## Kompresi Sinyal EKG menggunakan Teknik Parameter Extraction
CINTHIA ALIWARGA 1 , ALOYSIUS ADYA PRAMUDITA 2 , MARIA ANGELA KARTAWIDJAJA 3
1,3 Postgraduate Department of Electrical Engineering, Atma Jaya Catholic University of Indonesia
2 Dept. of Telecommunication Engineering, Telkom University Email : cinthia_aliwarga@yahoo.com
Received 26 Desember 2018 | Revised 9 Januari 2019 | Accepted 24 Maret 2019

## ABSTRAK
Sistem  healthcare  IoT  menyebabkan  peningkatan  trafik  komunikasi  dan  jumlah penyimpanan  data.  Elektrokardiogram  (EKG)  adalah  salah  satu  alat  yang berperan penting dalam healthcare IoT. Pasien yang mengalami kelainan jantung perlu dipantau oleh EKG dalam periode waktu lama sehingga menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar. Kompresi data mampu menjadi solusi masalah di  atas.  Penelitian  ini  melakukan  kompresi  sinyal  EKG  menggunakan  metode parameter  extraction  untuk  satu  siklus  sinyal  dari  dua belas  pasien  yang  dipilih secara  acak.    Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kinerja  kompresi  baik, ditunjukkan oleh nilai Compression Ratio (CR) 6,24 dan Mean Square Error (MSE) 0,0018.
Kata kunci : IoT, EKG, kompresi data, parameter ekstraction.

## ABSTRACT
Healthcare  IoT  causing  higher  data  communication  traffic  and  storage. Electrocardiogram (ECG) is one of the important device in healthcare IoT. Patient whose have heart abnormality needs ECG monitoring for long period of time, this causing a big data size. Data compression become one of the solutions for this problem. This research focused on data compression using parameter extraction method for one cycle ECG signal from twelve patients.This research has a good result with Compression Ratio (CR) 6,24 and Mean Square Error (MSE) 0,0018.
Keywords : IoT, ECG, data compression, parameter extraction

## 1. PENDAHULUAN
Sistem healthcare IoT membuat alat-alat kesehatan terhubung ke jaringan dan internet, alat- alat ini akan melakukan komunikasi data ke jaringan dalam periode waktu tertentu sehingga membuat  peningkatan  trafik  komunikasi.  Data  yang  dikirimkan  oleh  alat-alat  tersebut  juga akan disimpan baik di node perantara maupun di cloud sehingga membuat kebutuhan media penyimpanan  meningkat.  Elektrokardiogram  (EKG)  adalah  alat  yang  digunakan  untuk merekam pola detak jantung, oleh karena itu EKG merupakan salah satu alat yang memiliki peranan penting dalam healthcare IoT. Untuk hasil diagnosis yang baik EKG menggunakan frekuensi sampling  250-500 Hz dengan resolusi 12 bit pada setiap lead, sehingga besar data menjadi 11-22 Mbit/jam/lead (Zigel, Cohen, & Katz, 2000) . Pasien-pasien yang memiliki kelainan  jantung  perlu  dipantau  oleh  EKG  dalam  periode  waktu  yang  lama  sehingga menghasilkan  data  yang  sangat  besar.  Hal  ini  akan  menjadi  penghambat  pengaplikasian healthcare  IoT  pada  alat  EKG.  Semakin  besar  data  maka  trafik  komunikasi  semakin  tinggi sehingga  waktu  pengiriman  data  akan  semakin  lama,  selain  itu  biaya  penyimpanan  yang diperlukan  juga  akan  semakin  mahal.  Kompresi  data  menjadi  salah  satu  alternatif  solusi untuk mengatasi kedua masalah tadi.
Penelitian ini menggunakan teknik kompresi parameter extraction. Sejumlah parameter dari satu siklus denyut jantung dicari melalui proses iterasi dan ditentukan berdasarkan Minimum Mean  Square  Error  (MMSE).  Parameter-parameter  yang  diperoleh  kemudian  disimpan menjadi satu file dan file tersebut yang rencananya akan dikirimkan ke node perantara atau disimpan  di cloud.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  tahap  awal  dan  mempertimbangkan pola  bentuk  EKG  seseorang  umumnya  berulang  selama  periode  waktu  tertentu,  maka penelitian  ini  menggunakan  satu  siklus  jantung  sebagai sample.  Kehandalan  rekonstruksi sinyal  diuji  dengan  pengambilan  data  siklus  jantung  dari record  lain.  Fitur  lain  seperti informasi terkait detak jantung dan deteksi penyakit merupakan pengembangan lanjutan dari penelitian ini.
Untuk  mengetahui  kinerja  kompresi  digunakan  nilai Compression  Ratio  (CR)  dan  Mean Square Error (MSE). CR membandingkan besar file yang berisi parameter-parameter dengan besar file  berisi  data  asli,  sedangkan  MSE  menghitung  besar  perbedaan  antara  sinyal  hasil rekonstruksi dan sinyal asli.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  lanjutan  dari  prosiding  pada The  3 rd International Conference on Engineering of Tarumanegara (ICET) 2017 (Pramudita, Aliwarga, Sari, & Kartawidjaja,  2017) .  Modifikasi  dilakukan  pada  penentuan  parameter  dominan  dan metode  penentuan  kinerja  kompresi.  Selain  itu  dalam  penelitian  ini  kinerja  kompresi  diuji untuk data pasien yang lebih banyak yaitu dua belas data dibanding penelitian sebelumnya yang menggunakan satu data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengambilan Data Sinyal EKG
Data sinyal EKG yang akan dikompresi dalam penelitian diperoleh dari MIT/BIH Arrhythmia Database (Goldberger, dkk, 2000) . MIT-BIH Arrhythmia Database merupakan  kumpulan data  EKG  dari  Beth  Israel Hospital  Arrhythmia  Laboratory.  Record  100  sampai  124  pada database ini  dipilih secara acak dari keseluruhan data yang tersedia, sedangkan record 200 sampai  234  dipilih  untuk  menambahkan  variasi  fenomena  penting  yang  jarang  terjadi (Moody,  2010) .  Sinyal  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sinyal  dari lead  MLII. Data  diambil  secara  acak  sebanyak  dua  belas  data  pasien,  dalam  penelitian  ini  digunakan
data dari record 100, 101, 106, 114, 121, 124, 200, 201, 210, 212, 222 dan 231. Dari setiap record diambil data satu siklus denyut jantung yang digunakan sebagai data masukan untuk kemudian dikompresi.
Langkah pertama yang dilakukan adalah membagi sinyal EKG dalam satu siklus menjadi tiga bagian yaitu bagian P, QRS, dan T. Proses segmentasi diperlukan karena karakteristik setiap bagian berbeda, sehingga parameter yang memiliki pengaruh dominan di setiap bagian juga berbeda. Proses segmentasi dalam penelitian ini dilakukan secara manual untuk menghindari error pada proses peak detection yang menyebabkan kinerja kompresi tidak akurat.

## Gambar 1. Contoh Tiga Bagian dari Satu Siklus Sinyal EKG yaitu P, QRS, dan T
2.2 Parameter Extraction Proses parameter  extraction  bertujuan  untuk  memperoleh  nilai  beberapa  parameter  yang dapat mewakili keseluruhan data sinyal. Nilai parameter-parameter ini yang kemudian akan digunakan  dan  bukan  lagi  data  asli,  sehingga  diharapkan  besar  data  menjadi  lebih  kecil. Langkah  awal  untuk  mencari  nilai  parameter  adalah  dengan  mengeliminasi  komponen  DC dari  sinyal  menggunakan  transformasi  Fourier.  Setelah  komponen  DC  dari  setiap  bagian sinyal dihilangkan, sinyal dinormalisasi, lalu kemudian dilakukan iterasi untuk pencarian nilai parameter.
Proses iterasi dan rekonstruksi sinyal menggunakan Persamaan (1) yang diperkenalkan oleh Mukhopadhyay dan Sircar (Mukhopadhyay & Sircar, 1996) .
          c m k Ae n y m b
   cos ) ( ˆ cos 1 (1)
Parameter A mempengaruhi tinggi amplitudo sinyal rekonstruksi tanpa mempengaruhi lebar sinyal. Pengaruh parameter A terhadap bentuk sinyal dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pengaruh Parameter A terhadap Bentuk Sinyal
Parameter k  mempengaruhi  sidelobe  sebuah  sinyal,  semakin  tinggi  nilai  k  maka  semakin besar pula sidelobe sinyal tersebut dan lebar peak sinyal semakin sempit. Nilai k yang ganjil akan membentuk sinyal menjulang ke atas, sedangkan nilai k yang genap akan membentuk sinyal  melengkung  ke  bawah.  Oleh  karena  sifatnya  ini,  maka  parameter k  merupakan parameter dominan pada bagian QRS. Pengaruh parameter k terhadap bentuk sinyal dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengaruh Parameter k Terhadap Bentuk Sinyal
Parameter c  mempengaruhi  pergeseran  fasa  dari  sebuah  sinyal  sehingga  parameter  ini dominan  untuk  bagian  sinyal  P  dan  T,  selain  itu  parameter c  juga  merupakan  parameter dominan  kedua  untuk  bagian  QRS.  Pengaruh  parameter c  terhadap  bentuk  sinyal  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Pengaruh Parameter c terhadap Bentuk Sinyal
Parameter b mempengaruhi lebar sinyal sehingga secara umum berpengaruh terhadap setiap bagian sinyal dan diiterasi setelah nilai parameter dominan diperoleh. Pengaruh parameter b terhadap bentuk sinyal dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Pengaruh Parameter b terhadap Bentuk Sinyal
Parameter  dominan  merupakan  parameter  yang  pertama  dilakukan  iterasi  karena  akan membentuk rangka utama dari sebuah sinyal. Urutan iterasi parameter untuk bagian P dan T adalah c-b-k sedangkan urutan iterasi parameter untuk bagian QRS adalah k-c-b. Parameter dipilih berdasarkan Minimum Mean Square Error (MMSE) terkecil. Setelah semua parameter dari setiap bagian sinyal ditemukan, dilakukan rekonstruksi sinyal menggunakan Persamaan (1).

## 2.3 Rekonstruksi Sinyal Residual
Sinyal  hasil  rekonstruksi  berdasarkan  parameter  masih  sedikit  berbeda  dengan  sinyal  asli, oleh karena itu dilakukan rekonstruksi sinyal residual agar hasil rekonstruksi yang diperoleh semakin  mendekati  sinyal  asli.  Langkah  awal  untuk  menghasilkan  sinyal  residual  dimulai dengan melakukan pengurangan antara sinyal asli dan sinyal hasil rekonstruksi berdasarkan parameter.  Pengurangan  dilakukan  terpisah  untuk  setiap  bagian  dari  sinyal  EKG.  Selisih tersebut  kemudian  dimodelkan  menggunakan  metode Auto  Regressive  (AR)  Yule-Walker orde  empat  sehingga  menghasilkan  lima  koefisien  AR.  Sinyal  residual  kemudian  dibentuk menggunakan filter dengan koefisien AR sebagai koefisien filter. Setelah sinyal residual dari setiap  bagian  diperoleh,  sinyal  tersebut  kemudian  dijumlahkan  dengan  sinyal  hasil rekonstruksi parameter dan diperoleh sinyal rekonstruksi yang akan digunakan.

## 2.4 Evaluasi Kinerja Kompresi
Kinerja  kompresi  dievaluasi  dengan  menghitung  nilai Compression  Ratio  (CR)  dan    Mean Square  Error  (MSE)  yang  masing-masing  dihitung  menggunakan  Persamaan  (2)  dan Persamaan  (3).  Tujuan  dari  kompresi  data  ECG  adalah  untuk  memperoleh  nilai  CR  yang tinggi. Namun kinerja kompresi tidak bisa dikatakan baik hanya dengan CR yang tinggi saja, kualitas sinyal rekonstruksi juga tetap harus diperhatikan (Blanco-Velasco et al., 2005). CR  digunakan  untuk  menghitung  besar  kompresi  data  dengan  membandingkan  besar  data asli dan besar data hasil rekonstruksi.
𝐶𝑅 = (2)
B 0 merupakan  besar  data  asli  dan  B c merupakan  besar  data  kumpulan  parameter.  Kedua data disimpan dalam file dengan format .mat. Format .mat yang digunakan dalam penelitian ini menonaktifkan proses kompresi yang secara default diaplikasikan oleh Matlab R2013a.
Mean  Square  Error  (MSE)  dapat  menjadi  tolak  ukur  untuk  menilai  kualitas  sinyal  hasil rekonstruksi. MSE mengukur perbedaan antara sinyal asli dan sinyal hasil rekonstruksi. Jika diperoleh nilai MSE yang kecil maka kinerja kompresi semakin baik. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Nemcova et al. (Němcová, Smíšek, Maršánová, Smital, & Vítek, 2018) MSE  merupakan  salah  satu  metode  yang  direkomendasikan  untuk  menilai  kualifikasi  sinyal EKG.  MSE dapat  dikategorikan  kecil  apabila  nilai  yang  diperoleh  di  bawah  0,025 (Fong, Mittu, Ratwani, & Reggia, 2014) . MSE dirumuskan dengan Persamaan (3).
    N n n x n x N MSE 1 2 )] ( ~ ) ( [ 1 (3)
Dengan N adalah jumlah data, x(n) adalah data asli dan x ~ (n) adalah data hasil rekonstruksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Persamaan  (1)  yang  diaplikasikan  untuk  metode  kompresi  ditujukan  untuk  pola  EKG  yang bervariasi sehingga dapat digunakan tidak hanya untuk EKG normal. Perbedaan pola dapat dilihat  dari  perbedaan  nilai  parameter-parameter  yang  diperoleh  dari  penelitian.  Nilai parameter-parameter  yang  diperoleh  dari  proses parameter  extraction  untuk  dua  belas record dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Parameter-Parameter yang dihasilkan Proses Parameter Extraction DATA P QRS T A b c k A b c k A b c k record 100 17,620  0,38  1,48  1  244,620  0,86 1 7 26,380 0,49  0,52  1 record 101 22,359  0,92  1,48  1  285,359  1,04  1,01 5 34,641 1,28  0,52  1 record 106 44,813  0,46  0,98  1  261,187  0,4 1,2 1 96,187 1,26  0,54  1 record 114 21,551  0,2  1,18  1  399,551  1,2 1,31 1 55,551 0,72  0,52  1 record 121 33,438 0 1,48  1  168,562  1,1 1,13 5 17,438 0,57  1,46  1 record 124 62,407  0,64  0,54  1  391,407  0,8 1 5 71,593 0,76 0,5  1 record 200 40,453  0,94  0,82  1  372,453  0,32  1,16 1 103,547  0,29  1,96  1 record 201 31,740  0,24  1,12  1  189,260  1,18  1,04 3 22,740 0,97  1,48  1 record 210 10,019 0 0,5  1  219,981  0,24  1,11 1 45,019 0,67 1,5  1 record 212 38,371  0,84  1,48  3  344,629  2,5 1,06 7 35,371 0,48 1,5  1 record 222 39,301  0,8  1,46  1  160,301  1,14  1,06 7 15,699 0,85  1,48  1 record 231 40,033  0,54  1,04  1  319,967  0,36  1,18 5 65,967 0,75  1,48  1
Koefisien AR yang diperoleh dan digunakan untuk menghasilkan sinyal residual dapat dilihat pada Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4.
Tabel 2. Nilai Lima Koefisien AR dari Bagian P yang diperoleh dalam Penelitian
DATA AR P Record 100 1 -1,103 0,222 0,201 -0,192 Record 101 1 -1,097 0,283 0,087 -0,168 Record 106 1 -1,053 0,190 0,254 -0,272 Record 114 1 -1,080 0,392 0,100 -0,320 Record 121 1 -1,014 -0,122 0,192 0,013 Record 124 1 -1,524 0,769 -0,076 0,084 Record 200 1 -0,898 0,057 0,009 -0,116 Record 201 1 -1,015 -0,071 0,363 -0,155 Record 210 1 -0,910 0,163 0,333 -0,524 Record 212 1 -1,128 0,110 0,106 -0,047 Record 222 1 -1,035 -0,040 0,120 0,044 Record 231 1 -0,93 -0,15 0,18 0,022
Tabel 3. Nilai Lima Koefisien AR dari Bagian QRS yang diperoleh dalam Penelitian
DATA AR QRS Record 100 1 -1,447 0,794 -0,002 -0,127 Record 101 1 -1,267 0,522 -0,045 0,039 Record 106 1 -1,425 0,652 0,244 -0,234 Record 114 1 -1,186 0,332 0,180 -0,097 Record 121 1 -1,089 0,068 -0,001 0,088 Record 124 1 -1,340 0,287 0,240 -0,044 Record 200 1 -0,924 0,168 0,058 0,050 Record 201 1 -1,500 0,673 0,121 -0,175 Record 210 1 -1,096 0,084 0,643 -0,268 Record 212 1 -1,528 0,782 0,144 -0,343 Record 222 1 -1,211 0,491 0,084 -0,281 Record 231 1 -1,26 0,396 0,015 0,066
Tabel 4. Nilai Lima Koefisien AR dari Bagian T yang diperoleh dalam Penelitian
DATA AR T Record 100 1 -0,801 0,045 0,098 -0,268 Record 101 1 -1,079 0,210 0,078 -0,187 Record 106 1 -1,284 0,392 0,079 -0,177 Record 114 1 -0,759 0,026 0,021 -0,237 Record 121 1 -0,895 0,054 -0,020 0,015 Record 124 1 -0,979 -0,123 0,127 0,039 Record 200 1 -0,708 -0,012 -0,067  -0,112 Record 201 1 -1,310 0,569 -0,087  -0,125 Record 210 1 -1,079 0,070 0,252 -0,227 Record 212 1 -1,104 0,251 0,236 -0,295 Record 222 1 -0,831 0,149 0,309 -0,392 Record 231 1 -0,98 -0,06 0,014 0,051
Hasil  penelitian  berupa besar Compression  Ratio (CR) dan Mean  Square Error (MSE)  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. CR dan MSE yang diperoleh dari Penelitian
Data CR MSE record 100m 7,33 0,0008 record 101m 6,47 0,0006 record 106m 6,47 0,0026 record 114m 7,09 0,0010 record 121m 7,21 0,0006 record 124m 6,25 0,0017 record 200m 7,09 0,0013 record 201m 4,75 0,0010 record 210m 6,35 0,0022 record 212m 5,74 0,0009 record 222m 4,12 0,0018 record 231m 5,98 0,0074 Rata-rata 6,24 0,0018
Gambar  6  menunjukkan  contoh  perbandingan  antara  sinyal  asli  dengan  sinyal  hasil rekonstruksi parameter. Sedangkan Gambar 7 menunjukkan sinyal rekonstruksi yang sudah ditambahkan  dengan  sinyal  residual  dibandingkan  dengan  sinyal  asli.  Dari  kedua  gambar tersebut  dapat  dilihat  perbedaan  dan  fungsi  penambahan  sinyal  residual  yaitu  membuat sinyal rekonstruksi semakin menyerupai sinyal asli.
Gambar 6. Perbandingan Sinyal Asli dan Sinyal Rekonstruksi Parameter Record 100
Perbandingan bentuk sinyal asli dan sinyal hasil rekonstruksi untuk setiap data dapat dilihat pada Gambar 7 sampai dengan Gambar 18.
Gambar 7. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 100
Gambar 8. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 101
Gambar 10. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 114
Gambar 11. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 121
Gambar 13. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 200
Gambar 14. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 201
Gambar 16. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 212
Gambar 17. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 222
Gambar 18. Perbandingan Sinyal Asli dan Rekonstruksi Record 231
Nilai  CR  yang  diperoleh  dari  penelitian  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  6,24.  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  ukuran  data  kompresi  menjadi  6,24  kali  lebih  kecil  dari  ukuran  data semula. Jika dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya (Singh, Kaur, & Singh, 2015) nilai CR 6,24 lebih besar dari 28 persen penelitian yang dicantumkan pada publikasi tersebut, sehingga dapat dikatakan nilai CR yang diperoleh cukup baik. Besar data kumpulan parameter (B c ) untuk setiap siklus jantung yang diteliti sama dikarenakan jumlah parameter yang  disimpan  sama.  Oleh  karena  itu,  perbedaan  besar  nilai  CR  dari  setiap record dipengaruhi  oleh  besar  data  asli  untuk  membentuk  satu  siklus  jantung  (B o ).  Nilai  CR  yang diperoleh  dari record  201  dan  222  lebih  kecil  dibanding  record  lain  karena  detak  jantung terjadi  dalam  periode  yang  lebih  singkat  sehingga  jumlah  data  untuk  satu  siklus  detak jantung menjadi lebih sedikit dibanding record lain.
Nilai  CR  yang  cukup  besar  ini  akan  berkontribusi  untuk  memperkecil  kebutuhan  media penyimpanan  data.  Untuk  satu  siklus  detak  jantung  rata-rata  besar  datanya  adalah  2033 bytes,  dan  setelah  dikompresi  menjadi  326  bytes.  Detak  jantung  manusia  normal  usia dewasa  dalam  keadaan  rileks  adalah  60-100  bpm (Mishra  &  Rath,  2011) .  Jika diasumsikan dengan detak jantung 80 bpm maka besar data tanpa kompresi untuk satu jam adalah sebesar 9,3 MB, sedangkan besar data dengan kompresi hanya sebesar 1,49 MB. Hal ini  tentu  saja  memberi  keuntungan  dalam  pengaplikasian  IoT  karena  pada  umumnya  data dari  banyak  alat  EKG  akan  disimpan  dahulu  dalam  media  penyimpanan  yang  terbatas  di suatu node sebelum  dikirimkan  ke  internet.  Juga  hal  ini  akan  berpengaruh  terhadap besar server  atau  cloud  yang  akan  digunakan,  sehingga  akan  menghemat  biaya  penyimpanan data.
Nilai CR yang besar juga berkontribusi terhadap kecepatan pengiriman data. CR yang besar berarti  data  dapat  dikompresi  menjadi  ukuran yang  jauh  lebih  kecil  sehingga  data  mampu dikirimkan lebih cepat. Semakin cepat proses pengiriman data memberi dampak positif bagi pengaplikasian IoT karena apabila terjadi situasi kritis maka waktu tanggap akan lebih cepat. Meski kecepatan rekonstruksi data juga berpengaruh terhadap waktu tanggap, namun dalam penelitian  ini  diabaikan  dengan  pertimbangan  permasalahan  tersebut  dapat  diminimalisir dengan semakin majunya teknologi komputasi.
Kinerja  kompresi  tidak  dapat  dikatakan  baik  hanya  dengan  CR  yang  tinggi  saja,  kualitas sinyal  rekonstruksi  juga  tetap  harus  diperhatikan (Blanco-Velasco  et  al.,  2005) , oleh karena  itu  MSE  digunakan  sebagai  tolak  ukur  untuk  menilai  kualitas  sinyal  rekonstruksi. Semakin besar selisih antara sinyal asli dan sinyal hasil rekonstruksi maka semakin besar nilai MSE. Rata-rata nilai MSE yang diperoleh dari percobaan adalah 0,0018. Nilai ini baik karena berada di bawah 0,025 (Fong et al., 2014) .
Berdasarkan  nilai  CR  dan  MSE  yang  diperoleh  dari  penelitian,  dapat  dikatakan  kompresi menggunakan  metode parameter  extraction    berdasarkan  Persamaan  (1)  memiliki  kinerja kompresi yang baik. Nilai CR yang diperoleh cukup besar yaitu 6,24 dan nilai MSE yang kecil yaitu 0,0018.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  kompresi  sinyal  menggunakan  metode parameter  extraction  dengan  dasar persamaan  yang  dibuat  oleh  Mukhopadhyay  dan  Sircar  memberikan  hasil  CR  yang  cukup baik  dengan  rata-rata  6,24,  atau  dengan  kata  lain  data  dapat  diperkecil  sampai  6,24  kali. Nilai CR yang besar memberi solusi permasalahan dalam pengaplikasian IoT karena mampu memberikan efisiensi dalam hal penyimpanan data dan kecepatan pengiriman data. Namun
nilai  CR  saja  tidak  cukup  untuk  mengukur  kinerja  kompresi  karena  kualitas  sinyal rekonstruksi tetap harus diperhatikan, oleh karena itu nilai MSE dihitung sebagai tolak ukur kualitas  sinyal.  MSE  yang  diperoleh  dari  penelitian  baik  dengan  nilai  rata-rata  0,0018. Berdasarkan  nilai  CR  dan  MSE  yang  diperoleh  dari  penelitian,  dapat  dikatakan  kompresi menggunakan  metode parameter  extraction  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  memiliki kinerja kompresi yang baik untuk satu siklus sinyal EKG.

## DAFTAR RUJUKAN
Blanco-Velasco,  M.,  Cruz-Roldán,  F.,  Godino-Llorente,  J.  I.,  Blanco-Velasco,  J.,  Armiens- Aparicio, C., & López-Ferreras, F. (2005). On the use of PRD and CR parameters for ECG compression.
Medical Engineering and Physics, 27(9), 798–802. https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2005.02.007
Fong,  A.,  Mittu,  R.,  Ratwani,  R.,  &  Reggia,  J.  (2014).  Predicting  electrocardiogram  and arterial  blood  pressure  waveforms  with  different  Echo  State  Network  architectures. AMIA  ...  Annual  Symposium  Proceedings.  AMIA  Symposium,  (pp.  544–553). https://doi.org/10.1016/j.bica.2013.07.005
Goldberger, A.  L.,  Amaral, L. A.  N., Glass,  L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P.  C., Mark, R. G., Mietus,  J.  E.,  Moody,  G.  B.,  Peng,  C.  K.,  Stanley,  H.  E.,  (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Retrived from https://physionet.org/cgi-bin/atm/ATM .
Mishra, T. K., & Rath, P. K. (2011). Pivotal role of heart rate in health and disease. Journal, Indian Academy of Clinical Medicine, 12(4), 297–302.
Moody,  G.B.,  (2010). MIT-BIH  Arrhythmia  Database  Introduction.  Retrived  from https://physionet.org/physiobank/database/html/mitdbdir/intro.htm
Mukhopadhyay,  S.,  &  Sircar,  P.  (1996).  Parametric  modelling  of  ECG  signal. Medical  and
Biological Engineering and Computing, 34(2), 171–174.
https://doi.org/10.1007/BF02520024
Němcová,  A.,  Smíšek,  R.,  Maršánová,  L.,  Smital,  L.,  &  Vítek,  M.  (2018).  A  comparative analysis  of  methods  for  evaluation  of  ECG  signal  quality  after  compression. BioMed Research International, 2018. https://doi.org/10.1155/2018/1868519
Pramudita,  A.  A.,  Aliwarga,  C.,  Sari,  L.,  &  Kartawidjaja,  M.  A.,  (2017).  ECG  signal  model parameters extraction method for data compression. 3 rd International Conference on Engineering  of  Tarumanegara  (ICET)  :  Smart  Engineering  for  Future  Cities, Universtias  Tarumanegara. Jakarta  :  Faculty  of  Engineering  Universtias Tarumanegara
Singh,  B.,  Kaur,  A.,  &  Singh,  J.  (2015).  A  Review  of  ECG  Data  Compression  Techniques.
International Journal of Computer Applications, 116(11), 975–8887. https://doi.org/10.2307/1435861
Zigel, Y., Cohen, A., & Katz, A. (2000). ECG signal compression using analysis by synthesis coding. IEEE  Transactions  on  Biomedical  Engineering,  47(10),  1308–1316. https://doi.org/10.1109/10.871403