## Pemantauan EKG Dan Detak Jantung Berbasis
Web
1 Ismail Rokhim, 1 Siti Aminah & 1 M.Shobir Abdussyakur *)
1 Program Studi Teknologi Rekayasa Otomasi, Jurusan Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung
*) shobirabdussyakur@gmail.com

## Abstrak
Elektrokardiogram (EKG) dan detak jantung adalah parameter yang digunakan dalam analisis dan pemantauan aktivitas jantung.  Pemantauan  dan  analisis  saat  ini  masih  dilakukan  secara  tatap  muka.  Pada  penelitian  ini  digunakan  sistem Internet of Things (IoT) dan antarmuka berbasis web , Hal ini dilakukan agar proses pemantauan dan analisis gelombang EKG dapat dilakukan di manapun dan kapanpun oleh tenaga medis. Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari monitoring EKG dan detak jantung, digunakan modul AD8232 berfungsi untuk membaca sinyal bio voltase pada tubuh dengan  bantuan  elektroda.  Teknik  sadapan  elektroda  ditentukan  berdasarkan  teori  segitiga  Einthoven.  Selain  itu, mikrokontroler  NodeMCU  digunakan  untuk  mengontrol  keluaran  dan  memungkinkan  menjalankan  sistem Internet  of Things  (IoT). Dilakukan  juga  pengujian  output  gelombang,  tingkat  keberhasilan  pengiriman  data,  realisasi  antarmuka serta pengujian akursai dan presisi. Hasil penelitian menunjukan gelombang EKG yang dihasilkan memiliki frekuensi 40 Hz dan perioda gelombang QRS complex sebesar 0,10 second. Selain  itu presentase  tingkat keberhasilan pengiriman data  sebesar  98,84%.  Diperoleh  juga  tingkat  akurasi  pengukuran  detak  jantung  sebesar  97,966%  dan  tingkat  presisi sebesar 0,658%. Telah direalisasikan juga sebuah antar muka yang dapat menampilkan gelombang EKG dalam orde mili volt dan mili detik.
Kata Kunci: elektrokardiogram, IoT, web, AD8232

## 1 Pendahuluan
Elektrokardiogram  atau  EKG  dapat  digunakan  untuk  memantau  aktivitas  jantung,  hal  tersebut  dilakukan dengan cara merekam perubahan potensial listrik jantung [1]. Rekaman tersebut ditampilkan dalam bentuk grafik,  yang  berisi  hubungan  antara  potensial  listrik  jantung  beserta  keterangan  waktunya  [2].  Gelombang EKG  yang  ada  saat  ini  diperoleh  melalui  peralatan  yang  besar  dan  bersifat  stasioner,  karena  hal  tersebut peralatan hanya dapat digunakan secara tatap muka. Selain itu, peralatan tersebut biasanya terlalu mahal untuk digunakan dirumah, sehingga pasien harus pergi ke rumah sakit untuk menggunakannya [3].
Perkembangan tekonologi internet dan jaringan sensor nirkabel, memungkinkan adanya komunikasi antara perangkat keras dan perangkat lunak, hal tersebut dapat digunakan dalam pengembangan sebuah sistem pemantauan EKG [4]. Sistem yang ada pada saat ini mampu mendeteksi sinyal EKG menggunakan sensor non-invasive dan mengirimkannya ke aplikasi seluler maupun web [5].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam  rangka  merancang  sistem  telemonitoring  EKG  [6-9,11].  Pada penelitian  penelitian  [6]  metode  komunikasi zigbee digunakan  dengan  ide  data  terdistribusi  multipoint  to multipoint,  hal  tersebut  menyebabkan  elektrokardiograf  diharuskan  untuk  berjarak  2-20  meter  dari penerima  sinyalnya.  Pada  penelitian  [7]  terdapat  sebuah  sistem  yang  dapat  melakuan  pemantauan gelombang EKG dan kadar oksigen pada pasien. Dalam penelitian tersebut digunakan sebuah teknologi web socket dimana mikrokontroler akan bekerja sebagai sebuah server untuk mengumpulkan dam menampilkan data,  data  gelombang  yang  ditampilkan  sudah  memuat  nilai  tegangan  EKG,  namun  pada  keterangan waktunya  tidak  ditampilkan  pada  orde  milidetik.  Selain  itu  penggunaan  sistem  berbasis web  socket juga akan terbatas pada riwayat data yang dapat diakses, hal tersebut terjadi karena sistem tidak menggunakan basis  data.  Pada  penelitian  [8]  telah  dilakukan  implementasi  sistem  pemantauan  berbasis  web  dan penggunaan  komunikasi  data  berbasis  internet  untuk  pemantauan  gelombang  EKG,  namun  pada  sistem tersebut  belum  tersedia  nilai  detak  jantung  dan  tingkat akses  pengguna  seperti  pemisahan  antara  pasien dan tenaga medis. Pada penelitian [9] telah dilakukan  sebuah implementasi sistem pemantauan EKG dan detak  jantung  berbasis  aplikasi  menggunakan Message  Queuing  Telemetry  Transport  (MQTT) sebagai metode  komunikasi  datanya.  Penggunaan  metode  komunikasi  tersebut  memerlukan bandwith yang  lebih sedikit  dan  cocok  untuk  pembuatan  sistem  IoT.  Namun  pada  grafik  EKG  yang  belum  ditampilkan  satuan gelombang dalam orde milivolt dan milidetik, hal tersebut sesuai dengan satuan yang digunakan pada grafik EKG.[10]  Pada  jurnal  [11]  struktur  pengguna  sudah  diberlakukan,  namun  nilai  keluaran  hanya  berbatas pada nilai heart rate .
Ada  beberapa  faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam  implementasi  sebuah  sistem  pemantauan  EKG, beberapa  diantaranya  yaitu  satuan  gelombang  yang  tertera  pada  keluaran  yang  dihasilkan  pada elektrokardiograf adalah grafik EKG yang berisikan nilai tegangan dan waktu riil. Gelombang yang dihasilkan akan ditinjau bentuk, frekuensi dan perioda. Keluaran yang dihasilkan juga dapat berupa nilai detak jantung
per  menit,  nilai  tersebut  juga  memiliki  syarat  pada  nilai  penyimpangan  yang  dihasilkan.  Pada  keluaran gelombang  EKG  Faktor  yang  harus  diperhatikan  adalah  gelombang  memiliki  frekuensi  40  Hz,  bentuk Gelombang  PQRST  terlihat,  dan  perioda  Gelombang  QRS  Complex  0,08-0,10  detik  [12].  Sementara  pada keluaran Nilai Detak jantung (BPM). Berdasarkan jaminan mutu dan keselamatan EKG melalui standar dan pengujian  yang  diterbitkan  oleh  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan  Indonesia,  dijelaskan  tentang  nilai penyimpangan  yang  diizinkan  sebesar  5%  dari  nilai  referensi.  Atau  sebesar  besarnya  adalah  nilai penyimpangan sebesar 5 BPM pada setiap pengukuran [13][14].
Maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  sistem  pemantauan  dimana  sistem  tidak terbatas jarak, dapat melakukan pengukuran multipoint , memiliki struktur pengguna, dan memiliki keluaran berupa gelombang EKG dan heartrate. Selain hal tersebut satuan pada grafik juga diperhatikan, hal tersebut dibuktikan  dengan  penggunaan  satuan  yang  sesuai  pada  gelombang,  yaitu  milivolt  dan  milidetik.  Pada penelitian  ini  dilakukan  pengujian  yang  belum  ada  pada  penelitaan  sebelumnya,  yaitu  pengujian  uji kelayakan golmbang, tingkat keberhasilan pengiriman data, tingkat presisi dan akurasi keluaran BPM yang belum dilakukan pada penelitian atau implemetasi sistem pemantauan yang pernah dilakukan sebelumnya.

## 2 Metode

## 2.1 Arsitektur Sistem

## Gambar 1. Arsitektur sistem
Berdasarkan ilustrasi pada Gambar 1, elektroda akan menghantarkan impuls dari titik sadapan pada tubuh pasien dan dikirim menuju modul AD8232. Impuls diterima oleh modul AD8232, selanjutnya akan dilakukan penyaringan dan penguatan, sehingga dapat terbaca oleh mikrokontoller NodeMCU. Pada NodeMCU impuls akan  dibaca  dan  dirubah  menjadi  data  dalam  bentuk  tegangan  dan  akan  dilakukan  perhitungan  detak jantung permenit. Selanjutnya  data  tersebut akan  dikonversi menjadi string. String  tersebut nantinya  akan dikirim oleh NodeMCU ke pada sebuah url yang berisikan sebuah file PHP untuk menerima data kiriman dan menyimpannya  kedalam  sebuah  basis  data  MySQL.  Selanjutnya  data  tersebut  akan  dipanggil  oleh antarmuka untuk ditampilkan dalam bentuk grafik dan log.

## 2.1.1 Perhitungan Detak Jantung
Detak jantung dapat diekstraksi menggunakan analisis spektral. Transformasi berbasis sinusoidal dari sinyal EKG,  seperti  yang  digambarkan  dalam  Gambar  2,  biasanya  berisi  lonjakan  tinggi  amplitudo  yang  berada pada frekuensi detak jantung.
Sadapan Elektroda Basis Data Aplikasi WEB Mikrokontroller Modul Pengondisi SInyal
Cara lain untuk menghitung detak jantung dapat dilakukan dengan menentukan interval puncak gelombang R-R terlebih dahulu, dengan menggunakan frekuensi cuplikan (fs), maka persamaan frekuensi detak jantung dalam beat per menit. [15]
(1)

## 2.2 Diagram Alir Sistem
Diagram  alir  pada  gambar  3,  menunjukan  tahapan  proses  yang  diperlukan  dalam  pemantauan  EKG  dan detak jantung berbasis web. Dimulai  dengan  pengambilan  data  analog  dari  AD8232. Setelah data  diambil maka akan diambil 200 buah data terakhir dan dilakukan perhitungan moving average untuk mengeluarkan nilai baru. Selanjutnya akan dihitung jarak waktu antara munculnya data dan data selanjutnya. Apabila jarak waktu  tersebut  berada  di  atas  1500  ms  dan  di  bawah  400  ms  maka  hitung  kembali  jarak  waktunya. Perhitungan kembali dikarenakan hasil perhitungan BPM akan berada diluar kondisi normal. Setelah kedua perhitungan tersebut selesai maka akan dibuat paket data berisikan data EKG dan BPM. Paket data tersebut akan dikirim ke basis data, dan ditampilkan pada antarmuka.
Mulai Pengambilan data analog dari ad8232 Pemrosesan Nilai Analog Menjadi nilai EKG&BPM Hubungkan dengan jaringan Sudah terhubung dengan jaringan ? Buat paket data untum dikirim A A Kirim paket data Terima dan periksa isi paket data Paket data berisikan string nilai EKG dan BPM? Simpan ke dalam basis data Panggil Data dari basis data B Tampilkan data yang telah dipanggil B Selesai Tidak Ya Ya Ya Tidak
Gambar 3. Diagram alir sistem secara umum

## 2.3 Penalaan Titik Sadapan Elektroda
Penalaan dilakukan untuk menentukan titik sadapan elektroda yang sesuai dengan sistem pemantauan EKG berbasis Web. Penalaan diawali dengan melakukan percobaan lokasi titik elektroda untuk melihat keluaran sinyal  EKG  pada  serial  monitor Arduino. Penalaan  dilakukan  sesuai  dengan  metode  sadapan  segitiga Einthoven. Pemilihan  metode  segitiga Einthoven didasarkan  pada  jumlah  jumlah  elektroda  yang  digunkan oleh sistem. Dikarenakan jumlah elektroda yang tersedia berjumlah 3 buah dan 1 elektroda akan digunakan sebagai  elektroda  pentanahan.  Metode  sadapan  segitiga Einthoven menyediakan  konfigurasi  2  elektroda, maka dengan metode tersebutlah proses penyadapan sinyal EKG dapat dilakukan . [16] Dari hasil sinyal yang dihasilkan  sadapan  elektroda  segitiga Einthoven akan  dibandingkan  konfigurasi  elektroda  yang  tepat. Konfigurasi tersebut merujuk pada Gambar 4.
Gambar 4. Penalaan elektroda

## 3 Hasil

## 3.1 Pengujian Kelayakan SInyal EKG
Dalam  pengujian  kelayakan  sinyal  EKG  diperoleh  gelombang  dengan  rentang  frekuensi  40-45Hz.  Hal tersebut disebabkan oleh keterbatasan kemampuan sampling dari modul AD8232, dari hasil tersebut berarti gelombang  yang  dihasilkan  belum  memenuhi  standar  syarat  frekuensi  gelombang  EKG  sebesar  50Hz. Frekuensi tersebut diperoleh dengan cara perhitungan jumlah titik data pada basis data. Pada justifikasi dari bentuknya  gelombang  EKG  yang  memiliki  elemen  gelombang  P,  Q,  R,  S,  T  seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 5. Dari gelombang EKG yang dihasilkan sudah dapat dilihat dengan jelas titik-titik elemen P,Q,R,S,T. Gelombang  EKG  yang  dihasilkan  memiliki  perioda  QRS Complex selama  0,08  detik  yang  artinya  sudah memenuhi syarat perioda gelombang EKG selama 0,08-0,10 detik, Perioda tersebut dilihat melalui data yang masuk kedalam basis data di mana masing-masing data memiliki sebuah variabel kunci berupa timestamp yang memuat keterangan waktu hingga milidetik.
Gambar 5. Perbandingan gelombang EKG acuan dan hasil

## 3.2 Pengujian Tingkat Keberhasilan Pengiriman Data
Pengujian pengiriman data dilakukan dengan menghitung jumlah data terkirim pada serial monitor Arduino dan membandingkannya dengan jumlah data yang diterima pada basis data MySQL. Uji ini dilakukan dengan rentang waktu 10 detik dan 5 kali percobaan. Dan mendapatkan  rata-rata loss data sebesar 5,8 data dan presentasi loss data 1,16 %. Tingkat keberhasilan pengiriman data adalah 98,84 % yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian pengiriman data ke basis data No. Data Terkirim (data) Data Diterima (data) Data Loss (data) Presentase Data Loss 1. 502 498 4 0,80 2. 504 501 3 0,60 3. 500 492 8 1,60 4. 499 486 13 2,61 5. 502 501,1 1 1,16 Χ̅ 501,40 495,60 5,80 1,16 Presentase keberhasilan pengiriman data(%) 98,84
Pada pengujian antarmuka, telah direalisasikan antar muka dengan struktur pengguna dengan 3 tingkatan. Tiga  tingkatan  dalam  struktur  pengguna  adalah  pengguna  dengan  tingkat admin ,  dokter,  dan  pasien. Perbedaan  tersebut  memungkinkan  setiap  pengguna  mekases  sistem  dengan  tampilan  yang  berbeda- beda. Dapat dilihat pada Gambar 6, untuk tingkat pengguna admin dan dokter, pengguna dapat memantau semua  kanal  grafik  EKG  dan  log  yang  terdapat  pada  sistem.  Sementara  untuk  tingkat  pengguna  pasien hanya dapat melihat grafik dan log miliknya sendiri. Terdapat pula sebuah pop up yang berfungsi sebagai pemberi  keterangan  detil  informasi  dari  titik  yang  ditampilkan  pada  grafik.  Informasi  tersebut  berupa voltase gelombang dalam orde millivolt dan waktu terbentuknya titik dalam orde milidetik.
Gambar 6. Informasi antarmuka

## 3.3 Pengujian Akurasi Dan Presisi Nilai Detak Jantung
Pengujian  Akurasi  dan  Presisi  Nilai  Detak  jantung  dilakukan  mengacu  standar  yang  ditentukan  pada PERMENKES  nomor  363  [17].  Pembacaan  nilai  detak  jantung  dilakukan  kepada  5  orang  responden sebanyak 5 kali. Pembacaan dilakukan secara paralel, nilai keluaran dari sistem akan dibandingkan dengan nilai keluaran dari sebuah tensimeter yang dianggap standar. Setelah itu diperoleh nilai STD terbesar dengan besar 3,05 BPM dan nilai akurasi sebesar 97,966

## Tabel 2. Pengujian pengiriman ke basis data-data

## 4 Kesimpulan
Dari hasil pengujian dan analisis yang telah dibahas pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan bahwa  nilai  minimum  frekuensi  pada  gelombang  keluaran  sistem  belum  terpenuhi  yaitu  50  Hz  berbeda dengan  nilai  hasil  pengujian  sebesar  40  Hz,  namun  untuk  pengujian  bentuk  gelombang  PQRST  terlihat, perioda  gelombang  QRS  Complex  terpenuhi  dengan  nilai  hasil  pengujian  sebesar  0,10  detik.  Pada  proses pengiriman  data  ke  basis  data,  di  simpulkan  bahwa  data  sudah  dapat  diterima  dengan  baik.  Hal  ini dibuktikan  dengan  tingkat  keberhasilan  pengiriman  data  sebesar  98,84  %.  Realisasi  grafik  EKG  berhasil menampilkan  data  dalam  orde  millivolt  dan  waktu  pada  saat  titik  nilai  tegangan  tersebut  timbul  dalam satuan  waktu  milidetik.  Dalam  pengujian  tingkat  akurasi  dan  presisi  antara  nilai  BPM  keluaran  alat  yang dibandingkan  terhadap  tensimeter  didapatkan  presentase  akurasi  sebesar  97,966%  dan  presisi  yang mengacu pada nilai standar deviasi relatif sebesar 0,658%.

## 5 Nomenklatur
BPM = Beats per minute EKG = Elektokardiogram

## 6 Referensi
[1] F. Karimah, “ Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) Sebagai Alat Bantu Identifikasi Kelainan Jantung  Melalui  Citra  Elektrokardiogram ” ,  skripsi,  Program  Studi  S1  Teknobiomedika,  Departemen Fisika, Fakultas Sains dan
Teknologi,
Universitas Airlangga, Surabaya, 2012, https://repository.unair.ac.id/95610/
[2] T.  Istiqomah, “ Rancang  Bangun  Elektrokardiograf  (EKG), ” skripsi  ,  Program  Studi  S1  Teknobiomedika, Departemen  Fisika,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  Universitas  Airlangga,  Surabaya,  2012, https://repository.unair.ac.id/25692/1/ISTIQOMAH.pdf
[3] F. Miao, Y. Cheng , Y. He et al. “ A wearable context-aware ECG monitoring system integrated with built-in kinematic sensors of the smartphone. ” Sensors 15,11465-11484, 2015.
https://doi.org/10.3390/s150511465
[4] A.  El  Attaoui,  M.  Hazmi,  A.  Jilbab,  A.  Bourouhou, “ Wearable  Wireless  Sensors  Network  for  ECG Telemonitoring  Using  Neural  Network  for  Features  Extraction ” .  https://doi.org/10.1007/s11277-019- 06967-x
[5] B. Abidi, A. Jilbab, M. El Haziti, (2017). “ A New Generation of Wireless Sensors Networks: Wireless Body Area Networks ” , in Á. Rocha, A. M. Correia, H. Adeli, L. P. Reis, & S. Costanzo (Eds.), Recent Advances in
No Nilai
Tensi- meter (BPM) Pengukuran nilai detak jantung alat (BPM) Χ Seli- sih ∑ 𝑋𝑖 ∑ 𝑋𝑖 2 STD
(BPM) Error (%) Uji
ke- 1 Uji ke- 2 Uji ke- 3 Uji ke -4 Uji ke
-5 1. 89 87 85 86 87  91 2,6 436 38040 2,28 2,92 2. 91 89 91 90 90  93 1,2 453 41051 1,52 1,32 3. 93 93 90 92 93  91 1,2 459 42143 1,30 1,29 4. 94 89 96 95 93  90 2,6 463 42911 3,05 2,77 5. 96 98 94 92 95  96 1,8 475 45145 2,24 1,88 Rata-rata Presentase Error (%) 2,034 Akurasi(%) 97,966 Standar Deviasi Relatif(%) 0,658
Information  Systems  and  Technologies,  WorldCIST  2017.  Advances  in  Intelligent  Systems  and Computing, vol. 570. Springer, Cham, pp. 384 – 393, 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-56538-
5_39 [6] M.R.F.  Nurdin,  S.Hadiyoso,  A.  Alfaruq,  "Aplikasi  Web  Monitoring  Electrocardiogram  Terdistribusi  Untuk Mendukung Aplikasi Wireless Node". https://repository.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/102557/jurnal_eproc/aplikasi-web-monitoring- elektrokardiogram-terdistribusi-untuk-mendukungaplikasi-wireless-node.pdf
[7] V.I. Kubov, Y.Y. Dymytrov, R.M. Kubova, R. Stojano vić, A . Škraba, “ A Feasible IoT System for Monitoring PPG  and  ECG  Signals  by  using  Low-cost  Systems-on-chips  and  HTML  Interface ” in  Conference:  MECO 2020, Budva, Montenegro 2020. doi:10.1109/MECO49872.2020.9134219
[8] A. Ciuffoletti. “ On-line Remote EKG as a Web Service. ” https://arxiv.org/abs/1901.00724
[9] H. Tung, S.K. Chung, M.F. Ng, A.C. Sabah, S.Z. Ping, J.A. Dargham, “ IoT Based Real-Time Remote Patient Monitoring System ” in 2020 16 th IEEE International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA), Langkawi, Malaysia, 2020. doi:10.1109/CSPA48992.2020.9068699
[10] Buku  Manual  Keterampilan  Klinis  Interpretasi  Pemeriksaan  Elektrokardiografi  (EKG).  Fakultas Kedokteran Universitas Sebelas Maret, Surakarta, 2019
[11] R.  Hariri,  L.  Hakim,  R.F.  Lestari,  "Sistem  Monitoring  Detak  Jantung  Menggunakan  Sensor  AD8232 Berbasis  Internet  of  Things", InComTech  Jurnal  Telekomunikasi  dan  Komputer  vol.  9,  no  3 ,  pp.  141 –
150, 2019, doi:http://dx.doi.org/10.22441/incomtech.v9i3.7075
[12] IEC, “ International Standard IEC 60601-1, Medical electrical equipment – Part 1: General requirements for  basic  safety  and  essential  performanc e” (3.1rd  ed.).  Geneva:  International  Electrotechnical Commission, 2012
[13] T.D. Neycheva and T.V. Stoyanov, “ High-Resolution Front-End for ECG Signal  Processing, ” in Proc. 16th Intl. Scientific and Applied Science Conf. Electronics, Book 1 , pp. 61 – 66, 2007
[14] “ Digikey.  Design  a  High-Resolution  ECG  with  a  Fully  Differential  Amplifier  and  High-Resolution ADC ” .https://www.digikey.com/en/articles/design-a-high-resolution-ecg-with-afullydifferential  amplifier- and-high-resolution-adc (accessed on 9 October 2020).
[15] D. Singh, K. Vinod, SC Saxena. “ Sampling frequency of the RR interval time series for spectral analysis of heart rate variability. ” , Journal of Medical Engineering & Technology , volume 28, Issue 6, pp. 263 – 272,
2009. doi:10.1080/03091900410001662350
[16] L. A. Seneres, “ Wireless Biomedical Signal Chain, ” , Worchester Polytechnic Institute, April 2015.
[17] S.W.  Hidayat ,  “ Pedoman  Pengujian  dan  Kalibrasi  Alat  Kesehatan, Improving  Callibration  System  of Medical  Equipment  in  The  Hospital,  Product  3  Second  Stage  Activities ” .  Kementerian  Kesehatan, Jakarta, 2001