## EKSTRASI FITUR SINYAL EKG MYOCARDIAL INFARCTION MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORMATION
(FEATURES EXTRACTION ON MYOCARDIAL INFARCTION ECG SIGNAL USING

## DISCRETE WAVELET TRANSFORMATION)
Siti Agrippina Alodia Yusuf 1) , Nani Sulistianingsih 2) , dan Helmi Imaduddin 3)
1, 2) Program Studi Sistem dan Informasi, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Mataram
3) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta
e-mail: siti.agrippina@ummat.ac.id 1) , nani.sulistianingsih@ummat.ac.id 2) , h1776@ums.ac.id 3)

## ABSTRAK
Salah satu tahapan penting pada proses identifikasi sinyal EKG adalah ekstraksi fitur, dimana fitur yang diperoleh mencirikan kondisi dari jantung. Kondisi dari jantung dapat dilihat berdasarkan gelombang-gelombang yang dihasilkan pada sinyal EKG, dimana gelombang-gelombang tersebut dihasilkan oleh aktivitas listrik jantung. Pada penelitian ini, dua tipe mother wavelet akan dibandingkan untuk melihat tipe mana yang paling cocok untuk mengekstraksi fitur dari sinyal EKG. Tipe mother wavelet yang akan dibandingkan adalah Daubechies dan Symlet dengan orde masing-masing adalah 5, 6, dan 7 untuk Daubechies, dan 6, 7, dan 8 untuk Symlet. Sinyal EKG dengan kondisi jantung MI dan normal yang telah ditingkatkan kualitasnya dan telah melalui proses pemotongan sinyal, diekstraksi menggunakan Discrete Wavelet Transformation (DWT) dengan mother wavelet Daubechies dan Symlet pada dekomposisi level dua dan fitur yang diambil yaitu fitur statistik seperti rata-rata, median, standar deviasi, kurtosis, dan skewness. Fitur-fitur diambil dari sub-band D2 dan D1, sehingga total fitur yang diperoleh yaitu 10 fitur.  Sinyal  EKG  kemudian  diklasifikasi  menggunakan  metode  KNN  dan  untuk mendapatkan  hasil  yang  terge- naralisasi,  maka  K-fold  cross  validation  juga  diaplikasikan.  Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan,  di- peroleh akurasi tertinggi sebesar 94% dengan sensitivitas dan spesifisitas sebesar 82% dan 91% dengan men- gaplikasikan mother wavelet Daubechies orde 7.
Kata Kunci: DWT, ECG , KNN, K-Fold ,

## ABSTRACT
One  important  step in the process  of  identifying  EKG  signals  is  feature  extraction,  where  the  obtained features characterize the condition of the heart. The condition of the heart can be observed based on the waves produced in the EKG signal, which are generated by the electrical activity of the heart. In this study, two types of mother wavelets will be compared to determine which type is most suitable for extracting features from EKG sig- nals.  The  types  of  mother  wavelets  to  be  compared  are  Daubechies  and  Symlet  with  orders  of  5,  6,  and  7  for Daubechies, and 6, 7, and 8 for Symlet. EKG signals with MI and normal heart conditions that have been improved in quality and have undergone signal segmentation are extracted using Discrete Wavelet Transformation (DWT) with Daubechies and Symlet mother wavelets at the two-level decomposition, and statistical features such as mean, median, standard deviation, kurtosis, and skewness are taken. Features are extracted from the D2 and D1 sub- bands, resulting in a total of 10 features obtained. The EKG signals are then classified using the KNN method, and to  obtain  generalized  results,  K-fold  cross-validation  is  also  applied.  Based  on  the  experiments  conducted,  the highest accuracy obtained was 94% with sensitivity and specificity of 82% and 91% by applying the Daubechies mother wavelet of order 7.
Keywords: DWT, ECG, KNN, K-Fold.

## I. P ENDAHULUAN
enyakit  kardiovaskular  merupakan  penyakit yang  menjadi  penyebab  utama  kematian  di seluruh  dunia  pada  20  tahun  terakhir.
Penyakit  kardiovaskular  merupakan  istilah  umum yang  digunakan  untuk  menggambarkan  kondisi dari  jantung  dan  pembuluh  darah.  Terdapat  be- berapa  tipe  dari  penyakit  kardiovaskular,  seperti penyakit jantung koroner, serangan jantung, gagal
P
jantung, penyakit jantung bawaan dan struk. Pada tahun  2019,  menurut World  Health  Organization (WHO),  diperkirakan  sekitar  17.9  juta  orang meninggal dari penyakit kardiovaskular, angka ke- matian  ini  menggambarkan  32%  dari  total  ke- matian di seluruh dunia dan dari total kematian ter- sebut 85%-nya diakibatkan oleh serangan jantung dan  struk  [1].  Sementara  itu,  di  Indonesia  sendiri dari total 1.8 juta kematian pada tahun 2016, 35% dari total kematian tersebut disebabkan oleh penya- kit kardiovaskular [2]. Serangan jantung yang dise- but  juga  dengan Myocardial  Infarction (MI) digambarkan  sebagai  nekrosis  miokardium  yang disebabkan  oleh  ketidakmampuan  jantung  untuk mendapatkan  oksigen  melalui  arteri  koronernya, lebih  lanjut  lagi,  di  Amerika  Serikat,  sekitar  satu juta orang setiap tahun menderita serangan jantung [3].  Oleh  sebab  itu,  deteksi  dini  penyakit  kardio- vaskular, khusunya serangan jantung sangat krusial untuk dilakukan agar mengurangi angka kematian yang disebabkan oleh penyakit tersebut.
Elektrokardiogram  (EKG)  merupakan  alat yang digunakan untuk mendeteksi penyakit kardi- ovaskular, alat ini bersifat non-infasif dan bekerja dengan  cara  merekam  aktivitas  elektrik  jantung dengan  cara  menempelkan  elektroda  pada  per- mukaan  dada,  lengan,  atau  kaki.  Hasil  dari  EKG adalah  gelombang-gelombang  yang  merupakan gambaran dari kondisi jantung, oleh sebab itu, se- tiap  gelombang  memiliki  karakteristik  tersendiri yang didasarkan pada kondisi jantung. Gelombang pada  EKG  terdiri  dari  lima  macam  gelombang, yaitu gelombang P, Q, R, S, dan T. setiap gelom- bang merepresentasikan aktivitas elektrik dari mas- ing-masing ruang pada jantung [4]. Gelombang P menggambarkan  kondisi  depolarisasi  dari  atrium, gelombang Q, R, dan S membentuk kompleks QRS dan  menggambarkan  depolarisasi  dari  ventrikel, sedangkan gelombang T menggambarkan repolar- isasi dari ventrikel [5].
Untuk  menganalisis  sinyal  EKG  secara manual  dibutuhkan  pengalaman  yang  banyak, selain itu terkadang sangat sulit untuk mengidentifikasi perubahan kecil pada gelombang EKG yang disebabkan oleh amplitude gelombang yang  kecil.  Di  sisi  lain, menganalisis  sinyal  EKG secara otomatis masih merupakan  tantangan berat yang  disebabkan  oleh  beberapa  hal  pada  proses identifikasnya, salah satunya tantangan pada proses identifikasi  sinyal  EKG  adalah  tidak  adanya standarisasi  dari  karakteristik  sinyal  EKG, variabilitas  pada  gelombang,  dan  individualitas pada  pola  sinyal  EKG  [6].  Oleh  sebab  itu,
menemukan  fitur  yang  paling  cocok  untuk merepresentasikan sinyal EKG agar memudahkan identifikasi  masih  menjadi  tantangan.  Pada penelitian  ini,  akan  dilakukan  identifikasi  sinyal EKG  dengan  kondisi  jantung  MI  dengan mengambil fitur statistik seperti rata-rata, median, standar  deviasi,  skewness,  dan  kurtosis  yang diekstrak menggunakan DWT.  Fitur-fitur tersebut kemudian  akan  diumpankan  ke  KNN  untuk kemudian dilakukan klasifikasi.

## II. STUDI PUSTAKA
Beberapa penelitian untuk klasifikasi pada sinyal EKG telah dilakukan dengan memanfaatkan berbagai  macam  metode  ekstraksi  fitur.  Pada  [7], klasifikasi  sinyal  EKG  pada  penyakit  aritmia  dil- akukan dengan menggunakan fitur rata-rata akustik yang  didapatkan  dari  ekstraksi Mel  Frequency Cepstral  Coefficient  (MFCC ).  Penelitian  lain dengan  menggunakan  sinyal  EKG  aritmia  yang sama  juga  dilakukan  oleh  [8],  penelitian  tersebut mengekstraksi  fitur  statistik  pada  sinyal  EKG menggunakan Discrete Wavelet  Transformation (DWT) dengan mother wavelet Daubechies . Fitur- fitur  statistik  yang  diekstrak  antara  lain  power spektrum, rata-rata absolut, standar devaisi, skew- ness, kurtosis, rasio rata-rata, puncak positif, pun- cak negative, dan puncak negative ke dua pada lima sub-band  yang  diperoleh  dari  dekomposisi  level lima.  Kedua  penelitian  tersebut  memperoleh akurasi di atas 95%.
Penelitian  lain  membandingkan  metode ekstraksi  fitur,  yakni  antara  MFCC  dengan  DWT [9] pada sinyal EKG penyakit MI. Penelitian terse- but membandingkan MFCC, DWT dengan mother wavelet Haar dan Symlet  7. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa ekstraksi  fitur menggunakan MFCC  memberikan  akurasi  yang  lebih  tinggi, yaitu sebesar 84%. MFCC dan DWT dikombinasi- kan pada penelitian [10], sinyal EKG kondisi jan- tung MI yang sudah didekomposisi menggunakan DWT  diekstrak  cirinya  menggunakan  MFCC. Akurasi  yang diperoleh  sebesar 88%.  Toulni  [11] mengekstraksi enam ciri statistik pada sinyal EKG aritmia, ciri tersebut adalah rata-rata, rata-rata akar kuadrat,  variasi,  standar  deviasi,  kurtosis  dan  en- tropi wavelet. Dengan menggunakan mother wave- let  Coiflet  5  dan  klasifikasi Support  Vector  Ma- chine (SVM)  diperoleh  akurasi  sebesar  87.5%. Masih menggunakan sinyal EKG aritmia, penelitian  yang  dilakukan  oleh  [12]  melakukan ekstraksi  fitur  statistik  menggunakan  DWT  dan
klasifikasi KNN, hasil akurasi yang diperoleh sebe- sar 91% dengan sensitivitas 100% dan spesifisitas sebesar 83%.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  lima  tahapan, yaitu  tahapan  pengumpulan  dataset,  pre  proses, beat  segmentation ,  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Proses penelitian

## A. Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah The Physikalisch Technische Bundesanstalt Diagnostic ECG Database (PTB-DB) yang terse- dia di Physionet. Dataset ini disediakan oleh Divisi Kardiologi Universitas Benjamin Franklin Jerman. Setiap sinyal EKG terdiri dari 15 macam lead, yaitu lead i, ii, iii, avr, avl, avf, v1, v2, v3, v4, v5, v6, vx, vy, dan vz. Dari keseluruhan lead, hanya lead yang ii  yang  akan  digunakan.  Dari  total  200  data  yang diperoleh,  52  data  merupakan  kondisi  jantung sehat, dan 148 data merupakan kondisi jantung MI. Masing-masing  sinyal  EKG  berdurasi  10  detik dengan  frekuensi  sampling  sebesar  1.000Hz, dengan  demikian  masing-masing  sinyal  EKG memiliki Panjang data sebesar 10.000.

## B. Pre proses
Tahap pre proses ini bertujuan untuk mening- katkan  kualitas  sinyal  dengan  menghilangkan  de- rau yang ada. Terdapat dua tipe derau pada sinyal EKG yang umum muncul ketika proses perekaman sinyal, yaitu derau pada frekuensi rendah dan frek- uensi  tinggi.  Salah  satu  derau  yang  muncul  pada frekuensi  rendah  adalah baseline  wander ,  dimana jenis derau ini muncul akibat pergerakan badan dan pergerakan  sistem  pernafasan  ketika  proses perekaman  sinyal  berlangsung.  Sedangkan,  derau pada  frekuensi  tinggi  seperti power  line  interfer- ence atau gangguan listrik muncul diakibatkan oleh
gangguan pada saluran listrik atau power line inter- ference [13].
Derau baseline  wander menyebabkan  sinyal EKG bergeser dari garis isoline atau garis nol sep- erti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  sehingga akan  menyebabkan  kesulitan  ketika  akan  men- dekati puncak dari sinyal, yaitu gelombang R, se- dangkan  deteksi  puncak  dari  sinyal  dibutuhkan ketika  akan  melakukan  segmentasi  sinyal.  Untuk mengatasi  permasalahan  dari baseline  wander, maka  filter  median  seperti  pada  persamaan  (1) digunakan  untuk  menghilangkan  derau  tersebut. Median filter merupakan salah satu  metode filter- ing sinyal yang digunakan untuk mengurangi derau namun tetap mempertahankan karakteristik penting dari sinyal [14].
𝑦(𝑛) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛[𝑥(𝑛 − 𝑘), … , 𝑥(𝑛), … 𝑥(𝑛 + 𝑘)]
(1)
Dimana:
y(n) adalah sinyal hasil filter median x(n) adalah sinyal masukan x-n dan x+k adalah  sampel  yang  diurutkan  mulai dari nilai terkecil hingga terbesar

## Gambar 2. Derau baseline wander pada sinyal EKG kondisi jantung MI

## C. Beat Segmentation
Tahap beat segmentation merupakan tahap pemotongan  sinyal  berdasarkan  pada  siklus  dari jantung, dimana satu siklus jantung terdiri dari ge- lombang P, T, dan kompleks QRS. Gelombang R merupakan gelombang dengan amplitude tertinggi dan merupakan puncang yang paling terlihat, oleh sebab  itu  gelombang  R  dijadikan  patokan  untuk melakukan  segmentasi.  Segmentasi  dilakukan dengan cara mendeteksi puncak dari gelombang R, kemudian  berdasarkan  posisi  puncak  dilakukan pemotongan  sebesar  200  data  ke  kanan  dan  450
Dataset Pre proses Beat Seg- mentation Features  Ex- traction Klasifi- kasi
data ke kiri, sehingga diperoleh Panjang sinyal per segmen sebesar 651 data.
Salah satu metode yang umum digunakan un- tuk mendeteksi puncak R pada sinyal EKG adalah metode teager  Energy  Operation (TEO).  Metode ini  juga  banyak  digunakan  pada  sinyal  suara  dan gambar  karena  kemampuannya  untuk  mendeteksi sinyal  yang  terkonsentrasi  dalam  interval  waktu yang  singkat  dan  pada  pita  frekuensi  tinggi  [15]. Hanya  saja,  metode  TEO  memiliki  kelemahan, yaitu tingkat sensitivitasnya akan berkurang ketika harus mendeteksi sinyal yang memiliki tingkat de- rau yang tinggi. Pada penelitian [16], metode TEO dikembangkan  menjadi multiresolution TEO (MTEO),  dimana  metode  ini  terdiri  dari  k-TEO pada setiap kanalnya, dan pada setiap sampel pada domain waktu, kanal keluaran akan dibandingkan untukmemperoleh  nilai  maksimum.  Hasil  deteksi puncak-puncak  gelombang  menggunakan  MTEO ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gelombang  dengan  puncak  R  yang  sudah terdeteksi  kemudian  disegmentasi  sepanjang  651 data, dimana 200 data ke kiri dan 450 data ke kanan dari puncak R. Dengan panjang data 651, satu si- klus jantung dengan gelompang P, QRS, dan T su- dah  terpenuhi.  Sinyal  hasil  segementasi  ditunjuk- kan oleh Gambar 4.
Gambar 3. Hasil deteksi puncak menggunakan MTEO
Gambar 4. Hasil segmentasi sinyal per siklus jantung

## D. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan tahap pengambi- lan  ciri  sinyal  yang  kemudian  digunakan  sebagai pembeda  antara  satu  sinyal  dengan  sinyal  yang lain.  Pada  tahap  ini,  sinyal  EKG  yang  telah melewati  proses  segmentasi  akan  didekomposisi menggunakan DWT dengan dua tipe mother wave- let,  yaitu  Daubechies  dan  Symlet  untuk  dianalsis dan diambil ciri statistiknya. DWT merupakan se- buah fungsi matematika yang memotong data men- jadi  beberapa  komponen  frekuensi  yang  berbeda. DWT  memiliki  kelebihan  dibandingkan  metode transformasi Fourier tradisional untuk merepresen- tasikan fungsi-fungsi yang memiliki diskontinuitas dan  puncak-puncak  tajam  serta  berbagai  pilihan fungsi  dasar,  selain  itu  DWT  juga  merupakan metode  yang  efisien  untuk  menganalisis  sinyal non-stationary [17].
Pada DWT, sinyal difilter menjadi dua ba- gian yaitu low pass filter (LPF) dan high pass filter (HPF).  Hasil  keluaran  dari  LPF  disebut  sebagai aproksimasi, sedangkan keluaran dari HPF disebut sebagai detail koefisien. Sinyal hasil dari aproksi- masi kemudian pada level dekomposisi selanjutnya dapat  diturunkan  kembali  menjadi  LPF  dan  HPF, dengan  begitu  sinyal  memiliki  banyak  komponen pada level yang berbeda [9]. Gambar 5 menunjuk- kan struktur dekomposisi dari DWT.
Gambar 5. DWT 2 level dekomposisi
Implementasi dari LPF dan HPF ditunjuk- kan oleh persamaan berikut.
𝐴[𝑛] =   ∑ 𝑠[𝑘]𝑔[2𝑛 − 𝑘] ∞ 𝑘=−∞ (2) 𝐷[𝑛] =   ∑ 𝑠[𝑘]ℎ[2𝑛 − 𝑘] ∞ 𝑘=−∞
(3)
Memilih tipe mother wavelet yang sesuai dengan  sinyal  merupakan  bagian  penting  pada proses ini, oleh sebab itu dua tipe mother wavelet akan digunakan untuk menetukan tipe wavelet ter- baik  untuk  mengambil  ciri dari sinyal EKG.  Tipe
pertama  yaitu  Daubechies,  dengan  menggunakan Daubechies orde 5, 6 dan 7. Tipe mother wavelet yang ke dua adalah Symlet, dengan orde 6, 7, dan 8.
Pada penelitian ini, sinyal EKG yang telah disegementasi akan didekomposisi pada level 2, se- hingga  akan  menghasilkan  3  sub-band,  yaitu  A2, D2, dan D1. Ciri statistik seperti rata-rata, median, standar  deviasi,  skewness,  dan  kurtosis  akan diekstrak  pada  dua  sub-band  detail  (D2  dan  D1), sehingga  pada  satu  sinyal  EKG  akan  diperoleh sebanyak 10 ciri.

## E. Klasifikasi
Salah  satu  metode  yang  umum  digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  adalah  metode K- Nearest  Neighbour (KNN).  KNN  bekerja  dengan cara  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  jarak terdekatnya.  Ada  dua  tahapan  pada  klasifikasi KNN,  pertama  yaitu  tahap  pelatihan  dan  kedua yaitu tahap klasifikasi. Pada tahap pelatihan, KNN menyimpan vektor fitur dan label kelas dari contoh pelatihan.  Setiap  contoh  pelatihan  direpresentasi- kan sebagai vector dalam ruang ciri multidimensi, dimana  setiap  dimensi  merepresentasikan  suuatu fitur  dari  objek.  Setelah  tahap  pelatihan  selesai, KNN  dapat  melakukan  klasifikasi  pada  titik  uji dengan  cara  menjadi  K  contoh  pelatihan  terdekat dari  titik  uji  dalam  ruang  ciri.  K  kemudian digunakan untuk  menentukan label  kelas titik uji, di mana label kelas tersebut merupakan label yang paling sering muncuk di antara K contoh pelatihan terdekat  [18].  Untuk  mengukur  jarak  antara  K dengan pelatihan, maka digunakan pengukuran Eu- clidean dengan persamaan:
𝑑 𝑠𝑡 = √∑(𝑥 𝑠𝑗 − 𝑦 𝑡𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (4)
Dimana  x  dan  y  adalah  dua  data  yang jaraknya  harus  ditemukan,  sedangkan n adalah jumlah setiap dimensi data.

## F. K-Fold Cross Validation
K- fold  cross  validation juga  diterapkan  pada penelitian ini agar variasi hasil pengenalan rendah. Teknik  ini  memungkinkan  data  dibagi  menjadi sejumlah  K  dari  dataset.  Dataset  ke-1  digunakan sebagai data pengujian sedangkan dataset ke-2, ke- 3...K digunakan sebagai data pelatihan. Kemudian,
proses diulang dimana dataset ke-2 digunakan se- bagai data pengujian, sedangkan dataset ke-1, ke- 3...K digunakan sebagai data pelatihan. Proses ini berulang  sampai  K  kali.  Total  akurasi  kemudian dibagi dengan K. Pada penelitian ini, nilai K yang akan diujikan adalah 3 dan 6.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  sinyal  EKG  dengan kondisi  jantung  MI  dan  normal  diklasifikasi menggunakan  KNN  berdasarkan  fitur  statistik yang  telah  diekstrak.  Sebanyak  200  sinyal  EKG yang  diperoleh,  52  data  diberikan  label  sebagai sinyal EKG normal dan 148 data ditandai sebagai sinyal  EKG  MI.  Sinyal-sinyal  tersebut  kemudian ditingkatkan  kualitasnya  menggunakan  filter  me- dian, dimana filter ini dapat menghilangkan derau yang ada pada sinyal EKG, seperti derau baseline wander. Setelah posisi gelombang sinyal tepat be- rada pada garis isoline, puncak R dari setiap sinyal kemudian  dideteksi.  Hal  ini  bertujuan  agar  sinyal dapat  dipotong  atau  disegmentasi  sesuai  dengan satu siklus dari jantung, dimana dalam satu siklus jantung  terdapat  gelombang  P,  QRS,  dan  T.  Dari hasil  segmentasi,  diperoleh  sebanyak  678  sinyal EKG  yang  siap  untuk  diekstrak  fiturnya.  Sinyal yang  telah  disegmentasi  kemudian  didekomposisi pada level 2 menggunakan dua tipe mother wave- let, yaitu Daubechies dan Symlet. Pada Daubechies, digunakan orde 5, 6, dan 7, sedangkan pada Symlet digunakan orde 6, 7, dan 8. Pemilihan orde untuk ekstraksi fitur didasarkan pada kemiri- pan  bentuk  gelombang mother wavelet  dengan sinyal  EKG  yang  dianalisis.  Hasil  dekomposisi yaitu  berupa  3  sub-band,  A2,  D2,  dan  D1.  Fitur statistik  berupa  rata-rata,  median,  standar  deviasi, skewness, dan kurtosis diekstrak pada sub-band D2 dan D1, sehingga pada masing-masing sinyal EKG diperoleh sebanyak 10 ciri.
Fitur  hasil  ekstraksi  kemudian  akan  di- umpankan  ke  KNN  untuk  diklasifikasi.  Pada penelitian ini, tiga nilai ketetanggaan K akan diu- jikan, yaitu K=3, K=5 dan K=7, hal  ini bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  nilai  ketetanggaan pada KNN. Angka ganjil dipilih untuk menghilangkan  kemungkinan  adanya  hasil  yang seri  pada  klasifikasi  nanti.  Untuk  mendapatkan hasil klasifikasi yang tergeneralisir, maka diterap- kan  pula  K- fold  cross  validation, dengan  nilai  K pada K- fold adalah 3 dan 6.
Hasil  klasifikasi  dari  masing-masing  orde mother wavelet ditunjukkan pada tabel-tabel beri- kut.
Tabel 1. Hasil klasifikasi Daubechies orde 5
KNN 3-Fold 6-Fold Ak Sen Spe Ak Sen Spe
3 77% 75% 80% 81% 81% 82%
5 77% 77% 78% 81% 80% 82%
7 80% 79% 80% 82% 85% 80%
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Daubechies orde 6
KNN 3-Fold
6-Fold Ak Sen Spe Ak Sen Spe 3 79% 82% 76% 80% 81% 78%
5 78% 78% 79% 81% 85%
78% 7 75% 77% 73% 81% 84% 78%

## Tabel 3. Hasil Klasifikasi Daubechies orde 7
KNN 3-Fold 6-Fold Ak Sen Spe Ak Sen Spe 3 91% 81% 79% 91% 83% 80% 5 91% 80% 85% 94% 82% 91% 7 90% 90% 80% 92% 83% 88%

## Tabel 4. Hasil Klasifikasi Symlet orde 6
KNN 3-Fold 6-Fold Ak Sen Spe Ak Sen Spe 3 75% 76% 74% 77% 80% 74% 5 78% 77% 80% 81% 79% 82% 7 78% 81% 75% 81% 79% 82%

## Tabel 5. Hasil Klasifikasi Symlet orde 7
KNN 3-Fold 6-Fold Ak Sen Spe Ak Sen Spe 3 74% 72% 76% 79% 81% 76% 5 76% 71% 80% 81% 85% 79% 7 76% 76% 76% 79% 77% 81%

## Tabel 6. Hasil Klasifikasi Symlet orde 8
KNN 3-Fold 6-Fold Ak Sen Spe Ak Sen Spe 3 78% 74% 82% 81% 82% 81% 5 81% 80% 81% 83% 88% 78% 7 81% 79% 82% 83% 92% 74%
Dari  keseluruhan  tabel,  terlihat  bahwa akurasi  tertinggi  dari  masing-masing  orde mother wavelet  diperoleh  pada  saat  menggunakan  6- fold cross validation. Pada Daubechies orde 5 dan orde 6,  rata-rata  akurasi  yang  diperoleh  yaitu  sebesar 77%, sedangkan rata-rata akurasi meningkat men- jadi  90%  pada  orde  7.  Pada  tipe mother wavelet Symlet pada seluruh orde yang digunakan, rata-rata akurasi yang diperoleh adalah 77%.
Akurasi  tertinggi  diperoleh  sebesar  94%, dengan  sensitivitas  dan  spesifisitas  sebesar  82%
dan  91%  berturut-turut  dengan  menggunakan Daubhecies orde 7 pada nilai ketetanggan 5 dan 6- fold.  Akurasi  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  penelitian yang dilakukan oleh [9], [10]. Tabel 7 menunjuk- kan  hasil  perbandingan  dengan  peneltiian  sebe- lumnya.

## Tabel 7. Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya
Penelitian Sebe- lumnya Metode Akurasi Siti [9] DWT Symlet 7 Level 6 71 % Siti [10] DWT Symlet 7 Level 6 + MFCC 88% Penelitian ini DWT Daubechies 7 Level 2
94%

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  telah  dilakukan ekstraksi  fitur  pada  sinyal  EKG  dengan  kondisi jantung  MI  dan  normal  menggunakan  metode DWT sebagai ekstraktor. Untuk memperoleh hasil akurasi terbaik, maka dua tipe mother wavelet diu- jikan,  yaitu  Daubechies  dan  Symlet.  Pada  tipe Daubechies digunakan orde 5, 6, dan 7. Sedangkan pada  Symlet  digunakan  orde  6,  7,  dan  8.  Fitur statistik  dari  sinyal  EKG  kemudian  diekstrak setelah sinyal didekomposisi pada level 2 pada sub- band  D2  dan  D1.  Fitur-fitur  statistik  tersebut kemudian diinputkan pada klasifier KNN, dengan nilai ketetanggaan K yang diujikan adalah 3, 5, dan 7.  Selain  itu,  K- fold cross  validation juga  diap- likasikan pada saat klasifikasi dengan nilai K yaitu 3  dan  6.  Berdasarkan  percobaan  yang  dilakukan, nilai  fold  mempengaruhi  hasil  akurasi,  dimana dengan nilai fold K = 6 memberikan hasil akurasi yang lebih tinggi pada semua tipe mother wavelet. Selain  itu,  nilai  ketetanggan  pada  KNN  juga  ber- pengaruh  pada  nilai  akurasi  yang  diperoleh,  di- mana rata-rata akurasi tinggi diperoleh menggunakan nilai ketetanggaan K = 5. Berdasar- kan  hal-hal  tersebut,  hasil  yang  diperoleh  yaitu akurasi  sebesar  94%  dengan  sensitivitas  dan  spe- sifisitas sebesar 82% dan 91% dengan menggunakan tipe mother wavelet pada orde 7.
Pada  penelitian  selanjutnya,  dapat  dil- akukan  ekstraksi  fitur  pada  sub-band  lain,  yaitu sub-band aproksimasi untuk dibandingkan dengan sub-band  detail.  Selain  itu,  fitur  morfologi  pada sinyal yang telah disegmentasi juga dapat diekstrak untuk dijadikan fitur sinyal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Cardiovascular diseases (CVDs).pdf.” [2]  World Health Organization, Noncommunicable diseases country profiles 2018 . Geneva: World Health Organiza- tion, 2018. Accessed: Nov. 08, 2022. [Online]. Availa- ble: https://apps.who.int/iris/handle/10665/274512
[3]  N. A. Khadse, A. M. Wankhade, and A. G. Gaiki, “My- ocardial Infraction: Etiology, Risk Factors, Pathophysi- ology, Diagnosis and Management,” Am. J. PharmTech Res. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  173–190,  Feb.  2020,  doi: 10.46624/ajptr.2020.v10.i1.014.
[4]  M. S. Al-Ani, “ECG Waveform Classification Based on P-QRS-T  Wave  Recognition,” UHD  J.  Sci.  Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 7–14, Jul. 2018, doi: 10.21928/uhdjst.v2n2y2018.pp7-14.
[5]  P. Madona, R. I. Basti, and M. M. Zain, “PQRST wave detection  on  ECG  signals,” Gac.  Sanit. ,  vol.  35,  pp. S364–S369, 2021, doi: 10.1016/j.gaceta.2021.10.052.
[6]  S. H. Jambukia, V. K. Dabhi, and H. B. Prajapati, “Clas- sification of ECG signals using machine learning tech- niques: A survey,” in 2015 International Conference on Advances  in  Computer  Engineering  and  Applications , Ghaziabad,  India:  IEEE,  Mar.  2015,  pp.  714–721.  doi: 10.1109/ICACEA.2015.7164783.
[7]  Y. Arpitha, G. L. Madhumathi, and N. Balaji, “Spectro- gram  analysis  of  ECG  signal  and  classification  effi- ciency  using  MFCC  feature  extraction  technique,” J. Ambient  Intell.  Humaniz.  Comput. ,  vol.  13,  no.  2,  pp. 757–767, Feb. 2022, doi: 10.1007/s12652-021-02926-2.
[8]  S. Mian Qaisar and S. Fawad Hussain, “Arrhythmia Di- agnosis  by  Using  Level-Crossing  ECG  Sampling  and Sub-Bands Features Extraction for Mobile Healthcare,” Sensors ,  vol.  20,  no.  8,  p.  2252,  Apr.  2020,  doi:
10.3390/s20082252.
[9]  S. A. Alodia Yusuf and R. Hidayat, “MFCC Feature Ex- traction  and  KNN  Classification  in  ECG  Signals,”  in 2019 6th International Conference on Information Tech- nology, Computer and Electrical Engineering (ICITACEE) ,  Semarang,  Indonesia:  IEEE,  Sep.  2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICITACEE.2019.8904285.
[10] S. A. A. Yusuf and R. Hidayat, “Feature Extraction of ECG  Signals  using  Discrete  Wavelet  Transform  and MFCC,”  in 2019  5th  International  Conference  on  Sci- ence  in  Information  Technology  (ICSITech) ,  Yogya- karta,  Indonesia:  IEEE,  Oct.  2019,  pp.  167–170.  doi: 10.1109/ICSITech46713.2019.8987544.
[11] Y. Toulni, N. Benayad, and B. D. Taoufiq, “Electrocar- diogram  signals  classification  using  discrete  wavelet transform and support vector machine classifier,” IAES Int. J. Artif. Intell. IJ-AI , vol. 10, no. 4, p. 960, Dec. 2021, doi: 10.11591/ijai.v10.i4.pp960-970.
[12] Y.  Toulni,  T.  Belhoussine  Drissi,  and  B.  Nsiri,  “ECG signal diagnosis using Discrete Wavelet Transform and K-Nearest Neighbor classifier.,” in The 4th International
Conference  on  Networking,  Information  Systems  amp Security. ,  KENITRA  AA  Morocco:  ACM,  Apr.  2021, pp. 1–6. doi: 10.1145/3454127.3457628.
[13] A. Velayudhan and S. Peter, “Noise Analysis and Dif- ferent  Denoising  Techniques  of  ECG  Signal  -  A  Sur- vey,” IOSR J. Electron. Commun. Eng. , p. 5, 2016.
[14] I. Fahruzi, “Mengurangi Pengaruh Noise Baseline Wan- der pada Sinyal Electrocardiogram(ECG),” vol. 5, no. 1, p. 5, Mar. 2013.
[15] J. H. Choi, H. K. Jung, and T. Kim, “A New Action Po- tential  Detector  Using  the  MTEO  and  Its  Effects  on Spike Sorting Systems at Low Signal-to-Noise Ratios,” IEEE Trans. Biomed. Eng. , vol. 53, no. 4, pp. 738–746, Apr. 2006, doi: 10.1109/TBME.2006.870239.
[16] J. H. Choi and T. Kim, “Neural action potential detector using multi-resolution TEO,” Electron. Lett. , vol. 38, no. 12, p. 541, 2002, doi: 10.1049/el:20020386.
[17] A.  Almumri,  E.  Balakrishnan,  and  Narasimman, Sundararajan, “Discrete Wavelet Transform Based Fea- ture Extraction in Electrocardiogram Signals,” vol. 17, no. 1, pp. 63–67, 2021.
[18] I. Saini, D. Singh, and A. Khosla, “QRS detection using K-Nearest Neighbor algorithm (KNN) and evaluation on standard ECG databases,” J. Adv. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 331–344, Jul. 2013, doi: 10.1016/j.jare.2012.05.007.