Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

Articles

Vol. 11 No. 4 (2026): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, ISSN 3025-1311

EVALUASI PERFORMA DETEKSI PUNCAK R PADA SINYAL EKG MULTI-KONDISI MENGGUNAKAN ALGORITMA PAN–TOMPKINS: STUDI PADA MIT-BIH ARRHYTHMIA DATABASE

Submitted
September 26, 2026
Published
2026-09-26

Abstract

Deteksi puncak R merupakan langkah dasar dalam analisis otomatis sinyal elektrokardiogram (EKG), namun akurasinya dapat dipengaruhi oleh variasi morfologi kompleks QRS dan gangguan sinyal pada kondisi klinis yang berbeda. Algoritma Pan–Tompkins, sebagai salah satu metode deteksi QRS klasik yang paling banyak dirujuk, umumnya dievaluasi pada kondisi sinyal yang terbatas, sehingga pemahaman kuantitatif mengenai performanya pada beberapa kondisi morfologi sekaligus masih perlu diperkuat. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dan membandingkan performa algoritma Pan–Tompkins dalam mendeteksi puncak R pada lima kondisi sinyal EKG yang berbeda. Algoritma Pan–Tompkins diimplementasikan dan diuji pada lima rekaman MIT-BIH Arrhythmia Database yang mewakili kondisi Normal (record 100), Left Bundle Branch Block/LBBB (record 109), Right Bundle Branch Block/RBBB (record 118), Premature Ventricular Contraction/PVC (record 119), dan baseline drift (record 222), dengan frekuensi sampling 360 Hz. Hasil deteksi dicocokkan dengan anotasi ground truth menggunakan toleransi ±150 ms, kemudian dievaluasi melalui sensitivitas (Se), positive predictivity (+P), akurasi (Acc), dan F1-Score. Performa tertinggi diperoleh pada kondisi Normal (Se 99,96%; +P 100,00%; F1 99,98%) dan LBBB (F1 99,84%), diikuti RBBB (F1 99,41%). Performa menurun pada kondisi PVC (Se 79,87%; +P 79,83%; Acc 66,46%; F1 79,85%) dan baseline drift (F1 89,71%). Rata-rata performa pada kelima kondisi adalah Se 93,73%, +P 93,79%, Acc 89,25%, dan F1 93,76%. Performa algoritma Pan–Tompkins tidak seragam pada seluruh kondisi sinyal EKG yang diuji; performa sangat baik pada morfologi QRS yang relatif konsisten, tetapi menurun signifikan pada kondisi PVC dan baseline drift, sehingga evaluasi multi-kondisi diperlukan untuk memahami batas penggunaan algoritma ini secara lebih realistis.

References

  1. [1] J. Pan and W. J. Tompkins, "A real-time QRS detection algorithm," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-32, no. 3, pp. 230–236, Mar. 1985, doi: 10.1109/TBME.1985.325532.
  2. [2] G. B. Moody and R. G. Mark, "The impact of the MIT-BIH arrhythmia database," IEEE Eng. Med. Biol. Mag., vol. 20, no. 3, pp. 45–50, May/Jun. 2001, doi: 10.1109/51.932724.
  3. [3] M. A. Z. Fariha, R. Ikeura, S. Hayakawa, and S. Tsutsumi, "Analysis of Pan-Tompkins algorithm performance with noisy ECG signals," J. Phys.: Conf. Ser., vol. 1532, no. 1, p. 012022, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1532/1/012022.
  4. [4] N. Khan and M. N. Imtiaz, "Pan-Tompkins++: A robust approach to detect R-peaks in ECG signals," arXiv:2211.03171, 2022.
  5. [5] A. N. Vest et al., "Algorithm for mobile platform-based real-time QRS detection," Sensors, vol. 23, no. 3, p. 1625, 2023, doi: 10.3390/s23031625.
  6. [6] M. A. F. Pimentel et al., "QRS detection in single-lead telehealth ECG signals: Benchmarking open-source algorithms," PLOS Digital Health, vol. 2, no. 9, p. e0000538, 2023, doi: 10.1371/journal.pdig.0000538.
  7. [9] Anas Fouad Ahmed, "A novel improved Pan-Tompkins method for QRS complex detection," Signal, Image and Video Processing, 2025, doi: 10.1007/s11760-025-04587-6.
  8. [11] P. S. Hamilton and W. J. Tompkins, "Quantitative investigation of QRS detection rules using the MIT/BIH arrhythmia database," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-33, no. 12, pp. 1157–1165, Dec. 1986, doi: 10.1109/TBME.1986.325695.
  9. [12] F. Liu et al., "Performance analysis of ten common QRS detectors on different ECG application cases," J. Healthc. Eng., 2018.
  10. [14] A. L. Goldberger et al., "PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals," Circulation, vol. 101, no. 23, pp. e215–e220, Jun. 2000, doi: 10.1161/01.CIR.101.23.e215.

Similar Articles

11-20 of 417

You may also start an advanced similarity search for this article.