Sistem Pendeteksi Atrial Fibrilasi Berdasarkan Fitur Mean, Median, Standar Deviasi, Min, Dan Maks Interval RR Menggunakan Metode K-NN

Di Indonesia, 91% kematian mendadak dari dikarenakan oleh Aritmia. Jenis Aritmia yang paling sering terjadi adalah jenis Atrial Fibrilasi. Atrial Fibrilasi merupakan kondisi tidak beraturannya denyut jantung karena kelainan aktivitas listrik jantung akibatnya darah terkumpul di atrium dan tidak benar-benar dipompa ke ventrikel mengakibatkan gangguan fungsi katup jantung atau gagal jantung. Sedangkan pada saat ini pemeriksaan penyakit Atrial Fibrilasi bisa dilakukan dirumah sakit dengan biaya cukup mahal. Maka dari itu dibutuhkan penelitian jenis Atrial Fibrilasi yang tidak melukai tubuh dan agar dapat pendeteksian secara dini. Pada penelitian ini digunakan sistem yang terdiri atas beberapa komponen yaitu Arduino Nano sebagai board mikrokontroler, sensor AD8232 sebagai penghasil sinyal ECG dari elektroda yang terpasang dan LCD untuk menampilkan hasil output berupa ‘’Normal” atau “Atrial Fibrilasi”. Sistem ini mengunakan fitur Mean, Median, Standar Deviasi, Min dan Maks dari 8 Interval RR yang selanjutnya diklasifikasikan menggunakan K-Nearest Neighbor karena metode ini tidak membutuhkan waktu untuk proses training. Pengujian sensor dilakukan sebanyak 20 kali untuk menghitung nilai BPM dan didapatkan tingkat akurasi sensor yaitu sebesar 96,83%. Pada pengujian sistem dalam melakukan klasifikasi, digunakan 40 data latih. Pengujian tersebut dilakukan sebanyak 20 kali sehingga dihasilkan tingkat akurasi untuk nilai k = 3, 5, 7 secara berturut-turut yaitu 95%, 90%, 85% dengan rata-rata waktu komputasi sebesar 16,44 ms