Rancang Bangun Sistem Monitoring RR Interval pada Data Elektrokardiogram Berbasis Metode First Derivative Based Technique (FDBT) untuk User Bergerak

Arif Hidayah Rezaldy (5108100110) Pembimbing I : Waskitho Wibisono Pembimbing II : Henning Titi Ciptaningtyas

Latar Belakang

• EKG adalah gambar representasi detak jantung seseorang.

• Dari EKG dapat ditentukan kelainan dari jantung orang tersebut.

• Namun, diperlukan keahlian khusus. Contohnya dokter/ahli medis.

Latar Belakang • Sedangkan di jaman sekarang ini, segala sesuatunya

harus tepat-cepat-mudah.

Latar Belakang • Maka pada TA ini melakukan rancang bangun sistem

monitoring jantung normal atau tidak.

Tujuan • Membantu pemantauan jantung

seseorang (melalui deteksi RR Interval normal/tidak dengan metode FDBT)

• Apabila terjadi tidak normal, mengirim notifikasi ke web

Teori

hh:mm:ss.mmmm mV 08:04:00.000 08:04:00.008 08:04:00.016 08:04:00.023 08:04:00.031 08:04:00.039 08:04:00.047 08:04:00.055 08:04:00.063 08:04:00.070

...

-0.165 -0.155 -0.195 -0.205 -0.185 -0.155 -0.135 -0.095 -0.075 -0.065

...

s

mV

Teori

Pendeteksian RR Interval sangat penting untuk pemantauan kesehatan, karena banyak penyakit jantung seperti takikardi, brakikardi, dan aritmia dapat didiagnosis melalui pembacaan RR Interval

Teori

Dua tipe data, normal dan aritmia.

Aritmia

Kenapa aritmia? Salah satu kelainan jantung yang berupa gangguan pada frekuensi denyut jantung

Arsitektur – Flow – Usecase – Database

FDBT

normal

tidak normal

START

id_pasien data EKG

mengirim notifikasi

hasil ==

normal

memproses data EKG

notifikasi

END

ya

tidak

Pasien

Rumah Sakit

Memasukkan ID Pasien

Memilih & memproses data EKG

Kirim notifikasi

Melihat notifikasi

Melihat data RR tidak normal

<<include>>

Metode

• Mencari QRS Complex

• yi, yi+1, yi+2 > batas atas • yj, yj+1 < batas bawah • j-i < batas jarak

Metode

batas atas batas bawah

A

B

E

D

C

batas jarak

Metode • Batas Jarak Antara 0,1 detik dan 10 titik Digunakan batas jarak 0,1 detik karena dua jenis data yang digunakan berbeda rentang waktunya

• Batas Atas dan Bawah

Batas atas 0,133 0,1375

Batas bawah -0,2 -0,2

Akurasi (%) 94 96

Metode • yi, yi+1, yi+2 > 0,1375 • yj, yj+1 < -0,2 • j-i < 0,1 detik

0,12 0,375 0,62 0,84 -0,165 -0,365 -0,435 -0,16

0,12 0,375 0,62 0,84 -0,165 -0,365 -0,435 -0,16

0,12 0,375 0,62 0,84 -0,165 -0,365 -0,435 -0,16

0,12 0,375 0,62 0,84 -0,165 -0,365 -0,435 -0,16

0,375 0,62 0,84 -0,365 -0,435 QRS =

Metode • R = Max(QRS Complex)

0,375 0,62 0,84 -0,365 -0,435 QRS =

Metode • Bila selisih 2 RR Interval lebih dari batas RR,

dinyatakan tidak normal.

• RR = selisih terbesar RR data training normal = selisih terkecil RR data training aritmia

Data EKG Selisih RR (detik) Data EKG Selisih RR

(detik)

normal1 0,022 aritmia1 0,451

normal2 0,034 aritmia2 0,3

normal3 0,351 aritmia3 0,339

normal4 0,089 aritmia4 0,349

... ... ... ...

Metode

• Batas RR = 0,3 detik

Batas RR Akurasi (%)

0,3 83

0,351 79

Fungsionalitas

Fungsionalitas

Fungsionalitas

Akurasi • True Positive, 96 dari 100 data aritmia dinyatakan aritmia. • False Positive, 30 dari 100 data normal dinyatakan aritmia. • True Negative, 70 dari 100 data normal dinyatakan normal. • False Negative, 4 dari 100 data aritmia dinyatakan normal.

Data Jumlah

Aritmia Normal

Hasil Aritmia 96 30 126

Normal 4 70 74

Jumlah 100 100 200

Akurasi •

Kecepatan

Ukuran (byte) Waktu

Normal

Minimal 157.897 0:07

Maksimal 160.705 0:20

Rata-rata 159.613 0:09

Aritmia

Minimal 445.916 1:14

Maksimal 453.043 2:22

Rata-rata 451.294 1:32

Kesimpulan • Aplikasi mobile pada tugas akhir ini dapat melakukan

deteksi data EKG tidak normal berdasarkan RR Interval menggunakan metode FDBT.

• Aplikasi mobile pada tugas akhir ini dapat mengirim notifikasi ke aplikasi web menggunakan JSONParser.

• Aplikasi web pada tugas akhir ini dapat menerima data notifikasi dan menampilkannya menggunakan pustaka JavaScript JqPlot.

• Nilai akurasi metode FDBT yang digunakan pada sistem ini dalam mendeteksi data EKG sebesar 83%.

• Lamanya waktu yang dibutuhkan sistem untuk memproses data EKG berbanding lurus dengan ukuran data EKG tersebut. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mendeteksi data normal, dengan ukuran rata-rata 159.613 byte, adalah 9 detik. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mendeteksi data aritmia, dengan ukuran rata-rata 451.294 byte, adalah 1 menit 32 detik.