ALAT DETEKSI DINI SUDDEN CARDIAC DEATH MENGGUNAKAN RASPBERRY PI 3 MODEL B - Lalu Arya Taruna Jaya; Ponco Siwindarto; Zainul Abidin (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2019)
Sudden Cardiac Death (SCD) merupakan kejadian kematian secara tiba-tiba dan tidak terduga yang disebabkan oleh masalah pada jantung yang terjadi dalam waktu singkat pada manusia, baik yang memiliki riwayat penyakit jantung maupun tidak. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk deteksi dini adalah dengan metode Poincare Plot of RR Interval Differences (PORRID). Alat deteksi dini SCD sebelumnya telah dirancang dengan membuat rangkaian detektor R yang kemudian diintegrasikan dengan Arduino Mega 2560 untuk pengolahan sinyal jantung menjadi interval RR. Nilai interval kemudian diolah untuk mencari nilai deskriptor S13, S24, Sax, R24/13 dan R24/ax guna menentukan potensi SCD dengan bantuan perangkat lunak matlab. Mengacu pada penelitian sebelumnya, pada pengujian ini digunakan mikrokomputer Raspberry PI 3 untuk sebagai kontroler sekaligus menampilkan potensi SCD dalam bentuk General User Interface (GUI). Sampel pengujian berjumlah 8 sampel sinyal jantung normal dan 6 sampel sinyal jantung SCD. Sampel diambil dari www.physionet.org yang dibangkitkan dengan alat Rancang Bangun Pembangkit Sinyal Elektrokardiogram. Dalam pengujiannya, dari 14 sampel tersebut 12 sampel diantaranya mampu didiagnosis dengan benar sehingga tingkat kesalahaan pengujian adalah 14,29%. Adapun 10 sampel selanjutnya merupakan pengujian dengan menyadap sinyal jantung manusia secara langsung dan didapatkan nilai potensi SCD tertinggi adalah 36,82%. Kata Kunci: Potensi SCD, PORRID, GUI, Sinyal Elektrokardiogram ABSTRACT Sudden Cardiac Death (SCD) is a sudden and unexpected death event caused by heart problems that occur suddenly in humans, either who have a history of heart disease or not. One method that can be used for early detection is the Poincare Plot of RR Interval Differences (PORRID). SCD disease early detection devices have previously been designed by making a series of R detectors which are then integrated with Arduino Mega 2560 for processing heart signals into RR intervals. The interval values ​​are then processed to look for descriptors S13, S24, Sax, R24 / 13 and R24 / ax to determine the potential for SCD disease with the help of matlab software. Referring to previous research, in this test the Raspberry PI 3 microcomputer is used as a controller while displaying the potential of SCD in the form of General User Interface (GUI). The test sample consisted of 8 normal heart signal samples and 6 SCD heart signal samples. Samples were taken from www.physionet.org which were generated with the Electrocardiogram Signal Generator Design. In testing, of the 14 samples 12 of them were able to be diagnosed correctly so that the error rate of testing was 14.29%. The next 10 samples are tests by directly tapping human heart signals and the highest potential value of SCD is 36.82%. Keywords: Potential SCD, PORRID, GUI, Electrocardiogram Signal