Implementasi Deep Learning untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Data EKG
Perkembangan Deep Learning telah membawa inovasi besar dalam dunia kesehatan, khususnya pada proses analisis data medis dan deteksi penyakit. Salah satu implementasi teknologi tersebut adalah pengembangan model deep learning untuk mengklasifikasikan jenis penyakit jantung berdasarkan data elektrokardiogram (EKG) pasien.
Project ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi penyakit jantung menggunakan pendekatan deep learning berbasis metode Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), serta model hybrid CNN-LSTM. Sistem dikembangkan untuk membantu proses identifikasi pola gangguan jantung secara otomatis melalui analisis sinyal EKG pasien.
Data EKG yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sinyal aktivitas listrik jantung yang memiliki karakteristik kompleks dan bersifat time-series. Oleh karena itu, metode CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur penting dari sinyal EKG, sedangkan LSTM dimanfaatkan untuk memahami pola temporal dan hubungan antar-sekuens data. Kombinasi kedua metode dalam model hybrid CNN-LSTM diharapkan mampu meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit jantung dibandingkan penggunaan metode tunggal.
Proses pengembangan sistem dimulai dari tahap preprocessing data, normalisasi sinyal EKG, ekstraksi fitur, hingga pelatihan model menggunakan dataset pasien. Setelah proses training selesai, model diuji untuk mengukur performa berdasarkan parameter seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score dalam mengklasifikasikan berbagai jenis penyakit jantung.
Pengembangan project ini memberikan kontribusi penting dalam bidang Informatika Kesehatan, khususnya dalam penerapan kecerdasan buatan untuk membantu tenaga medis melakukan deteksi dini penyakit jantung secara lebih cepat dan akurat. Sistem ini juga berpotensi menjadi pendukung keputusan klinis dalam proses diagnosis pasien.
Ke depan, model deep learning ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan dataset yang lebih besar, integrasi sistem monitoring real-time, serta penerapan Artificial Intelligence berbasis cloud untuk mendukung layanan kesehatan digital yang lebih modern dan efisien.
