1 Prodi Fisika, Pasca Sarjana, Universitas Sebelas
Maret,  Jl.  Ir.  Sutami  36A  Kentingan  Jebres  Surakarta  57126  (tlp:
(0271) 632450; e-mail: dewicahyafitri@student.uns.ac.id) 2 Prodi Fisika, FMIPA, Universitas Sebelas
Maret,  Jl.  Ir.  Sutami  36A  Kentingan  Jebres  Surakarta  57126  (tlp:
(0271) 632450; e-mail: nuryani@mipa.uns.ac.id) *Corresponding Author
3 PTIK BPPT, Puspitek Serpong, Tangerang,
15314 (tlp: (021) 75791262; e-mail: anto.satriyo@bppt.go.id)

## Deteksi Myocardial Infarction Menggunakan Fitur Statistik Segmen-ST Elektrokardiogram dan Analisis Diskriminan

## (Detection of Myocardial Infarction Using ST-Segment Statistics Features
Electrocardiogram and Discriminant Analysis)
Dewi Cahya Fitri 1 , Nuryani Nuryani 2* , Anto Satriyo Nugraha 3
Abstract—This  paper  describes  the  detection  of  myocardial infarction using the statistical mean features, including the mean, median,  and  standard  deviation.  The  discriminant  analysis method was used in the classification and was implemented using MATLAB  software.  The  ECG  signal  obtained  from  the  device was then processed. After that, the feature extraction was carried out.  The  results  of  the  extraction  were  normalized  so  that  all patient  data  had  the  same  standard  in  amplitude  wave magnitude.  After  normalization,  the  data  was  used  as  an  input for  discriminant  analysis.  In  this  paper,  the  mean,  median,  and standard  deviation  features  were  used.  This  experiment  used fifteen  leads  consisting  of  twelve  conventional  leads  and  three posterior  leads.  The  addition  of  the  three  leads  had  the advantage  of  determining  the  performance  results  obtained.  By utilizing  the  mean  feature,  the  experiment  obtained  the  best accuracy  of  97.73%.  This  experiment  attempted  to  compare  the features  of  mean  and  standard  deviation;  mean  and  median; standard  deviation  and  median;  and  mean,  median,  and standard  deviation.  The  combined  experiment  showed  that  the best  accuracy  was  98.84%,  which  was  obtained  using  standard deviation and median features.
Intisari—Pada  makalah  ini  dipaparkan  deteksi  myocardial infarction menggunakan fitur rata-rata statistik, yaitu rata-rata, median,  dan  simpangan  baku.  Klasifikasi  yang  digunakan adalah  metode  analisis  diskriminan  yang  diimplementasikan menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB.  Sinyal  EKG  yang didapatkan  dari  perangkat  tersebut  kemudian  diproses,  lalu dilakukan  esktaksi  fitur.  Hasil  dari  proses  ekstraksi  tersebut dinormalisasi  agar  semua  data  pasien  memiliki  standar  yang sama  dalam  besaran  gelombang  amplitudo.  Setelah  dilakukan normalisasi, data digunakan sebagai masukan analisis diskriminan. Makalah ini mencoba menggunakan fitur rata-rata, median,  dan  simpangan  baku.  Eksperimen  ini  menggunakan lima belas lead, yang terdiri atas dua belas lead konvensional dan tiga  lead  posterior.  Penambahan  tiga  lead  tersebut  memberikan keuntungan  dalam  menentukan  hasil  kinerja.  Akurasi  terbaik yang  didapatkan  adalah  97,73%,  yaitu  dengan  fitur  rata-rata. Eksperimen  ini  mencoba  membandingkan  fitur  rata-rata  dan simpangan  baku;  rata-rata  dan  median;  simpangan  baku  dan median;  serta  rata-rata,  median,  dan  simpangan  baku.  Dari
eksperimen gabungan tersebut didapatkan akurasi yang terbaik adalah 98,84%, yaitu pada fitur simpangan baku dan median.
Kata  Kunci—Myocardial  Infarction,  Ekstraksi  Fitur,  Fitur Statistik, Analisis Diskriminan.

## I. P ENDAHULUAN
Myocardial  Infarction (MI)  atau  disebut  juga  serangan jantung terjadi karena adanya penurunan myocardial perfusion sehingga  menyebabkan  nekrosis  sel  miokardia.  Hal  ini menunjukkan  adanya  obstruksi  pada  aliran  darah  akibat  plak dalam arteri koroner. MI merupakan manifestasi dari penyakit jantung  koroner  yang  lain,  di  antaranya  termasuk unstable angina pectoris , MI dengan atau tanpa segmen elevasi ST [1]. American  Heart  Association  (AHA)  memperkirakan  lebih dari 1 juta penduduk Amerika  mengalami MI setiap tahunnya [2].  Sementara  itu,  organisasi  kesehatan  lainnya  mencatat lebih  dari  tujuh  juta  orang  meninggal  akibat  MI  di  seluruh dunia  pada  tahun  2002.  Angka  ini  diperkirakan  meningkat hingga sebelas juta orang pada tahun 2020 [3].
Kajian epidemiologis menunjukkan bahwa beberapa faktor yang  dapat  meningkatkan  risiko  seseorang  mengalami  MI  di antaranya adalah usia, riwayat keluarga, obesitas, hiperlipidemia, merokok, diabetes melitus, jenis kelamin, ras, riwayat  hipertensi,  stres,  dan  kurangnya  aktivitas  fisik. Semakin  banyak  faktor  risiko  yang  dimiliki  oleh  seseorang, semakin besar kemungkinan terjadinya MI [4].
Gejala  klinis  pada  MI  pada  umumnya  ditandai  dengan adanya  nyeri  dada  khas,  yaitu  nyeri  dada  tipikal.  Nyeri  dada dapat menjalar ke bagian lengan kiri, ke leher, rahang bawah, gigi,  punggung  atau interscapula ,  perut,  dan  dapat  juga  ke lengan  kanan.  Nyeri  juga  dapat  dijumpai  pada  daerah epigastrium  dan  menstimulasi  gangguan  pada  saluran percernaan,  seperti  mual  dan  muntah.  Rasa  tidak  nyaman  di dada  dapat  menyebabkan  sulit  bernafas,  keringat  dingin, cemas,  dan  lemas.  Nyeri  dada  tidak  selalu  ditemukan  pada pasien  MI,  terutama  pada  pasien  yang  lanjut  usia  atau menderita diabetes melitus [5].
Elektrokardiografi  (EKG)  merupakan  gambaran  grafis mengenai gambaran puncak aktivitas elektris dari serabut otot jantung, berupa kurva tegangan fungsi waktu yang terdiri atas berbagai  puncak  [6].  Gbr.  1  merupakan  penggunaan  EKG dilengkapi  dengan  pemasangan  sadapan  atau lead untuk memonitor adanya perubahan tegangan antara elektroda dalam tubuh. Sadapan tersebut memiliki dua belas lead konvensional,  yang  terdiri  atas  i,  ii,  iii,  avr,  avl,  avf,  v1,  v2, v3, v4, v5, dan v6 [7].
EKG  dengan  dua  belas lead memiliki  keterbatasan  dalam mengevaluasi  keadaan  pasien  dan  konsentrasi  diagnosis  MI. Keterbatasan  ini  merupakan  hasil  dari  faktor  yang  sering ditemui oleh pasien  iskemik,  termasuk pola  elektrokardiograf seperti  blok  cabang  berkas  kiri  dan  ritme  pacu  ventrikel.  Hal ini  seperti  yang  ditemui  pada  EKG  yang  sudah  berkembang dan pada MI melibatkan area jantung, yang sulit digambarkan dengan  EKG  dua  belas lead seperti  pada  Gbr.  1,  misalnya dinding  posterior  ventrikel  kiri  dan  ventrikel  kanan  [7]. Penambahan lead digunakan  untuk  menggambarkan  keadaan dinding  posterior  ventrikel  kiri  dan  ventrikel  kanan.  EKG standar  yang  digabungkan  membentuk  lima  belas lead . Penggunaan  tiga lead tambahan  (vx,  vy,  dan  vz)  tidak  hanya mengonfirmasi  keadaan  pasien  MI,  tetapi  juga  memberikan akurasi dari tingkat kerusakan miokardia yang sebenarnya [8]. MI yang terekam pada EKG mungkin terjadi pada segmen PR,  kompleks  QRS,  dan  segmen  ST  atau  gelombang  T. Manifestasi awal MI biasanya adalah perubahan gelombang T dan  segmen  ST.  Peningkatan  amplitudo  gelombang  T  yang hiperakut  dengan  gelombang  T  simetris  yang  menonjol, setidaknya dua lead bersebelahan, merupakan tanda awal yang mungkin mendahului elevasi segmen ST. Perubahan akut atau perubahan  dalam  bentuk  gelombang  ST-T  dan  gelombang  Q dapat terjadi sehingga kejadian tersebut memungkinkan untuk dilakukannya  identifikasi  arteri  terkait infarction untuk memperkirakan  jumlah  miokardia yang  berisiko  serta prognosis dan menentukan strategi terapeutik [9].
Beberapa  studi  ini  berhubungan  dengan  MI,  yaitu  terdapat hubungan  antara  invers  gelombang  T  awal  dan  arteri  terkait dengan  MI.  Posisi  gelombang  T  yang  terbalik  secara bersamaan  pada  gelombang  ST  dapat  menjadi  penanda  yang tepat untuk myocardial infarction [10]. Pada studi deteksi MI yang  menggunakan  gelombang  EKG,  peningkatkan  akurasi dapat  dilakukan  menggunakan  metode Multiple  Instance Learning (MIL).  Algoritme  tersebut  secara  otomatis mendeteksi  EKG  dengan  MI  dan  meningkatkan  kualitas klasifikasi dari segi akurasi [11].
Suatu  studi  untuk  deteksi  MI  berdasarkan  dua  belas lead menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)
telah  dilakukan.  Eksperimen  ini  hanya  menggunakan segmentasi detak jantung dengan segmen sinyal EKG selama 3 s serta menggunakan metode CNN dengan tiga belas lapisan untuk  melatih  sinyal  tersebut,  tidak  menggunakan  pemilihan ekstraksi fitur. Eksperimen  ini dilakukan dengan dua set data EKG  yang  telah  dihilangkan  deraunya  dan  asli  untuk menguatkan  algoritme  dalam  sinyal.  Dari  eksperimen  ini didapatkan hasil akurasi tertinggi tanpa mengghilangkan derau [12].  Metode  CNN  juga  telah  digunakan  pada  beberapa penelitian dan menunjukkan akurasi yang tinggi menggunakan metode  lainnya  dengan  basis  data  yang  sama  dengan eksperimen yang menggabungkan empat lapisan [13].
Pada  makalah  ini  dipaparkan  sistem  deteksi  MI menggunakan  fitur  statistik  dari  segmen  elevasi  ST menggunakan  ekstraksi  fitur  dengan  metode  analisis diskriminan.  Klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode analisis  diskriminan  yang  diimplementasikan  menggunakan perangkat  lunak  MATLAB.  Kontribusi  makalah  ini  adalah penggunaan  fitur  statistik  elevasi  ST  dengan  analisis diskriminan untuk deteksi MI.

## II. M ETODOLOGI
Data  yang  digunakan  sebagai  bahan  eksperimen  diambil dari  Physikalisch-Technische  Bundesanstalt  (PTB)  berupa EKG diagnostik dengan rancangan sistem seperti pada Gbr. 2.
Gbr. 1 Pola gambar sinyal kardiografi.
Gbr. 2 Rancangan sistem.
Data  pasien  MI  dan  data  normal  ( Health  Control ,  HC)  yang digunakan dalam eksperimen ini masing-masing sebanyak 148 pasien  dan  52  pasien,  masing-masing  pasien  mencakup  lima belas lead . Sample  rate setiap  sinyal  berkisar  1.000  S/s dengan resolusi 16 bit dengan frekuensi cuplik hingga 10 kHz [14].
Data  mentah  untuk  studi  ini  berasal  dari  Physionet.  Data pasien  MI  dan  pasien  normal  tersebut  selanjutnya  akan diekstraksi  agar  diperoleh  fitur  yang  dapat  mencirikan gelombang  MI  yang  berbeda  dengan  keadaan  normal.  Tahap ini dikenal dengan proses ekstraksi fitur.
Ekstraksi  fitur  diawali  dengan  penentuan  titik  J  dan  T, seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  3.  Titik  J  dan  T  ini  digunakan untuk  menentukan  panjang  segmen  ST,  yaitu  segmen  waktu dari  titik  J  sampai  titik  T,  seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  4 [15].  Selanjutnya  data  segmen  ini  diolah  lebih  lanjut,  yaitu berupa  penentuan  parameter  statistiknya.  Parameter  statistik dari  segmen  ST  ini  digunakan  sebagai  masukan  analisis diskriminan.
Penentuan  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  mengukur selisih dari titik J dan titik T pada Gbr. 1 dengan perhitungan ditunjukkan oleh (1). Posisi segmen ST adalah di antara akhir gelombang S dan awal gelombang T, sedangkan titik J adalah posisi gelombang QRS berakhir dan segmen ST dimulai [15].
𝑆𝑇 𝑆𝑒𝑔𝑚𝑒𝑛 = 𝑚𝑒𝑎𝑛 (𝐽 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 − 𝑇 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 ) . (1)
Setelah dilakukan ekstraksi fitur, proses selanjutnya adalah normalisasi,  yang  bertujuan  agar  semua  data  pasien  memiliki standar  yang  sama  dalam  besaran  gelombang  amplitudo. Setelah  dilakukan  normalisasi,  data  digunakan  sebagai masukan  analisis  diskriminan.  Hasil  dari  normalisasi  berada dalam  rentang  skala  0  sampai  1,  mengacu  pada  (2),  dengan 𝑆𝑇 𝑛𝑜𝑟 = ST yang telah dilakukan normalisasi dan 𝑆𝑇 𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟 = ST dari setiap fitur [16].
𝑆𝑇 𝑛𝑜𝑟 = 𝑆𝑇 𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟 −𝑚𝑖𝑛 (𝑆𝑇𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟) 𝑚𝑎𝑥 (𝑆𝑇𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟) −𝑚𝑖𝑛 (𝑆𝑇𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟) ) . (2)
Analisis  dikriminan  adalah  analisis multivariate yang diterapkan  untuk  memodelkan  hubungan  antara  satu  variabel respons yang bersifat nonmetric , nominal, ordinal, dan bersifat kualitatif  dengan  satu  atau  lebih  variabel  bersifat  kuantitatif. Model  analisis  diskriminan  menunjukkan  suatu  kombinasi linear  dari  berbagai  independen,  yaitu D , yang  merupakan skor  diskriminan; B ,  yang  merupakan  koefisien  diskriminan atau bobot; dan X , yang merupakan variabel independen [17].
𝐷 = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝐾 3 + ⋯ +   𝑏 𝑘 𝑋 𝑘 . (3)
Data  dari  ekstraksi  fitur  dianalisis  menggunakan  analisis diskriminan  untuk  membedakan  antara  ritme  HC  dan  ritme MI. Data yang didapatkan dibagi menjadi True Positive (TP), yaitu pasien yang memiliki penyakit MI; True Negative (TN), yang merupakan pasien memiliki penyakit HC; False Positive (FP),  yaitu  pasien  yang  tidak  memiliki  penyakit  tetapi  hasil diagnosis  menyatakan  MI;  dan False  Negative (FN),  yaitu pasien  yang  memiliki  penyakit,  tetapi  hasil  diagnosis menyatakan  pasien  HC.  Setelah  diklasifikasikan  dengan metode  tersebut,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan kinerja  dengan  menghitung  akurasi.  Akurasi  merupakan kemampuan  tes  untuk  mengidentifikasi  hasil  positif  maupun negatif  secara  tepat.  Akurasi  dihitung  dengan  mengacu  pada (4) [18].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% . (4)

## III. H ASIL DAN D ISKUSI
Sinyal EKG yang didapatkan lalu dikelompokkan ke dalam kelompok  pasien MI dan pasien  HC,  seperti pada Gbr. 5 dan Gbr.  6.  Karakteristik  pasien  MI  ditandai  dengan  adanya perubahan pada gelombang segmen ST. Setelah pengelompokan tersebut, dilakukan penentuan titik perubahan dan peengukuran segmen ST, yaitu penentuan titik T dan titik J, seperti pada Gbr. 7 dan Gbr. 8.
Setelah  mencari  titik  J  dan  T,  selanjutnya  dilakukan ekstraksi  dengan  lima  fitur,  yaitu  nilai  rata-rata,  nilai  tengah (median),  nilai  simpangan  baku,  nilai  minimal,  dan  nilai maksimal.  Eksperimen  yang  dilakukan  juga  menggabungkan fitur  statistik  tersebut,  yaitu  penggabungan  antara  nilai  rata- rata, median, dan simpangan baku. Langkah ini dilakukan per lead dengan  menggabungkan semua kode pasien  MI maupun HC.
Gbr. 3 Segmen ST mengetahui posisi titik T dan J.
Gbr. 4 Perbedaan gelombang EKG pada MI dan HC.
Setelah  dilakukan  perhitungan  fitur  statistik  segmen,  ST langkah selanjutnya adalah normalisasi. Normalisasi dilakukan agar semua data pasien memiliki standar yang sama dalam  besaran  gelombang  amplitudo.  Hasil  normalisasi berada dalam rentang skala 0 sampai dengan 1, dengan nilai 0 merupakan pasien HC dan nilai 1 merupakan pasien MI.
Sebelum dilakukan normalisasi, semua data pasien, baik HI maupun  HC,  digabungkan  menjadi  satu.  Setelah  dilakukan normalisasi,  dihasilkan  lima  belas lead ,  yang  di  dalamnya terdapat  nilai  lima  ekstraksi  fitur,  yaitu  rata-rata  (F1); simpangan  baku  (F2);  median  (F3);  rata-rata  dan  simpangan baku  (F4);  rata-rata  dan  median  (F5);  simpangan  baku  dan median (F6); serta rata-rata, median, dan simpangan baku (F7) dalam setiap pasien, seperti yang ditunjukkan pada Tabel I.
Hasil  akurasi  yang  didapatkan  per lead ditunjukkan  pada Tabel  I.  Pada  fitur  sebelum  penggabungan,  diperoleh  nilai tertinggi  sebagai  berikut.  Pada lead 1  nilai  tertinggi  sebesar 87,36%  dengan  fitur  rata-rata;  pada lead 2  nilai  tertinggi sebesar  83,72%  dengan  fitur  median;  pada lead 3  nilai  yang
tertinggi adalah simpangan baku, sebesar 81,61%; pada lead 4 nilai  tertinggi  terdapat  pada  fitur  median,  sebesar  91,95%; pada lead 5  nilai  tertinggi  adalah  rata-rata,  sebesar  95,40%; pada lead 6 nilai tertinggi pada fitur simpangan baku, sebesar 81,61%; pada lead 9 nilai tertinggi pada fitur rata-rata, sebesar 94,25%; pada lead 10 nilai tertinggi pada fitur rata-rata, yaitu sebesar  97,67%;  pada lead 11  nilai  tertinggi  pada  fitur  rata- rata,  sebesar  95,35%;  pada lead 12  tertinggi  pada  fitur simpangan  baku,  sebesar  94,25%;  dan  pada lead 13  nilai tertinggi pada fitur simpangan baku, yaitu sebesar 97,70%.
Sementara itu, hasil akurasi tertinggi dengan fitur gabungan adalah  sebagai  berikut.  Pada lead 3,  nilai  yang  tertinggi terdapat  pada  penggabungan  antara  fitur  simpangan  baku dengan  median,  sebesar  81,61%;  pada lead 7  nilai  tertinggi pada  fitur  penggabungan  antara  simpangan  baku  dengan median, sebesar 96,55%; pada lead 8 nilai tertinggi pada fitur gabungan  antara  median  dan  rata-rata,  sebesar  95,35%;  pada lead 9  nilai  tertinggi  pada  pengabungan  antara  rata-rata  dan median,  sebesar  94,25%;  pada lead 11  nilai  tertinggi  pada
Gbr. 5 Gelombang EKG pada MI pasien kode s0037lrem lead 1.
Gbr. 6 Gelombang EKG pada HC pasien kode s0304lrem lead 1.
Gbr.  7  Posisi  titik  J  dan  titik  T  untuk  menentukan  segmen  ST  pasien  MI dengan kode s0037lrem.
Gbr.  8  Posisi  titik  J  dan  titik  T  untuk  menentukan  segmen  ST  pasien  HC kode s0304lrem.
penggabungan  antara  rata-rata  dan  median,  sebesar  95,35%; pada lead 12  nilai  tertinggi  pada  penggabungan  simpangan baku  dan  median,  sebesar  94,25%%;  pada lead 14  nilai tertinggi  terdapat  pada  fitur  gabungan  antara  rata-rata  dan simpangan  baku,  sebesar  98,06%,  dan  pada lead 15  nilai tertinggi  akurasi  diperoleh  pada  fitur  gabungan  antara simpangan baku dan median, yaitu sebesar 98,84%.
Nilai  akurasi  terendah  yang  dihasilkan  eksperimen  ini adalah  sebagai  berikut.  Pada lead 1  nilai  terendah  diperoleh pada  fitur  gabungan  antara  simpangan  baku  dan  median, sebesar  98,06%;  nilai  terendah  pada lead 2  diperoleh  fitur gabungan  rata-rata  dan  median,  sebesar  52,33%;  pada lead 3 nilai terendah pada fitur median, sebesar 55,81%; pada lead 4 nilai  terendah  pada  fitur  gabungan  antara  rata-rata  dan median, sebesar 66,67%; nilai terrendah pada lead 5 pada fitur gabungan  antara  simpangan  baku  dan  median,  sebesar 77,91%;  dan  pada lead 6  nilai  terendah  diperoleh  pada  fitur gabungan antara rata-rata dan median, yaitu sebesar 68,97%.

## IV. K ESIMPULAN
Telah  dilakukan  studi  tentang  identifikasi  MI  dari  sinyal EKG  menggunakan  metode  analisis  diskriminan  dengan  fitur statistik elevasi segmen ST. Studi ini menggunakan lima belas lead (dua  belas lead konvensional  dan  tiga lead posterior). Pada  penggunaan  fitur  statistik  tunggal,  akurasi  terbaik  yang diperoleh  adalah  97,73%,  yaitu  pada lead 13  menggunakan rata-rata.  Untuk  penggunaan kombinasi  fitur  statistik,  akurasi terbaik  yang  diperoleh  adalah  98,06%,  yaitu  pada lead 14 dengan fitur statistik rata-rata dan simpangan baku.

## R EFERENSI
[1]  S.  Boateng  dan  T.  Sanborn,  “Acute  Myocardial  Infarction,” Dis  Mon , Vol. 59, No. 3, hal. 83-96, 2013.
[2]  E.M. Antman, D.T. Anbe, P.W. Armstrong, E.R. Bates, L.A. Green, M. Hand, dkk., “ACC/AHA Guidelines for the Management of Patient with
ST Elevation Myocardial Infarction,” Circulation, Vol. 110, No. 5, hal. 588-636, 2004.
[3]  (2011)  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  website,  [Online], http://www.depkes.go.id, tanggal akses 19-Nov-2020.
[4]  C.  Smeltzer,  B.G.  Bare,  Brunner,  dan  Suddarth, Textbook  of  Medical Surgical Nursing , 11th ed., Philadelphia, USA: Wolters Kluwer, 2010.
[5]  D.D.  Ignativicius  dan  M.L.  Workman, Medical  Surgical  Nursing: Critical  Thinking  for  Collaborative  Care , 4th  ed.,  St.  Louis,  USA: Elsevier Saunders, 2006.
[6]  A. Heru, “Desain  Alat  Deteksi  Dini  dan  Mandiri  Aritmia,” J.  Teknol.
Manaj. Informatika , Vol.  6, No. 3, hal. 494-502, 2008.
[7]  R.K.  Tripathy,  A.  Bhattacharyya,  dan    R.B.  Pachori,  “Localization  of Myocardial  Infarction  from  Multi-Lead  ECG  Signals  Using  Multiscale Analysis  and  Convolutional  Neural  Network,” IEEE  Trans.  Biomed. Eng. , Vol. 19, No. 23, hal. 11437-11448, 2019.
[8]  W.J. Brady, V. Hwang, R. Sullivan, N. Chang, C. Beagle, C.T. Carter, M.L. Martin, dan T.P. Aufderheide, “A Comparison of 12- and 15-Lead ECGs  in  ED  Chest  Pain  Patients:  Impact  on  Diagnosis,  Therapy,  and Disposition,” Am. J. Emerg. Med. , Vol. 18, No. 3, hal. 239-243, 2000.
[9]  H.  Munirwan  dan  R.  Pebriana,  “Evolusi  EKG  pada  STEMI  dengan Gelombang Q Patologis: Haruskah Menunda Terapi?,” J. Ked. N. Med. , Vol. 3, No. 1,  hal. 21-29, 2020.
[10]  A.  Ranjbar,  B.  Sohrabi,  S.R.S.  Ebrahimi,  S.  Ghaffari,  B.  Kazemi,  N. Aslanabadi, B. Seyvani, dan R. Hajizadeh, “The Association between T Wave Inversion in Leads with ST-Elevation and Patency of the Infarct- related Artery,” BMC Cardiovascular Disorders , Vol. 21, No. 1, hal. 1- 6, 2021.
[11]  L. Sun dan Y. Lu, “ECG Analysis Using Multiple Instance Learning for Myocardial  Infarction  Detection,” IEEE  Trans.  Biomed.  Eng. ,  Vol.  59, No. 12, hal. 3348-3356, 2012.
[12]  N.  Liu,  L.  Wang,  Q.  Chang,  Y.  Xing,  dan  X.  Zhou,  “A  Simple  and Effective  Method  for  Detecting  Myocardial  Infarction  Based  on  Deep Convolutional  Neural  Network,” J.  Med.  Imaging  Health  Inf. ,  Vol.  8, No. 7,  hal. 1508-1512, 2018.
[13]  X.  Lun,  Z.  Yu,  T.  Chen,  F.  Wang,  dan  Y.  Hou,  “A  Simplified  CNN Classification  Method  for  MI-EEG  via  the  Electrode  Pairs  Signals,” Front. Hum. Neurosci. , Vol. 14, hal. 1–14, 2020.
[14]  R.  Bousseljot,  D.  Kreiseler,  dan  A.  Schnabel,  “Nutzung  der  EKG- Signaldatenbank  CARDIODAT  der  PTB  über  das  Internet,” Biomedizinische Technik , Vol. 40, No. s1, hal. 317-318, 1998.
T ABEL I A KURASI P ENGUJIAN A NALISIS D ISKRIMINAN S ETIAP L EAD DAN F ITUR YANG D IGUNAKAN
Lead F1 (%) F2 (%) F3 (%) F4 (%) F5 (%) F6 (%) F7 (%) Lead 1 87,36 80,46 78,56 86,27 83,91 77,91 80,51 Lead 2 56,32 81,40 83,72 73,53 52,33 80,46 64,10 Lead 3 73,56 81,61 55,81 68,63 75,86 81,61 65,25 Lead 4 70,93 83,72 91,95 87,38 66,67 89,05 71,19 Lead 5 95,40 81,61 80,23 86,41 90,80 77,91 86,44 Lead 6 73,26 81,61 80,23 62,75 68,97 80,68 65,25 Lead 7 93,10 96,55 95,40 94,17 95,45 96,55 93,22 Lead 8 94,25 94,25 90,80 89,22 95,35 93,10 89,83 Lead 9 94,25 90,80 93.02 91,26 94,25 90,70 88,24 Lead 10 97,67 93,10 95,40 92,23 93,10 94,25 90,68 Lead 11 95,35 93,02 89,66 90,29 95,35 91,95 88,98 Lead 12 93,02 94,25 94,19 90,20 93,10 94,25 87,29 Lead 13 97,73 97,70 93,10 93,14 94,19 96,51 91,25 Lead 14 78,16 87,36 84,88 98,06 77,01 82,76 65,25 Lead 15 96,55 96,59 96,51 81,55 95,40 98,84 94,07
[15]  D.H.  Lee,  J.W.  Park,  J.  Choi,  A.  Rabbi,  dan  R.F.  Rezai,  “Automatic Detection  of  Electrocardiogram  ST  Segment:  application  in  Ischemic Disease  Diagnosis,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  Vol.  4,  no.  2,  hal. 150-155, 2014.
[16]  B.  Sartono,  F.M.  Affendi,  U.D.  Syafitri,  I..M.  Sumertajaya,  dan  Y. Anggraeni, Analisis Peubah Ganda , Bogor, Indonesia: IPB Press, 2003.
[17]  R.L.  Tatham,  J.F.  Hair,  R.E.  Anderson,  dan  W.C.  Black, Multivariate Data Analysis, Hoboken, USA: Prentice Hall, 1998.
[18]  W.  Zhu,  N.  Zeng,  dan  N.  Wang,  “Sensitivity,  Specificity,  Accuracy, Associated  Confidence  Interval  and  ROC  Analysis  with  Practical  SAS Implementation,” NESUG  Proceeding:  Health  Care  and  Life  Sciences, 2010, hal. 1-9.