BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM. penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari teori atau

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2.

BAB I PENDAHULUAN. Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian terbesar di

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah denoising

Journal of Control and Network Systems

BAB II LANDASAN TEORI. terdiri dari bagian atas yang disebut serambi (atrium) dan bagian bawah yang

BAB IV PEMBAHASAN. A. Hasil Model Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Langkah-langkah untuk menentukan model terbaik Radial Basis Function

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dicolokan ke komputer, hal ini untuk menghindari noise yang biasanya muncul

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. database dan database query, secara keseluruhan menggunakan cara yang sama.

BAB II LANDASAN TEORI. ke seluruh tubuh. Jantung bekerja non-stop selama kita hidup. Karena itu,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: b. Memori : 8192 MB. c. Sistem Model : Lenovo G40-45

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. perangkat. Alat dan bahan yang digunakan sebelum pengujian:

KOMPRESI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET

Melalui persamaan di atas maka akan terbentuk pola radargram yang. melukiskan garis-garis / pola pendekatan dari keadaan yang sebenarnya.

SIMULASI REDUKSI DERAU SINYAL SUARA PADA GEDUNG KEBUN RAYA PURWODADI PASURUAN DENGAN METODE DWT

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III PROSEDUR PENENTUAN LOKASI GANGGUAN DENGAN TRANSFORMASI WAVELET

BAB II LANDASAN TEORI. dan mengembalikannya kembali ke jantung (Taylor, 2010). Jantung terdiri dari

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga.

BAB I PENDAHULUAN SIMULASI DAN ANALISIS PEMANTAUAN KAMAR PASIEN RAWAT INAP DENGAN DETEKSI DAN KLASIFIKASI SINYAL AUDIO 1

BAB III METODE PENELITIAN

Segmentasi Suara Jantung S1 dan S2 Menggunakan Kurva Amplop

4. BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS. pengujian simulasi open loop juga digunakan untuk mengamati respon motor DC

Simulasi dan Deteksi Hubung Singkat Impedansi Tinggi pada Stator Motor Induksi Menggunakan Arus Starting

BAB III METODE PENELITIAN. jantung pasien penyakit jantung secara elektro-akustik atau PCG

Desain dan Realisasi Perangkat Elektrokardiograf Berbasis PC Menggunakan Sound Card

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB I PENDAHULUAN

Analisa Suara Jantung Normal Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Fast Fourier Transform (FFT)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BABI PENDAHULUAN. Pada dunia elektronika dibutuhkan berbagai macam alat ukur dan analisa.

BAB III METODE PENELITIAN. Alam Universitas Lampung pada bulan Februari 2014 sampai Mei 2014.

BAB III METODOLOGI. dari suara tersebut dapat dilihat, sehingga dapat dibandingkan, ataupun dicocokan dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Pemotong an Suara. Convert. .mp3 to.wav Audacity. Audacity. Gambar 3.1 Blok Diagram Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang Masalah

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN. Perancangan game mencocokkan gambar ini dibuat agar dapat berjalan

ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI. mahasiswa Binus University secara umum. Dan mampu membantu

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007

BAB III PROTEKSI TRANSFORMATOR DAYA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HILBERT

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

III. METODE PENELITIAN. Penelitian tugas akhir ini akan dilakukan di Laboratorium Terpadu Teknik Elektro

BAB 1 PENDAHULUAN. dapat memudahkan pengelolahan dan memanfaatkan data secara efektif dan efesien. Kantor

BAB I PENDAHULUAN. Otot adalah sebuah jaringan konektif dalam tubuh dengan tugas utamanya

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III METODE PENELITIAN. transmisi data streaming menggunakan Zigbee wireless network dengan

Jaringan Syaraf Tiruan pada Robot

III. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan dari bulan Agustus 2012 sampai dengan November 2012

Penggunaan Tapis Adaptif Dalam Proses Editing suara Pada Pembuatan Film Layar Lebar

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan November 2014 sampai dengan

BAB III METODE PENELITIAN

METODE PENELITIAN. Wilayah studi pada penelitian ini adalah Stasiun Pengamat Curah Hujan yang

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2015 sampai dengan Agustus 2015.

ANALISA ENERGY COMPACTION PADA DEKOMPOSISI WAVELET

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

PENGENALAN NADA SULING REKORDER MENGGUNAKAN FUNGSI JARAK CHEBYSHEV

Algoritma Mendeteksi Ketidaknormalan Premature Atrial Contractions(PACs) Berdasarkan Kombinasi RR Interval dan Correlation Coefficient

BAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM PENGENAL SUARA

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada dua tempat yaitu di Laboratorium

ANALISIS KINERJA BASIC RATE ACCESS (BRA) DAN PRIMARY RATE ACCESS (PRA) PADA JARINGAN ISDN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ultrasonik. Selain itu, diberikan juga saran-saran untuk pengembangan dan penyempurnaan lebih lanjut.

DETEKSI OTOMATIS KELAINAN JANTUNG MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Telah direalisasikan alat pendeteksi logam yang terbuat dari induktor

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III METODE PENELITIAN

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Elekto Medis, Politeknik Kesehatan Surabaya, dan Sekolah Luar Biasa (SLB) Tuna Rungu mulai bulan Januari 2012-Juli 2012.

Sistem Kontrol Digital Eksperimen 2 : Pemodelan Kereta Api dan Cruise Control

TUNING KONTROL PID LINE FOLLOWER. Dari blok diagram diatas dapat q jelasin sebagai berikut

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. yang akan menjalankan perintah-perintah yang dikenali. Sistem ini dibuat untuk

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. terjadi karena bergetarnya suatu benda, yang menyebabkan udara di sekelilingnya

BAB IV HASIL PENGUJIAN DAN PENGAMATAN. pengujian perangkat lunak (software) dan kinerja keseluruhan sistem, serta analisa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 PERUMUSAN PENELITIAN. Signal. Sparse Coding. Reconstruction. Reconstructed. Assessment

Aplikasi Wavelet Untuk Penghilangan Derau Isyarat Elektrokardiograf

Transkripsi:

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Database sinyal EKG Pengambilan data dari database Visual Basic 6.0 Discrete Wavelet Transform (DWT) Dekomposisi Daubechies Orde 2 Level 5 Shannon Energy Envelope Analisis QRS Kompleks pada EKG Visualisasi Interval P-R Interval R-R Sinyal Dekomposisi Shannon Energy Envelope Gambar 3.1 Blok Diagram Rancangan Penelitian 25

26 Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan, pembuatan program, dan analisis. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari teori atau informasi dari buku, jurnal, dan artikel-artikel yang berkaitan dengan Visual Basic 6.0, penampilan grafis, pengolahan Discrete Wavelet Transform untuk menentukan energi maksimum, interval R ke R, interval P ke R, QRS Kompleks, Shannon Energy Envelope, dekomposisi sinyal EKG, Dari informasi studi kepustakaan yang diperoleh, maka dilakukan pembuatan program pada Visual Basic 6.0 untuk membantu analisis. Penelitian ini menggunakan data database yang didapat dari hasil penelitian Pangky Ari Wibowo pada tahun 2016. Data dari penelitian tersebut berupa time dan amplitudo dari sinyal EKG normal. Berdasarkan blok diagram pada Gambar 3.1, dijelaskan bahwa sinyal EKG yang masuk diolah menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk didekomposisi kedalam bentuk gelombang yang disebut Mother Wavelet, yang mana sinyal tersebut akan dipecah menjadi sinyal yang berfrekuensi tinggi (aproksimasi) dan sinyal yang berfrekuensi rendah (detail), parameter yang mempengaruhi antara lain sinyal EKG dari subyek, frekuensi cuplik, Mother Wavelet, dan tingkat dekomposisi. Dari hasil dekomposisi akan didapatkan beberapa sinyal detail dan sinyal aproksimasi akan dihitung nilai energi dekomposisi yang telah dinormalisasi dan nilai Shannon Energy Envelope. Dan hasil perhitungan dari parameter yang telah ditentukan akan dianalisis untuk mengetahui nilai QRS Kompleks yang normal.

27 3.2 Alat dan Bahan Penelitian Alat dan bahan yang akan digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa alat pendukung untuk pembuatan dan pengujian program. Alat dan bahan yang akan digunakan sebagai berikut. 3.2.1 Alat Penelitian Alat yang digunakan untuk menyelesaikan penelitian ini adalah Personal Computer (PC) / Laptop. Alat tersebut bertujuan untuk membuat simulasi 2 dimensi dengan menggunakan program Visual Basic 6.0. 3.2.2 Bahan Penelitian Bahan yang akan diteliti oleh penulis dalam penelitian kali ini meliputi beberapa aspek sebagai berikut : 1. Pengolahan data menggunakan software Visual Basic 6.0. 2. Database sampel terdiri dari 10 macam sinyal EKG normal. 3.3 Prosedur Penelitian Prosedur ini menjelaskan tentang langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian seperti Blok Diagram pada Gambar 3.1.

28 Gambar 3.2 Flowchart Proses Penelitian Sinyal EKG Dari Gambar 3.2 merupakan flowchart proses penelitian sinyal EKG yang akan dijelaskan sebagai berikut :

29 3.3.1 Database EKG Data sinyal suara jantung persiklus diambil dari data penelitian yang dilakukan Pangky Ari Wibowo pada tahun 2016. Data yang akan diolah sudah tersedia dalam file berekstensi txt. Didalam file txt ini terdapat dua kolom data, data yang pertama adalah data time (s) dan yang kedua adalah data amplitudo (mv). Gambar 3.3 merupakan tampilan database sinyal EKG yang berektensi txt. Setiap file data EKG berjumlah 2000 data dan durasi pengambilan data selama 2 detik. Gambar 3.3 Gambar Isi Data Sinyal EKG 3.3.2 Visual Basic 6.0 Aplikasi Visual Basic 6.0 difungsikan untuk mengolah data dari database serta menampilkan data menjadi bentuk chart sehingga analisis data dapat menjadi lebih mudah. Penambahan fitur chart pada Visual Basic 6.0 difungsikan untuk memudahkan pengguna untuk menampilkan data dalam bentuk grafik. Gambar 3.4 adalah software Microsoft Visual Basic yang digunakan dalam penelitian ini.

30 Gambar 3.4 Microsoft Visual Basic 6.0 3.3.3 Flowchart Penampilan Grafik Gambar 3.5 Flowchart Proses Penampilan Grafik

31 Gambar 3.5 merupakan flowchart cara menampilkan data sinyal EKG dari database kedalam bentuk grafik yang akan dijelaskan sebagai berikut : 1. Pertama inisialisasi variabel yang digunakan untuk mengambil data. 2. Open data yaitu melakukan penekanan tombol untuk membuka file. 3. Proses pemecahan pada data untuk menentukan time (s) dan amplitudo (mv). 4. Data yang telah terpecah tersebut ditampilkan dalam bentuk grafik. Penampilan grafik berfungsi untuk memudahkan pengguna untuk menganalisa data yang ada dalam bentuk grafik. Berikut ini cara untuk menampilkan data dalam bentuk grafik : CD1.ShowOpen Nama = CD1.FileName Open Nama For Input As #1 Do While Not EOF(1) Line Input #1, Nama n = n + 1 Time(a) = Left(Nama, 8) 'Time Amplitudo(a) = Right(Nama, 9) 'Amplitudo Call TChart1.Series(0).AddXY(CDbl(Time(a)), CDbl(Amplitudo(a)), "", clteecolor) Text1.Text = n If a > 0 Then If Amplitudo(a) > MaxEKG Then MaxEKG = Amplitudo(a) End If End If a = a + 1 Loop

32 Close #1 Pada potongan program diatas CD1.ShowOpen berfungsi untuk membuka file yang berisi data sinyal EKG yang berekstensi txt. Kemudian data akan dipecah menjadi 2 yaitu time (s) dan amplitudo (mv). Masing masing berada pada variabel Time(a) dan Amplitudo(a). Selanjutnya Call TChart1.Series(0). AddXY(CDbl(Time(a)), CDbl(Amplitudo(a)), "", clteecolor) berfungsi untuk menampilkan pada grafik. Penampilan grafik pengolahan data akan lebih mudah untuk diamati dibandingkan data yang masih tersimpan di file txt. Gambar 3.6 adalah hasil data dari database yang telah ditampilkan pada dalam bentuk grafik. Gambar 3.6 Data Sinyal EKG Dalam Grafik 3.4 Analisis Discrete Wavelet Transform (DWT) Discrete Wavelet Transform (DWT) digunakan untuk mendekomposisikan sinyal masukan EKG ke dalam bentuk gelombang dengan Mother Wavelet yang digunakan, dekomposisi dilakukan dengan memisahkan sinyal masukan ke dalam frekuensi rendah dan frekuensi tinggi, hasil dari dekomposisi adalah komponen approximation yang merupakan scaling function (lowpass filter) dan komponen detail yang merupakan Wavelet Function (Sundararajan, 2015).

33 3.4.1 Flowchart Proses Dekomposisi Sinyal Gambar 3.7 Flowchart Proses Dekomposisi Sinyal Pada Gambar 3.7 merupakan flowchart proses dekomposisi sinyal EKG yang akan dijelaskan sebagai berikut : 1. Inisialisasi variabel yang digunakan untuk melakukan dekomposisi pada data sinyal EKG.

34 2. Input data sinyal EKG yang kemudian dinormalisasi dengan menggunakan persamaan berikut : SN i = A i maks n i=1 A i, i = 1,2, n (3.1) SN i = Amplitudo normalisasi sinyal asli pada data ke i (i = 1,2, n) A i = Amplitudo sinyal asli pada data ke-i (i = 1,2, n) n = Jumlah data 3. Setelah data dinormalisasi, akan dilakukan dekomposisi pada data menggunakan Mother Wavelet Daubechies 2 sebanyak level yang ditentukan. 4. Sinyal hasil dekomposisi akan ditampilkan dalam bentuk grafik. Hasil dari dekomposisi adalah nilai koefisien approksimasi dan koefisien detail. Pada Gambar 3.8 dapat dilihat adalah hasil dari dekomposisi level 3 pada sinyal EKG (Elektrokardiograf). A3 adalah koefisien approksimasi level 3 dan D3 adalah koefisien detail level 3. Gambar 3.8 Hasil Dekomposisi Pada Sinyal EKG

35 Panjang data koefisien approksimasi dan koefisien detail dari hasil dekomposisi dapat dilihat pada Gambar 3.9. Gambar 3.9 Dekomposisi Wavelet Diskrit 1D (Matlab) Level dekomposisi ditetapkan berdasarkan frekuensi cuplik yang digunakan (Venkatta, 2015). Penelitian ini dipengaruhi beberapa parameter yaitu sinyal EKG dari setiap subyek, frekuensi cuplik, Mother Wavelet, dan level dekomposisi. Sinyal EKG akan didekomposisikan menjadi A yang merupakan approksimasi dan D yang merupakan detail, serta akan didekomposisikan sesuai dengan frekuensi cuplik 1Khz akan didekomposisikan sebanyak 5 tingkat yang dapat dilihat pada Gambar 3.10.

36 1Khz A1 D1 500Hz - 1Khz A2 D2 250Hz - 500Hz A3 D3 125Hz - 250Hz A4 D4 62,5Hz - 125Hz 0 Hz - 31,25 Hz A5 D5 31,25Hz - 62,5Hz Gambar 3.10 Dekomposisi 5 Tingkat Dengan Frekuensi Cuplik 1Khz 3.4.2 Energi Dekomposisi dan Normalisasi Energi Dekomposisi Pada penelitian ini digunakan dekomposisi 5 level untuk 1Khz. Berdasarkan level maka dapat dihitung energi dekomposisinya pada setiap komponen detail dan approksimasi terakhir. Energi dekomposisi rerata pada sinyal detail dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut : Energi dekomposisi rerata level 5 (Di(k)) 2 E Di =, k = 1,2, Panjang D jumlah cuplik Di i (3.2) i = 1,2, n = 5 Energi dekomposisi rerata sinyal aproksimasi dihitung dengan persamaan sebagai berikut : Energi dekomposisi rerata level 5

37 (A 5 (k)) 2 E A5 =, k = 1,2, Panjang A jumlah cuplik A 5 (3.3) 5 Setelah energi didekomposisi rerata dihitung maka akan dilakukan normalisasi energi agar nilai energi berada diantara nilai 0 dan 1. Energi normalisasi dihitung dengan persamaan sebagai berikut: Normalisasi Energi dekomposisi level 5 EN j = E Di maks(e D1, E A5 ), j = 1,2, n (3.4) EN j = Energi rerata normalisasi pada dekomposisi ke j (j = 1,2, n = 5) E Di = Energi rerata sinyal detail ke-i (i = 1,2, n = 5) E A5 = Energi rerata sinyal aproksimasi A 5 3.5 Flowchart Perhitungan Shannon Energy Envelope Flowchart perhitungan untuk mencari nilai Shannon Energy Envelope pada sinyal dapat dilihat pada Gambar 3.11 berikut :

38 Gambar 3.11 Flowchart Perhitungan Shannon Energy Envelope Pada Gambar 3.11 merupakan gambar flowchart dari proses perhitungan Shannon Energy Envelope pada sinyal yang akan dijelaskan sebagai berikut : 1. Inisisalisasi variabel yang digunakan pada proses perhitungan Shannon Energy Envelope. 2. Input data sinyal EKG. 3. Proses normalisasi pada data sinyal EKG. 4. Proses dekomposisi pada sinyal EKG.

39 5. Pemilihan koefisien sinyal hasil dekomposisi, pada penelitian ini sinyal D3, D4, A4, dan D5 dipilih karena hasil dekomposisi pada level tersebut berada dalam rentang nilai frekuensi jantung normal (50Hz - 250Hz). 6. Perhitungan Shannon Energy Envelope pada koefisien sinyal yang dipilih. Shannon Energy pada sinyal detail level-3 : ES i = 1 C (D C i=0 3 [i])2. log(d 3 [i]) 2, i = 1,2, n (3.5) ES i = Energi Shannon ke i (i = 1,2, n) D 3 [i] = Koefisien sinyal detail level-3 pada data ke-i (i = 1,2, n) C n = Banyaknya data dalam waktu 0.002 detik = Jumlah data Shannon Energy Envelope (SEE) pada sinyal D 3 : SE i = ES i M(ES) SD(ES), i = 1,2, n (3.6) ES i = Energi Shannon ke i (i = 1,2, n) M = Nilai rata-rata dari (ES) SD = Nilai standar deviasi dari (ES) 7. Nilai Shannon Energy Envelope akan ditampilkan dalam bentuk grafik. Hasil program dari Shannon Energy Envelope pada sinyal D 3 dapat dilihat pada Gambar 3.12.

40 Gambar 3.12 Hasil Program Shannon Energy Envelope Gambar 3.12 adalah hasil Shannon Energy Envelope pada sinyal detail level 3. D3 adalah sinyal detail level 3 dan SD3 adalah Shannon Energy Envelope pada sinyal detail level 3. 3.6 Flowchart Proses QRS Kompleks Flowchart untuk menentukan nilai QRS Kompleks yang normal pada sinyal EKG dapat dilihat pada Gambar 3.13 berikut :

41 Gambar 3.13 Flowchart Proses QRS Kompleks Gambar 3.13 merupakan gambar flowchart dari proses perhitungan Shannon Energy Envelope pada sinyal yang akan dijelaskan sebagai berikut : 1. Inisialisasi variabel yang digunakan untuk proses QRS Kompleks. 2. Input data sinyal EKG. 3. Proses normalisasi pada data sinyal EKG. 4. Proses dekomposisi pada sinyal EKG.

42 5. Proses perhitungan Shannon Energy Envelope pada sinyal EKG. 6. Proses QRS Kompleks yang normal pada sinyal EKG dilakukan dengan cara menentukan nilai amplitudo (mv) dan durasi (s) pada Gelombang P, Gelombang QRS, dan Gelombang T. 7. Nilai interval P-R dapat ditentukan dengan melakukan perhitungan waktu saat titik tertinggi pada gelombang R yang akan dikurangi dengan waktu saat titik tertinggi pada gelombang P dalam siklus yang sama. 8. Nilai interval R-R dapat ditentukan dengan melakukan perhitungan waktu saat titik tertinggi pada gelombang R siklus kedua yang akan dikurangi dengan waktu saat titik tertinggi pada gelombang R siklus pertama. Hasil program QRS Kompleks akan ditampilkan dalam bentuk angka yang dilakukan dengan perhitungan pada sinyal EKG. Cuplikan program hasil perhitungan QRS Kompleks pada sinyal EKG dapat dilihat pada Gambar 3.14. Gambar 3.14 Hasil Program Perhitungan QRS Kompleks