Analisis Spektral Suara Pernapasan Abnor
Analisis Spektral Suara Pernapasan Abnormal Pada
Anak-Anak Penderita Pneumonia
Lalu Moh. Hasbi Maulidin1, Yusuf Aziz Amrulloh2
Fakultas Teknik Elektro, Universitas Islam Indonesia
Jl Kaliurang KM 14.5 Yogyakarta, Indonesia
1
13524008@students.uii.ac.id
2
yusuf.amrulloh@uii.ac.id
Suara pernapasan merupakan indikator penting pada proses
diagnosis penyakit pernapasan. Di Indonesia, mayoritas tenaga
kesehatan masih menggunakan stetoskop analog untuk mendeteksi
suara pernapasan. Hal ini menjadikan suara pernapasan hanya
bisa didengarkan oleh dokter yang bersangkutan. Padahal, saat ini
telah banyak tersedia stetoskop elektronik dengan kualitas yang
sangat baik. Alat ini memungkinkan suara pernapasan bisa
direkam dan disimpan untuk dianalisis lebih lanjut. Rekaman
suara pernapasan tersebut dapat didengarkan oleh beberapa dokter
(tim dokter) sehingga diperoleh hasil diagnosis yang objektif. Pada
penelitian ini kami menurunkan fitur formant frekuensi dari
masing-masing jenis suara pernpasan abnormal yang direkam
dengan menggunakan stetoskop elektronik pada subjek anak
pneumonia berusia di bawah 5 tahun. Dari total jumlah suara
pernapasan pada 7 subjek anak penderita pneumonia yang kami
teliti, diketahui bahwa terdapat 29,5% suara wheeze, 26,9% suara
ronchi, 38,2% dan suara stridor. Hasil dari penelitian ini diketahui
bahwa suara wheeze, ronchi, dan stridor pada subjek anak berusia
di bawah 12 bulan memiliki perbedaan nilai frekuensi formant
signifikan yang dibuktikan oleh secara keseluruhan nilai
signifikansi (p) antara suara wheeze-ronchi dan suara ronchistridor kurang dari 0,05, dengan perbedaan tidak signifikansi pada
suara wheeze-stridor dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai P
lebih dari 0,05. Sedangkan pada subjek anak berusia di atas 12
bulan juga memiliki perbedaan yang signifikan antara suara
wheeze-ronchi dan wheeze-stridor yang dibuktikan dengan secara
keselurhan nilai signikasi (p) yang kurang dari 0,05, dengan
perbedaan yang tidak signifikansi pada saura ronchi-stridor
dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai P yang lebih dari 0,05.
Masing-masing suara pernapasan abnormal tersebut pada subjek
anak berusia di bawah 12 bulan dan di atas 12 bulan memiliki
perbedaan nilai frekuensi signifikan, dibuktikan oleh rata-rata
nilai signifikansi (p): wheeze = 0; ronchi = 0 dan stridor = 0.
Luaran dari penelitian ini adalah data kuantitatif yang bersifat
objektif dari suara pernapasan abnormal untuk keperluan
pembelajaran maupun mendukung diagnosis.
Kata kumci—Suara pernapasan abnormal, Pneumonia, Formant,
Frekuensi Fundamental.
I. PENDAHULUAN
Pneumonia merupakan penyakit pernapasan berbahaya
yang masih menjadi penyebab utama kematian anak di Dunia
[1]. Dari data yang dirilis oleh UNICEF tahun 2016
menunjukkan bahwa pneumonia menyebabkan 15% kematian
dari total balita di dunia. Diperkirakan 99% kejadian
pneumonia terjadi di negara-negara berkembang dan 82%
terjadi di daerah Asia bagian selatan dan Afrika (Sub-Saharan)
[2].
Untuk membantu diagnosis penyakit-penyakit berbahaya
pada anak-anak (salah satunya pneumonia) terutama di
daerah-daerah yang sulit mendapatkan akses kesehatan, WHO
memperkenalkan
guidline
yang
disebut
Integrated
Management of Childhood Illness (IMCI). Cara kerja IMCI
dalam mendiagnosis pneumonia adalah dengan mengamati
gejala-gejala yang terjadi pada anak pneumonia, dimana napas
cepat dan suara pernapasan abnormal menjadi gejala utama
untuk menyatakan anak dengan pneumonia [3]. Namun
sampai saat ini belum ada nilai kuantitatif tetap pada masingmasing suara pernapasan abnormal, sehingga hasil klasifikasi
suara pernapasan abnormal yang dilakukan oleh tenaga
kesehatan masih bersifat subjektif.
Untuk membantu tenaga kesehatan dalam mengatasi
permasalahan ini peneliti ingin mengkaji suara pernapasan
abnormal pada anak-anak dengan pneumonia dan menciptakan
sarana bantu untuk tenaga kesehatan (dokter muda) untuk
memperkaya
pengetahuan
dan
pengalaman
dalam
membedakan suara pernapasan abnormal pada subjek anak.
Parameter yang dikaji pada penelitian ini adalah nilai
frekuensi formant dari suara pernapasan abnormal yang
terdapat pada subjek anak dengan pneumonia. Nilai frekuensi
masing-masing suara pernapasan abnormal yang didapatkan
kemudian dikelompokkan berdasarkan usianya, karena pada
dasarnya suara pernapasan yang ada pada anak akan
mengalami perubahan seiring dengan bertambahnya usia dari
anak tersebut. Temuan ini nantinya diharapkan dapat menjadi
sarana pembelajaran terutama di bidang kedokteran tentang
perbedaan karakteristik suara pernapasan abnormal pada
subjek anak dengan pneumonia dan menjadi sarana latihan
untuk menentukan suara pernapasan abnormal pada subjek
anak-anak.
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Formant
Formant merupakan frekuensi resonansi dari spektrum
sinyal akustik. Sebagai sebuah resonansi tentunya formant
berkaitan erat dengan bentuk suara, yang mana bentuk suara
dipengaruhi oleh organ-organ yang berpengaruh terhadap
suara [4]. Misalnya pada suara manusia, formant dipengaruhi
oleh lidah, rahang, bibir seseorang hingga jenis kelamin
seseorang.
kemudian diterapkan dalam bidang pengolahan sinyal dengan
persamaan 5:
∞
Perhitungan dari fitur formant dapat dilakukan dengan
menggunakan adalah Linear Predictive Coding (LPC).
Tahapan awal perhitungan nilai LPC pada sebuah sinyal
akustik terdiri dari proses filter dan windowing menjadi
bingkai-bingkai kecil (small frame). Bingkai-bingkai kecil ini
kemudian diperkirakan secara linier kombinasi linier dari
sampel P untuk selanjutnya dihitung nilai koefisien LPC dari
setiap bingkai-bingkai kecil tersebut. LPC juga dikenal
sebagai model pole yang dirumuskan pada persamaan 1 [5][6]:
P
~
S ( n )=∑ α k s ( n−k ) (1)
k=1
Untuk mengetahui selisih dari perbedaan nilai prediksi (S
̃(n)) dan nilai aktual (S(n))/nilai error (e(n)) dari prediksi
dirumuskan pada persamaan 2:
e ( n )=S ( n )−~
S ( n )=S ( n )−
[∑
]
P
k=1
α k s ( n−k ) (2)
Setelah memproleh nilai error (e(n)), selanjutnya dilakukan
transformasi Z dari persamaan 2 dengan menggunakan
persamaan 3:
[
¿
¿
P
E ( z )=S ( z ) 1−∑ α k z
−k
k=1
]
X ( f )=∫ x ( t ) e− jωt ⅆ
−∞
Dimana:
X(f) = Sinyal kontinyu pada domain frekuensi (hasil FFT)
x(t) = Sinyal kontinyu pada domain waktu
FFT merupakan algoritma yang diciptakan untuk
merepresentasikan sinyal pada domain waktu ke dalam sinyal
pada domain frekuensi. FFT mengubah sinyal ke dalam
domain frekuensi dengan tujuan untuk memudahkan dalam
proses analisis karena pada domain frekuensi sinyal dapat
dianalisis dengan lebih mudah. Hal ini juga memungkinkan
untuk dapat dilakukan analisis komposisi spektrum dari suatu
sinyal.
III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dirancang ke dalam 3 tahapan utama yakni
(1) Pengambilan data suara pernapasan pada anak-anak
penderita pneumonia, (2) Pengolahan sinyal untuk mengetahui
informasi-informasi yang terkandung dalam suara pernapasan
yang dan (3) verifikasi hasil penelitian. Hal ini digunakan
untuk menentukan alur kerja dari proses penelitian ini secara
spesifik. Tahapan mengenai penelitian pemrosesan suara
pernapasan abnormal pada subjek anak dengan pneumonia ini
dapat dilihat pada Gambar 3.1.
( SEQ Persamaan 1)
Dari nilai error (e(n)) pada persamaan 2 yang
ditransformasi Z menjadi nilai error E(z) persamaan 3, dapat
dihitung nilai fungsi alih dari sinyal suara H(z). Rumusan dari
suara fungsi alih suara adalah pada persamaan 4:
H ( z )=
S (z )
=
E( z )
¿
¿
1
(SEQ Persamaan 2)
P
1−∑ α k z
−k
k=1
Dimana:
αk
: Nilai konstanta (diasumsikan bernilai
konstan)
S(n) : Sinyal ucapan
P
: Jumlah sampel
B. Fast Fourier Transform (FFT)
FFT merupakan singkatan dari Fast Fourier Transform
yang digunakan pertama kali pada tahun 1805 oleh Gauss [7].
FFT selanjutnya dipopulerkan oleh James W. Cooley dan John
W. Tukey pada tahun 1965 dengan sebuah jurnal yang
dipublikasikan oleh American Mathematical Society. Tujuan
algoritma ini diciptakan adalah untuk menghitung Discrete
Fourier Transform (DFT) dengan cepat dan efisien [8]. FFT
Penjelasan mengenai tahapan alur
dijelaskan dalam subbab dibawah ini:
penelitian
akan
A. Pengambilan data
Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari
proses pengambilan data yang dilakukan di Rumah Sakit
Umum Daeran Soedjono Lombok Timur dan Rumah Sakit
Islam PDHI Yogyakarta, Indonesia. Pengambilan data dimulai
dari mendapatkan izin untuk melakukan pengambilan data
pada subyek hidup dengan lolos kaji etik dari komite etik
(ethical clearance) Fakultas Kedokteran Universitas Islam
Indonesia (FK UII). Selain itu juga, pengambilan data hanya
dilakukan apabila telah mendapatkan izin dari orang tua/wali
dari subyek terkait.
Data yang diambil adalah rekaman suara pernapasan dan
rekam medis pada subjek anak berusia di bawah 5 tahun.
Rekaman suara pernapasan pada setiap subjek dilakukan
selama 1-3 menit. Prangkat yang digunakan dalam proses
pengambilan data adalah stetoskop elektronik produk dari
“Thinklabs One,” dan alat perekam produk dari “Tascam
Recorder.”
B. Pengolahan sinyal
Pengolahan sinyal merupakan tahap lanjutan untuk
mengolah suara pernapasan yang telah didapat. Pengolahan
dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Matlab
2013a dan LabView 2017. Pengolahan sinyal secara umum
memiliki 5 tahapan utama yakni:
1.
Persiapan data
Persiapan data pada penelitian ini diawali dengan rekaman
data suara pernapasan didengarkan oleh tenaga kesehatan
(dokter) dengan tujuan untuk mengetahui suara pernapasan
abnormal yang ada pada subjek. Pada tahapan ini tenaga
kesehatan membantu dalam mengelompokkan suara
pernapasan abnormal pada subjek. Tahapan setelah data
dikelompokkan berdasarkan suara pernapasan abnormalnya
adalah segmentasi pertama (segmentasi 1). Pada tahap ini
event-event suara pernapasan abnormal tersebut dipotong
secara manual menjadi bingkai besar/big frame dengan
menggunakan perangkat lunak Audacity
Suara pernapasan abnormal yang dikaji pada penelitian ini
adalah suara ronchi, wheeze dan stridor. Pada masing-masing
subjek akan digunakan 30 event suara pernapasan abnormal.
Namun apabila subjek memiliki suara pernapasan abnormal
kurang dari 30 event, maka akan digunakan semua event suara
pernapasan abnormal yang dimiliki oleh subjek
2.
Filter
Filter pada penelitian ini ditujukan untuk menghilangkan
noise/derau di luar frekuensi suara pernapasan/suara paruparu. Filter yang digunakan adalah Band Pass Filter (BPF)
dengan frekuensi cut-off batas bawah (f_l) 50 Hz dan batas
atas (f_h) 2000 Hz. Pemilihan ini didasarkan karena suara
pernapasan/suara paru-paru memiliki rentang frekuensi 50 Hz
– 2000 Hz. Jenis band pass filter dirancang dengan
menggunakan band pass filter tipe Butterworth orde 10. Filter
ditujukan untuk melemahkan sinyal pada frekuensi cut-off
sebesar 6 dB.
3.
Segmentasi
Tahapan ini merupakan tahapan segmentasi ke 2
(segmentasi 2), dimana event suara pernapasan abnormal akan
disegmentasi ke dalam bingkai yang lebih kecil (small frame)
guna meminimalkan penggunaan memori pada perangkat yang
digunakan. Pada tahapan ini durasi segmentasi divariasikan
mulai dari 20 ms – 80 ms. Metode yang digunakan dalam
proses segmentasi ini adalah dengan metode overlapping
dengan pergeseran tiap small frame sebesar 50% dari small
frame sebelumnya.
4.
Ekstraksi fitrur
Sinyal yang telah terbagi ke dalam beberapa bingkai kecil
small frame kemudian diturunkan fiturnya dengan
menggunakan ekstraksi fitur untuk mendapat nilai matematis
dari sinyal pernapasan. Metode ekstraksi fitur yang digunakan
pada penelitian ini adalah Formant dan Fast Fourier Transform
(FFT). Komputasi fitur formant akan dilakukan dengan
menggunakan software Matlab. Fitur formant memiliki 5
keluaran berupa nilai frekuensi yang diproleh dari koefisien
Linear Predictive Coding (LPC). Sedangkan komputasi FFT
akan dilakukan dengan menggunakan software LabView.
Hasil dari ekstraksi fitur formant pertama merupakan nilai
frekuensi fundamental. Frekuensi fundamental sendiri
merupakan frekuensi dasar dari suatu sinyal. Frekuensi
fundamental pada penelitian ini akan ditampilkan pada
guideline. Selain itu juga, guideline pada penelitian ini
menampilkan sinyal suara pernapasan pada domain frekuensi
dan sinyal spectrogram dari setiap event suara pernapasan
abnormal. Untuk mengubah sinyal pada domain waktu ke
dalam domain frekuensi, pada penelitian ini digunakan
algoritma Fast Fourier Transform (FFT). Sinyal dalam domain
frekuensi ditampilkan guna untuk mengetahui bentuk sinyal
pada domain frekuensi dan nilai magnitude setiap frekuensi
dari sinyal suara pernapasan abnormal. Sedangkan
spectrogram ditampilkan guna mengetahui perubahan
frekuensi berdasarkan waktu.
5.
Perhitungan nilai statistik
Hasil dari ekstraksi fitur formant masing-masing memiliki
beberapa keluaran dikarenakan setiap sinyal suara pernapasan
abnormal dibagi ke dalam bingkai-bingkai kecil. Beberapa
keluaran dari bingkai-bingkai kecil pada setiap fitur formant
kemudian dihitung nilai rata-ratanya sehingga diperoleh satu
nilai masing-masing format pada satu suara pernpasan
abnormal.
Setiap subjek pada penelitian ini memiliki lebih dari satu
event suara pernapasan abnormal, sehingga untuk
memudahkan dalam proses analisis, nilai rata-rata dari
masing-masing fitur formant dari masing-masing suara
pernapasan abnormal pada setiap subjek dihitung nilai ratarata dan nilai standar deviasinya. Perhitungan nilai rata-rata
dan nilai standar deviasi dilakukan pada setiap variasi duarasi
dari bingkai-bingkai kecil (20 ms – 80 ms).
C. Verifikasi Hasil
Verifikasi hasil dari penelitian ini dilakukan dengan cara
menganalisis hasil statistik dari fitur fitur formant. Ini
dilakukan dengan cara menghitung nilai rata-rata dan nilai
standar deviasi dari keluaran fitur formant. Selanjutnya akan
dihitung nilai signifikansi (p) dari nilai rata-rata yang
diperoleh dari kedua kelompok subjek untuk mengetahui
tingkat perbedaannya, baik antara masing-masing suara
pernapasan abnormal pada kedua kelompok subjek maupun
antara kedua kelompok subjek.
Cara kerja nilai p adalah metode ini membagi data ke dalam
dua kelompok nilai dengan batas nilai 0.05. Perhitungan nilai
p yang menghasilkan nilai p yang lebih kecil dari dari 0,05
akan dianggap memiliki perbedaan yang signifikan, dimana
semakin kecil nilai dari nilai p akan memperkuat bukti bahwa
data tersebut saling tidak berkaitan. Sedangkan jika nilai nilai
P memiliki nilai yang lebih besar dari 0,05 akan di anggap
memiliki perbedaan yang tidak signifikan. Selain itu juga,
peneliti akan menampilkan nilai frekuensi fundamental, grafik
Fast Fourier Transform (FFT) dan grafik spectrogram dalam
guideline pembelajaran untuk tenaga kesehatan sebagai
informasi tambahan.
IV. HASIL DAN ANALISIS
Pada proses pengambilan data didapatkan 7 rekaman suara
pernapasan saja pada 7 subjek yang berbeda. Hasil dari
klasifikasi suara pernapasan abnormal secara manual dengan
dibantu oleh tenaga kesehatan, diketahui bahwa pada ke-7
subjek yang digunakan pada penelitian ini memiliki wheeze,
ronchi dan stridor. Total dari event suara pernapasan dari 7
subjek tersebut adalah sebanyak 513 event suara pernapasan
yang terdiri dari 31,2% suara wheeze, 28.5% suara ronchi, dan
40,4% suara stridor. Adapun persebaran suara pernapasan
abnormal dari ke-7 subjek yang akan digunakan pada
penelitian ini disajikan pada Tabel 1
Tabel 1 Jumlah suara pernapasan pada subjek penelitian
Subjek
Wheeze
(Event)
Ronchi
(Event)
Stridor
(Event)
Total
(Event)
ID2
ID3
ID4
ID5
ID11
ID12
ID14
17
16
51
76
77
1
1
67
-
3
2
125
77
-
97
18
126
52
67
77
76
Total
160
146
207
513
Adapun jumlah event dari masing-masing subjek yang
akan digunakan pada penelitian ini dijelaskan pada Tabel 2:
Tabel 2 Data jumlah event suara pernapasan abnormal yang
dianalisis pada penelitian
Jenis Suara
Pernapasan
Wheeze
Ronchi
Stridor
Usia
Subjek
Subjek
ID3
5 bulan
ID5
14 bulan
ID14
4 bulan
ID2
6 bulan
ID11
12 bulan
ID4
6 bulan
ID12
32 bulan
Total
Jumlah
Event
16
30
30
30
30
30
30
Total
Event
76
60
60
196
A. Hasil dari ekstraksi fitur formant pada subjek di bawah 12
bulan
Tabel 3 Nilai formant 1 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
20
30
40
50
60
70
80
Wheeze
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Me
Std
267,8
252
244,8
233,1
229,8
228,7
224,7
194,6
168,9
154,4
115,2
112,3
97,4
88,2
169
166,7
165,7
165,4
164,8
164,8
164,8
24,6
22,1
21,2
20,5
19,2
19,6
18,8
240,5
240,8
240,4
241,5
241
242,1
239,3
42
39,1
38,6
35,1
35,1
32,8
34,5
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 3 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,9112.
Tabel 1 Nilai formant 2 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
1355,7
30
1369,9
40
1385
50
1403,3
60
1401
70
1418,1
80
1417,7
Std
322,
5
324,
2
339
324,
6
337
347,
4
358,
4
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
1260,5
192,5
1338,7
274,3
1303,6
209,5
1385,2
295,9
1327,5
224,9
1405,7
350,3
1368,6
221,9
1405,7
369
1367,7
245,3
1400,2
414,1
1384,5
247,1
1465,7
364,8
1413,1
233,9
1309,7
542,6
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 4 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: nilai p suara wheeze – ronchi = 0,0537; nilai p suara
wheeze – stridor = 0,7926; nilai p suara stridor – ronchi =
0,1641.
Tabel 2 Nilai formant 3 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
Wheeze
Me
Std
Ronchi
Me
Std
Stridor
Me
Std
(ms)
20
2379,4
30
2399,8
40
2426,1
50
2450,3
60
2451,6
70
2473,8
80
2480,9
306,
9
306
305,
9
284
284,
7
283,
1
293,
3
2258
2
2361,6
255,9
2415,6
274,3
2307
10
229,1
2330,5
234,1
2454,6
304
2368,6
245,9
2470,5
292,3
2371,9
246,1
2482,2
317,7
2388,7
247,8
2541,7
282,1
2417,4
241,3
2464
364,8
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 5 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze¬ – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,1358.
Tabel 6 Nilai formant 4 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Ronchi
Me
Std
Me
20
3372,9
312,5
3251,3
30
3395,1
308,7
3302,4
40
3427,2
306,4
3332,2
50
3454
278,8
3377,1
60
3456,9
278,9
3375,9
70
3477,5
274
3398
80
3488,3
284,4
3429,2
Stridor
Std
219,
6
234,
8
231,
9
237,
5
251,
8
244,
7
233,
7
Me
Std
3358,6
257,3
3414,8
274,5
3454,7
306,6
3472,7
289,7
3487,6
311
3544,02
280
3477,9
348,4
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 6 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,4843.
Tabeln 7 Nilai formant 5 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
20
Wheeze
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Me
Std
4357,9
4233,7
220,4
4342,5
260,3
30
4380,6
4287
234,7
4400,6
278,1
40
4414,2
4316,4
235,9
4443
306,5
50
4441,3
310
305,
6
303,
8
278,
4
4362,9
240,1
4462
287,4
60
4445,6
70
4465
80
4480,6
275,
5
272,
5
279,
7
4366,6
240
4477,6
309,9
4384,3
248,7
4533
280,9
4419,4
236,2
4471
344
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 7 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,4832.
Berdasarkan Tabel 3 – Tabel 7, diketahui bahwa nilai
frekuensi formant pada masing-masing suara pernapasan
abnormal dari kelompok subjek berusia di bawah 12 bulan
memiliki perbedaan. Dari Tabel 3 – Tabel 7 terlihat bahwa
nilai frekuensi formant pada suara wheeze dan suara stridor
memiliki nilai perbedaan yang tidak signifikan. Hal ini
dibuktikan dari nilai p untuk suara wheeze dan stridor secara
keseluruhan memiliki nilai p lebih dari 0,05. Perbedaan tidak
signifikan ini terjadi karena suara wheeze dan suara stridor
memiliki karakteristik yang mirip. Ini dikarenakan suara
stridor merupakan suara wheeze yang terdengar saat
menghembuskan napas (ekspirasi).
Pada Tabel 3 – Tabel 7 terlihat juga nilai frekuensi formant
pada suara wheeze – ronchi dan suara ronchi – stridor secara
keseluruhan memiliki nilai p yang kurang dari 0,05. Pada
masing-masing nilai frekuensi formant, nilai p pada kedua
kelompok tersebut memiliki hanya satu nilai frekuensi formant
yang memiliki nilai p lebih dari 0,005, yakni pada nilia
frekuensi formant 2 dengan nilai p maing-masing adalah
0,0537 dan 0,1641. Sehingga dapat dikatakan bahwa suara
wheeze dan ronchi memiliki perbedaan yang signifikan.
Begitu pula dengan suara stridor dan ronchi, yakni dapat
dikatakan memiliki perbedaan yang signifikan.
B. Hasil dari ekstraksi fitur formant pada subjek di atas 12
bulan
Tabel 8 – 12 berikut akan menyajikan hasil perhitungan
rata-rata dari nilai rata-rata (Me) dan standar deviasi (std) hasil
ekstraksi frekuensi formant suara pernapasan abnormal pada
subjek anak berusia di atas 12 bulan.
Tabel 8 Nilai formant 1 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
20
30
40
50
60
70
80
Wheeze
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Me-
Std
229,9
218
215,6
205,3
203,4
201,2
202,2
152,4
108,8
102,3
61,7
49,5
40,2
51,7
262,1
251,3
248,3
250,5
252,1
245,4
242
134,6
105,1
84,6
85,3
96,3
56,5
54,4
267,6
266,7
262,9
263,3
261,4
259,8
257,9
68,6
65,3
56,2
56,4
54,4
54,4
55,3
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 8 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara wheeze – stridor
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
ronchi – stridor = 0,6179.
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 10
untuk masing-masing suara pernapasan abnormal dan
didapatkan hasil: suara wheeze – ronchi dan suara wheeze –
stridor memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p
suara ronchi – stridor = 0,9929.
Tabel 9 Nilai formant 2 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Tabel 4 Nilai formant 4 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
1270,5
30
1284,6
40
1306,9
50
1298,3
60
1315,7
70
1307,7
80
1298,9
Std
264,
7
271,
9
268
283,
6
312,
7
325,
9
370,
7
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Durasi
Small
frame
(ms)
1260,5
192,5
1406,8
340,8
20
3270,7
1303,6
209,5
1438,1
384,1
30
3291,5
1327,5
224,9
1418,6
445,4
1368,6
221,9
1442,8
447,5
40
3319,1
1367,7
245,3
1419,7
498,9
50
3314,4
1384,5
247,1
1387,8
527,2
60
3342,6
1413,1
233,9
1379
551,6
70
3339,4
80
3355
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 9 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi, suara wheeze – stridor dan suara
ronchi – stridor memiliki nilai p kurang dari 0,05.
Wheeze
Me
Std
264,
6
271,
9
280,
5
266,
2
283,
5
287,
4
302,
2
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
3430,7
298,2
3450,5
282,1
3470,5
293,9
3502
291,9
3505,5
293,6
3513,6
304,2
3528,8
298,9
3538,5
308,1
3540,7
309,4
3540,8
329
3559
291,1
3530,5
330,7
3566,5
305,8
3533,5
342,9
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 11
untuk masing-masing suara pernapasan abnormal dan
didapatkan hasil: suara wheeze – ronchi, suara wheeze –
stridor dan suara ronchi – stridor memiliki nilai p kurang dari
0,05.
Tabel 5 Nilai formant 5 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Tabel 3 Nilai formant 3 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
2280,1
30
2300,5
40
2324,8
50
2321
60
2343,9
70
2339,9
80
2355,1
Std
259,
4
264,
7
274,
4
264,
4
284,
7
289,
6
305,
5
Ronchi
Stridor
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
4252,9
30
4276,3
40
4302,4
Me
Std
Me
Std
2433
299,3
2451,3
284,1
50
4299,1
2469,5
297,7
2499,5
298,7
60
4327,4
2500,5
302,9
2507,2
315,2
70
4325,3
2525,4
305,5
2534
313,2
80
4342,7
2533
323,9
2533,9
338,4
2550,9
304,6
2520,5
345
2559,2
318,5
2523,8
356,4
Std
265,
6
268,
7
281,
6
265,
9
284,
3
286,
9
299,
5
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
4414,8
298,3
4436,4
281,3
4456,5
293,4
4489,9
290,9
4492,9
294,7
4502,5
301,6
4519,7
291,5
4529,2
302
4529,5
307
4532,5
322,2
4548,7
289,5
4522,1
326
4558,6
297,1
4526,1
336,1
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 12
untuk masing-masing suara pernapasan abnormal dan
didapatkan hasil: suara wheeze – ronchi dan suara wheeze –
stridor memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p
suara ronchi – stridor = 0,9147.
Berdasarkan Tabel 8 – Tabel 12, diketahui bahwa nilai
frekuensi formant pada masing-masing suara pernapasan
abnormal dari kelompok subjek berusia di atas 12 bulan
memiliki perbedaan. Dari Tabel 8 – Tabel 12 terlihat bahwa
nilai frekuensi formant pada suara wheeze dan suara ronchi
memiliki nilai perbedaan yang tidak signifikan. Ini dibuktikan
dari nilai p pada masing-masing nilai frekuensi formant suara
stridor dan ronchi memiliki nilai lebih dari 0.05. Hal ini
terjadi karena suara ronchi memiliki karakteristik yang mirip
dengan suara wheeze, dimana suara stridor adalah suara
wheeze yang terdengar saat ekspirasi. Bedanya adalah suara
ronchi terjadi dengan saluran udara yang lebih besar. Selain itu
juga, diketahui bahwa subjek dengan suara stridor memiliki
rentang usia yang jauh berbeda dengan usia subjek dengan
suara ronchi. Hal ini menyebabkan organ-organ pernapasan
pada subjek dengan suara ronchi memiliki organ yang lebih
besar.
Berdasarkan Tabel 8 – Tabel 12 juga diketahui bahwa nilai
p pada nilai frekuensi formant suara wheeze dan ronchi
memiliki nilai yang lebih kecil dari 0,05. Hal yang sama
terjadi pada nilai p pada nilai frekuensi formant dari suara
wheeze dan stridor. Sehingga dapat dikatakan bahwa nilai
frekuensi formant antara suara wheeze dan ronchi memiliki
perbedaan nilai yang signifikan. Begitu pula dengan nilai
frekuensi formant pada suara wheeze dan stridor. Hal ini
terjadi karena perbedaan usia dan perbedaan usia pada subjek.
Berdasarkan Tabel 3 – Tabel 12 diketahui bahwa masingmasing suara abnormal pada dua kelompok subjek memiliki
nilai frekuensi formant yang berbeda. Pada penelitian ini
dilakukan perhitungan nilai p untuk mengetahui perbedaan
masing-masing suara pernapasan abnormal pada kedua
kelompok subjek. Hasil yang diperoleh yaitu nilai p pada
perbandingan antara dua kelompok usia masing-masing suara
pernapasan abnormal adalah suara wheeze: formant 1 –
formant 5 memiliki nilai p kurang dari 0,05; suara ronchi:
formant 1 – formant 5 memiliki nilai p kurang dari 0,05; suara
stridor: formant 1, formant 3, formant 4 dan formant 5
memiliki nilai p kurang dari = 0,05 dengan nilai p formant 2 =
0,2429. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing suara
pernapasan abnormal pada kedua kelompok subjek secara
keseluruhan memiliki nilai frekuensi formant yang berbeda
signifikan. Hal ini membuktikan bahwa seiring bertambahnya
usia menyebabkan perubahan pada organ tubuh yang
menyebabkan perubahan karakteristik dari suara pernapasan
abnormal.
C. Desain Antarmuka Sarana Pembelajaran Suara
Pernapasan Abnormal Pada LabView
Gambar 1. Antarmuka guideline untuk mendengarkan dan
menampilkan suara pernapasan abnormal anak pneumonia
Gambar 1 merupakan tampilan dari guideline untuk
mendengarkan dan menampilkan sinyal (sinyal asli suara,
sinyal Fast Fourier Transform (FFT) dan sinyal spectrogram)
suara pernapasan abnormal pada pasien pneumonia. Selain itu,
dari guideline ini ditampilkan nilai frekuensi fundamental.
Guideline ini berisi database suara pernapasan abnormal
berupa suara wheeze, crackle, ronchi dan stridor dari pasien
pneumonia yang telah didapat pada proses pengambilan data
dan telah masuk ke dalam tahap segmentasi menjadi bingkai
besar.
Keluaran hasil segmentasi suara pernapasan abnormal
menjadi bingkai besar akan masuk ke dalam proses filter
dengan meloloskan frekuensi 50 Hz – 2000 Hz. Kemudian
sinyal suara pernapasan abnormal tersebut akan masuk ke
dalam proses transformasi dari domain waktu ke domain
frekuensi dengan menggunakan Fast Fouries Transform (FFT)
dan akan diolah sehingga dapat ditampilkan ke dalam grafik
FFT dan diperoleh nilai frekuensi fundamentalnya. Selain itu
juga ditampilkan grafik spectrogram dari sinyal suara
pernapasan abnormal tersebut.
Guideline yang dibuat ini bertujuan sebagai alat bantu
dalam proses pembelajaran dibidang kedokteran (dokter muda
dalam masa studi). Guideline bisa menjadi sarana latihan
untuk mendengarkan suara pernapasan abnormal karena berisi
database suara pernapasan abnormal dari penderita
pneumonia.
Gambar 2. Kotak dialog pada guideline
Gambar 2 menunjukkan fungsi dari tombol-tombol
yang ada pada guideline. Guideline ini membagi pasien anak
ke dalam dua kategori (berdasarkan yang ditetapkan oleh
WHO pada IMCI) yang dapat dipilih. Pada Gambar 4.2
terdapat kotak dialog untuk pemilihan jenis suara abnormal
yang dimiliki oleh masing-masing subjek, dimana terdapat
beberapa suara pernapasan abnormal pada masing-masing
subjek. Kemudian setelah melakukan pemilihan, suara
pernapasan abnormal dapat didengarkan dengan menekan
tombol ‘play’. Selain itu juga, guideline ini secara otomatis
akan menampilkan nilai frekuensi fundamental, sinyal suara
pernapasan abnormal, sinyal FFT dan sinyal spectrogram pada
kotak dialog Gambar 3.
anak berusia di bawah 12 bulan dan di atas 12 bulan memiliki
perbedaan nilai frekuensi signifikan, dibuktikan dengan secara
keseluruhan nilai P yang kurang dari 0,05.
DAFTAR PUSTAKA
Gambar 3. Kotak penampil pada guideline dan tombol stop
[1]
E. W. J. (UNICEF) and M. H. Tessa Wardlaw
(UNICEF), Pneumonia: The Forgotten Killer of
Children. UNICEF, 2006.
[2]
Unicef, One is too many - Ending child deaths from
pneumonia and diarrhoea, no. 0–78. New York, 2016.
[3]
S. Ashley, “World Health Organization Integrated
Management of Childhood Illness ( IMCI ),” World
Heal. Organ., no. October, 2015.
[4]
U. M. Rahim, Widia, Erwin, “Analisis Spektrum Suara
Manusia Berdasarkan Jenis Kelamin (Gender) Dan
Kelompok Umur Menggunakan Komputer,” vol. 2,
no. 1, 2015.
[5]
D. Y. Loni and S. Subbaraman, “Formant estimation
of speech and singing voice by combining wavelet
with LPC and Cepstrum techniques,” 9th Int. Conf.
Ind. Inf. Syst. ICIIS 2014, 2015.
[6]
J. L. G. Zapata, J. C. Diaz Martin, and P. G. Vilda,
“Fast formant estimation by complex analysis of LPC
coefficients,” Eur. Signal Process. Conf., vol. 06–10–
Sept, pp. 737–740, 2015.
[7]
M. T. Heideman, D. H. Johnson, and C. S. Burrus,
“Gauss and the history of FFT,” IEEE Acoust. Speech,
Signal Process. Mag., vol. 1, no. October, pp. 14–21,
1984.
[8]
J. W. Cooley and J. W. Tukey, “An Algorithm for the
Machine Calculation of Complex Fourier Series,” Am.
Math. Soc., vol. 19, no. Mathematics of Computation,
pp. 297–301, 1965.
V. KESIMPULAN
Nilai frekuensi formant pada suara wheeze, ronchi dan
stridor memiliki nilai yang berbeda. Untuk subjek berusia di
bawah 12 bulan frekuensi fundamental untuk suara wheeze:
229,8 ± 112,3 Hz, ronchi: 164,8 ± 19,2 Hz dan stridor: 241 ±
35,1 Hz. Sedangkan pada subjek berusia di atas 12 bulan
frekuensi fundamental untuk suara wheeze: 203,4 ± 49,5 Hz,
ronchi: 252,1 ± 96,3 Hz dan stridor: 261,4 ± 54,4 Hz.
Frekuensi formant suara wheeze – ronchi dan ronchi-stridor
pada anak berusia di bawah 12 bulan memiliki perbedaan
signifikan, dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai P yang
kurang dari 0,05. Sedangkan pada suara wheeze-stridor
memiliki nilai frekuensi formant yang tidak signifikan,
dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai p yang lebih dari
0,05. Frekuensi formant suara wheeze – ronchi dan wheeze –
stridor pada anak berusia di atas 12 bulan memiliki perbedaan
signifikan, dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai p yang
kurang dari 0,05. Sedangkan pada suara ronchi – stridor
memiliki nilai frekuensi formant yang tidak signifikan,
dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai p yang lebih dari
0,05. Masing-masing suara pernapasan abnormal pada subjek
Anak-Anak Penderita Pneumonia
Lalu Moh. Hasbi Maulidin1, Yusuf Aziz Amrulloh2
Fakultas Teknik Elektro, Universitas Islam Indonesia
Jl Kaliurang KM 14.5 Yogyakarta, Indonesia
1
13524008@students.uii.ac.id
2
yusuf.amrulloh@uii.ac.id
Suara pernapasan merupakan indikator penting pada proses
diagnosis penyakit pernapasan. Di Indonesia, mayoritas tenaga
kesehatan masih menggunakan stetoskop analog untuk mendeteksi
suara pernapasan. Hal ini menjadikan suara pernapasan hanya
bisa didengarkan oleh dokter yang bersangkutan. Padahal, saat ini
telah banyak tersedia stetoskop elektronik dengan kualitas yang
sangat baik. Alat ini memungkinkan suara pernapasan bisa
direkam dan disimpan untuk dianalisis lebih lanjut. Rekaman
suara pernapasan tersebut dapat didengarkan oleh beberapa dokter
(tim dokter) sehingga diperoleh hasil diagnosis yang objektif. Pada
penelitian ini kami menurunkan fitur formant frekuensi dari
masing-masing jenis suara pernpasan abnormal yang direkam
dengan menggunakan stetoskop elektronik pada subjek anak
pneumonia berusia di bawah 5 tahun. Dari total jumlah suara
pernapasan pada 7 subjek anak penderita pneumonia yang kami
teliti, diketahui bahwa terdapat 29,5% suara wheeze, 26,9% suara
ronchi, 38,2% dan suara stridor. Hasil dari penelitian ini diketahui
bahwa suara wheeze, ronchi, dan stridor pada subjek anak berusia
di bawah 12 bulan memiliki perbedaan nilai frekuensi formant
signifikan yang dibuktikan oleh secara keseluruhan nilai
signifikansi (p) antara suara wheeze-ronchi dan suara ronchistridor kurang dari 0,05, dengan perbedaan tidak signifikansi pada
suara wheeze-stridor dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai P
lebih dari 0,05. Sedangkan pada subjek anak berusia di atas 12
bulan juga memiliki perbedaan yang signifikan antara suara
wheeze-ronchi dan wheeze-stridor yang dibuktikan dengan secara
keselurhan nilai signikasi (p) yang kurang dari 0,05, dengan
perbedaan yang tidak signifikansi pada saura ronchi-stridor
dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai P yang lebih dari 0,05.
Masing-masing suara pernapasan abnormal tersebut pada subjek
anak berusia di bawah 12 bulan dan di atas 12 bulan memiliki
perbedaan nilai frekuensi signifikan, dibuktikan oleh rata-rata
nilai signifikansi (p): wheeze = 0; ronchi = 0 dan stridor = 0.
Luaran dari penelitian ini adalah data kuantitatif yang bersifat
objektif dari suara pernapasan abnormal untuk keperluan
pembelajaran maupun mendukung diagnosis.
Kata kumci—Suara pernapasan abnormal, Pneumonia, Formant,
Frekuensi Fundamental.
I. PENDAHULUAN
Pneumonia merupakan penyakit pernapasan berbahaya
yang masih menjadi penyebab utama kematian anak di Dunia
[1]. Dari data yang dirilis oleh UNICEF tahun 2016
menunjukkan bahwa pneumonia menyebabkan 15% kematian
dari total balita di dunia. Diperkirakan 99% kejadian
pneumonia terjadi di negara-negara berkembang dan 82%
terjadi di daerah Asia bagian selatan dan Afrika (Sub-Saharan)
[2].
Untuk membantu diagnosis penyakit-penyakit berbahaya
pada anak-anak (salah satunya pneumonia) terutama di
daerah-daerah yang sulit mendapatkan akses kesehatan, WHO
memperkenalkan
guidline
yang
disebut
Integrated
Management of Childhood Illness (IMCI). Cara kerja IMCI
dalam mendiagnosis pneumonia adalah dengan mengamati
gejala-gejala yang terjadi pada anak pneumonia, dimana napas
cepat dan suara pernapasan abnormal menjadi gejala utama
untuk menyatakan anak dengan pneumonia [3]. Namun
sampai saat ini belum ada nilai kuantitatif tetap pada masingmasing suara pernapasan abnormal, sehingga hasil klasifikasi
suara pernapasan abnormal yang dilakukan oleh tenaga
kesehatan masih bersifat subjektif.
Untuk membantu tenaga kesehatan dalam mengatasi
permasalahan ini peneliti ingin mengkaji suara pernapasan
abnormal pada anak-anak dengan pneumonia dan menciptakan
sarana bantu untuk tenaga kesehatan (dokter muda) untuk
memperkaya
pengetahuan
dan
pengalaman
dalam
membedakan suara pernapasan abnormal pada subjek anak.
Parameter yang dikaji pada penelitian ini adalah nilai
frekuensi formant dari suara pernapasan abnormal yang
terdapat pada subjek anak dengan pneumonia. Nilai frekuensi
masing-masing suara pernapasan abnormal yang didapatkan
kemudian dikelompokkan berdasarkan usianya, karena pada
dasarnya suara pernapasan yang ada pada anak akan
mengalami perubahan seiring dengan bertambahnya usia dari
anak tersebut. Temuan ini nantinya diharapkan dapat menjadi
sarana pembelajaran terutama di bidang kedokteran tentang
perbedaan karakteristik suara pernapasan abnormal pada
subjek anak dengan pneumonia dan menjadi sarana latihan
untuk menentukan suara pernapasan abnormal pada subjek
anak-anak.
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Formant
Formant merupakan frekuensi resonansi dari spektrum
sinyal akustik. Sebagai sebuah resonansi tentunya formant
berkaitan erat dengan bentuk suara, yang mana bentuk suara
dipengaruhi oleh organ-organ yang berpengaruh terhadap
suara [4]. Misalnya pada suara manusia, formant dipengaruhi
oleh lidah, rahang, bibir seseorang hingga jenis kelamin
seseorang.
kemudian diterapkan dalam bidang pengolahan sinyal dengan
persamaan 5:
∞
Perhitungan dari fitur formant dapat dilakukan dengan
menggunakan adalah Linear Predictive Coding (LPC).
Tahapan awal perhitungan nilai LPC pada sebuah sinyal
akustik terdiri dari proses filter dan windowing menjadi
bingkai-bingkai kecil (small frame). Bingkai-bingkai kecil ini
kemudian diperkirakan secara linier kombinasi linier dari
sampel P untuk selanjutnya dihitung nilai koefisien LPC dari
setiap bingkai-bingkai kecil tersebut. LPC juga dikenal
sebagai model pole yang dirumuskan pada persamaan 1 [5][6]:
P
~
S ( n )=∑ α k s ( n−k ) (1)
k=1
Untuk mengetahui selisih dari perbedaan nilai prediksi (S
̃(n)) dan nilai aktual (S(n))/nilai error (e(n)) dari prediksi
dirumuskan pada persamaan 2:
e ( n )=S ( n )−~
S ( n )=S ( n )−
[∑
]
P
k=1
α k s ( n−k ) (2)
Setelah memproleh nilai error (e(n)), selanjutnya dilakukan
transformasi Z dari persamaan 2 dengan menggunakan
persamaan 3:
[
¿
¿
P
E ( z )=S ( z ) 1−∑ α k z
−k
k=1
]
X ( f )=∫ x ( t ) e− jωt ⅆ
−∞
Dimana:
X(f) = Sinyal kontinyu pada domain frekuensi (hasil FFT)
x(t) = Sinyal kontinyu pada domain waktu
FFT merupakan algoritma yang diciptakan untuk
merepresentasikan sinyal pada domain waktu ke dalam sinyal
pada domain frekuensi. FFT mengubah sinyal ke dalam
domain frekuensi dengan tujuan untuk memudahkan dalam
proses analisis karena pada domain frekuensi sinyal dapat
dianalisis dengan lebih mudah. Hal ini juga memungkinkan
untuk dapat dilakukan analisis komposisi spektrum dari suatu
sinyal.
III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dirancang ke dalam 3 tahapan utama yakni
(1) Pengambilan data suara pernapasan pada anak-anak
penderita pneumonia, (2) Pengolahan sinyal untuk mengetahui
informasi-informasi yang terkandung dalam suara pernapasan
yang dan (3) verifikasi hasil penelitian. Hal ini digunakan
untuk menentukan alur kerja dari proses penelitian ini secara
spesifik. Tahapan mengenai penelitian pemrosesan suara
pernapasan abnormal pada subjek anak dengan pneumonia ini
dapat dilihat pada Gambar 3.1.
( SEQ Persamaan 1)
Dari nilai error (e(n)) pada persamaan 2 yang
ditransformasi Z menjadi nilai error E(z) persamaan 3, dapat
dihitung nilai fungsi alih dari sinyal suara H(z). Rumusan dari
suara fungsi alih suara adalah pada persamaan 4:
H ( z )=
S (z )
=
E( z )
¿
¿
1
(SEQ Persamaan 2)
P
1−∑ α k z
−k
k=1
Dimana:
αk
: Nilai konstanta (diasumsikan bernilai
konstan)
S(n) : Sinyal ucapan
P
: Jumlah sampel
B. Fast Fourier Transform (FFT)
FFT merupakan singkatan dari Fast Fourier Transform
yang digunakan pertama kali pada tahun 1805 oleh Gauss [7].
FFT selanjutnya dipopulerkan oleh James W. Cooley dan John
W. Tukey pada tahun 1965 dengan sebuah jurnal yang
dipublikasikan oleh American Mathematical Society. Tujuan
algoritma ini diciptakan adalah untuk menghitung Discrete
Fourier Transform (DFT) dengan cepat dan efisien [8]. FFT
Penjelasan mengenai tahapan alur
dijelaskan dalam subbab dibawah ini:
penelitian
akan
A. Pengambilan data
Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari
proses pengambilan data yang dilakukan di Rumah Sakit
Umum Daeran Soedjono Lombok Timur dan Rumah Sakit
Islam PDHI Yogyakarta, Indonesia. Pengambilan data dimulai
dari mendapatkan izin untuk melakukan pengambilan data
pada subyek hidup dengan lolos kaji etik dari komite etik
(ethical clearance) Fakultas Kedokteran Universitas Islam
Indonesia (FK UII). Selain itu juga, pengambilan data hanya
dilakukan apabila telah mendapatkan izin dari orang tua/wali
dari subyek terkait.
Data yang diambil adalah rekaman suara pernapasan dan
rekam medis pada subjek anak berusia di bawah 5 tahun.
Rekaman suara pernapasan pada setiap subjek dilakukan
selama 1-3 menit. Prangkat yang digunakan dalam proses
pengambilan data adalah stetoskop elektronik produk dari
“Thinklabs One,” dan alat perekam produk dari “Tascam
Recorder.”
B. Pengolahan sinyal
Pengolahan sinyal merupakan tahap lanjutan untuk
mengolah suara pernapasan yang telah didapat. Pengolahan
dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Matlab
2013a dan LabView 2017. Pengolahan sinyal secara umum
memiliki 5 tahapan utama yakni:
1.
Persiapan data
Persiapan data pada penelitian ini diawali dengan rekaman
data suara pernapasan didengarkan oleh tenaga kesehatan
(dokter) dengan tujuan untuk mengetahui suara pernapasan
abnormal yang ada pada subjek. Pada tahapan ini tenaga
kesehatan membantu dalam mengelompokkan suara
pernapasan abnormal pada subjek. Tahapan setelah data
dikelompokkan berdasarkan suara pernapasan abnormalnya
adalah segmentasi pertama (segmentasi 1). Pada tahap ini
event-event suara pernapasan abnormal tersebut dipotong
secara manual menjadi bingkai besar/big frame dengan
menggunakan perangkat lunak Audacity
Suara pernapasan abnormal yang dikaji pada penelitian ini
adalah suara ronchi, wheeze dan stridor. Pada masing-masing
subjek akan digunakan 30 event suara pernapasan abnormal.
Namun apabila subjek memiliki suara pernapasan abnormal
kurang dari 30 event, maka akan digunakan semua event suara
pernapasan abnormal yang dimiliki oleh subjek
2.
Filter
Filter pada penelitian ini ditujukan untuk menghilangkan
noise/derau di luar frekuensi suara pernapasan/suara paruparu. Filter yang digunakan adalah Band Pass Filter (BPF)
dengan frekuensi cut-off batas bawah (f_l) 50 Hz dan batas
atas (f_h) 2000 Hz. Pemilihan ini didasarkan karena suara
pernapasan/suara paru-paru memiliki rentang frekuensi 50 Hz
– 2000 Hz. Jenis band pass filter dirancang dengan
menggunakan band pass filter tipe Butterworth orde 10. Filter
ditujukan untuk melemahkan sinyal pada frekuensi cut-off
sebesar 6 dB.
3.
Segmentasi
Tahapan ini merupakan tahapan segmentasi ke 2
(segmentasi 2), dimana event suara pernapasan abnormal akan
disegmentasi ke dalam bingkai yang lebih kecil (small frame)
guna meminimalkan penggunaan memori pada perangkat yang
digunakan. Pada tahapan ini durasi segmentasi divariasikan
mulai dari 20 ms – 80 ms. Metode yang digunakan dalam
proses segmentasi ini adalah dengan metode overlapping
dengan pergeseran tiap small frame sebesar 50% dari small
frame sebelumnya.
4.
Ekstraksi fitrur
Sinyal yang telah terbagi ke dalam beberapa bingkai kecil
small frame kemudian diturunkan fiturnya dengan
menggunakan ekstraksi fitur untuk mendapat nilai matematis
dari sinyal pernapasan. Metode ekstraksi fitur yang digunakan
pada penelitian ini adalah Formant dan Fast Fourier Transform
(FFT). Komputasi fitur formant akan dilakukan dengan
menggunakan software Matlab. Fitur formant memiliki 5
keluaran berupa nilai frekuensi yang diproleh dari koefisien
Linear Predictive Coding (LPC). Sedangkan komputasi FFT
akan dilakukan dengan menggunakan software LabView.
Hasil dari ekstraksi fitur formant pertama merupakan nilai
frekuensi fundamental. Frekuensi fundamental sendiri
merupakan frekuensi dasar dari suatu sinyal. Frekuensi
fundamental pada penelitian ini akan ditampilkan pada
guideline. Selain itu juga, guideline pada penelitian ini
menampilkan sinyal suara pernapasan pada domain frekuensi
dan sinyal spectrogram dari setiap event suara pernapasan
abnormal. Untuk mengubah sinyal pada domain waktu ke
dalam domain frekuensi, pada penelitian ini digunakan
algoritma Fast Fourier Transform (FFT). Sinyal dalam domain
frekuensi ditampilkan guna untuk mengetahui bentuk sinyal
pada domain frekuensi dan nilai magnitude setiap frekuensi
dari sinyal suara pernapasan abnormal. Sedangkan
spectrogram ditampilkan guna mengetahui perubahan
frekuensi berdasarkan waktu.
5.
Perhitungan nilai statistik
Hasil dari ekstraksi fitur formant masing-masing memiliki
beberapa keluaran dikarenakan setiap sinyal suara pernapasan
abnormal dibagi ke dalam bingkai-bingkai kecil. Beberapa
keluaran dari bingkai-bingkai kecil pada setiap fitur formant
kemudian dihitung nilai rata-ratanya sehingga diperoleh satu
nilai masing-masing format pada satu suara pernpasan
abnormal.
Setiap subjek pada penelitian ini memiliki lebih dari satu
event suara pernapasan abnormal, sehingga untuk
memudahkan dalam proses analisis, nilai rata-rata dari
masing-masing fitur formant dari masing-masing suara
pernapasan abnormal pada setiap subjek dihitung nilai ratarata dan nilai standar deviasinya. Perhitungan nilai rata-rata
dan nilai standar deviasi dilakukan pada setiap variasi duarasi
dari bingkai-bingkai kecil (20 ms – 80 ms).
C. Verifikasi Hasil
Verifikasi hasil dari penelitian ini dilakukan dengan cara
menganalisis hasil statistik dari fitur fitur formant. Ini
dilakukan dengan cara menghitung nilai rata-rata dan nilai
standar deviasi dari keluaran fitur formant. Selanjutnya akan
dihitung nilai signifikansi (p) dari nilai rata-rata yang
diperoleh dari kedua kelompok subjek untuk mengetahui
tingkat perbedaannya, baik antara masing-masing suara
pernapasan abnormal pada kedua kelompok subjek maupun
antara kedua kelompok subjek.
Cara kerja nilai p adalah metode ini membagi data ke dalam
dua kelompok nilai dengan batas nilai 0.05. Perhitungan nilai
p yang menghasilkan nilai p yang lebih kecil dari dari 0,05
akan dianggap memiliki perbedaan yang signifikan, dimana
semakin kecil nilai dari nilai p akan memperkuat bukti bahwa
data tersebut saling tidak berkaitan. Sedangkan jika nilai nilai
P memiliki nilai yang lebih besar dari 0,05 akan di anggap
memiliki perbedaan yang tidak signifikan. Selain itu juga,
peneliti akan menampilkan nilai frekuensi fundamental, grafik
Fast Fourier Transform (FFT) dan grafik spectrogram dalam
guideline pembelajaran untuk tenaga kesehatan sebagai
informasi tambahan.
IV. HASIL DAN ANALISIS
Pada proses pengambilan data didapatkan 7 rekaman suara
pernapasan saja pada 7 subjek yang berbeda. Hasil dari
klasifikasi suara pernapasan abnormal secara manual dengan
dibantu oleh tenaga kesehatan, diketahui bahwa pada ke-7
subjek yang digunakan pada penelitian ini memiliki wheeze,
ronchi dan stridor. Total dari event suara pernapasan dari 7
subjek tersebut adalah sebanyak 513 event suara pernapasan
yang terdiri dari 31,2% suara wheeze, 28.5% suara ronchi, dan
40,4% suara stridor. Adapun persebaran suara pernapasan
abnormal dari ke-7 subjek yang akan digunakan pada
penelitian ini disajikan pada Tabel 1
Tabel 1 Jumlah suara pernapasan pada subjek penelitian
Subjek
Wheeze
(Event)
Ronchi
(Event)
Stridor
(Event)
Total
(Event)
ID2
ID3
ID4
ID5
ID11
ID12
ID14
17
16
51
76
77
1
1
67
-
3
2
125
77
-
97
18
126
52
67
77
76
Total
160
146
207
513
Adapun jumlah event dari masing-masing subjek yang
akan digunakan pada penelitian ini dijelaskan pada Tabel 2:
Tabel 2 Data jumlah event suara pernapasan abnormal yang
dianalisis pada penelitian
Jenis Suara
Pernapasan
Wheeze
Ronchi
Stridor
Usia
Subjek
Subjek
ID3
5 bulan
ID5
14 bulan
ID14
4 bulan
ID2
6 bulan
ID11
12 bulan
ID4
6 bulan
ID12
32 bulan
Total
Jumlah
Event
16
30
30
30
30
30
30
Total
Event
76
60
60
196
A. Hasil dari ekstraksi fitur formant pada subjek di bawah 12
bulan
Tabel 3 Nilai formant 1 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
20
30
40
50
60
70
80
Wheeze
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Me
Std
267,8
252
244,8
233,1
229,8
228,7
224,7
194,6
168,9
154,4
115,2
112,3
97,4
88,2
169
166,7
165,7
165,4
164,8
164,8
164,8
24,6
22,1
21,2
20,5
19,2
19,6
18,8
240,5
240,8
240,4
241,5
241
242,1
239,3
42
39,1
38,6
35,1
35,1
32,8
34,5
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 3 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,9112.
Tabel 1 Nilai formant 2 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
1355,7
30
1369,9
40
1385
50
1403,3
60
1401
70
1418,1
80
1417,7
Std
322,
5
324,
2
339
324,
6
337
347,
4
358,
4
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
1260,5
192,5
1338,7
274,3
1303,6
209,5
1385,2
295,9
1327,5
224,9
1405,7
350,3
1368,6
221,9
1405,7
369
1367,7
245,3
1400,2
414,1
1384,5
247,1
1465,7
364,8
1413,1
233,9
1309,7
542,6
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 4 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: nilai p suara wheeze – ronchi = 0,0537; nilai p suara
wheeze – stridor = 0,7926; nilai p suara stridor – ronchi =
0,1641.
Tabel 2 Nilai formant 3 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
Wheeze
Me
Std
Ronchi
Me
Std
Stridor
Me
Std
(ms)
20
2379,4
30
2399,8
40
2426,1
50
2450,3
60
2451,6
70
2473,8
80
2480,9
306,
9
306
305,
9
284
284,
7
283,
1
293,
3
2258
2
2361,6
255,9
2415,6
274,3
2307
10
229,1
2330,5
234,1
2454,6
304
2368,6
245,9
2470,5
292,3
2371,9
246,1
2482,2
317,7
2388,7
247,8
2541,7
282,1
2417,4
241,3
2464
364,8
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 5 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze¬ – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,1358.
Tabel 6 Nilai formant 4 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Ronchi
Me
Std
Me
20
3372,9
312,5
3251,3
30
3395,1
308,7
3302,4
40
3427,2
306,4
3332,2
50
3454
278,8
3377,1
60
3456,9
278,9
3375,9
70
3477,5
274
3398
80
3488,3
284,4
3429,2
Stridor
Std
219,
6
234,
8
231,
9
237,
5
251,
8
244,
7
233,
7
Me
Std
3358,6
257,3
3414,8
274,5
3454,7
306,6
3472,7
289,7
3487,6
311
3544,02
280
3477,9
348,4
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 6 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,4843.
Tabeln 7 Nilai formant 5 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
20
Wheeze
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Me
Std
4357,9
4233,7
220,4
4342,5
260,3
30
4380,6
4287
234,7
4400,6
278,1
40
4414,2
4316,4
235,9
4443
306,5
50
4441,3
310
305,
6
303,
8
278,
4
4362,9
240,1
4462
287,4
60
4445,6
70
4465
80
4480,6
275,
5
272,
5
279,
7
4366,6
240
4477,6
309,9
4384,3
248,7
4533
280,9
4419,4
236,2
4471
344
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 7 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara stridor – ronchi
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
wheeze – stridor = 0,4832.
Berdasarkan Tabel 3 – Tabel 7, diketahui bahwa nilai
frekuensi formant pada masing-masing suara pernapasan
abnormal dari kelompok subjek berusia di bawah 12 bulan
memiliki perbedaan. Dari Tabel 3 – Tabel 7 terlihat bahwa
nilai frekuensi formant pada suara wheeze dan suara stridor
memiliki nilai perbedaan yang tidak signifikan. Hal ini
dibuktikan dari nilai p untuk suara wheeze dan stridor secara
keseluruhan memiliki nilai p lebih dari 0,05. Perbedaan tidak
signifikan ini terjadi karena suara wheeze dan suara stridor
memiliki karakteristik yang mirip. Ini dikarenakan suara
stridor merupakan suara wheeze yang terdengar saat
menghembuskan napas (ekspirasi).
Pada Tabel 3 – Tabel 7 terlihat juga nilai frekuensi formant
pada suara wheeze – ronchi dan suara ronchi – stridor secara
keseluruhan memiliki nilai p yang kurang dari 0,05. Pada
masing-masing nilai frekuensi formant, nilai p pada kedua
kelompok tersebut memiliki hanya satu nilai frekuensi formant
yang memiliki nilai p lebih dari 0,005, yakni pada nilia
frekuensi formant 2 dengan nilai p maing-masing adalah
0,0537 dan 0,1641. Sehingga dapat dikatakan bahwa suara
wheeze dan ronchi memiliki perbedaan yang signifikan.
Begitu pula dengan suara stridor dan ronchi, yakni dapat
dikatakan memiliki perbedaan yang signifikan.
B. Hasil dari ekstraksi fitur formant pada subjek di atas 12
bulan
Tabel 8 – 12 berikut akan menyajikan hasil perhitungan
rata-rata dari nilai rata-rata (Me) dan standar deviasi (std) hasil
ekstraksi frekuensi formant suara pernapasan abnormal pada
subjek anak berusia di atas 12 bulan.
Tabel 8 Nilai formant 1 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
20
30
40
50
60
70
80
Wheeze
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Me-
Std
229,9
218
215,6
205,3
203,4
201,2
202,2
152,4
108,8
102,3
61,7
49,5
40,2
51,7
262,1
251,3
248,3
250,5
252,1
245,4
242
134,6
105,1
84,6
85,3
96,3
56,5
54,4
267,6
266,7
262,9
263,3
261,4
259,8
257,9
68,6
65,3
56,2
56,4
54,4
54,4
55,3
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 8 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi dan suara wheeze – stridor
memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p suara
ronchi – stridor = 0,6179.
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 10
untuk masing-masing suara pernapasan abnormal dan
didapatkan hasil: suara wheeze – ronchi dan suara wheeze –
stridor memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p
suara ronchi – stridor = 0,9929.
Tabel 9 Nilai formant 2 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Tabel 4 Nilai formant 4 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
1270,5
30
1284,6
40
1306,9
50
1298,3
60
1315,7
70
1307,7
80
1298,9
Std
264,
7
271,
9
268
283,
6
312,
7
325,
9
370,
7
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
Durasi
Small
frame
(ms)
1260,5
192,5
1406,8
340,8
20
3270,7
1303,6
209,5
1438,1
384,1
30
3291,5
1327,5
224,9
1418,6
445,4
1368,6
221,9
1442,8
447,5
40
3319,1
1367,7
245,3
1419,7
498,9
50
3314,4
1384,5
247,1
1387,8
527,2
60
3342,6
1413,1
233,9
1379
551,6
70
3339,4
80
3355
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 9 untuk
masing-masing suara pernapasan abnormal dan didapatkan
hasil: suara wheeze – ronchi, suara wheeze – stridor dan suara
ronchi – stridor memiliki nilai p kurang dari 0,05.
Wheeze
Me
Std
264,
6
271,
9
280,
5
266,
2
283,
5
287,
4
302,
2
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
3430,7
298,2
3450,5
282,1
3470,5
293,9
3502
291,9
3505,5
293,6
3513,6
304,2
3528,8
298,9
3538,5
308,1
3540,7
309,4
3540,8
329
3559
291,1
3530,5
330,7
3566,5
305,8
3533,5
342,9
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 11
untuk masing-masing suara pernapasan abnormal dan
didapatkan hasil: suara wheeze – ronchi, suara wheeze –
stridor dan suara ronchi – stridor memiliki nilai p kurang dari
0,05.
Tabel 5 Nilai formant 5 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Tabel 3 Nilai formant 3 masing-masing suara pernapasan
abnormal
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
2280,1
30
2300,5
40
2324,8
50
2321
60
2343,9
70
2339,9
80
2355,1
Std
259,
4
264,
7
274,
4
264,
4
284,
7
289,
6
305,
5
Ronchi
Stridor
Durasi
Small
frame
(ms)
Wheeze
Me
20
4252,9
30
4276,3
40
4302,4
Me
Std
Me
Std
2433
299,3
2451,3
284,1
50
4299,1
2469,5
297,7
2499,5
298,7
60
4327,4
2500,5
302,9
2507,2
315,2
70
4325,3
2525,4
305,5
2534
313,2
80
4342,7
2533
323,9
2533,9
338,4
2550,9
304,6
2520,5
345
2559,2
318,5
2523,8
356,4
Std
265,
6
268,
7
281,
6
265,
9
284,
3
286,
9
299,
5
Ronchi
Stridor
Me
Std
Me
Std
4414,8
298,3
4436,4
281,3
4456,5
293,4
4489,9
290,9
4492,9
294,7
4502,5
301,6
4519,7
291,5
4529,2
302
4529,5
307
4532,5
322,2
4548,7
289,5
4522,1
326
4558,6
297,1
4526,1
336,1
Dihitung nilai signifikansi (p) dari data pada Tabel 12
untuk masing-masing suara pernapasan abnormal dan
didapatkan hasil: suara wheeze – ronchi dan suara wheeze –
stridor memiliki nilai p kurang dari 0,05, sedangkan nilai p
suara ronchi – stridor = 0,9147.
Berdasarkan Tabel 8 – Tabel 12, diketahui bahwa nilai
frekuensi formant pada masing-masing suara pernapasan
abnormal dari kelompok subjek berusia di atas 12 bulan
memiliki perbedaan. Dari Tabel 8 – Tabel 12 terlihat bahwa
nilai frekuensi formant pada suara wheeze dan suara ronchi
memiliki nilai perbedaan yang tidak signifikan. Ini dibuktikan
dari nilai p pada masing-masing nilai frekuensi formant suara
stridor dan ronchi memiliki nilai lebih dari 0.05. Hal ini
terjadi karena suara ronchi memiliki karakteristik yang mirip
dengan suara wheeze, dimana suara stridor adalah suara
wheeze yang terdengar saat ekspirasi. Bedanya adalah suara
ronchi terjadi dengan saluran udara yang lebih besar. Selain itu
juga, diketahui bahwa subjek dengan suara stridor memiliki
rentang usia yang jauh berbeda dengan usia subjek dengan
suara ronchi. Hal ini menyebabkan organ-organ pernapasan
pada subjek dengan suara ronchi memiliki organ yang lebih
besar.
Berdasarkan Tabel 8 – Tabel 12 juga diketahui bahwa nilai
p pada nilai frekuensi formant suara wheeze dan ronchi
memiliki nilai yang lebih kecil dari 0,05. Hal yang sama
terjadi pada nilai p pada nilai frekuensi formant dari suara
wheeze dan stridor. Sehingga dapat dikatakan bahwa nilai
frekuensi formant antara suara wheeze dan ronchi memiliki
perbedaan nilai yang signifikan. Begitu pula dengan nilai
frekuensi formant pada suara wheeze dan stridor. Hal ini
terjadi karena perbedaan usia dan perbedaan usia pada subjek.
Berdasarkan Tabel 3 – Tabel 12 diketahui bahwa masingmasing suara abnormal pada dua kelompok subjek memiliki
nilai frekuensi formant yang berbeda. Pada penelitian ini
dilakukan perhitungan nilai p untuk mengetahui perbedaan
masing-masing suara pernapasan abnormal pada kedua
kelompok subjek. Hasil yang diperoleh yaitu nilai p pada
perbandingan antara dua kelompok usia masing-masing suara
pernapasan abnormal adalah suara wheeze: formant 1 –
formant 5 memiliki nilai p kurang dari 0,05; suara ronchi:
formant 1 – formant 5 memiliki nilai p kurang dari 0,05; suara
stridor: formant 1, formant 3, formant 4 dan formant 5
memiliki nilai p kurang dari = 0,05 dengan nilai p formant 2 =
0,2429. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing suara
pernapasan abnormal pada kedua kelompok subjek secara
keseluruhan memiliki nilai frekuensi formant yang berbeda
signifikan. Hal ini membuktikan bahwa seiring bertambahnya
usia menyebabkan perubahan pada organ tubuh yang
menyebabkan perubahan karakteristik dari suara pernapasan
abnormal.
C. Desain Antarmuka Sarana Pembelajaran Suara
Pernapasan Abnormal Pada LabView
Gambar 1. Antarmuka guideline untuk mendengarkan dan
menampilkan suara pernapasan abnormal anak pneumonia
Gambar 1 merupakan tampilan dari guideline untuk
mendengarkan dan menampilkan sinyal (sinyal asli suara,
sinyal Fast Fourier Transform (FFT) dan sinyal spectrogram)
suara pernapasan abnormal pada pasien pneumonia. Selain itu,
dari guideline ini ditampilkan nilai frekuensi fundamental.
Guideline ini berisi database suara pernapasan abnormal
berupa suara wheeze, crackle, ronchi dan stridor dari pasien
pneumonia yang telah didapat pada proses pengambilan data
dan telah masuk ke dalam tahap segmentasi menjadi bingkai
besar.
Keluaran hasil segmentasi suara pernapasan abnormal
menjadi bingkai besar akan masuk ke dalam proses filter
dengan meloloskan frekuensi 50 Hz – 2000 Hz. Kemudian
sinyal suara pernapasan abnormal tersebut akan masuk ke
dalam proses transformasi dari domain waktu ke domain
frekuensi dengan menggunakan Fast Fouries Transform (FFT)
dan akan diolah sehingga dapat ditampilkan ke dalam grafik
FFT dan diperoleh nilai frekuensi fundamentalnya. Selain itu
juga ditampilkan grafik spectrogram dari sinyal suara
pernapasan abnormal tersebut.
Guideline yang dibuat ini bertujuan sebagai alat bantu
dalam proses pembelajaran dibidang kedokteran (dokter muda
dalam masa studi). Guideline bisa menjadi sarana latihan
untuk mendengarkan suara pernapasan abnormal karena berisi
database suara pernapasan abnormal dari penderita
pneumonia.
Gambar 2. Kotak dialog pada guideline
Gambar 2 menunjukkan fungsi dari tombol-tombol
yang ada pada guideline. Guideline ini membagi pasien anak
ke dalam dua kategori (berdasarkan yang ditetapkan oleh
WHO pada IMCI) yang dapat dipilih. Pada Gambar 4.2
terdapat kotak dialog untuk pemilihan jenis suara abnormal
yang dimiliki oleh masing-masing subjek, dimana terdapat
beberapa suara pernapasan abnormal pada masing-masing
subjek. Kemudian setelah melakukan pemilihan, suara
pernapasan abnormal dapat didengarkan dengan menekan
tombol ‘play’. Selain itu juga, guideline ini secara otomatis
akan menampilkan nilai frekuensi fundamental, sinyal suara
pernapasan abnormal, sinyal FFT dan sinyal spectrogram pada
kotak dialog Gambar 3.
anak berusia di bawah 12 bulan dan di atas 12 bulan memiliki
perbedaan nilai frekuensi signifikan, dibuktikan dengan secara
keseluruhan nilai P yang kurang dari 0,05.
DAFTAR PUSTAKA
Gambar 3. Kotak penampil pada guideline dan tombol stop
[1]
E. W. J. (UNICEF) and M. H. Tessa Wardlaw
(UNICEF), Pneumonia: The Forgotten Killer of
Children. UNICEF, 2006.
[2]
Unicef, One is too many - Ending child deaths from
pneumonia and diarrhoea, no. 0–78. New York, 2016.
[3]
S. Ashley, “World Health Organization Integrated
Management of Childhood Illness ( IMCI ),” World
Heal. Organ., no. October, 2015.
[4]
U. M. Rahim, Widia, Erwin, “Analisis Spektrum Suara
Manusia Berdasarkan Jenis Kelamin (Gender) Dan
Kelompok Umur Menggunakan Komputer,” vol. 2,
no. 1, 2015.
[5]
D. Y. Loni and S. Subbaraman, “Formant estimation
of speech and singing voice by combining wavelet
with LPC and Cepstrum techniques,” 9th Int. Conf.
Ind. Inf. Syst. ICIIS 2014, 2015.
[6]
J. L. G. Zapata, J. C. Diaz Martin, and P. G. Vilda,
“Fast formant estimation by complex analysis of LPC
coefficients,” Eur. Signal Process. Conf., vol. 06–10–
Sept, pp. 737–740, 2015.
[7]
M. T. Heideman, D. H. Johnson, and C. S. Burrus,
“Gauss and the history of FFT,” IEEE Acoust. Speech,
Signal Process. Mag., vol. 1, no. October, pp. 14–21,
1984.
[8]
J. W. Cooley and J. W. Tukey, “An Algorithm for the
Machine Calculation of Complex Fourier Series,” Am.
Math. Soc., vol. 19, no. Mathematics of Computation,
pp. 297–301, 1965.
V. KESIMPULAN
Nilai frekuensi formant pada suara wheeze, ronchi dan
stridor memiliki nilai yang berbeda. Untuk subjek berusia di
bawah 12 bulan frekuensi fundamental untuk suara wheeze:
229,8 ± 112,3 Hz, ronchi: 164,8 ± 19,2 Hz dan stridor: 241 ±
35,1 Hz. Sedangkan pada subjek berusia di atas 12 bulan
frekuensi fundamental untuk suara wheeze: 203,4 ± 49,5 Hz,
ronchi: 252,1 ± 96,3 Hz dan stridor: 261,4 ± 54,4 Hz.
Frekuensi formant suara wheeze – ronchi dan ronchi-stridor
pada anak berusia di bawah 12 bulan memiliki perbedaan
signifikan, dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai P yang
kurang dari 0,05. Sedangkan pada suara wheeze-stridor
memiliki nilai frekuensi formant yang tidak signifikan,
dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai p yang lebih dari
0,05. Frekuensi formant suara wheeze – ronchi dan wheeze –
stridor pada anak berusia di atas 12 bulan memiliki perbedaan
signifikan, dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai p yang
kurang dari 0,05. Sedangkan pada suara ronchi – stridor
memiliki nilai frekuensi formant yang tidak signifikan,
dibuktikan dengan secara keseluruhan nilai p yang lebih dari
0,05. Masing-masing suara pernapasan abnormal pada subjek