Deteksi Aritmia Jantung Berbasis Integrasi Sinyal ECG dan PPG dengan Pendekatan Machine Learning

Aug 5, 2026

Penelitian ini membahas deteksi aritmia jantung melalui integrasi sinyal Electrocardiography (ECG) dan Photoplethysmography (PPG) untuk meningkatkan akurasi klasifikasi gangguan irama. Aritmia dipandang berbahaya karena dapat menimbulkan komplikasi serius seperti stroke, gagal jantung, hingga kematian mendadak, sehingga diperlukan pemantauan yang praktis dan mendukung deteksi dini. Kemajuan wearable dan IoT memberi peluang penggunaan PPG, sementara studi terdahulu menunjukkan keunggulan pendekatan multimodal serta penerapan algoritma machine learning untuk mengenali Atrial Fibrillation dan jenis aritmia lainnya.

BahasaIndonesian

KategoriPenelitian & Laporan

FormatPDF

Halaman8

Waktu Membaca12 mnt

AksesGratis untuk diunduh

Daftar Isi

Pendahuluan

Latar Belakang Penelitian

Permasalahan dan urgensi pemantauan aritmia

ECG konvensional dan keterbatasannya

Peran PPG pada wearable dan IoT

Integrasi sinyal ECG-PPG untuk deteksi aritmia

Pendekatan machine learning untuk klasifikasi aritmia

BAB I PENDAHULUAN Bab ini memuat latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan, manfaat, serta struktur organisasi skripsi yang menjelaskan alur penyajian isi setiap bab secara sistematis. 1.1 Latar Belakang Penelitian Sistem kardiovaskular memainkan peran kritis dalam distribusi darah keseluruh jaringan tubuh, yang dilakukan melalui kontraksi jantung yang teratur danterkoordinasi. Proses ini dimulai dari nodus sinoatrial (SA), yang berfungsi sebagai pacemaker alami, lalu menyebar ke nodus atrioventrikular (AV), berkas His, danakhirnya ke serabut Purkinje. Aktivitas listrik yang dihasilkan oleh sistem konduksi jantung memungkinkan terjadinya irama jantung normal, yang esensial untukefisiensi pemompaan darah [1] . Disrupsi dalam sistem konduksi ini dapat menyebabkan aritmia, yang didefinisikan sebagai gangguan irama jantung, baik dalam bentuk takiaritmia yang ditandai dengan denyut jantung yang cepat, bradiaritmia dengan denyut yang lambat, atau irama yang tidak teratur [2], [3] . Aritmia merupakan kondisi yang tidak dapat dianggap sepele, karena dapat menghasilkan gejala ringan seperti palpitasi hingga komplikasi berat yang mengancam jiwa, termasuk stroke, gagal jantung, bahkan kematian mendadak. Salah satu bentuk aritmia yang paling umum adalah Atrial Fibrillation (AF), yang menurut data dari World Health Organization (WHO), telah memengaruhi jutaan individu secara global. AF menjadi faktor risiko utama stroke iskemik dan turut berkontribusi pada perkembangan gagal jantung. WHO juga mencatat bahwapenyakit kardiovaskular secara keseluruhan menjadi penyebab lebih dari 17,9 jutakematian setiap tahun, dengan aritmia sebagai salah satu penyumbang signifikandalam kelompok penyakit jantung struktural [4] . Diperkirakan bahwa pada tahun 2050, prevalensi atrial fibrillation (AF) akanterus meningkat secara signifikan di berbagai belahan dunia, dengan estimasi mencapai 6 hingga 16 juta kasus di Amerika Serikat, 14 juta kasus di Eropa, dansekitar 72 juta kasus di Asia. Di Indonesia sendiri, angka penderita AF diperkirakan akan mencapai sekitar 3 juta orang. Selain AF, jenis aritmia lain seperti ventricular tachycardia juga menjadi perhatian serius karena memiliki tingkat mortalitas yang tinggi dan sering kali berujung pada komplikasi fatal. Meskipun demikian, informasi epidemiologis yang mendetail terkait prevalensi aritmia di tingkat komunitas di Indonesia masih tergolong terbatas. Namun, data dari Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) yang dikeluarkan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia menunjukkan adanya tren peningkatan kasus penyakit jantung secaraumum. Lebih lanjut, laporan dari institusi pelayanan tersier seperti Pusat Jantung Nasional Harapan Kita mengonfirmasi bahwa aritmia merupakan salah satu penyebab utama kunjungan rawat jalan dan tindakan intervensi elektrofisiologi. Fakta ini menegaskan urgensi untuk mengembangkan sistem pemantauan jantung yang bersifat portabel, praktis, dan dapat digunakan di luar lingkungan rumah sakit. Sistem semacam ini diharapkan mampu meningkatkan deteksi dini dan manajemenaritmia secara lebih luas di populasi umum, terutama di negara berkembang dengan keterbatasan akses layanan kardiologi [5] . Electrocardiography (ECG) telah lama menjadi metode utama dalam diagnosis aritmia, karena kemampuannya dalam merekam aktivitas listrik jantung secara real-time dan memberikan gambaran langsung tentang kondisi ritme jantung. Meski demikian, ECG konvensional memiliki keterbatasan dari sisifleksibilitas penggunaan karena memerlukan pemasangan elektroda langsung padatubuhpasien dan pengoperasian oleh tenaga medis yang terlatih. Hal ini menjadikan ECG kurang ideal untuk pemantauan berkelanjutan di luar lingkungan klinis. Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan teknologi wearable dan Internet of Things (IoT) telah membuka peluang baru dalam pemantauan ritme jantung. Salah satu alternatif yang berkembang pesat adalah penggunaan Photoplethysmography (PPG), yaitu metode non-invasif

Pertanyaan Umum

Mengapa aritmia perlu dideteksi secara dini?

Aritmia tidak boleh dianggap sepele karena dapat menimbulkan gejala ringan hingga komplikasi berat seperti stroke, gagal jantung, bahkan kematian mendadak.

Apa keterbatasan utama ECG konvensional untuk pemantauan berkelanjutan?

ECG konvensional memerlukan pemasangan elektroda langsung pada tubuh dan pengoperasian oleh tenaga medis terlatih, sehingga kurang fleksibel untuk pemantauan di luar klinis.

Bagaimana kontribusi integrasi sinyal ECG dan PPG dalam deteksi aritmia?

Integrasi multimodal memadukan informasi dari kedua sinyal untuk meningkatkan kinerja deteksi dibandingkan penggunaan sinyal tunggal, termasuk untuk Atrial Fibrillation.

Aug 5, 2026

Unggah oleh Clementine