SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NASIONAL, 14 - Retii

SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi
REDUKSI SUARA JANTUNG DARI INSTRUMENTASI AKUISISI PEREKAMAN SUARA
PARU-PARU PADA ANAK-ANAK MENGGUNAKAN BUTTERWORTH BAND PASS
FILTER
1
Dyah Titisari1, Indah Soesanti2, Bondhan Winduratna3
Mahasiswa Pascasarjana Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi UGM
2, 3
Dosen Jurusan Teknik Elektrodan Teknologi Informasi UGM
Jalan Grafika No 2 Kampus UGM Yogyakarta
email : [email protected], [email protected], [email protected]
ABSTRAK
Auskultasi adalah suatu teknik atau cara yang paling sering digunakan oleh tenaga medis dalam pemeriksaan awal
pada pasien. Yaitu mendengarkan suara paru-paru atau pernapasan menggunakan stetoskop. Suara paru-paru mempunyai
jangkauan frekuensi dari 150 – 1,7KHz. Sedangkan komponen utama suara jantung adalah pada range frekuensi 20 - 150 Hz
sehingga tumpang tindih dengan komponen frekuensi rendah dari suara paru-paru .
Dalam makalah ini dirancang dan direalisasikan sebuah stetoskop yang telah dimodifikasi dengan penambahan
rangkaian mic condensor, inverting amplifier, rangkaian HPF dan LPF dan rangkaian penguat daya yang terhubung dengan
jack soundcard untuk diolah di komputer. Pengambilan subyek data adalah pada anak-anak laki-laki dan perempuan masingmasing pengukuran pada daerah bronchovesicular, dada sebelah kanan. Dalam makalah ini dirancang sebuah tapis
Butterworth Band Pass dengan tujuan untuk menghilangkan derau terutama suara jantung yang masuk saat perekaman suara
paru-paru. Dari perancangan tapis yang dibuat, dihitung nilai SNR untuk mengetahui seberapa besar perancangan tapis
terhadap perbaikan sinyal dan menganalisis pengaruh orde terhadap performansi tapis.
Berdasarkan hasil dari perancangan Butterworth Band Pass Filter ini mampu mereduksi suara jantung yang terbaik
pada anak-anak laki-laki dan perempuan pada orde 4 dengan frekuensi cut off 600 dan 1000 Hz dan nilai SNR terbaik
setelah pemfilteran pada anak-anak laki-laki adalah 50.0249 dB. Dan SNR terbaik pada anak perempuan adalah 43,32895
dB.
PENDAHULUAN
Stetoskop adalah sebuah peralatan medis yang
paling umum dan sering digunakan oleh tenaga
medis pada saat pemeriksaan awal pada pasien.
Stetoskop secara umum memiliki fungsi sebagai
alat bantu auskultasi, yaitu mendengarkan suara
yang terjadi di dalam tubuh. Suara tersebut
dihasilkan oleh aktifitas biologis organ-organ tubuh
seperti jantung, paru-paru dan sistem pencernaan
(www.wikipedia.org).
Penggunaan
stetoskop
akustik konvensional dalam auskultasi memiliki
kelemahan, karena tidak memiliki sistem
pemrosesan sinyal, maka sinyal akustik yang
dihasilkan organ tubuh terdengar seperti apa adanya
karena tidak adanya penguatan sinyal (Primus
Pandumudita, 2007). Perekaman suara paru-paru
digunakan tenaga medis dalam memeriksa kondisi
fisik seseorang terutama yang berhubungan dengan
sistem pernapasan. Suara paru terjadi karena
adanya turbulensi udara saat udara memasuki
saluran pernapasan selama proses pernapasan.
Turbulensi ini terjadi karena udara mengalir dari
saluran udara yang lebih lebar ke saluran udara
yang lebih sempit atau sebaliknya(teori suara paru,
ahmad rizal). Suara paru-paru mempunyai jangkauan
frekuensi dari 150 – 1,7KHz. Komponen utama suara
jantung adalah pada range frekuensi 20 - 150 Hz
yang tumpang tindih dengan komponen frekuensi
rendah dari suara paru-paru (Fredi Sukresno 2009).
Perkembangan
ilmu pengetahuan dan
teknologi khususnya dibidang kesehatan dan
komputer semakin memudahkan dalam melakukan
akuisisi suara paru-paru. Beberapa penelitian
tentang perekaman suara paru dan jantung telah
banyak dilakukan diantaranya Pengembangan
Stetoskop Elektronik Dan Software Analisis
Auskultasi (Endang Budiasih, 2011). Penelitian
selanjutnya memisahkan suara jantung dari suara
paru-paru telah dilakukan menggunakan Adaptive
Filter (K. Satesh 2012). Penelitian serupa tentang
metode baru filter untuk suara paru-paru
menggunakan Least Mean Square (Noman Qaid
Al-Naggar 2013).
Dalam makalah ini dirancang sebuah
stetoskop yang telah dimodifikasi dengan
penambahan rangkaian mic condensor, inverting
amplifier, rangkaian HPF dan LPF dan rangkaian
penguat daya
yang terhubung dengan jack
soundcard untuk diolah di computer. Pengambilan
subyek data adalah pada anak-anak laki-laki dan
perempuan masing-masing pengukuran pada daerah
bronchovesicular, dada sebelah kanan. Perekaman
dengan frekuensi sampling 8000 Hz dan disimpan
dalam format *wav. Dalam makalah ini dirancang
sebuah tapis Butterworth Band Pass dengan tujuan
untuk menghilangkan derau terutama suara jantung
yang masuk saat perekaman suara paru-paru. Dari
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NASIONAL, 14 Desember 2013
E 129
SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi
perancangan tapis yang dibuat dihitung nilai SNR
untuk mengetahui seberapa besar perancangan tapis
terhadap perbaikan sinyal dan menganalisis
pengaruh orde terhadap performansi tapis.
Gambar 2 memperlihatkan perangkat akuisisi
suara paru yang telah dibuat. Adapun blok masingmasing perangkat akuisisi terlihat pada gambar 3.
METODE PENELITIAN
Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam
perancangan makalah ini antara lain, perekaman
suara paru-paru dengan direalisasikan stetoskop
yang telah dimodifikasi, perhitungan Power Spektra
Density
(PSD),
perancangan
pemfilteran
Butterworth Band Pass dan menghitung nilai SNR
sebelum dansetelah melewati filter digital.
Mulai
Perekaman
Suara Paru
Menghitung PSD
Pemfilteran
Butterworth Band Pass
Gambar 3. Diagram Blok Perancangan Hardware
Dari gambar 3 proses hingga terbentuknya
sinyal suara, dideskripsikan sebagai berikut: Suara
paru-paru akan ditangkap oleh stetoskop dan
diteruskan ke mic kondensor. Melalui penapisan
analog dengan HPF dan LPF kemudian oleh
rangkaian penguat audio yang berfungsi untuk
memperkuat daya sinyal keluaran dari filter
sehingga dapat dirubah menjadi sinyal suara yang
dapat didengar melalui jack soundcard komputer.
Perekaman suara paru-paru diambil pada subyek
anak-anak laki-laki dan perempuan usia 3 s.d 5
tahun, dilakukan dengan frekuensi sampling 8000
Hz, 16 bit yang kemudian disimpan dalam format
.*wav.
Gambar
rangkaian
keseluruhan
dari
perancangan stetoskop yang telah dimodifikasi
terlihat pada gambar 4.
TP3
R5
1
TP2
R1
1K
1
TP4
1
68K
R10
R4
20K
2
TP1
1
C1
470 uF
C5
1
9V
Menghitung SNR
R6
150K
15K
10nF
-9 V
3
+
-9 V
4
5
C3
2
3
U2
LM741
2
R8
10nF
R9
15K
3
C6
10nF
7
1
10nF
15K
6
R7
MICROPHONE
U3
LM741
6
A
100K
7
1
Selesai
C4
6
7
1
4
5
+
U1
LM741
+
3
-
2
+
R3 1K
-
4.7uF
+
C2
2
1
-
R2
1K
MK1
4
5
-9 V
9V
9V
9V
9V
LM386
5
C8
-
Gambar 2. Perangkat Akuisisi suara paru
4
8
3
C7
1. Perekaman Suara Paru-paru
Perekaman Suara Paru-paru dilakukan dengan
tujuan untuk menyediakan data awal sebagai proses
pemfilteran. Perekaman suara paru-paru diperoleh
menggunakan stetoskop yang telah dimodifikasi
dengan penambahan rangkaian mic condensor,
inverting amplifier, rangkaian HPFdan LPF dan
rangkaian penguat daya yang terhubung dengan
jack soundcard untuk diolah di komputer.
Perangkat akuisisi suara paru-paru seperti terlihat
pada gambar 2.
TP6
1
U4
+
220uF
R14
10K
R13
1K
D1
50nF
J1A
1
+
3
7
2
6
1
10K
2
1
TP5
R11
A
1
Gambar 1 Diagram Alir Sistem
2
OUTPUT
3V9
R12
10
Gambar 4. Rangkaian Keseluruhan Sistem
Rangkaian stetoskop yang dimodifikasi terdiri
dari rangkaian mic kondensor, rangkaian penguat
(inverting amplifier), Filter HPF, LPF dan
rangkaian audio amplifier. Penguat depan, inverting
Amplifier dengan Op-Amp, op-amp yag digunakan
adalah IC LM 741 dengan penguatan sebesar 20
kali. Sinyal yang diterima akan diperkuat sesuai
dengan perbandingan nilai resistor pada rangkaian.
Jenis filter yang digunakan pada sistem adalah High
Pass Filter dengan frekuensi cut-off 150Hz dan
Low Pass Filter dengan frekuensi cut-off 1000 Hz.
Pada Rangkaian Penguat Daya digunakan untuk
memperkuat daya dari sinyal yang akan diubah
menjadi sinyal suara. Penguatan ini dilakukan agar
sinyal listrik masukan cukup kuat untuk
dimasukkan ke soundcard dan diolah lebih lanjut.
2. Power Spektral Density Metode Welch
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NASIONAL, 14 Desember 2013
E 130
SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi
Salah satu komponen yang dapat diambil dari
sinyal suara paru adalah spectrum frekueensi
dengan cara mentraansformasisinyal dari kawasan
waktu ke kawasan frekuensi sehingga akan
diperoleh informasi tentang frekuensi yang
terkandung pada sinyal tersebut. Metode untuk
mendapatkan spectrum frekuensi suatu sinyal suara
berdasarkan perhitungan estimasi spectrum daya
adalah metode Welch.
Pada metode ini, sinyal masukan dibagi menjadi
segmen-segmen yang pendek dan perhitungan
periodogram dilakukan berdasarkan perhitungan
nilai imajiner Fast Fourier Transform, sehingga
mencari estimasi spectrum daya dapat dilakukan
dengan lebih efisien. Setiap segmen data
dimodifikasi dengan mengalikan pada suatu fungsi
jendela (window), sebelum dilakukan perhitungan
periodogram. Selanjutnya periodogram yang telah
dimodifikasi dirata-ratakan untuk menghasilkan
estimasi spectrum yang lebih baik.
Algoritma
Power
Spektral
Density
menggunakan metode Welch adalah sebagai
berikut:
Setiap segmen data dikalikan dengan suatu
fungsi Hamming Window dengan persamaan:
-
(1)
Dimana:
W(n) = Koefisien window ke-n
π
= 3,14
n
= 0,1,2,3,…..N
N
= Banyak Data
Menggunakan nilai imajiner dari Fast Fourier
Transform (FFT) untuk menghitung nilai
power spectrum dengan persamaan:
gain yang sama. Respon dari Butterworth ini pada
umumnya disebut sebagai maximally flat response.
Gambaran respon frekuensi pada filter Butterworth
terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Respon Frekuensi Butterworth
4. Signal to Noise Ratio (SNR)
Signal to Noise Ratio adalah ukuran untuk
membandingkan suatu sinyal dengan noise-nya.
SNR didefinisikan sebagai perbandingan power
signal dengan power noise-nya.
Rumus perhitungan
berikut:
SNR
adalah
sebagai
(3)
(4)
(5)
Dimana :
SNR in, SNR out : S/N input filter, S/N output filter
P signal_in, Psignal_out : Daya input, Daya output.
Signal_in, signal_out = sinyal input, sinyal output
HASIL DAN PEMBAHASAN
(2)
Dimana:
S = nilai spectrum sinyal tiap segmen
I = 0,1,2,3,…. N
Wi = Hasil koefisien Hamming Window
Xi = nilai sinyal ke-i
N = banyak data
3. Butterworth Band Pass Filter
Karakteristik Butterworth ini memiliki respon
amplitudo yang sangat datar pada pass band dan
menghasilkan penurunan gain sebesar -20dB /
decade / pole dan terjadi pergeseran fasa sebesar
45° pada tiap ordenya. Respon fasanya tidak linier
dan perpindahan fasa (time delay) dari sinyal yang
melewati filter ini bermacam-macam terhadap
frekuensinya. Filter yang menggunakan respon
Butterworth ini pada umumnya digunakan jika
semua frekuensi pada pass band harus memiliki
1. Input Sinyal suara paru-paru
Sinyal suara hasil perekaman paru-paru
setelah melalui jack soundcard dan terhubung ke
PC, disimpan dalam format *wav. Sinyal suara
dalam format *wav yang diperoleh dari akuisisi
data dengan program matlab divisualisasikan dalam
bentuk sinyal sebelum difilter analog (HPF dan
LPF) ditunjukkan pada gambar 6
Gambar 6 Hasil Perekaman tanpa Filter
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NASIONAL, 14 Desember 2013
E 131
SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi
Gambar 7. Hasil Perekaman dengan Filter
Gambar 6 adalah sinyal masukan awal
perekaman tanpa filter analog (HPF dan LPF)
dengan sumbu x adalah waktu (detik) sumbu y
adalah amplitudo (mV). Terlihat bahwa amplitudo
derau (suara jantung) lebih besar dibandingkan
suara paru-paru. Gambar 7 adalah sinyal masukan
awal perekaman dengan filter analog (HPF dan
LPF).
3. Pemfilteran Butterworth Band Pass
Proses pemfilteran digital yang dilakukan
pada penelitian ini menggunakan Butterworth Band
Pass Filter, diharapkan dengan dilakukan proses
BPF pada sinyal, agar sinyal yang diperoleh
semakin jelas dan kita mendapatkan suara yang
kita inginkan yaitu suara paru-paru yang terbebas
dari derau suara jantung dan derau yang berasal
dari suara lain. Pada proses pemfilteran dengan
Butterworth BPF ini, dimasukkan orde yang
berbeda-beda, dan penentuan batas atas dan batas
bawah yang berbeda sampai didapatkan hasil yang
paling bagus dalam proses pemfilteran. Gambar 10
menunjukkan hasil sinyal dengan filter analog
setelah dilakukan pemfilteran dengan Butterworth
BPF orde 2.
Suara PAKAI FILTER TP5
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
2
4
6
8
10
12
14
16
18
4
x 10
0.04
0.02
0
-0.02
-0.04
2
4
6
8
10
12
14
16
18
4
x 10
Frequency
2. Menghitung PSD
Pada tahap ini Power Spektral Density
dilakukan untuk menganalisis komponen frekuensi
utama yang ada pada saat sinyal tanpa difilter dan
dengan difilter analog. Window PSD yang
digunakan adalah Hamming dengan panjang
segment adalah 64. Gambar 8 menunjukkan hasil
PSD sinyal sebelum filter analog. Dan gambar 9
adalah hasil PSD setelah filter analog.
4000
2000
0
2
4
6
8
10
12
Time
14
16
18
20
22
Gambar 10. Hasil pemfilteran Butterworth BPF
Gambar 8. Hasil PSD tanpa filter analog
Dengan pemilihan BPF orde 2, penentuan
batas atas adalah 600 dan batas bawah 1000,
didapatkan hasil seperti yang terlihat pada gambar
8. Dimana pada saat hasil pemfilteran didengarkan
suaranya, suara derau (suara jantung) telah berhasil
dihilangkan. Sehingga perekaman suara paru yang
terbebas dari derau suara jantung sesuai dengan
yang diharapkan.
Sebelum
langkah
selanjutnya
proses
menghitung Signal to noise ratio (SNR), untuk
melihat kembali frekuensi utama dari sinyal yang
dihasilkan setelah proses pemfilteran Butterworth
BPF, kita lakukan lagi menghitung nilai PSD
sehingga didapatkan hasil seperti terlihat pada
gambar 11.
Gambar 9. Hasil PSD dengan filter analog
Dari gambar 8 dapat dilihat bahwa frekuensi
utama tanpa filter analog adalah sebesar 31 Hz.
Sedangkan dengan menggunakan filter analog,
frekuensi utama adalah 188 Hz.
Gambar 11. Hasil PSD setelah BPF
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NASIONAL, 14 Desember 2013
E 132
SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi
Pada gambar 11 terlihat bahwa frekuensi
utama dari sinyal setelah dilakukan proses
pemfilteran BPF Butterworth orde 2 adalah 656 Hz.
4. Menghitung SNR
Analisis pada bagian ini dilakukan dengan
cara membandingkan SNR sebelum difilter BPF
dan setelah difilter BPF. Dengan menghitung nilai
SNR dari masing-masing sinyal, akan diketahui
pengaruh filter terhadap perbaikan sinyal. Semakin
besar nilai SNR, output filter menunjukkan
perbaikan terhadap sinyal Sebaliknya semakin kecil
nilai SNR menunjukkan bahwa sinyal mwngalami
penurunan kualitas atau mengalami kerusakan.
Gambar 12 menunjukkan nilai SNR setelah
dilakukan pemfilteran digital tanpa menggunakan
filter analog (HPF dan LPF).
dengan menggunakan filter analog adalah 43,32895
dB.
Hasil dari perhitungan nilai SNR pada subyek
anak laki-laki dan perempuan adalah terlihat pada
table 1 dan table 2.
D
a
t
a
1
2
3
4
5
Tabel 1. Hasil SNR pada anak laki-laki
O
r
Nilai SNR dalm dB
d
e
Filter
Filter
Filter
Analog analog+digital
Digital
2 14.11403 30.92786749 43.32801
4
32.8442
39.5741
50.0249
6
17.4482
32.57434
42.0249
8
14.2446
30.5415
44.0249
10 14.6765
30.5741
43.0249
POWER SINYAL TANPA FILTER ANALOG
1
Paru+jantung
Paru
0.8
0.6
D
a
t
a
Amplitudo
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
5
10
15
20
25
Waktu[s]
Power Signal = 0.00006 dB
Power Noise = 0.07100 dB
SNR = 30.92787 dB
30
Gambar 12. Hasil SNR setelah filter BPF dengan
sinyal tanpa filter analog
POWER SINYAL DENGAN FILTER DIGITAL
1
Paru+jantung
Paru
0.8
0.6
Amplitudo
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
5
10
15
20
25
Waktu[s]
Power Signal = 0.00000 dB
Power Noise = 0.07110 dB
SNR = 43.32895 dB
30
Gambar 13. Hasil SNR setelah filter BPF dengan
sinyal menggunakan filter analog.
Gambar 12 menunjukkan hasil SNR setelah
dilakukan pemfilteran Butterworth Band Pass,
tanpa menggunakan filter analog, didapatkan nilai
SNR adalah sebesar 30,92787 dB. Sedangkan pada
gambar 13 menunjukkan hasil SNR setelah
dilakukan pemfilteran Butterworth Band Pass,
1
2
3
4
5
Tabel 2. Hasil SNR pada anak perempuan
O
r
Nilai SNR dalm dB
d
e
Filter
Filter
Filter
Analog analog+digital
Digital
2
13.103
28.86749
42.32801
4
14.8442
30.927861
43.38959
6
12.1162
28.57434
42.0249
8 12.29576
28.4527
40.9452
10 12.3564
29.11267
40. 2049
KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah:
1. Perancangan stetoskop yang telah dimodifikasi
dengan penambahan filter analog telah
direalisasikan dan terbukti mampu memberikan
hasil perekaman yang lebih baik dibandingkan
tanpa filter analog.
2. Perancangan Butterworth Band Pass filter
mampu mereduksi suara jantung dari
perekaman suara paru-paru dengan hasil terbaik
pada orde ke 4 dengan frekuensi cut-off pada
600 dan 1000 Hz.
3. Dari perhitungan SNR, nilai SNR terbaik pada
anak laki-laki adalah pada 50.0249 dB. Nilai
SNR pada anak perempuan adalah pada
43,32895 dB.
UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih yang sebesar-besarnya penulis
sampaikan kepada:
1. Kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan
barokahnya
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NASIONAL, 14 Desember 2013
E 133
SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi
2. Ibu Dr. Indah Soesanti, St., MT., dan Bapak Ir.
Bondhan Winduratna, M.Eng yang telah
membimbing terselesainya makalah ini.
3. Panitia Seminar Nasional RETII ke-8 STTNAS
atas kesempatan yang diberikan
4. Semua pihak yang tidak dapat disebut satupersatu atas semua bantuannya.
DAFTAR PUSTAKA
Achmad Rizal’s Blog, Teori Suara Paru-Paru, Juli
2011
Christer Ahlstrom, Olle Liljefeldt, Heart Sound
Cancellation From Lung Sound Recording
Using Recurrence Time Statistic and
Nonlinear Prediction, desember 2006
http://id.wikipedia.org /wiki/stetoskop
CH renumadhavi, S. Madhava Kumar dan A.G.
Ananth, A New Approach For Evaluating
SNR of ECG Signals and Its Implementation,
2006
Endang Budiasih, Achmad Rizal dan Saiful Sabril,
pengembangan Stetoskop Elektronik Dan
Software Analisis Auskultasi, Konferensi
Nasional Sistem Informasi, 2011
Ferdi Sukresno, Achmad Rizal dan Iwan Iwut,
Reduksi Suara Jantung Dari Rekaman Suara
Paru-paru Menggunakan Filter Adaptif
Dengan Algoritma Recursive Least Square,
Prosiding SENTIA, 2009
K. Sathesh dan N.J.R. Muniraj, Survey on
Separation on Hearth Sounds From Lung
Sounds by Adaptive Filtering, IJMTA, Juli
2012.
Noman Qaid Al-Naggar, A new Method of Lung
Sounds Filtering Using Modulated Least
Mean Square-ANC, J. Biomedical Scince and
Engineering, 2013
Primus Pandumudita dan Soegijardjo Soegijoko ,
Pengembangan Dan Realisasi Stetoskop
Elektronik Berbasis PC Untuk Auskultasi
Jantung Dan Pernapasan, 2007
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NASIONAL, 14 Desember 2013
E 134