Analisis Performansi Denoising Sinyal Ecg Menggunakan Discrete Wavelet Transform Dan Empirical Mode Decomposition - Febriani Ruming Sari; Rita Magdalena; R Yunenda Nur Fu'adah (eProceedings of Engineering, 2018)
Sinyal electrocardiogram (ECG) memiliki informasi yang menggambarkan kondisi kesehatan jantung. Hasil ECG yang normal dari jantung memiliki karakteristik yang khas. Pengukuran menggunakan ECG sering dipengaruhi oleh noise yang tidak diinginkan dan tidak dapat dihilangkan dengan metode filter yang sederhana. Dalam penelitian sebelumnya sudah banyak dikembangkan metode denoising untuk electrocardiogram (ECG), diantaranya metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan metode Empirical Mode Decomposition (EMD).Â Pada penelitian tugas akhir ini akan dilakukan pengujian terhadap metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Empirical Mode Decomposition (EMD), dan serial kedua metode tersebut. Pengujian dilakukan menggunakan matlab R2017a, dataset sinyal ECG dan beberapa noise di ambil dari database MIT-BIH arrhythmia dengan besar noise 20 dB, 25 dB, 30 dB yang akan ditambahkan pada sinyal ECG. Noisy sinyal yang di filter menggunakan DWT didapatkan hasil terbaik dengan menggunakan basis wavelet symlet pada level dekomposisiÂ Sedangkan noisy sinyal yang di filter menggunakan EMD didapatkan hasil terbaik pada iterasi ke-4, karena jika diteruskan ke iterasi selanjutnya output dari hasil denoised sinyal akan menjadi datar.Â Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai MSE 0.008609 dB dan SNR 21.1965 dB untuk inputan noise 20 dB, MSE 0.002528 dB dan SNR 26.5184 dB untuk inputan noise 25 dB, MSE 0.000833 dan SNR 31.3375 dB untuk inputan noise 30 dB dengan discrete wavelet transform. Pada metode empirical mode decomposition, didapatkan nilai MSE 0.003491 dB dan SNR 25.117 dB dengan noise 20 dB, MSE 0.001624 dB dan SNR 26.4397 dB dengan noise 25 dB, MSE 0.00202 dB dan SNR 27.4923 dB dengan noise 30 dB. Pengujian terakhir yaitu dengan melakukan serial metode terhadap kedua metode yang digunakan, dari hasil pengujian didapatkan nilai MSE 0.0059641 dB dan SNR 22.7906 dB dengan noise 20 dB, MSE 0.012624 dB dan SNR 27.5323 dB dengan noise 25 dB, MSE 0.000969233 dB dan SNR 30.6817 dB dengan noise 30 dB. Dengan demikian, dapat dikatakan sistem denoising menggunakan discrete wavelet transform maupun empirical mode decomposition dapat bekerja secara efektif dan mampu menghilangkan noise.