## KLASIFIKASI CITRA REKAMAN SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM MENGGUNAKAN METODE ANALISIS TEKSTUR, K-NN DAN MULTILAYER PERCEPTRON
Mohamad Sofie Program Studi Teknik Elektromedik Akademi Teknik Elektromedik Email: msofie.ms@gmail.com
Achmad Rizal Fakultas Teknik Elektro, Program Studi Teknik Elektro Telkom University Email: achmadrizal@telkomuniversity.ac.id

## ABSTRAK
Sinyal  elektrokardiogram  (EKG)  memiliki  informasi  yang  menggambarkan  kondisi  kesehatan jantung. Beragai teknik analisis sinyal EKG dikembangkan untuk mengetahui kelainan di jantung secara ototmatis.  Pada  kenyataannya  di  Indonesia,  kebanyakan  perangkat  EKG  hanya  menghasilkan  rekaman berupa  kertas  EKG  sehingga  metode  pengolahan  sinyal  tidak  bisa  diterapkan.  Pada  penelitian  ini dilakukan pengenalan kelainan jantung melalui citra rekaman EKG menggunakan analisis tekstur. Garis sinyal  EKG  yang  tergambar  dalam  citra  rekaman  EKG  diharapkan  bisa  dibedakan  antara  kondisi  yang satu  dengan  yang  lain.  Untuk  ekstraksi  ciri  digunakan  ciri  statistik  orde  1  dan  grey  level  co-occurence matrix (GLCM) pada arah 0 o , 45 o , 90 o , dan 135 o . Untuk klasifikasi digunakan K-nearest neighbor (K-NN) dan  multilayer perceptron (MLP). Akurasi  yang dihasilkan  mencapai 44.12% untuk lima kelas data dan 65.82% untuk dua kelas data. Penggunaan teknik pengolahan ctra terbukti mampu meningkatkan akurasi yang semula rendah.
Kata kunci: analisis tekstur , K-NN, multilayerperceptron, citra rekaman EKG, pengolahan citra .

## ABSTRACT
Electrocardiogram  (ECG)  signal  has  information  that  describes  the  condition  of  heart  health. Various  ECG  signals  analysis  techniques  was  developed  to  determine  abnormalities  in  the  heart automatically. In fact in Indonesia, most devices only generate ECG recordings in the form of paper so that the ECG signal processing methods can not be applied. In this research, we use texture analysis to determine cardiac abnormalities through ECG recording images. ECG signal line depicted in the image of  the  ECG  recording  is  expected  to  distinguish  one  condition  from  one  another.  Feature  extraction methods used are statistics order 1 and gray level co-occurrence matrix (GLCM) in the direction of 0, 45, 90  and  135  degrees.  For  classification  step,  we  used  for  K-nearest  neighbor  (k-NN)  and  multilayer perceptron (MLP). The resulting accuracy reaches 44.12% for the five classes of data and 65.82% for the two categories of data. The use of image processing techniques is proven to increase the accuracy.
Keywords: texture anaysis, K-NN , multilayer perceptron, ECG recording image, image processing .

## 1. PENDAHULUAN
Kematian  yang  disebabkan  oleh  penyakit  kardiovaskuler,  terutama  penyakit  jantung  koroner  dan stroke  diperkirakan  akan  terus  meningkat  mencapai  23,3  juta  kematian  pada  tahun  2030.  Selain  itu prevalensi  penyakit  jantung  koroner  dan  gagal  jantung  terlihat  meningkat  seiring  peningkatan  umur responden.  Penyakit  jantung  iskemik  mempunyai  prevalensi  sebesar  7.2%  secara  nasional  dengan penyebab kematian akibat penyakit kardiovaskuler menempati 6-12% di rumah sakit [1].
Salah  satu informasi  yang  mengungkap tingkat kesehatan jantung adalah sinyal elektrokardiogram (EKG).  Sinyal  EKG  dihasilkan  dari  aktifitas  kelistrikan  jantung  [2].  Sinyal  EKG  diukur  menggunakan perangkat elektrokardiograf  untuk kemudian ditampilkan, dicetak, dan dan dinterpretasi oleh dokter [2].
Berbagai teknik dikembangkan peneliti agar dapat mengenali kelainan jantung melalui sinyal EKG secara  otomatis.  Pengolahan  sinyal  EKG  pada  domain  waktu  dilakukan  pada  [3]–[5].  Metode  yang digunakan  diantaranya principal  component  analysis (PCA)  dan Hjorth  descriptor [6].  Teknik  lain
misalnya  menggunakan  wavelet  [7],  analisis  frekuensi  [8]  atau  analisis  kompleksitas  menggunakan entropi [9].
Teknik-teknik  pengolahan  sinyal  tersebut  diterapkan  pada  sinyal  EKG  hasil  rekaman  perangkat elektrikardiograf.  Pada  kenyataannya,  kebanyakan  perangkat  elektrokardiograf  di  rumah  sakit  di Indonesia  menghasilkan  rekaman  sinyal  EKG  berupa  citra.  Oleh  karena  itu  teknik-teknik  pengolahan sinyal yang diusulkan tidak bisa diterapkan secara langsung.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengenalan  jenis  kelainan    EKG  menggunakan  citra  rekaman  EKG sebagai  data  masukan.  Citra  rekaman  EKG  dipindai  kemudian  dilakukan  ekstraksi  ciri  menggunakan metode  analisis  teksture.  Diharapkan  garis  yang  terbentuk  dari  rekaman  sinyal  EKG  dapat  dibedakan menggunakan  metode  ini.  Pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan  penelitian  yang  sama  menggunakan metode  wavelet  dengan  data  yang  berbeda  [10].  Hasil  akurasi  terbaik  mencapai  85%  untuk  dua  kelas yang berbeda. Pada penelitian ini penelitian dilakukan pada lima kelas yang berbeda. Diharapkan metode yang diusulkan memberikan hasil yang lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  dalam  penelitian  ini  seperti  di  ilustrasikan  pada  Gambar  1.  Lebih detail dari metode yang dilakukan dijelaskan pada subbab selanjutnya.
Citra rekaman EKG Ciri Statistik Orde 1
GLCM K-NN MLP Akurasi Ekstraksi Ciri Klasifikasi Gambar 1. Metode yang dilakukan

## 2.1 Data Citra Rekaman EKG
Data masukan berupa citra rekaman EKG dikumpulkan dari RSUD Tugu, Semarang. Kelainan  pada rekaman    EKG  berupa Atrium  Fibrillation (AF),  Infrak  Miokard  Akut  (AMI), Ischemia , Left  Bundle Brunch Block (LBBB) dan Normal (N) yang di scan dengan menggunakan scan printer merk HP 1050. Data citra rekaman dari pasien sebelumnya di- croping dengan ukuran 4x12 kotak besar pada kertas EKG.
Gambar 2. Data citra rekaman EKG di-cropping

## Tabel 1. Data Citra EKG
Kelas Data Jumlah data AF 22 AMI 11 Ischemi 19 LBBB 10 Normal 6

## 2.2 Preprocessing dan Ekstraksi Ciri
Preprocessing  yang  dilakukan  hanya  mengubah  citra  dari  RGB  ke grayscale untuk  memudahkan proses selanjutnya. Sementara itu ektraksi  ciri yang dilakukan adalah penguruan  ciri statistik orde 1 dan grey level cooccurance matrix (GLCM) [11]. Ciri statistik orde 1 yang digunakan adalah [12]:
a. Mean (μ)
(1)
Mean  menyatakan  penyebaran  nilai  intensitas  dalam  citra.  Citra  dengan  nilai  mean  yang  tinggi menunjukkan  citra  dengan  tingkat  kecerahan  tinggi.  Citra  yang  cenderung  gelap  mempunyai  nilai mean yang rendah.
b. Variance (σ 2 )
(2)
Nilai  variansi  menyatakan  variasi elemen dalam  histogram citra. Variansi  yang tinggi dicapai oleh citra  dengan  kontas  tinggi  sedangkan  citra  dengan  kontras  rendah  mempunyai  nilai  variansi  yang rendah.
c. Skewness (α 3 )
(3)
Skewness  merupakan  ukuran  kesimetrian  histogram  dari  citra.  Dengan  kata  lain  skewness menunjukkan  kemencengan  relatif  histogram  suatu  citra.  Citra  yang  cenderung  gelap  mempunyai histogram  yang  mempunyai  puncak  cenderung  ke  nilai  rendah  sedangkan  citra  yang  terang mempunyai histogram yang cenderungke arah kanan (nilai tinggi).
d. Kurtosis (α 4 )
(4)
Kurtosis  menunjukan  kemiripan  histogram  terhadap  distribusi  normal.  Distribusi  intensitas  citra yang terlihat dalam histogram terlihat meruncing di titik tengah atau mendatar.
e. Entropi (H)
(5)
Dalam teori informasi entropi dinyatakan sebagai ukuran jumlah informasi dalam suatu pernyataan atau variable. Dalam ekstraksi ciri dari suatu citra, entropi menyatakan ketidakaturan suatu citra.
Sementara itu ciri GLCM yang digunakan adalah [11]:
a. Angular Second Moment, ukuran sifat homogenitas citra.
(6)
b. Contrast, ukuran penyebaran (momen inersia) elemen-elemen matriks citra.
(7)
c. Correlation, ukuran ketergantungan linear derajat keabuan citra
(8)
d. Variance variasi elemen-elemen matriks kookurensi.
(9)
e. Inverse Different Moment, ukuran kehomogenan citra yang berderajat keabuan sejenis.
(10)
f. Entropy, ukuran ketidakteraturan bentuk.
(11)
Ciri GLCM dihitung pada arah 0 o , 45 o , 90 o , dan 135 o sehingga total akan diperoleh 29 ciri.

## 2.3 Klasifikasi
Untuk proses klasifikasi digunakan K-nearest neighbor (K--NN) dan multilayer perceptron (MLP). Untuk K-NN digunakan K=1, 3, dan 5. Klasifikasi menggunakan MLP dilakukan menggunakan tiga nilai hidden neuron yang berbeda yaitu 15, 30 dan 45 seperti dalam [13]. Mengingat jumlah data yang sedikit maka pembagian data latih dan data uji adalah 50%-50%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Klasifikasi Menggunakan Ciri Statistik Orde 1 dan GLCM
Pada  tahap  ini  ekstraksi  ciri  dilakukan  tanpa  melakukan  pengolahan  citra    pada  citra  input.  Citra dibaca kemudian diekstraksi  ciri dan selanjutnya  dilakukan klasifikasi. Untuk ciri  statistik orde 1, diuji sendiri  dan  dicoba  digabung  dengan  ciri  GLCM.  Sementara  itu  ciri  GLCM  diuji  pada  satu  arah, keseluruhan arah dan digabung dengan ciri statistik orde 1. Hasil dari tiap pengujian menggunakan K-NN dan MLP seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Akurasi untuk ekstraksi ciri statistik orde 1 dan GLCM menggunakan K-NN, akurasi tertinggi 44.12% untuk GLCM arah 135 o dan semua fitur, jarak Euclidean K=3
Gambar 4. Akurasi untuk ekstraksi ciri statistik orde 1 dan GLCM menggunakan MLP, akurasi tertinggi 39.71% untuk ciri GLCM semua arah dan MLP N-45-5
Akurasi tertinggi didapat pada ciri gabungan GLCM dan ciri  statistik orde 1 menggunakan K-NN. Akurasi tertinggi 44,12%. Nilai ini cukup rendah disebabkan data yang mempunyai resolusi cukup rendah dengan noise yang cukup banyak. Beberapa data tidak menunjukkan bentuk yang berbeda antar kelas dan beberapa data  menunjukkan  perbedaan  yang  cukup  tinggi  interkelas.  Pengolahan  citra  diperlukan  untuk pengujian berikutnya.

## 3.2 Hasil Klasifikasi dengan Dua Kelas Data
Salah satu permasalahan utama dalam penelitian ini adalah jumlah data yang tidak seimbang, seperti pada  Tabel  1.  Untuk  itu  pada  bagian  ini  dicoba  untuk  melakukan  klasifikasi  untuk  2  kelas  data  yang mempunyai jumlah data yang relative banyak dan seimbang. Untuk itu data AF dan Ischemia digunakan pada pengujian ini.  Pengujian menggunakan K-NN dan MLP dengan 3-fold cross validation [14]. Hasil yang di dapat seperti pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Akurasi menggunakan ciri GLCM dan ciri statistic orde 1 dan K-NN untuk AF dan Ischemia
Gambar 6. Akurasi menggunakan ciri GLCM dan ciri statistic orde 1 dan MLP untuk AF dan Ischemia
Gambar  5  menunjukkan  akurasi  tertinggi    65.85%,    untuk  arah  0 o dan  seluruh  ciri,  lebih  baik  dari hasil  pada  Gambar  3.  Sementara  itu  klasifikasi  menggunakan  MLP  menghasilkan  akurasi  tertinggi 60.97%, untuk GLCM arah 0 o meningkat dari hasil pada Gambar 4. Hasil yang didapat untuk klasifikasi 2 kelas menunjukkan peningkatan akurasi menjadi di atas 60%. Hasil ini dipengaruhi oleh jumlah data yang relatif seimbang.

## 3.3 Pembahasan
Seperti  yang  telah  disajikan  pada  Gambar  3-6,  akurasi  tertinggi  hanya  mencapai  65.85%  untuk klasifikasi menggunakan 2 kelas yaitu AF dan Ischemia. Permasalahan utama pada penelitian ini adalah jumlah  data  yang  tidak  seimbang  dan  kualitas  data  yang  relatif  rendah.  Beberapa  distrosi  yang  terjadi disebabkan oleh sumber citra rekaman EKG yang berbeda, proses cropping yang mungkin tidak seragam dan  pola sinyal EKG yang terekam hampir sama antara pola yang satu dengan yang lain. Sebagai contoh Gambar  7  menampilkan  sinyal  EKG  untuk  kasus  AF,  Normal  dan  AMI.  Ketiga  citra  rekaman  jantung hampir mirip yaitu terdapat fibrilasi pada baseline. Perbedaannya pada AF tidak terlihat gelombang P, Q, S, dan T sedangkan pada Normal ada.
(a)
(b)

## (c)
Gambar 7. a. Citra rekaman AF. b. Citra rekaman Normal. C. Citra rekaman AMI
Pada  Gambar  7  juga  terlihat  bahwa  garis  sinyal  EKG  terlihat  sangat  tipis  sehingga  membutuhkan proses perbaikan citra untuk lebih menonjolkan sinyal EKG pada citra. Beberapa proses pengolahan citra yang  bisa  dilakukan  untuk  meningkatkan  kulaitas  citra  masukan  misalnya histogram  equalization (HE), contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) dan operasi morfologi lainnya [15]. Gambar 8 menampilkan hasil beberapa proses pengolahan citra pada citra rekaman EKG.
Untuk menguji peningkatan akurasi setelah  proses pengolahan citra, maka dilakukan HE pada citra rekaman EKG.  Ciri  yang digunakan adalah  ciri GLCM untuk semua arah dan gabungannya dengan  ciri statistik orde 1. Hasil yang didapat seperti pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Gambar 8. Hasil beberapa pengolahan citra berbasis HE
Gambar 9. Akurasi setelah citra dilakukan proses  HE, akurasi tertinggi 42.65% untuk ciri GLCM,
Gambar 10 Akurasi setelah citra dilakukan proses  HE, akurasi tertinggi 45.59% untuk ciri GLCM, MLP
Hasil yang didapat sedikit meningkat dibandingkan dengan  hasil yang ditunjukkan pada Gambar 3 dan  Gambar  4.    Sekalipun  peningkatan  akurasi  tidak  terlalu  signifikan,  hal  ini  mengisyaratkan  bahwa pemilihan  teknik  pengolahan  citra  yang  tepat  akan  dapat  meningkatkan  akurasi  system.  Ke  depan  perlu dicari metode yang tepat untuk kasus ini.
Dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya,  hasil  yang  didapat  secara  umum  lebih  buruk  [10]. Kelebihan dari penelitian ini  adalah jumlah  kelas data  yang relatif banyak dan proses pengambilan data yang lebih standar. Beberapa hal yang bisa dilakukan untuk meningkatkan akurasi sistem antara lain:
a. seleksi data, beberapa data dari kelas yang sama  memperlihatkan perbedaan yang signifikan karena adanya noise dan baselin e yang tidak stabil
b. pre-processing untuk  perbaikan  kualitas  citra,    beberapa  metode  sedang  diujicoba  misalnya  filter median, Clahe, dan operasi morfologi.
c. perbaikan  data  masukan,  resolusi  data  masukan  sangat  kecil  sehingga  beberapa  operasi  pengolahan citra tidak bisa diaplikasikan.
d. data  citra  rekaman  EKG  yang  normal  kurang  bagus,  dikarenakan  garis  pembentuk  sinyal  jantung tidak mulus atau seperti terjadi fibrilasi. Meskipun interpretasi pada alat menyatakan Normal. Hal ini dimungkinkan karena grounding EKG saat digunakan kurang baik.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan ekstraksi ciri citra rekaman EKG menggunakan ciri statistik orde 1  dan  GLCM.  Hasil  yang  didapat  belum  memuaskan  karena  jumlah  data  yang  tidak  seimbang,  dan kualitas  data  yang  kurang  baik.  Diperlukan  pengolahan  citra  untuk  meningkatan  kualitas  citra  masukan sehingga akurasi system bisa meningkat. Penelitian ini berguna untuk mengatasi permasalahan perangkat EKG di rumah saikt yang biasanya hanya menghasilkan rekaman berupa kertas EKG yang diinterpretasi secara manual.
Untuk meningkatkan performansi system, perlu diuji beberapa teknik pengolahan citra digital untuk meningkatkan  kualitas  citra  masukan.  Metode  lain  yang  mungkin  bisa  dilakukan  adalah  mengkonversi titik-titik  dari  sinyal  menjadi  sinyal  berupa  data  sample  sehingga  pengolahan  yang  dilakukan  tidak  lagi menggunakan pengolahan citra tetapi menggunakan pengolahan sinyal. Dengan demikian komputasi akan lebih ringan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kesehatan, Kementrian, (2016) “Penanganan penyakit jantung harus sesuai ilmu kedokteran terkini dan mengutamakan keselamatan pasien,” [Online].
Available:
http://www.depkes.go.id/article/view/14112700011/penanganan-penyakit-jantung-harus-sesuai- ilmu-kedokteran-terkini-dan-mengutamakan-keselamatan-pasien.html. [Accessed: 01-Feb-2016].
[2] Tompkins,  W.  J.  (2000),  “Electrocardiography,”  in Biomedical  Digital  Signal  Processing ,  W.  J. Tompkins, Ed. New Jersey: Prentice Hall, 2000, pp. 24–54.
[3] Xiao, Q. U. , C. Wei, and G. D. Fei, 2011. “ECG Signal Classification Based on BPNN,” in Electric Information and Control Engineering (ICEICE), 2011 International Conference on ,  no. 1, pp. 1362 – 1364.
[4] Bollmann, A. et. Al. 2007. “Principal Component Analysis in ECG Signal Processing,” EURASIP J. Adv. Signal Process. , vol. 2007
[5] Nait-hamoud,  N.,  A.  Moussaoui,  2010.  “Two  Novel  Methods  for  Multiclass  ECG  Arrhythmias Classification  Based  on  PCA  ,  Fuzzy  Support  Vector  Machine  and  Unbalanced  Clustering,”  in
International Conference on Machine and Web Intelligence (ICMWI) , pp. 140–145.
[6] Rizal,  A.,    S.  Hadiyoso,  2015.  “ECG  Signal  Classification  Using  Hjorth  Descriptor,”  in 2015 International  Conference  on  Automation,  Cognitive  Science,  Optics,  Micro  Electro-Mechanical System, and Information Technology (ICACOMIT) , no. 2, pp. 3–6.
[7] Rizal,  A.,  V.  Suryani,  2008.  “Pengenalan  Signal  EKG  Menggunakan  Dekomposisi  Paket  Wavelet dan  K-Means  Clustering,”  in Proceeding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi 2008(SNATI 2008) , 5–8.
[8] Lin,  C.,  2008.  “Frequency-domain  features  for  ECG  beat  discrimination  using  grey  relational analysis-based classifier,” Comput. Math. with Appl. , vol. 55, no. 4, pp. 680–690
[9] Wu,  H.,  et.  al,  2013.  “Multiscale  Cross-Approximate  Entropy  Analysis  as  a  Measurement  of Complexity  between  ECG  R-R  Interval  and  PPG  Pulse  Amplitude  Series  among  the  Normal  and Diabetic Subjects,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2013, 2013.
[10] Sofie,  M.,  et.  al,  2015.  “Pengenalan  Citra  Rekaman  ECG  Atrial  Fibrilation  dan  Normal Menggunakan  Dekomposisi  Wavelet  dan  K-Mean  Clustering,”  in Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi ke-6 .
[11] Haralick,  R.,    K.  Shanmugan,  and  I.  Dinstein,  1973.    “Textural  features  for  image  classification,”
IEEE Trans. Syst. Man Cybern. , vol. 3, pp. 610–621.
[12] Goshtasby,  A.,  (2012) Image  Registration,  Priciples,  Tools  and  Methods ,  First.  Springer-Verlag London Limited.
[13] Hashemi, A., H. Arabalibiek, K. Agin, 2011. “Classification of Wheeze Sounds Using Wavelets and Neural Networks,” in International Conference on Biomedical Engineering and Technology (2011) , vol. 11, pp. 127–131.
[14] Palaniappan, R., (2010) Biological Signal Analysis . Ventus Publishing ApS.
[15] Putri,  F.  K.  ,  D.  Saepudin,  A.  Rizal,  (2014)  “Analisis  Contras  Limited  Adaptive  Histogram Equalization  (CLAHE)  dan  Region  Growing  dalam  Deteksi  Gejala  Kanker  Payudara  pada  Citra Mammogram,” Elektro , vol. 7, no. 1, pp. 15–28