## Mengurangi Pengaruh Noise Baseline Wander pada Sinyal Electrocardiogram(ECG)
Iman Fahruzi 1
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam Parkway St- Batam Centre, Batam, 29461 E-mail:iman@polibatam.ac.id

## ABSTRAKS
Sinyal ECG merupakan salah satu alat bantu utama yang digunakan untuk melakukan diagnosa kelainan jantung  dan  bisa  juga  digunakan  untuk  menentukan  langkah-langkah  penangulangan  sebelum  dilakukan tindakan  medis  yang  lebih  serius.  Diskripsi  dan  ekstraksi  fitur  yang  tepat  sebelum  mengambil  keputusan menjadi  hal  yang  paling  penting  dalam  mendiagnosa  kesehatan  jantung  pasien.  Langkah-langkah  utama dalam  analisis  sinyal  ECG  adalah  menghilangkan  atau  mengurangi  noise  dari  sinyal  ECG  menggunakan berbagai  macam  teknik  filtering,  Deteksi  siklus  jantung  dengan  mendeteksi  sinyal  QRS  kompleks,  proses deteksi  karakteristik  utama  dari  sinyal  yang  akan  dianalisis  dan  akhirnya  menentukan  rumusan  mengenai karakteristik fitur yang sudah diperoleh pada bagian sebelumnya. Pada Penelitian ini, penulis akan menguji sinyal ECG dengan menghilangkan atau mengurangi noise pada sinyal ECG yang pola gelombangnya naik dan  turun  sehingga  sangat  menyulitkan  proses  deteksi  dan  ekstraksi  sinyal  ECG.  Hasil  saat  pengujian memperlihatkan  bahwa  sinyal  ECG  yang  awalnya  tidak  secara  konstan  berada  pada  garis  isoline  menjadi sinyal  ECG  yang  secara  konsisten  berada  pada  garis  isoline  tanpa  kehilangan  komponen  atau  informasi penting  sinyal  ECG  sehingga  kondisi  ini  mempermudah  proses  berikutnya  untuk  mendiagnosa  kelainan jantung secara tepat dan akurat .
Kata Kunci: baseline wander, ecg, median filter, noise, qrs

## ABSTRACT
ECG  signal is  one  of the  main tools  used to  make the  diagnosis  of  heart  abnormalities and  can  also  be used  to  determine  the  steps  recovery  before  a  more  serious  medical  treatment.  Description  and  feature extraction  just  before  taking  a  decision  to  be  the  most  important  in  diagnosing  patients'  heart  health.  The main steps in the  analysis  of the  ECG  signal is to eliminate  or reduce the  noise from ECG  signals  using  a variety  of filtering techniques,  detection  of cardiac cycle  by  detecting  QRS  complex signal, the  detection  of the  main  characteristics  of  the  signal  to  be  analyzed  and  ultimately  determine  the  formula  of  the characteristic  features  that  have  been  obtained  in  the  previous  section.  In  this  study,  the  authors  will examine  the  ECG  signal  by  eliminating  or  reducing  noise  on  the  signal  ECG  wave  pattern  up  and  down making it very difficult for the detection and extraction of ECG signals. The current results of testing showed that the ECG signal which initially did not constantly be on the line isolines become ECG signal consistently isolines  are  on  the  line  so  that  this  condition  makes  subsequent  processing  to  diagnose  cardiac abnormalities in a timely and accurate .
Keywords: baseline wander, ecg, median filter, noise, qrs

## 1. PENDAHULUAN
Sinyal electrocardiogram(ECG) terdiri  dari tiga gelombang  dasar, yaitu gelombang  P, gelombang  QRS  dan  gelombang  T  seperti  pada gambar  1.1.  Masing-masing  gelombang  memiliki arti  klinis  tertentu  berdasarkan  fenomena  potensial listrik  pada  jantung.  Gelombang  P  terjadi  akibat proses  depolarisasi  pada  bagian  jantung atrial dan gelombang QRS merupakan akibat proses
depolarisasi pada bagian jantung ventricle sedangkan  gelombang  T  terjadi  karena  proses repolarisasi pada bagian jantung ventricle.
JURNAL INTEGRASI Vol. 5, No. 1, 2013, 10-14 ISSN: 2085-3858
Article History Received February, 2013 Accepted March, 2013
. Gambar 1.1 Bentuk Gelombang P, QRS dan T
Dalam  siklus  jantung  normal,  gelombang  P  terjadi pertama, diikuti oleh QRS kompleks dan gelombang T. Bagian-bagian dari ECG antara gelombang  biasa disebut  segmen.  Sinyal ECG ditandai  menjadi  tiga bagian  segmen,  yaitu  segmen  PR,  segmen  ST  dan segmen TP. Karekteristis periode waktu pada sinyal ECG terdiri dari interval PR dan interval R-R.

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1 Noise pada Sinyal ECG
Langkah-langkah  utama  dalam  analisis  sinyal ECG adalah melakukan eliminasi tingkat kebisingan atau  noise  dari  sinyal ECG menggunakan  teknik filter  noise.  Siklus  jantung  bisa  dideteksi  dengan mendeteksi  gelombang  QRS  Kompleks  untuk memastikan  titik-titik  karakteristik  yang  signifikan dalam sinyal ECG . Rumusan karakteristik fitur noise yang  mengkontaminasi ECG bisa  disebabkan  oleh beberapa hal diantaranya adalah:

## 2.2 Power Line Interference
Gangguan  akibat  noise  yang  disebabkan  oleh power  line interference pada  frekuensi  50/60Hz yang  menyebabkan  ritme  sinyal  naik-turun  dan berharmonisa yang dapat dimodelkan sebagai bentuk sinusoidal  dan  kombinasi  sinuiodal.  Karakteristik noise  jenis  ini  adalah  pada  frekuensi  50/60  Hz dengan harmonik dan amplitudo 50% dari puncak ke puncak amplitude sinyal ECG[1].

## 2.3 Electrode Contact Noise
Noise  ini  merupakan  gangguan  transien  yang disebabkan  hilangnya  kontak  langsung  antara elektroda  dan  kulit  saat  pengambilan  data  rekaman ECG .  Kondisi  seperti  ini  bisa  bersifat  permanen sehingga  dapat  menyebabkan  morfologi  gelombang ECG terlihat lebih besar dari bentuk normal. Durasi noise  ini  sekitar  1  detik  dengan  nilai  maksimum amplitudo frekuensi 60Hz([1].

## 2.4 Motion Artifact
Motion  artifact merupakan  bentuk noise yang bersifat  sementara  yang  menyebabkan  perubahan impedansi  elektroda  pada  saat  ditempelkan  pada kulit  dengan  pergerakan  elektroda  saat  data ECG diambil  pada  pasien.  Amplitudo  dan  durasi  dari
Motion artifact sangat bervariasi, dengan durasi 100- 500ms  dan  amplitude ECG 500%  dari  puncak  ke puncak.

## 2.5 Muscle Contraction
Noise ini disebabkan oleh proses kontraksi otot jantung.  Standar  deviasi  noise  seperti  ini  10% amplitudo ECG dari    puncak-ke  puncak  dengan durasi 50 ms dan frekuensi sampai 10 kHz.

## 2.6 Noise Baseline Wander
Bentuk  lain  dari  ganguan  noise  adalah Baseline wander . Baseline wander merupakan salah satu  derau  yang  mempengaruhi  sinyal ECG ,  karena tipikalnya  yang  turun  dan  naik  serta  tidak  berada secara  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.  Frekuensi rendah baseline  wander yang  variasi  0.15  –  0.3  Hz perlu dihilangkan sebelum mengekstraksi karakteristik fitur ECG . Salah satu metode yang bisa menghilangkan  noise  seperti  ini  adalah Median Filter [3]  bisa  digunakan  untuk  menghilangkan baseline wander seperti pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Blok Diagram untuk Menghilangkan baseline wander
Menghilangkan baseline wander dilakukan menggunakan  persamaan median  filter seperti  pada persamaan  2.1.  Kelebihan  menggunakan  metode  ini selain  bisa  digunakan  untuk  menghilangkan  atau mengurangi  noise  atau  sinyal  yang wandering ,  juga memiliki  kelebihan  selama  proses  filter  tanpa mengurangi  atau  tetap  mempertahankan  informasi penting dari sinyal ECG yang berubah secara cepat. Hal ini sangat penting untuk proses berikutnya, yaitu proses  melakukan  ekstraksi  gelombang  ECG  dan proses  deteksi  gelombang  ECG  untuk  mendeteksi atau  menganalisa  kelainan  jantung  dilihat  dari bentuk ECG.
)] ( ),..., ( ),..., ( [ ) ( k n x n x k n x median n y    (2.1)
dengan:
y(n) merupakan  keluaran  sinyal  hasil  median filter x(n) merupakan sinyal masukan
Original Signal
200ms window median filtering 600ms window median filtering Baseline Wander Removed
x-n dan x+k merupakan  sampel  yang  diurutkan dari nilai terkecil ke nilai yang paling besar.

## 2.7 Menghilangkan Noise Baseline Wander
Langkah  pertama  eliminasi  noise  sebagai akibat  dari  sumber-sumber  noise  yang  biasanya  ada pada  sinyal  ECG  adalah  menentukan  frekuensi cut off .  Frekuensi  dasar  dari  noise  baseline  wander adalah 0 Hz. Menurut rekomendasi yang dibuat oleh American  Heart  Association untuk  rekaman ECG  pada  daerah  frekuensi  rendah,  komponen frekuensi  di  atas  0,5  Hz  tidak  harus  dihapus.  Oleh karena  itu  frekuensi cut  off yang  dipilih  untuk menghilangkan  noise  baseline  wander  adalah dibawah frekuensi 0.5 Hz.
Proses  menghilangkan baseline  wander ini dilakukan  dengan  melewatkan  sinyal ECG pada bagian filtering yang pada penelitian ini menggunakan teknik median filter dengan frekuensi cut  off tertentu.  Langkah-langkah  implementasinya adalah: 1. Sampel  Sinyal ECG dengan  durasi  200ms dilewatkan  atau  diproses  menggunakan median filter lalu diekstrak dan diurutkan secara menaik dan  ditentukan  nilai  dari  masing-masing median .
2. Selanjutnya  proses  yang  sama  diulangi  untuk
200ms  berikutnya  sampai  dengan  bagian  akhir dari sampel sinyal ECG .
3. Setelah itu hasil dari proses median filter yang pertama,  diproses  lagi  tetapi  dengan  jumlah sampel  sinyal ECG yang  lebih  panjang,  yaitu 600ms  untuk  kemudian  dievaluasi  kembali setiap 600ms berikutnya.
4. Pada  tahap  akhir  nilai median  filter yang diperoleh  pada  tahap  sebelumnya  dikurangi dengan niali sampel sinyal asli untuk menghilangkan baseline wander sinyal ECG .

## 3. HASIL PENELITIAN
Pada  hasil  pengujian  beberapa  sinyal ECG yang  dilakukan  hamper  semua  mendapatkan  hasil yang  baik  sehingga  proses  berikutnya  menjadi lebih mudah dan akurat.
Pada  gambar  3.1  bagian  a  merupakan  data sinyal  100m.mat  yang  merupakan  data ECG sebelum dilakukan proses pentapisan menggunakan median  filtering bisa  dilihat  secara visual  masih  ada  bagian-bagian  sinyal  yang terekam  naik  dan  turun  dan  konsisi  ini  sangat mempersulit  dalam  proses  menentukan  infomasi penting  sinyal ECG ,  yaitu  puncak  gelombang  Q, R, S dan puncak gelombang P. Sedangkan  pada  gambar  3.1  bagian  b, merupakan  hasil  setelah  proses  pentapisan menggunakan  metode median  filtering dan  bisa dilihat  ada  perubahan  pada  bagian  tertentu  yang sudah  mendekati garis ISOLINE, kondisi ini akan
sangat  mempermudah  dalam  proses  deteksi puncak-puncak ECG .
Hasil  pengujian  penggunaan  teknik  median filter  untuk  data  lainnya  dengan  durasi  sampel yang  beragam  mulai  dari  10  detik  (gambar  3.2, gambar  3.3  dan  gambar  3.4)  sampai  dengan  1 menit (gambar 3.5).
(a)
(b)
Gambar 3.1. Sinyal ECG Asli untuk Data 100m.mat(a) dan Sinyal ECG Hasil Baseline Wander Removal (b)
Pada  gambar  3.1  bagian  a,  bisa  dilihat  secara visual  bahwa  ritme  sinyal  pada  gelombang  tidak berada pada garis isoline(garis 0), sehingga padda bagian durasi tertentu sangat mempersulit mendeteksi puncak dari masing-masing gelombang dan konsidi ini bisa diperbaiki dengan mengurangi  ritme  yang  tidak  konstan  dan  bisa memperbaiki hasil deteksi puncak-puncak gelombang  yang diperlukan,  misalnya  gelombang P dan gelombang QRS.
(a)
(b)
Gambar 3.2. Sinyal ECG Asli untuk Data 115m.mat(a) dan Sinyal ECG Hasil Baseline Wander Removal (b)
Pada  gambar  3.2  juga  bisa  dilihat  secara  visual ritme  gelombang  bisa  dikondisikan  pada  garis isoline(garis  0)  untuk  mendapatkan  hasil  deteksi yang tepat dan akurat.
(a)
(b)
Gambar 3.3. Sinyal ECG Asli untuk Data 117m.mat(bentuk ECG yang besar dan lebar)(a) dan Sinyal ECG Hasil Baseline Wander Removal (b)
Sedangkan  pada  hasil  plot  gambar  3.3,  dengan bentuk gelombang T yang terlihat lebih besar, lebar dan  tinggi  puncaknya  hamper  menyerupai  tinggi puncak  gelombang  R,  sehingga  jika  noise baseline wander tidak  dikurangi  maka  algoritma  bisa mendeteksi kesalahan puncak-puncak dari gelombang tersebut.
(a) (b)
Gambar 3.4. Sinyal ECG Asli untuk Data 121m.mat (a) dan Sinyal ECG Hasil Baseline Wander Removal (b)
(a)
(b)
Gambar 3.5. Sinyal ECG Asli untuk Data 121m.mat, berdurasi 1 menit (a) dan Sinyal ECG Hasil Baseline Wander Removal (b)
Hasil  pengujian  pada  data  121  dengan  durasi sampel sinyal ECG yang berbeda, yaitu durasi 10 detik dan durasi 1 menit menghasilkan perbaikan noise baseline  wander sinyal ECG secara konsisten sehingga bisa dipastikan proses deteksi gelombang-gelombang ECG bisa  dilakukan secara akurat.

## 4. KESIMPULAN
Proses  menghilangkan  noise baseline  wander merupakan  salah  satu  bagian  penting  yang  harus dilakukan  sebelum  melakukan  proses  identifikasi bagian-bagian penting dari sinyal ECG. Teknik filter non  linier  ini  terbukti  bisa  menjadi  alternatif  untuk mengurangi efek wandering , juga informasi penting dari sinyal ECG tidak hilang sehingga proses deteksi menjadi  lebih  mudah  dan  akurat  terutama  untuk keperluan  diagnosa  sinyal  biomedik.  Kinerja  filter yang baik dan mampu berhasil menghapus sebagian besar  komponen  noise  sambil  mempertahankan morfologi  sinyal  dan  hal  ini  bisa  dilakukan  oleh median filter .

## PUSTAKA
[1]  Friesen,  G.M.,  Thomas,  C.J.,  Jadallah,  M.A., Yates,  S.L.,  Quint,  S.R.,  and  Nagle,  H.T,” A comparison  of  noise  sensitivity  of  9  QRS detection  algorithms” ,  IEEE  Trans.  Biomed. Eng., 37(1), pp. 85–98, 1990.
[2]    Xiaoyan  Li,  “ Removal  of  ECG  Baseline  Drift Using  Adaptive  Filter  Based  on  Wavelet Transform ”,  Journal  of  China  University  of Science and Technology, Vol.30, No.4, 2000.
T R
[3]  P.  de  Chazal,  C.  Heneghan,  E.  Sheridan,
R.Reilly,  P.  Nolan,  M.  O'Malley,  “ Automated
Processing of the Single-Lead
Electrocardiogram for the Detection of Obstructive  Sleep  Apnoea ”,  IEEE  Trans. Biomed.Eng., 50( 6): 686-689, 2003.
[4]  S.  Z.  Mahmoodabadi,  A.  Ahmadian,  M.  D. Abolhasani,” Feature  Extraction  Using Daubechies  Wavelets ”, Proceedings of the  fifth
IASTED International
Conference
Visualization,  Imaging,  and  Image  Processing, September 7-9, Benidorn, Spain, 2005. [5]    Rajendra  Acharya  U,    Jasjit  S.  Suri,  Jos  A.E.
Spaan ,S.M.  Krishnan, Advances  In Cardiac  Signal  Processing ,  Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007. [6]  Omid Sayadi, Mohammad Bagher Shamsollahi,
“ Multi-Adaptive  Bionic  Wavelet  Transform
Application  to  ECG  Denoising  and  Baseline Wandering  Reduction ”,  Submitted  to    the
European Journal on Applied Signal Processing, 2007.
[7]  N.  Siddiah,  T.Srikanth,  Y.  Satish  Kumar,”
Nonlinear filtering in ECG Signal
Enhancement ”,  N  Siddiah  et  al,  International Journal of Computer Science & Communication
Networks,Vol 2(1), 134-139.
[8]  Manuel  Blanco-Velasco,  Binwei  Weng, Kenneth E. Barner, “ ECG signal denoising and baseline  wander  correction  based  on  the empirical  mode decomposition ”, Computers in
Biology and Medicine. Elsevier, 2008.
[9]  Physiobank Archive Index MIT-BIH arrhythmia database, http://www.physionet.org/
physiobank/database,  diakses Januari 2012.