## ISSN 2355-3286

## Perbandingan Pola Sinyal Penyakit Myocardial Infarction dengan Jantung Normal Menggunakan Metode Wavelet Symlet
Markus Aminius Gielbert 1 , Nabila Husna Shabrina 2 , Andre Wijaya 3 , Jeremy Pratama Wijaya 4 1, 3, 4 Teknik Fisika, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
markus.aminus@student.umn.ac.id andre.wijaya@student.umn.ac.id jeremy.pratama@student.umn.ac.id
2 Teknik Komputer, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia nabila.husna@umn.ac.id
Diterima 26 Mei 2020 Disetujui 16 Juni 2020
Abstract —On the signal of healthy human cardiography and  people  with  myocardial  infarction  contain  a  lot  of noise.  For  this  reason,  it  is  necessary  to  process  the appropriate signal so that the information contained by the  signal  can  be  detected  easily.  Stages  of  research include  data  search,  pre-processing,  signal  processing with  the  denoise  Wavelet  Symlet  method,  and qualitative  comparison  of  cardiographic  signal  patterns resulting  from  normal  human  signal  processing  with myocardial  infarction.  To  eliminate  noise  on  ECG signals,  the  denoise  method  using  Wavelet  Symlet  is proven  to  be  better  than  the  Finite  Impulse  Response (FIR) Hamming Windows filter. MATLAB is one of the software  options  that  can  be  used  in  processing cardiographic  signals  with  denoise  Wavelet  Symlet method, proven to have a fairly high reliability based on qualitative  analysis.  This  trial  also  proved  that  the pattern of human cardiographic signals with myocardial infarction disorders was quite random and and differed from one patient to another. However, slower heart rate patterns, greater amplitude, and abnormalities in the P, T signal and stretching Q-S distances can be a reference for diagnosing someone with myocardial infarction.
Index Terms —Elektrokardiografi (EKG), MATLAB, Myocardial Infarction, Pola Sinyal Kardiografi, Wavelet Symlet

## I. P ENDAHULUAN
Myocardial  Infarction atau  lebih  lazim  dikenal dengan  serangan  jantung  merupakan  salah  satu penyebab  kematian  terbesar  di  Indonesia.  Serangan jantung  merupakan  suatu  kondisi  ketika  aliran  darah ke jantung tersumbat. Umumnya, ini disebabkan oleh penyakit  jantung  koroner  akibat  otot  jantung kekurangan  darah  karena  adanya  penyempitan pembuluh  darah  koroner.  Berdasarkan  data  Badan Kesehatan Dunia (WHO) pada 2016, total kematian di Indonesia  mencapai 1.863.000 jiwa  [1]. Sebanyak 73 persen  di  antaranya  disebabkan  oleh  penyakit  tidak
menular.  Adapun  jantung  koroner  menjadi  penyebab kematian  nomor  1  sebanyak  35  persen  dari  seluruh penyakit tidak menular tersebut [1].
Untuk  mengetahui  kondisi  apakah  seseorang mengidap  penyakit  Myocardial  Infartion  biasanya digunakan  alat  elektrokardiografi  (EKG).  Di  rumah sakit,  petugas  medis  dituntut  untuk  memiliki kemampuan  yang  cukup  dalam  mengidentifikasi penyakit  ataupun  anomali  yang  dialami  jantung pasien  melalui  rekaman  EKG,  khususnya  untuk mengenal  potensi  penyakit  serangan  jantung  ini. Namun  pada  kenyataannya,  banyak  petugas  medis yang  bahkan  tidak  mengerti  cara  membaca  sinyal kardiografi  hasil  rekaman  EKG  dan  beralasan  bahwa tanggung  jawab  dalam  mengindentifikasi  masalah jantung  dimiliki  oleh  dokter  jantung  dan  bukan petugas  medis  lainnya.  Hal  ini  menyebabkan keterlambatan  penyaluran  informasi  kepada  pasien ataupun  keluarga  pasien  sehingga  penanganan  dalam kasus-kasus  yang  memerlukan  tindakan  cepat menjadi terhambat [2].
Sinyal  kardiografi  merupakan  gambaran  sinyal yang  dihasilkan  oleh  jantung  dengan  meletakkan  dua belas  sadapan  ke  beberapa  bagian  permukaan  tubuh pasien  menggunakan  perangkat  elektrokardiografi (EKG).  Sinyal  kardiografi  ini  membantu  para  dokter untuk  mendiagnosis  kelainan  atau  anomali  jantung pada  pasien,  termasuk  kondisi  saat  seseorang mengalami Myocardial  Infarction .  EKG  adalah  suatu gambaran  sinyal  yang  dihasilkan  oleh  jantung  dan merupakan  rekaman  grafik  potensial-potensial  listrik yang  ditimbulkan  oleh  jaringan  jantung.  Grafik  ini kemudian  akan  difiltrasi  dan  diproses  sehingga memudahkan pembacaan. Pasien pengidap Myocardial  Infarction pada  dasarnya  memiliki  sinyal kardiografi  dengan  pola  yang  tidak  beraturan,  cukup berbeda  dari  pola  kardiografi  manusia  sehat.  Melalui
grafik  yang  telah  diolah  seharusnya  petugas  medis dapat  membandingkan  dengan  mudah  hasil  kondisi jantung  pasien  dengan  grafik  jantung  manusia  sehat yang  sudah  tersimpan  dalam database rumah  sakit, sehingga adanya penyakit Myocardial Infarction pada jantung pasien langsung dapat terdeteksi dan diberikan penanganan khusus sesuai dengan dengan keperluannya.  Penelitian  ini  secara  khusus  hendak memperjelas  apa  saja  perbedaan  pola  sinyal  penyakit Myocardial  Infarction dengan  jantung  normal  secara kuantitatif,  sehingga  memudahkan  petugas  medis dalam  pendeteksian  gejala  serangan  jantung  di rumah sakit.
Penelitian  serupa  pernah  dilakukan  oleh  Evrita Lusiana  Utari  dan  Agus  Qomaruddin  Munir  dari Fakultas  Sains  &  Teknologi,  Universitas  Respati Yogyakarta  dengan  judul  “Pengenalan  Pola  Sinyal Kardiografi dengan Menggunakan Alihragam Gelombang  Singkat”  [2].  Modifikasi  yang  peneliti lakukan  pada  penelitian  ini  adalah  penyederhanaan metode  kuantitatif  menjadi  kualitatif  disertai  dengan pengalihan  tujuan  utama  menjadi  perbandingan metode FIR filter Hamming Windows dengan denoise Wavelet Symlet ,  pengujian  reliabilitas  MATLAB terhadap  pengolahan  sinyal  EKG,  dan  menemukan perbedaan  pola  sinyal  kardiografi  pengidap  penyakit myocardial infarction dengan manusia sehat.

## II. D ASAR T EORI

## A. Myocardial Infarction
Myocardial  Infarction atau serangan  jantung adalah  suatu  kondisi  ketika  kerusakan  dialami  oleh bagian  otot  jantung  (myocardium)  akibat  pasokan darah  yang  berkurang  secara  signifikan  dalam  waktu yang singkat ke bagian otot jantung [3]. Berkurangnya pasokan darah ke jantung secara tiba-tiba dapat terjadi ketika  salah  satu  nadi  koroner  terblokir s elama beberapa  saat,  entah  akibat spasme -  mengencangnya nadi  koroner  -  atau  akibat  penggumpalan  darah  - thrombus. Bagian otot jantung  yang biasanya dipasok oleh  nadi  yang  terblokir  berhenti  berfungsi  dengan baik  segera  setelah  splasme  reda  dengan  sendirinya, gejala-gejala  hilang  secara  menyeluruh  dan  otot jantung  berfungsi  secara  betul-betul  normal  lagi.  Ini sering  disebut crescendo  angina atau coronary insufficiency .  Sebaliknya,  apabila  pasokan  darah  ke jantung terhenti sama sekali, sel-sel yang bersangkutan mengalami  perubahan  yang  permanen  hanya  dalam beberapa  jam  saja  dan  bagian  otot  jantung  termaksud mengalami  penurunan  mutu  atau  rusak  secara permanen. Otot yang mati ini disebut infark.
Singkatkan myocardial  infarction merupakan penyakit  yang  terjadi  akibat  rusaknya  beberapa  sel jantung  akibat  tidak  adanya  aliran  darah  yang mencukupi menuju sel tersebut.

## B. Elektokardiografi (EKG)
Elektrokardiografi  atau  EKG  adalah  tes  yang dilakukan  dengan  cara  merekam  aktivitas  listrik jantung  selama  periode  waktu  tertentu  untuk memeriksa  sebaik  apa  fungsi  jantung  pasien [4] . Proses  perekaman  EKG  menggunakan  12  sadapan yang  dipasang  pada  dada,  lengan  kanan,  lengan  kiri dan tungkai kaki sebelah kiri pasien. Elektokardiografi (EKG).
Jantung bekerja karena dipicu oleh hantaran sinyal listrik  alami.  Sinyal-sinyal  inilah  yang  menyebabkan otot  jantung  berkontraksi  untuk  menciptakan  detak jantung.  Setiap  kali  jantung  berdetak,  gelombang (impuls)  listrik  akan  mengalir  dalam  jantung. Gelombang  ini  menyebabkan  otot-otot  jantung meremas,  kemudian  memompa  darah  keluar  dari jantung.  Ketika  terjadi  suatu  kelainan  pada  jantung, hantaran sinyal listrik ini akan ikut terganggu sehingga irama  detak  jantung  juga  dapat  bermasalah  dan menghasilkan  pola  sinyal  yang  berbeda  dari  pola sinyal jantung normal.

## C. Keteraturan Detak Jantung Normal
Keteraturan detak jantung diatur oleh sistem listrik jantung [5]. Irama detak jantung  normal  menandakan bahwa  kinerja  listrik  jantung  berfungsi  dengan  baik. Detak jantung normal terdengar seirama,  sama setiap ketukannya,  monoton  atau  seragam,  tidak  ada  suara atau  detak  jantung  tambahan.  Sedangkan  pada  detak jantung yang abnormal, iramanya bisa terdengar tidak beraturan,  dan  kadang  terdapat  suara  detak  jantung tambahan atau bising di luar suara detak jantung utama.
Gambar 1. Kurva standar EKG [6]

## ISSN 2355-3286
Gambar 2. Irama detak jantung yang normal (kiri) dan irama detak jantung yang abnormal (kanan) [7]
Yang  membedakannya  secara  objektif  selain  dari iramanya  (suara)  detak  jantung  juga  dari  pergerakan grafik  EKG.  Pada  Gambar  1  di  atas,  gelombang  P, gelombang  QRS,  gelombang  T  beserta  interval  antar gelombangnya  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  apakah jantung tersebut normal maupun abnormal. Walaupun hasil  pengukuran  EKG  detak  jantung  normal  tidak seperti  standar  gambar  diatas,  tetapi  grafiknya memiliki pola yang sama berulang, seperti :
 Gelombang T lebih tinggi dari gelombang P
 Setiap  titik  Q,  R,  S  pada  gelombang  QRS dapat terlihat dengan jelas
 Interval  gelombang  QRS  singkat  dan  sama dalam suatu grafik EKG
 Interval  detak  jantung  bergantung  pada usia individu
Seiring bertambahnya usia, pola keteraturan detak jantung  dapat  berubah.  Perubahan  keteraturan  detak jantung  juga  bisa  menandakan  adanya  suatu  kondisi medis pada jantung atau kondisi medis lain yang perlu segera  ditangani.  Yang  mana  pada  Gambar  2.  adalah contoh jika perubahan pola keteraturan detak jantung yang  berpotensi  adanya  kelainan  kesehatan  dari jantung itu sendiri.

## D. Hamming Window
Hamming  Window adalah  salah  satu  metode dalam  mendesain  filter  FIR menggunakan  grafik persamaan  cosinus  yang  titik  ujungnya  tidak  di  nol sehingga masih ada diskontinuitas. Hamming Window meminimalisasi  side  lobe  terdekat  yang  dapat menambah tingkat derau pada sinyal [8].
Hamming Window dapat didefinisikan sebagai:
( )                  ( ) , 0 =< n =< M-1
M = jumlah poin pada output window- nya

## E. Wavelet Symlet
Wavelet adalah osilasi yang berbentuk gelombang dengan aplitudio yang dimulai dari 0, bertambah, dan berkurang sampai kembali ke 0. Dengan menggunakan konvolusi, wavelet dapat dikombinasikan dengan sinyal mentah yang terdistorsi  oleh  derau  atau noise untuk    mengekstrak informasi  yang  dibawa  oleh  sinyal  tersebut  dengan cara mengurangi atau menghilangkan bising tersebut. Transformasi wavelet adalah  pengertian  matematis untuk  menganalisis  sinyal  saat  frekuensi  sinyal berubah terhadap waktu. Analisis wavelet menghasilkan data sinyal yang lebih presisi dibanding analisis sinyal lain [ 9] .
S ymlets adalah wavelet yang  hampir  simetris, ortogonal,  dan  biortogonal  yang  diperkenalkan  oleh Daubechies sebagai modifikasi dari wavelet Daubechies  sebelumnya.  Saat  diaplikasikan  pada sinyal,  performa symlet dalam  denoisasi  lebih  baik dibanding Wavelet Daubechies
yang sebelumnya [10].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahapan penelitian ini meliputi pencarian data, pra pemrosesan,  pengolahan  sinyal  dengan  metode denoise  Wavelet  Symlet ,  dan  perbandingan  kualitatif pola  sinyal  kardiografi  hasil  pengolahan  sinyal manusia normal dengan pengidap penyakit myocardial infarction .

## A. Pencarian Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh dari archive.physionet.org . Dalam pemilihan data digunakan 4 data manusia sehat yang meliputi:

## Tabel 1. Data manusia sehat [11]
Manusia Sehat Usia Jenis Kelamin 1 25 Laki-laki 2 23 Perempuan 3 21 Perempuan 4 21 Laki-laki
Peneliti  juga  memilih  4  data  pasien  pengidap myocardial infarction yang meliputi:
Tabel 2. Data pasien pengidap myocardial infarction [11] Pasien Usia Jenis Kelamin 1 81 Perempuan 2 70 Laki-laki 3 49 Laki-laki 4 55 Perempuan

## ISSN 2355-3286
Dari setiap manusia sehat dan pasien diambil satu kali pengukuran sinyal EKG selama 10 detik.

## B. Pra Pemrosesan
Pra  pemrosesan  terdiri  dari  2  tahapan,  yaitu  tahap pemilihan  metode  pengolahan  sinyal  kardiografi  dan tahap pengecekan reliabilitas perangkat lunak MATLAB dalam mengolah sinyal kardiografi.
1. Pemilihan metode pengolahan sinyal kardiografi
Dalam  tahap  ini,  peneliti  mencoba  dua  metode dalam  memproses sinyal kardiografi manusia sehat 1, meliputi  pengolahan  sinyal  EKG  menggunakan  FIR filter Hamming Windows dan denoise Wavelet Symlet . Peneliti memilih metode FIR filter Hamming Window sebagai  pembandingnya  karena  metode  ini  sangat umum digunakan dalam pengolahan sinyal digital dan relatif  mudah  untuk  diaplikasikan.  Peneliti  memilih metode denoise Wavelet Symlet karena saat diaplikasikan  pada  sinyal,  performa symlet dalam denoisasi  lebih  baik  dibanding Wavelet Daubechies yang  sebelumnya [10].
Kemudian  dilakukan  pengamatan  kualitatif  dari hasil  dua  pola  sinyal  kardiografi.  Pengamatan menunjukan  metode denoise Wavelet  Symlet lebih efektif  digunakan  dalam  mengolah  sinyal  EKG.

## 2. Pengecekan reliabilitas perangkat lunak MATLAB
Dalam  tahap  ini,  peneliti  mencoba  melakukan korelasi  silang  antara  pola  sinyal  kardiografi  manusia sehat 1 yang telah difilter dari database physionet.org dengan  pola  sinyal  kardiografi  manusia  sehat  1  yang telah  kami  filter  melalui denoise Wavelet  Symlet menggunakan perangkat lunak MATLAB.

## C. Pengolahan  Sinyal  dengan  Metode  denoise Wavelet Symlet
Seluruh  data  sinyal  EKG  dari  pasien  dipotong terlebih dahulu  sebelum  dilakukan  pengolahan  sinyal. Pemotongan  ini  dilakukan  berdasarkan  prinsip  FIR filter Rectangle Windows tanpa mengubah bentuk asli dari  sinyal  tersebut.  Pemotongan  dilakukan  untuk mengambil  data  setiap  subjek  dari  milidetik  pertama hingga milidetik ke 1500 atau setara dengan 15% dari data keseluruhan yang diperoleh dari setiap subjek.
Pengolahan  sinyal  secara  keseluruhan  dilakukan dengan metode denoise Wavelet Symlet menggunakan perangkat lunak MATLAB. Pengolahan ini dilakukan satu persatu dari manusia sehat 1 hingga manusia sehat 4 dan dilanjutkan dengan pasien 1 hingga pasien 4.
D. Perbandingan  kualitatif  pola  sinyal  kardiografi hasil  pengolahan  sinyal  manusia  normal  dengan pengidap penyakit myocardial infarction
Dalam  tahap  ini,  peneliti  mencoba  untuk membandingkan  pola  sinyal  hasil denoise  Wavelet
Symlet dari  semua  data  yang  ada.  Pengamatan  utama terdapat pada persamaan pola sinyal manusia sehat 1 , manusia  sehat  2,  manusia  sehat  3,  dan  manusia  sehat 4.  Dilanjutkan  dengan  pengamatan  pada  persamaan pola  pasien  1,  pasien  2,  pasien  3,  dan  pasien  4. Kemudian, dilakukan pengamatan terhadap perbedaan pola  sinyal  antara  manusia  sehat  dengan  pasien pengidap myocardial infarction .

## IV. H ASIL DAN A NALISIS
Dalam  penelitian  ini  diperoleh  tiga  hasil  utama yang  meliputi  hasil  pemilihan  metode  untuk pengolahan data, hasil pengujian reabilitas MATLAB, dan  hasil  perbandingan  pola  sinyal  kardiografi pengidap myocardial infarction dengan jantung normal.

## A. Pemilihan  Metode  Pengolahan  Sinyal  EKG Menggunakan denoise Wavelet Symlet
Gambar 3. Perbandingan pengolahan sinyal menggunakan FIR filter Hamming Window dan denoise Wavelet Symlet pada sinyal EKG
Melalui  Gambar  3,  terlihat  bahwa  metode  FIR filter Hamming  Window maupun  metode denoise Wavelet Symlet sama-sama mampu  mengurangi derau yang  ada  pada  sinyal  kardiografi.  Namun,  terdapat beberapa  perbedaan  yang  membuat  metode denoise Wavelet  Symlet dipilih  dalam  mengolah  data  pada penelitian ini.
Gambar 4. Bentuk FIR filter Hamming Wind

## ISSN 2355-3286
Pertama, dapat terlihat bahwa sebenarnya Hamming  Window secara  keseluruhan  memfilter sinyal EKG dengan menghilangkan beberapa informasi  sinyal  pada  bagian  awal  dan  akhir  serta meng- highlight sinyal  pada  bagian  tengah.  Hal  ini tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  olah  sinyal  EKG karena  akan  membuat  dokter  ataupun  petugas  medis mengalami salah pembacaan informasi yang disampaikan  oleh  sinyal.  Lebih  lagi,  pola  berulang yang  dimiliki  oleh  sinyal  EKG  menjadi  tidak terdeteksi  sehingga  ketika  menggunakan  FIR  filter Hamming Window dalam  mengolah sinyal EKG akan menimbulkan kesalahan penanganan terhadap pasien.
Kedua,  melalui  grafik  hasil denoise wavelet symlet,  peneliti  memperoleh  pola  sinyal  kardiografi yang berulang dengan mudah sesuai dengan teori yang ada.  Hal  ini,  diakibatkan  oleh  halusnya  grafik  hasil olahan  data denoise Wavelet  Symlet sehingga memudahkan  pembacaan  informasi  yang  dikandung oleh sinyal EKG.
Oleh  sebab  itu,  dalam  mengolah  sinyal  EKG metode denoise Wavelet Symlet adalah  metode  yang paling tepat untuk digunakan.

## B. Pengujian Reliabilitas MATLAB
Pengujian
ini dilakukan
dengan
cara membandingkan  grafik EKG hasil  filter dari database physionet.org  dengan  hasil  olah  sinyal  menggunakan metode denoise  wavelet symlet yang  dilakukan  oleh peneliti,  kemudian  dilakukan  pengecekan  korelasi silang antara kedua grafik yang diperoleh.
Gambar 5. Perbandingan sinyal EKG hasil filter database dengan hasil olah sinyal Wavelet Symlet
Ketika  peneliti  mengamati  Gambar  5,  dapat ditemukan perbedaan yang mencolok, yaitu hasil olah sinyal Wavelet Symlet menghasilkan  pola  yang  lebih halus  dibandingkan  dengan  hasil  filter database .  Hal ini  diduga  akibat  aproksimasi  nilai  yang  dilakukan menggunakan wavelet membuat  data  dengan  sedikit kestabilan  dianggap  merupakan  bagian  dari  derau sehingga  dihilangkan.  Namun,  jika  dilihat  secara keseluruhan,  kedua  hasil  olah  data  tersebut  tetap memiliki  pola  yang  sama  dan  serupa.  Hal  ini dibuktikan  melalui  hasil  korelasi  silang  antara  kedua grafik sebagai berikut.
Gambar 6. Korelasi silang sinyal EKG hasil filter database dengan hasil olah sinyal Wavelet Symlet
Melalui  Gambar  6,  terlihat  bahwa  hasil  korelasi silang  memiliki  sisi  kanan  dan  sisi  kiri  yang  serupa sekalipun  tidak  seluruhnya  semetris.  Melalui  grafik tersebut,  peneliti  berkesimpulan  bahwa  setidaknya, hasil korelasi silang tersebut menyatakan bahwa sinyal EKG  hasil  filter  database  sangat  berkorelasi  dengan hasil  olah  sinyal Wavelet Symlet .  Hasil  analisis  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  reliabilitas  MATLAB dalam mengolah sinyal EKG sudah cukup handal.
C. Perbandingan  Kualitatif  Pola  Sinyal  Kardiografi Hasil Pengolahan Sinyal Manusia Normal dengan Pengidap Penyakit Myocardial Infarction
Gambar 7. Sinyal EKG manusia sehat 1
Gambar 8. Sinyal EKG manusia sehat 2
Gambar 9. Sinyal EKG manusia sehat 3
Gambar 10. Sinyal EKG manusia sehat 4
Dari  keempat  grafik  manusia  sehat  diatas ditemukan  beberapa  kesamaan  sebagai  berikut: pertama, selalu ditemukan pola kardiografi yang tepat meliputi bagian P, Q, R-peak, S, dan T sesuai dengan dasar teori.
Kedua,  nilai  R-peak  berkisar  antara  150-400 satuan  pada  amplitudo.  Nilai  ini  menunjukan  daya yang  dikeluarkan  jantung  untuk  memompa  darah  ke seluruh tubuh.
Ketiga,  dalam  jangka  waktu  1500  milidetik, terbentuk  3-4  kali  pola  yang  sama/serupa.  Secara mudah  dapat  kita  lihat  pada  pembentukan  R-peak artinya  jantung  manusia  normal  akan  berdetak sebanyak 3-4 kali dalam 1,5 detik.
Gambar 11. Sinyal EKG pasien 1
Gambar 12. Sinyal EKG pasien 2
Gambar 13. Sinyal EKG pasien 3
Gambar 14. Sinyal EKG pasien 4
Selanjutnya,  dari  keempat  grafik  pasien  pengidap myocardial  infarction diatas  ditemukan  beberapa kesamaan sebagai berikut: pertama, biasanya ditemukan  masalah  pada  pola  kardiografi  bagian  P dan  T.  Pada  pasien  2  bagian  T  tidak  terdeteksi  atau bahkan  bernilai  negative.  Pada  pasien  3  bagian  P memiliki  amplitudo  yang  terlalu  tinggi  hingga  setara dengan  bagian  T,  hasil  ini  menunjukan  adanya ketidaksesuaian  pola  dengan  dasar  teori.  Pada  pasien 4  bagian  T  memiliki  amplitudo  yang  terlalu  rendah bahkan  lebih  rendah  dari  pada  bagian  P  yang  juga menunjukan  ketidaksesuaian  dengan  dasar  teori. Hanya  pasien  1  yang  memiliki  pola  kardiografi  yang tepat  meliputi  bagian  P  dan  T  sesuai  dengan  dasar teori.  Artinya  menurut  penelitian  ini,  sebesar  75% dari  pengidap myocardial  infarction akan  memiliki bagian  P  dan  T  yang  tidak  sesuai  dengan  pola jantung normal.

## ISSN 2355-3286
Kedua,  nilai  R-peak  berkisar  antara  3000-6000 satuan  pada  amplitudo.  Nilai  ini  menunjukan  daya yang  dikeluarkan  jantung  untuk  memompa  darah  ke seluruh tubuh. Artinya penderita myocardial infarction membutuhkan  daya  pompa  jantung  yang sedemikian besar untuk mampu mengalirkan darah ke seluruh  tubuh.  Hal  ini  diduga  akibat  adanya penumpukan  plak  pada  pembulu  darah  akibat  kadar kolestrol tinggi yang mengakibatkan adanya hambatan  saat  mengalirkan  darah  ke  seluruh organ tubuh.
Ketiga,  dalam  jangka  waktu  1500  milidetik, terbentuk  rata-rata  2  kali  R-peak.  Artinya,  jantung pengidap myocardial  infarction akan  berdetak sebanyak 2 kali dalam 1,5 detik.
Keempat,  adanya  jarak  yang  cukup  regang  antara bagian  Q-S.  Hal  ini  terlihat  dengan  jelas  jika  kita membandingkan  pola  jantung  pasien  pengidap myocardial infarction dengan pola jantung normal.
Kelima,  pasien myocardial  infarction memiliki ketidak-konsistenan  pola  antara  satu  pasien  dengan pasien  yang  lainnya,  artinya  efek  dari myocardial infarction yang ditimbulkan pada pola jantung adalah dapat membuat pola jantung menjadi acak tergantung letak  sumbatan  pembulu  darah  yang  dialami  oleh pasien tersebut.
Terakhir,  peneliti  melakukan  perbandingan  untuk membedakan  pola  jantung  normal  dengan  pola jantung  pasien  pengidap myocardial  infarction berdasarkan persamaan yang telah dianalisis sebelumnya, dan diperoleh hasil sebagai berikut :
 Pada sebagian besar pasien pengidap myocardial infarction akan ditemukan kesalahan pola kardiografi pada bagian P dan T.
 Nilai  R-peak  (dihitung  dari  baseline)  pasien pengidap myocardial  infarction lebih  besar kurang lebih 20X dari nilai R- peak jantung normal.
 Detak  jantung  pasien  pengidap myocardial infarction lebih  lambat  dibandingkan  detak jantung normal.
 Bagian  Q-S  pada  pola  kardiografi  pengidap myocardial infarction lebih regang dibandingkan dengan pola jantung normal.
 Per  satu  detakan  jantung  pengidap myocardial infarction memiliki  durasi  yang  lebih  lama dibanding per satu detakan jantung normal.
 Pola  kardiografi  secara  keseluruhan  yang dimiliki  oleh  pasien  pengidap myocardial infarction akan berbeda antara satu dengan yang
lainnya  tergantung  pada  letak  kerusakan  bagian jantung yang dialami oleh
masing-masing pasien.
V. S IMPULAN
Metode denoise wavelet symlet lebih efektif dalam menghilangkan  derau  dibanding  filter  FIR  dengan Hamming  Window dalam  mengolah  sinyal  EKG. Software MATLAB  juga  memiliki  reliabilitas  yang tinggi dalam mencitrakan hasil filter dari sinyal EKG.
Kemudian dalam perbandingan kualitatif diperoleh  bahwa  manusia  dengan  gangguan  jantung myocardial  infarction memiliki  detak  jantung  yang lebih  lambat  yaitu  2  detakan  dibandingkan  dengan manusia normal yang memiliki 3-4 detakan dalam 1,5 detik.  Jantung  manusia  dengan  gangguan myocardial infarction juga  memerlukan  kerja  yang  jauh  lebih besar,  sekitar  20  kali  lebih  besar  dibandingkan  kerja jantung  manusia  normal.  Pola  jantung  yang  tidak beraturan  bagi  pengidap myocardial  infarction juga menjadi  salah  satu  penyebab  sulitnya  mendeteksi penyakit  ini  melalui  sinyal  EKG.  Namun,  ciri-ciri yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini  meliputi kesalahan  pola  pada  bagian  P  dan  T,  serta  jarak  Q-S yang  regang  dalam  sinyal  EKG  dapat  menjadi  salah satu  titik  acuan  diagnosa  seseorang  mengalami myocardial infarction .

## VI. D ISKUSI DAN S ARAN
Penelitian ini memiliki masih beberapa kekurangan diantaranya  adalah  peneliti  tidak  melakukan  validasi data mentah. Peneliti hanya  mempercayai bahwa data yang  diperoleh  dari physionet.org adalah  data  benar yang  merupakan  sinyal  EKG  baik  dari  manusia  sehat maupun  pasien  penderita myocardial  infarction . Selanjutnya,  analisis  yang  dilakukan  oleh  penelitian ini merupakan analisis kualitatif yang hanya diperoleh melalui  pengamatan  grafik  hasil  pengolahan  sinyal. Kemudian  pengolahan  sinyal  juga  hanya  dilakukan secara  sederhana  yaitu  melalui  penghilangan  derau. Masih  banyak  hal  yang  dapat  dilakukan  untuk membuat  sinyal  EKG  ini  lebih  mudah  terbaca  dan memperoleh informasi yang akurat.
Peneliti  juga  berharap  penelitian  ini  dapat dikembangkan  lebih  jauh.  Namun,  keterbatasan pengetahuan  tentang  dunia  kedokteran  dan  medis menjadi  salah  satu  rintangan  utama  terhambatnya analisis pada penelitian ini. Pengamatan grafik secara kuantitatif  berdasarkan  teori  yang  benar  dan  akurat secara  medis  juga  dapat  meningkatkan  kualitas  dari penelitian ini.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  segala  pihak  yang mendukung terselesaikannya penelitian ini yang tidak dapat disebutkan satu per satu.

## D AFTAR P USTAKA
[1] kumparanNEWS,  “Penyakit  Jantung  di  RI:  Ancaman Kematian Nomor 1, Paling Banyak Serang PNS,” kumparan,
18-Feb-2020. [Online]. Available:
https://kumparan.com/kumparannews/penyakit-jantung-di-ri- ancaman-kematian-nomor-1-paling-banyak-serang-pns- 1srfmn3qGvA/full. [Accessed: 03-Jun-2020].
[2] E.  L.  Utari  and  A.  Q.  Munir,  “Simposium  Nasional  RAPI XII,” Pengenalan Pola Sinyal Kardiografi Menggunakan Alih Ragam Gelombang Singkat, pp. E151–E158, 2014.
[3] Alodokter,  “Serangan  Jantung,”  Alodokter,  04-Dec-2019. [Online].  Available:  https://www.alodokter.com/serangan- jantung. [Accessed: 08-Jun-2020].
[4] K.  A.  Setiaputri,  “Elektrokardiografi  (EKG),  Tes  Deteksi Masalah Irama Denyut Jantung,” helloSEHAT, 26-Mar-2020. [Online].  Available:  https://hellosehat.com/hidup-sehat/fakta- unik/ekg-adalah-elektrokardiografi/. [Accessed: 26-Mar- 2020].
[5] J.  R.  Hampton,  The  ECG  Made  Easy,  8th  ed.  London, England: Elsevier Health Sciences UK, 2013.
[6] “Riview  Medical  Surgical  Nursing  Test  Faculty  of  Nursing, Klabat University.” [Online]. Available:
https://docplayer.info/110743082-Riview-medical-surgical- nursing-test-faculty-of-nursing-klabat-university.html.
[Accessed: 08-Jun-2020].
[7] “Apakah  Denyut  Jantung  Anda  Tidak  Normal?  Semua tentang  aritmia,”  Mount  Elizabeth  Hospital.  [Online]. Available: https://www.mountelizabeth.com.sg/id/healthplus/article/arrh ythmia-guide. [Accessed: 08-Jun-2020].
[8] A. Gavel, H. L. Sahu, G. Sharma, and P. K. Rahi, “Design of High  Pass  Fir  Filter  Using  Rectangular,  Hanning  and  Kaiser Window  Techniques,”  International  Journal  for  Research  in Applied  Science  and  Engineering  Technology,  vol.  III,  no. VIII, pp. 251–256, Aug. 2016.
[9] “ Wavelet Transforms  in  MATLAB,”  MATLAB  &amp;
Simulink. [Online].
Available: https://www.mathworks.com/discovery/ wavelet - transforms.html. [Accessed: 02-May-2020].
[10] M.  S.  Chavan,  N.  Mastorakis,  M.  N.  Chavan,  and  M.  S. Gaikwad,  “NEHIPISICS,”  Implementation  of  SYMLET Wavelet s  to  Removal  of  Gaussian  Additive  Noise  from Speech Signal, pp. 37–41, 2011.
[11] “archive.physionet.org,” PsysioBankATM. [Online]. Available: https://archive.physionet.org/cgi-bin/atm/ATM. [Accessed: 2020].