Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 190-196 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Klasifikasi MIT-BIH Arrhythmia Database Metode Random Forest dan CNN dengan Model ResNet-50: A Systematic Literature Review
M. Rizky a , Roni Andarsyah b
a Program Studi D4 Teknik Informatika, Universitas Logistik & Bisnis Internasional, 1194021@std.poltekpos.ac.id
b Program Studi D4 Teknik Informatika, Universitas Logistik & Bisnis Internasional, roniandarsyah@ulbi.ac.id
Submitted: 12-05-2023, Reviewed: 24-05-2023, Accepted 27-06-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.825

## Abstract
Although Machine Learning and Deep Learning technologies have been widely used and have shown high accuracy in many applications, including in the health field, their application in early detection of heart disease still has room for improvement. Further research is needed to enhance the accuracy and efficiency of this process. This study aims to understand and improve the process of ECG signal extraction and classification based on Machine Learning and Deep Learning. Essentially, this research aims to evaluate and compare various models, focusing on the Random Forest and Convolutional Neural Networks (CNN)  models.  The  study  reviews  several  related  researches,  especially  those  focusing  on  the process  of  extraction  and classification of ECG signals using Machine Learning and Deep Learning. After extraction and classification of data, an evaluation and comparison process is conducted to determine the best performing model. From the research conducted, it was found that Machine Learning methods generally show an accuracy rate between 97.02% - 99.66%, with the Random Forest method having an accuracy of 97.02%. Meanwhile, the CNN method shows a higher accuracy rate, which is between 98.75% - 100%. Thus, this research confirms the superiority of CNN in this classification process, and shows potential for further use in early detection of heart disease.
Keywords: Machine Learning, Deep Learning, Extraction, ECG, Classification

## Abstrak
Meski teknologi Machine Learning dan Deep Learning sudah digunakan secara luas dan menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam banyak aplikasi, termasuk di bidang kesehatan, aplikasi dalam deteksi dini penyakit jantung masih memiliki ruang untuk peningkatan. Diperlukan penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi proses ini. Penelitian ini bertujuan untuk memahami dan memperbaiki proses ekstraksi sinyal EKG dan klasifikasi berbasis Machine Learning dan Deep Learning . Pada dasarnya, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan berbagai model, dengan fokus pada model Random Forest dan Convolutional Neural Networks (CNN). Penelitian ini melakukan tinjauan terhadap beberapa penelitian terkait, khususnya yang berfokus pada proses ekstraksi dan klasifikasi sinyal EKG dengan menggunakan Machine Learning dan Deep Learning . Setelah ekstraksi dan klasifikasi data, proses evaluasi dan komparasi dilakukan untuk menentukan model dengan performa terbaik. Dari penelitian yang telah dilakukan, ditemukan bahwa metode Machine Learning pada umumnya menunjukkan tingkat akurasi antara 97.02% - 99.66%, dengan metode Random Forest memiliki akurasi sebesar 97.02%. Sedangkan metode CNN menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi, yaitu antara 98.75% - 100%. Dengan demikian, penelitian ini mengkonfirmasi keunggulan CNN dalam proses klasifikasi ini, dan menunjukkan potensi untuk penggunaan lebih lanjut dalam pendeteksian dini penyakit jantung.
Keywords: Machine Learning, Deep Learning, Ekstraksi, EKG, Klasifikasi
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Artificial  Intelligence saat  ini  menjadi  salah satu perhatian
dunia
dikarenakan perkembangannya  yang  begitu  sangat  cepat. Seiring  berkembangnya  teknologi  yang  sangat cepat,  banyak  sekali  jenis  -  jenis  teknologi  yang bermunculan untuk membantu bahkan menggantikan pekerjaan manusia salah satunya di bidang  kesehatan.  Contoh Artificial  Intelligence yang sangat populer saat ini adalah ChatGPT atau Generative Pre-training Transformer yang mampu berinteraksi dengan manusia melalui chat. ChatGPT merupakan Large  Language  Model (LLM) yang menggunakan metode Deep Learning
untuk dapat menghasilkan teks yang mirip manusia sebagai  responnya. ChatGPT dirilis  pada  tanggal 30  November  2022  sebagai  pengembangan teknologi terbaru dari OpenAI dari Large Language Model yang  mampu  melakukan  percakapan  yang cerdas  [1].  Selain  itu,  salah  satu  cabang Artificial Intelligence sederhana dan banyak sekali dijadikan bahan pembelajaran adalah Machine Learning dan sampai  saat  ini  masih  terus  berkembang  pesat  di kalangan programmer atau khususnya di dunia IT. Machine Learning sendiri terdiri atas 2 bagian yaitu Machine  Learning  Supervised dan  Machine Learning Unsupervised. Sedangkan Deep
Learning ,  merupakan  kemajuan  terbaru  dari
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 190-196 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
kecerdasan buatan yang telah digunakan mengatasi banyak  masalah  yang  melibatkan  kumpulan  data besar atau big data . Machine  Learning  Supervised adalah  struktur dari  suatu  data  yang  hendak  dianalisis  telah ditentukan dahulu dan Machine Learning mencari data  di  struktur  tersebut,  sedangkan Machine Learning  Unsupervised struktur  dari  suatu  data dicari oleh Machine Learning itu sendiri [2]. Salah satu  algoritma Supervised  Learning yang  sering digunakan pada proses klasifikasi adalah algoritma Random Forest (RF) . Random Forest adalah teknik bagging  yang  memiliki  karakteristik  signifikan yang  berjalan  efisien  pada  dataset  besar. Random Forest dapat  menangani  ribuan  variabel  masukan tanpa  penghapusan  variabel  dan  memperkirakan fitur penting untuk klasifikasi.
Di  dalam  dunia  medis,  teknologi  -  teknologi banyak  sekali  diterapkan  untuk  memenuhi kebutuhan  medis  itu  sendiri  seperti  AI  pendeteksi pasien positif Covid atau tidak dengan memanfaatkan  hembusan  nafas  dari  pasien tersebut. Dan masih banyak lagi hal - hal yang bisa kita  manfaatkan  untuk  mengembangkan  teknologi di  bidang  kesehatan  salah  satunya  adalah  dengan memanfaatkan sinyal EKG atau Elektrokardiogram untuk mengklasifikasi penyakit gagal jantung pada pasien.  Laporan  WHO  menunjukkan  bahwa penyakit  jantung  dan  pembuluh  darah,  atau Cardiovascular  Diseases  (CVD),  menyebabkan 31% kematian global setiap tahun (17,7 juta orang). Di  Indonesia,  data  riset  2018  mencatat  bahwa  15 dari  1000  orang  (sekitar  2,8  juta  individu) menderita  penyakit  ini,  dan  angkanya  terus meningkat  [3].  Salah  satu  faktor  penyebab munculnya penyakit gagal jantung adalah kualitas lingkungan yang  tidak  sehat  [4].  EKG merupakan sebuah  informasi  sinyal  yang  digambarkan  dalam bentuk  diagram  yang  menampilkan  informasi penting  mengenai  keadaan  jantung  manusia. Elektrokardiogram  atau  EKG  adalah  rekaman aktivitas listrik yang dihasilkan melalui siklus detak jantung [5].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan perbandingan antara metode tradisional atau Machine  Learning menggunakan Random Forest dengan Convolutional  Neural  Network (CNN) menggunakan  arsitektur ResNet-50 .  Hasil dari  perbandingan  tersebut  akan  dilakukan pengembangan  lebih  lanjut  untuk  meningkatkan hasil  akurasi  dan  ketepatan  model  dalam melakukan  klasifikasi  terhadap  sinyal  EKG.  Oleh karena  itu,  yang  menjadi  tujuan  utama  dari systematic  literature  review ini  adalah  untuk menganalisis  dan  mendapatkan  metode  yang terbaik dalam mengklasifikasi sinyal EKG.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metodologi  yang  akan digunakan  adalah systematic  literature  review . Penelitian ini didasarkan pada beberapa jurnal yang memiliki  hubungan  dan  kaitan  dengan  klasifikasi Arrhythmia Database. Pemilihan jurnal yang akan dipakai  untuk  dijadikan  referensi  melalui  website Sciencedirect, Google Scholar, dan Scopus.
Peningkatan
jumlah studi literatur memungkinkan  untuk  menerapkan  metodologi systematic literature review. Metodologi SLR dapat mengurangi  pandangan  subjektif  penulis  sehingga dengan  menggunakan  metode bibliometric dan network  analisis, metode  SLR  menjadi  tren penelitian yang luar biasa dan bisa dilakukan dalam melakukan analisis yang mendalam [6].
2.1   Perencanaan Tinjauan Pustaka Perencanaan  untuk  mencari  paper  penelitian terkait  memiliki  3  tahapan  antara  lain:  pemilihan keyword, penentuan kriteria, dan pemilihan paper. Masing-masing  tahapan  akan  digambarkan  pada gambar sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Pemilihan Artikel
2.1.1   Penentuan Database Paper yang akan digunakan dapat dikumpulkan  melalui  beberapa  website  yang menyediakan database paper antara lain Sciencedirect, Google Scholar, dan Scopus.
2.1.2   Penentuan Keyword atau Kata Kunci Setelah ditetapkannya beberapa website yang akan digunakan untuk mencari paper, maka peneliti perlu  menentukan keyword atau  kata  kunci  yang akan  digunakan  dalam  mencari  paper  yang berkaitan dengan penelitian. Salah satu kata kunci yang digunakan dalam mencari paper adalah “ MIT- BIH Arrhythmia” dan “ Classification ECG”.
2.1.3   Penentuan Kriteria Inklusi dan Eksklusi Pada  saat  mencari  paper  yang  sesuai  dengan penelitian  menggunakan  website  yang  dipilih, peneliti  harus  membatasi  pencarian  paper  dengan ketentuan  batasan  100  paper  dengan  menerapkan kriteria Inklusi dan Eksklusi pada kumpulan paper tersebut.  Kriteria  Inklusi  merupakan  karakteristik umum  suatu  penelitian  yang  akan  diteliti berdasarkan  tujuan  dari  penelitian  tersebut, sedangkan  untuk  Eksklusi  adalah  suatu  kriteria yang menghilangkan subjek yang tidak memenuhi kriteria dari Inklusi itu sendiri oleh peneliti. Berikut merupakan  kriteria  dari  Inklusi  dan  Eksklusi adalah:
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 190-196 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
A. Paper  yang  akan  dijadikan  referensi  atau sitasi dalam rentang waktu publish 5 tahun terakhir atau dimulai dari tahun 2018.
B. Paper  memiliki  hubungan  atau  kaitan dengan  apa  yang  akan  dilakukan  oleh peneliti.
C. Memiliki SJR value lebih dari 1.
Kemudian  untuk  kriteria  dari  Eksklusi  adalah sebagai berikut:
A. Tidak dapat diunduh.
2.2 Peninjauan Artikel Terpilih Setelah  paper  dibatasi  dan  sudah  ditentukan sebanyak  100  paper,  selanjutnya  dari  100  paper tersebut  dilakukan filterisasi untuk  mendapatkan paper  yang  sesuai  dengan  kriteria  Inklusi  dan Eksklusi  sehingga  peneliti  dapat  menentukan  17 paper yang sesuai dengan kriteria dan dikategorikan sebagai penelitian terkait.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil studi literatur yang telah dilakukan, sebelumnya ditetapkan 100 paper untuk ditentukan 17  paper  yang  akan  digunakan  sesuai  dengan penelitian terkait.
Tabel 1. Ringkasan Paper Penelitian Terpilih
Paper Penulis Variabel Negara Tahun [7] H. Almutairi et al. Sleep Apnoea Other 2021 [8] P. Kanani & M. Padole Arrhythmia Other 2020 [9] D. K. Atal & M. Singh Arrhythmia Other 2020 [10] S. Mandal et al. Ventricular Arrhythmia Other 2021 [11] R. K. Tripathy et al. Congestive Heart Failure Other 2019 [12] J. Rahul et al. Arrhythmia Other 2021 [13] S. Sowmya & D. Jose Arrhythmia Other 2022 [14] Y.-Y. Jo et al. Arrhythmia Other 2021 [15] L. Zheng et al Arrhythmia Other 2021 [16] S. C. Mohonta et al. Arrhythmia Other 2022 [17] K. Prashant et al. Arrhythmia Other 2022 [18]
V.
Jahmunah et al. Coronary Artery, Myocardial Infarction & Other 2021
Paper Penulis Variabel Negara Tahun Congestive Heart Failure
[19] A. S. Eltrass et al. Congestive Heart Failure & Arrhythmia Other 2020 [20] A. A. Bhurane et al. Congestive Heart Failure Other 2019 [21] M. Porumb et al. Congestive Heart Failure Other 2020 [22] A. Rath et al. Heart Disease Other 2021 [23] A. Pal et al. Arrhythmia Other 2021
Pada Tabel 1 telah dilakukan pengelompokan penelitian terkait berdasarkan penelitian yang akan dilakukan.  Dari  ringkasan  penelitian  tersebut, peneliti  telah  membuat  sebuah  grafik  untuk menggambarkan  jumlah  tahun  publikasi  dari kumpulan penelitian pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Tahun Publikasi
Untuk  lebih  memahami  paper-paper  yang telah  dikelompokan,  peneliti  akan  memaparkan variable yang  digunakan  pada  penelitian  terkait yaitu  model  dan  hasil  evaluasi  model  dari  paper penelitian terkait. Selain itu, peneliti juga mencari tahu  model  mana  yang  memiliki  hasil  evaluasi terbaik  diantara  model  lainnya  pada  penelitian terkait.  Peneliti  telah  merangkum  detail  dari penelitian  terkait  beserta  model  dan  hasil evaluasinya pada Tabel 2.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 190-196 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Tabel 2. Evaluasi Model
Paper Model Pendekatan Akurasi [7] CNN & LSTM Hybrid 94.27% [8] Time-Series & DL Hybrid 99.12% [9] CNN & BaROA Hybrid 93.19% [10] RF Machine Learning 97.02% [11] HCMM Machine Learning 98.78% [12] SVM Machine Learning 99.51% [13] CNN & LSTM Hybrid 99.7% [14] XDM Deep Learning - [15] CNN & SVM Hybrid 96% [16] CWT & CNN Hybrid 99.65% [17] CNN & OWAE Hybrid 95.29% [18] GabornCNN Deep Learning 98.74% [19] CNN & CQ- NSGT Hybrid 98.82% [20] QSVM Machine Learning 99.66% [21] CNN Deep Learning 100% [22] GAN-LSTM Deep Learning 99.4% [23] CNN Deep Learning 98.92%
Setelah  dilakukan  pengelompokan  penelitian terkait,  peneliti  telah  menggambarkan  melalui grafik  mengenai variable dalam  penelitian  terkait tersebut  pada  Gambar  2,  untuk  pendekatan  pada penelitian  terkait  akan  digambarkan  pada  Gambar 3,  serta  sumber  data  yang  digunakan  akan digambarkan pada Gambar 4.

## Gambar 3. Grafik Variabel Penelitian
Pengelompokan  variabel  pada  penelitian terkait  untuk  menentukan  variabel  mana  yang banyak digunakan untuk proses klasifikasi tersebut. Selanjutnya  adalah  dengan  menentukan  jenis pendekatan yang digunakan dalam proses klasifikasi  dengan  masing  -  masing  model  yang akan  digunakan.  Gambar  4  akan  menampilkan grafik jenis pendekatan pada penelitian terkait.
Gambar 4. Grafik Jenis Pendekatan Penelitian
Berdasarkan jenis pendekatan yang digambarkan  pada  grafik  diatas,  pendekatan  yang banyak  digunakan  adalah Hybrid dengan  total  8 penelitian  terkait.  Pada  Tabel  2,  untuk  menjawab pertanyaan di awal model yang memiliki performa paling baik dan stabil adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan mengevaluasi model yang paling  banyak  digunakan  adalah  Akurasi  model tersebut.
Adapun  teori  -  teori  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini untuk membangun model dan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 190-196 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
dilakukannya  suatu  perbandingan  antara  metode tradisional  atau Machine  Learning menggunakan Random  Forest dengan Convolutional  Neural Network  (CNN) menggunakan  arsitektur  ResNet- 50 adalah sebagai berikut:
3.1   MIT-BIH Arrhythmia Database MIT-BIH Arrhythmia Database adalah rangkaian uji standar yang umumnya tersedia untuk mengevaluasi  aritmia  deteksi.  Sejak  1980,  basis data  ini  telah  digunakan  untuk  dasar  penelitian untuk  dinamika  jantung  di  sekitar  500  lokasi  di seluruh  dunia.  Basis  data  ini  sebagian  besar digunakan  untuk  tujuan  medis  dan  penelitian  dari deteksi dan analisis aritmia jantung yang berbeda. Basis  data  ini  mencoba  menyediakan  informasi yang tepat untuk mendeteksi aritmia ventrikel [24].
Aritmia adalah perubahan detak jantung yang tidak normal karena detak jantung yang tidak tepat yang  menyebabkan  kegagalan  dalam  pemompaan darah.  Aritmia  dapat  menyebabkan  kematian jantung  mendadak.  Gejala  aritmia  yang  umum adalah denyut prematur, jantung berdebar, pusing, kelelahan, dan pingsan. Aritmia lebih sering terjadi pada  orang  yang  menderita  tekanan  darah  tinggi, diabetes  dan  arteri  koroner  penyakit  [25].  Sinyal Elektrokardiogram  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  diambil  dari MIT-BIH Arrhythmia Database.
3.2   Elektrokardiogram (EKG) Elektrokardiogram  (EKG)  adalah  tes  medis yang  mengukur  aktivitas  listrik  jantung.  EKG digunakan  untuk  mendiagnosis  dan  memantau berbagai kondisi jantung, seperti serangan jantung, aritmia,  dan  gagal  jantung.  EKG  akan    merekam aktivitas listrik kecil yang dihasilkan oleh jantung selama periode waktu tertentu dengan menempatkan  elektroda  pada  tubuh  pasien  [26]. Rekaman  EKG  berisi noise dan  amplitudo  yang bervariasi  dari  setiap  orang  sehingga  sulit  dalam proses mendiagnosis [27].
Elektrokardiogram (EKG) memberikan informasi penting tentang berbagai kondisi manusia [28].  Untuk  melakukan  EKG,  petugas  kesehatan akan  menempelkan  tambalan  kecil  dan  lengket yang  disebut  elektroda  ke  dada,  lengan,  dan  kaki pasien.  Elektroda  terhubung  ke  mesin  EKG,  yang merekam sinyal listrik yang dihasilkan oleh jantung saat  bergerak  ke  seluruh  tubuh.  Mesin  tersebut menghasilkan  jejak  aktivitas  listrik  jantung,  yang disebut strip EKG, yang kemudian diinterpretasikan oleh petugas kesehatan.
Machine  Learning dapat  diterapkan  pada analisis data EKG untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi  diagnosis  dan  pengobatan.  Misalnya, algoritma  pembelajaran  mesin  dapat  dilatih  untuk mengenali pola dalam data EKG yang
menunjukkan  kondisi  jantung  tertentu.  Algoritma ini kemudian dapat digunakan untuk menganalisis data  EKG  secara  otomatis  dan  memberikan rekomendasi diagnosis atau pengobatan. Algoritma pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mengklasifikasikan  data  EKG  ke  dalam  kategori yang  berbeda,  seperti  normal  atau  abnormal,  atau untuk mengidentifikasi kondisi jantung tertentu. Biasanya,  klasifikasi  sinyal  EKG  memiliki empat  fase: preprocessing ,  segmentasi,  ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Fase preprocessing terutama ditujukan  untuk  mendeteksi  dan  melemahkan frekuensi sinyal EKG yang terkait dengan artefak, yang  juga  biasanya  melakukan  normalisasi  dan peningkatan sinyal. Setelah preprocessing , segmentasi  akan  membagi  sinyal  menjadi  segmen yang  lebih  kecil,  yang  dapat  mengekspresikan aktivitas listrik jantung dengan lebih baik [27].

## 3.3   Machine Learning
Pembelajaran  Mesin  atau Machine  Learning merupakan  kemajuan  teknologi  yang  penting karena  dapat  membantu  dalam  mengambil keputusan  dengan  mekanisme  prediksi  dan klasifikasi  berdasarkan  data  yang  ada  [29].
Berfokus  pada performance yang  tinggi,  teknik pembelajaran  mesin  atau machine  learning diterapkan  pada  bisnis  dengan  data  yang berkembang  pesat.  Karena  pendekatan  desain cocok  untuk  komunikasi  komputasi  paralel  dan terdistribusi yang berevolusi atau data bisnis yang dinamis dan berkembang kedalam model Machine Learning [30].
Teknologi berbasis komputer modern banyak yang telah menggunakan Pembelajaran Mesin atau Machine  Learning . Machine  Learning merupakan cabang  dari  Kecerdasan  Buatan  atau Artificial Intelligence yang luas dan sudah berkembang pesat saat  ini  yang  memungkinkan  komputer  untuk belajar  dan  berkembang  secara  otomatis  tanpa harus  diprogram  secara  eksplisit.  Teknologi  ini berasal dari mempelajari pengenalan pola dan teori pembelajaran  komputasi.  Secara  umum,  metode pembelajaran yang umum digunakan oleh Machine Learning dapat diklasifikasikan menjadi Supervised , Unsupervised ,  dan Reinforcement Learning [31].

## 3.3.1   Supervised Learning
Supervised  Learning merupakan  metode Machine Learning untuk menyimpulkan fungsi dari data train . Algoritma Supervised Learning biasanya berisi  kumpulan  sampel input ( feature )  dan  label yang  berkaitan  dengan  kumpulan  data  tersebut. Tujuan  dari  pengklasifikasian  adalah  untuk menemukan  batas  yang  sesuai  yang  dapat memprediksi  label  yang  benar  pada  data test . Secara  singkat,  dalam Supervised  Learning
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 190-196 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
memiliki setiap contoh data yang berpasangan yang terdiri  dari  objek  masukan  ( input )  dan  objek keluaran  ( output )  yang  diinginkan.  Algoritma Supervised  Learning menganalisis  data train dan menghasilkan  fungsi  ( model )  [32].  Salah  satu contoh metode algoritma pada Supervised Learning adalah Random Forest .
3.3.1.1   Random Forest
Random  Forest adalah  metode Machine
Learning yang diperkenalkan pada tahun 2001 oleh Leo Breiman. Metode ini menggunakan serangkaian  besar  dari Decision  Tree dengan korelasi  timbal  balik  yang  rendah  dan  fitur  yang dipilih secara acak menggunakan metode bagging ( Bootstrap AGGregatING ) [33].
Random Forest merupakan salah satu metode pengklasifikasian  terbaik  dan  banyak  digunakan untuk regresi dan juga klasifikasi. Random Forest memiliki  algoritma  yang  sederhana  sehingga menjadi  salah  satu  pilihan  yang  menarik  untuk mengklasifikasi  teks.  Selain  itu, Random  Forest juga  memiliki  kemampuan  untuk  mengolah  data berdimensi  tinggi  dan  memiliki  performa  yang tinggi  walaupun  menggunakan  data  yang  banyak sehingga menjadi salah satu keuntungan menggunakan  model  ini  dibandingkan  dengan model Machine Learning lainnya [33].
Pemilihan  model  ini  didasarkan  karena  pada faktanya  bahwa Random  Forest secara  luas dianggap  sebagai  salah  satu  metode Machine Learning yang paling sukses dan banyak digunakan hingga saat ini [34].
3.4   Deep Learning Deep  Learning merupakan  kemajuan  terbaru dari  kecerdasan  buatan  yang  telah  digunakan mengatasi  banyak  masalah  yang  melibatkan kumpulan data besar atau big data . Deep Learning juga  muncul  sebagai  alat  yang  menjanjikan  untuk analisis data scRNA-seq , karena memiliki kapasitas untuk mengekstrak fitur informatif dan ringkas data s cRNA-seq yang berisik, heterogen, dan berdimensi tinggi untuk meningkatkan analisis hilir [35].
3.4.1   Convolutional Neural Network (CNN) Convolutional Neural Networks (CNNs) , telah berhasil digunakan untuk memproses dan menganalisa  gambar  digital,  termasuk  berbagai jenis  gambar  medis,  termasuk  CT.  Meskipun beberapa  karya  telah  mempresentasikan  hasil menggunakan gambar sinar-X, CT scan cenderung lebih efisien karena dua alasan. Pertama, CT scan memberikan  tampilan  3  dimensi  yang  mendetail dari  organ  yang  didiagnosis,  sedangkan  sinar-X memberikan  tampilan  2-D.  Kedua,  CT  scan  tidak tumpang  tindih  dengan  organ,  sedangkan  pada
sinar-X, tulang rusuk tumpang tindih dengan paru- paru dan jantung [36].

## SIMPULAN
Dari hasil pencarian keyword pada beberapa platform  atau  website  jurnal  dan  telah  dibatasi sebanyak  100  paper dengan  kriteria  Inklusi  dan Eksklusi yang diterapkan sehingga mendapatkan 17  paper  yang  masuk  kedalam  kategori  atau kriteria  tersebut.  Untuk  menjawab  pertanyaan sebelumnya yaitu model yang memiliki hasil atau akurasi terbaik serta stabil adalah Convolutional Neural  Network  (CNN) dengan  tingkat  akurasi rata - rata 98.75% - 100%. Untuk teknik evaluasi performa  model  dalam  klasifikasi  sinyal  EKG menggunakan confusion matrix yang terdiri dari Akurasi, Presisi, Recall, dan F1 Score .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. O. Eke, “Chatgpt and the rise of Generative AI: Threat to  academic  integrity?,” Journal  of  Responsible Technology , vol. 13, p. 100060, 2023. doi:10.1016/j.jrt.2023.100060
[2] Pojon,  M.  (2017). Using  machine  learning  to  predict student performance (Master's thesis).
[3] I.  M.  Agus  Oka  Gunawan,  I.  D.  Indah  Saraswati,  I.  D. Riswana Agung, and I. P. Eka Putra, “Klasifikasi Penyakit jantung  menggunakan  algoritma  decision  Tree  Series C4.5 Dengan Rapidminer,” Jurnal Teknologi  Dan Sistem Informasi  Bisnis ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  73–83,  2023. doi:10.47233/jteksis.v5i2.775
[4] J.  Siswanto,  A.  A.  Qalban,  and  S.  N.  Lahay,  “Aplikasi Sistem Pakar  Klasifikasi  Kesehatan Lingkungan Permukiman  Dengan  metode  certainty  factors,” Jurnal Teknologi  Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 5, no. 2, pp.
103–112, 2023. doi:10.47233/jteksis.v5i2.787
[5] R. Ganeshkumar and Dr. YSKumaraswamy, “Investigating cardiac arrhythmia in ECG using Random Forest Classification,” International Journal of Computer Applications ,  vol.  37,  no.  4,  pp.  31–34,  2012. doi:10.5120/4599-6557
[6] J. J. Kim, H. Jang, and S. Roh, “A systematic literature review on humanitarian logistics using network analysis and Topic modeling,” The Asian Journal of Shipping and Logistics ,  vol.  38,  no.  4,  pp.  263–278,  2022. doi:10.1016/j.ajsl.2022.10.003
[7] H. Almutairi, G. M. Hassan, and A. Datta, “Classification of obstructive sleep apnoea from single-lead ECG signals using  convolutional neural and long short  term memory networks,” Biomedical  Signal  Processing  and  Control , vol. 69, p. 102906, 2021. doi:10.1016/j.bspc.2021.102906
[8] P.  Kanani  and  M.  Padole,  “ECG  Heartbeat  arrhythmia classification  using  time-series  augmented  signals  and Deep Learning Approach,” Procedia Computer Science , vol.
171, pp. 524–531, 2020.
doi:10.1016/j.procs.2020.04.056
[9] D. K. Atal and M. Singh, “Arrhythmia classification with ECG  signals  based  on  the  optimization-enabled  deep convolutional  neural  network,” Computer  Methods  and Programs  in  Biomedicine ,  vol.  196,  p.  105607,  2020. doi:10.1016/j.cmpb.2020.105607
[10] S.  Mandal,  P.  Mondal,  and  A.  H.  Roy,  “Detection  of ventricular  arrhythmia  by  using  heart  rate  variability signal  and  ECG  Beat  Image,” Biomedical  Signal Processing  and  Control ,  vol.  68,  p.  102692,  2021.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 190-196 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
doi:10.1016/j.bspc.2021.102692
[11] R.  K.  Tripathy,  M.  R.  A.  Paternina,  J.  G.  Arrieta,  A. Zamora-Méndez, and G. R. Naik, “Automated detection of congestive heart failure from Electrocardiogram Signal using  Stockwell  transform  and  hybrid  classification scheme,” Computer  Methods  and  Programs  in Biomedicine , vol. 173, pp. 53–65, 2019.
doi:10.1016/j.cmpb.2019.03.008
[12] J. Rahul, M. Sora, L. D. Sharma, and V. K. Bohat, “An improved  cardiac  arrhythmia  classification  using  an  RR interval-based approach,” Biocybernetics and Biomedical Engineering ,  vol.  41,  no.  2,  pp.  656–666,  2021. doi:10.1016/j.bbe.2021.04.004
[13] S.  Sowmya  and  D.  Jose,  “Contemplate  on  ECG  signals and  classification  of  arrhythmia  signals  using  CNN- LSTM deep learning model,” Measurement: Sensors , vol. 24, p. 100558, 2022. doi:10.1016/j.measen.2022.100558
[14] Y.-Y. Jo et al. , “Detection and classification of arrhythmia using  an  explainable  deep  learning  model,” Journal  of Electrocardiology ,  vol.  67,  pp.  124–132,  2021. doi:10.1016/j.jelectrocard.2021.06.006
[15] L.  Zheng,  Z.  Wang,  J.  Liang,  S.  Luo,  and  S.  Tian, “Effective  compression  and  classification  of  ECG arrhythmia  by  Singular  Value  Decomposition,” Biomedical  Engineering  Advances ,  vol.  2,  p.  100013, 2021. doi:10.1016/j.bea.2021.100013
[16] S.  C.  Mohonta,  M.  A.  Motin,  and  D.  K.  Kumar, “Electrocardiogram based arrhythmia classification using wavelet  transform  with  Deep  Learning  Model,” SSRN Electronic Journal , 2022. doi:10.2139/ssrn.4088025
[17] K. Prashant, P. Choudhary, T. Agrawal, and E. Kaushik, “Owae-net: COVID-19 detection from ECG images using deep learning and optimized weighted average ensemble technique,” Intelligent Systems with Applications , vol. 16, p. 200154, 2022. doi:10.1016/j.iswa.2022.200154
[18] V. Jahmunah, E. Y. K. Ng, T. R. San, and U. R. Acharya, “Automated  detection  of  coronary  artery  disease, myocardial  infarction  and congestive  heart  failure  using GABORCNN  model  with  ECG  signals,” Computers  in Biology  and  Medicine ,  vol.  134,  p.  104457,  2021. doi:10.1016/j.compbiomed.2021.104457
[19] A.  S.  Eltrass,  M.  B.  Tayel,  and  A.  I.  Ammar,  “A  new automated CNN deep learning approach for identification of  ECG  congestive  heart  failure  and  arrhythmia  using constant-q non-stationary  Gabor  transform,” Biomedical Signal Processing and Control , vol. 65, p. 102326, 2021. doi:10.1016/j.bspc.2020.102326
[20] A.  A.  Bhurane,  M.  Sharma,  R.  San-Tan,  and  U.  R. Acharya,  “An  efficient  detection  of  congestive  heart failure  using  frequency  localized  filter  banks  for  the diagnosis  with  ECG  Signals,” Cognitive  Systems
Research , vol. 55, pp. 82–94, 2019.
doi:10.1016/j.cogsys.2018.12.017
[21] M. Porumb, E. Iadanza, S. Massaro, and L. Pecchia, “A convolutional  neural  network  approach  to  detect congestive heart  failure,” Biomedical  Signal  Processing and Control , vol. 55, p. 101597, 2020. doi:10.1016/j.bspc.2019.101597
[22] A. Rath, D. Mishra, G. Panda, and S. C. Satapathy, “Heart disease  detection  using  deep  learning  methods  from imbalanced  ECG  samples,” Biomedical Signal Processing  and  Control ,  vol.  68,  p.  102820,  2021. doi:10.1016/j.bspc.2021.102820
[23] A.  Pal,  R.  Srivastva,  and  Y.  N.  Singh,  “CardioNet:  An efficient  ECG  arrhythmia  classification  system  using transfer learning,” Big Data Research , vol. 26, p. 100271, 2021. doi:10.1016/j.bdr.2021.100271
[24] S. Kuila, N. Dhanda, and S. Joardar, “Feature extraction and  classification  of  MIT-BiH  Arrhythmia  Database,”
Lecture  Notes  in  Electrical  Engineering ,  pp.  417–427, 2019. doi:10.1007/978-981-15-0829-5_41
[25] Z. F. Apandi, R. Ikeura, and S. Hayakawa, “Arrhythmia detection  using  MIT-BiH  Dataset:  A  Review,” 2018 International Conference on Computational Approach in Smart  Systems  Design  and  Applications  (ICASSDA) ,
2018. doi:10.1109/icassda.2018.8477620
[26] T.  Li  and  M.  Zhou,  “ECG  classification  using  wavelet packet entropy and random forests,” Entropy , vol. 18, no. 8, p. 285, 2016. doi:10.3390/e18080285
[27] R. Ganeshkumar and Dr. YSKumaraswamy, “Investigating cardiac arrhythmia in ECG using Random Forest Classification,” International Journal of Computer Applications ,  vol.  37,  no.  4,  pp.  31–34,  2012. doi:10.5120/4599-6557
[28] M.  Wasimuddin,  K.  Elleithy,  A.-S.  Abuzneid,  M. Faezipour, and O. Abuzaghleh, “Stages-based ECG signal analysis  from  traditional  signal  processing  to  machine learning approaches: A survey,” IEEE Access , vol. 8, pp. 177782–177803,
2020. doi:10.1109/access.2020.3026968
[29] N. K. Kamila et al. , “Machine learning model design for high  performance  cloud  computing  &  load  balancing resiliency:  An  innovative  approach,” Journal  of  King Saud  University  -  Computer  and  Information  Sciences , vol. 34, no. 10, pp. 9991–10009, 2022. doi:10.1016/j.jksuci.2022.10.001
[30] C. Renggli, S. Ashkboos, M. Aghagolzadeh, D. Alistarh, and  T.  Hoefler,  “SparCML,” Proceedings  of  the International  Conference for High Performance Computing,  Networking,  Storage  and  Analysis ,  2019. doi:10.1145/3295500.3356222
[31] H. Bhatt, V. Shah, K. Shah, R. Shah, and M. Shah, “State- of-the-art machine learning techniques for melanoma skin cancer  detection  and  classification:  A  comprehensive review,”
Intelligent Medicine , 2022.
doi:10.1016/j.imed.2022.08.004
[32] M. Khanzadeh, S. Chowdhury, M. Marufuzzaman, M. A. Tschopp, and L. Bian, “Porosity prediction: Supervised- learning  of  thermal  history  for  direct  laser  deposition,” Journal  of  Manufacturing  Systems ,  vol.  47,  pp.  69–82,
2018. doi:10.1016/j.jmsy.2018.04.001
[33] N. Jalal, A. Mehmood, G. S. Choi, and I. Ashraf, “A novel improved  random  forest  for  text  classification  using feature ranking and optimal number of trees,” Journal of King  Saud  University  -  Computer  and  Information Sciences ,  vol.  34,  no.  6,  pp.  2733–2742,  2022. doi:10.1016/j.jksuci.2022.03.012
[34] D. Makariou, P. Barrieu, and Y. Chen, “A random forest based  approach  for  predicting  spreads  in  the  primary catastrophe  bond  market,” Insurance:  Mathematics  and Economics , vol. 101, pp. 140–162, 2021. doi:10.1016/j.insmatheco.2021.07.003
[35] M. Brendel et al. , “Application of deep learning on single- cell  RNA  sequencing  data  analysis:  A  Review,” Genomics,  Proteomics  & Bioinformatics ,  vol. 20,  no. 5, pp. 814–835, 2022. doi:10.1016/j.gpb.2022.11.011
[36] H. Naeem and A. A. Bin-Salem, “A CNN-LSTM network with  multi-level  feature  extraction-based  approach  for automated detection of coronavirus from CT scan and X- ray images,” Applied Soft Computing , vol. 113, p. 107918, 2021. doi:10.1016/j.asoc.2021.107918