SISTEM DETEKSI OBSTRUCTIVE SLEEP APNEA (OSA) MENGGUNAKAN INTERVAL RR ELEKTROKARDIOGRAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN.

(1)

Disusun oleh :

AIDA NOOR INDRAWATI M0212009

SKRIPSI

PROGRAM STUDI FISIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET

(2)

i

SISTEM DETEKSI OBSTRUCTIVE SLEEP APNEA (OSA)

MENGGUNAKAN INTERVAL RR ELEKTROKARDIOGRAM

DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Disusun oleh :

AIDA NOOR INDRAWATI M0212009

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mendapatkan gelar Sarjana Sains

PROGRAM STUDI FISIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET

(3)

ii

HALAMAN PERSETUJUAN

SKRIPSI

Sistem Deteksi Obstructive Sleep Apnea (OSA) Menggunakan Interval RR Elektrokardiogram dengan Jaringan Syaraf Tiruan

Oleh:

(4)

iii

HALAMAN PENGESAHAN

(5)

iv

PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi saya yang berjudul “Sistem Deteksi

Obstructive Sleep Apnea (OSA) menggunakan Interval RR Elektrokardiogram

dengan Jaringan Syaraf Tiruan” adalah hasil kerja saya berdasarkan arahan dari pembimbing saya. Sampai saat ini, menurut sepengetahuan saya, isi dari skripsi saya tidak berisi materi yang telah dipublikasikan atau ditulis oleh orang lain atau materi yang telah diajukan untuk mendapatkan gelar kesarjanaan di Universitas Sebelas Maret atau di Perguruan Tinggi lainnya, jika ada maka telah dituliskan di daftar pustaka skripsi ini dan segala bentuk bantuan dari semua pihak telah ditulis di bagian ucapan terimakasih. Isi skripsi ini boleh dirujuk atau difotokopi secara bebas tanpa harus memberitahu penulis.

Surakarta, 29 Oktober 2016

(6)

v MOTTO

“Tidak ada yang mustahil, semuanya adalah mungkin jika engkau yakin kepada Allah”

(Asadullah Al-Faruq)

“Sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan”

(QS. Al-Insirah:7)

“Allah akan meninggikan orang yang beriman di antaramu dan

orang-orang yang diberi ilmu pengetahuan.”

(QS.Al-Mujadalah:11)

“Musuh yang paling bahaya di atas dunia ini adalah penakut dan bimbang.

Teman yang paling setia, hanyalah keberanian dan keyakinan yang teguh”

(Andrew Jackson)

“Banyak kegagalan dalam hidup ini dikarenakan orang-orang tidak menyadari

betapa dekatnya mereka dengan keberhasilan saat mereka menyerah”

(7)

vi

PERSEMBAHAN

Dengan memanjatkan syukur kepada Allah SWT Saya persembahkan karya ini kepada :

Bapak, Ibu dan kakak tercinta terima kasih atas doa dan pengorbanan yang

selalu mengiringi setiap langkahku, selalu memberikan semangat untuk tetap

sabar, tegar dan istiqomah dalam menghadap kehidupan ini.

Teruntul keluarga, sahabat dan teman-teman yang tidak bisa saya sebutkan

satu persatu, terimakasih atas do’a, dukungan serta motivasi yang diberikan

(8)

vii

SISTEM DETEKSI OBSTRUCTIVE SLEEP APNEA (OSA)

MENGGUNAKAN INTERVAL RR ELEKTROKARDIOGRAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

AIDA NOOR INDRAWATI

Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret

ABSTRAK

Pada penelitian ini telah dibuat sebuah rancangan sistem untuk deteksi

Obstructive sleep apnea (OSA) dengan parameter interval RR. Klasifikasi yang digunakan dengan metode JST backpropagation yang diimplementasikan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Tahapan pada penelitian ini antara lain persiapan perangkat lunak, pengumpulan data, ekstraksi fitur, pelatihan JST, pengujian JST dan penentuan kinerja. Tahap pelatihan dilakukan dengan menggunakan data sebanyak 10% sedangkan tahap pengujian sebanyak 90% dari total keseluruhan data. Pada penelitian ini dilakukan variasi fitur statistik dan variasi panjang segmen. Hasil terbaik dari rancangan sistem ini yaitu yang menggunakan fitur gabungan RRmed dan RRave dengan panjang gelombang 90 denyut. Hal tersebut ditunjukkan dari hasil kinerja JST yang memiliki kinerja paling baik. Kinerja JST berupa sensitifitas, spesifisitas dan akurasi berturut-turut sebesar 95.02%, 98.23% dan 97.81%.

(9)

viii

DETECTION SYSTEMS OBSTRUCTIVE SLEEP APNEA (OSA) ELECTROCARDIOGRAM RR INTERVAL BY USING ARTIFICIAL

NEURAL NETWORK

AIDA NOOR INDRAWATI

Physics Departement, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Sebelas Maret University

ABSTRACT

In this research has created a design system for the detection of obstructive sleep apnea (OSA) with the RR interval parameter. The classification used by backpropagation ANN method is implemented using MATLAB software. Stages in this study include preparation software, data collection, feature extraction, training JST, JST testing and determination of performance. The training stage is done by using the data as much as 10% while the testing stage as much as 90% of the total data. In this research, a variety of features and statistical variation in the length of the segment. The best result of the design of this system is that using the combined features RRmed and RRave with a wavelength of 90 beats. This is shown from the results of the performance of ANN, which has the best performance. ANN's performance in the form of sensitivity, specificity and accuracy, respectively for 95.02%, 98.23% and 97.81%.

(10)

ix

KATA PENGANTAR

Syukur Alhamdulillah penulis panjatkan atas kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat serta kemudahan sehingga dapat menyelesaikan skripsi

ini yang berjudul “Sistem Deteksi Obstructive Sleep Apnea (OSA) menggunakan

Interval RR Elektrokardiogram dengan Jaringan Syaraf Tiruan”. Shalawat serta salam semoga tercurah kepada Rosulullah SAW, keluarga, sahabat, serta umatnya yang senantiasa istiqomah.

Skripsi ini tidak akan selesai tanpa adanya bantuan dari banyak pihak, karena itu penulis menyampaikan terima kasih kepada :

1. Bapak Dr. Fahru Nurosyid, S.Si., M.Si. selaku Kepala Program Studi Fisika Fakultas MIPA Universitas Sebelas Maret Surakarta.

2. Bapak Nuryani, S.Si., Ph.D. selaku pembimbing I yang telah meluangkan waktu, pikiran, dan tenaga untuk membimbing dan mengarahkan dengan penuh kesabaran selama penyusunan skripsi ini.

3. Bapak Artono Dwijo Sutomo S.Si, M.Si. M.M selaku pembimbing II yang telah banyak memberikan masukan dalam perbaikan skripsi ini.

4. Ibu Prof. Dra Soeparmi, MA,Ph.D selaku Pembimbing Akademik yang telah membimbing dengan sabar dan selalu memberi nasehat selama masa studi penulis.

5. Ibu dan Bapak yang saya sayangi yang telah memberi bimbingan, doa, semangat, dan biaya yang telah engkau berikan.

6. Teman-teman group riset (Mbak Rani, Mbak Ana, Mbak Nistya, Mas Dibya, Mas Arief, Mas Eka, Mas Kemas, Rendy, Trio dan Bintang) terimakasih atas bantuannya dalam penyelesaian skripsi ini.

7. Sahabat-sahabatku di kampus (Mbak ulul, Aprilia, Shilmi, Maura, Ovi, Aninda dan Rije) terima kasih untuk bantuan, motivasi dan semangat kalian semua selama ini.

(11)

x

Semoga Allah SWT membalas atas semua jerih payah dan pengorbanan yang telah diberikan, dengan balasan yang lebih baik. Aamiin.

Penulis menyadari akan banyaknya kekurangan dalam penulisan skripsi ini. Namun demikian, penulis berharap semoga karya kecil ini bisa bermanfaat bagi pembaca.

Surakarta, 29 Oktober 2016

(12)

xi PUBLIKASI

Sebagian skripsi saya yang berjudul “Sistem Deteksi Obstructive Sleep

Apnea (OSA) menggunakan Interval RR Elektrokardiogram dengan Jaringan

(13)

xii DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ... .i

HALAMAN PERSETUJUAN ... ii

HALAMAN PENGESAHAN ... ..iii

HALAMAN PERNYATAAN ... ..iv

HALAMAN MOTTO ... ...v

HALAMAN PERSEMBAHAN ... ..vi

HALAMAN ABSTRAK ... .vii

HALAMAN ABSTRACT ... viii

KATA PENGANTAR ... ..ix

HALAMAN PUBLIKASI ... ..xi

DAFTAR ISI ... xii

DAFTAR TABEL ... xiv

DAFTAR GAMBAR ... .xv

DAFTAR SIMBOL ... xvi

DAFTAR LAMPIRAN ... xvii

BAB I. PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang masalah ... ..1

I.2 Batasan Masalah ... ..3

I.3 Perumusan Masalah ... ..3

I.4 Tujuan Penelitian ... ..3

I.4 Manfaat Penelitian ... ..4

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA II.1. Sleep Apnea ... ..5

II.1.1. Obstructive Sleep Apnea ... ..5

II.1.2. Central Sleep Apnea ... ..6

II.2. Hubungan OSA dengan Penyakit Jantung ... ..7

II.3. Anatomi Jantung ... ..8

II.3.1. Dinding Jantung ... ..8

II.3.2. Ruang Jantung ... ..8

II.3.3. Katup Jantung ... ..9

II.4. Sistem Konduksi Jantung ... .10

II.5. Elektrofisiologi Jantung ... .11

II.6. Polisomnografi ... .13

II.7. Elektrokardiogram ... .14

II.7.1. Jenis Jenis Gelombang, Interval dan Segmen EKG ... .15

II.8. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) ... .17

II.8.1. Perceptron ... .20

II.8.2. Backpropagation ... .21

(14)

xiii

III.1. Tempat dan Waktu Penelitian ... .25

III.2. Alat dan Bahan ... .25

III.2.1. Alat Penelitian ... .25

III.2.2. Bahan Penenlitian ... .25

III.3. Metode Penelitian ... .25

III.3.1. Persiapan Software ... .26

III.3.2. Pengumpulan Data ... .27

III.3.3. Ekstraksi Fitur ... .27

III.3.4. Pembentukan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) ... .30

III.3.5. Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) ... .31

III.3.6. Penentuan Kinerja... .33

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Data EKG ... .35

IV.2. Hasil Ekstraksi Fitur EKG ... .36

IV.3. Pelatihan JST ... .40

IV.3.1. Variasi Fitur Statistik... .41

IV.3.2. Variasi Panjang Segmen ... .43

IV.4. Penentuan Kinerja JST ... .45

IV.4.1. Variasi Fitur Statistik... .45

IV.4.2. Variasi Panjang Segmen ... .46

BAB V. PENUTUP V.1. Kesimpulan ... .48

V.2. Saran ... .48

DAFTAR PUSTAKA ... .49

(15)

xiv

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1. Fase-Fase pada Siklus Depolarisasi-Repolarisasi ... .11

Tabel 3.1. Persamaan yang Digunakan dalam Fitur Statistik RR ... .29

Tabel 3.2. Representasi dari Keluaran JST yang Diharapkan ... .31

Tabel 4.1. Jumlah Data OSA dan Normal Masing-Masing Pasien ... .35

Tabel 4.2. Rata-rata variasi fitur untuk Normal dan OSA...37

Tabel 4.3. Hasil Kinerja pada Pelatihan JST dengan Variasi Fitur Statistik ... .41

Tabel 4.4. Hasil Kinerja pada Pelatihan JST dengan Variasi Panjang Segmen . .43 Tabel 4.5. Hasil Penentuan Kinerja JST dengan Variasi Fitur Statistik ... .45

(16)

xv

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Perbedaan OSA dengan Normal ... ..6

Gambar 2.2. Hubungan OSA dengan Penyakit Jantung ... ..7

Gambar 2.3 Anatomi Jantung ... ..8

Gambar 2.4 Kurva Aksi Potensial ... .12

Gambar 2.5 Pemeriksaan Polisomnografi ... .13

Gambar 2.6 Gelombang EKG ... .15

Gambar 2.7 Single Layer ... .19

Gambar 2.8. Multilayer ... .20

Gambar 2.9 Sistem Propagasi Balik ... .21

Gambar 3.1. Skema Utama Penelitian ... .26

Gambar 3.2. Rancangan Sistem... .26

Gambar 3.3 Diagram Alir Ekstraksi Fitur ... .27

Gambar 3.4 Interval RR pada Elektrokardiogram ... .28

Gambar 3.5 Tahap Proses Pelatihan JST Backpropagation ... .32

Gambar 3.6 Tahap Proses Pengujian JST ... .34

Gambar 4.1 Perbedaan ritme (a) Normal dan (b) OSA ... 36

Gambar 4.1 Distribusi Data dengan Segmen 60 Denyut (a) RRmed (b) RRave (c) RRgeo untuk OSA (Merah) dan Normal (Biru) Pada Seluruh Pasien ... .38

Gambar 4.2 Grafik Pelatihan JST untuk Variasi Fitur Statistik ... .42

(17)

xvi

RR yang telah dilakukan normalisasi RR dari setiap fitur

FN False Negative

(18)

xvii

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1. Gabungan Data EKG ... 53

Lampiran 2. Pembagian Panjang Segmen 30 denyut Dan Variasi Fitur ... 54

Lampiran 5. Normalisasi segmen 30 denyut untuk Semua Fitur ... 57

Lampiran 8. TrainTest segmen 30 denyut... 60

Lampiran 9. TrainTest segmen 60 denyut ... 61

Lampiran 10. TrainTest segmen 90 denyut... 62

Lampiran 11. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja Fitur Median ... 63

Lampiran 12. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja Fitur Average ... 66

Lampiran 13. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja Fitur Geomean ... 69

Lampiran 14. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja Fitur Gabungan Median dan Average... 72

Lampiran 15. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja Fitur Gabungan Median dan Geomean ... 75

Lampiran 16. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja Fitur Gabungan Average dan Geomean ... 78

Lampiran 17. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja Fitur Gabungan Median, Average dan Geomean ... 81

Lampiran 18. Tahap Pelatihan JST dan Penentuan Kinerja dengan Panjang Segmen 30 menggunakan Fitur Average dan Median ... 84

(19)