Analisis Komparasi Heart Rate Variability Non-linear sebagai Biomarker Non-invasif Diagnosis Myocardial Infarction

Abstract

Myocardial infarction (MI) merupakan salah satu penyakit kardiovaskular yang dapat memengaruhi regulasi sistem saraf otonom, yang tercermin melalui perubahan heart rate variability (HRV). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan parameter HRV non-linear dalam membedakan pasien MI dan subjek normal berdasarkan sinyal elektrokardiogram (ECG). Parameter HRV non-linear yang dianalisis meliputi SD1 (Poincaré plot), Sample Entropy (SampEn), Multiscale Entropy (MSE) pada skala waktu t=1 dan t=2, serta Detrended Fluctuation Analysis (DFA) α1. Data ECG diolah untuk mengekstraksi parameter HRV, kemudian dilakukan analisis statistik menggunakan uji Mann–Whitney U untuk mengevaluasi perbedaan antar kelompok. Selanjutnya, analisis kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) digunakan untuk menilai kemampuan diskriminasi masing-masing parameter berdasarkan nilai Area Under the Curve (AUC), serta penentuan nilai cut-off, sensitivitas, dan spesifisitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar parameter HRV non linear memiliki nilai AUC pada kategori lemah hingga cukup. Parameter SD1 menunjukkan performa terbaik dibandingkan parameter lainnya, sedangkan parameter berbasis entropi dan DFA α1 menunjukkan kemampuan diskriminasi yang terbatas. Analisis sensitivitas dan spesifisitas menunjukkan bahwa parameter HRV non-linear cenderung memiliki spesifisitas yang tinggi namun sensitivitas yang rendah. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa parameter HRV non linear memiliki keterbatasan apabila digunakan secara mandiri untuk membedakan pasien MI dan subjek normal. Namun demikian, parameter tersebut tetap memiliki nilai informatif dalam merepresentasikan dinamika dan kompleksitas sistem kardiovaskular serta berpotensi digunakan sebagai parameter pendukung dalam analisis lanjutan.