## IDENTIFIKASI FIBRILASI ATRIUM PADA ISYARAT ELEKTROKARDIOGRAM (EKG) MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR

## MACHINE (SVM)

## Mohammad Rofi’i
Program Studi Teknik Elektro Medik Akademi Teknik Elektro Medik Semarang Email: mohmdrofii@gmail.com

## ABSTRAK
Jantung  merupakan  salah  satu  organ  penting  yang  terdapat  pada  tubuh  manusia.  Fungsi  vital  yang diperankan  oleh  organ  jantung  berpengaruh  besar  terhadap  kondisi  seseorang  yang  dapat  dilihat  dari isyarat fisiologi yang dihasilkan oleh aktivitas kelistrikan jantung yang dapat diukur dan direkam berupa electrocardiogram (EKG). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kelainan jantung atau aritmia  berupa atrial  fibrillation (AF)  pada  isyarat  EKG.  Data  penelitian  yang  digunakan  berasal  dari Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Tugurejo  Semarang  yang  terdiri  dari  data  pasien  dengan  kasus atrial fibrillation (AF) dan data ECG normal atau normal sinus rhythm (NSR). Data yang diambil dalam bentuk data  cetak,  selanjutnya  di  lakukan scanning untuk  mendapatkan  data  citra  digital  agar  dapat  diproses dengan  komputer.  Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan,  diantaranya  adalah  pra-pengolahan, ekstraksi  ciri,  dan  klasifikasi.  Proses  ekstraksi  ciri  berdasarkan  ciri  statistik  ( mean,  standard  deviation, kurtosis,  variance,  skewness )  isyarat  periodogram  dari  EKG,  selanjutnya  diklasifikasi  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan Naive  bayes  Classifier (NBC)  sebagai  algoritma pembanding.  Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini,  SVM  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dengan nilai akurasi sebesar sebesar 84,0%, sensitivitas 80,5%, dan spesifisitas 92,8%.
Kata kunci: fibrilasi atrium, elektrokardiogram, SVM, NBC, periodogram.

## ABSTRACT
The heart is one of the important organs in the human body. The vital function of the heart organ affects  the  person's  condition  which  can  be  seen  from  the  physiological  signal  resulting  from  the electrical activity of the heart and can be measured, recorded on an electrocardiogram (ECG). The aim of  this  study  was  to  identify  cardiac  or  arrhythmic  abnormalities  of  atrial  fibrillation  (AF)  on electrocardiogram  signal.  Data  on  this  research  from  RSUD  Tugurejo  Semarang  consisting  of  patient data with cases of atrial fibrillation (AF) and normal sinus rhythm (NSR) and analog data is converted to digital (digitized) by scanning. In this study there are several stages, is pre-processing, feature extraction, and classification. Feature extraction based on statistical (mean, standard deviation, kurtosis, variance, skewness)  of  periodogram  signal  from  ECG.  Furthermore,  the  classification  stage  uses  the  Support Vector  Machine  (SVM)  and  Naive  bayes  Classifier  (NBC)  algorithms  as  a  comparator  algorithm.  The results  of  this  study,  SVM  has  a  better  performance  with  an  accuracy  of  84.0%,  sensitivity  80.5%,  and specificity 92.8%.
Keywords: atrial fibrillation, electrocardiogram, SVM, NBC, periodogram.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  kardiovaskuler  adalah  penyakit  yang  disebabkan  gangguan  fungsi  jantung  dan  pembuluh darah. Berdasarkan data dari badan kesehatan dunia (WHO) menempatkan abnormalitas jantung sebagai urutan teratas daftar penyebab utama kematian di seluruh dunia [1]. Jantung merupakan suatu organ otot berongga  yang  terletak  di  pusat  dada.  Fungsi  utama  jantung  adalah  menyediakan  oksigen  ke  seluruh tubuh  dan  membersihkan  tubuh  dari  hasil metabolism (karbon  dioksida).  Jantung  melaksanakan  fungsi tersebut  dengan  mengumpulkan  darah  yang  kekurangan  oksigen  dari  seluruh  tubuh  dan  memompanya kedalam  paru-paru,  dimana  darah  akan  mengambil  oksigen  dan  membuang  karbon  dioksida,  jantung kemudian  mengumpulkan  darah  yang  kaya  oksigen  dari  paru-paru  dan  memompanya  ke  jaringan  di seluruh tubuh [2][3]. Fungsi vital  yang diperankan oleh organ  yang satu ini berpengaruh besar terhadap kondisi  seseorang  yang  dapat  dilihat  dari  isyarat  yang  dihasilkan  oleh  aktivitas  kelistrikan  jantung. Electrocardiogram merupakan  salah  satu  rekaman  isyarat  fisiologi  utama  yang  dihasilkan  dari  aktivitas kelistrikan jantung baik ketika fase repolarisation maupun depolarization [4]. Electrocardiogram (ECG)
pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Augustus  Desire  Waller  pada  tahun  1887  [4].  Sejak  saat  itu  ECG menjadi salah satu isyarat  yang penting dan paling sering  digunakan  untuk  melakukan analisis terhadap aktivitas  jantung  [4][5][6]  dan  telah  menjadi golden  standard untuk  diagnosis  aritmia  jantung  [7]. Penelitian  terhadap  isyarat  yang  dihasilkan  oleh  jantung  dengan  menggunakan  bantuan  teknologi komputer  sudah  banyak  dilakukan  [8].  Sehingga  hal  tersebut  dapat  dimanfaatkan  oleh  dokter  ataupun tenaga  medis  dalam  membaca  dan  menganalisis  isyarat  jantung  yang  dapat  menampilkan  abnormalitas aktivitas  jantung.  Hal  itu  merupakan  salah  satu  media  bantu  dibidang  kedokteran  yang  diharapkan  oleh semua orang dalam rangkan meningkatkan pelayanan kesehatan di seluruh dunia.
Kelainan  bentuk  isyarat  ECG  biasanya  disebut  aritmia.  Aritmia  merupakan  istilah  umum  untuk setiap  irama  jantung  yang  berbeda  dari  irama  sinus  normal  jantung  atau normal  sinus  rhythm (NSR) [9][10]. Aritmia yang paling umum dan yang sering dijumpai adalah atrial fibrillation (AF) [11]. Fibrilasi atrium atau AF  didefinisikan sebagai irama jantung yang abnormal. Aktivitas listrik jantung yang cepat dan  tidak  beraturan  mengakibatkan  atrium  bekerja  terus  menerus  menghantarkan  impuls  ke  nodus  AV sehingga  respon  ventrikel  menjadi  ireguler.  Fibrilasi  atrium  dapat  bersifat  akut  maupun  kronik  dan umumnya  terjadi  pada  usia  di  atas  50  tahun  [12]. Atrial  fibrillation  (AF) memang  telah  menjadi  jenis aritmia yang paling umum dan paling banyak terjadi dengan prevalensi meningkat setiap tahunya.
Atrial fibrillation (AF) merupakan salah satu karakteristik takiaritmia. Hal ini ditandai dengan tidak terkoordinasinya aktivitas atrial sehingga terjadi kemunduran pada fungsi mekanik atrial. Pada gambaran electrocardiogram ,  fibrilasi  atrium  digambarkan  sebagai  tidak  adanya  gelombang  P  normal  yang  telah diganti dengan gelombang fibrillatory (Gambar 1) yang bervariasi dalam ukuran, bentuk, dan timing [13], juga terjadinya respon ireguler dari ventrikel ketika konduksi atrioventricular (AV) dibatasi [14].

## Gambar 1. Gelombang P Yang Diganti Dengan Gelombang Fibrillatory
AF diperkirakan berpengaruh terhadap 0,5% sampai 1% dari penduduk Amerika Serikat, atau setara dengan  sekitar  2,3  juta  orang  [15].  AF  juga  merupakan  kelainan  jantung  yang  paling  banyak  pada kalangan  orang  tua,  dengan  usia  rata-rata  dari  mereka  yang  terkena  dampak  ini  berada  pada  sekitar  75 tahun. Prevalensi AF meningkat mencapai 8% pada orang Amerika Serikat yang berusia di atas 80 tahun. Kejadian  fibrilasi  atrium  meningkat   dengan  bertambahnya  usia  [16].  Pada  abad  ke-21  ini  semakin meningkat jumlah pasien dengan diagnosis fibrilasi atrium [17].  Pada tahun 2001, jumlah pasien dengan fibrilasi  atrium  mencapai  2,3  juta  di  Amerika  dan  4,5  juta  pasien  di  Eropa.  Dan  diperkirakan  kejadian fibrilasi  atrium  akan  terus  meningkat  0,1%  setiap  tahunnya  pada  populasi  umur  40  tahun  ke  atas,  1,5% pada wanita, dan 2% pada lansia dengan umur lebih dari 80 tahun [18]. Angka kejadian fibrilasi atrium di dunia  pada  tahun  2010  diperkirakan  2,66  miliar  dan  pada  tahun  2050  diperkirakan  sejumlah  12  miliar jiwa. Dalam dua dekade ini angka kematian akibat fibrilasi atrium meningkat [19] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  fisik electrocardiogram (masih  berbentuk data  cetak  di  atas  kertas  grafik)  untuk  dua  jenis  kondisi  jantung  yang  diambil  dari  Rumah  Sakit  Umum Daerah Tugurejo Semarang yang selanjutnya dilakukan scanning untuk mendapatkan data digital berupa citra  dua  dimensi.  Jenis  data  yang  diambil  adalah  data  ECG  normal  berjumlah  20  data  dan Atrial Fibrillation (AF)  berjumlah  30  data,  sehingga  jumlah  keseluruhan  data  ada  50  data.  Pengolahan  isyarat ECG  dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  diantaranya  adalah  pra  pengolahan, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini .
Data Rekaman ECG Pengelompokan Data Scanning Pra Pengolahan Ekstraksi Ciri Klasifikasi Analisis Hasil masukan

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Tahap  pra-pengolahan  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  lebih  baik  dari  data  sebelumnya. Pada  tahap  ini  selain  dilakukan  segmentasi  terhadap  citra  isyarat  ECG  juga  dilakukan  transformasi  dari kawasan  spasial  ( spatial  domain )  ke  kawasan  waktu  ( time  domain ),  sehingga  didapatkan  isyarat  ECG dalam  domain  waktu.  Selanjutnya  dilakukan  proses  ekstrasi  ciri  dari  isyarat  tersebut.  Pada  tahapan ekstraksi ciri terlebih dahulu dicari isyarat dari PSD (kerapatan spektrum daya) dengan metode Welch. Ekstraksi  ciri  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  ciri  dari  masing-masing  jenis  isyarat  ECG, yaitu isyarat ECG normal atau normal sinus rhythm (NSR) dan atrial fibrillation (AF). Pada tahapan ini, ciri  diambil  berdasarkan  nilai  statistik  (rata-rata  atau mean ,  simpangan  baku  atau standard  deviation , ragam  atau variance , kurtosis ,  dan skewness )  yang  dilakukan  pada  isyarat  EKG  berdasarkan  isyarat periodogramnya. Secara garis besar tahapan ekstraksi ciri dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.
Pra pengolahan Data citra ECG Ekstraksi ciri klasifikasi Citra ECG Periodogram Hasil klasifikasi Nilai statistik
Gambar 3. Tahapan Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri statistik diambil dari isyarat PSD ternormalisasi. Ciri statistik yang digunakan adalah :
a. Mean ( ) Mean merupakan nilai rata-rata dari beberapa buah data (persamaan 1)
(1)
b. Standar deviasi ( ) Standar deviasi atau simpangan baku merupakan akar kuadrat varian (persamaan 2)
(2)
c. Kurtosis ( )
Menggambarkan  keruncingan  ( peakedness )  atau  kerataan  ( flatness )  suatu  distribusi  data dibandingkan dengan distribusi normal (persamaan 3)
(3)
d. Varian ( )
Varian atau ragam suatu peubah acak (distribusi probabilitas) adalah ukuran bagi persebaran atau dispersi data. Yang diukur adalah seberapa jauh data tersebar disekitar rerata (persamaan 4)
(4)
e. Skewness ( )
Skewnees  merupakan  pengukuran  tingkat  ketidaksimetrisan  (kecondongan)  sebaran  data disekitar rata-ratanya (persamaan 5)
(5)
Setelah  didapatkan  ciri  statistik  tersebut  selanjutnya  diklasifikasi  dengan  metode Support  Vector Machine (SVM).  Secara  sederhana  algoritma  SVM  merupakan  sistem  pembelajaran  yang pengklasifikasianya  menggunakan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi-fungsi  linear  dalam  sebuah  ruang  fitur ( feature  space )  berdimensi  tinggi,  dilatih  dengan  algoritme  pembelajaran  yang  didasarkan  pada  teori optimasi  dengan  mengimplementasikan learning bias  yang  berasal  dari  teori  pembelajaran  statistik. Dalam  konsep  SVM  berusaha  menemukan  fungsi  pemisah  ( hyperplane )  terbaik  diantara  fungsi  yang tidak  terbatas  jumlahnya. Hyperplane pemisah  terbaik  antara  kedua  kelas  dapat  ditemukan  dengan mengukur margin hyperplane tersebut dan mencari titik maksimalnya. Pengujian terhadap metode klasifikasi yang diterapkan dalam penelitian ini dengan cara menghitung nilai akurasi , sensitivitas , dan spesifisitas. Masing-masing dapat dicari dengan persamaan 6-8 berikut ini.
(6) (7) (8)
Dimana TP  = True Positive, FP  = False Positive, TN  = True Negative, FN  = False Negative
Selanjutnya  sebagai  bahan  evaluasi  untuk  mendapatkan  hasil  estimasi  akurasi  pada  penelitian  ini menggunakan metode cross validation dengan fold =5. Sehingga jumlah dari keseluruhan data akan dibagi kedalam  5  bagian  yang  sama.  Jika  terdapat  50 instances (sampel)  maka  akan  terdapat  5  blok  dengan masing-masing  blok  terdiri  dari  10 instance .  Jika  kelima  blok  tersebut  adalah  A,B,C,D,dan  E,  maka pengujian dilakukan dengan cara sebagai berikut :
Step 1 : training memakai A,B,C,D dan testing mamakai E  akurasi a Step 2 : training memakai A,B,C,E dan testing mamakai D  akurasi b
Step 3 : training memakai A,B,D,E dan testing mamakai C  akurasi c Step 4 : training memakai A,C,D,E dan testing mamakai B  akurasi d Step 5 : training memakai B,C,D,E dan testing mamakai A  akurasi e
Sehingga rata-rata akurasi didapatkan dengan menggunakan persamaan 9 di bawah ini.
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pra-Pengolahan
Pra-pengolahan dilakukan untuk mendapatkan data yang lebih baik dari data sebelumnya (data asli). Dengan  cara  memanipulasi  parameter-parameter  yang  terdapat  pada  data  tersebut.  Sehingga  didapatkan bentuk  yang  lebih  cocok  terhadap  nilai-nilai  yang  diinginkan.  Operasi  pra  pengolahan  yang  dilakukan dimulai dengan pengolahan citra rekaman ECG hasil scanning sebelumnya, sehingga diperoleh citra yang memiliki ukuran dan dimensi serta sebaran warna (nilai piksel) sesuai dengan yang diinginkan sehingga dapat  digunakan  untuk  proses  selanjutnya.  Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah cropping citra  atau memotong  suatu  bagian  dari  citra  sehingga  diperoleh  citra  berukuran  lebih  kecil.  Langkah  selanjutnya adalah segmentasi.
(a) (b)
Gambar 3. (a) Citra Hasil Scanning EKG (b) Hasil Segmentasi Citra EKG
Segmentasi  dilakukan  untuk  mendapatkan  citra  yang  hanya  terdiri  dari  objek  yang  diinginkan  dan membuang objek lain yang dapat mengganggu proses selanjutnya seperti pada Gambar 3. pada tahap ini sebelumnya citra diubah kedalam bentuk citra keabuan atau grayscale ,  kemudian dilakukan pem filter an dengan mengguanakna median filter. Citra hasil filter diubah ke dalam citra biner yang hanya terdiri dari warna hitam dan putih saja. Setelah didapatkan citra biner kemudian dilakukan operasi morfologi closing . Operasi  morfologi  ini  berfungsi  untuk  menghilangkan  bagian  detail  yang  terlihat  gelap  dan  menyisakan bagian  terang  yang  tidak  mengganggu.  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  transformasi  kawasan spasial ke kawasan waktu.
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210
Gambar 4. Hasil Konversi Ke Satu Dimensi
Proses ini mengubah citra dua dimensi menjadi satu dimensi (Gambar 4). Hasil yang didapat tinggi citra dari isyarat menjadi penggambaran amplitudo isyarat dan pergeseran pembacaan menjadi penunjuk
waktu, jika citra mempunyai resolusi 600 dpi maka setiap 25,4 mm (1 inch ) terdapat 600 piksel. Dengan demikian lebar citra (x) dalam ukuran mm adalah
(10)
dan untuk tinggi isyarat adalah
(11)
Karena  besaran  yang  ada  pada  isyarat  adalah  amplitudo  dan  waktu  maka  sumbu  y  (tinggi  isyarat) diubah kedalam satuan mV dimana dalam EKG 1 mm menunjukkan 0,1 mV sehingga amplitudo isyarat adalah  y x 0,1 mV. Sedangkan pada pengukuran sumbu x (lebar isyarat) diubah ke dalam  satuan  waktu (detik). Laju perekaman yang dipakai adalah 25 mm/detik, maka 1 mm setara dengan 0,04 detik, sehingga waktu isyarat (t) diperoleh dengan mengalikan x x 0,04 detik.
0 0.5 1 1.5 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 waktu(s) a mp lit u d o (mV) 0 0.5 1 1.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 waktu(s) a mp lit u d o (mV)
(a)                                                                                 (b) Gambar 5. (a) Isyarat Dalam Kawasan Waktu, (b) Isyarat Setelah Dinormalisasi
Setelah berubah dalam kawasan waktu, maka kemudian dilakukan  normalisasi sehingga didapatkan isyarat yang tampak seperti pada gambar 5 di atas. Isyarat hasil transformasi dinormalisasi dengan tujuan menyederhanakan bentuk isyarat agar pengolahan lebih efektif.
Langkah terakhir pada tahap proses pra pengolahan adalah baseline wander removal. Penghapusan derau baseline wander dapat dilakukan dengan menggunakan transformasi wavelet diskrit. Prinsip dasar dari  transformasi  wavelet  diskrit  adalah  bagaimana  cara  mendapatkan  representasi  waktu  dan  skala  dari sebuah isyarat menggunakan teknik pem filter an digital dan operasi sub-sampling . Isyarat EKG pertama- tama  dilewatkan  pada  rangkaian  filter high-pass dan low-pass ,  kemudian  setengah  dari  masing-masing keluaran  diambil  dengan  sampel  melalui  operasi sub-sampling. Proses  ini  disebut  sebagai  proses dekomposisi  satu  tingkat.  Keluaran  filter low-pass digunakan  sebagai  masukan  proses  dekomposisi tingkat  berikutnya.  Proses  ini  diulang  sampai  tingkat  proses  dekomposisi  yang  diinginkan.  Pada penelitian  ini  isyarat  EKG  didekomposisi  hingga  tingkat  11,  sehingga  diperoleh  komponen  frekuensi rendah yang menjadi penyebab derau baseline wander . Hal ini dapat dilihat pada Gambar 6 dibawah ini.
0 0.5 1 1.5 0 0.5 1 ecg semula waktu(s) mV 0 0.5 1 1.5 -0.5 0 0.5 1 ecg setelah baseline wander hilang waktu(s) mV
Gambar 6. Isyarat Tanpa Derau Baseline Wander

## 3.2 Ekstraksi Ciri
Proses  ekstraksi  ciri  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  ciri  dari  masing-masing  jenis  isyarat ECG,  yaitu isyarat ECG normal atau normal sinus rhythm (NSR) dan atrial fibrillation (AF). Ciri  yang diambil  merupakan  nilai  statistik  isyarat  PSD  (power  spectral  density)  ternormalisasi  dari  isyarat  EKG (gambar  7).  Nilai  statistik  yang  digunakan  adalah mean,  standard  deviation,  kurtosis,  variance,  dan skewness.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -55 -50 -45 -40 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 Normalized Frequency  (  rad/sample) P o w e r/ fr e q u e n c y ( d B /r a d /s a m p le ) Welch Power Spectral Density Estimate 10 0 10 1 10 2 10 3 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 normalisasi frekuensi (Hz) n o rm a lis a s i P S D
Gambar 7. Isyarat Power Spectral Density (PSD )
Dari grafik isyarat diatas dapat dicari ciri statistiknya, sehingga setiap data masing-masing diperoleh seperti pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Ciri statistik dari isyarat periodogram
Mean Std deviasi Varian Kurtosis Skewnes 0,0402 0,1427 0,0204 26,6617 4,6916
Setelah  didapatkan  ciri  statistiknya  maka  langkah  selanjutnya  adalah  proses  klasifikasi  dengan algoritma Support Vector Machine (SVM).

## 3.3 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses penemuan model atau fungsi yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas dari objek yang label kelasnya  tidak  diketahui.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Support  Vector Machine (SVM) dan Naïve bayes Classifier (NBC) sebagai algoritma pembanding. Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  sistem  pembelajaran  yang  pengklasifikasianya menggunakan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi-fungsi  linear  dalam  sebuah  ruang  fitur  ( feature  space ) berdimensi  tinggi,  dilatih  dengan  algoritme  pembelajaran  yang  didasarkan  pada  teori  optimasi  dengan mengimplementasikan learning bias  yang  berasal  dari  teori  pembelajaran  statistik.  Dalam  konsep  SVM berusaha menemukan fungsi pemisah ( hyperplane ) terbaik diantara fungsi yang tidak terbatas jumlahnya. Hyperplane pemisah  terbaik  antara  kedua  kelas  dapat  ditemukan  dengan  mengukur margin  hyperplane tersebut  dan  mencari  titik  maksimalnya.  SVM  telah  berhasil  digunakan  dalam  pengenalan  pola. Pembelajaran dilakukan dengan menggunakan pasangan data input dan data output berupa sasaran yang diinginkan.  Pembelajaran  dengan  cara  ini  disebut  dengan  pembelajaran  terarah (supervised  learning ). Dengan  pembelajaran  terarah  ini  akan  diperoleh  fungsi  yang  menggambarkan  bentuk  ketergantungan input dan outputnya. Selanjutnya, diharapkan fungsi yang diperoleh mempunyai kemampuan generalisasi yang baik, dalam arti bahwa fungsi tersebut dapat digunakan untuk data input diluar data pembelajaran. Akurasi  prediksi  umumnya  tinggi,  kuat  bekerja  ketika  contoh  pelatihan  mengandung  kesalahan,  dan evaluasi cepat dari fungsi target belajar merupakan kelebihan dari SVM. Pada penelitian ini jenis kernel yang digunakan adalah radial basis function atau RBF kernel. Hasilnya disajikan dalam bentuk confusion matrix yang dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Confusion matrix hasil identifikasi AF dengan SVM
TP = 29 FN = 7 FP = 1 TN = 13
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas  maka  didapatkan  hasil  dari  kinerja  klasifikasi  dengan  metode  SVM berdasarkan  ciri  statistik  yang  diambil  dari  isyarat  periodogram  adalah  akurasi  sebesar  84,0%  dengan sensitivitas sebesar 80,5% dan spesifisitas 92,8%.
Sedangkan Naive bayes Classifier (NBC)  merupakan salah satu algoritme  klasifikasi statistik  yang menerapkan  teori  bayes  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  keanggotaan  suatu  kelas.  Teori bayesian  pada  dasarnya  adalah  kemungkinan  kejadian  dimasa  depan  yang  bisa  dihitung  dengan menentukan frekuensi pengalaman sebelumnya. Penggunaan algoritme bayes dalam hal klasifikasi harus mempunyai  masalah  yang bisa dilihat  statistiknya. HMAP  ( Hypothesis Maximum Appropri Probability ) menyatakan  hipotesis  yang  diambil  berdasarkan  nilai  probabilitas  berdasarkan  kondisi prior atau sebelumnya  yang  diketahui . HMAP  inilah  yang  digunakan  didalam machine  learning sebagai  metode untuk mendapatkan hipotesis untuk suatu keputusan. Penerapan metode klasifikasi naive bayes classifier (NBC) yang telah diterapkan dalam penelitian ini hasilnya dapat dilihat pada tabael 3 dibawah ini.
Tabel 3. Confusion matrix hasil identifikasi AF dengan NBC
TP = 25 FN = 4 FP = 5 TN = 16
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  maka  didapatkan  hasil  dari  kinerja  klasifikasi  dengan  metode  NBC berdasarkan ciri statistik yang diambil dari isyarat periodogram adalah 82,0%, 86,2%, dan 76,1% dalam hal akurasi, sensitivitas dan spesifisitas.
Sehingga setelah didapatkan hasil dari klasifikasi dari masing-masing algoritma, maka untuk melihat lebih  jelas  dapat  dilihat  dengan  kurva  ROC( Receiver  Operating  Characteristic )  yang  dapat menggambarkan  dari  kinerja  masing-masing  metode  yaitu  SVM  dan  NBC  yang  tampak  pada  gambar  8 berikut ini.

## Gambar 8. Kurva ROC algoritma SVM dan NBC
Berdasarkan  kurva  ROC  yang  terdapat  pada  Gambar  8  di  atas  telah  didapatkan  nilai  AUC  ( Area Under  ROC  Curve )  pada  masing-masing  algoritme  yaitu  SVM  =  0,867  atau  86,7%,  dan  NBC  =  0,812 atau  81,2%.  Sehingga  dari  nilai  AUC  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  algoritme  SVM  menunjukkan kinerja yang lebih baik dari lagoritma pembanding yaitu NBC yang telah digunakan karena memiliki nilai AUC  yang  paling  besar  atau  hampir  mendekati  nilai  100%.  Karena  pada  dasarnya  nilai  AUC  memiliki rentang  antara  50%  (0,5)  sampai  dengan  100%  (1).  Nilai  AUC  50%  merupakan  nilai  AUC  terburuk, sedangkan nilai AUC 100% merupakan nilai yang terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Dari berbagai tahapan  yang telah dilakukan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa ekstraksi ciri statistik  yang diambil  dari isyarat periodogram dapat dijadika sebuah ciri atau feature untuk identifikasi aritmia  jenis atrial  fibrillation (AF)  berdasarkan  isyarat  elektrokardiogram  (EKG).  Sedangkan  untuk klasifikasi,  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  mengidentifikasi  aritmia  jenis atrial fibrillation  (AF) mendaptakan  hasil  lebih  baik  dengan  penilaian index kinerja  klasifikasi  dihasilkan akurasi sebesar 84,0%, sensitivitas  80,5%, dan spesifisitas 92,8% dengan nilai AUC=0,867. Sedangkan untuk NBC didapatkan 82,0%, 86,2%, 76,1% dalam hal akurasi, sensitivitas dan spesifisitas dengan nilai AUC sebesar 0,812.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO  and  World  Health  Organisation,  “The  10  leading  causes  of  death  in  the  world,  2000  and 2012,” 2014.
[2] L. Sherwood, “Human Physiology: From Cells to Systems,” Hum. Physiol. , vol. 7th editio, p. 766, 2010.
[3] J. E. Hall and A. C. Guyton, Guyton and Hall Textbook of Medical Physiology , vol. 53. 2011.
[4] D.  Waller,  “A  Demonstration  On  Man  Of  Electromotive  Changes  Accompanying  The  Heart’s Beat,” J Physiol , p. 8(5): 229–234.
[5] R. Rangayyan, “Biomedical signal analysis,” Library.Wisc.Edu . 2002.
[6] Chaudhuri,  Subhasis,  Pawar,  T.  D.,  Duttagupta,  and  Siddhartha, Ambulation  Analysis  in  Wearable ECG . 2009.
[7] Braunwald E., Heart Disease: A Textbook of Cardiovascular Medicine , Fifth. Philadelphia, 1997.
[8] M. Velic, I. Padavic, and S.  Car, “Computer aided ECG analysis  -  State of  the  art and  upcoming challenges,” IEEE EuroCon 2013 , no. July, pp. 1778–1784, 2013.
[9] E.  A.  Sobie et  al ,  “Regression  methods  for  parameter  sensitivity  analysis:  applications  to  cardiac arrhythmia mechanisms,” Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc , pp. 4657–4660, 2011.
[10] A. B. A. Bollmann and F. L. F. Lombardi, “Electrocardiology of atrial fibrillation,” IEEE Eng. Med. Biol. Mag. , vol. 25, no. December, pp. 15–23, 2006.
[11] C. a Sanoski, “Clinical, economic, and quality of life impact of atrial fibrillation.,” J. Manag. Care Pharm. , vol. 15, no. 6 Suppl B, pp. S4–S9, 2009.
[12] E. Berry and H. Padgett, “Management of patients with atrial fibrillation: diagnosis and treatment.,” Nurs. Stand. , vol. 26, no. 22, pp. 47–56, 2012.
[13] A. J. Camm et al. , “Guidelines for the management of atrial fibrillation,” European Heart Journal , vol. 31, no. 19. pp. 2369–2429, 2010.
[14] S.  S.  Nijjer  and  D.  C.  Lefroy,  “Atrial  fibrillation.,” Br.  J.  Hosp.  Med.  (Lond). ,  vol.  73,  no.  5,  pp. C69-73, 2012.
[15] M.  Lainscak et  al ,  “Atrial  fibrillation  in  chronic  non-cardiac  disease:  Where  do  we  stand?,” International Journal of Cardiology , vol. 128, no. 3. pp. 311–315, 2008.
[16] G. Chatap, K. Giraud, and J.-P. Vincent, “Atrial fibrillation in the elderly: facts and management.,” Drugs Aging , vol. 19, no. 11, pp. 819–846, 2002.
[17] Sacchetti et  al ,  “Impact  of  emergency  department  management  of  atrial  fibrillation  on  hospital charges,” Western Journal of Emergency Medicine , vol. 14, no. 1. pp. 55–57, 2013.
[18] European Heart Rhythm Association et al. , “Guidelines for the management of atrial fibrillation: the Task  Force  for  the  Management  of  Atrial  Fibrillation  of  the  European  Society  of  Cardiology (ESC).,” Europace , vol. 12, no. 10, pp. 1360–420, 2010.
[19] S.  J.  Connolly,  “Atrial  fibrillation  in  2010:  advances  in  treatment  and  management.,” Nat.  Rev. Cardiol. , vol. 8, no. 2, pp. 67–68, 2011.