## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859

## Efek Transformasi Wavelet Diskrit Pada Klasifikasi Aritmia Dari Data Elektrokardiogram Menggunakan Machine Learning
Dodon Turianto Nugrahadi * , Tri Mulyani, Dwi Kartini, Rudy Herteno, Mohammad Reza Faisal, Irwan Budiman, Friska Abadi
Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru, Indonesia Email: 1* dodonturianto@ulm.ac.id, 2 trimlyani60@gmail.com, 3 dwikartini@ulm.ac.id, 4 rudy.herteno@ulm.ac.id,
5 reza.faisal@ulm.ac.id, 6 irwan.budiman@ulm.ac.id, 7 friska.abadi@ulm.ac.id Email Penulis Korespondensi: dodonturianto@ulm.ac.id
Abstrak− Aritmia merupakan salah satu penyakit kelainan pada irama jantung dan beberapa pasien yang menderita aritmia tidak  merasakan  gejala  apapun,  maka  perlu  adanya  otomatisasi  deteksi  dini  untuk  aritmia  dengan  menggunakan elektrokardiogram. Penelitian yang ada telah melakukan klasifikasi dengan beberapa metode data mining. Pada penelitian ini transformasi  untuk  pemrosesan  sinyal  menggunakan  Discrete  Wavelet  Transform  dimana  terjadi  proses  filterisasi  yang memisahkan  sebuah  sinyal  menjadi  sinyal  berfrekuensi  tinggi  dan  rendah  tanpa  menghilangkan  informasi  dari  sinyal  dan dilakukan dengan dekomposisi dua tingkat. Selanjutnya dilakukan normalisiasi data menggunakan min-max normalization lalu dimasukan ke dalam model klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine dengan kernel Gaussian Radial Basis Function  dengan  Naive  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor.  Data  yang  digunakan  masing-masing  berjumlah  140  data  dengan masing-masing  35  data  untuk  setiap  labelnya.  Pada  penelitian  ini  menunjukan  hasil  pada  dekomposisi  level  1  didapatkan akurasi tertintinggi pada db7 untuk klasifikasi Support Vector Machine menghasilkan akurasi 73,57%, Naive Bayes 68,57%, K-Nearest  Neighbor  dengan  k=3  menghasilkan  akurasi  59,64%,  K-Nearest  Neighbor  dengan  k=5  menghasilkan  akurasi 63,57% sedangkan pada level 2 didapatkan akurasi tertintinggi pada db6 dan db8 dengan model klasifkasi untuk Support Vector Machine  menghasilkan  akurasi  70,71%,  Naive  Bayes 67,50%,  K-Nearest  Neighbor  k=3  menghasilkan  akurasi  66,07%,  K- Nearest Neighbor dengan k=5 menghasilkan akurasi 65%. Disimpulkan bahwa akurasi tertinggi dihasilkan oleh dekomposisi level 1 dengan klasifikasi Support Vector Machine serta menunjukan bahwa jenis wavelet  Daubechies  memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan wavelet Haar.
Kata Kunci: Elektrokardiogram; Transformasi Wavelet Diskrit; Support Vector Machine; K-Nearest Neighbor; Naive Bayes
Abstract− Arrhythmia is one of the abnormalities of the heart rhythm, and some patients who suffer from arrhythmia do not feel any symptoms. Automating the early detection of arrhythmia is necessary by using an electrocardiogram. Previous research that had been done conducted classifications using several methods of data mining. In this research, the transformation for processing signals used is Discrete Wavelet Transformation, where a filtering process occurs that separates signals into high and low-frequency signals without losing the information from signals and is carried out with a two-level decomposition. After that,  data  normalization  was  performed  using  min-max  normalization  and  was  put  into  the  model  classification  using  the Support Vector Machine method with a Gaussian Radial Basis Function kernel of Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor. Each data  that  was  being  used  consisted  of  140  data  with  a  total  of  35  data  for  each  label.  This  research  shows  that  at  level  1 decomposition, the highest accuracy was obtained at db7 for the classification using Support Vector Machine with an accuracy of 73,57%, 68,57% for Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor with k=3 resulting in an accuracy of 59,64%, and K-Nearest Neighbor with k=5 resulting in an accuracy of 63,57% while at level 2 decomposition the highest accuracy was obtained at db6 dan db8 for the classification using Support Vector Machine with an accuracy of 70,71%, 67,50% for Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor with k=3 resulting in an accuracy of 66,07%, and K-Nearest Neighbor with k=5 resulting in an accuracy of 65%. From this research, it can be concluded that the highest accuracy is produced by decomposition level 1 using Support Vector Machine classification and that the Daubechies wavelet type has better results than the Haar wavelet.
Keywords : Electrocardiogram; Discrete Wavelet Transform; Support Vector Machine; K-Nearest Neighbor; Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Aritmia merupakan salah satu  penyakit kelainan terhadap irama jantung. Oleh karena itu beberapa pasien yang menderita aritmia tidak merasakan gejala apapun, maka perlu adanya otomatisasi deteksi dini untuk aritmia dengan menggunakan  elektrokardiogram.  Elektrokardiogram  merupakan  instrumen  medis  yang  digunakan sebagai  alat untuk  memperoleh  informasi  kerja  jantung  manusia.  Pada  era  ini  pemrosesan  sinyal  jantung  dalam  dunia kedokteran menjadi hal yang penting untuk membantu dokter dalam membuat keputusan. Analisis deteksi kelainan jantung yang umum dilakukan dalam dunia kesehatan yaitu dengan melihat grafik rekaman EKG secara manual. Adapun  jenis-jenis  aritmia  didalam  penelitian  ini  yaitu  Atrial  Fibrilation,  PVC  Bigeminy  atau  Premature ventricular  contraction  (PVC)  dan  Ventricular  Tachycardi[1].  Dalam  riset  klasifikasi  penyakit  jantung  terdapat dua perlakukan terhadap data EKG. Perlakukan pertama adalah dengan menggunakan data EKG mentah seperti yang dilakukan pada penelitian [2]. Pada penelitian ini data EKG mentah yang diseleksi kemudian diklasifikasi dengan metode klasifikasi tipe shallow learning yaitu SVM. Perlakukan kedua adalah dengan melakukan analisis sinyal EKG mentah dengan melakukan transfromasi terhadap sinyal tersebut. Salah satu teknik transformasi yang digunakan adalah transformasi wavelet[3].
Transformasi wavelet merupakan teknik dekomposisi multiresolusi untuk mengatasi masalah pemodelan yang menghasilkan penggambaran sinyal yang baik pada domain waktu dan domain frekuensi[4]. Transformasi wavelet  untuk  pemrosesan  sinyal  pada  penelitian  ini  yaitu  Discrete  Wavelet  Transform  dimana  terjadi  proses

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859
filterisasi  yang memisahkan sebuah sinyal  menjadi  sinyal berfrekuensi  tinggi  dan rendah tanpa menghilangkan informasi dari sinyal.
Pada penelitian Tandyo, dkk. yang menerapkan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dengan level tujuh dekomposisi wavelet optimal meningkatkan akurasi dan transformasi wavelet diskrit mampu memperkecil pengaruh  yang  disebabkan  oleh  noise  pada  sinyal  suara  input[5].  Pada  penelitian  Belkacemi,  dkk.  yang menerapkan penggunaan metode Discrete Wavelet Transform pada data bentuk sinyal pelumasan bantalan motor induksi  yang  tidak  benar  dengan  delapan  tingkat  dekomposisi  sinyal  wavelet  menunjukan  untuk  medium kecepatan  prosedur  dekomposisi  Discrete  Wavelet  Transform  efisien  untuk  deteksi  bantalan  berpelumas  yang tidak tepat. Oleh karena itu, gelombang koefisien aproksimasi  dan detail dapat dengan mudah digunakan untuk deteksi cacat pelumasan[6].
Setelah sinyal melewati proses  transformasi menggunakan Discrete Wavelet Transform  maka dilakukan proses pengambilan keputusan. Beberapa penelitian yang dilakukan untuk memanfaatkan machine learning dalam membantu  diagnosa  aritmia.  Pada  penelitian  sebelumnya  tentang  klasifikasi  aritmia  berdasarkan  hasil elektrokardiogram  telah  dilakukan  salah  satunya  oleh  Deepak  &  Wijayakumar  dimana  mengimplementasikan kerangka klasifikasi sinyal yang diterapkan pada basis data sinyal EKG MIT-BIH untuk menilai kinerja deteksi dengan metode K-Nearest Neighbor yang menghasilkan akurasi sebesar 94,29%[7]. Pada penelitian Ramadhan, dkk.  dengan menggunakan metode Local Features yang merupakan  metode ekstraksi ciri dan proses klasifikasi yang dilakukan oleh Support Vector Machine. Dalam fitur pengklasifikasian yang dilakukan oleh Support Vector Machine  mendapatkan  hasil  akurasi  dari  dua  dataset  yang  digunakan.  Untuk  data  elektrokardiogram  normal akurasi terbesar bernilai 67% yang dihasilkan dari  Support Vector Machine.  kernel linear dan RBF, untuk data elektrokardiogram aritmia akurasi terbesar bernilai 83% yang dihasilkan oleh kernel linear dan 16% menggunakan kernel RBF[8]. Pada penelitian Marianto (2020) yaitu klasifikasi sinyal palsu pada indicator stochastic oscillator menggunakan metode Naive Bayes  menghasilkan akurasi sebesar 76,92%[9].
Berdasarkan penjelasan yang telah diuraikan diatas maka penelitian ini ingin menentukan kinerja terbaik antara  algoritma  Support  Vector  Machine,  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes  dalam  proses  klasfikasi  serta kinerja  terbaik  antara  dekomposisi  level  1  atau  level  2  pada  metode  transformasi  wavelet  diskrit  untuk  proses filtering sinyal elektrokardiogram.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Dataset  yang digunakan dalam peneltian ini diambil dari penelitian sebelumnya oleh Reiza yang bisa di  unduh pada repositori Github https://github.com/auralord/skripsi-ekg.git. Jumlah data yang digunakan sebanyak 140 data yang  terdiri  dari  35  data  Normal,  35  data  Atrial  Fibrillation,  35  data  PVC  Bigeminy,  dan  35  Ventricular Tachycardia. Masing-masing kelas memiliki 2160 fitur dengan durasi 6 detik.
(a)
(b)
(c) (d)
Gambar 1. Visualisasi EKG (a) Normal (b) Atrial Fibrilation (c) PVC Bigeminy (d) Ventricular Tachycardia
(a) Detak jantung normal atau normal sinus rhytm menunjukkan detak jantung yang tidak memiliki aritmia serta ritme atria dan ventrikelnya teratur
(b) Atrial fibrillation (Afib) adalah aktivitas listrik yang sangat tidak teratur pada jaringan atria
(c) Premature ventricular contraction (PVC) adalah detak abnormal yang disebabkan bertambahnya sensitivitas pada sistem kondusi atau jaringan otot ventrikel.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859
(d) Ventricular  Tachycardia  (VT)  terjadi  saat  tiga  atau  lebih  PVC  dan  terjadi  secara  berurutan  menyebabkan jantung berdetak sangat cepat.
Tabel 1. Dataset Sinyal Elektrokardiogram

## 2.2 Metode Penelitian
Langkah pertama yaitu melakukan transformasi data dengan transformasi wavelet pada sinyal elektrokardiogram. Pada  proses  transformasi  akan  dilakukan   dekomposisi  sinyal  dan   proses  filterisasi  dengan  melewati  highpass filter dan lowpass filter. Data yang dihasilkan dari proses dekomposisi akan dinormalisasi menggunakan min-max normalization.  Kemudian  data  akan  diproses  ke  dalam  tiga  model  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor dan  Naive Bayes. Hasil eksperimen tersebut akan dimasukan dalam laporan dan menghasilkan perbandingan pada akurasi model klasifikasi.

## Gambar 2. Langkah Penelitian

## 2.3 Transformasi Wavelet Diskrit
Proses pertama yang dilakukan yaitu melakukan transformasi data elektorkardiogram. Discrete Wavelet Transform digunakan  untuk  mengubah  data  menjadi  bentuk  skala  dan  melakukan  proses  filtering  data  tanpa  mengubah informasi  sinyal  elektrokardiogram.  Sinyal  akan  dilewatkan  pada  rangkaian  filter  high  pass  dan  low  pass, kemudian  setengah  dari  masing-masing  keluaran  diambil  sebagai  contoh  melalui  sub  sampling[10].  Proses  ini merupakan proses dekomposisi satu tingkat. Keluaran dari filter low pass digunakan untuk masukan pada proses tingkat  berikutnya.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  dua  jenis  transformasi  wavelet  yaitu  wavelet  haar  dan Daubechies. Wavelet Daubechies adalah pengembangan dari wavelet Haar. Daubechies 1 (db1) dengan panjang filter 2 merupakan wavelet Haar. Daubechies 2 disingkat (db2) adalah wavelet Daubechies dengan banyak filter 4 yang  db3  adalah  wavelet  Daubechies  dengan  banyak  filter  6  dan  seterusnya[11].  Tingkat  dekomposisi  wavelet yang digunakan dalam penelitian ini adalah 2 level yang ditunjukan pada gambar 3[12].

## Gambar 3. Dekomposisi Wavelet

## 2.4 Min Max Normalization
Min-Max normalization merupakan metode normalisasi dengan melakukan transformasi linier terhadap data asli sehingga menghasilkan keseimbangan nilai perbandingan antar data saat sebelum dan sesudah proses[13]. Metode ini dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
No Kelas Jumlah  Jumlah Data 1 Normal 2160 35 2 Atrial Fibrilation 2160 35 3 PVC Bigeminy 2160 35 4 Ventricular Tachicardia 2160 35 Total 140

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859
Normalized (x) = minRange+(x−minValue)(maxRange−minRange) maxValue−minValue (1)

## 2.5 Cross Validation
Cross validation merupakan  prosedur acak yang membagi kumpulan data menjadi K yang terputus-putus dengan ukuran yang kira-kira sama, dan setiap lipatan digunakan secara bergantian untuk menguji model yang diinduksi dari lipatan K-1 lainnya oleh x algoritma klasifikasi[14], [15].  Menurut Fu, k-Fold Cross Validation mengulang k-kali untuk membagi sebuah himpunan contoh secara acak menjadi k subset yang saling bebas, setiap ulangan disisakan  satu  subset  untuk  pengujian  dan  subset  lainnya  untuk  pelatihan[16][17].  Pada  penelitian  ini menggunakan K-fold cross validation dengan k = 10.

## 2.6 Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  adalah  sistem  pembelajaran  yang  menggunakan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi-fungsi linier  dalam  sebuah  ruang  fitur  (feature  space)  berdimensi  tinggi,  dilatih  dengan  algoritma  pembelajaran  yang didasarkan pada teori optimasi dengan mengimplementasikan learning bias yang berasal dari teori pembelajaran statistik[18].  Ide  dasar  dari  SVM  adalah  memaksimalkan  batas  hyperplane.  Hyperplane  adalah  garis  pemisah terbaik antara kelas. Hyperplane dapat ditemukan dengan cara menghitung margin hyperplane dan mencari titik maksimalnya. Margin adalah jarak antara hyperplane dengan data terdekat dari masing-masing kelas. Data yang paling  dekat  biasa  disebut  dengan  Support  Vector[19],  [20].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  bahasa pemrograman python dengan library OneVsOneClassifier serta kernel Radial Basis Function (RBF) dan parameter default (Cost C = 1).

## 2.7 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  adalah metode untuk melakukan klasifikasi  terhadap objek berdasarkan data  pembelajaran yang jaraknya paling dekat atau memiliki persamaan ciri paling banyak dengan objek tersebut[21], [22]. K-Nearest Neighbor  termasuk  algoritma  supervised  learning  dimana  hasil  dari  query  instance  yang  baru  diklasifikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada k-NN. Kelas yang paling banyak muncul itu yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi[17]. Dalam penelitian ini menggunakan K-Nearest Neighbor dengan parameter k=3 dan k=5.

## 2.8 Naive Bayes
Naive Bayes merupakan klasifikasi sederhana berdasarkan aplikasi teorema Bayes dengan asumsi antar variable penjelas saling bebas (independen) yaitu kehadiran atau ketiadaan dari suatu kejadian tertentu dari suatu kelompok tidak  berhubungan  dengan  kehadiran  atau  ketiadaan  dari  kejadian  lainnya[23].  Algoritma  Naive  Bayes memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema Bayes[24]. Model yang digunakan pada penelitian ini menggunakan model Gaussian Naive Bayes.

## 2.9 Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode klasifikasi. Pada dasarnya confusion matrix mengandung informasi yang membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan sistem dengan hasil klasifikasi yang seharusnya[25].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Pada  bagian  ini  penulis  menjelaskan  hasil  penelitian  terkait  analisis  penelitian  data  elektrokardiogram menggunakan metode Transformasi Wavelet Diskrit dengan algoritma klasifikasi Support Vector Machine, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor

## 3.1.1 Transformasi Wavelet Diskrit
Transformasi  Wavelet Diskrit  yang berfungsi  untuk melakukan proses filtering  data tanpa mengubah informasi sinyal EKG dan mengubah data menjadi low pass filter dan high pass filter. Dapat dilihat pada gambar 4 dan tabel 2 contoh hasil transformasi data menggunakan transformasi wavelet diskrit.
(b)
Gambar 4. Visualisasi Data EKG (a) Hasil Transformasi Level 1 dan  (b) Hasil Transformasi Level 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859
Tabel 2. Hasil Transformasi Data
Level db Feature    Level db Feature 1 db1 2.160 2 db1 1.080 db2 2.162 db2 1.084 db3 2.164 db3 1.086 db4 2.166 db4 1.090 db5 2.168 db5 1.092 db6 2.170 db6 1.096 db7 2.172 db7 1.098 db8 2.174 db8 1.102 db9 2.176 db9 1.104 db10 2.178 db10 1.108

## 3.1.2 Min Max Normalization
Berikut ini hasil proses normalisasi data menggunakan Min-Max yang ditunjukkan pada gambar 10.
(a) (b)
Gambar 5. Visualisasi Data EKG (a)  menunjukan hasil normalisasi data level 1 dan (b) menunjukan hasil normalisasi data level 2

## 3.1.3 Klasifikasi
1. Support Vector Machine
Hasil kinerja kinerja Support Vector Machine pada dekomposisi level 1 dan level 2 berupa akurasi pada klasifikasi aritmia berdasarkan hasil elektrokardiogram dengan transformasi wavelet diskrit ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Akurasi Support Vector Machine
Level db Akurasi    Level  db Akurasi
1 db1 67.86% 2 db1 68.21% db2 70.71% db2 68.93% db3 70.71% db3 69.64% db4 72.14% db4 69.64% db5 72.50% db5 68.93% db6 73.21% db6 70.71% db7 73.57% db7 69.29% db8 72.50% db8 70.71% db9 72.50% db9 70.00% db10 72.14% db10 69.64%

## 2. K-Nearest Neighbor
Hasil kinerja kinerja K-Nearest Neighbor menggunakan nila parameter k=3 dan k=5 pada dekomposisi level 1 dan level 2 berupa akurasi pada klasifikasi aritmia berdasarkan hasil elektrokardiogram dengan transformasi wavelet diskrit ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Akurasi K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor k-3 K-Nearest Neighbor k-5 Level db Akurasi  Level db Akurasi  Level db Akurasi  Level db Akurasi
1 db1 65.71%
2 db1 65.36% 1 db1 65.71%
2
db1 64.64% db2 63.93% db2 65.00% db2 64.29% db2 65.36% db3 64.29% db3 63.21% db3 65.71% db3 63.93% db4 61.43% db4 63.57% db4 63.57% db4 65.00% db5 59.64% db5 66.43% db5 64.29% db5 66.43% db6 59.64% db6 62.14% db6 63.57% db6 65.36% db7 61.07% db7 64.64% db7 63.21% db7 63.57% db8 61.79% db8 66.07% db8 62.86% db8 65.00% db9 62.86% db9 63.93% db9 63.21% db9 67.14% db10 62.86% db10 63.21% db10 63.21% db10 65.36%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859

## 3. Naive Bayes
Hasil kinerja kinerja  Naive Bayes pada  dekomposisi  level  1 dan level 2 berupa akurasi  pada klasifikasi  aritmia berdasarkan hasil elektrokardiogram dengan transformasi wavelet diskrit ditunjukan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Akurasi  Naive Bayes Level db Akurasi    Level  db Akurasi
1 db1 65.36%
2
db1 66.07% db2 66.79% db2 67.50% db3 67.86% db3 67.50% db4 67.86% db4 66.79% db5 68.21% db5 69.29% db6 68.57% db6 67.50% db7 69.29% db7 68.21% db8 70.00% db8 67.50% db9 69.64% db9 69.29% db10 69.29% db10 67.86%

## 3.2 Pembahasan
Berikut ini hasil penelitian pada dekomposisi level 1 menggunakan titik filter db1, db2, db3, db4, db5, db6, db7, db8, db9, dan db10 memiliki hasil akurasi yang bervariasi tiap jenis wavelet. Hasil klasifikasi menggunakan ketiga model klasifikasi ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Akurasi Level 1
DB Support Vector Machine  Naive Bayes  K-Nearest Neighbor k=3  K-Nearest Neighbor k=3 Akurasi Akurasi Akurasi Akurasi db1 67.86% 65.36% 65.71% 65.71% db2 70.71% 66.79% 63.93% 64.29% db3 70.71% 67.86% 64.29% 65.71% db4 72.14% 67.86% 61.43% 63.57% db5 72.50% 68.21% 59.64% 64.29% db6 73.21% 68.57% 59.64% 63.57% db7 73.57% 69.29% 61.07% 63.21% db8 72.50% 70.00% 61.79% 62.86% db9 72.50% 69.64% 62.86% 63.21% db10 72.14% 69.29% 62.86% 63.21%
Berdasarkan tabel 6 pada model klasifikasi Support Vector Machine menggunakan db1 hingga db10 nilai tertinggi didapatkan pada db7dengan akurasi sebesar 73,57% dan untuk hasil terendah yaitu db1 dengan akurasi sebesar 67,86%.  Pada model klasifikasi  Naive Bayes  menggunakan db1  hingga db10 nilai tertinggi didapatkan pada  db8  dengan  akurasi  sebesar  70%  dan  untuk  hasil  terendah  yaitu  db1  dengan  akurasi  sebesar  65,36.  Pada model klasifikasi K-Nearest Neighbor  dengan parameter k 3 dan k 5 menggunakan db1 hingga db10 nilai tertinggi didapatkan pada db1 dan db3 dengan akurasi sebesar 65,71%dan untuk hasil terendah yaitu k 3 pada db5 dan db6 dengan akurasi sebesar 59,64. Berikut ini hasil confusion matrix dari dekomposisi level 1 pada klasfikasi Support Vector Machine yang ditunjukan pada tabel 7.
Tabel 7. Confusion Matrix Level 1 Prediksi Aktual Normal AT PVC VT Normal 9 16 10 0 AT 5 19 7 4 PVC 1 16 13 5 VT 1 6 3 25
Confusion matrix dari hasil klasifikasi Support Vector Machine yang disajikan pada tabel 7 terdapat 9 data kelas normal, 19 data kelas atrial fibrilation, 13 data kelas pvc bigeminy dan 25 data kelas ventricular techycardia yang  terklasifikasi  dengan  benar.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  tersebut,  untuk  kelas  normal  mendapatkan  hasil akurasi  sebesar  76.43%, kelas  atrial fibrilation  61.43%, kelas  pvc bigeminy 70%, kelas  ventricular techycardia 86,43%. Dari hasil tersebut, kelas ventricular techycardia memiliki prediksi kelas paling tinggi.
Berikut ini hasil penelitian pada dekomposisi level 2 menggunakan titik filter db1, db2, db3, db4, db5, db6, db7, db8, db9, dan db10 memiliki hasil akurasi yang bervariasi tiap jenis wavelet. Hasil klasifikasi menggunakan ketiga model klasifikasi ditampilkan pada tabel 8.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859
Tabel 8. Hasil Akurasi Level 2
DB Support Vector Machine  Naive Bayes  K-Nearest Neighbor k=3  K-Nearest Neighbor k=5 Akurasi Akurasi Akurasi Akurasi db1 68.21% 66.07% 65.36% 64.64% db2 68.93% 67.50% 65.00% 65.36% db3 69.64% 67.50% 63.21% 63.93% db4 69.64% 66.79% 63.57% 65.00% db5 68.93% 69.29% 66.43% 66.43% db6 70.71% 67.50% 62.14% 65.36% db7 69.29% 68.21% 64.64% 63.57% db8 70.71% 67.50% 66.07% 65.00% db9 70.00% 69.29% 63.93% 67.14% db10 69.64% 67.86% 63.21% 65.36%
Berdasarkan tabel 8 pada model klasifikasi Support Vector Machine menggunakan db1 hingga db10 nilai tertinggi didapatkan pada db6 dan db8 dengan akurasi sebesar 70,71% dan untuk hasil terendah yaitu db1 dengan akurasi  sebesar  68,21%.  Pada  model  klasifikasi  Naive  Bayes  menggunakan  db1  hingga  db10  nilai  tertinggi didapatkan pada db5 dan db9 dengan akurasi sebesar 69,29% dan untuk hasil terendah yaitu db1 dengan akurasi sebesar 66,07%.  Pada model klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  dengan parameter k 3 dan k 5  menggunakan db1 hingga db10 nilai tertinggi didapatkan pada db1 parameter k 5 dengan akurasi sebesar 67,14%% dan untuk hasil terendah  yaitu  db6  parameter  k  3  dengan  akurasi  sebesar  62,14%.  Berikut  ini  hasil  confusion  matrix  dari dekomposisi level 1 pada klasfikasi Support Vector Machine yang ditunjukan pada tabel 9.
Tabel 9. Confusion Matrix Level 2 Prediksi Aktual Normal AT PVC VT Normal 14 11 9 1 AT 13 9 7 6 PVC 8 10 12 5 VT 3 6 3 23
Confusion  matrix  dari  hasil klasifikasi  Support  Vector Machine  yang disajikan pada tabel  9  terdapat  14 data  kelas  normal,  9  data  kelas  atrial  fibrilation,  12  data  kelas  pvc  bigeminy  dan  23  data  kelas  ventricular techycardia  yang  terklasifikasi  dengan  benar.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  tersebut,  untuk  kelas  normal mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  67,86%,  kelas  atrial  fibrilation  62,14%,  kelas  pvc  bigeminy  70%,  kelas ventricular techycardia 82,86%. Dari hasil tersebut, kelas ventricular techycardia memiliki prediksi kelas paling tinggi.
Berikut ini grafik yang menunjukan perbandingan algoritma Support Vector Machine, Naive Bayes dan K- Nearest Neighbor. Gambar 6 menunjukan perbandingan klasifikasi pada transformasi dekomposisi 1 dan gambar 7 menunjukan perbandingan klasifikasi pada transformasi dekomposisi 2.
Gambar 6. Hasil Perbandingan Algoritma Machine Learning Pada Level 1.
Berdasarkan  gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  yang  paling  baik  dihasilkan  oleh  Support  Vector Machine dengan akurasi sebesar 73,57%, urutan kedua yaitu algoritma Naive Bayes dengan akurasi sebesar 70% serta K-Nearest Neighbor k 3 memperoleh akurasi sebesar 65.71% dan k 5 memperoleh akurasi sebesar 65,71%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859
Gambar 7. Hasil Perbandingan Algoritma Machine Learning Pada Level 1
Berdasarkan  gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  yang  paling  baik  dihasilkan  oleh  Support  Vector Machine  dengan  akurasi  sebesar  70,71%,  urutan  kedua  yaitu  algoritma  Naive  Bayes  dengan  akurasi  sebesar 69,29%  serta K-Nearest Neighbor k 3 memperoleh akurasi sebesar 66,07% dan k 5 memperoleh akurasi sebesar 66,43%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan proses transformasi menggunakan wavelet diskrit mampu mengurangi fitur dan meningkatkan hasil akurasi. Pada percobaan dekomposisi level 1 didapatkan akurasi tertinggi pada db7 dengan model klasifkasi Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 73,57%. Pada percobaan dekomposisi    level  2  didapatkan  akurasi  tertintggi  pada  db6  dan  db8  dengan  model  klasifkasi  Support  Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 70,71%. Dari dua tingkat dekomposisi yang dilakukan didapatkan bahwa dekomposisi yang memiliki hasil terbaik yaitu dekomposisi satu tingkat atau level 1 serta menunjukan bahwa jenis wavelet Daubechies memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan wavelet haar. Pada penelitian berikutnya bisa dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menambahkan dekomposisi level 3 dan seterusnya serta menggunakan algoritma deep learning.

## REFERENCES
[1] R.  A.  Cahya,  C.  Dewi,  and  B.  Rahayudi,  “Klasifikasi  Aritmia  Dari  Hasil  Elektrokardiogram  Menggunakan  Support Vector Machine Dengan Seleksi Fitur Menggunakan Algoritma Genetika,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e-ISSN, vol. 2548, p. 964X, 2018.
[2] R. A. Cahya, C. Dewi, and B. Rahayudi, “Arrhythmia Classification From Electrocardiogram Results Using Support Vector Machine With Feature Selection Using Genetic Algorithms,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2548, p. 964X, 2018.
[3] T. Wang, C. Lu, Y. Sun, M. Yang, C. Liu, and C. Ou, “Automatic ECG classification using continuous wavelet transform and convolutional neural network,” Entropy, vol. 23, no. 1, p. 119, 2021.
[4] B.-L. Zhang and Z.-Y. Dong, “An adaptive neural-wavelet model for short term load forecasting,” Electr. power Syst. Res., vol. 59, no. 2, pp. 121–129, 2001.
[5] A. Tandyo, M. Martono, and A. Widyatmoko, “Speaker Identification Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Dan Jaringan Saraf Tiruan Back-Propagation,” CommIT (Communication Inf. Technol. J., vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2008.
[6] B. Belkacemi, S. Saad, Z. Ghemari, F. Zaamouche, and A. Khazzane, “Detection of induction motor improper bearing lubrication by discrete wavelet transforms (DWT) decomposition,” Instrum. Mes. Metrol., vol. 19, no. 5, pp. 347–354, Oct. 2020, doi: 10.18280/i2m.190504.
[7] H. A. Deepak and T. Vijayakumar, “ECG Signal  Classification with Hybrid Features Using Bayesian Optimized K- Nearest  Neighbors  Classifier,”  Int.  J.  Intell.  Eng.  Syst.,  vol.  14,  no.  6,  pp.  50–65,  Dec.  2021,  doi: 10.22266/ijies2021.1231.06.
[8] G. T. Ramadhani, A. Adiwijaya, and D. Q. Utama, “Klasifikasi Penyakit Aritmia Melalui Sinyal Elektrokardiogram (ekg) Menggunakan Metode Local Features Dan Support Vector Machine,” eProceedings Eng., vol. 5, no. 1, 2018.
[9] F. Y. Marianto, T. Tarno, and I. M. Di Asih, “Perbandingan Metode Na{\"\i}ve Bayes Dan Bayesian Regularization Neural Network (BRNN) Untuk Klasifikasi Sinyal Palsu Pada Indikator Stochastic Oscillator (Studi Kasus: Saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Periode Januari 2017--Agustus 2019),” J. Gaussian, vol. 9, no. 1, pp. 16–25, 2020.
[10]  Z. Zhao, W. Chen, X. Wu, P. C. Y. Chen, and J. Liu, “LSTM network: a deep learning approach for short-term traffic forecast,” IET Intell. Transp. Syst., vol. 11, no. 2, pp. 68–75, 2017.
[11]  G. Gumilar and others, “Implementasi Transformasi Wavelet Daubechies pada Kompresi Citra Digital,” Cauchy, vol. 2, no. 4, pp. 211–215, 2013.
[12]  M. Aqil, A. Jbari, and A. Bourouhou, “ECG Signal Denoising by Discrete Wavelet Transform.,” Int. J. Online Eng., vol. 13, no. 9, 2017.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.4859
[13]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi  Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[14]  T.-T. Wong, “Performance evaluation of classification algorithms by k-fold and leave-one-out cross validation,” Pattern Recognit., vol. 48, no. 9, pp. 2839–2846, 2015.
[15]  N.  G.  Ramadhan  and  A. Khoirunnisa,  “Klasifikasi  Data  Malaria  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine,”  J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 4, pp. 1580–1584, 2021.
[16]  L. Fu, Neural networks in computer intelligence. McGraw-Hill, Inc., 1994.
[17]  M. A. Banjarsari, I. Budiman, and A. Farmadi, “Penerapan K-Optimal Pada Algoritma Knn Untuk Prediksi Kelulusan Tepat  Waktu  Mahasiswa  Program  Studi  Ilmu  Komputer  Fmipa  Unlam  Berdasarkan  Ip  Sampai  Dengan  Semester  4,” Klik-Kumpulan J. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 159–173, 2016.
[18]  R. Munawarah, O. Soesanto, and M. R. Faisal, “Penerapan Metode Support Vector Machine Pada Diagnosa Hepatitis,” KLIK-KUMPULAN J. ILMU Komput., vol. 3, no. 1, pp. 103–113, 2016.
[19]  M.  Affandes  and  others,  “Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  Menggunakan  Kernel  Radial  Basis Faunction (RBF) Pada Klasifikasi Tweet,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 12, no. 2, pp. 189–197, 2015.
[20]  D. U. Dewangga, A. Adiwijaya, and D. Q. Utama, “Identifikasi Citra berdasarkan Gigitan Ular menggunakan Metode Active Contour Model dan Support Vector Machine,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, pp. 299–306, 2019.
[21]  D. Syahid, J. Jumadi, and D. Nursantika, “Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV),” J. Online Inform., vol. 1, no. 1, pp. 20–23, 2016.
[22]  S. P. Adenugraha, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan Citra RGB dan HSV,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, pp. 9–17, 2022.
[23]  Y. Ervinaeni, A. S. Hidayat, and E. Riana, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Hiperaktif Pada Anak Dengan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 2, p. 90, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1158.
[24]  L. Lia Regitaningtyas, T. Maharani, and B. Hikmahwan, “Klasifikasi Data Lulusan Siswa Smp Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 09, no. 1, pp. 10–21, 2022.
[25]  E. Prasetyo, “Data mining konsep dan aplikasi menggunakan matlab,” Yogyakarta Andi, vol. 1, 2012.