Jurnal SEMAR (Jurnal Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Seni bagi Masyarakat) Vol. 12 No. 2, hal. 175 - 179 pISSN: 2302-3937  eISSN: 2745-4223 url. https://jurnal.uns.ac.id/jurnal-semar/article/view/75521 DOI. https://doi.org/10.20961/semar.v12i2.75521

## Diseminasi Riset Kecerdasan Buatan Untuk Diagnosis Medis Berbasis Elektrokardiogram di Universitas Duta Bangsa
Nuryani Nuryani* 1 , Budi Purnama 1 , Budi Legowo 1 , Utari 1 , Riyatun 1 , Suharno 2 , Mohtar Yunianto 1 , Wiji Lestari 3
1 Program Studi Fisika, FMIPA, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia.
2 Program Studi Pendidikan Fisika, FKIP, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia.
3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa, Surakarta, Indonesia *Email: nuryani@mipa.uns.ac.id
Submitted: 23 Juni 2023, Revised: 15 Juli 2023, Accepted: 31 Juli 2023, Published: 27 September 2023

## Abstrak
Kegiatan  pengabdian  masyarakat  ini  memaparkan  diseminasi  riset  yang  bertujuan  untuk  memperkenalkan  konsep kecerdasan buatan ( artificial intelligence /AI) dalam diagnosis medis berbasis elektrokardiogram (EKG) kepada para dosen di Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman para dosen tentang potensi aplikasi AI dalam bidang kesehatan dan memberikan wawasan baru mengenai penggunaan EKG dalam diagnosis gangguan kesehatan. Para dosen diajak untuk mempelajari aplikasi AI dan teknik-teknik yang digunakan dalam analisis EKG. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan bahwa para dosen memiliki minat yang tinggi dalam  menerapkan  kecerdasan  buatan  dalam  bidang  medis,  khususnya  dalam  diagnosis  penyakit  jantung  melalui EKG. Mereka memahami potensi besar yang dimiliki oleh AI dalam meningkatkan akurasi dan kecepatan diagnosis, serta membantu dalam pengambilan keputusan klinis yang lebih baik.
Kata kunci : Kecerdasan Buatan , Elektrokardiogram , Diagnosis Medis

## Abstract
This report describes a community service activity aimed at introducing the concept of artificial intelligence (AI) in medical  diagnosis  based  on  electrocardiogram  (ECG)  to  faculty  members  at  the  Faculty  of  Computer  Science, Universitas Duta Bangsa. The activity aims to enhance the understanding of faculty members regarding the potential applications of AI in the healthcare field and provide new insights into the use of ECG in diagnosing health disorders. Faculty members were invited to learn about AI applications and techniques used in ECG analysis. The results of this activity indicated that faculty members had a high interest in implementing artificial intelligence in the medical field, particularly in the diagnosis of diseases through ECG. They acknowledged the significant potential of AI in improving accuracy and speed of diagnosis, as well as aiding in better clinical decision-making.
Keywords : Artificial Intelligence, Electrocardiogram, Medical Diagnosis
Cite this as: Nuryani., Purnama, B., Legowo, B., Utari., Riyatun., Suharno., Yunianto, M., dan Lestari,  W. 2023. Diseminasi  Riset  Kecerdasan  Buatan  Untuk  Diagnosis  Medis  Berbasis  Elektrokardiogram  di  Universitas  Duta Bangsa. Jurnal  SEMAR  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan,  Teknologi,  dan  Seni  bagi  Masyarakat),  12 (2).  175-179.  doi: https://doi.org/10.20961/semar.v12i2.75521

## Pendahuluan
Dalam dunia medis, diagnosis yang akurat dan tepat waktu memiliki peranan krusial dalam pengelolaan penyakit. Namun, interpretasi data kompleks seperti elektrokardiogram (EKG)  masih merupakan tantangan (Chan and Zary 2019), bahkan bagi praktisi medis yang berpengalaman. Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence /AI) telah menunjukkan potensi besar dalam mendukung diagnosis medis, termasuk dalam analisis EKG (Attia, Harmon et al. 2021)
Diagnosis  penyakit  jantung merupakan  salah  satu  area  di  mana penerapan  kecerdasan  buatan  memiliki  kontribusi signifikan  (Dorado-Díaz,  Sampedro-Gómez  et  al.  2019).  EKG  adalah  metode  non-invasif  yang  umum  digunakan untuk merekam aktivitas listrik jantung. Namun, interpretasi yang akurat dan pengenalan pola EKG yang kompleks seringkali memerlukan pemahaman mendalam tentang pola normal dan pola yang mengindikasikan penyakit jantung (Jothiramalingam,  Jude  et  al.  2021).  Melalui  penggunaan  teknik  pembelajaran  mesin,  kecerdasan  buatan  dapat mempelajari  pola-pola  karakteristik  dalam  data  EKG  dan  mengenali  pola-pola  yang  mengindikasikan  adanya penyakit jantung (Mincholé, Camps et al. 2019). Hal ini dapat membantu praktisi medis dalam melakukan diagnosis yang lebih akurat, memungkinkan intervensi dan penanganan yang tepat waktu.
Sebagai dosen di bidang informatika, khususnya di Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa penting untuk terus mengikuti perkembangan terbaru dalam teknologi medis dan memberikan pengetahuan yang mutakhir kepada mahasiswa. Universitas sebagai lembaga pendidikan memiliki peran penting dalam pengembangan pengetahuan dan penelitian  terkait  kecerdasan  buatan  dalam  bidang  diagnosis  medis,  termasuk  di  dalamnya  adalah  yang  berbasis elektrokardiogram. Di grup riset AI Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa telah dikembangkan AI untuk beberapa aplikasi di antaranya adalah pada bidang pendidikan (Lestari and Sumarlinda 2021), dalam bidang bisnis (LESTARI,  HASANAH  et  al.  2022),  teknologi  energi  surya  (Susanto,  Lestari  et  al.  2022)  dan  beberapa  aplikasi bidang lain. Namun demikian aplikasi untuk bidang belum dikaji secara luas. Semetara itu di FMIPA, Universitas Sebelas  Maret,  telah  banyak  dikembangkan  teknologi  AI  yang  diterapkan  untuk  sutau  sistem  atau  model  deteksi gangguan kesehatan khususnya penyakit kardiovaskular. Pengembangan ini telah dilakukan dalam bentuk penelitian baik  oleh  dosen,  mahasiswa  sarjan,  pascasarjana  baik  program  master  maupun program  doctor.  Teknologi  AI  ini telah  dikembangkan  khsususnya  untuk  sistem  deteksi  berbasis  elektrokardiogram  (Utomo,  Nuryani  et  al.  2021, Indrawati, Nuryani et al. 2022).
Kegiatan  pengabdian  masyarakat  ini  bertujuan  untuk  mendiseminasi  penelitian  terkait  kecerdasan  buatan  untuk diagnosis medis berbasis elektrokardiogram kepada para dosen di Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa. Melalui  kegiatan  ini,  diharapkan  para  dosen  dapat  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  konsep  dan aplikasi kecerdasan buatan dalam diagnosis medis berbasis elektrokardiogram. Dengan pengetahuan ini, dosen dapat memberikan materi perkuliahan yang lebih mutakhir, melatih mahasiswa dalam interpretasi EKG secara lebih efektif, dan mempersiapkan mereka untuk menghadapi perkembangan teknologi terkini dalam dunia medis.
Selain itu, diseminasi penelitian ini juga dapat memotivasi para dosen untuk melibatkan diri dalam penelitian dan pengembangan terkait kecerdasan buatan dalam bidang kedokteran. Dosen dapat berperan aktif dalam menghasilkan penelitian  yang  relevan  dan  meningkatkan  kontribusi  Universitas  dalam  bidang  ini.  Diharapkan  paper  ini  dapat memberikan  kontribusi dalam  meningkatkan pengetahuan  dan  pemahaman  dosen  tentang penggunaan  kecerdasan buatan  dalam  diagnosis  medis,  serta  mendorong  partisipasi  aktif  mereka  dalam  penelitian  dan  pengembangan  di bidang ini.

## Metode Pelaksanaan
Kegiatan pengabdian telah dilaksanakan di hadapan para dosen Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa, yang beralamat Jl. Bhayangkara No.55, Tipes, Kec. Serengan, Kota Surakarta, Jawa Tengah. Kegiatan ini dilakukan dengan beberapa tahapan, yaitu:
Peninjauan Hasil Riset terkait aplikasi AI di bidang medis di Grup Riset Dilakukan peninjauan hasil riset yang  komprehensif  terkait  dengan  penggunaan  kecerdasan  buatan  dalam  diagnosis  medis  berbasis elektrokardiogram.  Dilakukan  pengumpulan artikel-artikel  terkait  yang  telah  terbit,  baik  berupa  buku,  jurnal,  dan sumber informasi lainnya untuk menggali konsep, metode, dan hasil kesimpulan-kesimpulan dari haisl penelitian.
Penentuan  Konteks  Diseminasi :  Setelah  peninjauan  peninjauan  hasil  riset,  ditentukan  konteks  diseminasi yang sesuai untuk para dosen di lingkungan akademik Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa. Konteks ini mencakup jenis kegiatan diseminasi yang akan dilakukan.
Penyusunan Materi Diseminasi : Berdasarkan informasi yang ditemukan dalam peninjauan literatur, peneliti menyusun materi diseminasi yang mencakup konsep dasar kecerdasan buatan dalam diagnosis medis berbasis EKG, metode pengolahan data, algoritma yang digunakan, dan contoh penerapan dalam diagnosis penyakit jantung.
Pengembangan Presentasi : Materi diseminasi disusun dalam bentuk presentasi yang jelas dan komprehensif.
Pemateri  menggunakan  media  visual  seperti  slide  PowerPoint, diagram,  dan  ilustrasi  untuk  membantu penjelasan dan memperjelas konsep-konsep yang rumit.
Pelaksanaan  Diseminasi :  Pemateri  menyampaikan  presentasi  yang  mencakup definisi  kecerdasan  buatan, konsep  dasar  elektrokardiogram,  serta  contoh  penggunaan  AI  dalam  diagnosis  medis  berbasis  EKG.  Setelah presentasi,  sesi  diskusi  diadakan  untuk  memfasilitasi  pertanyaan  dan  pemahaman  lebih  lanjut.  Presentasi  dihadiri oleh para dosen di lingkungan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa.
Diskusi : Setelah kegiatan paparan selesai, dilakukan forum diskusi terkait dengan kecerdasan buatan dalam diagnosis medis berbasis EKG. Diskusi ini penting dalama rangka untuk mendapatkan umpan balik terhadap materi yang diberikan dan mendapatkan saran perbaikan untuk kegiatan diseminasi selanjutnya.

## Hasil Dan Pembahasan
Pemahaman tentang Kecerdasan Buatan : Para dosen mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang konsep dan potensi  kecerdasan  buatan  dalam  bidang  kesehatan.  Mereka  memahami  bahwa  AI  dapat  digunakan  untuk menganalisis  data  elektrokardiogram  dan  membantu  dalam  proses  diagnosis  medis.  Suasana  para  peserta  dan narasumber dalam kegiatan diseminasi ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Pelaksanaan kegiatan diseminasi riset kecerdasan buatan untuk diagnosis medis berbasis elektrokardiogram di universitas duta bangsa
Pengenalan Elektrokardiogram : Para dosen juga diperkenalkan dengan konsep dasar elektrokardiogram, termasuk pengukuran gelombang dan interpretasi hasil. Mereka mengetahui bahwa EKG merupakan salah satu metode yang umum digunakan dalam diagnosis penyakit kardiovaskular.
Contoh  Penggunaan  AI  dalam  Diagnosis  Medis  Berbasis  EKG :  Peneliti  memperlihatkan  contoh  penggunaan  AI dalam menganalisis data EKG untuk mendeteksi gangguan ritme jantung, serangan jantung, dan penyakit jantung lainnya. Para dosen menyadari potensi AI dalam meningkatkan keakuratan diagnosis dan mengurangi waktu yang diperlukan untuk analisis manual.
Berapa  sistem  dengan  pendekatan  AI  diperkenalkan  pada  kegiatan  ini,  diantaranya  adalah  sistem  implemetasi  AI pada  perangkat  android,  dimana  data  dari  pasien  diambil  menggunakan  perangkat  berbasis  Arduino.  Data fotopletismogram diambil menggunakan sensor yang diletakkan di jari telunjuk. Data selanjutnya dikirimkan secara nirkabel menggunakan saluran Bluetooth menuju ke peranglat android. Teknologi AI dipasngkan di android untuk pengolahan lebih lanjut, seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Sistem  berbasis  AI  lain  yang  diperkenalkan  adaah  sistem  deteksi  gangguan  jantung  fibrilasi  atrium  berdasarkan elektrokardiogram.  Fibrilasi  atrium  ditunjukkan  dengan  adanya  kelainan  pada  gambar  elektrokardiogram.  Maka dengan mangenali gambar elektrokardiogram dapat dikenali apakah seorang pasien itu dalam keadaan fibrilasi atrium atau  tidak,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Pada  sistem  ini  digunakan  mesin  pembelajaran  support  vector machine  (SVM).  Teknik  SVM  menunjukkan  kemampuan  yang  baik  untuk  klasifikasi  dalam  berbagai  bidang, diantaranya pada bidang industri (Muthukrishnan, Krishnaswamy et al. 2020), bidang pertanian (Das, Singh et al.
2020), bidang ekonomi (Zahariev, Zveryаkov et al. 2020) dan bidang-bidang lainnya, Untuk itu maka SVM juga telah diuji kinerjanya pada bidang medis pada berbagai macam gangguan penyakit, seperti paru-paru (Mahdy, Ezzat et al. 2020), diabetes (Nuryani, Ling et al. 2012) dan sebagainya. Pada sistem yang dipaparkan ini SVM digunakan untuk sistem deteksi fibrilasi atrium.
Kegiatan  diseminasi  riset  ini  dapat  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  para  dosen.  Mereka  meningkatkan pemahaman tentang potensi kecerdasan buatan dalam diagnosis medis berbasis EKG. Para dosen sekarang menyadari bahwa  AI  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  yang  kuat  dalam  menganalisis  data  EKG  dan  membantu  dalam diagnosis  penyakit  kardiovaskular.  Dengan  memperkenalkan  AI  kepada  para  dosen,  diharapkan  akan  terjadi peningkatan  dalam  penggunaan  teknologi  ini  dalam  pendidikan  kedokteran.  Para  dosen  dapat  menyampaikan pengetahuan  ini  kepada  mahasiswa  mereka,  sehingga  generasi  mendatang  juga  akan  siap  mengadopsi  AI  dalam praktik medis.
Gambar 2. Hasil pengembangan penerapan kecerdasan buatan untuk diagnosis medis berbasis fotopletismogram
Gambar 3. Hasil pengembangan penerapan kecerdasan buatan untuk diagnosis fibrilasi atrium berbasis elektrokardiogram

## Kesimpulan
Kegiatan diseminasi riset tentang kecerdasan buatan untuk diagnosis medis berbasis elektrokardiogram telah sukses dilaksanakan.  Para  dosen  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  potensi  AI  dalam  bidang  kesehatan, terutama dalam analisis data EKG untuk diagnosis penyakit kardiovaskular. Diharapkan bahwa pengetahuan ini akan diintegrasikan dalam program peneltiian dan bisa juga ke kurikulum pendidikan dan menjadi bagian dari  kegiatan yang lebih maju di masa depan.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga  Peneltian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM)  Universitas Sebelas Maret dan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa yang telah mendukung kegiatan ini sehingga kegiatan dapat berjalan dengan baik.

## Daftar Pustaka
Attia,  Z.  I.,  D.  M.  Harmon,  E.  R.  Behr  and  P.  A.  Friedman  (2021).  "Application  of  artificial  intelligence  to  the electrocardiogram." European heart journal 42 (46): 4717-4730.
Chan,  K.  S.  and  N.  Zary  (2019).  "Applications  and  challenges  of  implementing  artificial  intelligence  in  medical education: integrative review." JMIR medical education 5 (1): e13930.
Das, D., M. Singh, S. S. Mohanty and S. Chakravarty (2020). Leaf disease detection using support vector machine.
2020 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), IEEE.
Dorado-Díaz,  P.  I.,  J. Sampedro-Gómez,  V. Vicente-Palacios  and P. L.  Sánchez  (2019).  "Applications  of  artificial intelligence in cardiology. The future is already here." Revista Española de Cardiología (English Edition) 72 (12): 1065-1075.
Indrawati,  A.  N.,  N.  Nuryani,  A.  S.  Nugroho  and  T.  P. Utomo  (2022).  "Obstructive  Sleep  Apnea  Detection  using Frequency  Analysis  of  Electrocardiographic  RR  Interval  and  Machine  Learning  Algorithms."  Journal  of Biomedical Physics & Engineering 12 (6): 627.
Jothiramalingam, R., A. Jude and D. J. Hemanth (2021). "Review of Computational Techniques for the Analysis of Abnormal Patterns of ECG Signal Provoked by Cardiac Disease." CMES-Computer Modeling in Engineering & Sciences 128 (3).
LESTARI, W., H. HASANAH and R. SUSANTO (2022). "ANALYSIS OF THE ASSET BASED COMMUNITY DEVELOPMENT  (ABCD)  MODEL  FOR ANGKRINGAN  5.0."  INTERNATIONAL  JOURNAL  OF  MULTI SCIENCE 3 (03): 1-6.
Lestari, W. and S. Sumarlinda (2021). "Clustering Model of Lecturers Performa in Publication Using K-Means for Decision Support Data." INTERNATIONAL JOURNAL OF MULTI SCIENCE 1 (10): 88-95. Mahdy, L. N., K. A. Ezzat, H. H. Elmousalami, H. A. Ella and A. E. Hassanien (2020). "Automatic x-ray covid-19 lung  image  classification  system  based  on  multi-level  thresholding  and  support  vector  machine."  MedRxiv: 2020.2003. 2030.20047787.
Mincholé, A., J. Camps, A. Lyon and B. Rodríguez (2019). "Machine learning in the electrocardiogram." Journal of electrocardiology 57 : S61-S64.
Muthukrishnan,  S.,  H.  Krishnaswamy,  S.  Thanikodi,  D.  Sundaresan  and  V.  Venkatraman  (2020).  "Support  vector machine for modelling and simulation of heat exchangers." Thermal Science 24 (1 Part B): 499-503. Nuryani,  N., S.  H.  Ling  and  H. T.  Nguyen  (2012).  Hybrid  particle  swarm-based  fuzzy  support  vector  machine  for hypoglycemia detection. 2012 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, IEEE.
Susanto, R., W. Lestari and H. Hasanah (2022). Performance Analysis of Solar Panels in Tropical Region: A Study Case in Surakarta Indonesia. Proceeding of International Conference on Science, Health, And Technology.
Utomo,  T.  P.,  N.  Nuryani  and  A.  S.  Nugroho  (2021).  "A  New  Automatic  QT-Interval  Measurement  Method  for Wireless ECG Monitoring System Using Smartphone." Journal of Biomedical Physics & Engineering 11 (5): 641. Zahariev,  A.,  M.  Zveryаkov,  S.  Prodanov,  G.  Zaharieva,  P.  Angelov,  S.  Zarkova  and  M.  Petrova  (2020).  "Debt management evaluation through support vector machines: on the example of Italy and Greece." Entrepreneurship and sustainability issues 7 (3): 2382.