Implementasi Pengamanan Transmisi Sinyal EKG (Elektrokardiogram) secara Daring dengan Metode Anonimasi

## BRAMASTA AGNANDA SETIAWAN, SONY SOLEHUDIN, IRA PUSPASARI, JUSAK JUSAK
Program Studi S1 Sistem Komputer, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya Email: jusak@stikom.edu
Received 11 September 2018 | Revised 3 Oktober 2018 | Accepted 7 Januari 2019

## ABSTRAK
Data World Health Organization (WHO) pada tahun 2014 menunjukkan bahwa di Indonesia sebanyak 37% dari seluruh penyebab kematian adalah penyakit yang berhubungan dengan jantung. Kehadiran teknologi dan pemanfaatan Internet of Things  (IoT)  diharapkan  dapat  membantu  mengurangi  resiko  kematian  akibat penyakit jantung tersebut. Pada penelitian ini, pengukuran dan pengamatan sinyal jantung  melalui  tele-auskultasi  sinyal  elektrokardiogram  (EKG)  dilakukan.  Untuk mengamankan  sinyal  EKG  dalam  proses  transmisi  melalui  jaringan  Internet digunakan  metode  anonimasi  sinyal  berbasis  algoritma  Jusak-Seedahmed.  Hasil pengujian  menunjukkkan  bahwa  algoritma  Jusak-Seedahmed  dapat  melakukan proses anonimasi dan proses rekonstruksi sinyal dengan baik. Pengujian korelasi silang  antara  sinyal  hasil  rekonstruksi  dan  sinyal  EKG  asli  sebelum  anonimasi menghasilkan  korelasi  sebesar  1  pada  lag=0.  Sinyal  EKG  hasil  rekonstruksi ditampilkan dalam aplikasi mobile untuk memudahkan analisis oleh dokter .
Kata kunci : elektrokardiogram, keamanan, anonimasi, IoT, FFT

## ABSTRACT
Based on the latest data released by the World Health Organization in 2014, deaths caused by cardiovascular disease in 2012 have reached 37% of the total number of non-communicable diseases  deaths in Indonesia. Therefore, it is expected that the applications of the Internet of Things (IoT) might be used to reduce the risk of death  due  to  the  heart  related  problems.  In  this  research,  a  tele-auscultation technique for measuring and monitoring electrocardiogram (ECG) signal was built. To secure  transmission  of  the  ECG  signal over the  Internet, we  implemented a recently proposed Jusak-Seedahmed algorithm. Our examinations showed that the algorithm performed the anonymization and reconstruction processes well. Cross- correlation  analysis  showed  that  correlation  between  the  reconstructed  and  the original ECG signal at lag=0 was 1. Furthermore, a mobile-based application had been built to display the reconstructed ECG signal for further analysis.
Keywords : electrocardiogram, security, anonimization, IoT, FFT

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi Internet  dan  aplikasinya  dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah mengarah kepada pengembangan dan pemanfaatan teknologi Internet of Things (IoT). IoT merupakan  kumpulan  sensor  atau  peranti  berukuran  kecil  yang  terhubung  pada  sebuah perangkat  transmisi  yang  mampu  mengirimkan  atau  menerima  data  melalui  jaringan komunikasi Internet (Atzori, Iera, & Morabito, 2012) . Dalam teknologi komunikasi yang akan  datang,  perangkat  dan  jaringan  IoT  ini  diperkirakan  akan  mendominasi  jaringan komunikasi  seluler  generasi  kelima  (5G)  yang  dapat  mengakomodasi  jaringan  peranti  IoT berukuran  kecil  dengan  menggunakan  konsep heterogeneous  network (Andrews,  et  al., 2014) . Aplikasi IoT melingkupi hampir seluruh aspek di sekitar kehidupan manusia, misalnya aplikasi  rumah  pintar  ( smart  house),  kota  pintar  (smart  city),  berbagai  macam  proses pengendalian  dalam  industri,  dan  kesehatan (Islam,  Kwak,  Kabir,  Hossain,  &  Kwak, 2015) .
Salah satu aplikasi penting dari IoT adalah aplikasi kesehatan elektronik ( e-health), misalnya aplikasi IoT yang dimanfaatkan untuk pengukuran dan pengamatan berbagai jenis penyakit mulai dari penyakit diabetes sampai penyakit jantung (Jusak, Pratikno, & Putra, 2016) . Dengan fitur koneksi jaringan Internet yang dimiliki, peranti IoT memungkinkan pengiriman data  jarak  jauh  lintas  kota  bahkan  dunia  dengan  menggunakan  protokol  yang  umumnya digunakan  untuk  aplikasi-aplikasi  berbasis Internet.  Sehingga  dengan  adanya  aplikasi kesehatan elektronik semacam ini, diharapkan daerah-daerah terpencil yang tidak tersentuh oleh kehadiran dokter tetap dapat mendapatkan pelayanan yang baik untuk melakukan deteksi awal  penyakit  kronis  maupun  pengawasan  ( monitoring)  kesehatan  seseorang  dengan menggunakan teknik tele-auskultasi (Jusak & Puspasari, 2015) . Alasan penggunaan IoT untuk kesehatan elektronik didukung oleh data terbaru yang dikeluarkan oleh World Health Organization  (WHO)  yang  menunjukkan  bahwa  sampai  tahun  2012,  diestimasi  bahwa  di Indonesia terdapat sebanyak 37% dari seluruh penyebab kematian adalah karena penyakit yang berhubungan dengan jantung ( cardiovascular disease) berasal dari semua umur (WHO, 2014) .  Kehadiran  aplikasi  IoT  dalam  bidang kesehatan  diharapkan  dapat  turut  membantu menurunkan resiko kematian akibat penyakit yang berhubungan dengan jantung tersebut. Hal ini  dapat  dilakukan  apabila  deteksi  terhadap  gangguan  jantung  dapat  dilakukan  sedini mungkin.
Metode  pengukuran  dan pengamatan terhadap kesehatan jantung dapat dilakukan dengan cara melakukan perekaman dan analisis sinyal elektrokardiogram (EKG) (Hadiyoso, Julian, Rizal, & Aulia, 2015) . Dalam laporan penelitian tersebut, pengamatan sinyal jantung EKG dapat dilakukan secara daring karena data sinyal jantung tersimpan dalam sebuah basis data dan dapat diakses oleh komputer lain dalam jaringan yang sama. Selain itu, sinyal EKG untuk setiap orang bersifat unik karena berisi informasi kesehatan yang sangat penting bagi seorang pasien. Bahkan sinyal EKG dapat digunakan sebagai identitas biometrik untuk membedakan informasi spesifik yang dimiliki orang tertentu (Pinto, Cardoso, & Laurenco, 2018). Karena itu transmisi sinyal EKG yang berasal dari sebuah sumber, misalnya dari sensor EKG menuju ke  sebuah  penyedia  penyimpanan  atau  penyedia  layanan  kesehatan  yang  melalui  jaringan publik, menyebabkan sinyal EKG ini menjadi rentan terhadap serangan dari luar (Yang, Zhou, Lei, Zheng, & Xiang, 2016) . Oleh karena itu, aplikasi kesehatan elektronik berbasis Internet yang  mengabaikan  perlindungan  informasi  kesehatan  merupakan  ancaman  bagi  privasi seseorang.  Namun  sayang  sekali  bahwa  sampai  saat  ini  belum  ada  aplikasi  kesehatan elektronik yang diterapkan untuk melindungi transmisi sinyal EKG tersebut.

## Implementasi Pengamanan Transmisi Sinyal EKG (Elektrokardiogram) secara Daring dengan Metode Anonimasi
Beberapa  laporan  penelitian  telah  mengusulkan  model  atau  algoritma  untuk  pengamanan transmisi  sinyal  EKG.  Salah  satu  model  menggunakan  kombinasi  3  (tiga)  proses  secara berurutan, yaitu pengkodean, kompresi dan enkripsi yang diterapkan dalam proses pengiriman sinyal EKG (Sufi & Khalil, 2008) . Dalam laporan penelitian tersebut dijelaskan bahwa proses pengamanan sinyal EKG dapat diterapkan pada perangkat genggam. Model lain yang diusulkan dalam  pengamanan  sinyal  EKG  adalah  dengan  menggunakan  proses  anonimasi  sinyal  EKG (Mahmmoud, 2016) . Dalam paper ini, proses anonimasi dilakukan dengan bantuan wavelet- packet, yaitu dengan melakukan modifikasi terhadap sub-band frekuensi rendah setelah proses dekomposisi  sinyal  EKG  oleh  algoritma wavelet-packet.  Akan  tetapi,  kehebatan  algoritma wavelet-packet  harus  dibayar  dengan  tingginya  waktu  proses  anonimasi  dan  rekonstruksi sinyal EKG. Karena itu proses anonimasi sinyal EKG selanjutnya diperbaiki untuk menghasilkan waktu proses lebih pendek dengan tingkat kompleksitas algoritma lebih rendah (Jusak, J., & Mahmoud, 2018) .
Pada penelitian ini, metode anonimasi sinyal berbasis algoritma Jusak-Seedahmed digunakan dan diimplementasikan untuk menguraikan sinyal EKG pada domain frekuensi, yaitu dengan cara  memisahkan  komponen  sinyal  EKG  frekuensi  rendah  dan  selanjutnya  melakukan rekonstruksi komponen sinyal EKG frekuensi tinggi untuk proses anonimasi. Komponen sinyal EKG frekuensi rendah yang telah dipisahkan selanjutnya disimpan sebagai kunci rahasia dan dikirimkan secara daring ke lokasi penyimpan elektronik tertentu, misalnya pada penyimpan elektronik yang ada di rumah sakit. Pada saat yang sama, sinyal EKG hasil anonimasi dikirimkan secara daring ke lokasi penyimpan elektronik publik yang berbeda, misalnya pada penyimpan eletronik cloud server. Pemisahan lokasi penyimpan antara kunci rahasia dan sinyal EKG hasil anonimasi ini dimaksudkan  untuk meningkatkan keamanan  sinyal EKG  dari jangkauan  para peretas. Di sisi penerima, personil yang secara resmi memiliki hak akses ke kunci rahasia dan mengetahui letak sinyal EKG hasil anonimasi dapat melakukan rekonstruksi sinyal EKG untuk mendapatkan sinyal EKG asli.
Kontribusi utama pada penelitian ini antara lain: (i) melakukan pengamanan sinyal EKG yang dikirimkan secara daring melalui jaringan Internet untuk melindungi sinyal EKG dari jangkauan para peretas dengan menggunakan algoritma Jusak-Seedahmed, (ii) melakukan implementasi pengamanan  sinyal  EKG  dengan  algoritma Jusak-Seedahmed  pada  kondisi  nyata  sehingga hasil  akhir  rekonstruksi  sinyal  EKG  dapat  dijangkau  oleh  seorang  dokter  melalui  peranti genggam dengan tingkat korelasi tinggi.
Laporan hasil penelitian ini secara keseluruhan terbagi atas beberapa bagian. Bagian pertama merupakan pendahuluan yang berisi latar belakang penelitian dan kontribusi penelitian. Bagian kedua menjelaskan metode penelitian yang digunakan. Bagian ketiga mengulas hasil penelitian beserta analisisnya. Bagian terakhir merupakan kesimpulan dari penelitian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Bagian ini menjelaskan metodologi penelitian yang dilakukan meliputi arsitektur sistem secara keseluruhan serta model perancangan sistem anonimasi sinyal ECG dan rekonstruksinya.

## 2.1 Model Perancangan
Arsitektur sistem pengamanan transmisi sinyal EKG secara daring ditunjukkan dalam Gambar 1. Seperti terlihat dalam Gambar 1, secara umum terdapat 2 (dua) proses besar, yaitu proses anonimasi  dan  proses  rekonstruksi.  Proses  anonimasi  melakukan  fungsi  pengambilan  data sinyal EKG dengan menggunakan sensor EKG jepit tiga kabel, pembersihan sinyal dari berbagai macam gangguan ( noise), anonimasi sinyal, pengiriman kunci rahasia yang sudah terenkripsi
menggunakan protokol Internet Simple Mail Transfer Protocol (SMTP) dan pengiriman sinyal EKG hasil anonimasi ke cloud server menggunakan File Transfer Protocol (FTP).
Untuk mendapatkan sinyal EKG asli, sisi penerima melakukan proses rekonstruksi sinyal EKG yang  meliputi  proses  pengambilan  kunci  rahasia  dan  sinyal  EKG  hasil  anonimasi, menggabungkan  kunci  rahasia  yang  telah  didekripsi  dan  sinyal  EKG  hasil  anonimasi, melakukan rekonstruksi sinyal EKG, dan terakhir memberikan tampilan hasil rekonstruksi sinyal EKG kepada penerima melalui peranti genggam.
Seperti terlihat dalam Gambar 1, sinyal EKG hasil anonimasi tersimpan di dalam sebuah cloud server publik yang dapat diakses oleh pengguna tertentu yang memiliki hak untuk melakukan akses  ke  dalam cloud  server.  Apabila  dalam  kondisi  tertentu  seorang  peretas  berhasil mengambil  sinyal  EKG  pada cloud  server  tersebut,  maka  peretas  tidak  akan  mendapatkan sinyal EKG yang asli. Untuk dapat mendapatkan kembali sinyal ECG asli, seorang pengguna harus  memperoleh  kunci  rahasia  dan  selanjutnya  melakukan  proses  rekonstruksi  terhadap sinyal ECG hasil anonimasi tersebut.
Gambar 1. Arsitektur Pengamanan Sinyal EKG dengan Metode Jusak-Sedahmed

## 2.2 Proses Anonimasi Sinyal EKG
Dalam seluruh laporan penelitian ini, sinyal EKG disimbolkan sebagai 𝑋(𝑛) , adalah urutan sinyal dalam domain waktu yang secara matematika dinyatakan dalam bentuk:
𝑋(𝑛): 𝑛 = 0 ⋯ 𝑁 − 1, (1)
Parameter 𝑛 adalah penanda waktu dan 𝑁 adalah panjang urutan sinyal EKG yang dicuplik dari sensor EKG.
Apabila pada sinyal 𝑋(𝑛) dikenakan transformasi ke domain frekuensi, misalnya menggunakan metode Fast  Fourier  Transform  (FFT),  maka  sinyal 𝑋(𝑛) akan  menjadi  sinyal 𝑆(𝑘) dalam domain frekuensi yang secara matematika dinyatakan dalam bentuk :
𝑆(𝑘): 𝑘 = 0 ⋯ 𝑁 − 1,
(2)
yang mana 𝑘 dalam Persamaan (2) adalah penanda frekuensi.

## Implementasi Pengamanan Transmisi Sinyal EKG (Elektrokardiogram) secara Daring dengan Metode Anonimasi
Seperti terlihat dalam Gambar 2, proses anonimasi diawali dengan mencuplik sinyal EKG dari seorang pasien dengan menggunakan sensor EKG. Selanjutnya pada hasil cuplikan sinyal yang telah  didapat  tersebut  dilakukan  proses  pengondisian  sinyal  yaitu  pembersihan  sinyal  dari gangguan ( noise). Langkah berikutnya adalah melakukan transformasi sinyal EKG dari domain waktu menjadi domain frekuensi dengan menggunakan metode FFT.
Sesuai dengan rumusan dalam algoritma Jusak-Seedahmed (Jusak, J., & Mahmoud, 2018) , sinyal EKG dalam domain waktu dipisahkan menjadi 2 (dua) bagian, yaitu komponen frekuensi rendah dan komponen frekuensi tinggi seperti ditunjukkan dalam Persamaan (3).
𝑆(𝑘) ≡ ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝑆 [0 … 𝑃] , 𝑆 [(𝑃 + 1) … 𝑄] ⎭ ⎪ ⎬ ⎪ ⎫ , (3)
Parameter 𝑃 adalah  panjang  komponen  sinyal  frekuensi  rendah  dan 𝑄 adalah  panjang komponen sinyal frekuensi tinggi.
Anonimasi Sinyal EKG, 𝑋(𝑛) Pengondisian sinyal EKG Partisi domain frekuensi 𝑆 [𝑘] and 𝑆 [𝑘] Pisahkan 𝑆 [𝑘] Pisahkan 𝑆 [𝑘] , menjadi kunci, 𝜅 Hitung Γ Modifikasi 𝑆 [𝑘] dengan Γ untuk memperoleh 𝑆 [𝑘]
Enkripsi 𝜅 untuk memperoleh 𝐾
Pembalik FFT 𝑆 [𝑘] menjadi 𝑆 [𝑛] Cloud Servers Rumah sakit Kirim 𝑠 [𝑛] ke cloud server Gateway
Transformasi FFT,
𝑆[𝑘]
Pada langkah selanjutnya, komponen sinyal frekuensi rendah, 𝑆 (𝑘) dipisahkan dan digunakan sebagai kunci rahasia yang disimbolkan sebagai 𝜅 . Kemudian dilakukan proses enkripsi pada kunci rahasia ini bersama-sama dengan parameter  sehingga menjadi 𝐾 dan dikirimkan ke tempat penyimpanan elektronik yang ada di rumah sakit melalui protocol Simple Mail Transfer Protocol (SMTP).
Pada komponen sinyal frekuensi tinggi, 𝑆 (𝑘) , dilakukan proses modifikasi sedemikian rupa sehingga  komponen  sinyal  frekuensi  tinggi  tersebut  berubah  menjadi  bentuk  lain  seperti ditunjukkan dalam Persamaan (4).
𝑆 (𝑘) = ( )  : 𝑘 = 𝑃 + 1, … , 𝑄 (4)
Pada  Persamaan  (4),  vektor  didefinisikan  sebagai  =  κ  +  𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡, dengan 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡  = |𝑚𝑖𝑛(𝜅)|   +  𝜂 .  Parameter 𝜂 adalah  nilai  konstan  untuk  mencegah  pembagian  dengan  nol, sementara | | adalah operasi bilangan absolut.
Langkah terakhir pada proses anonimasi sinyal EKG adalah mentranformasi kembali sinyal dari domain frekuensi menjadi domain waktu dengan menggunakan metode pembalik FFT ( invers FFT). Hasil pembalikan sinyal dalam domain waktu disimbolkan sebagai 𝑠 (𝑛) . Berikutnya hasil pembalikan bagian dari sinyal EKG dalam domain waktu ini dikirimkan ke cloud server dengan menggunakan protokol File Transfer Protocol (FTP) untuk disimpan.

## 2.3 Proses Rekonstruksi Sinyal EKG
Ambil kunci rahasia, 𝐾 Ambil bagian sinyal EKG, 𝑠 (𝑛) Cloud Servers Dekripsi 𝐾 Transformasi FFT 𝑆 (𝑘) Kalikan vektor 𝑆 (𝑘) dgn. vektor Γ Ambil vektor Γ 𝑆 (𝑘) = {𝑆 (𝑘) × Γ: 𝑘 = 𝑃 + 1, ⋯ , 𝑄}
dan 𝜅 = Γ − 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡
Gabung vektor 𝜅 dan 𝑆 (𝑘) menjadi 𝑆(𝑘) Pembalik FFT 𝑆(𝑘) didapat, 𝑋(𝑛) Rumah Sakit

## Implementasi Pengamanan Transmisi Sinyal EKG (Elektrokardiogram) secara Daring dengan Metode Anonimasi
Proses rekonstruksi dimulai dengan mengambil kunci rahasia terenkripsi, 𝐾 , dari penyimpan eletronik yang ada di rumah sakit dan bagian sinyal ECG 𝑠 (𝑛) yang tersimpan pada cloud server.  Setelah  kedua  jenis  sinyal  tersebut  didapatkan  selanjutnya  dilakukan  proses rekonstruksi dengan langkah-langkah seperti ditunjukkan dalam Gambar 3. Dekripsi terhadap kunci, 𝐾 , menghasilkan dua buah vektor yaitu vektor kunci rahasia, 𝜅 , dan vektor  .
Langkah selanjutnya dalam proses rekonstruksi adalah melakukan transformasi bagian sinyal EKG, 𝑠 (𝑛) ,  yang  telah  diambil  dari cloud  server,  dari  domain  waktu  ke  domain  frekuensi dengan  menggunakan  FFT.  Setelah  itu,  langkah  penting  dalam  proses  rekonstruksi  adalah mengalikan komponen sinyal frekuensi tinggi dengan vektor  untuk mendapatkan komponen sinyal frekuensi tinggi seperti saat sebelum dimodifikasi seperti terlihat dalam Persamaan (5).
𝑆 (𝑘) = {𝑆 (𝑘) × Γ: 𝑘 = 𝑃 + 1, ⋯ , 𝑄} (5)
Proses  rekonstruksi  diakhiri  dengan  menggabungkan  kembali  komponen  sinyal  frekuensi tinggi, 𝑆 (𝑘) ,  dengan  kunci  rahasia, 𝜅 ,  yang  tidak  lain  adalah  komponen  sinyal  frekuensi rendah, 𝑆 (𝑘) . Hasil penggabungan kedua sinyal, 𝑆(𝑘) , diikuti dengan proses inversi FFT dari domain  frekuensi  menjadi  domain  waktu.  Sehingga  didapatkan  sinyal  EKG, 𝑋(𝑘) ,  yang merupakan  sinyal  EKG  yang  akan  dipresentasikan  kepada  dokter.  Untuk  membuktikan kesamaan sinyal EKG hasil rekonstruksi dengan sinyal EKG asli, pada bagian akhir pengujian akan dilakukan pengujian secara korelasi.

## 3. HASIL PENGUJIAN DAN DISKUSI
Pengambilan data sinyal EKG dilakukan dengan menggunakan sensor EKG 3 (tiga) kabel yang terhubung pada sebuah perangkat pengendali mikro ( microcontroller) Arduino Uno yang telah diprogram dan dieksekusi melalui Arduino IDE. Dalam uji coba sinyal EKG diambil dari 2 (dua) orang  yang  berbeda.  Pengambilan  data  pada  masing-masing  orang  dilakukan  sebanyak  3 (tiga) dengan waktu cuplik yang berbeda, yaitu 4 md (milidetik), 2 md, dan 1 md yang mana masing-masing  waktu  cuplik  tersebut  secara  berurutan  berasosiasi  dengan  frekuensi  cuplik 250Hz, 500Hz, dan 1000Hz seperti ditunjukkan dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Data Pengujian Sinyal EKG
ID Data Uji Waktu Cuplik Frek. Cuplik bs10089601 1 4  md 250 Hz ss25029501 2 4 md 250 Hz bs10089602 3 2 md 500 Hz ss25029502 4 2 md 500 Hz bs10089603 5 1 md 1000 Hz ss25029503 6 1 md 1000 Hz
Gambar 4 menunjukkan sinyal EKG asli hasil pengambilan data sinyal EKG untuk data uji 1 (bs10089601). Sinyal EKG pada data uji 1 diambil dalam rentang waktu kurang lebih 9 menit. Seperti terlihat dalam gambar, hasil pengambilan sinyal EKG dikotori oleh banyak gangguan.
Gangguan dapat berasal dari sensor EKG yang digunakan dan juga dapat berasal dari kabel penghubung peranti elektronik dari sensor EKG menuju ke perangkat pengendali mikro yang digunakan.  Pada  Gambar  4  juga  ditunjukkan  sinyal  EKG denoising  hasil  dari  proses pembersihan sinyal dari gangguan dengan menggunakan metode wavelet yang memanfaatkan mother wavelet daubechies 5 (db5).
Gambar 4. Sinyal EKG Data Uji 1 (bs10089601) dan Hasil Proses Pembersihan
A m pl itu d o ( v) A m p lit ud o ( v) A m pl itu d o (v ) A m pl itu d o (v )

## Implementasi Pengamanan Transmisi Sinyal EKG (Elektrokardiogram) secara Daring dengan Metode Anonimasi
Hasil dari proses anonimasi sinyal EKG data uji 1 ditunjukkan dalam Gambar 5 yaitu sinyal EKG asli dan sinyal EKG setelah anonimasi. Dalam proses anonimasi tersebut digunakan panjang kunci rahasia 128 karakter. Seperti terlihat dalam gambar, sinyal EKG hasil anonimasi berbeda sama sekali dengan sinyal EKG asli. Sinyal hasil anonimasi ini dikirimkan secara daring melalui jaringan Internet  dan  disimpan  di  dalam peranti  penyimpan  elektronik  yang  terdapat pada sebuah cloud server. Apabila karena kelalaian pada administrasi cloud server sehingga seorang peretas dengan cara tertentu berhasil mengambil sinyal EKG tersebut, maka data sinyal EKG hasil anonimasi tersebut tidak berarti apa-apa bagi peretas. Sinyal EKG setelah anonimasi pada Gambar  5  juga menunjukkan  bahwa panjang sinyal  EKG  hasil  anonimasi berkurang sekitar 1000 md, hal ini disebabkan karena sebagian dari komponen sinyal EKG pada frekuensi rendah telah  diambil  sebagai  kunci  rahasia  dan  disimpan  pada  peranti  penyimpan  elektronik  yang berbeda.
Tabel 2 menunjukkan pengujian waktu proses anonimasi sinyal ECG untuk berbagai data uji dengan  panjang  kunci  rahasia  yang  berbeda,  yaitu  berturut-turut  128  karakter  dan  256 karakter. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui pengaruh perubahan panjang kunci  rahasia  yang  digunakan  terhadap  waktu  pemrosesan  anonimasi  sinyal  EKG  dalam milidetik (md).
Tabel 2. Waktu Proses Anonimasi Dalam Milidetik (md) Sebagai Fungsi Perubahan
Panjang Kunci Rahasia Key Data Uji 1 Data Uji 2  Data Uji 3  Data Uji 4  Data Uji 5  Data Uji 6 128 5,4 md 5,4 md 5,9 md 5,9 md 6,7 md 6,7 md 256 5,4 md 5,4 md 5,9 md 5,9 md 6,7 md 6,7 md
Seperti  terlihat  dalam  Tabel  2,  perubahan  panjang  kunci  rahasia  tidak  mempengaruhi kecepatan pemrosesan anonimasi sinyal EKG. Kecepatan proses anonimasi sinyal EKG hanya dipengaruhi oleh panjang data uji. Sebagai contoh data uji 5 dan data uji 6 memiliki waktu pemrosesan paling lama karena kedua data tersebut diambil dengan frekuensi cuplik 1000 Hz yang berarti bahwa dalam 1 detik terdapat 1000 titik data sinyal EKG. Sedangkan pada data uji 1 dan data uji 2 yang diambil dengan frekuensi cuplik 250 Hz, maka pada data sinyal EKG tersebut dalam 1 detik hanya terdapat 250 titik data sinyal EKG.
Seperti dijelaskan sebelumnya sinyal EKG setelah anonimasi merupakan sinyal EKG yang tidak memiliki arti baik bagi seorang dokter maupun peretas yang berhasil mengambil data sinyal EKG tersebut. Karena itu untuk dapat melihat sinyal EKG asli yang tersimpan untuk pasien tertentu, peranti elektronik seorang dokter harus dilengkapi dengan aplikasi rekonstruksi sinyal EKG hasil anonimasi.
Setelah dilakukan proses rekonstruksi sinyal EKG sebagaimana dijelaskan dalam sub-bab 2.3, hasil  rekonstruksi  sinyal  EKG  data  uji  1  ditunjukkan  dalam  Gambar  6.  Gambar  6 membandingkan antara sinyal EKG asli dan sinyal EKG hasil dari proses rekonstruksi. Secara kasat mata terlihat bahwa kedua sinyal EKG memiliki kemiripan. Untuk membuktikan kemiripan antara  sinyal  EKG  asli  dan  sinyal  EKG  hasil  rekonstruksi,  maka  hasil  korelasi  silang  ( cross correlation) antara kedua sinyal EKG ditunjukkan dalam Gambar 7.

## Gambar 6. Hasil Rekonstruksi Sinyal EKG Data Uji 1 (bs10089601)
Gambar 7. Korelasi Silang Sinyal EKG Data Uji 1 (bs10089601) dan Sinyal EKG Hasil Rekonstruksi
Terlihat dalam Gambar 7 bahwa korelasi silang untuk sinyal EKG data uji 1 pada lag=0 antara sinyal EKG hasil rekonstruksi dengan sinyal EKG asli (sebelum proses anonimasi) memiliki nilai sebesar 1. Hal yang sama juga berlaku untuk semua data uji sinyal EKG. Hal ini berarti bahwa sinyal  EKG  hasil  rekonstruksi  sama  persis  dengan  sinyal  EKG  sebelum  proses  anonimasi. Dengan  kata  lain,  proses  rekonstruksi  sinyal  EKG  telah  dapat  dilakukan  dengan  sempurna untuk mendapatkan kembali sinyal EKG sebelum proses anonimasi. Proses rekonstruksi yang menghasilkan tingkat korelasi tinggi semacam ini penting bagi analisis sinyal EKG berikutnya oleh dokter.  Karena itu dalam proses rekonstruksi tidak diinginkan  adanya kehilangan data
A m pl itu d o (v ) A m pl itu d o (V ) S am p le C ro ss C o rr e la tio n
sinyal EKG sama sekali. Seperti terlihat dalam pengujian, algoritma Jusak-Seedahmed dapat mengembalikan struktur sinyal EKG sesuai dengan sinyal EKG sebelum proses anonimasi.
Gambar 8 menunjukkan bentuk grafik sinyal EKG data uji 1 yang ditampilkan melalui aplikasi pengamatan  sinyal  EKG  yang  merupakan  aplikasi mobile  berbasis  Android. Tampilan  sinyal EKG data uji 1 dalam gambar merupakan hasil rekonstruksi sinyal EKG yang tersimpan pada cloud server. Secara umum dapat dilihat bahwa tampilan sinyal EKG dalam Gambar 8 sama dengan  tampilan  sinyal  EKG  dalam  Gambar  6  sinyal  EKG  setelah  rekontruksi,  keduanya merupakan sinyal EKG hasil proses rekonstruksi.
Gambar 8. Tampilan Aplikasi Mobile Berbasis Android Untuk Hasil Rekonstruksi Sinyal EKG Data Uji 1 (bs10089601)

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini  telah dibangun  sebuah sistem pengamanan  transmisi  sinyal EKG  secara daring  melalui  jaringan Internet.  Metode  anonimasi  yang  digunakan  adalah  metode  Jusak- Seedahmed.  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  bahwa  algoritma  Jusak-Seedahmed dapat digunakan untuk melakukan anonimasi sinyal EKG dan juga proses rekonstruksi sinyal EKG.  Dalam  penelitian  ini  telah  digunakan  3  (tiga)  macam  sinyal  EKG  dengan  frekuensi berbeda-beda, yaitu 250 Hz, 500 Hz, 1000 Hz pada 2 (dua) orang yang berbeda. Pengujian secara korelasi silang antara sinyal hasil rekonstruksi dan sinyal EKG asli sebelum anonimasi menghasilkan  korelasi  sebesar  1  pada lag=0  untuk  semua  data  uji  sinyal  EKG.  Selain  itu pengujian  terhadap  variasi  panjang  kunci  rahasia  menunjukkan  bahwa  perubahan  panjang kunci rahasia (dalam penelitian ini digunakan panjang kunci 128 karakter dan 256 karakter) tidak  mempengaruhi  waktu  pemrosesan  anonimasi.  Waktu  pemrosesan  anonimasi  hanya dipengaruhi oleh panjang data sinyal EKG akibat adanya perbedaan jumlah pada pengambilan data  dengan  frekuensi  cuplik  yang  berbeda.  Untuk  memudahkan  dokter  melakukan  proses pengamatan terhadap sinyal EKG, aplikasi mobile berbasis Android telah dibangun untuk dapat menampilkan sinyal EKG hasil rekonstruksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  kami  sampaikan  kepada  bagian  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya yang telah membantu dalam hal pendanaan penulisan laporan penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrews, J., Buzzi, S., Choi, W., Hanly, S., Lozano, A., Soong, A., & Zhang, J. (2014). What will 5G be? IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 32(6), 1065-1082.
Atzori, L., Iera, A., & Morabito, G. (2012). Internet of Things: a survey. Computer Networks, 54(15), 2787-2805.
Hadiyoso, S., Julian, M., Rizal, A., & Aulia, S. (2015). Pengembangan Perangkat EKG 12 Lead dan Aplikasi Client-Server untuk Distribusi Data. Jurnal ELKOMIKA, 3(2), 91-105.
Islam, S., Kwak, D., Kabir, M. H., Hossain, M., & Kwak, K. S. (2015). The Internet of Things for Health Care: A Comprehensive Survey. IEEE Access, 678-708.
Jusak, J., & Mahmoud, S. (2018). A  Novel  and  Low Processing Time ECG Security Method Suitable for Sensor Node Platforms. International Journal of Communication Networks and Information Security, 10(1), 213-222.
Jusak,  J.,  &  Puspasari,  I.  (2015).  Wireless  Tele-auscultation  for  Phonocardiograph  Signal Recording Through the Zigbee Networks. IEEE Asia Pacific Conference on Wireless and Mobile (APWiMob), (hal. 95-100). Bandung, Indonesia.
Jusak, J., Pratikno, H., & Putra, V. H. (2016). Internet of Medical Things for Cardiac Monitoring: Paving  the  Way  to  5G  Mobile  Networks. IEEE  Int.  Conference  on  Communication, Networks and Satellite (COMNETSAT 2016), (hal. 75-79). Surabaya, Indonesia.
Mahmmoud, S. (2016). A Generelized Wavelet Packet-Based Anonimisation Approach for ECG
Security Application. Security and Communication Networks, 9(18), 6137-6147.
Pinto, J. R., Cardoso, J. S., & Laurenco, A. (2018). Evolution, Current Challenges, and Future Possibilities in ECG Biometrics. IEEE Access(6), 34746-34776.
Sufi, F., & Khalil, I. (2008). Enforcing Secured ECG Transmission for Realtime Monitoring: a Joint Encoding, Compression, and Encryption Mechanism. Security and Communication Networks, 1(5), 389-405.
WHO. (2014). Non-communicable Disease Country Profiles 2014. Switzerland: WHO Document Production Services.
Yang, Z., Zhou, Q., Lei, L., Zheng, K., & Xiang, W. (2016). An IoT-Cloud Based. Journal of Medical Systems Wearable ECG Monitoring Systems for Smart Healthcare, 40, 286.