## Analisa Denyut Jantung Menggunakan Aplikasi Mobile Self Integrated BioInformatics System
Rani Purbaningtyas Program Studi Teknik Informatika Universitas Bhayangkara Surabaya Surabaya, Indonesia
raniubhara@gmail.com
Abstract—  Heart  disease  is  still  ranked  first  in  the  WHO most  dangerous  and  deadly  disease  in  the  world.  The individual's  reluctance  to  check  his  heart  condition  routinely also  influence  this  condition.  So  we  need  an  application  that can  help  overcome  this.  SIBioS  application  is  a  mobile-based application  that  functions  to  analyze  heart  rate.  SIBioS  is useful  to  help  with  the  initial  diagnosis  of  the  presence  or absence of cardiovascular disorders in individuals. The method applied  for  data  analysis  in  SIBioS  applications  is  case-based reasoning. Each heart rate data obtained calculated the degree of  closeness  of  the  distance  to  the  heart  rate  contained  in  the knowledge base owned. If the Resting Heart Rate (RHR) value is  in  the  range  of  60-100  (under  certain  conditions),  then  it  is said  to  be  healthy.  The  user  indicates  bradycardia cardiovascular  disorders  if  RHR  value  less  than  60. Conversely,  if  over  100  indicated  tachycardia  cardiovascular disorders.  Analysis  of  the  Target  Heart  Rate  (THR)  value obtained  is  a  reference  for  physical  activity  recommendations for  users.  The  test  results  show  that  SIBioS  can  provide information  about  the  status  of  the  heart  condition  tester following  the  real  condition  of  the  tester  at  the  time  of measurement. Besides, other factors also influenced the results of  heart  rate  data  analysis.  There  are  tapping  data  devices, gender,  age,  daily  physical  activity,  profession,  status,  and other supporting factors. The physical activity recommendations given by the system are determined based on the individual's heart condition.
Keywords—heart  rate  analysis,  mobile  application,  case- based reasoning.
Abstrak—  Penyakit  jantung  masih  menduduki  peringkat pertama  penyakit  paling  berbahaya  dan  mematikan  di  dunia versi  WHO.  Hal  ini  juga  dipengaruhi  faktor  keengganan individu  untuk  memeriksakan  kondisi  jantungnya  secara rutin.  Sehingga  dibutuhkan  aplikasi  yang  mampu  membantu mengatasi  hal  tersebut.  Aplikasi  SIBioS  merupakan  aplikasi berbasis  mobile  yang  berfungsi  untuk  menganalisa  denyut jantung. SIBioS  berguna  untuk membantu  diagnosis  awal  ada atau tidaknya gangguan kardiovaskuler pada individu. Metode yang  diterapkan  untuk  analisa  data  pada  aplikasi  SIBioS adalah  case  based reasoning.  Setiap  data  denyut  jantung  yang didapat  akan  dihitung  tingkat  kedekatan  jaraknya  terhadap denyut  jantung  yang  terdapat  dalam  basis  pengetahuan  yang dimiliki. Jika nilai Resting Heart Rate (RHR) berada di kisaran 60-100  (dalam  kondisi tertentu) maka dikatakan  normal.  Jika kurang dari 60 dicurigai ada indikasi gangguan kardiovaskuler  bradycardia.  Sebaliknya  jika  diatas  100 terindikasi  gangguan  kardiovaskuler  tachycardia.  Analisa terhadap  nilai  Target Heart Rate  (THR)  yang  didapat  menjadi acuan  rekomendasi  aktivitas  fisik  bagi  pengguna.  Hasil pengujian menunjukkan, SIBioS mampu memberikan
informasi  tentang  status  kondisi  jantung  tester  sesuai  dengan kondisi  riil  tester  pada  saat  dilakukan  pengukuran.  Hasil analisa  data  denyut  jantung  juga  dipengaruhi  oleh  faktor piranti smartwatch yang digunakan sebagai media tapping data denyut  jantung,  jenis  kelamin,  usia,  aktivitas  fisik  harian, status  profesi  individu  dan  faktor  pendukung  pada  saat dilakukan  pengukuran  resting  heart  rate.  Rekomendasi aktifitas  fisik  yang  diberikan  oleh  sistem  ditentukan berdasarkan kondisi jantung individu tersebut.
Keywords—  analisa  denyut  jantung,  aplikasi  mobile,  case- based reasoning

## PENDAHULUAN
Menurut  daftar  yang  dirilis  oleh  WHO  di  tahun 2017,  penyakit  jantung  masih  menduduki  peringkat  ke-1 penyakit  paling berbahaya  dan mematikan  di  dunia  [1]  dan menduduki  peringkat  kedua  penyakit  paling  berbahaya  dan mematikan  di  Indonesia.  Oleh  sebab  itu,  banyak  penelitian yang  dilakukan  yang  mengambil  topik  penelitian  tetang jantung.  Salah  satunya  adalah  pembuatan  aplikasi Self Integrated BioInformatics System (SIBioS). Aplikasi SIBioS merupakan  aplikasi  berbasis  mobile  yang  berfungsi  untuk menganalisa  denyut  jantung.  Melalui  aplikasi  ini  dapat memudahkan  masyarakat  untuk  mengetahui  apakah  denyut jantungnya  normal  atau  tidak.  Hal  ini  berguna  sebagai diagnosis  awal  ada  atau  tidaknya  gangguan  kardiovaskuler pada  orang  tersebut  [2].  Pada  hasil  penelitian  SIBioS sebelumnya  ditunjukkan  bagaimana  proses tapping data denyut  jantung  pengguna  dan  konversi  hasil  bacaan  data denyut  jantung  pengguna  dalam  format  grafik.  Selain  itu juga  ditampilkan  kondisi  pendukung  yang  berpengaruh terhadap  denyut  jantung  pengguna.  Sedangkan  pada penelitian  ini  menjelaskan  bagaimana  proses  analisa  data denyut jantung pengguna tersebut.
Proses  kerja  yang  terjadi  di  SIBioS  adalah  setelah dilakukan tapping  data denyut  jantung,  maka  data  tersebut akan  dianalisa  lebih  lanjut.  Dalam  hal  ini,  metode  yang digunakan  pada  saat  analisa  data  memegang  peranan penting  untuk  menentukan  hasil  analisa  terhadap  denyut jantung  orang  tersebut.  Salah  satu  metode  yang  bisa digunakan adalah case-based reasoning . Case-based  reasoning merupakan  salah  satu metode penalaran yang digunakan dalam sistem pakar. Pada cased-  based  reasoning,  suatu  basis  pengetahuan  tentang kasus  berisi  kasus-kasus  dengan  solusi  yang  telah  dicapai. Untuk menemukan solusi dari kasus yang baru, maka sistem akan  mencari  kasus  yang  baru  tersebut  dalam  basis pengetahuan  kasus  yang  dimiliki,  yang  memiliki  tingkat kesamaan  yang  paling  tinggi  dengan  kasus  yang  dicari
tersebut.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menghitung  tingkat  kesamaan  kasus  adalah Euclidian distance .
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  metode penalaran case-based  reasoning dipilih  untuk  diterapkan pada  aplikasi  SIBioS.  Nantinya  setiap  data  denyut  jantung yang  didapat  akan  dihitung  tingkat  kedekatan  jaraknya terhadap  denyut  jantung  yang  terdapat  dalam  basis pengetahuan  yang  dimiliki.  Sehingga  dapat  diinformasikan status denyut jantung orang tersebut.

## TINJAUAN PUSTAKA
Self  Integrated  BioInformatics  System (SIBioS) merupakan  sistem  informasi  berbasis mobile yang mengimplementasikan  konsep  bioinformatika  khususnya organ  jantung.  Aplikasi  SIBioS  berupa  aplikasi  yang berjalan  pada  perangkat mobile sistem  operasi  Android dengan 2 fitur utama yaitu :
1. informasi tentang normal tidaknya denyut jantung seseorang
2. rekomendasi aktivitas untuk mendukung pemeliharaan jantung yang didasarkan pada kondisi jantung orang tersebut.
Cara kerja SIBioS adalah sebagai berikut :
1. SIBioS  menerima  data  masukan  utama  melalui  perangkat bantu jenis smartwatch .
2. Piranti smartwatch yang  telah  terhubung  dengan smartphone
melalui koneksi bluetooth akan mengirimkan data hasil bacaan heart rate pengguna smartwatch tersebut ke aplikasi SIBioS
3. Data  ini akan  diteruskan ke dalam sistem  dan  dikombinasikan dengan  data  pendukung  yang  merupakan  faktor-faktor  yang berpengaruh  pada  normal  tidaknya  denyut  jantung  seseorang pada saat pengukuran denyut jantung meliputi usia dan tingkat aktivitas fisik.
4. Dengan  menerapkan case  based  reasoning, data  denyut jantung  ini  nantinya  akan  dianalisa  lebih  lanjut  untuk menentukan apakah denyut jantung individu tersebut termasuk dalam  kategori  normal  atau  mengarah  kepada  adanya gangguan kardiovaskuler.
5. SiBIOS  juga  memberikan  keluaran  berupa  rekomendasi aktivitas  untuk  mendukung  pemeliharaan  jantung  yang didasarkan pada kondisi jantung orang tersebut.
Dalam  penentuan  status  kondisi  jantung  individu dan  pemberian  rekomendasi  aktivitas  terhadap  individu, SIBioS  menerapkan  metode case-based  reasoning . Case based  reasoning merupakan  metode  penyelesaian  suatu kasus  dengan  menggunakan/mengadopsi  dari  penyelesaian kasus-kasus  lama  yang  pernah  ditangani  sebelumnya  untuk menjelaskan/memberikan  solusi  penyelesaian  terhadap kasus-kasus yang baru  [3,4]. Terdapat 4 proses yang terjadi pada  case-based  reasoning  dalam  penyelesaian  masalah  [5] seperti terlihat pada gambar 1 :
1. Retrieve (Memperoleh  Kembali)  :  pada    proses    ini sistem    akan    melakukan    identifikasi  parameter pencocokan  yang  dapat  dijadikan  sebagai acuan  lalu melakukan    pencarian    kasus    lama    yang  memiliki kesamaan dengan kasus baru.
2. Reuse (Menggunakan)   :  pada    proses   ini    sistem   akan menggunakan    kembali  informasi    yang    berasal    dari kasus  sebelumnya  atau sistem akan melakukan adaptasi terlebih  dahulu  untuk  memecahkan  masalah  pada  kasus yang baru.
3. Revise (Meninjau)  :  pada    proses    ini    sistem    akan meninjau    kembali    solusi  yang  telah  didapatkan  dari kasus yang lama.
4. Retain (Menyimpan)  :  pada  proses  ini  apabila  ternyata ditemukan  solusi  baru  yang  lebih  baik  dari  solusi  yang telah ada sebelumnya  maka  solusi  baru  tersebut  akan diberi  indeks    dan  disimpan    untuk    kemudian digunakan  kembali  pada kasus serupa pada masa yang akan datang.
Sesuai  dengan  tahap-tahap  tersebut,  Aamodt  dan Piaza,  menggambarkan  case-based  reasoning  dalam  sebuah sebuah  siklus  yang  disingkat  4  R  yaitu,  Retrieve,  Reuse, Revise dan Retain seperti pada gambar berikut ini [6] :
Gambar 1. Siklus case-based reasoning
Salah satu tahap penting dalam siklus case-based reasoning adalah  pengambilan    kembali    ( retrieval )    terhadap    kasus- kasus  sebelumnya    sehingga  dapat  digunakan  kembali untuk    menyelesaikan  permasalahan  yang  baru.  Salah  satu yang  dijadikan  pertimbangan  dalam  banyak  penelitian adalah  penilaian  kesamaan  ( similarity  assesment ).  Ada beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  tingat kesamaan  [7,8]  salah  satunya  adalah  metode Euclidean distance [9].
Jarak  merupakan  pendekatan  yang  umum  dipakai untuk  mewujudkan  pencarian  kasus.  Fungsinya  adalah untuk menentukan kesamaan atau ketidaksamaan dua kasus. Tingkat  kesamaan  dinyatakan  dengan  suatu  skor  atau ranking.  Semakin  kecil  nilai  ranking  maka  akan  semakin dekat  tingkat  kesamaan  kedua  kasus  tersebut  [10]. Persamaan dari Euclidean distance dapat dituliskan sebagai berikut [11] :
(1)

## METODE PENELITIAN
Seperti  dijelaskan  sebelumnya,  proses  analisa  data pada  aplikasi  SIBioS  menerapkan  metode case-based reasoning dan Euclidean distance . Jika digambarkan dalam bentuk flowchart ,  proses  analisa  data  pada  aplikasi  SIBioS adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Alur analisa denyut jantung dengan menerapkan case-based reasoning dan Euclidean distance
Beberapa  istilah  dan  ketentuan  formulasi  perhitungan  yang digunakan  pada  saat  analisa  data  kondisi  jantung  adalah sebagai berikut :
1. Heart Rate (HR) adalah jumlah detak jantung per satuan waktu, biasanya dinyatakan dalam denyut per menit atau beats  per  minute (bpm).  Detak  jantung  bervariasi tergantung  pada  kebutuhan  tubuh  untuk  menyerap Oksigen  dan  mengeluarkan  CO2  dalam  berbagai keadaan, misalnya saat olah raga atau tidur.
2. Resting  Heart  Rate (RHR)  adalah  jumlah  detak  jantung seseorang pada saat istirahat. Saat paling tepat untuk mengukur heart  rate istirahat  ini  adalah  saat  bangun  tidur  di  pagi  hari,
sesudah  tidur  malam  yang  nyenyak.  Angka  kisaran  heart  rate istirahat  antara  60  –  80  detak  tiap  menit. Resting  heart  rate biasanya  semakin besar sejalan  dengan  pertambahan  usia,  dan biasanya  seseorang  yang  banyak  berolah  raga  memiliki  detak jantung  istirahat  yang  lebih  rendah. Resting  heart  rate ini merupakan  salah  satu  parameter  untuk  menentukan training target  heart  rate .  Nilai  RHR  pada  penelitian  ini  didapat  dari hasil tapping data pada smartwatch yang dipakai individu. 3. Maximum  Heart  Rate (MHR)  adalah  jumlah  detak  jantung tertinggi  per  menit  yang  dapat  memompa  di  bawah  tekanan maksimum. Nilai  MHR  tiap  individu  akan  berbeda-beda karena  dipengaruhi  oleh  faktor  usia. Perhitungan  nilai  MHR dapat dilihat pada persamaan berikut ini :
MHR = 220 – usia (2) 4. Reserve  Heart  Rate (HRR)  adalah  selisih  antara resting  heart rate dan maximum  heart  rate .  Perhitungan  nilai  HRR  dapat dilihat pada persamaan berikut ini : HRR = MHR – RHR (3)
5. Target  Heart  Rate (THR)  adalah  rentang  detak  jantung  yang diinginkan dicapai selama latihan aerobik yang memungkinkan jantung  dan  paru-paru  seseorang  untuk  menerima manfaat paling  banyak  dari  latihan.  Kisaran  teoritis  ini  bervariasi berdasarkan  kondisi  fisik  seseorang,  jenis  kelamin,  dan pelatihan  sebelumnya.  Nilai  THR  dipengaruhi  oleh  level aktivitas individu.
6. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  analisa  denyut  jantung pada  aplikasi  SIBioS  adalah  piranti smartwatch yang digunakan  untuk tapping  data ,  jenis  kelamin,  usia,  aktivitas fisik harian, status profesi individu dan faktor pendukung pada saat dilakukan pengukuran RHR.
7. Denyut  jantung  dikatakan  normal  jika  nilai  RHR  berada  di kisaran 60 hingga 100 dengan syarat dan kondisi tertentu. Jika nilai  RHR  berada  kurang  dari  60  maka  ada  kecenderungan akan  gangguan  kardiovaskuler bradycardia .  Sebaliknya,  jika nilai  RHR  berada  diatas  100  maka  ada  kecenderungan  akan gangguan kardiovaskuler tachycardia .
8. THR berada di kisaran 50%-70% terhadap nilai HRR dan RHR jika  level  aktifitas  fisik  individu  termasuk  dalam  kategori sedang/moderate. Sebaliknya THR berada di kisaran 70%-85% terhadap  nilai  HRR  dan  RHR jika level  aktifitas fisik  individu termasuk dalam kategori berat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  SIBioS  diujicobakan  terhadap  3  kasus yang berbeda sebagai berikut :
1.   Data profil tester pertama adalah sebagai berikut :
Ponirah,  seorang  wanita  berusia  65  tahun  dengan  berat badan 58 kg memiliki level tingkat aktivitas sedang
Mulai
Hitung kedekatan jarak kasus terhadap basis pengetahuan dengan Euclidean distance Menampilkan status kondisi jantung dan rekomendasi aktivitas fisik Selesai Menerima inputan data berupa hasil tapping data dari smartwatch Cek data di basis pengetahuan kasus Apakah tersedia? YA TIDAK
Gambar 3. Data profil dari tester pertama
Hasil  pengukuran  denyut  jantung  tester  Ponirah  dengan menggunakan  aplikasi  SIBioS  menunjukkan  informasi sebagai berikut :
Gambar 4. Hasil pengukuran dan analisa denyut jantung tester pertama pada level aktivitas “Sedang”
Berdasarkan  profil  tester  diatas,  karena  hasil  pengukuran denyut  jantung  tester  pada  saat  pengujian  adalah  79.  Maka nilai  RHR  adalah  79.  Nilai  RHR  individu  pada  saat pengujian termasuk dalam kategori “Normal”.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  MHR  dan  HRR seperti  pada  persamaan  2  dan  persamaan  3  agar  dapat ditentukan  nilai  THR.  Nilai  MHR  dan  HRR  individu  yang
didapat pada saat pengujian masing-masing bernilai 155 dan 76.
Perhitungan  nilai  THR  selain  ditentukan  oleh  nilai  MHR dan  HRR  juga  dipengaruhi  oleh  level  aktivitas  tester.  Pada saat pengujian berlangsung, ditentukan status aktivitas tester yaitu  “Sedang”.  Rekomendasi  aktivitas  ditambahkan informasi  tentang  standar  nilai  minimum  dan  maksimum target  denyut  jantung  yang  harus  dicapai.  Target  denyut jantung  yang  harus  dicapai  berada  di  kisaran  85,3  hingga 106,9.  Target  denyut  jantung  ini  didapat  dari  hasil perhitungan sebagai berikut :
RHR = 79 MHR = 220 – usia = 220 - 65 = 155 HRR = MHR – RHR =  155 – 79 =  76 Min. THR = 0,55 x MHR = 0,55 x 155 = 85,3 Max. THR = 0,69 x MHR = 0,69 x 155 = 106,9 Rekomendasi  aktivitas  yang  diberikan  oleh  sistem  untuk mencapai  target  denyut  jantung  yang  dituju  adalah “Tingkatkan aktivitas” dengan diberikan beberapa alternatif pilihan  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh  tester.  Hal  ini dikarenakan  hasil tapping  data RHR  masih  dibawah  nilai minimal THR yang harus dicapai.
Profil tester diatas dilakukan uji coba dengan cara merubah status  level  tingkat  aktivitas  tester  dari  yang  awalnya “Sedang” menjadi “Berat” didapatkan hasil sebagai berikut :
Gambar 5. Hasil pengukuran dan analisa denyut jantung tester pertama pada level aktivitas “Berat”
Berdasarkan  data  profil  tester  diatas,  karena  hasil pengukuran  denyut  jantung  tester  pada  saat  pengujian adalah  79  maka  status  kondisi  jantung  termasuk  dalam kategori  “Normal”.  Rekomendasi  aktivitas  disesuaikan dengan  status  aktivitas  tester  yaitu  “Sedang”  dengan diberikan  informasi  tentang  standar  nilai  minimum  dan maksimum target denyut jantung yang harus dicapai. Target denyut  jantung  yang  harus  dicapai  berada  di  kisaran  108,5 hingga  131,8.  Target  denyut  jantung  ini  didapat  dari  hasil perhitungan sebagai berikut :
RHR = 79 MHR = 220 – usia = 220 - 65 = 155 HRR = MHR – RHR =  155 – 79 =  76 Min. THR = 0,7 x MHR = 0,7 x 155 = 108,5 Max. THR = 0,85 x MHR = 0,85 x 155 = 131,8
Rekomendasi  aktivitas  yang  diberikan  oleh  sistem  untuk mencapai  target  denyut  jantung  yang  dituju  adalah  tetap “Tingkatkan aktivitas” dengan diberikan beberapa alternatif pilihan  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh  tester.  Sebab meski  level  aktivitas  tester  sudah  diubah  menjadi  “Berat”, hasil tapping data RHR masih dibawah nilai minimal THR yang  harus  dicapai.  Sehingga  rekomendasi  aktivitas  adalah tetap “Tingkatkan aktivitas”
2.   Data profil tester kedua adalah sebagai berikut :
Arif  Arizal,  seorang  pria  berusia  31 tahun  dengan  berat badan  70  kg  yang  memiliki  level  tingkat  aktivitas sedang.
Gambar 6. Data profil tester kedua
Hasil  pengukuran  denyut  jantung  dari  tester  Arif  Arizal menunjukkan informasi sebagai berikut :
Gambar 7. Hasil pengukuran dan analisa denyut jantung tester kedua pada level aktivitas “Sedang”
Berdasarkan  profil  tester  diatas,  karena  hasil  pengukuran denyut  jantung  tester  adalah  140  maka  status  kondisi jantung ada kecenderungan untuk mengalami “Tachycardia”.  Rekomendasi  aktivitas  disesuaikan  dengan status  aktivitas  tester  yaitu  “Sedang”  dengan  diberikan informasi  tentang  standar  nilai  minimum  dan  maksimum target  denyut  jantung  yang  harus  dicapai  agar  kondisi jantung  menjadi  “Normal”.  Target  denyut  jantung  yang harus  dicapai  berada  di  kisaran  94,5  hingga  130,4.  Target denyut  jantung  ini  didapat  dari  hasil  perhitungan  sebagai berikut :
RHR = 140 MHR = 220 – usia = 220 - 31 = 189 HRR = MHR – RHR =  189 - 140 =  49 Min. THR = 0,5 x MHR = 0,5 x 189 = 94,5 Max. THR = 0,69 x MHR = 0,69 x 189 = 130,4
Rekomendasi  aktivitas  yang  diberikan  oleh  sistem  untuk mencapai  target  denyut  jantung  yang  dituju  adalah “Turunkan  aktivitas”  dengan  diberikan  beberapa  alternatif pilihan  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh  tester.  Hal  ini dikarenakan  hasil tapping  data RHR  berada  diatas  nilai
minimal THR yang harus dicapai.
Profil  tester  kedua  dilakukan  uji  coba  ulang  dengan  cara merubah  status  level  tingkat  aktivitas  tester  dari  yang awalnya “Sedang” menjadi “Berat” didapatkan hasil sebagai berikut :
Gambar 8. Hasil pengukuran dan analisa denyut jantung tester kedua pada level aktivitas “Berat”
Berdasarkan  data  profil  tester  kedua  diatas,  karena  hasil pengukuran  denyut  jantung  tester  pada  saat  pengujian adalah  140  maka  status  kondisi  jantung  termasuk  dalam kategori  “Tachycardia”.  Rekomendasi  aktivitas  disesuaikan dengan status aktivitas tester yaitu “Berat” dengan diberikan informasi  tentang  standar  nilai  minimum  dan  maksimum target  denyut  jantung  yang  harus  dicapai.  Target  denyut jantung  yang  harus  dicapai  berada  di  kisaran  132,3  hingga 160,7.  Target  denyut  jantung  ini  didapat  dari  hasil perhitungan sebagai berikut :
RHR = 140 MHR = 220 – usia = 220 - 31 = 189 HRR = MHR – RHR =  189 – 140 =  49 Min. THR = 0,7 x MHR = 0,7 x 189 = 132,3 Max. THR = 0,85 x MHR = 0,85 x 189 = 160,7
Rekomendasi  aktivitas  yang  diberikan  oleh  sistem  untuk mencapai  target  denyut  jantung  yang  dituju  adalah  tetap “Turunkan  aktivitas”  dengan  diberikan  beberapa  alternatif
pilihan  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh  tester.  Sebab meski  level  aktivitas  tester  sudah  diubah  menjadi  “Berat”, hasil tapping  data RHR  masih  diatas  nilai  minimal  THR yang  harus  dicapai.  Sehingga  rekomendasi  aktivitas  adalah tetap “Turunkan aktivitas”.
3.   Data profil tester ketiga adalah sebagai berikut :
Padmi Wahyu,  seorang  wanita  berusia  31  tahun  dengan berat  badan 79  kg yang memiliki level tingkat  aktivitas berat.
Gambar 9. Data profil tester ketiga
Hasil  pengukuran  denyut  jantung  dari  tester  Padmi  Wahyu menunjukkan informasi sebagai berikut :
Gambar 10. Hasil pengukuran dan analisa denyut jantung tester ketiga pada level aktivitas “Berat”
Berdasarkan  profil  tester  diatas,  karena  hasil  pengukuran denyut  jantung  tester  adalah  124  maka  status  kondisi jantung ada kecenderungan untuk mengalami “Tachycardia”.  Rekomendasi  aktivitas  disesuaikan  dengan status  aktivitas  tester  yaitu  “Berat”  dengan  diberikan informasi  tentang  standar  nilai  minimum  dan  maksimum target  denyut  jantung  yang  harus  dicapai  agar  kondisi jantung  menjadi  “Normal”.  Target  denyut  jantung  yang harus  dicapai  berada  di  kisaran  132,3  hingga  160,7.  Target denyut  jantung  ini  didapat  dari  hasil  perhitungan  sebagai berikut:
RHR = 124 MHR = 220 – usia = 220 - 31 = 189 HRR = MHR – RHR =  189 - 124 =  65 Min. THR = 0,7 x MHR = 0,7 x 189 = 132,3 Max. THR = 0,85 x MHR = 0,85 x 189 = 160,65
Rekomendasi  aktivitas  yang  diberikan  oleh  sistem  untuk mencapai  target  denyut  jantung  yang  dituju  adalah “Tingkatkan aktivitas” dengan diberikan beberapa alternatif pilihan  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh  tester.  Hal  ini dikarenakan  hasil tapping  data RHR  berada  dibawah  nilai minimal THR yang harus dicapai.
Profil  tester  ketiga  dilakukan  uji  coba  ulang  dengan  cara merubah  status  level  tingkat  aktivitas  tester  dari  yang awalnya “Berat” menjadi “Sedang” didapatkan hasil sebagai berikut :
Gambar 11. Hasil pengukuran dan analisa denyut jantung tester ketiga pada level aktivitas “Sedang”
Berdasarkan  data  profil  tester  ketiga  diatas,  karena  hasil pengukuran  denyut  jantung  tester  pada  saat  pengujian adalah  124  maka  status  kondisi  jantung  termasuk  dalam kategori  “Tachycardia”.  Rekomendasi  aktivitas  disesuaikan dengan  status  aktivitas  tester  yaitu  “Sedang”  dengan diberikan  informasi  tentang  standar  nilai  minimum  dan maksimum target denyut jantung yang harus dicapai. Target denyut  jantung  yang  harus  dicapai  berada  di  kisaran  94,5 hingga  130,4.  Target  denyut  jantung  ini  didapat  dari  hasil perhitungan sebagai berikut :
RHR = 124 MHR = 220 – usia = 220 - 31 = 189 HRR = MHR – RHR =  189 – 124 =  65 Min. THR = 0,5 x MHR = 0,5 x 189 = 94,5 Max. THR = 0,69 x MHR = 0,69 x 189 = 130,4
Rekomendasi  aktivitas  yang  diberikan  oleh  sistem  untuk mencapai target  denyut jantung  yang  dituju  adalah  berubah menjadi  “Turunkan  aktivitas”  dengan  diberikan  beberapa alternatif  pilihan  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh  tester. Karena level aktivitas tester sudah diubah menjadi “Sedang” dan hasil tapping data RHR menunjukkan nilai RHR berada diatas  nilai  minimal  THR  yang  harus  dicapai  sehingga rekomendasi aktivitas berubah menjadi “Turunkan aktivitas”.
Hasil percobaan penggunaan aplikasi SIBioS pada 3 tester diatas dengan ragam kondisi tester yang berbeda-beda menunjukkan  bahwa  aplikasi  SIBioS  mampu  menentukan status  kondisi  jantung  dari  masing-masing  tester  dengan benar.  Sistem  juga  mampu  menyesuaikan  rekomendasi aktivitas  yang  diberikan  sesuai  dengan  profil  tester  yang diuji.

## KESIMPULAN
Dari  pengujian  aplikasi  SIBioS  terhadap  3  contoh kasus yang  berbeda,  SIBioS mampu memberikan  informasi tentang  status  kondisi  jantung  tester  sesuai  dengan  kondisi riil  tester  pada  saat  dilakukan  pengukuran.  Metode  analisa case based  reasoning dapat  diterapkan  pada analisa  denyut jantung untuk menentukan kondisi jantung seseorang dalam kondisi  normal  atau  adanya  gangguan  kardiovaskuler. Rekomendasi  aktifitas  fisik  yang  diberikan  oleh  sistem ditentukan  berdasarkan  kondisi  jantung  individu  tersebut. Jika  nilai Resting  Heart  Rate (RHR)  berada  di  kisaran  60- 100  (dalam  kondisi  tertentu)  maka  dikatakan  normal.  Jika kurang dari 60 dicurigai  ada indikasi gangguan kardiovaskuler bradycardia. Sebaliknya  jika  diatas  100 terindikasi  gangguan  kardiovaskuler tachycardia .  Analisa terhadap  nilai Target  Heart  Rate (THR)  yang  didapat menjadi  acuan  rekomendasi  aktivitas  fisik  bagi  pengguna. Hasil pengukuran juga dipengaruhi oleh piranti smartwatch yang digunakan sebagai media tapping data denyut jantung. Faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  analisa  denyut
jantung  diantaranya  adalah  jenis  kelamin,  usia,  aktivitas fisik  harian,  status  profesi  individu  dan  faktor  pendukung pada saat dilakukan pengukuran resting heart rate .

## REFERENSI
[1]  Media  Centre,  2017,  Fact  Sheet of Cardiovascular Diseases (CVDs) Updated : May  2017, World Health Organization (WHO).
[2]  Tias, Rahmawati F, Mahaputra Hidayat, “Analisis dan Desain SiBIOS:
Deteksi  Dini  Kondisi  Jantung  dan  Peningkatan  Kualitas  Hidup Manusia”, Jurnal  Techno.COM LPPM  Universitas  Dian  Nuswantoro Semarang , Vol. 17 No. 3 edisi Agustus 2018, hal. 333-342 [3]    Schmidt,    Rainer,    Stefania    Montani,    Riccardo  Bellazi,  Luigi Portinale,  Lothar  Gierl,  “Cased-Based  Reasoning  for  Medical Knowledge-Based  Systems”, International  Journal  of  Medical Informatics ,  Vol.  64  No.  2-3  edisi  Desember  2001,  DOI  : https://doi.org/10.1016/S1386-5056(01)00221-0 [4]  Kolodner,    Janet, Case-Based    Reasoning ,      Morgan  Kaufmann Publisher Inc, 2014.
[5]  Utomo,    Dito    Putro,    Surya    Darma    Nasution,    “Sistem  Pakar
Mendeteksi  Kerusakan  Toner  Dengan  Menggunakan  Metode  Case- Based  Reasoning”, Jurnal  Riset  Komputer  (JURIKOM)  STMIK  Budi Darma Medan , Vol. 3 No. 5 edisi Oktober 2016, hal. 430-434 [6]  Mulyana,   Sri,  Sri  Hartati,  “Tinjauan  Singkat Perkembangan Case- Based  Reasoning”, Prosiding  Seminar  Nasional  Informatika (semnasIF) UPN Veteran Jogjakarta 2009 , tanggal 23 Mei 2009,  hal. D-17 – D-18.
[7]    Pahlawan,    Arno      Reza,    Setyawan  Wibisono,  “Implementasi  Case Based  Reasoning  Untuk  Sistem  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit Tanaman Cabe Merah Menggunakan Algoritma Similaritas Neyman”, Prosiding  SINTAK  2017    Universitas  Stikubank  (UNIBANK) Semarang , hal. 155-162.
[8]    Purwandani,  Indah,    “Penerapan  Case  Based  Reasoning  dan  Nearest Neighbor  Retrieval  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Langganan  Anak”, Jurnal  Sentra  Penelitian  Engineering  dan  Edukasi  (Speed)  Asosiasi Profesi Multimedia  Indonesia  Boyolali , Vol. 9 No. 2 edisi Juni 2017, hal. 20-26.
[9]     Wahyudi, Eka, Sri Hartati, “Case Based Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Jantung”, Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems (IJCCS) FMIPA Universitas Gajah Mada Jogjakarta , Vo. 11 No. 1 edisi Januari 2017, hal. 1-10.
[10]    Halim, Arwin, Hernawati Gohzali, In Sin, Kelvin Wijaya, “Aplikasi Content  Based  Image  Retrieval  Dengan  Algoritma  Sobel’s  Edge Detection”, Prosiding  Seminar  Nasional  Informatika  (SNIf)  2015
Universitas Potensi Utama Medan , Vo. 1 No. 1 Agustus 2015, hal. 31- 37.
[11]   Asroni, Hidayatul Fitri, Eko Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan  Algoritma  K-Means  pada  Pengelompokkan  Data  Calon Mahasiswa  Baru  di  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta  (Studi Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu  Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu Sosial  dan  Ilmu  Politik)”,  Jurnal  Semesta  Teknika  Fakultas  Teknik Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Vo. 21 No. 1 edisi Mei 2018, hal. 61-64.