Sistem Pendeteksi Atrial Fibrilasi berdasarkan Fitur Mean dan Median dari Interval QT menggunakan Metode Naïve Bayes
Kata Kunci:
AD8232, Aritimia, Atrial Fibrilasi, Interval QT, Naive BayesAbstrak
Jantung adalah organ otot berbentuk kerucut yang terletak di rongga dada, tepatnya di atas diafragma dan di antara paru-paru. Jantung berfungsi sebagai pompa untuk mengalirkan darah ke seluruh tubuh. Cara jantung memompa yaitu dengan berdetak. pola irama detak jantung bermacam-macam. Pada orang dewasa yang sehat, detak jantung normal berkisar antara 60-100 detak per menit. Jika pola irama detak jantung kurang dari 60 detak atau lebih dari 100 detak per menit, itu bisa menunjukkan adanya gangguan atau kelainan pada jantung atau biasa disebut Aritmia. Atrial Fibrilasi adalah kondisi aritmia yang cukup umum terjadi. Ini adalah jenis Aritmia yang paling sering terjadi pada orang dewasa. Jika Atrial Fibrilasi dibiarkan terus menerus tanpa pengobatan atau kontrol yang tepat, dapat menyebabkan komplikasi yang serius. Oleh karena itu, sangat penting untuk segera mengobati Atrial Fibrilasi dan menjaga irama jantung tetap normal dengan cara pendeteksian dini menggunakan mesin EKG. Dibutuhkan pengukuran dini Atrial Fibrilasi menggunakan interval QT. Dengan pengujian pembacaan sensor AD8232 didapat nilai error sebesar 2,51% dan akurasi sensor sebesar 97,49% dengan pengujian sebanyak 5 kali. Hasil akurasi menggunakan pengklasifikasian Naive Bayes memperoleh nilai 80% dari 20 data uji. sedangkan waktu komputasi sistem mencapai nilai 2,21 milisekon.
Referensi
Arafat, A., & Wagino, W. (2019). SISTEM SMART HEALTHCARE MENGGUNAKAN AD8232 BERBASIS BERBASIS INTERNET OF THINGS. Technologia: Jurnal Ilmiah, 10(4), 228-231.
Bilal, M. (2021). Muhammad Bilal, Implementasi Sistem Pendeteksi Fibrilasi Atrium Berdasarkan Interval dan Gradien QRS Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan, Rizal Maulana, ST, MT, M. Sc. dan Eko Setiawan, ST, MT, Ph. D (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
Firdhausyah, H., Maulana, R., & Setiawan, E. (2021). Sistem Pendeteksi Atrial Fibrilasi Berdasarkan Fitur Mean, Median, Standar Deviasi, Min, dan Maks Interval RR menggunakan Metode K-NN. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(6), 2327-2333. Diambil dari https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9279
Kusuma, R. S., Pamungkasty, M., Akbaruddin, F. S., & Fadlilah, U. (2018). Prototipe alat monitoring kesehatan jantung berbasis IoT. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 18(2), 59-63.
Pandansari, D. (2018). HUBUNGAN ANTARA HIPERTENSI DAN HIPERTROFI VENTRIKEL KIRI TERHADAP KEJADIAN ATRIAL FIBRILASI PADA PASIEN ARITMIA JANTUNG DI RSUP FATMAWATI PERIODE JANUARI–SEPTEMBER 2017 (Doctoral dissertation, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta).
Samsugi, S., Mardiyansyah, Z., & Nurkholis, A. (2020). Sistem Pengontrol Irigasi Otomatis Menggunakan Mikrokontroler Arduino UNO. Jurnal Teknologi Dan Sistem Tertanam, 1(1), 17-22.
Sofiana, R. L., Maulana, R., & Utaminingrum, F. (2020). Implementasi Sistem Pendeteksi Atrial Fibrillation Berbasis Arduino Uno Menggunakan Metode Support Vector Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
Suryana, Y., & Aziz, R. (2018). Sistem Pemonitor Detak Jantung Portable Menggunakan Tiga Sensor Elektroda. Jurnal Al-Azhar Indonesia Seri Sains Dan Teknologi, 4(1), 14-17.
Triawan, Y., & Sardi, J. (2020). Perancangan Sistem Otomatisasi Pada Aquascape Berbasis Mikrokontroller Arduino Nano. JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia, 1(2), 76-83.
Uswarman, R. (2017). Desain dan Implementasi Elektrokardiogram (EKG) Portable Menggunakan Arduino. Lampung Selatan: Teknik Elektro Institut Teknologi Sumatera, Januari.
Wahyudi, A. K., Kairupan, Y. J., & Masengi, Y. C. (2018). Alat Peraga Jantung Manusia Berbasis Augmented Reality dengan Menggunakan Teknik 3D Object Tracking. Cogito Smart Journal, 4(1), 46-59.
Yosephine, N. A. (2021). Penggunaan Artificial Neural Network pada Sinyal Elektrokardiogram untuk Mendeteksi Penyakit Jantung Aritmia Supraventrikular. INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), 13(1)
Yessieanto, I., Setiawidayat, S., & Effendy, D. U. (2018). Perancangan Alat Monitoring Sinyal Jantung Menggunakan Arduino. conference on inovation and aplication of science and technology (CIASTECH) (hal. 601-608). Malang: Universitas Widyagama Malang.
Zuhdi, M. M., Afroni, M. J., & Rahman, F. (2022). Sistem Monitoring Vital Sign Pada Tubuh Manusia Dengan Metode Deteksi Titik Ekstrim Untuk Mendeteksi Kelainan Ritme Jantung. SCIENCE ELECTRO, 15(1).
Arafat, A., & Wagino, W. (2019). SISTEM SMART HEALTHCARE MENGGUNAKAN AD8232 BERBASIS BERBASIS INTERNET OF THINGS. Technologia: Jurnal Ilmiah, 10(4), 228-231.
Bilal, M. (2021). Muhammad Bilal, Implementasi Sistem Pendeteksi Fibrilasi Atrium Berdasarkan Interval dan Gradien QRS Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan, Rizal Maulana, ST, MT, M. Sc. dan Eko Setiawan, ST, MT, Ph. D (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
Firdhausyah, H., Maulana, R., & Setiawan, E. (2021). Sistem Pendeteksi Atrial Fibrilasi Berdasarkan Fitur Mean, Median, Standar Deviasi, Min, dan Maks Interval RR menggunakan Metode K-NN. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(6), 2327-2333. Diambil dari https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9279
Kusuma, R. S., Pamungkasty, M., Akbaruddin, F. S., & Fadlilah, U. (2018). Prototipe alat monitoring kesehatan jantung berbasis IoT. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 18(2), 59-63.
Pandansari, D. (2018). HUBUNGAN ANTARA HIPERTENSI DAN HIPERTROFI VENTRIKEL KIRI TERHADAP KEJADIAN ATRIAL FIBRILASI PADA PASIEN ARITMIA JANTUNG DI RSUP FATMAWATI PERIODE JANUARI–SEPTEMBER 2017 (Doctoral dissertation, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta).
Samsugi, S., Mardiyansyah, Z., & Nurkholis, A. (2020). Sistem Pengontrol Irigasi Otomatis Menggunakan Mikrokontroler Arduino UNO. Jurnal Teknologi Dan Sistem Tertanam, 1(1), 17-22.
Sofiana, R. L., Maulana, R., & Utaminingrum, F. (2020). Implementasi Sistem Pendeteksi Atrial Fibrillation Berbasis Arduino Uno Menggunakan Metode Support Vector Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
Suryana, Y., & Aziz, R. (2018). Sistem Pemonitor Detak Jantung Portable Menggunakan Tiga Sensor Elektroda. Jurnal Al-Azhar Indonesia Seri Sains Dan Teknologi, 4(1), 14-17.
Triawan, Y., & Sardi, J. (2020). Perancangan Sistem Otomatisasi Pada Aquascape Berbasis Mikrokontroller Arduino Nano. JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia, 1(2), 76-83.
Uswarman, R. (2017). Desain dan Implementasi Elektrokardiogram (EKG) Portable Menggunakan Arduino. Lampung Selatan: Teknik Elektro Institut Teknologi Sumatera, Januari.
Wahyudi, A. K., Kairupan, Y. J., & Masengi, Y. C. (2018). Alat Peraga Jantung Manusia Berbasis Augmented Reality dengan Menggunakan Teknik 3D Object Tracking. Cogito Smart Journal, 4(1), 46-59.
Yosephine, N. A. (2021). Penggunaan Artificial Neural Network pada Sinyal Elektrokardiogram untuk Mendeteksi Penyakit Jantung Aritmia Supraventrikular. INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), 13(1)
Yessieanto, I., Setiawidayat, S., & Effendy, D. U. (2018). Perancangan Alat Monitoring Sinyal Jantung Menggunakan Arduino. conference on inovation and aplication of science and technology (CIASTECH) (hal. 601-608). Malang: Universitas Widyagama Malang.
Zuhdi, M. M., Afroni, M. J., & Rahman, F. (2022). Sistem Monitoring Vital Sign Pada Tubuh Manusia Dengan Metode Deteksi Titik Ekstrim Untuk Mendeteksi Kelainan Ritme Jantung. SCIENCE ELECTRO, 15(1).
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2023 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
