ty|tpper Fe,\t\res Suhset Seloction l,ada Ekstraksi Ciri -.. Sinynt IKG N{cnggurakan i}Ietocle O"tn,rpor;.i
f"f..i iror,"l"l
Achnrad Rizal
Ri ,,rc.,r.,, ir.-,,.tp.J. ird
f...
. .rt.,.'e\.,..,.r\r.,"
t.t,\ t'.'.'.
l;..
,:'. ,, 4
""h tLt a
Jr,|r,
... ,],l
!rr.. r/
j
.. t\rnl,t.
I
b
t."'.,,'
t tr ,tt,),)t ,i.. \ttt trl
\./...//,i r\F\r,n,,.r,,
K.tr\1ot.lt
. q,,(B:.\llNR(,, t,(\r .,&r,-,rL..i..t,erio,, lc R..,rLt.t,.R.i.,,-..,,'_.n,,JI ^ t0-8 I r,. L.,rr r.L! . . i.r
lr1.
E(:(;, t\itetet.
n,i,,t
n.:i..
.. ^_,,i,
",
t,,,.A,.,.,,,
trra])pt ieatule.\ll]set
I. Pendllhuluan \ nrrl Flektrt,kr|diorr rn, (EKu) ,,,13t, r.r,i'r. ^<,i .,kr i.,rrrr - t..,,,,",, a'l o.',. ,e(... n .i-: i i, : '1.",'';'-
.Jri nJn,.^
"
.,,
,l, '";;:.;."
'
,eI.,,,,6. 11-. 4. o' :,., , ,,u,",.:,'.,..,i:
Seirirg dcngan kemajuan teknotoui et"ti,
tete.tian
\'r-'
'"" '
,''...,
'.,1
ur i " tt''"i't r
:,,1::1ilill. ,:l , l l]
il.:i::]i\
r,.,,.,.i ,.,,.,,,,.,,,r.-;; t",,,
.rrl
,:
"'.:'F,j tcr, .,,.. I IKui:p. 11,.,: i:,:l ;" l.n"r ,e.'.rr. ..1 rn.,:, rer u,,.r \ r- iJ\r,.1 t.,.rpJr.J.,." ,,:,\r ..J. Ir ir.,e(Ie .i r .,];,, ",, ,:]r.. ,*, .,:,;" .:' ,, r.,' Padr llenclrriiI .rhclurnirrr teIh lrtatrk.r
,*,,.r"r 1ni,oq o.ae;;l;;;;,;.;;;:11 .,0.. ..r. .,,t,,,, a,i .,,"i', 1'"
;
!engenaran
sinral EKc nrens:!u,)akan
;"i r:i :"",:";!l; ": dtl."i1".:l" ; "llj"r; r..,r i rc'.r, r/t.. I p. hr .""" ,, " .., ^..rr il;,.1 . \.nt hirrb!LIa Jenqar hn\il \in!: Iebih h ^ I(i DrJl ".,,',,.-,o'r.,, ri,
j;, ;lll,';'"ri:;j;r "]ff ;,: r;l i'J'"l'l:i :l':f';i"; ,';;ir* '
L.,.i
'r t,
.L
el .rlr"rr f.r,e,:r
.
nc'....,,1
d
JnJ.nr..Jr...,. ,,f .. tr.r.,. . ,r i.r . ir . i;rr,,..1,:, ^ 1.1( ., , ,r .1 :. o t. l_l D.r:.r,r rr.r, ,:J..h hr
I
-t_
\r'r'il \a'r
)arrg cukup oLrcenllan \1nf \o,nfura.,. D.,,:an nern..r'':rn r-t,ur lrtrv ".,1,r,, a l:rra lain : r(duk'i dirncn-r darl lrlJr' ak:'rr d 'ang r\"g 2l' 'ic- ttl..'iL.U"*nr'trt 'lapal peit."nun.i daric,rs'ilrer d"rr r'dtrk'i uakrrr hornpura'i .rrNup linggi lebih direl-Jbk:rrr o'cn re"nik
;;:[-;;;*";-,;",s";.',r,]n ',,i"i,,"i",1r"
;;;;;?,;;l;;""';;i
I r"u )ans dilra'i'(an^r-cl"rrrr ';nlal ud,,/e/ ,nengsunararr utrptl't F otut?\ '\ub'e'l S t"tiot'
J,i"iur'.,n p"'nirit'.,n
;;i;;;;.t'' ;"i.
Fr'|rr
Sin
dr:
(wFSS).
2.
Landasan [e0ri 2.1 leori EKG
lijril )ing i r"r,,Jarai"t*. (l KC) adaldh \!r'rru grrnnrran da i poren':l relamln r.1lol-lna\r olel dk illlx. linrikololJrrrr'rnts IKL'ini me'trlakan diha'ilkan ";"","rg elekriokrrdi"gal )drrs dirarno;lkrn 'nrl"Irr i".ii.'
oirrrtbil dengarr .oniio,',,,"u cliccr,k pr.ra lerta'' Rekcnrdn I Ku r'ri
oitsunrkarr oleh
dokre'Ihli
untul' rncnenlukrn kcndi'i jartung oari o:''ien' Schuah ,
paJa t'embar
IKL
1'
nornal adulah 'epe'1i Yang drdapar dari sehrgai bcrrLLlr lumo'lr: cir i crri merniliki nu'r"ral dari 0'' mV dan pcrro'la t'urang kL'rdng P rn.mprrn)ai amolir'rda
::nral
*r"-f,r""'f ft, . C"f.ri"rg
dari0lldetik.
, ,,.ar0,"" O
memlun)ai amPlilu'la '
n.
gekombang
I Gambxr
22
M€
1- Gelombang EKG Normal
3 Gelombang R mempunyai arnplituda maksimum
3. o. t,.io'ntuni s
mV'
apl
be!
deflek'i negrril 'e'udah gelombang R' perioda 0 06'n*upakrn erdiri dari gelomlarrp Q R dan \ y:rng memiliki
s r<".;f.1.'Ons
0 ,0 detik denean nerioda ratd-rala 0 08 delik' -mempunlaiamprir"da
minimrrrr 0
h. L'elomhdng I
l
nV
dalam elektrokardiografi' Pada dasamya ada tiga teknik yang digunakan yaituLTorn93l:
clinical ECG 1. ' Stdndtd ilil,k ;;; ;;;nakan
3.
elektroda (12 ledrl) vang ditempalkan pada titikttikiutuh terten'ir. Teknik ini dip*ai untuk menganalisa pasien' Yectorcdrdiogram. nrbx]r l,; ;";";s,"xldn crekrroda )ans diLempdrkan pada ririk'ririL qcDagal veKtol Iubuh poten'tat renenlJ. leknih in; menggullakdn p'modelan uarr rioa dirnen.i derre.an menggtrna\an sanoaparr bdku brpolar {f/r/'"v',/r'
i;;i
l0
I
si-ni -kan d.ha.ilkan gambar 106
gr
all'
dari
ek'i'rcn'i;d'llunir'
Se(
Sjnyal
4.
Wrupper Featurus Suhset Selediok pacta Lldtrat$i Menesunakdn uaotle nerompostsi ra*a
Citi io,eie)
EKc
Monitoring ECG. Teknik ini menggunakan 1 atau 2 elektroda yang ditempatkan pada titik,titik flrbuh teftentu. Teknik ini digunakan urtrt i".ion;t.,
f""-;*;#;;i;
panJang
,Ku.r.-r1,.".:ti.isadrtahsrnlatlangdramhit
mengB,rn:rkdn ]llr1l regrrrga tflriho\en oengan, Jfomotl pada sislenr rni .inr:t Irlerupakan beoa polen\tal anlal dnggota tubuh anlam lain:
{jead rEluaj riao tcJ
fXu
. . .
Lead I : beda potensial 3mtaft LA (left 1,.7d 1/: beda poren.ia l anrara Lead
III
: beda potelrsial antara
drn)
dengan |'4, (right ann)
Ll tt?[t bptdengar
R-q
ttipht,)rt))
LL (/e, /eg) den}all LA (left arm)
Gnmbu 2. Segitigd Dinthoyen
2.2 Wavelet Melode paket
aveler merupakan generali.r.i dar; dekompu.r,j v.N?let \anl sinlal. prda dekomno.t.l '-*;;;;"; wawkt sin)al dibagi meniadi kornponen aproksima.i a* A"Jf aprols,ma\i kemudian dibagi tagi menjadi komponen apkrok.ima.i a* i.,"lf oeg,ru sereru\ny. sarnpai le\el ang diingin(an. ) u
trremoeflkan Jang(aUan yants Iebrh Iurs Lrnru( anali.is
Gambar 3. D€komposisi,rar?/el
Secara matematis dekomposisi parelel 3 tiDgkat dapat dituliskan
:
107
X= cAr + cDr + = .Ar + cDr cDr + cDr+cDl = cA;+ cDr
(l) Lldmbar
'^ Ll'n I Kornporrc" JA 'lan
lc$rr op
l'
tfi
J-;FE-O
f-, L-,D tk '-ffi
X-l r----,,, Gambar
{'
o
P(oses
^
aku
Urn
,*,,,
deko$posisi
aku
drelei
m:l:l ::i:1il;l'Xil""al * ffi ::li tt:?"11i;l"l"i:':G ill;ilfi ;"a ll\lli
i
Gambar
dip ted diE
Ko
_1o,
lL_-------l
Cor
seq
5
dit, dib
diul mal
akr
Pro
me,
cambar
5. Dekomposlsr
x*#t***t*$n$$*:xm*** ilTrlii r ""'::,-::' . ffi;i-#ril*i;.1x"i*1** ;;; -''-= 'll[l:.i'" *,**$ttiiitl:l'i;ffi '*":"1^;;;ll"^;UliH::',f::',H?:,.Tff*'rperrormans'l l0
2.4
K-l sal
ma)
akar
Klar
H
den,
Urtulprct F?dn!\,s S htet Set.ctkrl pdttd t:ksh.dksi (:iti Siry,al EKG tlengetnoktn ilt.tate t\,komlosni pakat lydvtcl
Lebih lambal karena evaluasi riap subsei harus melalui proscs training
Co.roh dari rekll, vt,,t/.t )d1tr.
ht;rl t()ti.t,1 \./,./i.x. r\l \./.li.l tad" St,\ trur \dIe lJt ..S..t ifi(on Mula-flrula tiap fitur dirji ."t"r"pu L"iu. fi rt, irr,,:lir_""
5,4tpati.l Btk\,"o \i/./;u,?,\B\,
S..,.!tt,
dipilih secam.tertahap. erlrlLlip l, ,i' ornsen"la.r. Lrur ocrrg: n rkurr. r.-nri( dipi,il t.muo;x.. . .l'tarnbrh("1 fir..r be,ik,ln)r .ehirr3.,r r31,, o,Li. .eka,r-! men:i.ri . filur. Kombinasi 2 firur deDgan hasil tcrringgi dipilih kcmudian aiul dengan menambah l. fitur lagi. Begiru scterusnya sarrpai didapatkan kombinasi b.bcraf,u fitu, aengan
rl,
r
ra.i
err inp
gi.
I r lr( .leor:r'-i \B\. rnUlJ-..,r,a .e;u^ l,lr t\ t.irur dioa..i Lrrrul diu i r(. rd.in\1 K(rnuo an. fi r,r d.bui"Lmur S unr,t dru,i i"rrrr,inJ.. I rrrr rarrq ap"bih diL,urng r;da( mtrnbcrikl p(nBrr.tr paoJ aku.i,i. rnata r ,, r.rrc6rr' ,kan Jrbuar,c
.l.6rrfer
t--'-
-lesn.ls
_rraining
Data
Gambar 6. proscs
-\-
Daia
ura2per
2.4 K-Nearest Neighbourhood K-Nearest Neighbor'(K-NN) adalah suatu merode yang menggunakan algorirma superv|ed dimana hasil dari sampel u.ji yalg baru diklasifiGikan berdisarkan mayoritas da karegori pada K-NN. 't'uiuan dari aleoritma ini adrlah r'leng( a,ifikJ.r ob.ek (dnr berda.a,kan arribur d"rr ,anpel ,aLih. Diber kan r rik -:i akan ditcrnrkan .eirrrnlaq K ob;ek rrk lraiI.nts, g p:r,int Je\dl d(.lai, ritik uir. )a
l.lr.ifi\..i
m(ngtunl\an u,/,rx rsrbal)ak Ji
r,oi.ffo. a.i, f _t,"'i
"nr"-i l)ck:rr alaujauhn)J retlrrcgd bii,ant" dih lJnp he-d".i-kaI ia,til dengan pcngukuran jarak ),ang lain.
tu.t;J,on
xl]_,
109
L^
q s^ri, na e,ude r"N\ 'cnsar 'd:'h;'Ti rer-n.n,lck ,rari .a,nrer rrji r< .xrnpre dranDrl L;1T,,,:,: m.ng"mPLlLarr K\\'. kc 'rudirn preJik\i dirrr sxmPel u!r'
'i'li
del
(2)
Il=, (o,("i) - ..G;))'
TL",'l'l:ll:ii,i:l'l'1,\'l,:"1"[':i ';;,; dijadiran ,iN\
,,nrui
Da
dar
3l
ll"i)"'fl:i:'*:;i,':i::til':i:il:: i1: dari,era||gga ;ll ;,,;;.,. I iumtahirra\ k"ll":l ;:l ,ti": ;;;_;J ieni. ana )cnB I'd.;r
ni iri bebe ara kcrebihan '"1'i"]l:, yars ,.;ru d",r
K\\
rne
Te
Gr ko da da
"a,rur, ,
ba
""i,'..0
3
rzu
Metode
::f,,,,
dari Mrr B.rH./'/r., .,)) ':r*.r:'i;,,::l' ,'.,\i'l .1,11' ;;):l \nrnul rtttu' R'ull?n .(\sRl ',1.11,:), d",j lcad , dengan rrekuen\r 5Jmp,l ts 1['*-' ii,p',.lara bc,;.i ..kir,,r , t.i \tJtL,n t^t,. Dara I KC l, I " i'l ;" l-r sekrtar 250 Hz. Pdnlxng rekuman ddLd pada rRi/081'
'r:
*ii" ,il."*
c;ili'"'''
3.2 Metode Ekstraksi
':l
5:rma den/an ,ants digu r'r\an
Ciri
G"h" T Pro'e' ek'nak'i ciri pro.e. nJ mxr5a'i ';"r,-i i"'"i'' ::],: u( da':ll.;"r?1,":[;,#r.1fl]";.:il"'*'' ampriludo. Penghrhrlgan lompo"en
I ,s,ir'- srir - N t Jri' i' Serlangkan adalah 'inlal IKG pada rtakru : dilaiukrrl dcngar per'Jr'aarr berrktrl s(., Dencan
sli)
(r) nornalr'a'i arnplitudo
(rr)
Derompo-i' )ans dirakukan
t'9:'l):li}::rtX'l::il";iTl'tfll
14r
?,"f:.Tl
*tgi^.'iill;',\2,,bid,./.in}at denea, tebxr mensg.rnrkrn Ddubechic.2.{dh2i xkan mengh .amp'li-ng 250 Hz proses lni sekitar 3.9 Hz. l]0
{
{-l
C( Gi
da
Wdp?er Fedt rcs Subjet Setection pada EkstaksiCiri Sinyat EKG Mensg nakan Metade Dekamtx)sisi pdket W.Netel
I,"rrgl,ah .elar'ir.rnla ad-hh rn("tlilrng period^gra.n drr tiap \ibd--. -tl deIomD.,\.\r. l\r;udotram da.i dcr(taI d:ir.] trl.Ll.. .xnldnoal .linJt nts de,rgan rumus berikuriRiz08l.
s@j')
rl$,.
')e'
-,1'
(5)
l
Dari hi5il, pe|hr.ungan lersebllt dihirrng energ; yang ketnud:dn aka me jad; fittrr dan sinyJl fKC ) dlg di.rml r. Hi,rlnya berrpr -narrik dengan u(urar t,2 i r
J.J Mctode Pemitihan Ciri lEknik lS5 )ang digunrkan rdalah reLri( v rarprr -epeni dirun;ulkan Dada Camhar /. Inruk./a$irer oigundkan A N\ dcngan i - r ,rirr i"..r"i", kornpula.r. Aigorirn a perrc.rrian menggurrakan ,cqu?t ial totudrd ,cle.rol? iSpr, O:n s,equc ial botAwo,/ rpl., /i.r, t\BS).sebagai pcmband;ng.,nula-rnula.emur oara orhenarr dengrn K-\\ tanna mrlakuka rpemrlihan ci.i. Ddr, dibrui menra.li -l lrdgrall. )0uo cbctsai dald larih dan sooo.eoagai dar:l r_1i dengon pem;iihrn.icrra random. DenBrn mengSu"atan sBt- dan sBS airrlrl* p."ei,ii;,, ir;i ;,i
nelihar Deningkalan akurasi scletah Llitdkukrn perqitiharr . iri.
4
Pembahasan 4.1 Hasil Elstraki
Ciri
Contoh dara.in)rl LKL yang diguna\an padx penelli"n rni daDat drlihrl n.,j,, Udmbr'8. a ddn 'o \4a.ing-masing (ela. berjumJah r0 dara ,ehingg,r aara roraton
(a) Gambar 8. (a) EKGI€sus
(a)
lI(b)
(b) Spektrum frekuensi
lI'
O)
Gambar 9. (a) EKG kasus CgF (b) Spektrum frekuensi C,I1I
1
.t nnl lnhnnntika v.l 3 N. ) t)pvhhp/ )41)' 10, ll4
penu
dianl 1lz d
Hz:
'',-ild-
deng
pen-qr
(h)
(a)
Gambar 10. (a) EKG kasus -lr'.ln (b) Spelfium liekucnsi NSn Ha,rl e(nrJk'i (iri Jdne dihd.ilkan adpat d;lih"r nada uanbar I l.
Dari
menir
Meto( Gambar 11. Contoh hnsil ekslraksi ciri tiap kelas
4.2 Hasil Pengenalan Tanpa P€milihan Ciri Sebagai pembanding, mula-mula dilakukan klasifikasi terhadap sinyal DKC menggunakan keseluruhan ciri yang diperoleh (32 ciri) nenggunakan K-NN dengan K=l. Dari 90 data yang ada dibagi menjadi 50% data latih dan 50% data uji dengan pemilihan secara randotn. Hasil pe.genalannya dapat dilihat pada Tabei l. Terlihat bahwa tingkat akurasinya adalah 36145 x 100% = 80%. Hasil ini nantinya akan dibandingkan dengan hasil pengenalan dengan menggunakan ciri yang diseleksi menggunakan metode wrapping. - Hasiil
yang
tidak
mengl
Ciri. n.3-9
t00vo
alan untuk kcseluruhan ciri
Dikenali sebasii AF (]HF
10
NSR
0
CHF
NSR
8
0
t4
0
0
1?
Benla:
yang d
ciri ,1.3 Hasil Pemilihan
Ciri dan I{asil Pengenalannya Metode )r/dp?ir?g peftama yang digunakan mengrnakan teknik sequential .forwatd seleclirrr? (SIS) dengan teknik pencarian hest frst. LIal ini berafii awalnya subset dad adalah himpunan koso11g, kernudian diambil satu cjri untuk diuji tingkat akurasirya kemudian ditambahkan sampai didapat hasil akurasi terbaik. Penambahan ini akan dihentikan jika pada penanbahan berikutnla leiadi
ci
2
ya
dengar
ciri
ya
Kemur
hal
inl
dihenti
oleh m
Slh),dl
Wrapper Fedr es S?bsu Sete.tian pa.td l.knru/diCirj LKG i\leng.gmdktn iltetotle D.kat4hsisi l,atet llarelet
penul.lnlan irklrrasr. Dari proses )ang djlakukan akrn diperoleh enpat cili yang rlianggap signifikan -v'aitu ciri ke- : 1,5,9 dan 13. O"ngn,, ti"tr.n.i iun.,pti,,g:Sblir dan dekomposisi sarrpai tevcl 5 rnaka ciri-ciri di atas meu,akiliJlriland-0_.1 r)
H/ . l).A.lo. Hz I .2-,. / d. rr, \-.0 - H,,. LL ta, it. k-1.1n ocn€(nardn dengan skenario yang sanra de san ketika diambil semua ciri. rnak; hasil peneen"l.rn1...rm- de',!.r tiDLl'. Tabcl2. Hasil
nhrk 4
Pe
i hasil ST:S
Dikenali sebasai CHF
NSR
t7
0
CHF
0
l5
0
NSR
0
0
12
DaIi hasil yang didapar nraka akaurasi =
4,1/zt5xt00% - 9,7.j8%. Hal ifi urrju\kan brhra d,l,i t'ciri .:rnll dod. .."r)d r \J.g ...noar "i1nil.l..n rJ"rr bi,a mcningkatkan akurasi penge alan.
ie
lrmprrg kedua yeng digunakan mcngunakan teknik red uential backwar.) '"/p./;.r,\BsrJ<'ganrrknrkpcrc..na.r,,////\/ H:t ini bera i nrutamuta(jri
Metode
),ang dipakai adalah
ciri kescluruhan (32 ciri) kemudian satu derni saru ciri yang tidak signifikan akan dihilangkan. Dari percobam didapar ciri paling signifikai nrenggunakan metode SBS adatah ci.i ke : 1,2, 4,13,18,21,22,i8.29,30:31.32. Ciri-ciri yang diseburkan sctam dengan energi pada sr}rar./ (n-t)3,9 Hz sampai n.3,9 FIz. Dari hasil pengenalan sepefii pada Tabel 3. Nilai akurasinva ada]ah 100%
Tab€l 3.. IIasil r,6s Pt'en:cndtan un tlrk t2 ctflihasil hast SBS
Dikenalisebasai CI]F
NSR
AF
l8
0
0
CHF
0
t5
0
NSR
0
0
12
Bcrdasarkan pemilihan ciri menggunakan teknik wrapping, temyata dari 32 ciri yang dihasilkan dari metode dekomposisi paket ,l,aveler pada sinyal EKG. hanya 12 ciri y.rng .arrga, . grrifikrn .clr,ngta bi." memoeddkan .n,r,u .0,,
k.iu" 1,ng
derrgan yang.lain. Dibandingkan dengan merode SBS, rnetode SnS menghaisilkan ciri yang iebih sedikir. relapi akurasi yang dihasilkan tidak sebaik net;de SBS.
5:m.ur]Ckinan
proscs seleksi pada SFS dihentikan karena ada penurunan akurasi.
ItaI iri di'ebabkarr olen ilrorirnra t'c,t t,t.,t .\ang drpakai
oleh metode SIiS dan SIJS sama apabila dilakukan cr,4aailed rearclr. yaitu'rneneuii I
t'l
.htnral
It,l \ ,\.: l)ttttnh.t:()i): lt): lll
t"lir,lttilt
iernua kcrnLrngklnrn kombinasi ciri ]ang ada. Kelenahrrl melL,de larnan)a \\aktu komputa5i
5
Kesimpulan
6
Daftur Pustaka
ini
adrlalr
Dari peuclilian yang telah rlilakLrf,nn. didapat bah\\a tekr)ik rr.rpil7,{ dcllgnrr metode SBS lelah nelghasilktir l: ciri )rng palilrg signitikan drri 32 ciri lang didapal dari cktraksi ciri dekol)IFoslsi prket r.n././ lc\cl 5. Akurasl )ang dihasilkan oleh l: ciri tcrsebur mencapai I009i,. lebih baik dari peneliliarr iebellnlnrva. Dcnqan reduksi ciri rncniadi tinggal l2 ciri maka l\'aktLr kornputasi akan dapat dikurangi karena ciri clri )ang lidik signltlkan telah riihilangkan. Prda peneliria. bcrikutfla sebaikn! dilakLrkan metode c\,./r!/a/ 5.dr., untuk rnelihat akurasi serrLra Lemrngkinan kombinasi cili lang ada.
ll)esl
ll
lKinl0l
l\1ir08l [Nxg12]
lRi]081
IRiz0E]
fRizl
ll
lronreil
l0l l. Sis,. tDtlcksi KclanLn.lottt ! llenFsnuktn Sinnl llLe kt.hu ,1t,! an d.ngd, Veto.te L titicdt \lul! D.LrDpasiliotl l'r.c...inig Senrinar'lelorik lnli)mlatiha dan Sjslctl Irfoflrasi. Ll.i! Kisrcn \'lararatha. Ba.dung Kinanthi. C. Rizal. A. Nldgddlcna. R. l0l0 r.,-qd,,l/,, El.kttnkadia...tt t ILKG) ,\1.nl?ndknn Dckant)o\i\i lnl.t lt'n\,.let ld, \WNat't rt.t.t \ldchint (St'\1.). Proceedirg \loJenr F. eclrical Fngir..ring Technolog-,- and lrs .{pplication Semlnar 1010. ilni!
DeNi. R.. Hldnlal. u.. Rizal.,\.
Kisten N4aralatha. Bandung. Irhlsioncl. 1008. ECG dala Bisc\. VIT-BlH Data
Bases. Availablc:
llpiiBLEiqr{qr p!r! 'dxl!b!!q ,..tj.'dd,/ ll-i 2,rlj Nugrolio. 2A12. P."t!|1ldntd, Datu ,tl,tin.- 1!,trk rtuh!.k dk ^.S P.ngddh an Ddtu Jl.di\ workJh.ip on Daia N1l.ing. Seml.ar Nasio.al I.kDologi Inlbrmasl (S\All 2011), Uri!ersitas Islanr lndo.esll. Rilling, a;. .2rrl. O" L tp ittl lth)J. Decaht! iti.n And h\ AlgorilhnlsLaboraloire de Irhlsiquc (LIMR CNRS 5612). '[colc Noitalt Sup cricure de L,!on.+6, .rll e. .i llalie 6!16.11-ron Cede\ 0r l:ra.c. Ri7rl. r\., Surlani. v. 2(tAS. P.nse"uldn 5r1ttl t.K(i tte gunnl:dn D.ka p"tin ?uk(1 Wn|cltt ldn K'Ileuhs C/!rri.r,,S. l'rcc.cdnrg Selninar Nasional I ek.olosi lntbnnasi (:iNA l l 20031. UnilcLilas Islam hd.,resin. Yoglakafta
Rizal,
lle
A.
.lo.drl.. Hadiloso. S.
)t)tt
Pe gendldn
Sitidl
EKG
gg nuku" 8111t)iti.dL itf.dc D..o111pasitian lLllD) Dtko"lPasisi Pdktt ll:t|-!l.t du" K-,\lenh Clu'lctins Proceedi.g Konlirensi \asional Sislenr Inlirrmatika l0l I, S I\1lK STIKON4 Bali, Denpalar
To
pkins, W.J. 1993.
Bione,li..l
Si,..ndl
[]:::
Pr,..1.\lrg. I'fentice Hall. Nci
I,3:: rafa
kor.
lll
{
1
:
j
