## Analisis Fitur Domain Waktu ECG
Heart Rate Variability Berdasarkan Gain Informasi
UNANG SUNARYA 1 , LYRA VEGA UGI 2
1 Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom, Indonesia
2 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: unangsunarya@telkomuniversity.ac.id
Received 6 November 2021 | Revised 8 Desember 2021 | Accepted 25 Januari 2022

## ABSTRAK
Salah  satu  analisis  yang  sering  digunakan  untuk  mendeteksi  berbagai  penyakit yang terkait fungsi jantung adalah dengan menghitung rasio tidur dan terjaganya seseorang saat tidur pada malam hari. Namun dalam praktiknya sering ditemukan kendala baik pada saat akuisisi data ataupun pada saat pemrosesan data untuk menyimpulkan  sebuah  hasil  analisis.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  kurang tepatnya dalam pemilihan fitur ECG untuk proses implementasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan seleksi fitur ECG pada domain waktu dan klasifikasi kondisi tidur dan terjaga dari 10 subjek berdasarkan fitur Heart Rate Variability (HRV) dengan menggunakan algoritma random forest. Wavelet digunakan untuk mendapatkan  komponen  sinyal  ECG  yang  tepat  sedangkan  gain  informasi digunakan untuk memilih fitur ECG yang dominan. Hasil akhir dari implementasi menunjukkan nilai akurasi rata-rata sebesar 80,26 % dengan fitur terbaik adalah median nearest neighbor index.
Kata kunci : ECG wavelet, HRV, domain waktu, gain informasi, akurasi

## ABSTRACT
One of the most frequent methods to detect heart-related diseases is by calculating the ratio of total sleep and awake of someone during night sleep. However, it is often encountered problems either in data acquisition or data processing to output the results of the analysis. One of the reasons is selecting ECG features improperly during  implementation. Therefore, this study  has  been  conducted ECG  features selection in the time domain and classification of sleep and awake states across 10 subjects based on Heart Rate Variability (HRV) features obtained using a random forest algorithm. Wavelet was used to get the proper ECG signal components while information  gain  was  used  to  select  the  dominant  ECG  features.  The implementation results showed an average accuracy of 80.26 % with the median nearest neighbor index as the best feature.
Keywords : ECG, wavelet, HRV, time-domain, information gain, accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Jantung merupakan organ vital pada manusia yang berfungsi memompakan darah ke seluruh tubuh.  Berbagai  penelitian  tentang  penyakit  yang  berkaitan  dengan  organ  jantung  telah banyak dilakukan. Pada tahun 2020, Islam (Islam, dkk, 2020) melakukan penelitian prediksi dini penyakit jantung dengan menggunakan metode PCA. Prediksi penyakit jantung dapat juga dilakukan  dengan  menggunakan  metode hidden  naïve  Bayes  seperti  yang  dilakukan  oleh Jabbar (Jabbar & Samreen, 2016) . Selain untuk memprediksi penyakit jantung, sinyal ECG juga  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kelelahan (Szypulska  &  Piotrowski,  2012) , gangguan  tidur  seseorang  di  malam  hari (Zarei  & Asl, 2019) (Jung, dkk, 2017) ,  yang nantinya dapat digunakan untuk mengukur kualitas tidur seseorang (Mendonca, dkk, 2020) .
Berbagai macam algoritma dan feature engineering telah banyak dilakukan untuk mendapat fitur yang paling menonjol dalam mendeteksi ataupun mengklasifikasi karakteristik sinyal ECG, mulai dari fitur statistik level amplitudo ataupun pola sinyal ECG (Kansal, dkk, 2015) . Zheng (Zheng, dkk, 2013) menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi anomali pada  sinyal  ECG.  Algoritma Artificial  Neural  Network  (ANN)  telah  digunakan  untuk mendiagnosis penyakit jantung dengan metode auto analisis oleh Raj (Raj, dkk, 2014) .  Pada tahun  2016,  Deepak (Gautam  &  Giri,  2016) melakukan  penelitian  sinyal  ECG  untuk mendiagnosis penyakit menggunakan analisis Heart Rate Variability (HRV). Pada penelitiannya mengekstrak fitur yang dihasilkan oleh perbedaan jarak di antara puncak sinyal ECG (R- peaks) yang  berurutan.  Namun  dalam  implementasinya  belum  mendapatkan  fitur  yang  optimal. Sulitnya  mendapatkan  fitur  yang  menonjol  sedikit  lebih  banyak  dipengaruhi  karena keberadaan noise atau pun sinyal lain selama proses akuisisi, seperti noise yang berasal dari pernafasan (Vityazeva,  dkk,  2018) .  Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah  teknik  untuk menghilangkan atau mengurangi noise pada sinyal sebelum diekstrak cirinya. Fitur-fitur yang telah diekstrak dari sinyal ECG dapat mempengaruhi kinerja algoritma, baik dalam hal akurasi ataupun waktu komputasi dalam mengambil keputusan (Vityazeva, dkk,2018) . Maka dari itu diperlukan sebuah metode pemilihan fitur yang tepat sebelum digunakan.
Pada penelitian ini, sinyal ECG dari subjek pada saat tidur dianalisis menggunakan HRV pada domain waktu, kemudian diklasifikasikan ke dalam dua kondisi yaitu kondisi tidur dan terjaga menggunakan metode random forest. Untuk menghilangkan noise frekuensi tinggi pada sinyal dan untuk mendapatkan fokus pada bagian QRS sinyal ECG, wavelet model symlet 4 digunakan dan kemudian dipilih komponen yang paling bersesuaian dengan pola QRS pada sinyal ECG sebelum  dikonstruksi  kembali.  Kemudian  fitur  seleksi information  gain  digunakan  untuk mencari fitur ECG yang paling dominan dalam mencapai kinerja akurasi. Validasi pengujian dilakukan dengan metode One-Subject-Leave-Out cross-validation (OSLO), dimana setiap satu subjek uji, sembilan subjek lainnya bertindak sebagai data latih.
Selanjutnya  pada  bab  2,  dibahas  tentang  metodologi  penelitian  yang  digunakan  selama implementasi. Bab 3 membahas hasil yang dicapai selama implementasi. Pada bagian akhir ditarik kesimpulan tentang hasil yang dicapai sesuai metode yang digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Diagram Blok Implementasi
Gambar 1 menunjukkan diagram lengkap implementasi yang diawali dari proses akuisisi data ECG, pemrosesan awal sinyal ECG, proses ekstraksi fitur ECG, dan klasifikasi. Dalam skema implementasi ini, digunakan seleksi fitur untuk mencari fitur terbaik dari kumpulan fitur yang telah diekstraksi, yang memiliki peran penting dalam mencapai kinerja klasifikasi.
Input: Sinyal ECG 1 kanal Preprocessing: 1. Segmentasi 2. Wavelet HRV: Deteksi R-peak ECG Fitur Ekstraksi: 16 Fitur domain waktu HRV Klasifikasi: Random forest Fitur Seleksi: Gain Informasi Output: Performansi klasifikasi & fitur terbaik
Gambar 1. Diagram Blok implementasi sistem klasifikasi keseluruhan

## 2.2 Dataset
Pada  penelitian  ini  digunakan  sepuluh  subjek  sebagai  sampel  penelitian  yang  diambil  dari dataset ‘St. Vincent's  University Hospital / University College Dublin Sleep Apnea Database’ (Goldberger, dkk, 2000) . Sinyal ECG diambil dari subjek yang sedang tidur dimalam hari dan semua subjek diduga memiliki gangguan tidur. Rekaman sinyal ECG dari subjek terdiri dari kondisi tidur dan kondisi terbangun dari tidur. Setiap sampel subjek diambil durasi empat jam pada satu kanal Hotler V5 menggunakan Reynolds Lifecard CF system dengan frekuensi sampling  100  Hz.  Pada  penelitian  ini,  sebelum  sinyal  ECG  didekomposisi  dengan  wavelet, setiap sinyal ECG dari masing-masing subjek disegmentasi dengan ukuran 3000 sampel untuk memudahkan dalam proses dekomposisi.

## 2.3 Wavelet Dekomposisi
Wavelet  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  kompresi  data  ECG (Hilton,  2004) (Ku,  dkk,  2006) .  Selain  data  yang  berupa  sinyal, wavelet  juga  sering digunakan  untuk watermarking  pada  data  berupa  gambar,  seperti  yang  dilakukan  oleh Hafizhana ( Hafizhana, dkk, 2020 ). Wavelet bekerja dengan cara mendekomposisi sinyal ke dalam  beberapa  komponen  sinyal  penyusunnya.  Seperti  halnya  transformasi fourier  yang dapat  mendekomposisi  sinyal  menjadi  beberapa  sinyal  penyusunnya, wavelet  juga  dapat melakukannya bahkan dengan tambahan informasi waktu kejadian. Wavelet mendekomposisi sinyal  ke  dalam  komponen  aproksimasi  yang  merupakan  bagian  sinyal  dengan  frekuensi rendah  dan  komponen detail  yang  mengandung  sinyal  dengan  frekuensi  yang  lebih  tinggi (Weeks,  2007) .  Adapun  gambaran  umum  untuk  dekomposisi  sinyal  ECG  dua  level  dapat dilihat pada Gambar 2. Pada setiap level sinyal ECG dilewatkan pada filter bank yang terdiri dari  pasangan High  Pass  Filter  (HPF)  dan  Low  Pass  Filter  (LPF), yang selanjutnya  masing- masing diikuti dua kali penurunan level sampling (down sampling). Component Detail (CD1) dan Component Average (CA1) masing-masing merupakan keluaran dari pasangan filter HPF dan LPF dekomposisi tingkat pertama, yang mengalami tingkat penurunan sampling dua kali, artinya  panjang  sinyal  pada  CD1  dan  CA1  menjadi  setengah  panjang  sinyal  asalnya. Sedangkan CD2 dan CA2 merupakan keluaran dari pasangan filter HPF dan LPF tingkat kedua dimana masing-masing sinyal mengalami penurunan sampel dua kali dari sinyal sebelumnya.
Sinyal ECG HPF
HPF
LPF LPF CD1 CD2 CA1 CA2

## Gambar 2. Dekomposisi Sinyal ECG dengan Wavelet pada Level 2
Gambar 3 menunjukkan gambaran secara umum proses dasar rekonstruksi sinyal-sinyal hasil dekomposisi wavelet. Dari hasil dekomposisi dapat dipilih bagian sinyal mana saja yang paling dominan untuk dikonstruksi.
CD1 CD2 CA2 HPF LPF HPF LPF Sinyal ECG
Gambar 3. Rekonstruksi Komponen Sinyal ECG Menjadi Sinyal ECG Penuh

## 2.4 Heart Rate Variability
Heart Rate Variablility (HRV) merupakan perbedaan rata-rata detak jantung (HR) yang dapat terjadi  karena  usia  atau  pengaruh  lingkungan.  HRV  memungkinkan  digunakan  untuk mendeteksi  kondisi  normal  atau  tidak  normalnya  jantung  seseorang (Jose,  dkk,  2015) . Detak  jantung  seseorang  dapat  berubah  dipengaruhi  oleh  aktivitasnya.  Dapat  dirasakan dengan jelas perbedaan detak jantung seseorang ketika sedang berlari atau sedang dalam kondisi  istirahat.  Saat  seseorang  sedang  berlari  detak  jantung  menjadi  lebih  cepat dibandingkan ketika sedang beristirahat. HRV dapat dihitung dari jarak puncak ke puncak (R- R peak) dari dua siklus sinyal ECG yang berdekatan, seperti dapat dilihat pada Gambar 4. Jarak antara dua puncak yang berdekatan (Jose, dkk, 2015) dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan (1) berikut:
𝑑(𝑚𝑠) = × 1000 (1)
Dimana 𝑑 merupakan jarak dalam milidetik, R adalah posisi puncak dari satu siklus sinyal, dan 𝑓 adalah frekuensi sampling yang digunakan, dalam hal ini adalah sebesar 100 Hz.
R R d
Gambar 4. Jarak Dua Puncak (R-R Peak) dari Dua Siklus ECG yang Berdekatan

## 2.5 Ekstraksi Fitur ECG
Ekstraksi fitur domain waktu diambil dari setiap sinyal ECG yang sudah dihitung nilai HRV-nya. Perbedaan  nilai  HRV  akan  menjadi  parameter  untuk  16 ekstraktor  fitur  yang  digunakan. Dimana  pada  penelitian  ini  fokus  pada  fitur  domain  waktu (Shaffer  &  Ginsberg,  2017) seperti yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Fitur Domain Waktu HRV No. Fitur Keterangan 1 mean_nni Mean nearest neighbor index 2 sdnn Standard deviation nearest neighbor 3 sdsd Standard deviation differences of nearest neighbor interval 4 nni_50 Nearest neighbor index 50 5 pnni_50 Percentage of success rate nearest neighbor index 50 ms 6 nni_20 Nearest neighbor index 20 7 pnni_20 Percentage of success rate nearest neighbor index 20 ms 8 rmssd Rms of successive R-R interval differences 9 median_nni Median nearest neighbor index 10 range_nni Range nearest neighbor index 11 cvsd The variation coefficient of successive differences 12 cvnni The variation coefficient nearest neighor 13 mean_hr Mean heart rate 14 max_hr Maximum heart rate 15 min_hr Minimum heart rate 16 std_hr Standard deviation heart rate

## 2.6 Fitur Seleksi
Ada 16 fitur domain waktu yang diekstrak dari HRV pada setiap segmen sinyal ECG. Banyaknya fitur  yang  diekstrak  ini  mengakibatkan  semakin  kompleksnya  model  yang  berpotensi menyebabkan overfitting,  dimana  pada  saat  proses  pelatihan  dapat  mencapai  akurasi
maksimum tetapi pada saat pengujian menghasilkan nilai akurasi yang relatif rendah jauh dari nilai akurasi pelatihan (Peker, dkk, 2015) (Liu & Tang, 2014) . Dari total 16 fitur dapat ditentukan fitur mana saja yang memberikan kontribusi besar terhadap kinerja sistem dan fitur mana  saja  yang  berkontribusi  kecil.  Besar  kecilnya  kontribusi  setiap  fitur  dapat  dilihat  dari besar  kecilnya  nilai information  gain  (gain  informasi).  Semakin  besar  nilai  gain  informasi, semakin besar pula konstribusi fitur tersebut terhadap kinerja algoritma (Lei, 2012) .

## 2.7 Random Forest
Random Forest (RF) merupakan salah satu algoritma klasifikasi dan regresi dalam  Machine Learning  (ML)  yang  paling  banyak  digunakan (Shi  &  Horvath,  2006) .  Algoritma  RF merupakan  kumpulan  dari algoritma decision tree (pohon keputusan) dengan  memperbaiki kelemahan  yang  ada  pada  algoritma  pohon  keputusan.  Dalam  implementasinya,  RF menerapkan  metode bagging  untuk  mencegah  terjadinya  overfitting  karena  kompleksnya model (Raschka, 2015) .

## 2.8 Kinerja Akurasi
Adapun  kinerja  akurasi tiap  subjek  pada penelitian  ini  dihitung berdasarkan  jumlah  sampel data yang berhasil diprediksi dengan benar terhadap jumlah total seluruh data yang digunakan dan dirumuskan pada Persamaan (2) sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  (%) = × 100% (2)
Dimana 𝑖 menunjukkan tiap subjek data, 𝐽𝐷𝐵 merupakan jumlah data yang diprediksi benar, sedangkan 𝑇𝑆𝐷 menunjukan jumlah total seluruh data yang digunakan dalam implementasi. Sedangkan  untuk  menghitung  akurasi  rata-rata  dari  sepuluh  subjek  dapat  digunakan Persamaan (3) sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = ∑
× 100%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dekomposisi dan Rekonstruksi Sinyal ECG menggunakan Wavelet
Gambar 5 menunjukkan satu segmen sinyal ECG dan satu bagian sinyal QRS pada satu siklus sinyal  ECG.  Sinyal  ECG  yang  sudah  disegmentasi  pada  frekuensi sampling  100  Hz,  seperti terlihat pada Gambar 5(A), selanjutnya didekomposisi menggunakan wavelet tipe symlet 4, Gambar 5(C), untuk mendapatkan komponen sinyal yang diperlukan. Pemilihan tipe wavelet ini didasarkan pada bentuk sinyal ECG yang mirip dengan tipe kernel wavelet ini. Pada Gambar 5(B) menunjukkan bagian dari sinyal ECG (QRS) yang mirip dengan tipe kernel symlet 4 pada wavelet.  Dari  hasil  dekomposisi  sinyal  ECG  diambil  bagian  sinyal  yang  dianggap  paling merepresentasikan  bentuk  sinyal  yang  akan  diproses  pada  bagaian Heart  Rate  Variability (HRV).
(a) (b) (c)
Gambar 5. Potongan Sinyal ECG dari Salah Satu Subjek Implementasi. (A) Satu Segmen ECG dapat Terdiri dari Banyak Siklus ECG, (B). Satu Siklus ECG Terdiri dari Bagian PQRST, (C). Tipe wavelet Symlet 4
Gambar  6  menunjukkan  sinyal  ECG  sebelum  didekomposisi  ( original)  dan  sinyal  ECG  yang telah didekomposisi pada level dekomposisi dua, menghasilkan komponen aproksimasi (CA2) dan komponen detail (CD1 dan CD2).
Dari hasil dekomposisi sinyal ECG, kami hanya menggunakan dua komponen sinyal CA2 dan CD2  untuk  direkonstruksi.  Pemilihan  dua  komponen  ini  dilandaskan pada  kebutuhan  untuk perhitungkan HRV dimana yang paling dominan adalah bagian R- peak sedangkan bagian lain dapat diabaikan.
Gambar 7 menunjukkan hasil rekonstruksi dari dua komponen wavelet CA2 dan CD2. Hasil rekonstruksi menunjukkan R-peaks yang sangat jelas antar setiap satu sinyal ECG dan sangat memudahkan proses perhitungan jarak antara R-peaks yang berdekatan. Hasil rekonstruksi juga menunjukan jumlah sampel yang lebih sedikit dibandingkan sinyal asal, sehingga proses deteksi puncak relatif lebih cepat.
Gambar 6. Dekomposisi Sinyal ECG. CA2: Komponen Aproksimasi Level 2, CD2: Komponen Detail Level 2, dan CD1: Komponen Detail Level 1
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Sample 0.005 0.006 0.007 0.008 Am pl itu de Am pl itu de 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0.007 0.008 0.009 0.010 0.011 Sample (a) Sinyal ECG asal (b) Sinyal ECG Hasil rekonstruksi
Gambar 7. Perbandingan Sinyal ECG Sebelum dan Setelah Rekonstruksi

## 3.2 Heart Rate Variability Deteksi Puncak
Gambar  8  menunjukkan  hasil  deteksi  puncak  dari  sinyal  hasil  rekonstruksi wavelet.  Untuk menghindari  kesalahan  dalam  perhitungan  jarak  antar  puncak  (R- peak)  akibat  proses segmentasi, Kami menghilangkan bagian awal dan akhir deteksi puncak.

## Gambar 8. Deteksi Puncak Sinyal ECG dalam Domain Waktu
Sekalipun amplitudo tiap puncak berbeda nilainya, namun algoritma deteksi puncak ini mampu mencari titik puncak (R- peak) setiap siklus sinyal ECG. HRV dihitung dari jarak antara dua titik puncak  berdekatan  yang  selanjutnya  jarak  antar  puncak  ini  diekstrak  menggunakan  fitur domain waktu.

## 3.3 Kinerja Klasifikasi Sinyal ECG
Gambar 9 menunjukkan kinerja klasifikasi dari data latih dan data uji yang berasal dari sepuluh subjek.  Dalam  penelitian  ini  digunakan 10-fold  cross  validation  (one-subject-leave-out), dimana  setiap  satu  subjek  uji  sembilan  subjek  lainnya  bertindak  sebagai  data  latih.  Setiap subjek terdiri dari segmen data selama empat jam yang setiap segmennya memiliki kondisi tidur atau terjaga. Kemudian akurasi rata-rata dari setiap subjek dihitung dan terakhir dihitung akurasi rata-rata dari sepuluh subjek.
Gambar 9. Kinerja Akurasi Rata-Rata Setiap Subjek
Setiap  segmen  ECG  setelah  diekstrak  fiturnya,  selanjutnya  diklasifikasikan  ke  dalam  dua kondisi  yaitu  kondisi  tidur  dan  terjaga  dengan  menggunakan  algoritma Random  Forest. Gambar 9 menunjukkan hasil akurasi dari sepuluh subjek yang digunakan dalam penelitian dengan akurasi data latih rata-rata 100 ± 0,0 % dan akurasi data uji 80,26 ± 8,7 %. Adapun akurasi rata-rata tertinggi terjadi pada subjek kesepuluh (89,9%) dan akurasi terendah pada subjek  kedelapan  (61,73%).  Rendahnya  akurasi  pada  subjek  delapan  dapat  diakibatkan karena  adanya  gangguan  pada  sebagian  data  subjek  saat  akuisisi,  baik  karena noise  yang dihasilkan organ lain atau pun gangguan tidur yang dapat menghasilkan fluktuasi sinyal ECG yang sedang diambil. Sekalipun nilai akurasi pada subjek delapan relatif lebih rendah, namun secara keseluruhan model sistem menunjukkan hasil yang baik.

## 3.4 Fitur Seleksi Berdasarkan Gain Informasi
Gambar  10  menunjukkan  tingkat  signifikansi  setiap  fitur  domain  waktu  yang  digunakan terhadap kinerja klasifikasi algoritma. Semakin tinggi nilai gain informasi, maka semakin tinggi pula pengaruhnya terhadap kinerja klasifikasi.

## Gambar 10. Distribusi Fitur Berdasarkan Tingkat Signifikansinya Terhadap Kinerja Klasifikasi Kondisi Tidur dan Terjaga
Dalam penelitian ini ditunjukkan bahwa ‘mean_nni’ merupakan fitur yang sangat berkontribusi dibandingkan dengan fitur lainnya. Sebaliknya fitur ‘sdsd’ merupakan fitur yang sangat tidak berkontribusi dalam proses implementasi, sehingga ketika fitur ini dibuang tidak akan terlalu berpengaruh terhadap hasil klasifikasi sebaliknya dapat mengurangi waktu komputasi karena berkurang satu parameter untuk diproses.

## 3.5 Kinerja Klasifikasi Berdasarkan Jumlah Fitur
Tabel 2 menunjukan tingkat akurasi rata-rata berdasarkan jumlah fitur yang digunakan.

## Tabel 2. Akurasi Berdasarkan Jumlah Fitur
No. Fitur yang digunakan Akurasi (%) Waktu (menit) 1 Median_nni 73.40 ± 13.09 15,03 2 Median_nni, min_hr 77,80 ± 13,07 17,1 3 Semua fitur domain waktu (16 fitur) 80,26 ± 8,70 34,7 4 15 fitur domain waktu (tanpa fitur sdsd) 80,24 ± 8,72 30,2
Dapat  dilihat  bahwa  pada  kondisi  awal  sebelum  menggunakan  fitur  seleksi gain  informasi, akurasi rata-rata sebesar 80,26 % dengan standar deviasi ± 8,70 %. Setelah diterapkan fitur seleksi didapatkan bahwa fitur ‘median_nni’ merupakan fitur yang berkontribusi paling besar di antara fitur lainnya. Hanya dengan menggunakan fitur ‘median_nni’ dapat mencapai akurasi 73,40 %. Ketika ditambahkan satu fitur terbaik kedua, akurasi meningkat menjadi 77,80%. Sedangkan ketika satu fitur ‘sdsd’ dihilangkan (15 fitur), hasil akurasi menunjukkan nilai yang relatif  sama  dengan  nilai  akurasi  menggunakan  16  fitur  domain  waktu. Hal  tersebut  dapat diakibatkan karena pada analisis fitur seleksi dengan gain informasi, fitur ‘sdsd’ menunjukkan kontribusi yang sangat kecil, ditunjukkan dengan kecilnya nilai gain informasinya. Selain itu, banyaknya  penggunaan  fitur  sangat  berpengaruh  pada  waktu  komputasi  algoritma  dalam mengambil keputusan. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan seluruh fitur (16 fitur) dengan kinerja akurasi 80,26 % memerlukan waktu komputasi selama 34,7 menit sedangkan dengan kinerja  akurasi  yang  hampir  sama  (80,24%)  dengan  menggunakan  15  fitur  membutuhkan waktu komputasi 30,2 menit. Lebih jauh lagi untuk kinerja akurasi 77,80 % dengan 2 fitur hanya  dibutuhkan  waktu  komputasi  17,1  menit.  Waktu  komputasi  ini  hanya  setengah  dari waktu komputasi dengan penggunaan seluruh fitur, padahal selisih akurasinya hanya terpaut 2,46 % tapi dapat menekan waktu komputasi 50 % lebih cepat.

## 4. KESIMPULAN
Fitur seleksi sangat diperlukan dalam memilih fitur yang tepat untuk digunakan dalam model machine  learning.  Tanpa  fitur seleksi  pemilihan  fitur  menjadi  acak  dan  banyak  yang dapat membuat  model  menjadi  sangat  kompleks  dan  pada  akhirnya  mengakibatkan overfitting. Selain dapat mengakibatkan overfitting, model yang kompleks juga memakan banyak waktu saat proses komputasi. Hasil akhir menunjukkan bahawa nilai akurasi dengan total 16 fitur domain waktu (80,26 %) tidak terpaut terlalu jauh dengan akurasi yang berasal dari dua fitur terbaik  ‘ median_nni’  dan  ‘min_hr’  sebesar  77,80  %.  Selain  itu,  penggunaan  fitur  seleksi menunjukkan  bahwa  pengurangan  fitur  dengan  nilai gain  informasi  kecil  (sdsd)  tidak menurunkan nilai akurasi secara signifikan (80,24%). Dengan menggunakan fitur seleksi dapat melihat  seberapa  signifikan  peran  fitur-fitur  yang  digunakan  terhadap  kinerja  algoritma sehingga  pada  akhirnya  dapat  diputuskan  nilai  akurasi  yang  optimal  dengan trade-off terhadap waktu komputasi yang harus dicapai.

## DAFTAR RUJUKAN
Gautam, D. D., & Giri, V. K. (2016). Analysis of HRV signal for disease diagnosis. 2016 11th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS), 2018-Janua, (pp. 639–643). https://doi.org/10.1109/ICIINFS.2016.8263017
Goldberger,  A. L.,  Amaral,  L. A.  N.,  Glass, L., Hausdorff,  J. M.,  Ivanov, P.  C.,  Mark, R.  G.,
Mietus, J. E., Moody, G. B., Peng, C.-K., & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation, 101(23), 1–2. https://doi.org/10.1161/01.CIR.101.23.e215
Hafizhana, Y., Safitri, I., Novamizanti, L., & Ibrahim, N. (2020). Image Watermarking pada
Citra Medis menggunakan Compressive Sensing berbasis Stationary Wavelet Transform.
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 8(1), 43. https://doi.org/10.26760/elkomika.v8i1.43
Hilton,  M.  L.  (2004).  Wavelet  and  wavelet  packet  compression  of  phonocardiograms.
Electronics Letters, 40(17), 1040. https://doi.org/10.1049/el:20045476
Islam, M. T., Rafa, S. R., & Kibria, M. G. (2020). Early Prediction of Heart Disease Using PCA
and  Hybrid  Genetic  Algorithm  with  k-Means. 2020  23rd  International  Conference  on Computer and Information Technology (ICCIT), (pp. 1–6).
https://doi.org/10.1109/ICCIT51783.2020.9392655
Jabbar, M. A., & Samreen, S. (2016). Heart disease prediction system based on hidden naïve bayes classifier. 2016 International Conference on Circuits, Controls, Communications and Computing (I4C), (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/CIMCA.2016.8053261
Jose, S. K., Shambharkar, C. M., & Chunkath, J. (2015). HRV analysis using ballistocardiogram with  LabVIEW. 2015  International  Conference  on  Computing  and  Communications Technologies (ICCCT), (pp. 128–132). https://doi.org/10.1109/ICCCT2.2015.7292732
Jung, D. W., Hwang, S. H., Lee, Y. J., Jeong, D.-U., & Park, K. S. (2017). Apnea–Hypopnea
Index Prediction Using Electrocardiogram Acquired During the Sleep-Onset Period. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 64(2), 295–301. https://doi.org/10.1109/TBME.2016.2554138
Kansal, S., Bansod, P. P., & Kumar, A. (2015). Statistical Approach for Determination of ECG
Markers. 2015  International  Conference  on  Computational  Intelligence  and Communication Networks (CICN), (pp. 446–451). https://doi.org/10.1109/CICN.2015.93
Ku, C.T., Wang, H.S., Hung, K.C. & Hung, Y.S. (2006). A Novel ECG Data Compression Method Based  on  Nonrecursive  Discrete  Periodized  Wavelet  Transform. IEEE  Transactions  on Biomedical Engineering, 53(12), 2577–2583. https://doi.org/10.1109/TBME.2006.881772
Lei, S. (2012). A Feature Selection Method Based on Information Gain and Genetic Algorithm.
2012 International  Conference  on  Computer Science  and Electronics Engineering, (pp.
355–358). https://doi.org/10.1109/ICCSEE.2012.97
Liu, X., & Tang, J. (2014). Mass Classification in Mammograms Using Selected Geometry and
Texture Features, and a New SVM-Based Feature Selection Method. IEEE Systems Journal, 8(3), 910–920. https://doi.org/10.1109/JSYST.2013.2286539
Mendonca, F., Mostafa, S. S., Morgado-Dias, F., Julia-Serda, G., & Ravelo-Garcia, A. G. (2020).
A Method for Sleep Quality Analysis Based on CNN Ensemble With Implementation in a
Portable Wireless Device. IEEE Access, 8, 158523–158537.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3019734
Peker,  M.,  Arslan,  A.,  Sen,  B.,  Celebi,  F.  V.,  &  But,  A.  (2015).  A  novel  hybrid  method  for determining  the  depth  of  anesthesia  level:  Combining  ReliefF  feature  selection  and random  forest algorithm  (ReliefF&amp;#x002B;RF). 2015  International  Symposium  on Innovations  in  Intelligent  SysTems  and  Applications  (INISTA),  (pp.  1–8).
https://doi.org/10.1109/INISTA.2015.7276737
Raj, A. A. S., Dheetsith, N., Nair, S. S., & Ghosh, D. (2014). Auto analysis of ECG signals using artificial  neural  network. 2014  International  Conference  on  Science  Engineering  and Management Research (ICSEMR), (pp. 1–4).
https://doi.org/10.1109/ICSEMR.2014.7043597
Raschka, S. (2015). Python Machine Learning. Packt Publishing.
Shaffer, F., & Ginsberg, J. P. (2017). An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms.
Frontiers in Public Health, 5, 1–17. https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00258
Shi, T., & Horvath, S. (2006). Unsupervised Learning With Random Forest Predictors. Journal of Computational and Graphical Statistics, 15(1), 118–138.
https://doi.org/10.1198/106186006X94072
Szypulska, M., & Piotrowski, Z. (2012). Prediction of fatigue and sleep onset using HRV analysis.
Proceedings of the 19th International Conference - Mixed Design of Integrated Circuits and Systems, MIXDES 2012, (pp. 543–546).
Vityazeva, T., Vityazev, S., & Mikheev, A. (2018). Synchronization of heart rate and respiratory signals for HRV analysis. 2018 7th Mediterranean Conference on Embedded Computing
(MECO), June, (pp. 1–4). https://doi.org/10.1109/MECO.2018.8405989
Weeks, M. (2007). Digital Signal Processing Using matlab and Wavelets. In Infinity Science Press LLC (1st ed., Vol. 1).
Zarei, A., & Asl, B. M. (2019). Automatic Detection of Obstructive Sleep Apnea Using Wavelet
Transform  and  Entropy-Based  Features  From  Single-Lead  ECG  Signal. IEEE  Journal  of Biomedical and Health Informatics, 23(3), 1011–1021.
https://doi.org/10.1109/JBHI.2018.2842919
Zheng, Q., Chen, C., Li, Z., Huang, A., Jiao, B., Duan, X., & Xie, L. (2013). A novel multi- resolution SVM (MR-SVM) algorithm to detect ECG signal anomaly in WE-CARE project.
2013 ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference: Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC), (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/BRC.2013.6487453