Prediksi Detak Jantung Berbasis LSTM pada Raspberry Pi untuk Pemantauan Kesehatan Portabel - Ahmad Foresta Azhar Zen; Eko Sakti Pramukantoro; Kasyful Amron; Viera Wardhani; Putri Annisa Kamila (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Penyakit kardiovaskular atau cardiovascular disease (CVD) menduduki peringkat teratas penyebab kematian di dunia. Diperkirakan sekitar 17,9 juta jiwa meninggal akibat CVD pada tahun 2019, yang menyumbang sebanyak 32% dari seluruh kematian global. Penting untuk mendeteksi kelainan pada jantung sedini mungkin untuk mencegah kematian karena CVD. Peningkatan kesadaran tentang pentingnya pemantauan kesehatan diri sendiri telah mendorong perkembangan teknologi pemantauan kesehatan portabel. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan model prediksi detak jantung berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) dengan menggunakan fitur RR-Interval dan mengimplementasikan pada perangkat Raspberry Pi. Model berbasis LSTM merupakan salah satu jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang mampu menangani data berurutan dengan baik, sehingga sangat cocok untuk pemantauan dan prediksi detak jantung yang bersifat sekuensial. Raspberry Pi dikenal karena ukurannya yang kecil, harga yang terjangkau, kinerja yang andal, dan efisiensi komputasi yang baik. Raspberry Pi juga memungkinkan integrasi yang mudah dengan berbagai sensor, menjadikannya solusi yang cocok untuk pemantauan kesehatan yang portabel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model klasifikasi yang diusulkan memiliki kinerja yang baik dengan tingkat akurasi mencapai 96,66%. Implementasi inferensi pada Raspberry Pi juga menunjukkan performa yang baik, dengan waktu 4,82 detik untuk melakukan inferensi data sepanjang 100 detik, serta penggunaan memori sebesar 134,8MB.