Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengenalan pola beat dalam analisa rekaman elektrokardiogram (EKG) menjadi bagian yang penting dalam deteksi penyakit jantung terutama aritmia. Banyak metode yang dikembangkan terkait dengan pengenalan pola beat, namun sebagian besar masih mengunakan algoritma klasifikasi klasik di mana masih belum mampu mengenali outlier klasifikasi. Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ) merupakan salah satu algoritma yang mampu untuk mengenali outlier klasifikasi tetapi juga memiliki kelemahan untuk sistem uji yang bukan data berkelompok. Dalam tulisan ini peneliti mengusulkan Fuzzy Wavelet LearningVector Quantization (FWLVQ), yaitu modifikasi FLVQ sehingga mampu mengatasi data crisp maupun data fuzzy dan juga memodifikasi inferensi sistemnya sebagai perpaduan model fuzzy Takagi Sugeno Kang dengan wavelet. Sinyal EKG diperoleh dari database MIT-BIH. Sistem pengenalan pola beat secara keseluruhan terbagi atas dua bagian yaitu data pra proses dan klasifikasi. Hasil percobaan diperoleh bahwa FWLVQ memiliki akurasi sebesar 90.20% untuk data yang tidak mengandung outlier klasifikasi dan 87.19% untuk data yang melibatkan outlier klasifikasi dengan rasio data uji outlier klasifikasi dengan data non-outlier sebesar 1:1.

---

AbstractThe recognition of beat pattern in analysis of recording an electrocardiogram (ECG) becomes an important detection of heart disease, especially arrhythmias. Many methods are developed related to the recognition of beat patterns, but most still use the classical classification algorithms which are still not able to identify outlier classification. Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ) is one of the algorithms that can identify outlier classification but also has a weakness for test systems that are not grouped data. In this paper we propose a Fuzzy Wavelet Quantization Learning Vector (FWLVQ), which is modified so as to overcome FLVQ crisp data and fuzzy data and also modify the inference system as a combination of Takagi Sugeno Kang fuzzy model with the wavelet. ECG signal obtained from the MIT-BIH database. Beat pattern recognition system as a whole is divided into two parts: data pre-processing and classification. The experimental results obtained that FWLVQ has an accuracy 90.20% for data that does not contain outlier classification and 87.19% for the classification of data involving outlier ratio outlier test data classification with non-outlier data of 1:1."

"Detak jantung manusia dapat memberikan informasi yang berguna tentang aktivitas yang terjadi di dalam tubuh. Salah satu informasi yang dapat diperoleh dari rekaman detak jantung atau elektrokardiogram adalah tingkat keterlelapan tidur seseorang (sleep stages). Dari sinyal elektrokardiogram seseorang, tingkat keterlelapan tidurnya dapat dikenali dengan terlebih dahulu mengekstrak fitur yang merepresentasikan sinyal elektrokardiogram tersebut secara keseluruhan. Ekstraksi dilakukan agar dimensi data dapat tereduksi sehingga proses klasifikasi dapat lebih mudah dilakukan. Penelitian ini melakukan ekstraksi fitur fraktal dan morfologi dari sinyal elektrokardiogram yang diperoleh dari PhysioNet. Sebelum melakukan ekstraksi fitur morfologi dari sinyal elektrokardiogram, terlebih dahulu dilakukan ?Wavelet Denoising? untuk menghilangkan noise yang terdapat pada sinyal.

---

AbstractHuman heart rate can provide useful information about the activities that occur in the body. One of information which may be obtained from recording the heart rate or electrocardiogram is commonly called a person's level of deep sleep (sleep stages). From a person's electrocardiogram signal, the level of deep sleep recognizable by extracting features that represent the electrocardiogram signal as a whole. Extraction is done so that the dimension of the data can be reduced so that the classification process can be more easily done. This study aims to extract fractal features and morphology of the electrocardiogram signal obtained from PhysioNet. Prior to the extraction of morphological features of the electrocardiogram signal, first performed ?Wavelet Denoising? to remove the noise contained in the signal."

"Jantung merupakan organ yang sangat vital bagi manusia dan memiliki fungsi utama untuk memompa darah ke seluruh tubuh. Salah satu cara untuk mengetahui bagaimana kondisi jantung adalah dengan mengetahui frekuensi denyut jantung per menit BPM . Pada skripsi ini akan dibahas penelitian untuk membangun alat pengukur denyut jantung dengan merancang bangun elektrokardiografi EKG portabel dengan memanfaatkan elektroda kapasitif. Elektroda ditempelkan pada selembar alas plastik yang ditempatkan di bagian bawah tubuh pasien yang sedang berbaring. Sebelum diproses menggunakan mikrokontroler Arduino UNO, keluaran sinyal dari elektroda diproses menggunakan rangkaian pengolah sinyal yang terdiri dari rangkaian penguat instrumentasi, filter, dan penguat non-inverting. Selanjutnya sinyal hasil pengolahan ditampilkan pada layar LCD dan dikirimkan ke smartphone menggunakan modul bluetooth. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sinyal QRS complex dapat terdeteksi dengan jelas. Untuk membandingkan performansi perangkat, pengukuran hasil rancang bangun dibandingkan dengan EKG PM 10 yang biasa digunakan pada pemonitoran. Ditunjukkan bahwa galat rata-rata dengan subjek berbeda adalah 0,49. Sementara itu, untuk dua aktivitas yang berbeda relaksasi dan setelah berlari diperoleh galat rata-rata sebesar 0,175. Di samping itu dilakukan pula pengujian untuk berbagai ketebalan bahan katun dari 0,2 mm hingga 0,8 mm yang dikenakan oleh pasien. Hasil pengujian menunjukkan terjadi galat rata-rata sebesar 1,48, jika dibandingkan dengan standar Association for the Advancement of Medical Instrumentation AAMI, galat rata-rata masih di bawah batas toleransi maksimum, yaitu sebesar 5.

---

A heart is one of the most vital organs in the human body that pumps blood throughout the body. It is very important to monitor the condition of the heart. The condition of a human heart can be diagnosed by measuring the heartbeat frequency beats per minute. In this paper, we propose a design of a portable electrocardiography ECG based on capacitive electrodes for heart rate monitoring. The device consists of electrodes attached to a plastic sheet which is placed on the bed mattress under the patient 39 s back. Before being processed by Arduino UNO microcontroller, the output signal of the electrodes is processed using signal conditioning circuit consisting of the instrumentation amplifier circuit, filter, and non inverting amplifier. The signal processing results obtain from conditioning circuit are displayed on the LCD screen and sent to smartphone using bluetooth module. To test accuracy of proposed design, the measurement result is compared to ECG PM 10 which is commonly used for heart rate monitoring. The test results show that the QRS complex signal can be detected clearly. It shows that the average error with a different subject is 0.49. Meanwhile, for two different activities relaxation and after running an average error of 0.175 is obtained. The effect of the patient 39 s cloth thickness is also investigated by measuring heartbeat frequency using several cotton thickness from 0.2 mm up to 0.8 mm. On measurements with varied cotton thickness, it is shown that the proposed design has an average error of 1.48 compared to a commercial ECG, which is still under the Association for the Advancement of Medical Instrumentation AAMI maximum standard error 5."

"Elektrokardiogram (EKG) diketahui sebagai salah satu instrumen medis yang banyak digunakan sebagai alat diagnostik. Interpretasi dari sinyal EKG yang didapatkan akan membantu klinisi dalam memonitor kesehatan jantung pasien serta mendiagnosis kondisi-kondisi jantung tertentu yang dapat dilihat dari abnormalitas sinyal jantung yang terekam. Melalui penulisan ini, digagas sebuah inovasi EKG Lead Tunggal yang bersifat portable karena memanfaatkan pengiriman data serial sinyal EKG melalui koneksi Bluetooth ke perangkat laptop. Mikrokontroler ESP32-WROOM-32D dan modul detak jantung AD8232 digunakan dalam merancang purwarupa EKG Lead Tunggal ini. Hasil rangkaian keduanya kemudian diuji untuk melihat ketepatannya dalam mendeteksi sinyal jantung yang dihasilkan oleh simulator EKG SKX-2000+ untuk 7 komponen gelombang, yakni QRS Interval, QT/QTcB Interval, PR Interval, P Interval, R Amplitude, RR Interval, dan PP Interval. Dari 4 nilai delay yang digunakan dalam pengambilan data, yakni 2 ms, 20 ms, 25 ms, dan 30 ms, didapatkan bahwa delay 25 ms mampu memberikan hasil rata-rata error mutlak yang dapat diterima menurut standar LIPI ketika dibandingkan dengan nilai referensi manufaktur simulator untuk komponen QT/QTcB Interval, R Amplitude, RR Interval, dan PP Interval karena memiliki nilai error di bawah 5% dengan nilai persebaran data yang lebih kecil.

---

Electrocardiogram (ECG) is known as a medical instrument that is widely used as a diagnostic tool. Interpretation of the ECG signal obtained will assist the clinician in monitoring the patient's heart health and diagnosing certain heart conditions which can be seen from the abnormal heart signal recorded. Through this writing, a single lead ECG innovation was initiated which is portable because it utilizes sending ECG signal serial data via a Bluetooth connection to a laptop device. The ESP32-WROOM-32D microcontroller and the AD8232 heart rate module were used in designing this Single Lead ECG prototype. The results of both sets were then tested to see their accuracy in detecting heart signals generated by the SKX-2000+ ECG simulator for 7 wave components, namely the QRS Interval, QT/QTcB Interval, PR Interval, P Interval, R Amplitude, RR Interval, and PP Interval. Of the 4 delay values ​​used in data retrieval, which were 2 ms, 20 ms, 25 ms, and 30 ms, it was found that the 25 ms delay was able to provide acceptable average absolute error results according to LIPI standard when compared with the simulator manufacturing reference values ​​for the QT/QTcB Interval, R Amplitude, RR Interval, and PP Interval components because has an error value below 5% with a smaller data distribution value."

"Dalam penelitian ini telah dirancang dan dibangun sebuah sistem akuisisi data elektrokardiograf (EKG) 3-lead menggunakan ADS1293 sebagai analog front end dan ESP32 sebagai mikrokontrolernya. ADS1293 mengambil data EKG secara simultan menggunakan 2 channel EKG dan mengirimkannya ke ESP32 menggunakan komunikasi Serial Peripheral Interface (SPI). 3-lead EKG ini diaplikasikan dengan menggunakan 4 elektroda: RA (Right Arm), LA (Left Arm), LL (Left Leg), dan RL (Right Leg). Sinyal EKG dihasilkan dari ProSim 4 Vital Sign Patient Simulator (Fluke, USA) dengan konfigurasi sinyal 40 BPM, 60 BPM, dan 120 BPM. Bahasa pemograman yang digunakan untuk komunikasi SPI antara ADS1293 dan ESP32 adalah bahasa C++ dan untuk pemrosesan sinyal EKG menggunakan software LabVIEW. Hasil rekamannya dilakukan proses denoising signal menggunakan Low Pass Filter (LPF) dengan respon Butterworth orde 6 pada frekuensi cutoff 20 Hz. Sistem rancangan yang dibuat dilakukan validasi data dengan alat komersial EKG yaitu CardioCare 2000. Validasi dilakuakn dengan cara membandingkan data sinyal EKG dari rancangan sistem dengan alat komersial CardioCare 2000 melalui regresi linear serta membandingkan nilai Heart Rate Variability (HRV) dari kedua alat. Hasil perbandingan dari regresi linear diperoleh dengan eror gradien dan intercept masing-masing paling besar adalah 3.25% dan 19.16%. Hasil penelitian ini dilakukan penghitungan HRV yang terdiri dari RR interval, Heart Rate, SDNN, stdHR, RMSSD untuk lead I dan lead II pada semua konfigurasi sinyal EKG. Hasil perhitungan diperoleh dengan nilai konfigurasi BPM paling tinggi selisihnya yaitu lead II 120 BPM masing-masing nilainya adalah 0.496 s, 120.943 BPM, 3.33 x 10-4 s, 0.0812 BPM, dan 3.14 x 10-4 s. Selanjutnya, dilakukan penghitungan beberapa parameter sinyal EKG yang tujuannya untuk menganalisa kelainan jantung yaitu lain interval RR, Heart Rate, Amplitudo P, Amplitudo R, Amplitudo T, interval PR, interval PT, interval QS, interval QR, dan interval RS. Pada kondisi normal adult 60 BPM diperoleh nilai untuk masing-masing parameter tersebut adalah 0.996 s, 60.23 BPM, 0.11 mV, 0.77 mV, 0.26 mV. 0.16 s, 0.40 s, 1.19 s, 0.66 s, 0.53 s. Hasil tes EKG Vital Sign Patient parameter ini dilakukan pada partisipan dari aktivitas duduk diam, kemudian berjalan, dan berlari. Pada partisipan diperoleh nilai Heart Rate yang berbeda-beda untuk semua aktivitas yang dilakukan yaitu masing-masing bernilai 78 BPM, 84 BPM, dan 89 BPM.

---

In this research, a 3-lead electrocardiograph (ECG) data acquisition system has been designed and built using ADS1293 as the analog front end and ESP32 as the microcontroller. ADS1293 retrieves ECG data simultaneously using 2 EKG channels and sends it to ESP32 using Serial Peripheral Interface (SPI) communication. This 3-lead ECG is applied using 4 electrodes: RA (Right Arm), LA (Left Arm), LL (Left Leg), and RL (Right Leg). ECG signal generated from ProSim 4 Vital Sign Patient Simulator (Fluke, USA) with 40 BPM, 60 BPM and 120 BPM signal configurations. The programming language used for SPI communication between ADS1293 and ESP32 is C++ and for ECG signal processing uses LabVIEW software. The results of the recording were carried out by denoising the signal using a Low Pass Filter (LPF) with a 6th order Butterworth response at a cutoff frequency of 20 Hz. The designed system was validated using a commercial ECG tool, namely CardioCare 2000. Validation was carried out by comparing the ECG signal data from the system design with the commercial CardioCare 2000 tool through linear regression and comparing the Heart Rate Variability (HRV) values ​​of the two tools. The results of the comparison of the linear regression obtained with the largest error gradient and intercept are 3.25% and 19.16%, respectively. The results of this study were calculated HRV consisting of RR interval, Heart Rate, SDNN, stdHR, RMSSD for lead I and lead II in all ECG signal configurations. The calculation results obtained with the BPM configuration value with the highest difference, namely lead II 120 BPM, each appearance is 0.496 s, 120.943 BPM, 3.33 x 10-4 s, 0.0812 BPM, and 3.14 x 10-4 s. Next, a number of ECG signal parameters are calculated with the aim of analyzing cardiac abnormalities, namely other RR intervals, Heart Rate, P Amplitude, R Amplitude, T Amplitude, PR interval, PT interval, QS interval, QR interval, and RS interval. In normal adult conditions 60 BPM, the values ​​for each of these parameters are 0.996 s, 60.23 BPM, 0.11 mV, 0.77 mV, 0.26 mV. 0.16 seconds, 0.40 seconds, 1.19 seconds, 0.66 seconds, 0.53 seconds. The results of the EKG Vital Sign test for this patient's parameters were carried out on the participants from the activity of sitting still, then walking, and running. The participants obtained different Heart Rate values ​​for each activity carried out, namely each worth 78 BPM, 84 BPM, and 89 BPM"

"Penyakit jantung setiap tahun selalu meningkat karena ada beberapa faktor diantaranya gaya hidup dan pola hidup yang salah. Penyakit ini sangat membahayakan dan mengancam kehidupan. Kelainan pada jantung dapat dideteksi dengan alat elektro kardio gram (EKG) yang memerlukan pengetahuan dalam perekaman dan interpretasinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran tingkat pengetahuan perawat tentang interpretasi EKG. Desain penelitian ini adalah penelitian deskriptif yang melibatkan 129 perawat (laki-laki 15 orang dan erempuan 114 orang) yang bekerja di rumah sakit Suyoto Jakarta dengan metode random sampling. Alat pengumpulan data menggunakan kuesioner yang berisi 40 item pernyataan. Analisis data penelitian adalah analisis univariat yang menjelaskan bahwa tingkat pengetahuan perawat sebagian besar masih rendah (60,5%) dan responden berpengatahuan tinggi 39,5%. Dari hasil penelitian ini, maka perawat perlu dibekali dengan ilmu pengetahuan tentang EKG dan interpretasinya melalui pendidikan formal dan pelatihan.

---

Heart disease is increasing every year because there are several factors such as lifestyle and life is wrong. Heart disease is very dangerous and life thereatening. Heart defects can be deteted by electro cardio gram (ECG), wich requires knowledge of the recording and interpretation. This study aims to describe the level of nurse knowledge about ECG interpretation. This study design was a descriptive study involving 129 nurses (15 men and 114 women) who work in hospital Suyoto Jakarta with random sampling method. Data collections using a questionaire containing 40 items statement. Data analysis was univariate analysis explain that most of the nurses? knowledge level is still low (60,5%) and 39,5% of respondents knowledgeable high. From the result of this study, the nurses need to be equipped with knowledge about ECG and its interpretation through formal education and training."