## Asesmen ECG-Apnea Satu Sadapan untuk Peningkatan Akurasi Klasifikasi Gangguan Tidur Berdasarkan AdaBoost

## (Single Lead ECG-Apnea Recordings Assessment for Improved Accuracy in
Classification of Sleep Disorder based on AdaBoost)
Iman Fahruzi 1,3 , I Ketut Eddy Purnama 1,2 , Mauridhi Hery Purnomo 1,2
Abstract—Sleep  disorder  is  a  disturbed  breathing  flow (collapse) during sleep. The symptoms are generally undiagnosed and untreated properly so that repeated respiratory interruptions have  the  potential  for  severe  sleep  disorders.  Electrocardiogram (ECG) recordings are practical tools used to examine the existence of sleep disorders in the heart rhythm. The ECG represents heart electrical activity in the form of P, QRS, and T waves. The number of ECG sensors is uncomfortable for the patient to record the data, increasing  the  recording  complexity,  slowing  the  computation, causing  misinterpretation  and  loss  of  clinical  information. Therefore, an early warning system is needed as a medical aid that can be diagnosed using single-lead ECG. In conducting this study, the system consists of five stages, which include the acquisition of ECG  records,  pre-processing,  extraction  of  features,  selection  of features,  and  the  classification  process.  ECG-record  feature  sets consist  of  time-domain,  frequency-domain,  and  non-linear analysis. The AdaBoost method confirms that the model had the highest performance than the SVM, k-NN and NN. The results of the  experiments  thus  measure  the  outperformed  of  method performance  and  achieved  90.1%  classification  accuracy  for  the AdaBoost  classification  method.  Moreover,  the  F1  score, precision,  recall,  sensitivity,  and  specificity  was  reported  as 90.1%, 90.3%, 90.1%, 86.9%, and 93.3%, respectively.
Intisari—Gangguan tidur adalah terganggunya aliran pernapasan  (kolaps)  yang  berulang  saat  tidur.  Gangguan  tidur umumnya  tidak  terdiagnosis  dan  tidak  tertangani  dengan  baik sehingga  terjadi  interupsi  berulang  pada  saluran  pernapasan. Kondisi  tersebut  berpotensi  menyebabkan  penderita  mengalami gangguan tidur yang serius. Salah satu alat bantu yang digunakan untuk  menganalisis  adanya  gangguan  tidur  pada  ritme  jantung adalah  melalui  rekaman  electrocardiogram  (ECG).  ECG merupakan suatu grafik yang merepresentasikan aktivitas listrik pada  jantung  berupa  gelombang  P,  gelombang  QRS,  dan gelombang  T.  Banyaknya  sensor  untuk  merekam  ECG menyebabkan  ketidaknyamanan  pasien  saat  perekaman  data,
menyebabkan  kompleksitas  rekaman,  lambatnya  komputasi, kesalahan  dalam  interpretasi,  dan  kehilangan  informasi  klinis. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem peringatan dini sebagai alat  bantu  medis  yang  mampu  mendiagnosis  rekaman  ECG menggunakan  satu  sadapan.  Sistem  didesain  menjadi  lima tahapan, yaitu akuisisi rekaman ECG, praproses, ekstraksi fitur, seleksi fitur, dan proses klasifikasi. Fitur set yang diperoleh dari rekaman  ECG  berupa  variabel-variabel  yang  diperoleh  dari domain  waktu,  domain  frekuensi,  dan  analisis  nonlinear. Pengujian menunjukkan metode AdaBoost memiliki nilai kinerja paling tinggi dibandingkan dengan SVM, k-NN , dan NN. Metode AdaBoost  secara  berurutan  memiliki  kinerja  classification accuracy,  F1  score,  precision,  recall,  sensitivity,  dan  specificity sebesar 90,1%, 90,1%, 90,3%, 90,1%, 86,9%, dan 93,3%.
Kata Kunci— Rekaman ECG, Gangguan Tidur, SVM, AdaBoost, Mesin Pembelajaran.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  gaya  hidup  menuntut  setiap orang  untuk  bekerja  keras  dan  tanpa  batas  waktu.  Kesibukan menjadikan setiap orang lalai dalam menjaga tubuh tetap sehat. Dampak  jangka  panjangnya  adalah  potensi  mengalami  ber- bagai penyakit,  salah  satunya  gangguan  tidur.  Kesulitan  tidur terkadang  membuat  frustrasi  dan  melelahkan.  Kondisi  ini menyebabkan  kualitas  hidup  terganggu  dan  dapat  berakibat pada  kematian  jika  tidak  ditangani  secara  serius.  Penelitian menyebutkan bahwa gejala gangguan tidur dapat menyebabkan kenaikan  berat  badan,  kecelakaan  kerja,  kecelakaan  saat berkendara,  penurunan  daya  ingat,  depresi,  stress,  dan  gang- guan  jantung  serius  yang  berakibat  pada  kematian  [1].  Pada beberapa kasus, gangguan tidur juga berpengaruh pada tekanan darah  yang  tinggi,  strok  pada  otak,  dan  gangguan  pada  ritme jantung  [2].  Gangguan  tidur  ada  beberapa  jenis,  di  antaranya insomnia ,  sleep  apnea (SA) ,  restless  legs  syndrome, dan narkolepsi [3],  [4].  Gangguan  tidur  yang  umum  dikenal  dan banyak  dialami  sebagian  orang  adalah  SA.  Berdasarkan diagnosisnya,  penyakit  SA  dikategorikan  menjadi  tiga,  yaitu Obstructive Sleep Apnea (OSA) , Central Sleep Apnea (CSA), dan Mixed Sleep Apnea (MSA). Kategori-kategori SA ini dapat diketahui  dengan  memperhatikan  frekuensi  kemunculan  dari Apnea/Hypopnea  Index (AHI)  per  jam.  Kriteria  skor  AHI berdasarkan  standar  adalah  klasifikasi  AHI  <  5  diindikasikan sebagai  kondisi  OSA  normal,  AHI  antara  5-14  sebagai  OSA kategori  ringan,  AHI  antara  15-30  sebagai  OSA  kategori sedang,  dan  AHI  >  30  diklasifikasikan  sebagai  OSA  dengan kategori parah  [5].  Prevalensi OSA diperkirakan  sebesar 9%- 24% dari jumlah populasi dan sebanyak 90% tidak terdiagnosis
1 Departemen  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknologi Elektro dan Informatika  Cerdas,    Institut    Teknologi    Sepuluh    Nopember,    Jl. Raya  ITS, Sukolilo,  Surabaya  60111,  INDONESIA (tlp/fax.:  031- 5947302; email: imanfahruzi.17071@mhs.ee.its.ac.id; ketut@ee.its.ac.id; hery@ee.its.ac.id)
2 Departemen  Teknik  Komputer,  Fakultas  Teknologi Elektro dan Informatika  Cerdas,    Institut    Teknologi    Sepuluh    Nopember,    Jl. Raya  ITS, Sukolilo,  Surabaya  60111,  INDONESIA (tlp/fax.:  031- 5922936;  email: ketut@ee.its.ac.id; hery@ee.its.ac.id)
3 Program  Studi  Teknik    Elektronika,    Jurusan  Teknik  Elektro, Politeknik Negeri Batam,  Jl.  Ahmad Yani, Batam Center,  Batam 29461, INDONESIA  (tlp/fax.:
0778-463620;
email: iman@polibatam.ac.id)
[6].  Tidak  teridentifikasinya  penderita  OSA  dalam  jangka panjang akan berdampak pada risiko implikasi penyakit serius.
Polysomnography (PSG)  merupakan  metode  standar  bagi tenaga  medis  untuk  merekam  aktivitas  listrik  jantung  pada bagian  tubuh.  PSG  umumnya  menggunakan  lebih  dari  dua belas sensor [7], di antaranya sensor electrocardiogram (ECG) untuk  merekam  aktivitas  listrik  pada  bagian  jantung  [8],  [9], sensor electroencephalogram (EEG) untuk merekam aktivitas listrik  pada  bagian  otak  [10]-[12],  dan  sensor  yang  merekam kandungan  SpO2  pada  darah  [13].  Penggunaan  PSG  pada dasarnya  memiliki  beberapa  kekurangan,  di  antaranya  kom- pleksitas dan kerumitan saat perekaman data karena banyaknya sensor yang digunakan. Ini menyebabkan komputasi yang lama, biaya mahal, kebutuhan akan keahlian dan keterampilan khusus, serta  ketidaknyamanan  pasien  saat  perekaman  data  karena faktor lingkungan  pada kondisi  tertentu.  Kekurangan  tersebut pada  akhirnya  berdampak  pada  data  yang  hendak  dianalisis, bahkan memungkinkan terjadinya kesalahan diagnosis karena adanya potensi kehilangan atau kerusakan informasi klinis.
Pada  beberapa  penelitian,  secara  garis  besar  ada  lima tahapan untuk mendeteksi gangguan tidur. Tahap akuisisi data bertujuan  untuk  mendapatkan  data  pengujian  yang  sesuai dengan kebutuhan penelitian. Data ECG umumnya berdurasi 7- 8 jam untuk setiap pasien. Durasi yang lama akan sangat sulit dianalisis karena kompleksitas rekaman, banyaknya derau, dan adanya  kemungkinan  indikasi  penyakit  jantung  lainnya.  Oleh karena  itu,  diperlukan  proses  pemotongan  data  ECG  untuk mendapatkan  hasil  analisis  yang  lebih  akurat.  Proses pemotongan  ini  dilakukan  berdasarkan  hasil  evaluasi  tenaga medis  dari  rumah  sakit  yang  mampu  menunjukkan  adanya hubungan  antara  rekaman  ECG  dan  pola  sinyal  untuk  pasien yang  mengalami  gangguan  tidur.  Salah  satu  penelitian menggunakan  rekaman  ECG  dengan  durasi  30  detik  dan  1 menit  pada  dua dataset ,  yaitu UCD  database dan physionet database [14].  Tahapan  berikutnya  adalah  praproses  dengan tujuan  untuk  mengurangi  gangguan  derau.  Derau  dapat diperoleh dari berbagai sumber, di antaranya derau dari sumber listrik,  derau  dari  peralatan  medis,  dan  derau  saat  perekaman ECG akibat adanya gerakan atau kontraksi otot pasien. Derau tersebut  dapat  dikurangi  dengan  melakukan  penapisan. Penapisan yang dilakukan menggunakan pendekatan Undecimated  Wavelet  Transform (UWT)  sangat  membantu mengurangi  fluktuasi  sinyal  ECG-apnea  [15].  Penelitian lainnya  menggunakan  pendekatan WA  detrend dengan  fungsi dekomposisi  Daubechies  6  untuk  menghilangkan  derau baseline wander [16]. Selanjutnya adalah tahap ekstraksi fitur dengan  tujuan  mendapatkan  nilai-nilai  fitur  sesuai  dengan karakteristik  sinyal  ECG.  Nilai  fitur  terdiri  atas  kumpulan vektor yang mewakili fitur-fitur yang dianalisis. Metode yang paling banyak digunakan untuk mengekstraksi informasi pada rekaman  ECG  adalah  berdasarkan  nilai  fitur  yang  diperoleh dari Heart  Rate  Variability (HRV)  pada  domain  waktu  dan frekuensi  [17]-[19].  Pada  beberapa  kasus,  penelitian  lainnya menggunakan  karakteristik  gelombang  ECG  untuk  men- dapatkan  nilai  fitur,  seperti  QRS  morfologi  dan  amplitudo gelombang T [20], amplitudo gelombang S [21], dan amplitudo gelombang R [22], [23].
Keberhasilan  suatu  proses  klasifikasi  pada  sinyal  ECG sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor, di antaranya akurasi metode dalam mendeteksi gelombang R. Pengaruh  derau dan perubahan morfologi akibat kompleksitas rekaman ECG akan mempersulit  penentuan  posisi  gelombang  R  secara  tepat, bahkan  pada  beberapa  kasus  bentuk  gelombang  R  tidak sempurna  dan  terbalik.  Oleh  karena  itu,  penelitian  mengenai deteksi  QRS  kompleks  akan  sangat  menentukan  ketelitian proses  perhitungan  nilai  variabel  HRV.  Salah  satu  penelitian dengan  kinerja  yang  baik  dalam  mendeteksi  QRS  kompleks menggunakan  kombinasi  metode wavelet  transform,  Hilbert transform , dan adaptive  thresholding [23].  Proses  berikutnya adalah seleksi fitur. Proses seleksi ini bertujuan mendapatkan nilai  fitur  paling  dominan  di  antara  sekian  banyak  fitur  yang didapat  dan  menghilangkan  fitur-fitur  yang  tidak  relevan dengan  pola  sinyal  yang  akan  dianalisis.  Tahapan  terakhir adalah proses klasifikasi gangguan tidur menjadi dua kategori, yaitu apnea dan nonapnea.
Oleh  karena  itu,  analisis  sinyal  ECG  dengan  banyak  fitur menggunakan  seleksi  fitur ReliefF dan  metode  klasifikasi
Adaptive Boosting ( AdaBoost ) diharapkan mampu meningkatkan  kinerja  klasifikasi  dua  kelas,  yaitu  apnea  dan nonapnea.  Selain  itu,  makalah  ini  diharapkan  mampu mengatasi  masalah  dan  kekurangan  dari  peralatan  PSG, sehingga  membantu  memberikan  pertimbangan  dalam pengambilan  keputusan  medis  melalui  pengukuran,  analisis, dan  diagnosis  pola  sinyal  ECG  satu  sadapan  pada  penderita gangguan  tidur.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah  1) pengembangan Home Sleep Care (HSC) untuk deteksi otomatis gangguan tidur menggunakan rekaman ECG satu sadapan; 2) penerapan  metode  seleksi  fitur  yang  tepat  yang  mampu mengevaluasi  fitur-fitur  nonlinear  dan  tidak  relevan berdasarkan HRV untuk mengurangi kompleksitas komputasi; dan  3)  penerapan  metode  klasifikasi  yang  menghasilkan akurasi  tinggi  sehingga  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan tenaga medis untuk menganalisis dan mengdiagnosis penderita gangguan  tidur  dan  melakukan  tindakan  lanjutan  yang diperlukan.

## II. M ETODOLOGI DAN K ARAKTERISTIK D ATA
Pada  makalah  ini,  metode  pendeteksian  gangguan  tidur secara  otomatis  diuraikan  seperti  pada  Gbr.  1.  Metode  yang diusulkan terdiri atas dua tahap utama. Tahap pertama adalah mengidentifikasi  dan  mengurangi  derau  menggunakan WA detrend yang  memanfaatkan  kelebihan  transformasi wavelet dalam  setiap  detail  sinyal  pada  rekaman  ECG  satu  sadapan. Sinyal  ECG  diekstraksi  menggunakan  metode  analisis berdasarkan  domain  waktu,  domain  frekuensi,  dan  analisis nonlinear.  Selanjutnya,  fitur  dominan  dipilih  berdasarkan proses  seleksi  menggunakan  pendekatan  algoritme ReliefF . Pada  tahap  kedua,  hasil  klasifikasi  didapat  dengan  pengujian dataset menggunakan teknik uji validasi k-fold cross validation dengan  membagi  menjadi  10 fold .  Metode  yang  digunakan untuk proses klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM) sigmoid, SVM polinomial , SVM linear, SVM ( Radial  Basis Function ) RBF , k-NN, Neural Network (NN), dan AdaBoost.
A. Karakteristik Dataset ECG-Apnea
Makalah  ini  menggunakan dataset yang  bersumber  dari physionet ECG-apnea database [24]. Data ECG diakuisisi pada frekuensi  100  Hz  dengan  resolusi  12  bit  menggunakan  satu
sadapan ( lead II). Data ECG memiliki durasi antara 7 sampai 10 jam dan diberi indeks rekaman a01-a20, b01-b05, dan c01- c10. Setiap rekaman sudah diberi label apnea (A) dan normal (N)  setiap  menitnya.  Pemberian  label  ini  dilakukan  dokter spesialis  sesuai  dengan  standar  yang  dikeluarkan  oleh American Academy of Sleep Medicine [25]. Karakteristik data ECG  yang  digunakan  untuk  pengujian  adalah  294  rekaman yang berdurasi ±16 menit dan memiliki tujuh belas fitur. Fitur- fitur ini diperoleh dari proses ekstraksi menggunakan beberapa metode,  di  antaranya  hasil  perhitungan  nilai  variabel  RR interval  antara  satu  puncak  R  dengan  puncak  R  yang  lain, metode Fast Fourier Transform (FFT), metode Autoregressive Spectral  Analysis (ARSA),  metode poincare  plot ,  metode analisis nonlinear Detrended Fluctuation Analysis (DFA), dan perhitungan  dari  morfologi  QRS  kompleks.  Gbr.  2(a) menujukkan  hasil  akuisisi  data  ECG-apnea  untuk  kategori nonapnea yang direkam pada lima pasien, sedangkan Gbr. 2(b) menunjukkan  hasil  akusisi  data  ECG-apnea  untuk  kategori apnea  pada  lima  pasien.  Rekaman  ECG  untuk  setiap  pasien memiliki morfologi yang sama, walaupun pada kasus tertentu bentuknya terbalik. Perbedaannya adalah adanya variasi tinggi
Gbr. 1 Diagram blok algoritme klasifikasi gangguan tidur.
Gbr. 2 Representasi rekaman ECG-apnea dengan durasi 1 menit, (a) rekaman ECG nonapnea; (b) rekaman ECG apnea.
Gbr. 3 Detail gelombang P, QRS kompleks, dan gelombang T.
(a) (b)
dan  lebar  amplitudonya  serta  sempit  dan  lebarnya  area  QRS kompleks.

## B. Praproses Rekaman ECG Satu Sadapan
Praproses  memiliki  peran  penting  untuk  mendapatkan akurasi  yang  tinggi  dalam  mendeteksi  gelombang  R  tanpa dipengaruhi  oleh  berbagai  macam  derau.  Secara  matematis, sinyal  ECG y[n] didefinisikan  dengan  mengacu  pada  (1). Variabel s[n] merupakan  representasi  sinyal  ECG  dan w[n] merupakan  nilai  yang  diperoleh  dari  keseluruhan  derau  yang menginterferens  sinyal  ECG,  sedangkan α adalah  parameter pelemahan sinyal.
𝑦[𝑛] = 𝛼 𝑠[𝑛] + 𝑤[𝑛] . (1)
Secara keseluruhan, QRS kompleks adalah gelombang yang bentuknya  tidak  berubah  walaupun  banyak  derau  yang memengaruhinya. Rentang frekuensi gelombang QRS antara 5 sampai  25  Hz  [26],  sedangkan  gelombang  lainnya  memiliki rentang frekuensi di bawah rentang frekuensi gelombang QRS. Pada Gbr. 3 ditunjukkan sinyal ECG dengan morfologi lengkap, yaitu gelombang P, QRS, dan T.
Penelitian  mengenai  penapisan  di  antaranya  menggunakan self-convolution window pada Hamming window pada puncak gelombang  berukuran  kecil  dengan  akurasi  nilai  kesalahan 0,117% [27]. Penelitian lainnya menggunakan teknik discrete
wavelet  transform untuk  meningkatkan  kualitas  sinyal  ECG dari  pengaruh  derau,  sehingga  meningkatkan  akurasi  deteksi QRS  sebesar  99,71%  [28].  Penapisan  pada  makalah  ini menggunakan UWT untuk mengurai derau dan menggunakan pendekatan skema WA detrend dengan pengaturan Daubechies pada level 6 untuk mengurangi baseline wander [29]. Gbr. 4(a) menunjukkan rekaman ECG asli dengan indikasi apnea sebe- lum  dilakukan  praproses,  sedangkan  Gbr.  4(b)  menunjukkan rekaman ECG setelah praproses. Hasil rekaman ECG menun- jukkan  adanya  perbaikan  pada  kualitas  sinyal  ECG,  karena derau berkurang dan sinyal lebih stabil serta tidak berfluktuasi.

## C. Ekstraksi Fitur
Pada bagian ini dijelaskan beberapa metode ekstraksi untuk mendapatkan  nilai  fitur  pada  rekaman  ECG-apnea  meng- gunakan beberapa pendekatan.
1)  Analisis HRV Berdasarkan RR Interval: Perubahan pada nilai  HRV  menunjukkan  adanya  variasi  waktu  antara  puncak gelombang pada  sinyal  ECG.  Perubahan ini mengindikasikan adanya  informasi  klinis  yang  dapat  diukur,  dinterpretasikan, dan disesuaikan dengan standar pengukuran atau anotasi yang telah  diverifikasi  oleh  tenaga  medis  atau  dokter,  sehingga mengurangi  kesalahan  diagnosis  atau  dalam  membuat kesimpulan.  HRV  menjadi  rujukan  yang  baku  dalam  men-
(a) (b)
Gbr. 4 Rekaman ECG pasien1 dan pasien2, (a) sebelum praproses, (b) setelah praproses.
jelaskan  perbedaan  antara  puncak  R  yang  berdekatan  pada interval tertentu. Perbedaan tersebut di antaranya adalah variasi panjang  gelombang,  variasi RR  interval ,  variasi  puncak gelombang P, gelombang QRS, dan gelombang T.
2)  Pengukuran HRV pada Domain Waktu: Perubahan yang terjadi  pada  aktivitas  jantung  secara  langsung  berpengaruh pada  variasi  amplitudo  dan  lebar  pada  QRS  kompleks  detak jantung.  Selanjutnya,  setiap  perubahan  pada  detak  jantung dapat  diperoleh  nilai  kuantifikasinya  untuk  mengetahui infomasi klinis yang lebih mendalam saat diagnosis. Salah satu pendekatan  kuantifikasi  detak  jantung  dapat  menggunakan domain waktu. Pendekatan ini menghasilkan rekaman interval gelombang  R  yang  saling  berdekatan  untuk  mengetahui rekaman ECG merupakan rekaman normal atau tidak normal. Di antara parameter pada domain waktu yang sering digunakan adalah RR mean (milidetik), RR std (milidetik), heart rate ( beat per  menit),  RMSSD (milidetik),  dan  TINN  (milidetik)  [30]. Selain  itu,  karakteristik  QRS  kompleks  berupa beats,  qrs amplitude  mean,  qrs  amplitude  standard  deviation  (std),  qrs width mean, dan qrs width std .
3)  Pengukuran HRV pada Domain Frekuensi: Pengukuran HRV  dengan  menganalisis  variasi  spektral  merupakan pendekatan  pada  domain  frekuensi. Power  Spectral  Density (PSD) adalah pengetahuan mendasar mengenai distribusi PSD sebagai  fungsi  frekuensi.  FFT  dan autoregressive  transform (AR)  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengetahui karakteristik ECG berdasarkan spektum frekuensi pada setiap komponen  frekuensi  rendah  dan  frekuensi  tinggi.  Di  antara spektral  komponen  frekuensi  adalah Very  Large  Frequency (VLF), Large Frequency (LF) , dan High Frequency (HF) [30].
4)  Analisis Nonlinear: HRV yang tidak beraturan memiliki korelasi  dengan  variasi  terhadap  panjang  gelombang  yang dianalisis.  Kompleksitas  variabel  elektrofisiologis  menjadi informasi berharga untuk  menginterpretasikan perilaku HRV. Di  antara  pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengukur  sifat invariant sinyal  ECG  pada  durasi  tertentu  adalah  pendekatan poincare  plot,  Lyapunov  exponents,  detrended  fluctuation analysis , dan Kolmogonov entropy [30].

## D. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  adalah  teknik  untuk  mengurangi  dimensi  dari sekian banyak fitur yang akan digunakan. Pengurangan dimensi ini  bertujuan  menghilangkan  bagian-bagian  fitur  yang  tidak penting dan berulang pada sekumpulan fitur yang sangat besar. Oleh karena itu, untuk mendapatkan fitur-fitur yang memiliki peran penting dan berkaitan erat dengan karakteristik gangguan tidur,  diperlukan  teknik  untuk  menyeleksi  fitur-fitur  tersebut. Proses  seleksi  ini  harus  memperhatikan  metode  yang digunakan  agar  tidak  menghilangkan  informasi  klinis  yang akan sangat berpengaruh dalam mendiagnosis gangguan tidur. Pada  makalah ini, dengan  jumlah rekaman  sebanyak  294 dan 17  fitur,  diperlukan  metode  seleksi  yang  mampu  menyeleksi sesuai dengan karakteristik sinyal  gangguan  tidur, baik untuk sinyal apnea maupun untuk sinyal nonapnea. Salah satu metode untuk  seleksi  fitur  yang  digunakan  pada  pengujian  adalah ReliefF [31]. Metode ReliefF merupakan salah satu pendekatan
yang cocok untuk klasifikasi dua kelas atau lebih. ReliefF juga sangat  kuat  dalam  menangani invariant dataset dan dataset yang  tidak  lengkap.  Perhitungan  jarak  antara  kelas  untuk menemukan  tetangga  terdekat  dilakukan  dengan  menghitung jumlah  total  atas  semua  atribut  berdasarkan Manhattan distance .

## E. Proses Klasifikasi Gangguan Tidur
Proses klasifikasi pada makalah ini menggunakan beberapa metode,  di  antaranya  metode  klasifikasi  SVM  dengan  empat tipe kernel, yaitu linear, polinomial, RBF, dan sigmoid . Metode lainnya yang diuji adalah k-NN , NN, dan AdaBoost .
1)  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM): Proses klasifikasi  menggunakan  mesin  pembelajaran  SVM  pada dasarnya adalah menggabungkan ruang fitur berdasarkan jenis kernel dan  pengklasifikasiannya  menggunakan  pendekatan hyperplane .  Sebuah hyperplane terbaik  pada dasarnya memiliki  perbedaan  margin  antara  dua  kelas  yang  diujikan. Ketepatan  dalam  pemilihan kernel akan  menyebabkan terwakilinya  data  dalam  ruang  fitur,  sehingga  mengurangi risiko kesalahan dalam proses klasifikasi. Oleh karena dataset memiliki  dua  kelas,  yaitu  apnea  dan  nonapnea,  maka pendekatan  SVM  dapat  digunakan  secara  optimal  untuk memisahkan  kelas  yang  satu  dengan  kelas  yang  lainnya. Metode kernel melakukan  pemetaan  data  dari input  space ke feature  space ,  sehingga  penggunaan kernel memungkinkan pemisahan  kelas  dilakukan  dengan  sangat  baik  pada feature space , yang sebelumnya pada input space tidak dapat dilakukan pemisahan  secara  linear.  Proses  transformasi  untuk  data nonlinear  menghasilkan  beberapa  jenis kernel ,  di  antaranya adalah kernel linear yang mengacu pada (2), kernel polinomial yang mengacu pada (3), kernel RBF seperti pada (4), dan kernel sigmoid seperti ditunjukkan pada (5).
𝐾(𝑥, 𝑢) = 𝑥 𝑇 . 𝑢 (2)
𝐾(𝑥, 𝑢) = (𝑎𝑥 𝑇 . 𝑢 + 𝑐) 𝑇 , 𝑞 > 0 (3)
𝐾(𝑥, 𝑢) = 𝑒𝑥𝑝(− ‖𝑥−𝑢‖2  2 ) (4)
𝐾(𝑥, 𝑢) = 𝑡𝑎𝑛ℎ (  𝑥 2 𝑢 + 𝑦) (5)
2)  Metode Nonparametrik k-NN: Metode k-NN merupakan metode klasifikasi yang sederhana tetapi memiliki kemampuan yang sangat baik dalam beberapa kasus praktis. Metode k-NN dengan kemampuannya tidak mensyaratkan sebaran data, baik sebaran normal maupun tidak normal. Sebaran data ini menjadi penting  karena  secara  nyata  seringkali  ditemui  adanya ketidakseimbangan dataset yang  diuji,  sehingga  mengurangi kinerja  metode  klasifikasi.  Pada  kasus  klasifikasi  biasanya diukur kedekatan antar anggota kelompok dengan ukuran jarak terdekat  atau distance  function ,  di  antaranya  penghitungan jarak berdasarkan fungsi Euclidean ( Euclidean distance ) yang mengacu pada (6), Manhattan distance yang ditunjukkan pada (7),  dan Minkowski  distance seperti  pada  (8).  Sementara  itu, pada  kasus  yang  lain,  jika dataset memiliki  data  yang  tidak linear, maka pendekatan Hamming distance ,  seperti pada  (9), sangat diperlukan.
𝑑(𝑦, 𝑥) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (6)
𝑑(𝑦, 𝑥) = ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑘 𝑖=1 (7)
𝑑(𝑦, 𝑥) = (∑ (|𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 |) 𝑞 𝑘 𝑖=1 ) 1/𝑞 (8)
dan x = y  d = 0; x  y  1 𝑑 𝐻 = ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑘 𝑖=1 (9)
3)  Metode  Neural  Network  (NN): Penggunaan machine learning untuk  klasifikasi  sangat  bergantung  pada  kebera- gaman  pola  yang  akan  diklasifikasikan.  Untuk  mendapatkan pola  yang  sesuai  dengan  dua  kelas  yang  dikelompokkan, makalah ini menggunakan salah satu Artificial Neural Network (ANN)  dengan  arsitektur  sederhana,  yaitu  mengunakan Multilayer  Perceptron (MLP).  MLP  merupakan  bagian  dari feedforward ANN yang menggunakan fungsi aktivasi nonlinear. Secara  umum,  arsitektur  ANN  memiliki  tiga  lapisan,  yaitu input  layer , hidden  layer ,  dan output  layer . Input  layer dinyatakan dalam vektor P dengan L baris, yang diekspresikan sebagai p 1 , p 2 , …, p R . Setiap input layer memiliki bobot w 1,1 , w 2,1… , ws 1, L dalam bentuk matrik W 1 , dengan S 1 adalah jumlah neuron.
4)  Metode AdaBoost: AdaBoost bekerja berdasarkan teknik ensemble .  Metode ensemble adalah  sebuah  teknik  yang digunakan  untuk  mendapatkan  model  terbaik  dengan  cara menggabungkan beberapa metode yang memiliki model yang akurasinya rendah. Model AdaBoost merupakan pilihan terbaik untuk  mengklasifikasikan  dua  kelas  berdasarkan  pendekatan decision  tree .  Oleh  karena  itu,  pendekatan  yang  digunakan adalah model AdaBoostM1 . Berikut ini tahapan-tahapan yang dilakukan oleh model AdaBoostM1 .
1. AdaBoostM1 menandai  setiap  sampel  dengan  bobot  ( xi ) yang sama, sehingga distribusinya seragam, dengan bobot awal xi = 1/n ; n adalah jumlah sampel.
2. Selanjutnya, AdaBoostM1 memilih  salah  satu subset dari distribusi  yang  ada  dan  mengujinya  menggunakan week learners (sebuah  skema decision  tree singkat  dan sederhana), sehingga dihasilkan hipotesis ( ht ).
3. Selanjutnya, ht ini  hanya  terdiri  atas  dua  kemungkinan output dari setiap input yang diterima, yaitu output +1 atau -1 untuk setiap kelas.
4. Menghitung error (  t ) untuk  setiap ht ,  dengan  mengacu pada (10).
 𝑡 = ∑ 𝐷 𝑡 (𝑖) (𝑖:ℎ 𝑡 (𝑥 𝑖 )  𝑦 𝑖 ) (10)
5. Selanjutnya,  dipilih ht yang  memiliki  𝑡 paling  rendah, dengan  syarat  nilai  𝑡 harus  kurang  dari  ½,  sehingga syaratnya mengacu pada (11).
 𝑡 =  𝑡 (1 −  𝑡) ⁄ (11)
6. Proses  berikutnya  adalah  jika  sampel  terdeteksi  benar, maka  bobot  sampel  akan  berkurang  dan  akan  bertambah jika ada kesalahan klasifikasi.
Gbr. 5 Sebaran beats berdasarkan HRV dengan indikasi apnea.
Gbr. 6 Sebaran QRS amplitude berdasarkan HRV dengan indikasi apnea.
7. Pada  akhirnya, AdaBoostM1 memilih  bobot  paling  besar dari beberapa pengklasifikasian dan merupakan keputusan terbaik yang dipilih.

## III. H ASIL P ENGUJIAN
Hasil  ekstraksi  fitur  pada  sepuluh  rekaman  ECG  dengan indikasi apnea akan diuraikan pada bagian ini. Nilai rerata fitur untuk  karateristik  QRS  kompleks  secara  berurutan  adalah untuk fitur beat sebesar 950,3 , qrs amplitude mean sebesar 1,6 , qrs  amplitude standard  deviation  (std) sebesar  0,8 ,  qrs  width mean sebesar  99,3,  dan qrs  width  std sebesar  58,4. Karakteristik morfologi QRS kompleks dengan sebaran beats ditunjukkan pada Gbr. 5, dengan nilai rerata dan standar deviasi sebesar 950,3 ±31,9.
Gbr. 6 menunjukkan sebaran amplitude mean untuk indikasi apnea  dengan  nilai  bervariasi  mulai  dari  600  mV  sampai dengan  3.500  mV,  dengan  rerata  dan  standar  deviasi  adalah 1,6±1,0. Dengan karakteristik tersebut, QRS kompleks dengan indikasi  apnea  memiliki  sebaran  amplitudo  dengan  distribusi normal  karena  nilai  deviasinya  mendekati  nilai  rerata. Sementara  itu,  Gbr.  7  merupakan  sebaran QRS  width  mean dengan  indikasi  apnea  memiliki  rerata  dan  standar  deviasi 99,3±27,5  dan  sebaran QRS  width  std memiliki  rerata  dan standar deviasi 58,4±23,9.
Hasil pengujian pada sepuluh rekaman ECG dengan indikasi nonapnea  menunjukkan  perbedaan  nilai  fitur.  Karakteristik QRS kompleks menunjukkan sebaran beats dengan rerata dan
standar  deviasi  1.255,3±144,5,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gbr. 5. Selain itu, rekaman ECG dengan indikasi nonapnea juga memiliki sebaran rerata dan standar deviasi berurutan, seperti QRS amplitude mean adalah 2,4±0,8, QRS amplitude std adalah 0,7±0,5, QRS width mean adalah 94,1±12,2 dan QRS width std adalah 29,2±4,5. Gbr. 8 menunjukkan sebaran QRS amplitude mean untuk  indikasi nonapnea  dengan  nilai  bervariasi  mulai dari  1.000mV  sampai  dengan  3.100  mV,  dengan  rerata  dan standar deviasi adalah 2,4±0,8.
Sebaran QRS  width  mean dengan  indikasi  nonapnea memiliki rerata dan standar deviasi 94,1±12,2 dan sebaran QRS width std memiliki rerata dan standar deviasi 29,2±4,5. Gbr. 9 menunjukkan  sebaran  QRS width  mean dengan  indikasi nonapnea.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa rekaman ECG dengan indikasi  nonapnea  memiliki  karakteristik  berbeda  dibanding- kan  dengan  rekaman  ECG  dengan  indikasi  apnea.  Secara umum,  fitur beats dan QRS amplitude  mean rekaman  ECG dengan  indikasi  nonapnea  memiliki  sebaran  rerata  nilai  fitur lebih  tinggi,  sedangkan  fitur QRS  width  mean- nya  memiliki sebaran rerata lebih rendah.

## IV. P EMBAHASAN H ASIL P ENGUJIAN
Pada bagian ini, dijelaskan temuan-temuan dan pembahasan saat dilakukan beberapa skenario untuk mendapatkan perkiraan
dan  peningkatan  akurasi  pada  beberapa  metode  klasifikasi. Sebanyak tujuh metode klasifikasi digunakan untuk mendapat- kan  akurasi  terbaik  dengan  mengimplementasikan  fitur-fitur yang  sesuai  dengan  karakteristik  sinyal  ECG-apnea  berdasar- kan nilai fitur dominan yang terseleksi. Metode yang pertama diuji adalah metode SVM dengan beberapa kernel , yaitu kernel RBF ,  kernel  sigmoid,  kernel polinomial, dan kernel linear. Metode  berikutnya  adalah k-NN ,  NN, dan AdaBoost .  Untuk mengetahui peningkatan kinerja pada masing-masing metode, digunakan  beberapa  parameter,  yaitu area  under  the  ROC Curve (AUC), Classification  Accuracy (CA), F1  score , precision (P), recall (R), sensitivity (Se), dan specificity (Sp). Berdasarkan  hasil  pengujian,  seperti  pada  Gbr.  10,  tampak metode AdaBoost memiliki  nilai  kinerja  paling  tinggi  untuk semua  parameter,  yaitu  CA, F1  score , precision , recall , sensitivity ,  dan specificity secara  berurutan  adalah  90,1%, 90,1%,  90,3%,  90,1%,  86,9%,  dan  93,3%,  sedangkan  AUC dengan nilai tertinggi diperoleh metode NN, yaitu 90,9%. Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa AdaBoost mampu  menghasil- kan  kinerja  yang  optimal  dibandingkan  metode  lainnya. Kemampuan tersebut salah satunya disebabkan karena metode ini  melakukan  koreksi  hasil  prediksi  pada  setiap  proses pelatihan dan dilakukan berulang sampai diperoleh hasil yang paling tinggi.
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  I,    dengan  akurasi sebesar  90,1%,  metode AdaBoost memiliki  kemampuan mengklasifikasikan  secara  tepat  sebanyak  265  rekaman  dari keseluruhan 294 rekaman. Dengan kata lain, metode klasifikasi AdaBoost mampu secara tepat mendeteksi 126 rekaman apnea
Gbr. 7 Sebaran QRS width berdasarkan HRV dengan indikasi apnea.
Gbr. 8 Sebaran QRS amplitude berdasarkan HRV dengan indikasi nonapnea.
Gbr. 9 Sebaran QRS width berdasarkan HRV dengan indikasi nonapnea.
T ABEL I E VALUASI K INERJA M ETODE K LASIFIKASI No Metode TP TN FP FN 1 SVM linear 105 122 40 27 2 SVM polinomial 93 137 52 12 3 SVM RBF 109 126 36 23 4 SVM sigmoid 98 123 47 26 5 k-NN 115 106 30 43 6 NN 112 125 33 24 7 AdaBoost 126 139 19 10
dari keseluruhan 145 rekaman apnea dan mampu secara tepat mendeteksi  139  rekaman  nonapnea  dari  keseluruhan  149 rekaman  nonapnea.  Metode AdaBoost juga  memiliki  ukuran sensitivitas  yang  tinggi,  yaitu  86,9%,  dibandingkan  dengan metode  lainnya.  Sensitivitas  ini  menunjukkan  kemampuan metode mengklasifikasikan apnea secara tepat, yaitu dideteksi apnea sebanyak 126 rekaman ( true positive rate/ TP) dari 145 rekaman  apnea.  Selain  itu,  ukuran  parameter specificity menunjukkan nilai yang sangat tinggi, yaitu sebesar 93,3%. Hal ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  memiliki  kemampuan untuk mendeteksi 139 rekaman nonapnea secara tepat pada 149 rekaman nonapnea ( true negative rate/ TN ) .
Dari  pengujian  mesin  pembelajaran  SVM  menggunakan empat kernel ,  hasil  klasifikasi  paling  tinggi  adalah  SVM dengan kernel RBF,  yakni  sebesar  79,9%.  Ukuran  kinerja akurasi  ini  menunjukkan  bahwa  SVM  dengan kernel RBF mampu mengklasifikasikan 235 rekaman apnea dan nonapnea secara  tepat  dari  total  294  rekaman. Kernel RBF  mendeteksi 109  rekaman  apnea  dari  keseluruhan  145  rekaman  dan mendeteksi  secara  tepat  126  rekaman  nonapnea  dari keseluruhan 149 rekaman. Metode k-NN memiliki kemampuan dengan  kinerja  prediksi  dalam  mendeteksi  rekaman  apnea sebanyak  115  dari  keseluruhan  145  rekaman  dan  mendeteksi rekaman  nonapnea  sebanyak  106  dari  keseluruhan  149 rekaman.  Metode    NN,  yang  memiliki  AUC  paling  tinggi, mempunyai kinerja prediksi dalam mendeteksi rekaman apnea sebanyak  112  rekaman  dari  keseluruhan  145  rekaman, sedangkan  kinerja  prediksi  deteksi  rekaman  nonapnea  adalah sebanyak 125 rekaman dari 149 rekaman nonapnea. Nilai AUC yang  tinggi  ini  menunjukkan  kemampuan  algoritme  dalam mendeteksi  rekaman  apnea  dan  nonapnea  secara  tepat  ( true
positive  rate) sebanyak  237  rekaman  dari  total  294  rekaman yang diuji.
Berdasarkan  pengujian,  ada  beberapa  alasan  yang  menye- babkan Adaboost mampu  menghasilkan  akurasi  lebih  baik dibandingkan  metode  lain,  di  antaranya AdaBoost didesain untuk  menyelesaikan  kasus  dengan  dua  kelas. AdaBoost bekerja  berdasarkan  skema decision  tree dan  melakukan pembobotan  pada  setiap  pelatihan.  Hasil  prediksi  yang  salah diberi bobot yang lebih tinggi dan akan dimunculkan kembali dengan  probabilitas  yang  lebih  tinggi.  Demikian  seterusnya, sehingga  diperoleh  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  sebagai keputusan terbaik.

## V. K ESIMPULAN
Makalah ini bertujuan menghasilkan metode klasifikasi yang memiliki  tingkat  akurasi  tinggi.  Selain  itu,  melalui  aplikasi berbasis teknologi kecerdasan buatan dan platform internet of things , setiap orang dapat merekam ECG dan hasilnya dikirim ke  rumah  sakit  untuk  dianalisis  lebih  mendalam  oleh  dokter sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan medis dan tindak lanjutnya. Berdasarkan evaluasi kinerja pada beberapa  metode  klasifikasi,  dapat  diketahui  metode  yang paling baik akurasinya. Dari uji validasi menggunakan teknik k-fold cross validation dengan 10 fold diperoleh akurasi paling baik adalah metode ensemble AdaBoost dengan akurasi 90,1%, selanjutnya k-NN sebesar 75,2%, neural network sebesar 80,6%, SVM dengan kernel linear  dan  SVM  dengan kernel sigmoid masing-masing sebesar 77,2% dan 75,2%, SVM dengan kernel RBF  sebesar  79,9%,  dan  metode  SVM  dengan kernel polinomial memiliki akurasi paling rendah sebesar 78,2%. Oleh
Gbr. 10 Ukuran kinerja beberapa metode klasifikasi.
karena  itu,  hasil  penelitian  ini  akan  sangat  berguna  sebagai dasar  pengambilan  keputusan  bagi  rumah  sakit,  fasilitas kesehatan tingkat pertama, dan dokter.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Kementrian  Riset, Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia (Kemenristekdikti)  atas  dukungan  dan  bantuan  melalui beasiswa Pendidikan Pascasarjana Dalam Negeri (BPPDN) dan Politeknik Negeri Batam atas dukungan dan kesempatan dalam tugas belajar.

## R EFERENSI
[1]  D.W.  Jung,  S.H.  Hwang,  Y.J.  Lee,  D.  Jeong,  dan  K.S.  Park,  “Apnea– Hypopnea  Index  Prediction  Using  Electrocardiogram  Acquired  During the Sleep-Onset Period,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering ,
Vol. 64, No. 2, hal. 295–301, Feb. 2017.
[2]  V.A. Rossi, J.R. Stradling, dan M. Kohler, “Effects of Obstructive Sleep Apnoea on Heart Rhythm,” European Respiratory Journal , Vol. 41, No. 2, hal. 1439–1451, Jun. 2013.
[3]  M.F. AkŞahİn, B. Oltu, dan B.K. Karaca, “Sleep Apnea Detection Using Blood  Pressure  Signal,” 2018  26th  Signal  Processing  and Communications Applications Conference (SIU) , 2018, hal. 1–4.
[4]  M.S.  Wise,  D.L.  Arand,  R.R.  Auger,  S.N.  Brooks,  dan  N.F.  Watson, “Treatment of Narcolepsy and other Hypersomnias of Central Origin,” Sleep , Vol. 30, No. 12, hal. 1712–1727, Des. 2007.
[5]  D.W. Hudgel, “Sleep Apnea Severity Classification — Revisited,” Sleep , Vol. 39, No. 5, hal. 1165–1166, Mei 2016.
[6]  M.  Singh,  P.  Liao,  S.  Kobah,  D.N.  Wijeysundera,  C.  Shapiro,  dan  F. Chung, “Proportion of  Surgical Patients with Undiagnosed Obstructive Sleep Apnoea,” British Journal of Anaesthesia , Vol. 110, No. 4, hal. 629– 636, Apr. 2013.
[7]  M.K. Moridani, M. Heydar, dan S.S.J. Behnam, “A Reliable Algorithm Based on Combination of EMG, ECG and EEG Signals for Sleep Apnea Detection: (A Reliable Algorithm for Sleep Apnea Detection),” 2019 5th Conference  on  Knowledge  Based  Engineering  and  Innovation  (KBEI) , 2019, hal. 256–262.
[8]  A.R.  Hassan  dan  Md.A.  Haque,  “An  Expert  System  for  Automated Identification of Obstructive Sleep Apnea from Single-lead ECG Using Random  Under  Sampling  Boosting,” Neurocomputing ,  Vol.  235,  hal. 122–130, Apr. 2017.
[9]  I.  Fahruzi  dan  S.  Hardiristanto,  “Deteksi  Kelainan  Premature  Atrial Contractions  (PACS)  berbasis  Kombinasi  Baseline  Wander  dan Transformasi Wavelet,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2012, hal. C.1-C.5.
[10]  E.S. Pane, A.D. Wibawa, dan M.H. Purnomo, “Improving the Accuracy of EEG Emotion Recognition by Combining Valence Lateralization and Ensemble Learning with Tuning Parameters,” Cognitive Processing , Vol.
20, No. 4, hal. 405–417, Nov. 2019.
[11]  W. Al-Salman, Y. Li, P. Wen, dan M. Diykh, “An Efficient Approach for EEG Sleep Spindles Detection Based on Fractal Dimension Coupled with Time Frequency Image,” Biomedical Signal Processing and Control , Vol. 41, hal. 210–221, Mar. 2018.
[12]  S. Suprijanto, A. Gareta R., F.K. Masyhuroh, dan S. Maisaroh, “Rancang Bangun  Purwarupa  Perangkat  Wearable  Headset  untuk  Pengukuran Sinyal Listrik pada Otak,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , Vol. 7, No. 3, hal. 344-349, Sep. 2018.
[13]  M. Deviaene, D. Testelmans, B. Buyse, P. Borzée, S.V. Huffel,  dan C. Varon, “Automatic Screening of Sleep Apnea Patients Based on the SpO2 Signal,” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics , Vol. 23, No. 2, hal. 607–617, Mar. 2019.
[14]  A. Zarei dan B.M. Asl, “Automatic Detection of Obstructive Sleep Apnea Using Wavelet Transform and Entropy-Based Features from Single-Lead
ECG Signal,” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics , Vol. 23, No. 3, hal. 1011–1021, Mei 2019.
[15]  V.N.P.  Raj  dan  T.  Venkateswarlu,  “ECG  Signal  Denoising  Using Undecimated  Wavelet  Transform,” 2011  3rd  International  Conference on Electronics Computer Technology , 2011, hal. 94–98.
[16]  I.  Fahruzi,  I.K.  Eddy  Purnama,  H.  Takahashi,  dan  M.H.  Purnomo, “Classification of Sleep Disorder from Single Lead Non-overlapping of ECG-Apnea  based  Non-Linear  Analysis  using  Ensemble  Approach,” 2019  IEEE  10th  International  Conference  on  Awareness  Science  and Technology (iCAST) , 2019, hal. 1–6.
[17]  A.H. Khandoker, M. Palaniswami, dan C.K. Karmakar, “Support Vector Machines  for  Automated  Recognition  of  Obstructive  Sleep  Apnea Syndrome  from  ECG  Recordings,” IEEE  Transactions  on  Information Technology in Biomedicine , Vol. 13, No. 1, hal. 37–48, Jan. 2009.
[18]  M. Bsoul, H. Minn, dan L. Tamil, “Apnea MedAssist: Real-time Sleep Apnea  Monitor  Using  Single-Lead  ECG,” IEEE  Transactions  on Information  Technology  in  Biomedicine ,  Vol.  15,  No.  3,  hal.  416–427, Mei 2011.
[19]  C.  Varon,  A.  Caicedo,  D.  Testelmans,  B.  Buyse,  dan  S.V.  Huffel,  “A Novel  Algorithm  for  the  Automatic  Detection  of  Sleep  Apnea  from Single-Lead ECG,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering , Vol. 62, No. 9, hal. 2269–2278, Sep. 2015.
[20]  T. Penzel, J. McNames, P. de Chazal, B. Raymond, A. Murray,  dan G. Moody,  “Systematic  Comparison  of  Different  Algorithms  for  Apnoea Detection  Based  on  Electrocardiogram  Recordings,” Medical  and Biological Engineering and Computing , Vol. 40, No. 4, hal. 402–407, Jul. 2002.
[21]  J.N. McNames dan A.M. Fraser, “Obstructive Sleep Apnea Classification Based on Spectrogram Patterns in the Electrocardiogram,” Computers in Cardiology 2000. Vol.27 (Cat. 00CH37163) , 2000, hal. 749–752.
[22]  P.  de  Chazal,  C.  Heneghan,  E.  Sheridan,  R.  Reilly,  P.  Nolan,  dan  M. O’Malley, “Automatic Classification of Sleep Apnea Epochs Using the Electrocardiogram,” Computers  in  Cardiology  2000.  Vol.27  (Cat. 00CH37163) , 2000, hal. 745–748.
[23]  P. Sabherwal, M. Agrawal, dan L. Singh, “Automatic Detection of the R Peaks  in  Single-Lead  ECG  Signal,” Circuits,  Systems,  and  Signal Processing , Vol. 36, No. 11, hal. 4637–4652, Nov. 2017.
[24]  T.  Penzel,  G.B.  Moody,  R.G.  Mark,  A.L.  Goldberger,  dan  J.H.  Peter, “The  Apnea-ECG  Database,” Computers  in  Cardiology  2000.  Vol.27 (Cat. 00CH37163) , 2000, hal. 255–258.
[25]  V.K. Kapur, D.H. Auckley, S. Chowdhuri, D.C. Kuhlmann, R. Mehra, K. Ramar,  dan  C.G.  Harrod,  “Clinical  Practice  Guideline  for  Diagnostic Testing  for  Adult  Obstructive  Sleep  Apnea:  An  American  Academy  of Sleep Medicine Clinical Practice Guideline,” Journal  of  Clinical  Sleep Medicine , Vol. 13, No. 3, hal. 479–504, Mar. 2017.
[26]  M.  Elgendi,  B.  Eskofier,  S.  Dokos,  dan  D.  Abbott,  “Revisiting  QRS Detection Methodologies for Portable, Wearable, Battery-Operated, and Wireless  ECG  Systems,” PLoS  ONE ,  Vol.  9,  No.  1,  hal.  e84018,  Jan. 2014.
[27]  A. Kaur, A. Agarwal, R. Agarwal, dan S. Kumar, “A Novel Approach to ECG R-Peak Detection,” Arabian Journal for Science and Engineering , Vol. 44, No. 8, hal. 6679-6691, Okt. 2018.
[28]  S. Sahoo, P. Biswal, T.  Das,  dan S.  Sabut, “De-noising of ECG Signal and QRS Detection Using Hilbert Transform and Adaptive Thresholding,” Procedia Technology , Vol. 25, hal. 68–75, 2016.
[29]  I.  Fahruzi,  I.K.E.  Purnama,  dan  M.H.  Purnomo,  “An  Investigation  of Dynamic Features Influence in ECG-Apnea Using Detrended Fluctuation Analysis,” 2018  International  Conference  on  Intelligent  Autonomous Systems (ICoIAS) , 2018, hal. 23–27.
[30]  F.  Shaffer  dan  J.P.  Ginsberg,  “An  Overview  of  Heart  Rate  Variability Metrics and Norms,” Frontiers in Public Health , Vol. 5, hal. 1-17, Sep. 2017.
[31]  M.  Robnik-Šikonja  dan  I.  Kononenko,  “Theoretical  and  Empirical Analysis of ReliefF and RReliefF,” Machine Learning , Vol. 53,  No. 1, hal. 23–69, Okt. 2003.