Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science
Justaman Arifin Karo Karo
Politeknik Teknologi Kimia Industri
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Optimasi Klasifikasi Pola Detak Jantung Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) dan Algoritma XGBoost Ichwanul Muslim Karo Karo; Justaman Arifin Karo Karo; Manan Ginting; Darni Paranita; Ratna Kristina Tarigan; Maulidna Maulidna
Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science (ITSECS) Vol. 4 No. 4 (2026): Volume 4 Number 4 October 2026 (Issue in Progress)
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/itsecs.v4i4.372

Abstract

Pemantauan detak jantung merupakan salah satu pendekatan penting dalam mendukung deteksi dini gangguan kardiovaskular. Perkembangan Internet of Things (IoT) memungkinkan proses akuisisi data fisiologis dilakukan secara real-time melalui perangkat wearable, namun pemanfaatan data tersebut masih menghadapi tantangan dalam menghasilkan model klasifikasi yang akurat. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan proses klasifikasi pola detak jantung normal dan abnormal menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yang dipadukan dengan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai metode hyperparameter tuning. Dataset penelitian diperoleh dari hasil pengukuran detak jantung mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan menggunakan sensor MAX30102 yang terintegrasi pada perangkat IoT berbasis ESP32-C3 Mini. Tahapan penelitian meliputi akuisisi data, preprocessing, ekstraksi fitur statistik, pembangunan model baseline XGBoost, optimasi threshold klasifikasi menggunakan PSO, serta evaluasi performa model berdasarkan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi PSO mampu meningkatkan performa model dari akurasi 90% (baseline) menjadi 100%, dengan threshold optimal pada rentang 68,44–97,82 BPM yang memberikan proses inferensi sederhana dan cepat. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi PSO dengan XGBoost efektif dan efisien untuk diterapkan pada sistem klasifikasi detak jantung berbasis IoT secara real-time
Co-Authors Darni Paranita Ichwanul Muslim Karo Karo Manan Ginting Maulidna, Maulidna Ratna Kristina Tarigan