Deteksi Aritmia pada Lansia Menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Data Elektrokardiogram
DOI:
https://doi.org/10.52436/1.jpti.1156Kata Kunci:
Aritmia Lansia, EKG, Identifikasi Aritmia, Klasifikasi Multikelas, Machine Learning, Naive BayesAbstrak
Aritmia adalah gangguan irama jantung yang sering terjadi pada lansia dan dapat meningkatkan risiko kejadian kardiovaskular. Deteksi manual aritmia menggunakan Elektrokardiogram (EKG) memiliki keterbatasan dalam efisiensi dan akurasi, terutama di fasilitas kesehatan dengan sumber daya terbatas. Untuk mengatasi ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem identifikasi aritmia otomatis. Sistem ini menggunakan algoritma Naive Bayes berdasarkan data EKG dari 102 subjek lansia. Data diproses melalui beberapa tahap pra-pemrosesan, seperti imputasi rata-rata, feature scaling, dan pembagian data latih-uji dengan rasio 70:30. Model yang dihasilkan menunjukkan performa yang menjanjikan, berhasil mencapai akurasi sebesar 96% dengan F1-score rata-rata 0.97. Meskipun performa model sangat baik pada kelas mayoritas seperti “Normal” dan “Sangat Berpotensi Aritmia”, recall pada kelas minoritas (“Abnormal”) masih rendah karena ketidakseimbangan data. Namun, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis machine learning dapat menjadi solusi alternatif yang efektif untuk mendukung diagnosis awal aritmia secara cepat dan objektif, terutama dalam konteks layanan kesehatan primer yang membutuhkan efisiensi tinggi.
Unduhan
Referensi
A. S. A. Y. Gede Agus Andika, “Tatalaksana aritmia: Fibrilasi atrial,” Medical Profession Journal of Lampung, vol. 11, no. 3, pp. 247–252, 2021, doi: https://doi.org/10.53089/medula.v11i3.309.
A. Hanifa, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Aritmia Menggunakan Certainty Factor,” vol. 2, no. 1, pp. 41–48, 2021, doi: https://doi.org/10.58794/santi.v2i1.63.
F. Akbar, D. Darmiati, F. Arfan, and A. A. Z. Putri, “Pelatihan dan Pendampingan Kader Posyandu Lansia di Kecamatan Wonomulyo,” Jurnal Abdidas, vol. 2, no. 2, pp. 392–397, Apr. 2021, doi: 10.31004/abdidas.v2i2.282.
R. Ariyanti, I. A. Preharsini, and B. W. Sipolio, “Edukasi Kesehatan Dalam Upaya Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Hipertensi Pada Lansia,” To Maega?: Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 3, no. 2, pp. 74–82, Jul. 2020, doi: 10.35914/tomaega.v3i2.369.
S. Wardani, D. Darliana, M. Program Studi Ilmu Keperawatan, F. Keperawatan Universitas Syiah Kuala, and B. Kelimuwan Keperawatan Medical Bedah Fakultas Keperawatan, “KOMPETENSI MAHASISWA KEPERAWATAN DALAM MENGINTERPRETASI EKG MELALUI PEMBELAJARAN DARING PADA MASA PANDEMI Competence of Nursing Students in Interpreting the ECG Through Online Learning During the Pandemic,” Idea Nursing Journal, vol. XIII, no. 3, pp. 51–56, 2022.
R. M. Nugroho and T. Herawati, “PEREKAMAN CEPAT ELEKTROKARDIOGRAM ESOPHAGEAL ATRIAL STIMULATION INTEGRATED (EKG EASI) NIRKABEL: A LITERATURE REVIEW,” 2023. doi: https://doi.org/10.70332/jkp.v1i2.7.
M. Nurkholifah and F. Kurnia Oktorina, “Analisa Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 4, no. 1, pp. 26–36, Jan. 2023, doi: https://doi.org/10.47650/jsce.v4i1.671.
achmad ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” vol. IV, no. 1, pp. 15–21, Sep. 2020, doi: https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
Y. Julia Nurriski and Alamsyah, “Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Optimasi Deep Convolutional Neural Network (Deep CNN) untuk Deteksi Aritmia Melalui Sinyal EKG Menggunakan Arsitektur Conv1D,” vol. 46, no. 1, pp. 10–20, Apr. 2023, doi: https://doi.org/10.15294/ijmns.v46i1.46176.
Deo Haganta Depari, Yuni Widiastiwi, and Mayanda Mega Santoni, “Perbandingan Model Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Klasifikasi Penyakit Jantung,” vol. 18, no. 3, pp. 239–248, Dec. 2022, doi: https://doi.org/10.52958/iftk.v18i3.4694.
R. Ayu, S. Maharani, S. Informasi, and S. Royal Kisaran, “PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG,” Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi) Februari, vol. 6, no. 1, pp. 8–13, 2023, doi: https://doi.org/10.54314/teknisi.v3i1.1252.
M. Ranjasmara, A. Khairan, F. Tempola, and Rosihan, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Resiko Penyakit Jantung,” vol. 4, no. 2, pp. 66–70, Oct. 2020, doi: https://doi.org/10.33857/patj.v4i2.351.
B. Hirwono, A. Hermawan, and D. Avianto, “Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Klasifikasi Penderita Penyakit Jantung,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 7, no. 3, pp. 450–457, 2023, doi: https://doi.org/10.35870/jtik.v7i3.910.
D. C. P. Buani, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritma Genetika Untuk Prediksi Gagal Jantung,” Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 9, no. 2, pp. 43–48, 2021, doi: https://doi.org/10.31294/evolusi.v9i2.11141.
American Heart Association, “About Arrhythmia,” website. Accessed: May 27, 2025. [Online]. Available: https://www.heart.org/en/health-topics/arrhythmia/about-arrhythmia
