Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
Javascript must be enabled to continue!
Pengembangan Sistem Deteksi Dini Gagal Jantung Berbasis Naïve Bayes
View through CrossRef
Gagal jantung, khususnya Heart Failure with Reduced Ejection Fraction (HFrEF), merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia. Deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi lanjutan, namun sering kali bergantung pada pemeriksaan medis lanjutan yang tidak selalu mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem prediksi dini penyakit gagal jantung secara praktis dengan menggunakan lima parameter utama, yaitu usia, jenis kelamin, tekanan darah, detak jantung maksimal, dan kemiringan segmen ST. Sistem dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor AD8232 untuk deteksi sinyal EKG, sensor MPX5050GP untuk tekanan darah, dan sensor MAX30102 untuk detak jantung. Data hasil pengukuran diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes untuk memprediksi risiko gagal jantung secara otomatis. Perangkat ini dirancang agar mudah digunakan, cukup dengan meletakkan jari di atas sensor, memasang manset, dan menempelkan elektroda. Hasil pengujian terhadap 30 pasien menunjukkan akurasi prediksi sebesar 96,6%, dengan rata-rata tingkat eror pengukuran sebesar 2,34% untuk tekanan darah dan 2,63% untuk detak jantung.
Lembaga Publikasi Ilmiah dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Purwokerto
Title: Pengembangan Sistem Deteksi Dini Gagal Jantung Berbasis Naïve Bayes
Description:
Gagal jantung, khususnya Heart Failure with Reduced Ejection Fraction (HFrEF), merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia.
Deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi lanjutan, namun sering kali bergantung pada pemeriksaan medis lanjutan yang tidak selalu mudah diakses.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem prediksi dini penyakit gagal jantung secara praktis dengan menggunakan lima parameter utama, yaitu usia, jenis kelamin, tekanan darah, detak jantung maksimal, dan kemiringan segmen ST.
Sistem dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor AD8232 untuk deteksi sinyal EKG, sensor MPX5050GP untuk tekanan darah, dan sensor MAX30102 untuk detak jantung.
Data hasil pengukuran diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes untuk memprediksi risiko gagal jantung secara otomatis.
Perangkat ini dirancang agar mudah digunakan, cukup dengan meletakkan jari di atas sensor, memasang manset, dan menempelkan elektroda.
Hasil pengujian terhadap 30 pasien menunjukkan akurasi prediksi sebesar 96,6%, dengan rata-rata tingkat eror pengukuran sebesar 2,34% untuk tekanan darah dan 2,63% untuk detak jantung.
Related Results
PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
The heart is one of the human organs that has an important function to circulate blood throughout the body. In caring for the human heart, one must know how to take care of the hea...
PENGUATAN PERAN KADER KESEHATAN DALAM DETEKSI DINI RESIKO PENYAKIT JANTUNG
PENGUATAN PERAN KADER KESEHATAN DALAM DETEKSI DINI RESIKO PENYAKIT JANTUNG
Latar Belakang: Penyakit jantung merupakan istilah umum dari semua penyakit yang menyerang jantung sebagai sistem kardiovaskuler, seperti Angina Pectoris (Nyeri dada), Acut Miocar...
ANEMIA PADA GAGAL JANTUNG
ANEMIA PADA GAGAL JANTUNG
Abstract: Anemia, a frequently occuring comorbid in patients with heart failure, is increasingly recognized as an independent predictor of morbidity and mortality. The etiology of ...
Upaya Pencegahan Penyakit Jantung pada Wanita Usia Subur dengan Senam Jantung Sehat
Upaya Pencegahan Penyakit Jantung pada Wanita Usia Subur dengan Senam Jantung Sehat
Mempunyai jantung sehat merupakan impian semua orang, karena dengan jantung sehat akan terhidar dari penyakit jantung dan penyakit berbahaya lainnya. Senam jantung merupakan olahra...
Implementasi Analisa Penyakit Jantung Menggunakan Naïve Bayes
Implementasi Analisa Penyakit Jantung Menggunakan Naïve Bayes
Penyakit jantung adalah suatu penyebab utama kematian di dunia. Deteksi dini dapat membantu mengurangi angka mortalitas yang tinggi akibat penyakit ini. Dalam penelitian ini, algor...
Perfomance analysis of Naive Bayes method with data weighting
Perfomance analysis of Naive Bayes method with data weighting
Classification using naive bayes algorithm for air quality dataset has an accuracy rate of 39.97%. This result is considered not good and by using all existing data attributes. By ...
PENINGKATAN KAPASITAS KELUARGA DALAM PERAWATAN AKTIFITAS SEHARI-HARI PASIEN GAGAL JANTUNG
PENINGKATAN KAPASITAS KELUARGA DALAM PERAWATAN AKTIFITAS SEHARI-HARI PASIEN GAGAL JANTUNG
Gagal jantung di Indonesia menjadi masalah yang menyebabkan banyaknya angka kesakitan maupun kematian. Pasien dengan gagal jantung umumnya mengalami penurunan kapasitas fungsional ...
Konsep Aksis Jantung dan Saluran Cerna: Hubungan Gangguan Keseimbangan Mikrobiota Saluran Cerna dan Gagal Jantung
Konsep Aksis Jantung dan Saluran Cerna: Hubungan Gangguan Keseimbangan Mikrobiota Saluran Cerna dan Gagal Jantung
Diperkirakan sekitar 64,3 juta pasien di dunia mengalami penyakit gagal jantung. Di negara berkembang, diperkirakan prevalensi orang yang diketahui menderita gagal jantung sebesar ...