Analisis Spektrum Akustik Tangis Bayi Penderita Penyakit Jantung Bawaan menggunakan Teknik Dynamic Time Warping
Hana Afifah, Iwan Yahya, ∗ Nuryani, dan Harjana Laboratorium Riset Akustik (iARG) Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Universitas Sebelas Maret (UNS), Jl. Ir. Sutami 36A Kentingan, Surakarta 57126

## Intisari
Paper ini berfokus pada kajian perbandingan spektral tangis bayi penderita penyakit jantung bawaan ( Con- genital Heart Disease , CHD) dan tangis bayi normal menggunakan teknik Dynamic Time Warping (DTW). Sebanyak sepuluh sampel tangis bayi penderita CHD dan bayi normal berusia kurang dari satu bulan direkam menggunakan Sony IC-Recorder tipe ICD-PX333. Data digital kemudian diproses menggunakan piranti lunak Speech Filing System (SFS) untuk mendapatkan f ◦ , formants, dan nilai Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) sebagai penciri spektral yang kemudian divisualkan dengan DTW. Hasil kajian menunjukkan bahwa ciri spektral tangis bayi penderita CHD mempunyai tingkat perbedaan signifikan terhadap tangis bayi normal. Di samping itu ditemukan anomali yang diduga berkait dengan irisan dalam bentang frekuensi ambang maupun formant tangis bayi normal dan penderita CHD.

## Abstract
This paper emphasizes on acoustics spectral similarity analysis on of normal infant cry compared to infant spec- trum with Congenital Heart Disease (CHD). Ten of the cries signals of infant with CHD and normal baby aged less than a month were recorded by using Sony IC-Recorder ICD-PX333. The Speech Filing System software utilized for estimating fundamental frequency, formants, and MFCCs were used as cry spectral characteristics to be visualized using Dynamic Time Warping (DTW) technique. The result shows that both group partially has significant different characteristics since anomalies occurred which is considered due to the intersection on the values of fundamental frequency and formants of the both groups.
K ATA KUNCI : tangis bayi, Congenital Heart Disease , Mel-Frequency Cepstral Coefficient , Dynamic Time Warping

## I. PENDAHULUAN
Menangis merupakan salah satu ragam vokalisasi utama pada bayi. Spektrum tangis menyajikan banyak informasi tentang kondisi bayi itu sendiri seperti lapar, sakit, mengan- tuk, atau bosan bahkan dapat mengindikasikan suatu penyakit [1, 2]. Para peneliti terdahulu telah melaporkan bahwa tangis bayi dapat digunakan sebagai penanda awal penyakit bawaan pada bayi bersangkutan. Salah satunya adalah penyakit jan- tung bawaan ( congenital heart disease , CHD) yang berkait dengan kerusakan atau kelainan pada struktur jantung yang hadir pada saat lahir. Beberapa gejala CHD pada bayi berdampak pada sesak napas, sianosis, nyeri dada, sinkop, berkeringat, gumaman jantung, dan infeksi saluran perna- pasan [3, 4].
Pada umumnya para peneliti fokus pada pengukuran frekuensi ambang (f ◦ ) pada spektrum tangis bayi sebagai pa- rameter penanda yang berkait dengan gejala patologis yang dialami oleh bayi yang mereka teliti. Mereka menemukan fakta empirik yang menguatkan bahwa frekuensi ambang un-
∗ E- MAIL : iyahya@mipa.uns.ac.id
tuk tangis bayi normal berada pada kisaran frekuensi yang berbeda dengan bayi yang menderita kelainan patologis. Fort et al. [5] misalnya, meneliti sinyal akustik tangis bayi dan menemukan bahwa frekuensi ambang (f ◦ ) dari tangis bayi normal sekitar 350 Hz. Adapun Hirsberg [6] mendapatkan f ◦ kisaran (400-500) Hz, sementara penderita kerusakan sistem saraf pusat mempunyai f ◦ sekitar (1450-1800) Hz, bayi pen- derita down syndrome pada kisaran (60-70) Hz, penderita mi- croganathia di kisaran 4000 Hz, penderita Paresis Nervirecur- rentis dengan f ◦ sekitar 650 Hz, dan bayi penderita bronkhitis memiliki nilai f ◦ sekitar 5500 Hz.
Kajian lain oleh Robb et al. [7] mendapatkan rerata f ◦ pada bayi normal sekitar 512 Hz, sementara kajian Lind et al. [8] menemukan bahwa nilai f ◦ bernilai 450 Hz. Bard et al. [9] dan Lagasse et al. [10] berturut-turut mendapatkan nilai f ◦ bayi normal pada 515 Hz dan kisaran (250-600) Hz. Daga dan Panditrao [1] yang secara spesifika meneliti bayi normal usia kurang dari satu bulan mendapatkan f ◦ sekitar 400 Hz.
Penelitian oleh Rani et al. [4] menemukan f ◦ pada bayi normal sekitar 383 Hz, dan tiga frekuensi formant yaitu f 1 , f 2 , f 3 , secara beruturut-turut sekitar 684, 1315, 2174 Hz. Mereka menemukan pula sejumlah fakta berkait f ◦ sebagai berikut. Bayi dengan kelainan tetralogy of Fallot memiliki frekuensi ambang sekitar 364-396 Hz, penderita Ventricular Septal De- fect (VSD) pada (435-447) Hz, kemudian kisaran (435-467)
Gambar 1: Proses akustik untuk memperoleh MFCC.
Hz untuk bayi dengan Atrial Septal Defect (ASD); dan (55- 584) Hz untuk bayi dengan kelainan Patent Ductus Arterio- sus (PDA). Penelitian lain oleh Michelsson et al. [11] diikuti Michelsson and Sirvio [12] berturut-turut untuk kasus bayi penderita cleft palate dan hipotiroidism menemukan bahwa f ◦ berada pada rentang (360-710) Hz dan (270-470) Hz.
Makalah ini menyajikan pendekatan berbeda dengan ana- lisis ekstraksi ciri didasarkan atas nilai Mel Frequency Cep- stral Coefficient (MFCC) pada sinyal tangis bayi yang kemu- dian dimanfaatkan untuk visualisasi lanjutan menggunakan dynamic time warping (DTW). Paduan antara MFCC dan DTW dalam analisis tangis bayi khususnya pada penderita gangguan jantung bawaan merupakan merupakan sumbangan pemikiran baru mengingat kajian sejenis belum banyak dipu- blikasikan. Kajian semisal oleh Vikas and Sharma [13] yang meneliti spektrum suara penderita penyakit parkinson maupun oleh Subali et al. [14] pada persoalan pengucapan ’makhraj’ menunjukkan keberhasilan paduan ini.

## II. METODOLOGI

## Proses ekstraksi ciri
Sebanyak sepuluh sampel tangis bayi penderita CHD dan bayi normal berusia kurang dari satu bulan yang dikumpulkan dari RSUD Dr. Moewardi dan Klinik Ibu & Anak Solo Peduli. Injeksi langsung ke kulit bayi dilakukan oleh petugas medik sebagai stimulus rasa sakit. Tangis bayi kemudian direkam dengan Sony IC-Recorder tipe ICD-PX333 dan disimpan ke bentuk digital dengan ekstensi *.wav. Data digital tersebut ke- mudian diproses dengan aplikasi Speech Filing System (SFS) untuk ekstraksi f ◦ , formants, dan nilai MFCC sebagai pen- ciri spektralnya. Untuk tujuan dimaksud, rekaman dari Sony
Gambar 2: Mel-frequency filterbank [18].
IC-Recorder ditapis dengan band pass filter pada bentang 200 Hz - 5,5 kHz dan dilakukan pencacahan ulang (re-sampling) dengan laju 11025 Hz. Proses ini dilakukan dengan perangkat lunak Cool Edit Pro 2.1.
Proses estimasi frekuensi ambang menggunakan analisis cepstrum, sedangkan frekuensi formants menggunakan teknik Linier Predictive Coding (LPC) dalam piranti lunak SFS. Kedua metode tersebut diaplikasikan ke seluruh data tangis bayi normal maupun CHD. Adapun alur proses ekstraksi MFCC disajikan dalam Gambar 1 yang mencakup empat langkah meliputi Windowing , Fast Fourier Transform (FFT), Mel scale , dan Discrete Cosine Transform (DCT). Hamming window digunakan untuk reduksi derau di awal dan ujung frame sesuai persamaan berikut,
W n ( m ) = 0 , 54 − 0 , 46 Cos 2 πm N m − 1 , 0 ≤ m ≤ N m − 1 (1)
Cuplikan hasil windowing kemudian diproses dengan algo- ritme FFT sehinggga diperoleh data di domain frekuensi. Data dimaksud kemudian ditapis menggunakan Mel-frequency fil- terbank yang merupakan untai triangular band pass filter se- bagaimana disajikan dalam Gambar 2. Pada tahap akhir di- terapkan algoritma Discrete Cosine Transform (DCT) untuk menginversi data kembali ke domain waktu. Hasilnya meru- pakan MFCC yang dapat dihitung dengan persamaan:
C j = r 2 N p X j =1 m j cos πj N ( j − 0 , 5) (2)
Hasil perhitungan MFCC selanjutnya digunakan sebagai masukan pada metode analisis kemiripan pola dengan DTW [15–17].

## Dynamic Time warping (DTW)
Untuk kepentingan visualisasi kemiripan ciri akustik tangis bayi, digunakan algoritma DTW yang berawal dari pemben- tukan jarak matriks C ∈ R N × M mewakili jarak matriks antar pasangan X dan Y menurut hubungan berikut,
C ` ∈ R N × M : c i,j = k x i − y j k , i ∈ [1 : N ] , j ∈ [1 : M ] (3)
Dalam hal ini sinyal tangis bayi yang telah dicuplik sepa- njang 1 sekon diekstrak cirinya menggunakan perangkat lu- nak SFS untuk mendapatkan 16 koefisien MFCC dengan 5
Gambar 3: Sinyal tangis bayi normal (atas) dan penderita CHD (bawah) dipotong sepanjang 1 sekon.
Gambar 4: Spektrogram dari cuplikan tangis bayi pada Gambar 3.
TABEL I: Perbandingan nilai frekuensi formant pada subyek yang diteliti.
No f ◦ (Hz) f 1 (Hz) f 2 (Hz) f 3 (Hz) Normal CHD Normal CHD Normal CHD Normal CHD 1 501 501 947 939 1706 2092 2891 2747 2 551 459 1033 1019 2793 1832 3917 2695 3 525 501 1004 1084 1670 1760 3246 2689 4 501 479 1377 1290 1917 2563 2989 4106 5 315 580 1262 1284 1921 2259 2901 3623 6 297 550 1202 1124 1778 2135 2892 3029 7 525 479 1202 1037 1713 1450 3212 2978 8 551 424 1404 1099 1708 2153 3504 3064 9 551 459 1409 965 1691 1902 3543 2904 10 393 459 1488 1046 2172 1514 3009 3151 11 551 441 1447 888 2568 1564 3616 2978 12 408 501 1363 1099 1913 1949 3419 3049 13 612 479 1269 1291 1961 2292 3128 2904 14 501 500 1261 1111 2170 2180 3128 2933 15 580 500 1334 1215 2096 2092 3103 2850
overlap FFT masing-masing pada posisi 0, 110, 220, 330, dan 440. Selanjutnya untuk kepentingan indikator kemiripan, di- gunakan skala keabu-abuan dengan gradasi dari warna putih terang untuk kemiripan 0% hingga hitam untuk kemiripan 100% [19, 20].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tipikal hasil perekaman tangis bayi disajikan dalam Gam- bar 3. Gambar tersebut merupakan contoh cuplikan untuk tangis bayi normal, sementara gambar bawah merupakan cu- plikan tangis bayi yang terindikasi CHD. Analisis temporal terhadap keseluruhan tangis bayi menunjukkan bahwa sub- yek penderita CHD memiliki rerata durasi inspirasi sebesar 0,15 sekon, jeda 0,15 sekon dan ekspirasi 1,11 sekon. Ni- lai ini lebih kecil dari rerata paramater yang sama pada bayi normal yakni 0,19 sekon untuk inspirasi, jeda 0,37 sekon dan 1,27 sekon untuk ekspirasi. Adapun untuk siklus subyek pen- derita CHD juga memiliki rerata waktu lebih pendek sebesar 1,4 sekon sementara rerata bayi normal sebesar 1,84 sekon.
Selanjutnya analisis spektral dengan SFS menghasilkan spektrogram sebagaimana disajikan dalam Gambar 4. Hasil- nya dirangkum dalam Tabel I. Cuplikan pertama hingga lima belas merupakan tangis bayi normal sementara cuplikan ke enam belas hingga tiga puluh merupakan penderita CHD. Tampak bahwa frekuensi formant dari penderita CHD memi- liki kecenderungan berada pada rentang nilai yang sama de- ngan yang terukur pada bayi normal. Nilai f ◦ untuk bayi nor- mal berada pada kisaran (297-612) Hz, sementara penderita CHD pada (424-580) Hz. Gejala yang serupa terjadi pula pada nilai f 2 dan f 3 . Nilai f 2 untuk bayi normal adalah dalam kisaran (1,67-2,793) kHz, yang beririsan dengan nilai f 2 pen- derita CHD pada bentang (1,45-2,563) kHz. Adapun untuk f 3 ,
Gambar 5: Perbandingan nilai formant f 1 antara tangis bayi normal ( solid ) dengan penderita CHD ( dotted ).
bayi normal berkisar pada frekuensi (2,891-3,917) kHz, pen- derita CHD pada frekuensi (2,689-4,106) kHz.
Perbedaan yang cukup signifikan ditemukan pada sebagian nilai f1 dimana bayi normal berada pada kisaran (947 - 1488) Hz sementara penderita CHD pada (888 - 1291) Hz seba- gaimana disajikan dalam Gambar 5.
Cuplikan visual kemiripan ciri menggunakan DTW antara tangis bayi normal dan penderita CHD disajikan dalam Gam- bar 6 dan Gambar 7. Dalam hal ini masing-masing tangis dari lima bayi penderita CHD { 1,2,3,4,5 } dan lima bayi nor- mal N { 1,2,3,4,5 } dibandingkan dengan subyek CHD { 1 } di- gunakan sebagai ciri referensi.
Gambar 6(a) merupakan uji DTW CHD { 1 } terhadap dirinya sendiri. Pola simetrik dengan optimal warping path berupa garis lurus serta indikator kemiripan gelap sempurna menunjukkan bahwa algoritma yang diterapkan bekerja dan mampu menganalisis tingkat kemiripan ciri tangis bayi de- ngan baik.
Pola sejenis untuk tangis bayi normal N { 1 } hingga N { 5 } dengan referensi tangis bayi CHD { 1 } disajikan dalam Gam- bar 7.
Gambar 6 menunjukkan bahwa terdapat konsistensi dan kemiripan yang tegas pada sebagian subyek penderita CHD
yang diteliti. Optimal warping path berbentuk garis lurus dan indikator kemiripan yang tinggi terbentuk pada sebagian ciri dari masing-masing subyek penderita CHD { 2,4,5 } . Se- mentara itu anomali teramati pada ciri subyek CHD { 3 } yang memiliki indikator kemiripan terendah dibandingkan dengan subyek penderita CHD yang lain.
Analisis terhadap ciri tangis bayi normal yang disan- dingkan dengan CHD { 1 } sebagai referensi menunjukkan bahwa empat dari lima subyek tangis bayi normal menun- jukkan perbedaan ciri secara konsisten. Pola yang berbeda ditemukan pada subyek N { 4 } dimana sebagian cirinya memi- liki skala kemiripan yang tinggi dan optimal warping path berupa garis lurus sebagian.
Munculnya anomali pada hasil analisis DTW untuk subyek CHD { 3 } dan N { 4 } di atas diduga berkaitan dengan adanya irisan dalam bentang nilai antara frekuensi formant f ◦ , f 1 , f 2 , dan f 3 dari subyek tangis bayi normal dan penderita CHD yang diteliti. Hasil ini dapat pula dikaitkan dengan temuan yang disajikan oleh Rani yang melakukan pengelompokan dalam kategori klinik yang lebih spesifik. Irisan dari bentak frekuensi dari hasil cuplikan terhadap subyek bayi normal dan penderita CHD menjelaskan mengapa muncul pola linear se- bagian dalam analisis DTW pada Gambar 6 sekaligus menje- laskan munculnya pola anomali pada Gambar 6(c) dan 7(d).
Kajian spektral menunjukkan bahwa pada kasus tertentu tangis bayi normal dan CHD mempunyai ragam spektral yang mirip satu sama lain. Namun sebuah pola menarik dite- mukan pada perbandingan nilai frekuensi formant f1 yang me- nunjukkan perbedaan mencolok sebagaimana disajikan pada Gambar 5. Oleh karena itu dipandang perlu kajian lanjutan dimana analisis spektral diterapkan berdasarkan sebuah prose- dur klasifikasi klinik yang lebih spesifik.

## IV. SIMPULAN
Visualisasi hasil DTW menunjukkan bahwa tangis bayi penderita CHD mempunyai tingkat perbedaan spektral yang tinggi terhadap tangis sakit bayi normal. Pada sebagian kasus ditemukan anomali yang diduga berkait dengan irisan dalam bentang frekuensi ambang maupun formant tangis bayi nor- mal dan penderita CHD.
[1] P.R. Daga, and M.A. Panditrao, International Journal of Com- puter Applications (0975-8887) on Electronics, Information and Communication Engineering (ICEICE), 3 , 18-21. (2011).
[2] B. Mijovic, et al. , Schattauer, 49 , 1-5 (2010).
[3] R. Rani, et al. , International Journal of Electrical and Electronics Engineering, 1 (3), 32-37 (2012).
[4] R. Rani, et al. , Indian Journal of Computer Science and Engi- neering IJCSE, 3 (4), 574-582 (2012).
[5] A. Fort, and C. Marfendi, Medical Engineering an Physics, 20 , 432-442 (1998).
[6] J. Hirschberg, International Journal of Pediatric Otorhinolaryn- gology, 2 , 287-300 (1980).
[7] M.P. Robb, and A.T. Cacae, International Journal of Pediatric
Otorhinolaryngology, 32 , 57-67 (1994).
[8] J. Lind, et al. , Developmental Medicine and Child Neurology, 12 , 478-486 (1970).
[9] D. Bard, P. Runefors, and E. Arnbjornsson, Newborn pain cry analysis based on pitch frequency tracking , [www.acoustic08- paris.org.] (2008).
[10] L. Lagasse, R. Neal, B.M. Lester, Mental Retardation and De- velopment Disabilities Research reviews, 11 (1), 83-93 (2005).
[11] K. Michelsson, et al. , Biology of the Neonate, 26 , 353-358 (1975).
[12] K. Michelsson, and P. Sirvio, Folia Phoniatrica, 26 , 40-47 (1976).
[13] Vikas, and R.K. Sharma, Scopus, 2 , 753-759 (2015).
Gambar 6: Pola DTW tangis bayi penderita CHD berturut-turut dari (a). CHD { 1 } hingga (e). CHD { 5 } dengan referensi CHD { 1 } .
Gambar 7: Pola DTW tangis bayi normal berturut-turut dari (a), N { 1 } hingga (e) N { 5 } dengan referensi CHD { 1 } .
[14] M. Subali, M. Andriansyah, C. Sinambela, Scopus, 365 , 373- 382 (2016).
[15] E.A. Saputro, Jaringan syaraf tiruan kohonen untuk anali- sis klinik tangis bayi , Skripsi, Jurusan Fisika Fakultas Matem- atika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, 2005.
[16] M.Z.M. Ali, et al. , Asphyxiated infant cry classificaton using simulink model , Proceeding of the 8th International Colloquium on Signal Processing and its Applications, IEEE, 2012.
[17] S. Gupta, et al. , Signal & Image Processing: An International Journal (SIPIJ), 4 (4), 101-108 (2013).
[18] L. Tan, and M. Karnjanadecha, Modified Mel-Frequency Cep- strum Coefficient (ICEP, 2003).
[19] P. Senin, Dynamic Time Warping Algorithm Review (CSDL Technical Report, 2008).
[20] M. Muller, Information Retrival for Music and Motion (Springer, Berlin Heidelberg, 2007).