Deteksi Gangguan Jantung Premature Ventricular Contractions Menggunakan Sinyal Elektrokardiogram Dengan Algoritma Backpropagation Dan Algoritma Firefly

Abstract

Abstrak
Perkembangan dunia medis saat ini selalu memiliki kaitan dengan teknologi, begitupun dengan
alat kedokteran yang telah berubah dari manual atau analog menjadi digital. Saat ini, dokter masih
menganalisa gangguan pada organ tubuh manusia dengan menggunakan alat kedokteran yang hanya
memberikan informasi kondisi tubuh. Alat kedokteran tersebut belum dapat menganalisa dan menentukan
gangguan apa yang terjadi pada tubuh manusia. Sehingga hal tersebut menarik untuk dilakukan penelitian.
Salah satu organ vital manusia adalah jantung. Pada saat ini aktivitas jantung dapat direkam
menggunakan alat Elektrokardiogram. Data Elektrokardiogram (EKG) tersebut dikomputerisasi untuk
mendeteksi gangguan Premature Ventricular Contractions (PVC). Untuk dapat mendeteksi gangguan
tersebut, data diolah menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan yang
digunakan pada penelitian ini adalah Multi Layer Perceptron (MLP). Untuk dapat mengoptimasi metode
Multi Layer Perceptron, digunakan algoritma Firefly dan algoritma Backpropagation. Pada percobaan ini
perbandingan antara penggunaan algoritma Firefly dan algoritma Backpropagation dilakukan untuk
mendapatkan algoritma terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma
Backpropagation memberikan hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Firefly dengan
rata-rata akurasi tertinggi sebesar 99.48%.

Kata kunci : elektrokardiogram, premature ventricular contractions, multi layer perceptron, firefly,
backpropagation

Abstract
The development of the medical world today always has a connection with technology, as well as medical
devices that have changed from manual or analog to digital. Nowadays, doctors still analyze disorders of
human organs by using medical devices that only provide information on the condition of the body. This
medical instrument has not been able to analyze and determine what disorders occur in the human body.
That fact is interesting to be used as research. One of human's vital organs is the heart. At this time, heart
activity can be recorded using an Electrocardiogram tool. The Electrocardiogram (ECG) is computerized
to detect Premature Ventricular Contractions (PVC) disorders. To be able to identify the interference, the
data is processed using the Artificial Neural Network method. The Artificial Neural Network architecture
used in this research is Multi-Layer Perceptron (MLP). To be able to optimize the Multi-Layer Perceptron
method, the Firefly algorithm and the Backpropagation algorithm are used. In this experiment, a
comparison between the use of the Firefly algorithm and the Backpropagation algorithm is made to get the
best algorithm. The results of this study indicate that the use of the Backpropagation algorithm provides
better accuracy compared to the Firefly algorithm with an average accuracy of 99.48%.

Keywords: elektrocardiogram, premature ventricular contractions, multi layer perceptron, firefly
algorithm, backpropagation