Penyakit kardiovaskular adalah penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia. Hal ini disebabkan sulitnya deteksi penyakit kardiovaskular seperti aritmia yang bisa secara tiba-tiba kambuh akibat serangan jantung dan tidak dapat dideteksi sebelumnya karena tidak melakukan pemerikasaan kesehatan jantung. Proses mendeteksi penyakit kardiovaskular secara real time akan lebih mudah untuk mendeteksi penyakit kardiovaskular, dalam penelitian ini diusulkan metode baru untuk mendeteksi penyakit kardiovaskular secara real time dengan menggunakan sensor ECG dan klasifikasi Naive Bayes. Data sensor ECG dari dikirim secara real time ke server menggunakan modul Wi-Fi pada Portable U-Health, data sensor yang telah dikirim ke server dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes sehingga diklasifikasikan dalam kategori penyakit kardiovaskular atau normal. Dari hasil analisis data sensor ECG dapat membantu dokter atau praktisi kesehatan untuk membantu dokter memberikan perawatan lebih lanjut dari analisis data pasien. Hasil penelitian menunjukkan, dengan menggunakan algoritma naïve bayes hasil akurasi model diperoleh sebesar 78.3% untuk bisa mendeteksi penyakit kardiovaskular dokter dapat lebih cepat mendapatkan hasil deteksi penyakit kardiovaskular dari pemeriksaan menggunakan sensor ECG dengan waktu respon sistem sekitar 0.3 menit.