ABSTRAKSI: Pada tugas akhir ini penulis melakukan penelitian dengan pendekatan menggunakan dua metode untuk mendeteksi QRS kompleks yaitu Wavelet dan Pan-Tompkins, yang berjudul “Kombinasi Metode Pan-Tompkins Algoritma Dan Wavelet Untuk Deteksi QRS Pada Sinyal ECG”. Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, kedua metode ini menghasilkan performansi yang baik jika dijalankan secara individual, akan tetapi metode tersebut mengalami kesalahan pada kondisi tertentu[3]. Oleh karena itu penulis melakukan kombinasi dari kedua metode tersebut untuk mendapatkan suatu keuntungan dari kelebihan masing-masing metode algoritma tersebut. Data yang digunakan pada tugas akhir ini adalah data rekam. Algoritma Pan-Tompkins direalisasikan dalam beberapa blok, yaitu blok Bandpass filter, blok Differensiasi, blok squaring Operation (pengkuadratan), blok integrasi, blok terakhir yaitu Thresholding. Sedangkan Wavelet direalisasikan menggunakan Daubechies2 (dB2), dengan penentuan Threshold menggunakan Window Hamming. Algoritma Wavelet dan Pan-Tompkins dijalankan secara bersamaan sehingga menghasilkan keluaran akhir dari blok diagram sistem masing-masing metode berupa Threshold. Threshold ini menunjukan terdeteksi atau tidak nya QRS komplek. Pengujian sistem dilakukan dengan memberikan masukan empat data rekam yang berbeda yaitu: Atrial Fibrilation(AF), A117, Normal Sinus Rhythm (NSR), dan Congestive Heart Failure (CHF). Akurasi hasil keluaran yang di dapat untuk metode Wavelet 79,50%, Pan-Tompkins 44,71% dan kombinasi 100%. Sehingga dari analisis hasil keluaran deteksi QRS kompleks yang paling baik adalah menggunakan kombinasi dari kedua metode algoritma tersebut.
Kata Kunci : Pan-Tompkins, Wavelet, QRS kompleks, ThresholdABSTRACT: At this final assignment, the writer do research with the approach used two methods to detect the QRS complex Wavelet and the Pan-Tompkins, entitled "Method Combination Pan-Tompkins algorithm and Wavelet for QRS Detection in ECG Signal". Based on previous research, both methods produce good performance when run individually, but these methods have an error in certain circumstances[3]. Therefore, authors do a combination of both methods to obtain a benefit from the advantages of each method algorithm. The data used in this final task is to record data. Pan-Tompkins algorithm realized within a few blocks, namely blocks Bandpass filters, blocks differentiation, squaring blocks Operation , block integration, the last block of Thresholding. While Wavelet realized using Daubechies2 (DB2), by Threshold determination using Hamming Window. Wavelet algorithm and the Pan-Tompkins run simultaneously to produce the end result of a block diagram of each system of Threshold method. This threshold indicate whether or not detected QRS complex. Testing system that has been created with input four different data record is: Atrial Fibrilation (AF), A117, Normal Sinus Rhythm (NSR), and Congestive Heart Failure (CHF). Accuracy of the output obtained for Wavelet method 79,50%, the Pan-Tompkins 44,71% and the combination of 100%. So from the analysis of the output QRS complex detection is best to use a combination of both methods the algorithm
Keyword: Pan-Tompkins, Wavelet, QRS kompleks, Threshold