ABSTRAKSI: Pada masa kehamilan pentingnya mengetahui perkembangan dan kondisi jantung dari janin. Fetal Electrocardiogram (FECG) merupakan sinyal perekaman jantung pada ibu hamil. Dengan FECG dapat diketahui informasi mengenai kondisi kesehatan janin selama masa kehamilan. Fetal ECG dapat diketahui dengan cara merekam dan mengukur sinyal-sinyal elektrik yang dihasilkan oleh jantung fetal (janin) yang proses perekamannya dilakukan pada permukaan perut sang ibu. Namun, dalam perekamannya muncul noise yang sangat mengganggu fetal ECG, sehingga akan mempersulit diagnosa. Untuk mendapatkan FECG murni diperlukan mekanisme menghilangkan noise saat perekaman, di mana Maternal ECG dianggap salah satu noise dan paling berpengaruh.
Salah satu metode yang digunakan untuk mengekstraksi FECG adalah dekomposisi paket wavelet. Karena pemilihan subband pada metode masih dilakukan secara manual maka akan digunakan algoritma genetika agar pemilihan subband menjadi adaptif. Parameter yang dipakai untuk mengamati kualitas hasil ekstraksi adalah Mean Square Error (MSE).
Pada sinyal ECG berorientasi atas diperoleh MSE terbaik pada level 4, ukuran populasi 50, probabilitas pindah silang 0.8, probabilitas mutasi 0.03. Sedangkan pada sinyal ECG berorientasi bawah diperoleh MSE terbaik pada level 4 dan 5, ukuran populasi 20 dan 50, probalilitas pindah silang 0.5 dan 0.8, dan probabilitas mutasi 0.03.
Kata Kunci : algoritma genetika, dekomposisi paket wavelet, electrocardiogram (ECG), fetal electrocardigam (FECG).ABSTRACT: Knowing the development and condition of fetus heart on pregnancy period is very importance. Fetal Electrocardiogram (FECG) is heart recording signal for pregnant mother. Information about fetus health condition can be obtained by FECG. Fetal ECG knowable by recording electric signals produced by fetus heart on mother stomach surface, and measuring the signals. In the recording process emerge any noises that very disturbing the fetal ECG, so will be difficult to diagnose. For getting pure fetal ECG signal, needed any mechanisms to remove the noises during the recording process, where Maternal ECG is one of the most influential noise.
One of the methods to extract FECG is wavelet packet decomposition. The subband election on the method still manually, so genetics algorithm will be used for adaptively subband election. Parameter which used for monitoring extraction result quality is Mean Square Error (MSE).
Up orientation ECG signal has best MSE at 4th level, population size on 50, crossover probability on 0.8, and mutation probability on 0.03. While in down orientation ECG signal, best MSE achieved at 4th and 5th level, population size on 20 and 50, crossover probability on 0.5 and 0.8, and mutation probability on 0.03.
Keyword: genetics algorithm, wavelet packet decomposition, electrocardiogram (ECG), fetal electrocardiogram (FECG).