Pembuatan Aplikasi Klasifikasi Penyakit Jantung Berbasis Android Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Pada Data EKG

Penyakit jantung merupakan salah satu penyakit penyumbang tingkat kematian tertinggi di Indonesia. Menurut Departemen Kesehatan dan Pelayanan Manusia Amerika Serikat, penyakit jantung berada di peringkat dua penyebab kematian terbesar masyarakat Indonesia. Hal ini diperparah dengan tingginya anggaran untuk pengobatan penyakit jantung oleh BPJS sebesar 10,2 trilliun rupiah. Jumlah ini mencakup sebesar 10% dari jumlah total jaminan yang disediakan BPJS. Selain itu, masalah lain muncul saat pasien mengalami penyakit yang memiliki potensi mengancam nyawa. Dalam kasus pengobatan penyakit jantung, pasien diwajibkan datang ke fasilitas kesehatan tingkat utama terlebih dahulu sebelum dirujuk ke tempat lain yang mampu dalam mengobati penyakit pasien. Akan tetapi, hal ini akan memperlambat respons penyelamatan pasien. Masalah ini tentu tidak terlalu besar jika berada di lokasi perkotaan. Meskipun demikian, pasien di daerah perdesaan akan mengalami tantangan yang lebih besar untuk mengobati penyakitnya karena harus dirujuk ke daerah perkotaan. Melihat tingginya tingkat kematian terhadap penyakit jantung dan besarnya tingginya anggaran pemerintah untuk mengobati penyakit jantung, diperlukan sistem diagnosis penyakit jantung dengan menggunakan data EKG. Beberapa fitur yang bisa diekstraksi dari data EKG meliputi karakteristik gelombang Q, R, dan S serta beberapa variabel lain untuk mengklasifikasi jenis penyakit jantung yang diderita oleh pasien. Pengerjaan tugas akhir ini akan dimulai dengan melakukan studi literatur terhadap studi kasus yang dipakai. Selanjutnya, pengumpulan dan praproses data akan dilakukan supaya data bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi secara optimal. Hasil praproses data kemudian digunakan untuk melatih model sehingga bisa diklasifikasi. Setelah melakukan klasifikasi, hasil prediksi model akan dianalisa untuk mengukur tingkat akurasi, presisi, dan recall model. Hasil analisis membantu dalam melakukan penarikan kesimpulan,yang menjelaskan mengenai garis besar hasil tugas akhir ini. Hasil tersebut kemudian dibentuk user interface sehingga bisa digunakan dalam lapangan. Kegiatan tugas akhir akan ditutup dengan pembuatan tugas akhir ini. ====================================================================================================== Heart disease is one of the leading causes of death in Indonesia. According to the United States Department of Health and Human Services, it contributes as the second-highest leading contributor of death in the country. Consequently, the Health Social Security Agency of Indonesia (BPJS) must allocate around 10.2 trillion rupiahs to ensure the coverage cost for each individual in the country. This roughly equates to 10% of the total grant provided by the government to the organization. Additionally, the procedure of the national healthcare system could potentially cause problems during the handling of any life-threatening situations. For example, patients with cardiovascular disease are required to visit the primary level healthcare facility first before they are eligible to visit a higher level healthcare facility. Thus, it slows down the response time to help the patients. While this might not be a problem for urban areas, it could pose a significant impact for rural areas since most of the higher-level healthcare facilities are located in urban areas. The high mortality rate caused by heart disease and the tremendous budget allocation to cover each individual by the government prompts the creation of a heart disease diagnosis system. Numerous features can be extracted including the characteristics of Q, R, and S waves alongside other variables to classify the type of heart disease suffered by the patient. The process of working on this final project starts by conducting a literature study on the study case. Furthermore, the required data will be collected and processed for classification. The results of the classification help in identifying the accuracy, precision, and recall of the model. Once the analysis is complete, it provides insight regarding the conclusion of the final project. The final project is implemented via a user interface that can be used in the field. Finally, the last step of the process ends the writing of this book