Atrial Fibrillation (AF) Merupakan abnormalitas detak jantung yang dapat mengindikasikan penyakit besar lainnya yang berpotensi fatal. Beberapa riset sebelumnya cukup banyak yang membahas topik mengenai ekstraksi fitur AF dari sinyal EKG, namun belum ada yang mengetahui wavelet terbaik untuk ekstraksi fitur dari sinyal EKG hasil record pasien. AF dapat diketahui dari sinyal EKG yang telah diproses terlebih dahulu, seperti penghilangan noise, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Proses ekstraksi fitur sangat diperlukan untuk mengetahui informasi yang terdapat pada sinyal EKG. Pre-processing yang digunakan adalah Band Pass filter, Derivative Filter, Squaring, dan Moving Window Integrator. Pengujian dibagi empat yaitu dengan dan tanpa filter, dari masing-masing bagian diuji dua formula R-peak detection. Selanjutnya pengujian ekstraksi fitur menggunakan Daubechies wavelet dan Haar wavelet. Kedua wavelet tersebut dipilih karena umumnya digunakan untuk mengekstrak sinyal ECG pada riset-riset terkait sebelumnya. Dari hasil yang diperoleh Haar dan Daubechies memiliki hasil yang tidak berbeda jauh. keduanya juga memiliki hasil yang bervariasi. Namun pada kasus ini daubechies lebih unggul dengan nilai tertinggi akurasi 100%, sensitivity 100%, specificity 100%.