## DETEKSI KELAINAN JANTUNG PREMATURE ATRIAL CONTRACTIONS (PACS) BERBASIS KOMBINASI BASELINE WANDER DAN DENOISING MENGGUNAKAN RR INTERVAL

## Iman Fahruzi
Politeknik Negeri Batam, Parkway St- Batam Centre, Batam, 29461 e-mail:iman@polibatam.ac.id
ABSTRAK: Sinyal  biomedik  seperti  sinyal  jantung  secara  periodik  selalu  berubah-ubah frekuensinya  terhadap  waktu  sehingga  menyebabkan  kompleksitas  dan  heterogenitas  gelombang. Electrocardiogram(ECG)  adalah  salah  satu  alat  bantu  yang  paling  banyak  digunakan  untuk melakukan  diagnosa  kelainan  jantung.  Pada  penelitian  ini  deteksi  gelombang-gelombang  pada sinyal  ECG  dilakukan  berbasis  kombinasi  baseline  wander  dan  transformasi  wavelet  dengan memperhatikan  salah  satu  fitur  temporal  RR  Interval  untuk  mendeteksi  kelainan  denyut  jantung prematur,  yaitu  Premature  Atrial  Contractions  (PACs).  Pengujian  dilakukan  menggunakan beberapa  data  dari  MIT-BIH  Arrhythmia  Database  dengan  tingkat  akurasi  saat  pengujian  adalah deteksi puncak R sebesar 99.30% dan deteksi kelainan PACs saat pengujian sebesar 93.74%.

## Kata Kunci: wavelet, jantung prematur, ekg
Abstract:Biomedical  signals  such  as  heart  signals  periodically  always  changing  frequencies  over time,  causing  a  wave  of  complexity  and  heterogeneity.  Electrocardiogram  (ECG),  which  is  a picture of the heart's electrical potential activity is one of the medical tools that are widely used to make the diagnosis of  heart abnormalities. In this study developed an algorithm to  detect cardiac abnormalities premature based on the characteristics of ECG signal form the subject of study heart defect Atrial premature contractions (PACs). Testing is done using some data from the MIT-BIH Arrhythmia  Database  representing  some  heart  abnormalities  PACs.  The  level  of  accuracy  when testing  for  R  peak  detection  of  99.30%  .  While  the  accuracy  of  detection  of  heart  abnormalities PACs when testing is  93.74%.

## Keywords: wavelet, pac, ecg
1. PENDAHULUAN
Electrocardiogram(ECG) merupakan rekaman  aktifitas  listrik  yang  dihasilkan  oleh jantung.  Sinyal  yang  dihasikan  saat  otot jantung  depolarisasi,  otot-otot  berkontraksi dan memompa darah keseluruh tubuh. Deteksi QRS  kompleks  merupakan  langkah  pertama yang  dilakukan  untuk  melakukan  analisis sinyal ECG. Untuk mendeteksi QRS kompleks secara  akurat  maka  perlu  diidentifikasi  dan ditentukan puncak R pada setiap data rekaman ECG  dan  kemudian  dilanjutkan  dengan mendeteksi gelombang P dan T jika diperlukan.  Kontraksi  prematur  adalah  satu detak  jantung  yang  muncul  lebih  awal  dari siklus normal dan bila kondisi ini terlalu sering muncul akan menyebabkan jantung berdebar(palpitasi) dan  ini sebagai tanda kalau jantung  sedang  mengalami  gangguan  kerja. Kontraksi  prematur  ada  dua  macam,  yaitu
Premature  atrial  contractions  ( PACs )  dan premature  ventricular  contractions  ( PVCs ). Transformasi  wavelet  dan  metode  lain  telah banyak  dikembangkan  untuk  menganalisis sinyal  biomedik  baik  pada  domain  frekuensi maupun  domain  waktu.  Beberapa  metode wavelet dan metode lain yang telah dikembangkan  untuk  mendeteksi  kelainan jantung  diantaranya  studi  komparatif  DCT, CWT  dan  DWT  untuk  klasifikasi  kelainan jantung (Hamid Khorrami, 2010), deteksi fitur menggunaan  wavelet  (Mahmoodabadi,  2005) Transformasi  wavelet    untuk  mendeteksi  P, QRS  kompleks  (Sasikala,  2010),  deteksi sinyal  prematur  berdasarkan  interval  R-R, threshold dan template  matching (Zhao, 2010), deteksi PVCs berdasarkan karakteristik vektor    (Nah,  2012).  Pada  makalah  ini transformasi wavelet digunakan untuk mendeteksi  sinyal  denyut  jantung  prematur
Article History Received 20 August 2012 Accepted 21 September 2012
Jurnal Integrasi vol. 4, no. 2, 2012, 194-199 ISSN: 2085-3858 (print version)
PACs berdasarkan  fitur  temporal  diantaranya RR interval .

## 2. BAHAN DAN METODE
2.1 Morfologi ECG dan Sinyal Prematur
Perbedaan  bentuk  morfologi  gelombang ECG meningkatkan  kompleksitas  QRS  pada  saat proses deteksi, oleh karena itu tingginya tingkat heterogenitas dalam gelombang QRS kompleks dan  kesulitan  dalam  membedakan  kompleks QRS  dari  gelombang  P  atau  gelombang  T. Tipikal gelombang P, Q, R, S dan T bisa dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Sinyal QRS Kompleks Orang Normal
Pada  rekaman  ECG,  untuk  kondisi  jantung normal  aktivitas  ritme  detak  jantung  memiliki interval  puncak  R  ke  R  berkerja  secara  teratur, seperti  terlihat  pada  gambar  2.a.  Seandainya terjadi  ritme  yang  tidak  normal  atau  muncul lebih  awal  maka  kondisi  ini  dinamakan kontraksi  prematur  yang  disebabkan  beberapa bagian jantung  yang  tidak  bekerja normal. Jika kontraksi  prematur    terjadi  pada  bagian ventrikel  dinamakan premature  ventricular contractions(PVCs) ,  seperti  pada  gambar  2b dan  sebaliknya  jika  kontraksi  prematur    terjadi pada bagian jantung atrial, dimanakan premature  atrial  contractions(PACs) ,  seperti pada gambar 3.
Gambar  2.  Ritme  Sinus(a)  dan  Kontraksi atrial prematur(b)
Gambar  3.  Sinyal  Kontraksi  ventrikel prematur(V)
Untuk mengidentifikasi
kontraksi prematur, jika dilihat dari morfologi sinyal ada perbedaan  karakteristik PACs dan PVCs , diantaranya:
 Pada PACs ,  selain  ritmenya  muncul  lebih awal,    bentuk  gelombang  P  juga  terlihat tidak  normal  .  ritme  ini  berasal  dari sumber ritme jantung selain SA node
 Sedangkan PVCs selain  munculnya  lebih awal  dari  ritme  normal,  bentuknya  juga berbeda  bisa  lebih  lebar  atau  lebih  tinggi dari bentuk normal bahkan untuk beberapa kasus  bentuknya  terbalik  atau  negatif. Sumber  ritme  berasal  dari  ventrikel,  bisa bundle  branches,  Purkinje  network,  or ventricular myocardium 2.2 Praproses Sinyal ECG
Baseline  wander merupakan  salah  satu derau  yang  mempengaruhi  sinyal  ECG,  karena tipikalnya  yang  turun  naik  akan  menyebabkan kesulitan  mendeteksi  puncak  R  secara  tepat karena  sangat  mungkin  gelombang  T  bisa dianggap  sebagai  puncak  R.  Frekuensi  rendah baseline  wander yang  variasi  0.15  –  0.3  Hz perlu  dihilangkan  sebelum mengekstraksi karakteristik  fitur  ECG. Median  Filter (de Chazal, 2003) bisa digunakan untuk menghilangkan baseline wander seperti tahapan pada gambar 4.
Gambar 4. Pentapisan baseline wander

## 2.3 Dekomposisi Sinyal ECG
Untuk  sinyal-sinyal  alamiah,  transformasi wavelet merupakan salah satu alat yang sangat efektif  dibanding  transformasi  lainnya  seperti transformasi fourier untuk menyusun, menganalisa  dan  mensintesis  data.  Dengan transformasi  wavelet,  sinyal  digital  dihitung untuk    menentukan  domain      frekuensi      dan waktu      secara      bersamaan  sehingga  bisa dimanfaatkan untuk mendeteksi QRS
kompleks  dan  beberapa  gelombang  lain seperti  gelombang  P  dan  T  dengan  cara
Original Signal
200ms window median filtering 600ms window median filtering Baseline Wander Removed
mendekomposisi menjadi band-band frekuensi yang berbeda-beda. Pada penelitian ini mother wavelet yang  digunakan  adalah Daubechies wavelet dengan indeks sampai dengan level 4 karena  respon  frekuensinya  yang  baik  dan kemiripan  morfologinya  dengan  sinyal  ECG. Diagram  blok  proses  yang  dilakukan  untuk untuk  mendeteksi  kelainan PACs bisa  dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Blok Diagram Proses Proses dekomposisi dan rekonstruksi
seperti  pada  gambar  6  bisa  dijelaskan  sebagai berikut  untuk  dekomposisi  sampai  level  2 akan menghasilkan
dua buah frekuensi( subband ),  yaitu h(n) merupakan frekuensi  rendah  atau  sinyal  aproksimasi  dan g(n) merupakan  frekuensi  tinggi  atau  sinyal detail, keduanya merupakan bagian dari sinyal asli x(n) .  Sebaliknya  pada  proses  rekonstruksi merupakan  penggabungan  dua  buah  frekuensi c(n) dan d(n) menjadi sinyal tunggal y(n) . Jika keempat tapis yang dirancang sedemikan rupa untuk  menjamin  bahwa  sinyal  keluaran y(n) sama dengan sinyal masukan x(n) maka proses pentapisan  bisa  dikatakan  memenuhi  kondisi rekonstruksi yang sempurna.
(a)
(b)
Gambar 6. Blok Diagram(a), Proses Dekomposisi dan Rekonstruksi Sinyal(b)
Keterangan: af1(analisis  filter)  adalah h(n),  koefisien lowpass  filter dan  af2  adalah g(n),  koefisien highpass  filter .  sf1(sistesis  filter)  adalah h(n), koefisien  lowpass  filter dan  sf2  adalah g(n), koefisien  highpass  filter, persamaan  1  dan  2 dekomposisi satu level:
   n n k h n x n c ) 2 ( ) ( ) ( (1)
   n n k g n x n d ) 2 ( ) ( ) ( (2)
Jika  diinginkan  dekomposisi  lebih  dari  satu level, maka kedua persamaan diatas diberlakukan pada setiap level.
Dan persamaan 3 merupakan proses rekonstruksi :
       n k n g n d k n h n c n x )] 2 ( ) ( ) 2 ( ) ( [ ) ( (3)
dengan: n dan k merupakan variabel integer
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan Daubechies   wavelet sampai level 4 ini berarti masing-masing memiliki 4 koefisien h(n ) dan g(n) . Sinyal   aproksimasi   dan   sinyal   detil dihitung      menggunakan  persamaan  4  dan  5 dengan   mengambil   hasil perkalian koefisien h(n) dan g(n) dengan    sinyal    yang  akan dianalisa.
... 3 2 3 2 2 2 1 2 1 2 0         i i i i i s h s h s h s h a (4)
... 3 2 3 2 2 2 1 2 1 2 0         i i i i i s g s g s g s g d (5)
Dengan    a i adalah    sinyal    aproksimasi, d i adalah    sinyal    detil ,    h 0 ,  h 1 ,  h 2 ,  h 3 adalah keofisien h(n) dan g 0 ,  g 1 ,  g 2 ,  g 3 adalah koefisien g(n) dan s adalah  sinyal  yang  akan dianalisa.

## 2.4 Deteksi Kelainan Prematur
Deteksi  puncak  R  merupakan  bagian yang  tidak  mudah  untuk  ditemukan  karena masing-masing  data  memiliki  puncak  R  yang
Praproses sinyal Dekomposisi Sinyal Ekstraksi dan Deteksi P, QRS Hitung fitur-fitur Temporal Data ECG Kelainan PACs
bervariasi  bentuk  dan  sering  kali  dipengaruhi oleh  derau  dan  terkadang  gelombang  T  bisa teridentifikasi  sebagai  gelombang  R  pada kondisi  tertentu.  Untuk  meningkatkan  akurasi diperlukan  informasi  secara  detail  untuk mendeteksi  secara  tepat  puncak  dari  sebuah gelombang, sehingga proses dekomposisi sinyal dilakukan  menggunakan  transformasi  wavelet sampai  pada  level  4.  Selanjutnya  hasil dekomposisi  pada  level  2  yang  berisi  sinyal aproksimasi nantinya digunakan untuk mendeteksi  puncak  R  dengan  terlebih  dahulu menentukan  nilai  ambang  batas    maksimum sebesar 0.6 kali nilai maksimum dari puncak R. Pendeteksian  puncak  R  dilakukan  berdasarkan prinsip modulus maxima dan minima (Rajendra, 2007) seperti pada gambar 7 dan setelah puncak R  diperoleh  selanjutnya  dijadikan  acuan  untuk mendeteksi  puncak  P,  Q,  S  dan  T  dengan melakukan scanning berdasarkan rentang window tertentu  kearah  kiri  dan  kanan gelombang R.
Gambar 7. Maxima dan Minima Wavelet
Pada  tahap  berikutnya  setelah  semua gelombang  teridentifikasi,  deteksi  kelainan PACs bisa  diperoleh  dengan  melakukan pengujian  berdasarkan  fitur-fitur  temporal, salah  satunya  menggunakan  persamaan  (Zhao, 2010) seperti persamaan 6.
       1 1 1 ) ( 1 1 * 79 . 0 _ N i i i R R N INV RR (6)
Fitur-fitur  seperti  gambar  8  bisa  diperoleh dengan menentukan P onset - P ofset , Q onset - Q ofset , S onset - S ofset dan lain-lainnya.
Gambar 8. Gelombang Sinyal ECG 3. HASIL PENELITIAN
Tahap pengujian dilakukan untuk melihat keandalan dan akurasi dari algoritma yang digunakan.
Tes dilakukan menggunakan lima data
MIT-BIH Arrhytmia  Database yang  dipilih  mewakili berbagai  macam  karakteristik  morfologi yang berbeda-beda, yaitu 100, 101, 103, 121 dan  232  dengan frequency  sampling 360Hz untuk masing-masing data uji.
Gambar 9. Contoh Record 100 dari MIT- BIH Arrhytmia
Gambar 10. Sinyal Asli 100.dat
Gambar 11. Hasil Pentapisan baseline wander pada sinyal 100.dat
Gambar  12.  Deteksi  Puncak  R  pada sinyal 100.dat
Gambar 13. Hasil Deteksi QRS
kompleks,  gelombang  P  dan  T  pada  sinyal
100.dat
Gambar 14. Kondisi Prematur( PACs ) sinyal 100.dat pada durasi 26.09 menit
Tabel  1.  Hasil  Deteksi  Puncak  R(MIT-
BIH) Records (beats) R peaks TN TP FP FN 100(227 3) 0 2273 0 0 101(186 5) 0 1860 5 0 103(208 0 2079 5 0
4) 121(186 3) 0 1865 7 0 232(178 0) 0 1719 61 0 Tabel 2. Hasil Deteksi PACs ( MIT BIH) Record (PACs) PACs TN TP FP FN 100(33) 0 20 1 3 0 101(3) 0 3 0 1 103(2) 0 2 0 1 121(1) 0 1 0 2 232(13 82) 0 1309 7 3 0 Berdasarkan  data  pada  tabel  1  dan  tabel 2,  untuk  mengukur  akurasi  algoritma  yang dikembangkan, dilakukan perhitungan
menggunakan persamaan  7.
N TN TP ACCURACY ) (   (7)
Sehingga  diperoleh  tingkat  akurasi  deteksi puncak  R  sebesar  99.30%  dan  tingkat akurasi  deteksi  kelainan PACs sebesar
93.74%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  makalah  ini  dikembangkan  sebuah algoritma  yang  menganalisa  kelainan PACs berdasarkan baseline  wander dan  wavelet dengan  menggunakan  koefisien  aproksimasi pada  level  2  untuk  mendeteksi  puncak-puncak ECG    sehingga  didapatkan  hasil  deteksi  yang baik.
Berdasarkan hasil pengujian
menggunakan MIT-BIH  Arrhythmia  Database sebagai  data  pengujian  diperoleh  tingkat akurasi  puncak  R sebesar  99.30%  dan  akurasi deteksi PACs sebesar 93.74%.

## PUSTAKA
Hamid  Khorrami,  Majid  Moavenian, A comparative  study  of  DWT,  CWT  and DCT   transformations in arrhythmias classiﬁcation ,  Expert  Systems  with Applications, Elsevier, 2010
J.  S.  Nah,  A.  Y.  Jeon,  J.  H.  Ro,  G.  R.  Jeon, ROC   Analysis  of  PVC  Detection  Algorithm using  and Vector- Charateristics,
International Journal of
Medical and Biological Sciences 6, 2012 Rajendra  Acharya  U,    Jasjit  S.  Suri,  Jos  A.E. Spaan   ,S.M.  Krishnan, Advances  In  Cardiac Signal  Processing ,  Springer-Verlag Berlin   Heidelberg, 2007 Zhao Shen, Chao Hu, Jingsheng Liao, Max Q.- H.Meng, AN  Algorithm  of  Premature
Contraction Detection Based on Wavelet Method ,  Proceedings  of  the 2010 IEEE International  Conference  on Information and  Automation  June  20  -  23,
Harbin, China, 2010 P. Sasikala, Dr. R.S.D. Wahidabanu, Robust R Peak and QRS detection in Electrocardiogram using Wavelet Transform ,  (IJACSA)  International Journal of Advanced Computer Science and  Applications,    Vol.  1, No.6, December 2010
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,  2005, Benidorn, Spain.