MENDETEKSI PERILAKU PENYAKIT THALASSEMIA BERDASARKAN REKAM MEDIS MENGGUNAKAN METODE LSTM

Abstract

Thalaessemia merupakan penyakit genetic kronis yang ditandai dengan gangguan sintesis hemoglobin dan memerlukan pemantauan klinis secara berkelanjutan. Data rekam medis yang tersimpan dirumah sakit memiliki potensi besar untuk dimanfaatkan dalam mendeteksi perilaku penyakit secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi perilaku penyakit thalassemia berdasarkan rekam medis laboratorium menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Dataset yang di gunakan terdiri 1.73 data pasien Sembilan parameter laboratoriunm, yaitu MCV, HbG, MCH, RBC, S, HbA2, HbA, HbF, and Iron. Tahapan ini penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemprosesan dengan penanganan missing value menggunakan metode mean imputation, perancangan model LSTM, serta evaluasi performa menggunakan metode mean imputation, menggunakan confusion matrix. Hasil perancangan model LSTM, serta evaluasi performa penelitian menunjukann bahwa model LSTM mampu mempelajari pola kompleks pda data rekam medis dan memberikan performa yang baik dalam mengklasifikasikan kondisi pasien ke dalam kelas normal dan krisis. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi pendukung pengambilan Keputusan klinis dalam pemantauan pasien thalassemia.