Deteksi Aritmia pada Lansia Menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Data Elektrokardiogram - Armando Sudana, Silva; Siahaan, Wilbram Wardana; H. Tarigan, Terkelin Cornelius; Pulangan, Zolla Fauzan; Prabowo, Agung (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2026)
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.