Sistem Pendeteksi Central Sleep Apnea Menggunakan Metode Neural Network dengan Fitur RR Interval dan Durasi QRS - Dittha Ratanasari; Edita Rosana Widasari; Rizal Maulana (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Penyakit Central Sleep Apnea (CSA) adalah gangguan tidur akibat otak gagal memberi tahu otot-otot untuk bernapas sehingga terjadi periode henti napas ketika tidur. Kondisi ini menganggu jumlah, kualitas atau durasi tidur seseorang dan memicu sumber masalah kelelahan di siang hari, masalah jantung, tekanan darah tinggi dsb. Standar diagnosis pemeriksaan kondisi CSA adalah polisomnografi yang terkenal terbatas. Sebab tingginya prevalensi Sleep Apnea dan kurangnya ketersediaan diagnosis pemeriksaan, juga dibutuhkan biaya yang relatif tinggi. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem portable dalam membantu mendeteksi penyakit CSA. Sinyal ECG jantung dimanfaatkan karena irama jantung berdetak secara berbeda saat periode henti napas tiba-tiba waktu tidur, yang telah dinilai membantu proses diagnosis. Sistem dirancang dengan mikrokontroller Arduino Uno, sensor AD8232 dan modul Bluetooth HC-05. Sensor sebagai pendeteksi aktifitas listrik jantung, dengan 3 buah elektroda menempel pada dada untuk merekam lalu diekstraksi fitur RR interval dan durasi QRS. Kedua fitur pada 18 set data uji diklasifikasi dengan metode Neural network, keluarannya berupa kelas Normal atau Apnea ditampilkan pada smartphone dengan konektivitas Bluetooth. Pengujian kinerja sistem untuk deteksi sensor memperoleh nilai 96.18%, dan presentase akurasi klasifikasi Neural Network menghasilkan 83.3% dengan waktu komputasi 46.44 ms.