No abstract

<span>Fibrilasi Atrium (FA) merupakan jenis aritmia yang paling umum dengan peningkatan resiko 1,5 hingga 2 kali lipat dari semua penyebab kematian dan peningkatan morbiditas. FA Paroksismal (FAP) adalah salah satu tipe fibrilasi atrium. Studi mengenai FAP menunjukkan bahwa 20% - 30% individu dengan FA memiliki FAP. Penelitian untuk membuat model <em>predictor tool </em>FAP menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah dilakukan. Fitur Statistik interval RR dijadikan fitur masukan pada JST <em>Radial Basis Function </em>(RBF) dengan optimasi menggunakan <em>Particle Swarm Optimization </em>(PSO). Data Elektrokardiogram (EKG) yang digunakan adalah <em>Atrial Fibrillation Prediction Database </em>(AFPDB) dari <em>PyhsioNet</em>. Dengan target keluaran JST berupa PAF dan normal. Parameter RBF yang dioptimasi dengan PSO meliputi pusat, lebar dan bobot. Hasil fitur tunggal diperoleh bahwa sistem JST PSO-RBF lebih baik jika dibandingkan dengan JST RBF dalam membuat model <em>predictor tool</em> FAP. Dengan variasi fitur statisitik diperoleh sistem prediksi FAP dengan akurasi, sensitivitas dan spesifitas secara berturut-turut bernilai 85,82%, 84,15% dan 87,78%.</span>