Analisis Sinyal Jantung Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (FCM) Clustering untuk Deteksi Aritmia - Nadlirah, Tasnim Ahya; Aripin, Aripin; Wulandari, Sari Ayu (Applied Industrial Engineering Journal, 2021)
Aritmia jantung adalah salah satu klasifikasi penyakit kardiovaskuler yang menjadi penyebab kematian terbanyak. Seseorang yang telah sembuh dari sakit jantung akan mudah untuk terserang kembali. Sehingga mereka harus mendapatkan alat pemantauan jantung seperti EKG (Elektrokardiogram). Sistem komputer dengan machine learning dapat digunakan untuk membantu membaca hasil rekaman EKG. Namun, kendala untuk mewujudkan identifikasi otomatis menggunakan Sistem komputer merupakan sebuah peranti elektronik yang menghasilkan sejumlah besar data digital melalui pemanfaatan EKG. Ini terjadi karena elektrokardiogram merekam aktivitas listrik jantung dalam satuan milivolt (mV) setiap beberapa detik. Salah satu algoritma yang dapat digunakan adalah Fuzzy C-Means clustering (FCM). Oleh karena itu, kami melakukan penelitian untuk mendeteksi aritmia menggunakan algoritma pengelompokan Fuzzy C-Means (FCM). Informasi yang kami gunakan dalam penelitian ini berasal dari sensor ECG 3-lead AD8232 untuk sampel yang normal dan dari database Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) untuk sampel yang terjangkit di kantong. Hasil pengujian FCM 3D menunjukkan akurasi rata-rata 65% dengan menggunakan 200 titik data per pengujian.