Klasifikasi Aritmia Menggunakan Fitur Sinyal Elektrokardiogram dan Heart Rate Variability dengan Algoritma XGBoost: Arrhythmia Classification Using Electrocardiogram Signal Features and Heart Rate Variability with the XGBoost Algorithm - Salsabi, Siti; Antika, Bella; Martiza, Zahara; Lam, Theo Helena Rikie; Prabowo, Agung (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2026)
Aritmia jantung merupakan gangguan kardiovaskular yang dapat menyebabkan stroke, gagal jantung, dan kematian mendadak akibat gangguan irama jantung apabila tidak terdeteksi sejak dini. Sinyal Elektrokardiogram (ECG) digunakan untuk mendeteksi aritmia, namun klasifikasi masih menjadi tantangan akibat kompleksitas pola gelombang, kemiripan antarkelas, dan ketidakseimbangan data. Penelitian sebelumnya umumnya memanfaatkan fitur morfologi ECG atau Heart Rate Variability (HRV) secara terpisah, sehingga belum merepresentasikan karakteristik sinyal secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan aritmia menggunakan kombinasi fitur ECG berbasis denyut jantung dan fitur HRV pada domain waktu dengan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data berasal dari MIT-BIH Arrhythmia Database yang berisi sinyal ECG satu kanal beserta anotasi denyut jantung. Tahap prapemrosesan meliputi exploratory data analysis, penanganan nilai hilang, zero padding, interpolasi linier, dan normalisasi menggunakan StandardScaler. Fitur HRV yang digunakan meliputi MeanRR, SDNN, RMSSD, dan pNN50. Model dievaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil menunjukkan akurasi sebesar 99,16%, yang menunjukkan kemampuan sangat baik dalam membedakan denyut jantung normal dan aritmia. Integrasi fitur HRV dan ECG meningkatkan representasi data serta performa klasifikasi, meskipun ketidakseimbangan kelas masih menjadi tantangan pada beberapa kategori.