<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="14024">
 <titleInfo>
  <title>Deteksi Sinyal EKG Dengan Menggunakan Metode Classification Naive Bayes dan Penerapannya Pada Smart Health Care Berbasis Android</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Yogi Zafitrah</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>1755301037</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Additional Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Pekanbaru</placeTerm>
   <publisher>Pustaka Politeknik Caltex Riau</publisher>
   <dateIssued>2021</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Text</form>
  <extent>xv, 63 hlm.; 21 cm</extent>
 </physicalDescription>
 <note>Berdasarkan data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas), angka kejadian penyakit jantung dan pembuluh darah semakin meningkat dari tahun ke tahun. Setidaknya, 15 dari 1000 orang di Indonesia menderita penyakit jantung. Kurangnya deteksi dini penyait jantung membuat penderita penyakit ini semakin meningkat. Dan dokter umum sebagai fasilitas kesehatan yang pertama didatangi pasien tidak memiliki kemampuan seperti dokter spesialis jantung dalam memeriksa jantung. Oleh karena itu, pembuatan aplikasi klasifikasi abnormalitas irama jantung berbasis android untuk dokter umum dilakukan sebagai upaya mengatasi masalah ini sebagai deteksi dini kelainan irama jantung. Aplikai ini memanfaatkan alat rekaman (Elektroardiogram) EKG portable untuk merekam sinyal EKG pasien. Sinyal EKG yang direkam, kemudian diektraksi dengan mengambil nilai Interval PT, Bpm, Interval RR, dan RR lokal untuk diklasifikasi menggunakan machine learning dengan algoritma NaÃ¯ve bayes. Adapun akurasi yang didapatkan dengan menggunakan naÃ¯ve bayes sekitar 75%. Hasil dari aplikasi ini dapat membantu dokter umum dalam deteksi dini abnormalitas irama jantung dan sebagai acuan dalam pengembangan penelitian deteksi dini abnormalitas sinyal EKG.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <subject authority="">
  <topic>PA Teknik Informatika</topic>
 </subject>
 <classification>PA TI</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Politeknik Caltex Riau Politeknik Caltex Riau</physicalLocation>
  <shelfLocator>PA TI</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">PA1755301037</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan PCR</sublocation>
    <shelfLocator></shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:digitals>
  <slims:digital_item id="13633" url="" path="KP_PA/POSTER/PA1755301037_poster_pa.png" mimetype="image/png">Poster - Deteksi Sinyal EKG Dengan Menggunakan Metode Classification Naive Bayes dan Penerapannya Pada Smart Health Care Berbasis Android</slims:digital_item>
 </slims:digitals>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>14024</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2021-09-14 00:00:00</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2024-03-12 14:20:58</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>