EKG  sering  tumpang  tindih dengan  sinyal  EKG  itu  sendiri  dan  ada  pada rentang  yang  sama  dengan  frekuensi  yang  sama dengan sinyal EKG (Joy, Peter dan John, 2013) . Pada  penelitian  sebelumnya  telah  banyak dikembangkan  metode denoising untuk  EKG menggunakan metode EMD, seperti: Model-Based
ECG Denoising Using Empirical Mode Decomposition , EMD-Based Signal Noise
Reduction , Adaptive Thresholding based EMD for Delineation of QRS Complex in ECG Signal (Sahoo, Das  dan  Sabut,  2016) , Denoising  Via  Empirical Mode Decomposition dan masih banyak lainnya.
Dari waktu ke waktu metode yang diusulkan akan terus bertambah. Pada umumnya penelitian yang  terdahulu  hanya  berfokus  pada  pengusulan metode denoising EMD baru untuk menghilangkan noise dan  pada  penelitian  yang  terdahulu  hanya membandingkan  kinerja  metode denoising berbasis wavelet (Mandala  dkk . ,  2017) .  Kinerja dari  metode  EMD  tersebut  patut  dipertanyakan karena  belum  banyak  penelitian  yang  menguji secara kompernensif dari metode EMD tersebut.
Untuk  menjawab  persoalan  di  atas,  tujuan dari penelitian ini adalah menguji kinerja metode denoising yang  ada  untuk  menentukan  kinerja terbaik, khususnya pada metode denoising dengan menggunakan
algoritma Empirical Mode Decomposition sebagai teknik untuk
menghilangkan noise pada sinyal EKG.
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  menguji secara objektif metode-metode denosing berbasis Empirical  Mode  Decomposition sehingga  dapat menentukan  metode denoising EMD  dengan kinerja  terbaik,  yaitu  metode denosing yang memiliki nilai SNR yang tinggi dan nilai  MSE  dan MAE yang rendah.

## 2. METODOLOGI
Proses  dekomposisi  sinyal  pada  metode denoising menggunakan algoritma EMD dilakukan secara bertahap, yaitu mengurangi jumlah sinyal yang  diamati  dengan  rata-rata  dari  sinyal  awal. Sinyal yang akan di dekomposisi harus terdiri dari 2 extrema ,  yaitu  satu  nilai  maksimum  dan  satu nilai minimum.
Algoritma  EMD  bekerja  dengan  cara menguraikan  sinyal  menjadi  beberapa Intrinsic Mode  Funtion (IMF)  dan  komponen  sisa  (residu). Proses penguraian yang dilakukan berulang-ulang dan  akan  berhenti  jika  mendapatkan  nilai  IMF yang  optimal  dan  komponen  sisa  (residu)  yang konstan.  Jika  dilakukan  rekonstruksi  sinyal  pada IMF  dan  komponen  sisa  (residu),  akan menghasilkan  kembali  sinyal  asal  tanpa  ada informasi yang hilang atau dibuang.
IMF  adalah  potongan  sinyal  dengan  ciri/ kondisi sebagai berikut:
1) Jumlah zero  crossing dan extrema  point harus sama atau berbeda paling tidak satu.
2) Rata-rata envelope ,  yang  didefinisikan  oleh maxima dan minima , harus sama dengan nol pada semua titik.
Jika  dua  kondisi  tersebut  tidak  terpenuhi, maka sinyal tidak bisa dikatakan sebagai IMF dan perlu dilakukan proses penyaringan ( sifting ) atau perhitungan  berulang-ulang  sampai  memenuhi dua  kondisi  tersebut.  Alur  dari sifting  process yaitu:
1) Identifikasi ekstrema lokal dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Identifikasi ekstrem lokal
2) Buat dua fungsi yang disebut amplop atas dan amplop bawah dengan cara
menginterpolasikan  minimum  lokal  dan maksimal lokal (lihat Gambar 2 ).
Gambar 2. Membuat fungsi amplop atas dan amplop
3) Ambil  rata-rata,  yang  akan  menghasilkan komponen  frekuensi  rendah  daripada  sinyal asli, seperti pada Gambar 3 .
Gambar 3. Rata-rata amplop atas dan amplop
4) Dengan mengurangkan amplop dari sinyal x, pola osilasi dipisahkan seperti pada Gambar 4 .
Gambar 4. Pengurangan amplop dari sinyal x
5) Jika kondisi IMF tidak terpenuhi setelah satu iterasi prosedur di atas, prosedur yang sama diterapkan  pada  sinyal  residu  seperti  pada Gambar 4 , Gambar 5 , dan Gambar 6 properti IMF terpenuhi.
Gambar 5. Sinyal residu amplop atas dan bawah
Gambar 6. Sinyal residu
Dalam  proses  penyaringan sifting ,  harus menggunakan kriteria untuk menghentikan proses sifting tersebut.  Kriteria  digunakan  agar menjamin  komponen  IMF  yang  dihasilkan  tetap mempertahankan  arti  fisik  dari  kedua  amplitudo dan  modulasi  frekuensi.  Kriteria  yang  dimaksud ialah  dengan  membatasi  ukuran  standar  deviasi sebagai berikut:
𝑆𝐷 = ∑ [ |ℎ 1(𝑘−1)2 −ℎ 1(𝑘)2 | 2 ℎ 1(𝑘−1)2 2 𝑇 𝑡=0 (1)
Dimana h1(k−1) adalah  sinyal  awal,  h1k adalah  hasil  sinyal  awal  dikurangi  dengan  rata- rata dari sinyal awal.
Nilai  ukuran  standar  deviasi  dapat  diatur antara  rentang  0,2  sampai  dengan  0,3. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  Huang  dkk,  dari  dua  sinyal masukan dilakukan proses sifting terhadap 5 titik dari 1024 titik dan menghasilkan  standar deviasi dengan rentang antara 0,2 sampai dengan 0,3.
Sinyal elektrokardiografi (EKG) adalah sinyal yang  dihasilkan  dari  perekaman  sinyal  biolistrik pada irama denyut jantung secara terus menerus. Sinyal  EKG  digunakan  untuk  mengukur  sistem konduksi  listrik  pada  jantung.  Mekanisme  kerja dari  alat  ini  dengan  cara  mengukur  potensial listrik  yang  dihasilkan  dari  pemicu  jantung,  lalu pemicu  jantung  tersebut  dapat  merubah  system kelistrikan jantung yang kemudian divisualisasikan di layar monitor atau di cetak (Jaenal dan Usada, 2019) . Elektrokardiogram (EKG) adalah grafik yang dibuat oleh sebuah alat elektrokardiografi. Grafik itu  dapat  merekam  aktivitas  kelistrikan  jantung dalam waktu tertentu. Elektrokarfiografi menghasilkan  sinyal  yang  sangat  khas  yaitu (Jaenal dan Usada, 2019) :
1) Gelombang P merepresentasikan depolarisasi dari  atrium  kanan  dan  kiri.  Impuls  listrik dikonduksikan  dari  simpul  sinoatrial  ke atrioventricular  dan  membentang  dari atrium/serambi  kanan  ke  atrium/serambi kiri.
2) Gelombang  QRS  complex  terdiri  dari gelombang Q, R, dan S. Bentuk gelombang ini terjadi  ketika  impuls  listrik  melalui  otot ventrikel/bilik  jantung  memompa  darah  ke seluruh  tubuh.  Gelombang  ini  biasanya adalah bagian yang paling kuat dan dominan pada EKG.
3) Gelombang
T, merepresentasikan
repolarisasi dari ventrikel.
Berikut ilustrasi gambaran dari sinyal jantung hasil rekaman EKG ditunjukkan pada Gambar 7 .
Gambar 7. Sinyal jantung

## 2.1. Noise EKG
Noise adalah  gangguan  pada  sinyal  yang selalu ada dalam suatu sinyal (baik itu sinyal EKG ataupun  sinyal  Seismik). Noise ini  akan mengganggu kualitas dari sinyal yang di dapat dan akhirnya  menggangu  proses  diagnosis  kondisi sinyal EKG itu sendiri. Sinyal EKG dipengaruhi oleh beberapa sumber noise sebagai berikut (Clifford, Azuaje  dan  McSharry,  2006;  Chai  dan  Draxler, 2014) :
1) Muscle  artifact yang  bersumber  dari kontrkasi otot jantung yang terjadi dibawah elektroda EKG. Muscle artifact memiliki ciri- ciri bandwith yang  hampir  sama  dengan sinyal EKG (lihat Gambar 8 ).
2) Electrode movement terjadi karena sedikitnya  kontak  antar  elektroda  dengan kulit  saat  pengambilan  data  rekaman  EKG. Electrode  movement dapat  menyebabkan morfologi gelombang EKG terlihat lebih besar
dari  bentuk  normal  seperti  pada Gambar  9 . Durasi noise Electrode movement ini sekitar 1  detik  dengan  nilai  maksimum  amplitudo frekuensi 60Hz.
Gambar 8. Noise muscle artifact
Gambar 9. Noise electrode movement
3) Baseline wander disebabkan oleh pergerakan subjek  saat  dilakukan  perekaman  EKG.  Ciri dari noise baseline  wander memiliki frekuensi  yang  lebih  rendah  dibandingan sinyal  EKG.  Tipikal noise baseline  wander yang  turun  dan  naik  serta  tidak  konsisten pada  garis isoline atau  garis  nol  akan menyebabkan algoritma kesulitan mendeteksi  puncak  R  secara  tepat  karena sangat mungkin gelombang T dengan bentuk dan ukuran yang tidak normal bisa dianggap sebagai  puncak  R  (lihat Gambar  10 ). Frekuensi  rendah  dari baseline  wander bervariasi dari 0,15-0,3 Hz perlu dihilangkan sebelum  mengekstraksi  karakteristik  fitur ECG.

## Gambar 10. Noise baseline wander
4) AWGN  ( Additive  White  Gaussian  Noise ) terdiri  dari  seluruh  frekuensi  dalam spektralnya  sebagai  cahaya  putih.  AWGN memiliki spektral daya yang konstan.  AWGN dapat dihasilkan dengan simulasi menggunakan fungsi random pada MATLAB.
5) Colored  Noise,  Colored  Noise adalah white noise yang telah di filter menggunakan Band Pass filter (BPF)   dengan  terlebih   dahulu
ditentukan frekuensi tengah dan bandwidth - nya sehingga memiliki porsi frekuensi dalam sprektrumnya sebagai colored light (Kuo, Lee dan Tian, 2013) .

## 2.2. Metode Denoising
Analisis  metode  pada  algoritma  EMD  dapat dilakukan  dengan  menguji  metode denoising menggunakan  Matlab  dengan  cara  melakukan analisis  terhadap  beberapa  metrics,  yaitu Mean Absolute  Error (MAE), Mean  Square  Error (MSE) dan Signal  Noise  Ratio (SNR)  pada  sinyal  hasil denoising (Clifford,  Azuaje  dan  McSharry,  2006; Hamid,  Das  dan  Hirose,  2012) .  Metodologi  yang digunakan  pada  penelitian  ini  seperti  pada Gambar 11 .
1) Studi literature Mengumpulkan literature dan informasi dari berbagai  referensi  seperti  buku  artikel  di internet  dan  paper  yang  akan  digunakan sebagai landasan dalam penelitian (Rahmasari, Wibowo dan Pangestu, 2021) .
2) Persiapan Data Mempersiapkan  data  yang  akan  menjadi bahan  penelitian.  Data  yang  digunakan berupa sinyal ECG yang diambil dari database sinyal EKG MIT-BIH.
3) Implementasi  algoritma  EMD  pada  software Matlab.
4) Percobaan Melakukan  percobaan  untuk  menentukan metode dan parameter yang akan digunakan.
Jika percobaan yang dilakukan berhasil akan dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya  yaitu perngujian  dan  analisis  jika  gagal  akan dilakukan pengulangan pada tahap
sebelumnya  yaitu  implementasi  algoritma EMD pada Matlab.
5) Pengujian Analisis Melakukan  proses  pengujian  terhadap metode-metode  yang  telah  dipilih  dan mendapatan  hasil  melalui  pengukuran parameter yang telah ditentukan.
6) Penyusunan Laporan dan Penarikan Kesimpulan Melakukan  penyusunan  hasil  dari  penelitian yang meliputi dokumentasi lengkap mengenai  penelitian  dan  hasil  kesimpulan yang didapat dari penelitian tersebut.
Gambar 11. Metodologi penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis pengujian  nilai threshold ,  setiap noise dan metode thresholding memiliki  nilai threshold yang  berbeda  untuk  menghasilkan  performnasi yang terbaik berdasarkan dari nilai SNR yang tinggi dan  MSE  serta  MAE  yang  mendekti  nol.  David  L. Donoho  dalam  penelitiannya  ” Denoising  by  Soft Thresholding ” menyebutkan bahwa untuk mendapatkan  nilai  estimasi    optimal      harus mempertimbangkan  pemilihan  nilai  parameter threshold yang optimal (Donoho, 1995) .
Studi Pustaka Persiapan Data Implementasi Algoritma EDM pada Matlab Percobaan Pengujian dan Analisis Kesimpulan Berhasil atau tidak? Tidak Ya Mulai Selesai
Untuk noise AWGN, metode Soft thresholding memiliki  performansi  yang  maksimal  pada  nilai threshold antara  0,1  dan  0,2.  Metode Hard Thresholding memiliki  performansi  terbaik  saat nilai threshold antara 0,1 sampai 0,4. Sedangkan untuk Adaptive Soft Thresholding nilai threshold yang  menghasilkan  performansi  maksimal  yaitu 0,1.
Pada  pengujian  jenis noise  Muscle  artifac semua  metode  dan  data  sinyal  menunjukkan threshold  0,1  menghasilkan  performansi  yang maksimal, threshold yang  rendah  memberikan hasil denoising sinyal yang lebih bagus karena jika menggunakan threshold yang  besar  akan memungkinkan hilangnya informasi yang terdapat pada sinyal EKG. Noise muscle artifac merupakan salah satu noise biomedical yang ada pada sinyal EKG, noise ini  memiliki  kareteristik  menempel pada  sinyal  EKG,  sehingga  nilai threshold yang rendah lebih efektif untuk denoising sinyal EKG.
Noise  Electrode  movement mempunyai karateristik  yang  sama  seperti noise  muscle artifac . Noise  Electrode  movement merupakan jenis noise biomedical yang terdapat pada sinyal EKG  dan  menempel  pada  sinyal  EKG.  Sehingga nilai threshold yang  besar  akan  memungkinkan hilangnya informasi penting yang terkandung pada sinyal EKG. Metode Soft thresholding menghasilkan performansi terbaik ketika menggunakan  nilai  threshold  0,1.  Metode Hard Thresholding memiliki  performansi  terbaik  saat nilai  threshold  0,1,  0,3,  0,6  dan  0,8.  Sedangkan untuk Adaptive Soft Thresholding nilai threshold yang  menghasilkan  performansi  maksimal  antara 0,1 dan 0,2. Hal ini disebabkan bentuk sinyal juga mempengaruhi hasil denoising .
Noise baseline wander merupakan jenis noise biomedical yang  terdapat  pada  sinyal  EKG  dan menempel  pada  sinyal  EKG.  Sehingga  nilai threshold yang  besar  akan  memungkinkan hilangnya informasi penting yang terkandung pada sinyal  EKG.  Metode Soft  thresholding memiliki performansi  yang  maksimal  pada  nilai threshold 0,1.  Metode Hard  Thresholding memiliki performansi  terbaik  saat  nilai  threshold  0,1  dan 0,8. Sedangkan untuk Adaptive SoftThresholding nilai threshold yang  menghasilkan  performansi maksimal ketika menggunakan nilai threshold 0,1 dan 0,7.
Untuk  pengujian  nilai threshold ini  dapat disimpulkan noise  artifac lebih  sulit  di- denoise karena karakter noise yang menempel pada sinyal EKG,  sehingga  nilai threshold yang  rendah  lebih efektif untuk menghilangkan noise . Dapat diamati dari hasil pengujian semakin besar nilai threshold akan menghilangkan informasi yang terdapat pada sinyal  original  EKG.  Untuk noise AWGN  lebih mudah  dihilangkan  karena  bentuk  sinyal  yang lebih  terstruktur  dibandingkan  dengan noise artifac ,  sehingga noise AWGN  dapat  dihilangkan dengan  nilai threshold yang  kecil  maupun  yang besar tergantung pada metode thresholding yang digunakan.
Dari  hasil  ppengujian  metode  thresholding menunjukkan hasil yang sama untuk semua noise yang  digunakan  dalam  pengujian.  Metode  yang memiliki  performansi  terbaik  dapat  dilihat  dari nilai  SNR  yang  tinggi  dan  MSE  serta  MAE  yang mendekti  nol.  Pada noise AWGN, noise Muscle artifac , noise  Baseline  Wander dan noise Electrode  Movement metode Hard  Thresholding memiliki performansi yang maksimal.
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan metode Hard thresholding menghasilkan performansi maksimal untuk semua jenis noise .  Pada metode Hard thresholding nilai threshold ditentukan dengan melakukan pengujian  nilai  thresholding  antar  0,1-0,9. Kemudian proses ini dilanjutkan dengan pemilihan hasil terbaik yang dapat dilihat dari nilai SNR yang tinggi dan MSE serta MAE yang mendekati nol.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian bahwa, metode thresholding menemukan  nilai threshold terbaik untuk  metode-metode denoising .  Pada noise muscle  artifac ,  nilai threshold 0,1  memiliki performansi  yang  terbaik  untuk  setiap  metode thesholding .  Sedangkan pada  Additive  White Gaussian  Noise metode Soft  thresholding dan Adaptive Soft Thresholding memiliki performansi terbaik dengan nilai threshold 0,1. Metode Hard thresholding memiliki  performansi  terbaik  pada nilai threshold 0,4.  Untuk noise  electrode movement artifac metode Soft    thresholding memiliki  performansi  terbaik  dengan  nilai threshold 0,1.
Metode Hard thresholding memiliki performansi terbaik pada nilai threshold 0,8 dan metode Adaptive thresholding
memiliki
performansi terbaik pada nilai threshold 0,4.
Hasil  pengujian  lainnya  menunjukan  nilai noise  baseline  wander metode soft  thresholding memiliki  performansi  terbaik  dengan  nilai threshold 0,1. Metode Hard thresholding memiliki performansi terbaik pada nilai threshold 0,8 dan metode Adaptive thresholding
memiliki performansi terbaik pada nilai threshold 0,7. Metode hard thresholding memiliki performansi  terbaik  untuk  semua noise . Noise AWGN dengan nilai MSE 0,15, MAE dan SNR yaitu 0,28  dB  dan  9,9  dB. Noise  Muscle  artifac menunjukkan  performansi  terbaik  dengan  nilai MSE 0,004, dan nilai MAE serta SNR yaitu 0,033 dB dan  41,0  dB. Noise  Electrode  movement menunjukkan  performansi  terbaik  dengan  nilai MSE 0,010, dan nilai MAE serta SNR yaitu 0,04 dB dan  30,8  dB. Noise  Baseline  Wander memiliki performansi terbaik dengan nilai MSE 0,008, dan nilai MAE serta SNR yaitu 0,036 dB  dan 28,5 dB. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  metode thresholding terbaik  adalah Hard  thresholding untuk semua noise .

## DAFTAR PUSTAKA
Chai,  T.  dan  Draxler,  R.R.  (2014)  ‘Root  mean  square error  (RMSE)  or  mean  absolute  error  (MAE)’, Geoscientific  Model  Development  Discussions , 7(1), hal. 1525 – 1534.
Clifford,  G.D.,  Azuaje,  F.  dan  McSharry,  P.  (2006) Advanced  methods  and  tools  for  ECG  data analysis . Artech house Boston [Cetak]. Donoho,  D.L.  (1995)  ‘De -noising by  soft- thresholding’, IEEE  Transactions  on  Information  Theory ,  41(3), hal. 613 – 627.
Hamid,  E.,  Das,  S.  dan  Hirose,  K.  (2012)  ‘Speech Enhancement  Using  EMD  Based  Adaptive  Soft- Thresholding (EMD- ADT)’, International Journal of Signal  Processing,  Image  Processing  and  Pattern Recognition , 5(2), hal. 1 – 16. Jaenal, A. dan Usada, E. (2019) Elektronika Biomedik – Pembahasan  Sinyal  dan  Citra  Elektrokardiografi (EKG) . 1st edn. Lentera [Cetak]. Joy, J., Peter, S. dan John, N. (2013) ‘Denoising using soft  thresholding’, International  Journal  of Advanced Research in  Electrical,  Electronics and Instrumentation  Engineering ,  2(3),  hal.  1027 – 1032.
Kuo,  S.M.,  Lee,  B.H.  hal  Tian,  W.  (2013) Real-time digital signal processing: fundamentals, implementations  and  applications .  3rd  edn. United Kingdom: John Wiley & Sons [Cetak].
Mandala,  S.  dkk . (2017)  ‘ Performance  analysis  of wavelet-based  denoising  techniques  for  ECG signal ’,  in 2017  5th  International  Conference  on Information  and  Communication  Technology (ICoIC7) . 2017  5th  International  Conference  on Information  and  Communication  Technology (ICoIC7) , Melaka, Malaysia: IEEE, hal. 1 – 6.
Octaviani,  E.S.,  Sari,  Y.  dan  Suhandono,  E.  (2019) ‘Perancangan  Apli kasi  Konsultasi  Online  untuk Gangguan Jiwa Berbasis Web’, Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi , 1(1), hal. 9 – 16.
Rahmasari, F., Wibowo, F.E. dan Pangestu, S.A. (2021)
‘Optimasi  Penentuan  Pemenang  Pengadaan Tracker  Antenna  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)’, Jurnal  Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi , 3(1), hal. 1 – 8.
Sahoo,  S.,  Das,  T.  dan Sabut,  S.  (2016)  ‘ Adaptive thresholding  based  EMD  for  delineation  of  QRS complex  in  ECG  signal  analysis ’,  in 2016
International Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking  (WiSPNET) . 2016  International Conference  on  Wireless  Communications,  Signal Processing  and  Networking  (WiSPNET) ,  Chennai, India: IEEE, hal. 500 – 504.