View/Open

Author
Listiana Jashela,

Date Published
30 Nov -0001

Advisor
Rudi Setiawan, S.T., M.T.,
Rafli Filano, S.Si., M.T.,

Subject
Teknik Biomedis

Publisher

Sinyal elektrokardiogram (EKG) dalam praktik sering terkontaminasi artefak seperti baseline wander, pergeseran elektroda, dan aktivitas otot yang dapat menurunkan kualitas sinyal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja algoritma Least Mean Squares (LMS) sebagai filter adaptif dalam mereduksi artefak pada sinyal EKG. Data yang digunakan berasal dari MIT-BIH Arrhythmia Database sebagai data uji terstandarisasi. Metode penelitian meliputi tahap preprocessing sinyal, implementasi filter adaptif LMS, serta evaluasi kualitas sinyal sebelum dan sesudah filtering menggunakan parameter Signal to Noise Ratio (SNR), Mean Squared Error (MSE), dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Selain itu, dilakukan uji perulangan untuk menilai konsistensi hasil filtering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan filter adaptif LMS mampu meningkatkan nilai SNR dan PSNR serta menurunkan nilai MSE secara konsisten pada berbagai jenis artefak. Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai p-value < 0,04 sehingga hipotesis nol ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa filter adaptif LMS berpengaruh signifikan dalam meningkatkan kualitas sinyal EKG tanpa menghilangkan karakteristik utama sinyal.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2602180054

Keyword
Artefak EKG Filter LMS MSE PSNR SNR