<![CDATA[Aritmia merupakan gangguan irama jantung yang disebabkan oleh perubahan electrical pada jantung. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memonitoring jantung untuk menditeksi aritmia adalah Heart Rate Variability (HRV) analisis. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Heart Rate Variability (HRV) sebagai fitur ekstraksi yang akan diolah mengunakan metode backpropagation. Pengolahan tersebut bertujuan untuk mengklasifikasian data aritmia dan normal sinus rhythm menjadi dua yaitu termasuk aritmia atau tidak aritmia. Data aritmia dan normal sinus rhythm di dapatkan dari website MIT-BIH database. Hasil dari penelitian ini dapat disimpulakan bahwa klasifikiasi aritmia dapat dilakukan menggunakan backpropagation dengan mengikuti proses secara berurutan mulai dari mengambil data elektrokardiogram (EKG) dan dilanjutkan dengan proses baseline wonder removal, R-peak ditection, R-R interval, Heart Rate Variability (HRV), training data, testing data, dan perhitungan hasil klasifikasi. Hasil ujicoba menunjukan bawah metode Backpropagation dapat di terapkan dalam melakukan klasifikasi aritmia. Jumlah hidden layer yang baik yaitu maksimal berjumlah 3 hidden layer dan masing-masing hidden layer memilik 3 neuron dengan akurasi dari 1 hidden layer sampai 3 hidden layer adalah 97.77%.]]>
Copyrights © 2020
