## Algoritma Pendeteksi Titik Ekstrim Pada Sinyal ECG Untuk Analisis Awal Gejala Aritmia
1 M. Jasa Afroni, 2 Bambang Minto Basuki, 3 Affan Bachri
1,2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Islam Malang
3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Islam Lamongan E-mail : jasa.afroni@unisma.ac.id

## Abstract
Checking a patient's heart health is often done by recording the heart's electrical signals in the form of an Electrocardiogram (ECG). To identify a heart condition, it is customary to look at several extreme maximum and minimum points on the ECG signal known as PQRST points. The height of the extreme points and the distance (interval) between the points can be used to detect symptoms of heart disease such as arrhythmias. This study uses a Matlab-based maximum and minimum extreme point detection algorithm to detect PQRST points and analyze the position of these points to detect arrhythmia symptoms. Based on the test results using data obtained from Physionet MIT-BIH and cardiac patients at Saiful Anwar Hospital Malang, detection of the PQRST point can be done quickly and accurately using this method. However, this method is only intended to assist medical personnel in reading ECG signal recordings, not to replace the role of medical personnel in carrying out the diagnosis. Keywords — ECG; PQRST detection; Matlab; extreme point, arrhythmia

## Abstrak
Pemeriksaan kesehatan jantung pasien sering dilakukan dengan  cara  merekam sinyal listrik jantung dalam bentuk Electrocardiogram (ECG). Untuk  mengidentifikasi  kondisi  jantung,  biasanya  ditinjau  beberapa  titik  ekstrim  maksimum  dan  minimum  pada  sinyal  ECG  yang  dikenal sebagai titik PQRST. Tinggi rendahnya titik ekstrim tersebut dan jarak (interval) antara titik dapat digunakan untuk mendeteksi gejala penyakit jantung seperti aritmia. Penelitian ini menggunakan algoritma deteksi titik ekstrim maksimum dan minimum berbasis Matlab untuk mendeteksi titik PQRST dan menganalisis posisi titik titik tersebut  untuk mendeteksi gejala aritmia. Berdasarkan hasil  uji coba menggunakan data  yang diperoleh dari Physionet MIT-BIH dan pasien jantung RS Saiful Anwar  Malang, deteksi titik PQRST dapat dilakukan dengan cepat dan akurat menggunakan  metode  ini.  Namun  demikian,  metode  ini  hanya  dimaksudkan  untuk  membantu  tenaga  medis  dalam  membaca  rekaman  sinyal ECG, bukan untuk menggantikan peran tenaga medis dalam melakukan diagnosa.
Kata Kunci—ECG; deteksi PQRST; Matlab; titik ekstrim, aritmia .

## P ENDAHULUAN
Kesehatan  jantung  tetap  menjadi  masalah  utama  di  dunia kesehatan,  karena  penyakit  kardiovaskular  masih  menjadi penyebab nomor 1 kematian  secara  internasional.  Pada  tahun 2016, sekitar 18 juta kematian terjadi karena penyakit ini [1]. Sebagai  upaya  mengetahui  kondisi  jantung,  kinerja  jantung perlu diperiksa dengan memonitor fluktuasi sinyal  kelistrikan jantung.  Dengan  menempatkan  beberapa  elektroda  di permukaan  tubuh  pasien,  sinyal  kelistrikan  jantung  dapat diukur  dan  direkam  untuk  memperoleh  data  yang  disebut Electrocardiogram (ECG).
Besarnya  jumlah  data  rekaman  ECG  yang  diperoleh  dari pemeriksaan  jantung  menjadi  masalah  bagi  tenaga  medis, karena  gejala  jantung abnormal  seperti aritmia  hanya  muncul dalam  waktu  singkat  dari  seluruh  rekaman  yang  mungkin berlangsung selama 24 jam [2].
Para  peneliti  telah  mengusulkan  beberapa  metode  untuk mendeteksi  gejala  jantung  abnormal  berdasarkan  pola  sinyal ECG.  Sinyal  yang  fluktuatif  tersebut  dapat  dianalisis berdasarkan  fitur  spesifiknya,  antara  lain  dari  puncak  dan lembah sinyal,  atau  titik ekstrim  maksimum  dan titik ekstrim minimum yang biasa disebut sebagai titik PQRST [3].
Penelitian  yang  diusulkan  ini  memanfaatkan  sifat  alami dari titik PQRST  tersebut sebagai  titik ekstrim  dalam  sebuah kurva  yang  memiliki  kemiringan  berubah  arah.  Dengan menggunakan  algoritma  detektor  kemiringan  titik  dalam kurva, titik –titik ekstrim tersebut akan dapat diidentifikasi.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Sumber Data
Penelitian  ini menggunakan rekaman digital dari  database ECG  yang  dapat  diunduh  secara  bebas  dari  Physionet  MIT- BIH [4], dan data ECG pasien penderita aritmia dari RS Saiful Anwar  Malang  [5].  Sinyal  ECG  merupakan  sinyal  periodik yang  dapat  dipelajari  secara  siklus  demi  siklus.  Gambar  1  di bawah ini menunjukkan satu siklus sinyal ECG sederhana [6].
Gambar 1. Satu siklus gelombang ECG Dari gambar 1 tersebut, dapat dilihat bahwa titik P,R dan T adalah titik – titik ekstrim maksimum, sedangkan titik Q dan S adalah titik – titik ekstrim minimum.

## B. Deteksi Titik Ekstrim Maksimum dan Minimum
Identifikasi satu siklus sinyal dapat dilakukan dengan cepat dengan melihat titik – titik tertentu, terutama titik ekstrimnya. Titik  PQRST  merupakan  titik  titik  ekstrim  maksimum  dan
minimum  yang  terdapat  di  dalam  sinyal  ECG.  Dengan menggunakan  algoritma  pencari  titik  ekstrim,  lokasi  titik  – titik penting tersebut dapat dikenali untuk setiap siklus sinyal ECG.
Berdasarkan  kaidah  matematika,  setiap  titik  ekstrim maksimum maupun minimum memiliki gradient (kemiringan) kurva  yang  bernilai  nol.  Sebuah  titik  ekstrim  maksimum  A diapit  oleh titik di sebelah  kirinya  yang  memiliki  kemiringan positif dan titik setelahnya dengan kemiringan negatif. Sebuah titik  ekstrim  minimum  B  diapit  oleh  titik  dengan  kemiringan negatif  dan  titik  dengan  kemiringan  positif.  Kemiringan sebuah  kurva  f(x)  dapat  diperoleh  dari  turunan  pertamanya f’(x). Kriteria tersebut dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 2. (a) Titik Ekstrim maksimum, (b) Titik Ekstrim Minimum
Gambar 2 menunjukkan sifat kemiringan dari titik ekstrim, yang dapat diperoleh dari turunan pertama fungsi, yaitu f’(x). Secara numerik, f’(x) dapat dihitung sesuai dengan persamaan (1):
( ) (   )  ( ) (   ) ( ) …………………….(1)
Data  rekaman  sinyal  ECG  merupakan  data  diskrit  karena diperoleh  dari  proses  sampling  sinyal  nyata,  sehingga  sangat sulit diperoleh titik ekstrim yang memenuhi kriteria f’(x) = 0. Untuk  mengatasi  hal  ini,  digunakan  penyesuaian  kriteria sebagai berikut:
 Anggap kemiringan kurva di titik x adalah f’(x).
 Bila  f’(x)  >  0  dan  f’(x+1)  <  0  maka  x  adalah  titik ekstrim maksimum.
 Bila  f’(x)  <  0  dan  f’(x+1)  >  0  maka  x  adalah  titik ekstrim minimum.
Dengan  menggunakan  kriteria  ini,  metode  deteksi  titik ekstrim  dapat  digambarkan  dalam  flowchart  pada  gambar  3 berikut ini.
Baca data sinyal ECG, x
f’ (x). f’ (x+1)< 0 ? Hitung f’ (x) Tidak Ya f’ (x)> 0 ? x = ekstrim max x = ekstrim min Ya Tidak
Gambar 3. Algoritma deteksi titik ekstrim maksimum dan minimum.
Dengan  menggunakan  flow  chart  di  atas,  titik  ekstrim maksimum maupun minimum dari sinyal ECG dapat dikenali dengan  cepat.  Proses  lanjutan  diperlukan  untuk  mengenali lebih  lanjut  titik  PQRST  dari  sekumpulan  titik  ekstrim tersebut.  Algoritma  di  atas  tidak  memerlukan  proses segmentasi  untuk  mendeteksi  potensi  keberadaan  titik maksimum  atau  minimum dalam  suatu  interval, sebagaimana diusulkan dalam penelitian terdahulu.
Untuk mendeteksi titik R yang merupakan puncak tertinggi dari  setiap  siklus  sinyal  ECG,  digunakan  pencarian  titik ekstrim maksimum tertinggi dari kumpulan titik – titik ekstrim maksimum  yang  sudah  terdeteksi.  Titik  R  ini  merupakan patokan untuk mendeteksi titik maksimum yang lainnya, yaitu P  dan  T.  Demikian  pula  untuk  mendeteksi  titik  S  yang merupakan  titik  ekstrim  minimum  terendah,  digunakan pencarian  titik  ekstrim  minimum  dari  seluruh  titik  ekstrim minimum  yang  terdeteksi.  Setelah  titik  S  ditemukan,  titik ekstrim  minimum  sebelum  S  adalah  titik  Q  pada  siklus  yang sama.  Algoritma  untuk  mendeteksi  titik  R  ditunjukkan  pada gambar 4 di bawah ini.
Baca data titik2 ekstrim max sebagai  x
f’ (x) > 0 & f’ (x+1)< 0 ? Hitung f’ (x) Ya Tidak x = titik R Gambar 4. Algoritma deteksi titik R.
Dengan  ditemukannya  titik  R,  maka  titik  ekstrim maksimum  berikutnya  akan  dikenali  sebagai  titik  T  dan  P. Titik  R  yang  pertama  dapat  digunakan  sebagai  titik  awal
(a)
(b)
sinyal  ECG  dan  merupakan  patokan  untuk  mengidentifikasi awal  setiap  siklus.  Dengan  menggunakan  algoritma  yang serupa, dapat dikenali titik ekstrim minimum S dan Q.

## C. Identifikasi Jarak Antar Titik Ekstrim (Durasi)
Interval  antara  titik  ekstrim  dapat  diketahui  dengan menghitung  jarak  titik  ekstrim  pada  sumbu  datar.  Dengan memanfaatkan  informasi  periode  sampling  yang  digunakan, maka  jarak  tersebut  dapat  dikonversi  menjadi  interval  waktu antara  kedua  titik  ekstrim  tersebut  [7].  Konsisten  tidaknya interval  waktu  antara  titik  –  titik  ekstrim  tertentu  dapat digunakan sebagai indikator gejala aritmia.

## II. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  awal  yang  diproses  menggunakan  metode  yang diusulkan  ini  diperoleh  dari  Physionet  MIT-BIH,  yaitu  data aritmia  100  Petersburg.  Proses  awal  yang  dilakukan  adalah mengidentifikasi  seluruh  titik  ekstrim  maksimum  dan minimum dari sinyal ECG asli, sebagaimana disebutkan dalam bagian II-B. Hasil pemrosesan ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Sinyal ECG dan titik titik ekstrim yang terdeteksi. Tanda bintang  menunjukkan  titik  ekstrim  maksimum.  Tanda  bulat menunjukkan titik ekstrim minimum.
Proses  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  titik  ekstrim maksimum  tertinggi  sebagai  titik  R.  Dengan  menggunakan algoritma  pada  gambar  4,  akan  diperoleh  hasil  identifikasi seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil deteksi titik R (bintang merah) yang merupakan titik ekstrim tertinggi di antara titik – titik ekstrim maksimum.
Pada gambar 6, titik R sudah dapat dikenali di antara titik –  titik  ekstrim  maksimum  yang  lain.  Untuk  memudahkan proses  identifikasi,  titik  R  yang  pertama  dapat  dianggap sebagai awal  siklus pertama. Dengan berpatokan pada titik R pada  tiap  siklus,  dapat  dikenali  titik  ekstrim  maksimum  di
sebelah R sebagai T dan titik ekstrim maksimum di sebelah T sebagai titik Q.
Dengan  menggunakan  cara  yang  serupa,  titik  S  dapat dikenali sebagai titik ekstrim minimum terendah di antara titik – titik ekstrim minimum. Hasil dari proses deteksi ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7.  Hasil  deteksi  titik  S  (bulat  hijau)  yang  merupakan  titik ekstrim terendah di antara titik – titik ekstrim minimum.
Pada gambar 7, titik S sudah dapat dikenali di antara titik – titik  maksimum  yang  lain.  Dengan  berpatokan  pada  titik  S pada tiap siklus, dapat dikenali titik ekstrim minimum sebelum S  sebagai  Q.  Setelah  semua  titik  dapat  diidentifikasi,  nilai amplitude  dari  tiap titik dapat  ditabelkan seperti pada  tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Deteksi PQRST dari sinyal ECG Siklus  P(mV)  Q (mV)  R (mV) S (mV) T (mV) 1 -7,530 -9,435 -0,365 -15,220 -2,980 2 -7,795 -9,745 -0,365 -14,920 -3,490 3 -7,640 -9,535 -0,365 -14,710 -3,750 4 -7,330 -9,535 -0,725 -14,660 -3,540 5 -7,230 -9,025 -0,565 -13,990 -3,800 6 -7,330 -9,275 -0,615 -14,660 -3,800 7 -7,020 -8,925 -0,565 -13,280 -4,050 8 -7,480 -9,535 -0,205 -15,270 -2,930 9 -7,530 -9,275 -0,265 -14,100 -3,750 10 -7,640 -9,435 -0,565 -14,400 -3,750 11 -7,230 -9,025 -0,205 -13,690 -3,750 12 -7,070 -8,715 -0,365 -13,890 -3,490 13 -6,920 -8,815 -0,775 -13,530 -3,700
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  amplitude  titik  ekstrim maksimum  tertinggi  adalah  pada  titik  R,  dengan  nilai  rata  – rata  sebesar  -0,457  mV,  adapun  amplitude  titik  esktrim minimum terendah adalah pada titik S dengan nilai rata – rata sebesar -14,332 mV.
Selanjutnya,  informasi  periode  sampling  sebesar  0.04  s dapat  digunakan  bersama  dengan  lokasi  titik  –  titik  ekstrim pada sumbu datar untuk dikonversi menjadi waktu munculnya titik titik tersebut. Hasil pemrosesan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil deteksi waktu munculnya PQRST pada sinyal ECG Siklus  P(ms) Q (ms) R (ms) S (ms) T (ms) 1 0,24 0,68 0,92 1,08 1,88 2 3,00 3,40 3,68 3,84 4,60 3 5,76 6,16 6,44 6,60 7,40 4 8,52 8,96 9,20 9,36 10,20 5 11,32 11,76 11,96 12,12 12,96 6 14,08 14,48 14,76 14,92 15,76 7 16,84 17,20 17,52 17,68 18,48 8 19,52 19,92 20,20 20,36 21,16 9 22,32 22,68 23,00 23,12 23,96 10 25,04 25,44 25,76 25,88 26,72 11 27,84 28,20 28,52 28,68 29,48 12 30,60 30,92 31,24 31,44 32,24 13 33,20 33,72 34,00 34,16 34,96
Dari  Tabel  2  dapat  diketahui  kapan  munculnya  titik PQRST  pada  setiap  siklus  sinyal  ECG.  Dengan  demikian interval  waktu  munculnya  titik  –  titik  ekstrim  (durasi)  dapat langsung dihitung untuk mengetahui konsistensi detak jantung pasien, sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil deteksi interval pada sinyal ECG Siklus
RR (ms) PR (ms) QS (ms) QT (ms) 1 - 0,68 0,40 1,20 2 2.76 0,68 0,44 1,20 3 2.76 0,68 0,44 1,24 4 2.76 0,68 0,40 1,24 5 2.76 0,64 0,36 1,20 6 2.8 0,68 0,44 1,28 7 2.76 0,68 0,48 1,28 8 2.68 0,68 0,44 1,24 9 2.76 0,68 0,44 1,28 10 2.76 0,72 0,44 1,28 11 2.8 0,68 0,48 1,28 12 2.76 0,64 0,52 1,32 13 2.72 0,68 0,44 1,24
Tabel  3  menunjukkan  hasil  deteksi  interval  antara  titik  – titik  ekstrim  tertentu  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  konsisten  tidaknya  detak  jantung  yang merupakan  salah  satu  indikator  gejala  aritmia  pada  pasien. Sinyal  ECG  pada  bagian  tersebut  menunjukkan  aktivitas normal  jantung  seperti  ditunjukkan  pada  pada  gambar  5,  di mana  interval  antara  titik  –  titik  ekstrim  nampak  cukup konsisten.
Sebagai  pembanding,  sebagian  rekaman  sinyal  ECG  dari seorang pasien yang telah didiagnosa sebagai penderita aritmia ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Rekaman sinyal ECG dari pasien aritmia [5]
Pada  gambar  8,  nampak  kemunculan  titik  R  yang  tidak konsisten pada Channel 2. Bahkan ada saat di mana puncak R tidak  muncul,  sehingga  jarak  R-R  berubah  secara  signifikan yang  merupakan  indikasi  dari  aritmia  jantung.  Dengan mengkonversi  data  di  atas  menjadi  titik  –  titik  koordinat, algoritma  deteksi  titik  ekstrim  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi interval R – R dari sinyal tersebut.
Pada  gambar  9  ditunjukkan  sinyal  ECG  diskrit  yang merupakan  tiruan  dari  sinyal  channel  2  gambar  8.  Sinyal  ini kemudian  diproses  menggunakan  Matlab  untuk  mmperoleh titik – titik ekstrim tertinggi, yaitu titik R.
Gambar 9. Hasil  deteksi titik R  (bintang  merah)  untuk sinyal  tiruan dari gambar 8.
Nampak pada gambar 9, titik titik R telah dapat diidentifikasi secara  akurat.  Interval  RR  kemudian  dapat  diperoleh sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil deteksi interval R-R pada sinyal ECG
Siklus RR (ms) 1 - 2 5,52 3 2,76 4 2,8 5 5,52 6 2,76 7 2,8 8 2,76 9 2,8 10 5,52 11 2,7
Nampak  pada  Tabel  4  bahwa  titik  R  tidak  muncul  secara konsisten  yang  menyebabkan  interval  R-R  yang  tidak  stabil. Hasil  ini  sesuai  dengan  diagnosa  yang  diambil  bahwa  pasien tersebut menunjukkan gejala aritmia.
Dari beberapa percobaan menggunakan metode ini, akurasi deteksi akan berkurang apabila kandungan noise (derau) pada sinyal  ECG  bertambah.  Noise  (derau)  yang  masuk  dalam
sinyal  ECG  akan  menimbulkan  titik  –  titik  ekstrim  tidak penting  yang  menyebabkan  hasil  pemrosesan  tidak  akurat. Secara  umum,  akurasi  deteksi  mencapai  95%  untuk  sinyal  – sinyal ECG dengan kandungan noise rendah.

## III. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  metode  yang  diusulkan ini, algoritma deteksi titik ekstrim telah dapat mengidentifikasi titik  –  titik PQRST dengan akurat.  Akurasi deteksi  mencapai 95%  untuk  sinyal  –  sinyal  ECG  dengan  kandungan  noise rendah.

## IV. D AFTAR P USTAKA
[1]    Mc  Namara,  K.,  Alzubaidi,  H.,  &  Jackson,  J.  K. “Cardiovascular disease as a leading cause of death: how are pharmacists getting involved?”. Integrated pharmacy research & practice, 8, 1, 2019
[2]   Septadaya, A., Dewi, C., & Rahayudi, B. “Implementasi Extreme  Learning  Machine  dan  Fast  Independent Component  Analysis  untuk  Klasifikasi  Aritmia
Berdasarkan  Rekaman  Elektrokardiogram”.  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X, 2019
[3]   Setiawidayat,  S.,  Hidayati,  R.,  Sulistiarini,  E.  B.,  &
Finahari, N. PENDETEKSI AMPLITUDO ELEKTROKARDIOGRAM DISKRIT
MENGGUNAKAN ALGORITMA PQRST, 2017.
[4]   Moody  GB,  Mark  RG.  The  impact  of  the  MIT-BIH Arrhythmia  Database.  IEEE  Eng  in  Med  and  Biol 20(3):45-50 (May-June 2001). (PMID: 11446209)
[5]  Hudzaqi,  M.  Fayyad  (pasien  jantung  RSSA,  Malang), personal interview, 2020
[6]  Guyton,  A.C.,  Hall,  J.E.,  2006a.  Textbook  of  Medical Physiology, 11th ed. Elsevier Saundes,Mississippi.
[7]  Amelia,  N.,  Afroni,  M.  J.,  &  Basuki,  B.  M.  STUDI ARITMIA PADA DATA DISKRIT ELECTROCARDIOGRAM (ECG) UNTUK MENENTUKAN SINYAL PQRST DENGAN
METODE  EKSTRIMA.  SCIENCE  ELECTRO,  12(2), 2020