<![CDATA[Jantung merupakan organ vital manusia yangmemiliki fungsi untuk memompa darah ke seluruh tubuh. Salahsatu penyakit umum pada jantung yang terjadi pada manusiayaitu Aritmia. Aritmia jantung atau biasa dikenal dengan iramajantung abnormal adalah penyakit kelainan pola iramajantung. Aritmia menyebabkan jantung tidak mampu bekerjasecara maksimal sehingga bisa menyebabkan sakit dan nyeripada dada dikarenakan irama yang tidak menentu. Padapenelitian sebelumnya, deteksi Aritmia telah berhasil dilakukandengan menggunakan metode klasifikasi ANN. Namundemikian, proses training data dengan metode ANNmembutuhkan waktu yang lama. Untuk mengatasi hal tersebut,DNN dikenalkan sebagai salah satu metode klasifikasi yangmenawarkan akurasi yang tinggi dengan waktu proses trainingyang lebih singkat. Pada penelitian ini dirancang suatu sistemdeteksi Aritmia dengan menggunakan pengembanganalgoritma Deep Neural Network (DNN) yang mendukungpeningkatan akurasi klasifikasi Aritmia denganmengklasifikasikan sinyal EKG. Pada penelitian inimenggunakan dataset dari DataHub.io dengan jumlah 444 data.Pada Tugas Akhir ini, dataset yang didapat dari DataHub.iodibagi kedalam dua kelas yaitu Aritmia dan Tidak Aritmia.Kemudian akan dilakukan beberapa skenario pengujian gunamencari hyperparameter terbaik. Validasi akurasi terbaik yangdidapat sebesar 71,91% dan validasi loss sebesar 0.6647.Kata kunci—Aritmia, Deep Neural Network (DNN),Elektrokardiogram (EKG)]]>
Copyrights © 2023
