Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes

## APLIKASI MONITORING DETAK JANTUNG MENGGUNAKAN SENSOR MAX30102 DAN ALGORITMA GAUSSIAN NAIVE BAYES
1 Beni Mustiko Aji, 2 Wahyu Sri Utami
1,2 Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Siliwangi Jombor Lor, Sendangadi, Mlati, Sleman, Yogyakarta, 55285 Email: beni.mustiko.a@gmail.com , wahyu.utami@staff.uty.ac.id

## ABSTRAK
Kesehatan jantung penting karena faktor utama penyebab kematian di Indonesia, terutama di kalangan lansia. Namun lansia tidak rutin dipantau karena Pos Kesehatan Terpadu (Posyandu) Ngudi Makmur tidak memiliki akses pemeriksaan detak jantung. Penulis menyarankan solusi untuk masalah ini, yaitu aplikasi monitoring detak jantung dengan sensor max30102 untuk memonitoring detak jantung menggunakan algoritma gaussian naive bayes yang diharapkan mampu membantu pemeriksaan  detak  jantung  pada  lansia di  Posyandu  Ngudi Makmur.  Aplikasi  ini  memungkinkan pemantauan  detak  jantung  secara  terus  menerus.  Guna  menjamin  kelancaran  proses pengembangan, teknik pengujian black box digunakan untuk pengujian fungsional aplikasi. Secara fungsionalitas,  aplikasi  ini  telah  sesuai  dengan  yang  diharapkan  oleh  penulis.  Selain  itu,  penulis mengembangkan  perangkat  untuk  mengukur  detak  jantung  menggunakan  sensor  max30102. Akurasi  sebesar  95,8%  ditemukan  pada  hasil  kalibrasi  perangkat  yang  digunakan,  sedangkan pengujian  algoritma  gaussian  naive  bayes  menggunakan  metode  k-fold  cross  validation menunjukkan akurasi sebesar 91%. Diharapkan para lansia di Posyandu Ngudi Makmur dapat lebih rutin memeriksa kesehatan jantung mereka.
Keywords: Detak Jantung, Gaussian Naive Bayes, Monitoring, Sensor Max30102.

## PENDAHULUAN
Kesehatan jantung adalah hal yang penting untuk diperhatikan terutama di kalangan  lanjut usia  (lansia),  karena  merupakan  penyebab  utama  kematian  di  Indonesia.  Frekuensi  penyakit kardiovaskular meningkat dari 0,5% pada tahun 2013 menjadi 1,5% pada tahun 2018, menurut survei riset  kesehatan  dasar  (RISKESDAS).  Menurut  riskesdas  2018,  penyakit  kardiovaskular  dapat menyerang semua usia[1]. Tingkat tertinggi terlihat pada individu berusia 75 tahun ke atas, serta mereka yang berusia 65 – 74 tahun. Salah satu ukuran kesehatan jantung adalah mengetahui rata- rata detak jantung per menit. Denyut jantung normal, yaitu antara 60 sampai 100 denyut per menit saat istirahat dan tanpa aktivitas fisik[2]. Kesehatan jantung dapat diketahui dengan melakukan pemeriksaan kesehatan ke dokter atau pemeriksaan mandiri dengan alat tes kesehatan.
Sangat  penting  untuk  mengawasi  kesehatan  jantung  orang  lanjut  usia.  Namun  karena keterbatasan waktu dan lokasi, banyak lansia yang kesulitan melakukan pemeriksaan kesehatan jantung  secara  rutin.  Faktanya,  sangat  penting  untuk  melakukan  tes  jantung  sesering  mungkin guna mendeteksi penyakit jantung yang berpotensi berbahaya sejak dini dan menghindari masalah yang  lebih  berbahaya.  Posyandu,  sebuah  fasilitas  layanan  kesehatan  untuk  lansia  di  Indonesia, dapat  memberikan  pilihan  yang  nyaman  bagi  lansia  untuk  menjaga  kesehatan  jantung  mereka dengan  pemeriksaan  rutin.  Namun  Posyandu  Ngudi  Makmur  tersebut  saat  ini  tidak  menjalani pemeriksaan jantung. Setiap bulannya, Posyandu Ngudi Makmur hanya melakukan pemeriksaan tekanan darah, berat badan, dan tinggi badan pada lansia di Krapyak, Margoagung, Seyegan, dan Sleman, Yogyakarta. Oleh karena itu, diperlukan suatu alat yang dapat digunakan Posyandu Ngudi Makmur dalam memonitor detak jantung lansia.
Berdasarkan uraian tersebut penulis menyarankan sebuah aplikasi monitoring detak jantung menggunakan sensor max30102 dan algoritma gaussian naive bayes. Algoritma naive bayes adalah
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan suatu kelas sedangkan sensor max30102 merupakan monitor detak jantung non invasif yang dapat ditempatkan di berbagai area tubuh, termasuk jari. Algoritma Gaussian Naive Bayes merupakan variasi  dari  algoritma  Naive  Bayes  yang  digunakan  dalam  statistik  dan machine  learning untuk melakukan klasifikasi dan menganalisis data[3].
Sensor  max30102  adalah  metode  non-invasif  untuk  memantau  detak  jantung  di  rumah. Fungsionalitas perangkat ini terletak pada kemampuannya merekam data dan memberikan rata- rata detak jantung per menit. Selain itu, perangkat ini dapat mendeteksi ketidakteraturan detak jantung  secara  dini  dan  mengingatkan  pengguna.  Setelah  mengumpulkan  data  dari  sensor max30102, mikrokontroler nodeMCU ESP8266 akan mengirimkan informasi tersebut ke Firebase melalui  jaringan  internet.  NodeMCU  ESP8266  adalah  modul  mikrokontroler  yang  mencakup ESP8266  dan  dapat  membuat  koneksi  Internet  nirkabel[4].  Data  yang  dikirim  ke  firebase  akan dibaca,  dikalkulasi,  dan  dilakukan  klasifikasi  kondisi  detak  jantung  menggunakan  algoritma gaussian  naive  bayes  lalu  ditampilkan  ke  aplikasi,  sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  hasil pengukuran rata-rata detak jantung per menit dan kondisinya. Harapan dari penelitian ini, aplikasi monitoring  detak  jantung  menggunakan  sensor  max30102  dan  algoritma  naive  bayes  akan mempermudah pemeriksaan rutin yang dilakukan oleh Posyandu Ngudi Makmur.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  dan  mempunyai kesamaan bidang dan topik dengan penelitian yang akan dilakukan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Tinjauan Pustaka No.  Nama Penulis Judul Kesimpulan 1 William  dan Sean Coonery Simulasi sistem pemantauan kondisi pasien  serangan  jantung menggunakan arduino dan sensor detak jantung
Penelitian  simulasi  sistem  pemantauan  kondisi pasien serangan jantung menggunakan arduino dan  sensor  detak  jantung  karya  Whiliams  dan Sean  Coonery  ini  membahas  dan  menganalisis data yang diambil dari arduino dan sensor detak jantung yang akan digunakan sebagai parameter.  Pada  penelitian  ini,  data  detak jantung yang diperoleh dari arduino dan sensor akan  dikirimkan  ke  ponsel  pintar yang  dapat mendeteksi  adanya  abnormalitas  atau  tanda- tanda  aritmia.  Ketika  tanda-tanda  tersebut terdeteksi  maka  akan  mengirimkan  peringatan pada pasien. Apabila peringatan tersebut tidak direspon maka ponsel pintar akan mengirimkan pesan  darurat.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah  algoritma  yang  diterapkan  berdasarkan hasil  pengumpulan  data  dapat  mendeteksi adanya  abnormalitas  pada  detak  jantung  yang dapat  digunakan  untuk  pendeteksian  awal gejala  serangan  jantung  ketika  melakukan monitoring pada pasien serangan jantung[5].
2 Ahmad Rizal Rinaldi Rancang bangun alat
deteksi  jantung  berbasis Pada  penelitian  Ahmad  Rizal  Rinaldi dengan judul  rancang  bangun  alat  deteksi  jantung berbasis  mikrokontroler  arduino  dengan  pulse
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
No.  Nama Penulis Judul Kesimpulan mikrokontroler arduino dengan pulse sensor sensor,  kita  dapat  melihat  bagaimana  gadget pendeteksi  jantung  menggunakan  android  ini mengukur  detak  jantung  dan  menyesuaikan pembacaannya  dengan  usia.  Di  sini,  data disajikan  dalam  bentuk  grafik  detak  jantung yang  didasarkan  pada  pengukuran  sebenarnya yang  dilakukan.  Pelacak  dapat  merekam  dan mengirimkan  data  tentang  detak  jantung pengguna.  Keakuratan  pembacaan  detak jantung sangat bergantung pada jari mana yang melakukan  pembacaan.  Rumus  deviasi  absolut rata-rata  (MAD)  digunakan  untuk  menguji instrumen  ini,  karena  rumus  ini  memberikan ukuran  akurasi  berdasarkan  jumlah  kesalahan pengukuran  yang  umum.  Rata-rata  kesalahan root-mean-square  (RMS)  untuk  aplikasi  dan instrumen  yang  digunakan  untuk  mengukur detak jantung dan suhu tubuh di dalam ruangan tanpa AC adalah 4,6 untuk tangan kanan dan 9,6 untuk  tangan  kiri,  serta  0,827  dan  0,81  untuk tangan  kanan  dan  tangan.  tangan  kiri,  masing- masing[6]. 3 Jarot Dian, Fujiama Diapoldo Silalahi, dan Nuris Dwi Setiawan Sistem  monitor  denyut jantung  untuk  mendeteksi tingkat  kesehatan  jantung berbasis  internet  of  things menggunakan android
Sistem monitor denyut jantung untuk mendeteksi tingkat kesehatan jantung berbasis internet  of  things  menggunakan  android diterbitkan  pada  tahun  2021  oleh  Jarot  Dian, Fujiama  Diapoldo  Silalahi,  dan  Nuris  Dwi Setiawan.  Studi  ini  merinci  pengembangan monitor  detak  jantung  internet-of-things menggunakan  Android  yang  dibangun  pada mikrokontroler  Wemos.  Tujuan  penggunaan sistem ini adalah untuk menangkap dan melacak detak  jantung  setiap  pasien.  Pasien  di Puskesmas  Lebdosari  kesulitan  memantau detak  jantungnya.  Menurut  penelitian  yang dilakukan  para  ahli  di  sana,  setiap  fluktuasi detak  jantung  terdeteksi  oleh  sistem.  Sistem mampu memberikan temuan dan rekomendasi kepada  pengguna  mengenai  kesehatan  detak jantung.  Teknologi  ini  dapat  melacak  detak jantung  pasien  dan  menentukan  nilai  rata-rata dan maksimum[7].
Merujuk pada tabel 1, dapat diambil kesimpulan yang menunjukkan perbedaan dari referensi dengan judul yang diangkat oleh penulis terletak pada sensor dan penerapan algoritma gaussian naive bayes yang digunakan pada penelitian ini.
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  pada  pembangunan  aplikasi  monitoring  detak  jantung  menggunakan sensor max30102 dan algoritma gaussian naive bayes disajikan pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1  Metode Penelitian

## 3.1 Identifikasi Masalah
Dalam bagian ini, penulis melakukan analisis dari permasalahan di Posyandu Ngudi Makmur. Hal  tersebut  dilakukan  untuk  mengenal  permasalah  yang  ada  dan  menemukan  solusi  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  dengan  mencari  dari  sumber  lain  yang  digunakan  sebagai sumber referensi.

## 3.2 Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dikerjakan  dengan  melakukan  observasi  lapangan  di  Posyandu Ngudi  Makmur.  Selain  itu,  penulis  melakukan  wawancara  dengan  pengurus  Posyandu  Ngudi Makmur. Guna memperoleh data detak jantung, penulis melakukan monitoring detak jantung di Posyandu  Ngudi  Makmur  statistik  yang  beralamatkan  Krapyak  Seyegan,  Kabupaten  Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55561.

## 3.3 Algoritma Naive Bayes
Pengklasifikasi  Bayesian  merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  statistik  yang  dipakai  untuk memprediksi  probabilitas  keanggotaan  kelas.  Algoritma  naive  bayes  merupakan  salah  satu algoritma yang digunakan dalam metode klasifikasi ini. Algoritma tersebut bersifat probabilistik dan  statistik.  Thomas  Bayes,  seorang  ilmuwan  Inggris,  orang  yang  pertama  memperkenalkan algoritma  ini  untuk  memprediksi  kemungkinan  kejadian  di  masa  depan  dengan  merujuk  pada pengalaman yang telah terjadi. Metode ini dikenal juga dengan Teorema Bayes [8]. Rumus Naive Bayes dapat ditemukan pada Persamaan 1.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Dimana: X : Data kelas yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X)    : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posterior probabilitas) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H)    : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X

## 3.4 Gaussian Naive Bayes
Saat bekerja dengan data sekuensial, nilai yang terkait setiap kategori atau kelas umumnya diasumsikan  mengikuti  pola  distribusi  Gaussian  atau  dikenal  sebagai  distribusi  normal.  Saat memproses data, data pelatihan dibagi ke dalam kelas-kelas yang sesuai, lalu dihitung mean dan deviasi  standar  untuk  setiap  kelas[9].  Oleh  karena  itu,  untuk  memperkirakan  probabilitas kumpulan data sekuensial dapat menggunakan rumus pada persamaan 2.
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
𝑃(𝑋 𝑖 ) = 𝑥 𝑖 |𝑌 = 𝑦 𝑗 = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 e − (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗) 2 2𝜎2𝑖𝑗 (2) Dimana : P : Peluang
𝑋𝑖 : Atribut ke i Xi : Nilai atribut ke i Y : Kelas yang dicari
yj : Sub kelas Y yang dicari Μ : Mean, menyatakan rata rata dari seluruh atribut
Σ : Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut

## 3.5 Perancangan Sistem
Perancangan sistem pada aplikasi monitoring detak jantung menggunakan sensor max30102 ini  dilakukan  dengan  menganalisis  sistem  terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  proses  apa  yang selanjutnya akan dibuat. Proses selanjutnya yaitu membuat desain sistem yang menggambarkan hasil dari sistem seperti desain flowchart dan data flow diagram .

## 3.6 Implementasi Sistem
Mengikuti pengembangan desain sistem, penulis mengimplementasikan aplikasi monitoring detak jantung menggunakan sensor max30102 dan algoritma gaussian naive bayes dengan menulis kode  menggunakan  bahasa  pemrograman  Java  untuk  Android  dan  PHP  untuk  terhubung  ke database.

## 3.7 Pengujian Sistem
Pengujian black box yang difokuskan pada fungsionalitas perangkat lunak digunakan untuk mengevaluasi  aplikasi  monitoring  detak  jantung  menggunakan  sensor  max30102  dan  algoritma gaussian naive bayes[10]. Guna mengevaluasi fungsi aplikasi yang dikembangkan dengan mencari kesalahan  pada  sistem  dan  memperbaikinya  jika  diperlukan.  Penulis  juga  melakukan  evaluasi terhadap  hasil  monitoring  detak  jantung  menggunakan  sensor  max30102  tersebut  dengan pengujian  kalibrasi  detak  jantung  dan  pengujian  akurasi  menggunakan  metode  k-fold  cross validation yang dihasilkan pada perhitungan algoritma gaussian naive bayes.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  aplikasi  monitoring  detak  jantung  berbasis  android  menggunakan  sensor max30102 dan algoritma gaussian naive bayes dilakukan dengan pengambilan data detak jantung lansia di Posyandu Ngudi Makmur dan diolah menggunakan algoritma gaussian naive bayes. Hasil tingkat akurasi perhitungan rata-rata detak jantung menggunakan sensor max30102 menggunakan teknik  pengukuran  kalibrasi  detak  jantung dan  pengukuran  akurasi  dengan  metode k-fold  cross validation pada perhitungan algoritma naive bayes.

## 4.1 Identifikasi Masalah
Pada  saat  ini,  Posyandu  Ngudi  Makmur  melakukan  pemeriksaan  rutin  setiap  bulan  sekali, pemeriksaan  yang  dilakukan  yaitu  berat  badan,  tinggi  badan  dan  tekanan  darah.  Hal  tersebut dianggap  sudah  mampu  membantu  kesehatan  dari  lansia.  Namun,  pemeriksaan  detak  jantung belum tersedia sehingga lansia yang ingin pemeriksaan lebih lanjut disarankan untuk ke Puskesmas setempat.
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes

## 4.2 Pengumpulan data
Penghitungan  detak  jantung  oleh  pakar  dilakukan  dengan  menggunakan  stetoskop  yang ditempelkan  ke  bagian  dada  dan  pengukuran  detak  jantung  menggunakan  sensor  max30102 dengan cara meletakan ujung jari telunjuk pada sensor max30102 seperti pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Pengukuran detak jantung menggunakan sensor max30102
Berikut hasil penghitungan detak jantung pada lansia yang dilakukan oleh pakar dan sensor max30102 yang ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil perhitungan detak jantung
No.  Umur (Tahun)  Jenis Kelamin  Sensor max301020  Pakar 1 61 P 76 74 2 60 L 44 50 3 64 P 51 53 4 62 P 98 96 5 63 L 70 66 …. …. …. …. …. 294  65 P 106 110 295  66 L 104 102 296  68 P 110 116 297  61 P 69 71 298  67 L 55 61
Data  pada  penelitian  ini  berjumlah  298  dengan  pengambilan  data  yang  dilakukan  secara berkala. Data tersebut akan dihitung akurasinya dengan kalibrasi detak jantung untuk mengetahui tingkat akurasi alat yang digunakan.

## 4.3 Perancangan Sistem
Pada  penelitian  ini,  Perancangan  sistem  meliputi  pembuatan  diagram flowchart yang menggambarkan alur kerja sistem secara visual, menunjukkan interaksi antar komponen utama. Selain itu, penulis mengembangkan data flow diagram (DFD) yang dapat memberikan gambaran umum  tentang  cara  kerja  sistem,  merinci  aliran  data,  dan  menunjukkan  proses  yang  terlibat. Berikut hasil perancangan sistem yang dibuat pada penelitian ini.

## 4.3.1 Flowchart
Dalam Bahasa  Indonesia, flowchart disebut  sebagai  diagram  alur  merupakan  representasi grafis dari logika dan organisasi suatu program[11]. Diagram ini merupakan representasi grafis dari proses logika yang terlibat dalam program komputer atau operasi sistem[12]. Halaman pertama yang  ditemui  pengguna  di  aplikasi  pemantauan  detak  jantung  adalah  halaman  login,  tempat pengguna  memasukkan  informasi  login  (email  dan  kata  sandi)  sebelum  sistem  memeriksa informasi tersebut dan mengarahkan pengguna ke halaman dashboard atau memintanya untuk
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
daftar. Setelah pengguna berhasil masuk halaman dashboard, pemantau dapat memasukkan data lansia, selanjutnya dapat dilakukan pemeriksaan detak jantung pada lansia menggunakan sensor max30102.  Hasil  pemeriksaan  detak  jantung  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  gaussian naive bayes dengan penentuan kondisi detak jantung tinggi, normal dan rendah dapat dilihat di aplikasi  oleh  pemantau.  Perancangan  flowchart  aplikasi  monitoring  detak  jantung  dapat  dilihat pada gambar 3.
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes

## 4.3.2 Data Flow Diagram
DFD  ( Data  flow  diagram )  merupakan  gambaran  berupa  grafis  yang  mewakili  arus  dan perubahan informasi sebagai masukan dan keluaran[13]. Penulis menggunakan diagram alir data berikut ketika mengembangkan sistem dalam penelitian ini.
a. Diagram Jenjang
Diagram  jenjang  adalah  skema  multi-level  yang  penting  untuk  pengembangan  semua prosedur saat ini[14]. Diagram aliran data pertama kali dijelaskan menggunakan grafik bertingkat. Notasi proses diagram aliran data dapat digunakan untuk mewakili grafik bertingkat terlihat pada gambar 4.

## Gambar 4 Diagram jenjang
b. Diagram Konteks
Definisi diagram  konteks representasi  grafis  dari  ruang  lingkup sistem.  Diagram  aliran data (DFD) tingkat tertinggi mencakup diagram konteks ini, juga dikenal sebagai DFD tingkat 0, yang menggambarkan semua masukan dan keluaran dari sistem seperti pada gambar 5.
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes

## Gambar 5 Diagram konteks

## 4.4 Implementasi Sistem
Tahapan implementasi adalah proses konversi atau penerapan desain sistem ke dalam bentuk nyata.  Proses  ini  memastikan  bahwa  sistem  yang  diterapkan  sesuai  dengan  persyaratan  dan harapan dengan merancang, membuat, menguji, dan mengintegrasikan berbagai bagian sistem. Implementasi aplikasi monitoring detak jantung menggunakan sensor max30102 berbasis android akan melibatkan beberapa tahapan penting.

## 4.4.1 Tampilan Halaman
Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi pemantauan detak jantung berbasis Android yang menggunakan  sensor  Max30102.  Aplikasi  ini  memiliki  8  tampilan  utama,  yaitu  halaman  login, registrasi,  dashboard,  pengguna,  monitoring,  detail  monitoring,  alat,  dan  profil.  Halaman  login menyediakan akses ke program dengan meminta pemantau untuk memasukkan nama pengguna dan  kata  sandi  mereka.  Jika  pemantau  belum  memiliki  akun,  mereka  dapat  mendaftar  melalui halaman  registrasi.  Setelah  berhasil  login,  mereka  akan  diarahkan  ke  halaman  dashboard.  Pada halaman registrasi, pemantau yang belum memiliki akun dapat mendaftar dengan mengisi data seperti  email,  nama  pengguna,  dan  kata  sandi.  Pesan  pendaftaran  berhasil  akan  muncul  dalam bentuk popup. Setelah proses registrasi berhasil, pemantau akan diarahkan kembali ke halaman login.  Halaman  dashboard  adalah  pusat  informasi  yang  menampilkan  data  terkait  pemantauan. Tampilan  dashboard  dilengkapi  dengan  tiga  pilihan  navigasi,  yaitu  menu  pengguna,  menu monitoring, menu alat, dan menu profil. Halaman pengguna menampilkan daftar nama pengguna, usia,  jenis  kelamin,  dan  menyediakan  tombol  untuk  menambahkan  pengguna  baru.  Halaman monitoring memberikan informasi tentang penggunaan alat dan hasil kondisi Kesehatan jantung berdasarkan pengukuran rata-rata detak jantung menggunakan algoritma Gaussian Naive Bayes. Halaman detail monitoring menampilkan informasi pengguna yang berkaitan dengan alat tersebut, seperti  nama  pengguna,  jenis  kelamin,  usia,  dan  nomor  telepon  kontak,  yang  berguna  untuk pemantauan.  Halaman  alat  memberikan  informasi  kepada  pengguna  tentang  ketersediaan  dan penggunaan  alat  saat  ini.  Terakhir,  halaman  profil  menampilkan  berbagai  informasi  tentang pemantau, seperti nama, alamat email, jenis kelamin, alamat, dan nomor telepon. Implementasi sistem pada tampilan halaman terlihat  pada Gambar 6.
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes

## Gambar 6 Tampilan halaman

## 4.5 Pengujian Sistem

## 4.5.1 Pengujian Black Box
Setelah  proses  pembuatan  prototipe  seperti  yang  dijelaskan  oleh  penulis.  Penelitian dilanjutkan dengan tahap pengujian secara fungsi aplikasi monitoring detak jantung menggunakan sensor max30102. Dalam penelitian ini, kami menggabungkan metode partisi equivalence partitions dengan pendekatan pengujian black box . Tabel 3 di bawah menunjukkan tata letak pengujian:
Tabel 3 Rancangan pengujian aplikasi Kode  Text case Hasil yang diharapkan HA01  Tombol login Sistem akan melakukan validasi nama pengguna dan kata sandi  ke  database  kemudian  menampilkan  halaman dashboard. HA02  Tombol registrasi Sistem  menyimpan  data  registrasi  lalu  mengarahkan pemantau ke halaman login. HA03  Halaman dashboard Sistem akan menampilkan halaman berupa empat pilihan menu yaitu menu pengguna, menu alat, menu monitoring, dan menu profil. HA04  Halaman monitoring Sistem menampilkan daftar penggunaan alat beserta data pengukuran  detak  jantung  yang  dapat  diakses  oleh pemantau. HA05  Halaman detail monitoring Sistem  menampilkan  data  pengguna  alat  berupa  usia, nama  pengguna,  nomor  telepon,  dan  jenis  kelamin  yang dapat dihubungi HA06  Halaman alat Sistem  menampilkan daftar  alat  yang tersedia dan status penggunaan alat. HA07  Halaman profil Sistem  menampilkan  data  nama  pemantau,  email,  jenis kelamin, alamat, nomor telepon dan tombol keluar sistem, tombol ubah profil. HA08  Tombol logout Sistem menghapus session pemantau.
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
Setelah perancangan selesai, aplikasi akan diuji dengan metode black box pengujian, seperti terlihat pada tabel 4.
Tabel 4 Hasil pengujian aplikasi Kode Text case Hasil yang diharapkan Hasil pengujian HA01 Tombol login  Sistem  akan  melakukan  validasi email  dan  kata  sandi  ke  database kemudian  menampilkan  halaman dashboard. Sistem dapat melakukan validasi email dan kata sandi ke database kemudian menampilkan halaman dashboard. HA02 Halaman registrasi Sistem  akan  menampilkan  form registrasi  dan  menyimpan  data registrasi lalu mengarahkan pemantau ke halaman login. Sistem dapat menampilkan form registrasi menyimpan data registrasi lalu mengarahkan pemantau ke halaman login. HA03 Halaman dashboard Sistem akan menampilkan halaman  berupa  empat  pilihan menu yaitu menu pengguna, menu alat,  menu  monitoring,  dan  menu profil. Sistem dapat menampilkan halaman  berupa  empat  pilihan menu  yaitu  menu  pengguna, menu  alat,  menu  monitoring, dan menu profil. HA04 Halanan monitoring Sistem menampilkan daftar penggunaan  alat  beserta  data pengukuran  detak  jantung  yang dapat diakses oleh pemantau. Sistem dapat menampilkan  data penggunaan alat dan pengukuran detak jantung yang dapat diakses oleh pemantau. HA05 Halaman detail monitoring Sistem menampilkan data pengguna  alat  berupa  nama pengguna,  jenis  kelamin,  usia, kondisi  detak  jantung,  dan  nomor telepon. Sistem dapat menampilkan data pengguna  alat  berupa  nama pengguna,  jenis  kelamin,  usia, kondisi  detak  jantung,  dan nomor telepon. HA06 Halaman alat  Sistem  menampilkan  daftar  alat yang tersedia. Sistem hanya dapat menampilkan satu informasi alat yang  tersedia  beserta  status penggunaan alat. HA07 Halaman profil Sistem  menampilkan  data  nama pemantau,  email,  nomor  telepon, jenis kelamin, alamat, tombol ubah profil dan  tombol keluar sistem. Sistem dapat menampilkan data nama  pemantau,  email,  nomor telepon,  jenis  kelamin,  alamat, tombol ubah profil dan  tombol keluar sistem. HA08 Tombol logout Sistem menghapus session pemantau. Pemantau  dapat  keluar  dari sistem atau aplikasi.
Berdasarkan  hasil  pengujian  black  box  testing  tersebut  sudah  cukup  baik,  dilihat  dari  hasil penerapan sesuai  dengan  yang  diharapkan  peneliti,  dari  hasil  pengujian  tersebut  aplikasi  sudah dapat  digunakan  oleh  pemantau  sebagai  sarana  untuk  melakukan  pengukuran  detak  jantung dengan efektif.

## 4.5.2 Pengujian Akurasi Kalibrasi Detak Jantung
Pada  tahapan  pengujian,  selain  pengujian  aplikasi  terdapat  pengujian  tingkat  akurasi perhitungan  dari  aplikasi  dengan  menggunakan  metode  pengujian  kalibrasi  detak  jantung. Kalibrasi  merupakan  praktik  umum  untuk  membandingkan  satu  standar  pengukuran  dengan standar  pengukuran  lainnya.  Pengukuran  ini  pada  umumnya  diakui  akreditasi  nasional  dan
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
internasional.  Cara  ini  menghasilkan  indikator-indikator  yang  relevan  akan  terpenuhi  dalam konteks  kondisi  atau  sistem  yang  berlaku.  Dalam  penelitian  ini,  kalibrasi  diartikan  sebagai perbandingan  antara  detak  jantung yang diukur  dengan  perkiraan  detak  jantung  menggunakan sensor max30102[15].
Data  yang  dikumpulkan  melalui  pembacaan  stetoskop  digunakan  untuk  mengkalibrasi monitor detak jantung dan temuannya dibandingkan dengan max30102 untuk menentukan selisih perhitungan  rata-rata  detak  jantung  tersebut.  Rumus  kalibrasi  detak  jantung  terlihat  pada persamaan 3 berikut.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100% − | 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ
𝐴𝑙𝑎𝑡 𝑘𝑜𝑚𝑒𝑟𝑠𝑖𝑎𝑙 | ×  100% (3)
Kalibrasi detak jantung Max30102 dihitung secara manual menggunakan data dari banyak orang dalam  kondisi  istirahat  (duduk).  Tabel  5  menampilkan  nilai  ketidaksesuaian  dan  akurasi  yang dihitung menggunakan data yang dikumpulkan.
Tabel 5 Hasil akurasi rata-rata detak jantung No.  Umur (Tahun)  Jenis Kelamin  Sensor max301020  Pakar  Selisih  Akurasi
1 61 P 76 74 4 96% 2 60 L 44 50 6 94% 3 64 P 51 53 4 96% 4 62 P 98 96 2 98% 5 63 L 70 66 4 96% …. …. …. …. …. … …. 294  65 P 106 110 4 96% 295  66 L 104 102 6 94% 296  68 P 110 116 2 98% 297  61 P 69 71 6 94% 298  67 L 55 61 4 96% Rata-rata akurasi 95,8%
Setelah  mengumpulkan  10  data  menggunakan  sensor  max30102,  kami  membuat  rata-rata temuan dan membandingkannya dengan perkiraan kami sendiri. Pada Tabel 5, perbedaan antara sensor max30102 dan perhitungan ahli manusia menunjukkan akurasi sensor sebesar 95,8% dalam memperkirakan detak jantung rata-rata.

## 4.5.3 Pengujian Algoritma Gaussian Naive bayes
Pada pengujian Algoritma Gaussian naive bayes ini, dapat ditampilkan hasil perhitungan 298 dataset detak jantung yang digunakan penulis dalam melakukan penelitian. Sebelum melakukan perhitungan  rata-rata  detak  jantung,  penulis  melakukan  encoding.  E ncoding merupakan  suatu aktivitas yang dilakukan oleh sumber untuk menerjemahkan pemikiran dan gagasannya ke dalam bentuk yang dapat diterima oleh indera penerima dengan cara mengubah fitur gender dengan data (P) yang berarti Perempuan menjadi nomor satu (1), sedangkan data (L) yang artinya laki-laki ke angka nol (0). Berikut hasil perhitungan dapat dilihat di tabel 6.
Tabel 6 Hasil Encoding Data Detak Jantung No Umur (Tahun)  Jenis Kelamin  Hasil Pengukuran  Kondisi 1 61 1 74 Normal 2 60 0 50 Rendah 3 64 1 53 Rendah 4 62 1 96 Normal 5 63 0 66 Normal
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
No Umur (Tahun)  Jenis Kelamin  Hasil Pengukuran  Kondisi …. …. …. …. …. 294  65 1 106 Tinggi 295  66 0 104 Tinggi 296  68 1 110 Tinggi 297  61 1 69 Normal 298  67 0 55 Normal
Selanjutnya dengan data set tersebut dapat dilihat persebaran data hasil pengukuran detak jantung dapat dilihat pada gambar 7 berikut.

## Gambar 7 Persebaran data hasil pengukuran detak jantung
Setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan  detak  jantung  tersebut,  penulis  melakukan pengukuran  tingkat  akurasi  perhitungan  menggunakan  algoritma  gaussian  naive  bayes  dengan melakukan perhitungan sebagai berikut:
a. Perhitungan Mean dan Standar Deviasi
Pada tahapan ini dilakukan perhitungan mean dan standar deviasi pada masing-masing fitur (detak jantung, jenis kelamin dan usia) pada semua kelas yang ada (tinggi, normal, rendah). Berikut hasil Mean dan Standar Deviasi dengan algoritma naive bayes pada tabel 7.
Tabel 7 Hasil Perhitungan Mean dan Standar Deviasi Kelas Fitur Mean Standar Deviasi Tinggi Detak jantung 103.64 11.34 Tinggi Jenis kelamin 0.52 0.51 Tinggi Usia 66.73 4.4 Normal Detak jantung 80.02 12.74 Normal Jenis kelamin 0.49 0.5 Normal Usia 66.54 4.38
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
Kelas Fitur Mean Standar Deviasi Rendah Detak jantung 55.7 8.12 Rendah Jenis kelamin 0.55 0.5 Rendah Usia 64.55 3.78

## b. Perhitungan Probabilitas Prior Kelas Muncul
Pada tahap ini peneliti melakukan perhitungan probabilitas Prior yang muncul dari jumlah data set yang berjumlah 298 data. Berikut tabel  8 probabilitas prior pada penerapan algoritma naive bayes
Tabel 8 Hasil Perhitungan Probabilitas Prior Kelas Muncul No Kelas Probabilitas kelas prior 1 Normal 0.63 2 Tinggi 0.19 3 Rendah 0.19

## c. Perhitungan Akurasi Algoritma Gaussian Naive Bayes
Pada tahap perhitungan ini, peneliti menggunakan metode K-Fold Cross-Validation. Pada cross validation  terdapat  dua  pendekatan  populer  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma  yaitu  k-fold cross validation dan leave-one-out cross validation. Ketika jumlah data besar, k-fold cross validation harus  digunakan  untuk  memperkirakan  akurasi  data.  Gambar  8  menunjukkan  hasil  pengukuran akurasi dengan nilai k sama dengan 5.

## Gambar 8 Hasil akurasi dengan K-Fold Cross-Validation
Berdasarkan perhitungan tersebut, didapatkan akurasi penerapan algoritma gaussian naive bayes pada aplikasi monitoring detak jantung berbasis android di Posyandu Ngudi Makmur yaitu sebesar 91%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka  penulis  mengambil  kesimpulan  bahwa  aplikasi monitoring detak jantung menggunakan sensor max30102 dan algoritma gaussian naive bayes dari segi fungsionalitas dengan pengujian black box menunjukkan bahwa implementasi desain sistem berjalan dengan baik. Pengujian kalibrasi detak jantung menunjukkan akurasi sebesar 95,8%. Hasil akurasi algoritma gaussian naive bayes yang diukur menggunakan metode k-fold cross validation menghasilkan  akurasi  sebesar  91%.  Aplikasi  monitoring  detak  jantung  menggunakan  sensor max30102 dan algoritma gaussian naive bayes dapat diterapkan kepada lansia di Posyandu Ngudi Makmur untuk membantu pemeriksaan dengan baik dan  dapat secara berkelanjutan diterapkan.
Penelitian  ini  masih  terdapat  kekurangan,  sehingga  penulis  menyarankan  untuk  penelitian selanjutnya bagi peneliti lain dapat menggunakan algoritma fuzzy yang dapat memberikan hasil pengukuran lebih maksimal karena memiliki kelebihan dalam algoritma fuzzy dapat memproses data  yang  kabur  dengan  baik,  seperti  data  sensor  yang  noisy  atau  tidak  pasti.  Mereka  dapat
Aji, Aplikasi Monitoring Detak Jantung Menggunakan Sensor Max30102 Dan Algoritma Gaussian Naive Bayes
membantu  dalam  menghasilkan  hasil  yang  lebih  stabil  dan  dapat  diandalkan,  hal  ini  akan membantu dalam menentukan kondisi pada detak jantung.

## REFERENSI
[1]   Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. (2018). Hasil Utama Riskesdas 2018.
[2]   Herawati, L., Rejeki, P. S., Purwanto, B., Anggraini, R., Kinandita, H., Jatmiko, T., & Susanto, I. H.  (2019).  Personal  Trainer  Guide.  Departemen  Ilmu  Faal  Fakultas  Kedokteran  Universitas Airlangga.
[3]   Hajer, K., Dhahir, A., & Al-tuwairijari, J. A. (2019). Cancer Classification Using Gaussian Naive Bayes Algorithm. International Engineering Conference (IEC), 165 – 166.
[4]   Ilham, D. N., Hardisal, & Candra, R. A. (2020). Monitoring dan Stimulasi Detak Jantung dengan Murotal Al- Qur’an Berbasis Internet of Things (IoT). CV Jejak, anggota IKAPI.
[5]   Whiliams,  &  Sumarta,  S.  C.  (2022).  Simulasi  Sistem  Monitoring  Kondisi  Pasien  Serangan Jantung Menggunakan Arduino Dan Sensor Detak Jantung. Jurnal Tematika, VOL. 10, NO. 1, 46 – 49.
[6]   Rinaldi, A. R. (2021). Rancang Bangun Alat Deteksi Jantung Berbasis Mikrokontroler Arduino Dengan Pulse Sensor. Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia Regional VII, 374 – 376.
[7]   Dian,  J.,  Silalahi,  F.  D.,  &  Setiawan,  N.  D.  (2021).  Sistem  Monitoring  Denyut  Jantung  Untuk Mendeteksi Tingkat Kesehatan Jantung Berbasis Internet Of Things Menggunakan Android. Jurnal JUPITER, Vol. 13 No. 2, 69 – 72.
[8]   Mayasari,  R.,  Nafisah,  N.,  &  Natuzzuharryyah,  A.  (2021).  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Secara Daring Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JISka (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), Vol. 6, No. 3, 163.
[9]   Kamel, H., Abdulah, D., & Al-Tuwaijari, J. M. (2019). Cancer Classification Using Gaussian Naive Bayes Algorithm. International Engineering Conference (IEC), 166 – 166.
[10]  Wicaksono,  S.  R.  (2021).  Blackbox  Testing  Teori  dan  Studi  Kasus  (S.  R.  Wicaksono,  Ed.; Pertama). CV. Seribu Bintang.
[11]   Indahyant, U., & Rahmawati, Y. (2020). Algoritma Dan Pemrograman Dalam bahasa c++ (R. Dijaya, Ed.; pertama). UMSIDA Press.
[12]  Indra Ava, D. (2021). Logika dan Algoritma Untuk Merancang Aplikasi Komputer (Danang, Ed.; 1 ed.). Yayasan Prima Agus Teknik.
[13]  Hasanah, F. N., & Untari, R. S. (2020a). Buku Ajar Rekayasa Perangkat Lunak (M. Suryawinata, Ed.; Cetakan Pertama). UMSIDA Press .
[14]  Hasanah, F. N., & Untari, R. S. (2020b). Buku Ajar Rekayasa Perangkat Lunak (M. Suryawinata, Ed.; Cetakan Pertama). UMSIDA Press.
[15]  Rouessac,  F.,  &  Rouessac,  A.  (2007).  Analysist  Modern  Intrumentation  Method  Techques. Willy & Sons.