IMPLEMENTASI METODE JST BACKPROPAGATION UNTUK DIAGNOSA
PENYAKIT JANTUNG KORONER MELALUI PENGENALAN POLA ECG PASIEN.
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Author
Adi , Kurniawan
Subject
QA76.625 Internet Programming
Datestamp
2011-10-22 07:40:11
Abstract :
ABSTRAKSI Untuk penentuan penyakit jantung koroner, dapat dilakukan dengan cara menganalisa sinyal yang dihasilkan dari Electrocardioram (ECG). Namun sinyal keluaran dari Electrocardiogram berbentuk spektrum sangat kompleks dan tidak spesifik, serta memberikan hasil yang bervariatif untuk masing-masing individu, sehingga analisa terhadap data tersebut cenderung memberikan penilaian yang subjektif. Dalam penelitian ini akan dikembangkan sebuah software berbasis jaringan syaraf tiruan untuk proses identifikasi penyakit jantung koroner. Metode pembelajaran yang digunakan adalah Propagasi Balik (Backpropagation). Data training yang digunakan berasal dari pasien normal sebanyak 16 data. Dari proses training didapatkan bobot yang akan digunakan untuk menguji 48 data testing (lead V1, V2, V3 dan V4), yang berasal dari pasien normal dan pasien dengan jantung koroner. Hasil pengujian mampu mengenali jenis data V1 normal 91.7% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,6, ? = 0,6; V2 normal 66.7% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,8, ? = 0,5; V3 normal 100% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,7, ? = 0,5 dan V4 normal 100% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,6, ? = 0,6. Serta jenis data V1 koroner 100% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,8, ? = 0,6; V2 koroner 100% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,7, ? = 0,8; V3 normal 100% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,7, ? = 0,5 dan V4 koroner 91% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,8, ? = 0,4. Kata kunci : Backpropagation, Identifikasi Penyakit Jantung Koroner, Jaringan Syaraf Tiruan.
ABSTRAKSI Untuk penentuan penyakit jantung koroner, dapat dilakukan dengan cara menganalisa sinyal yang dihasilkan dari Electrocardioram (ECG). Namun sinyal keluaran dari Electrocardiogram berbentuk spektrum sangat kompleks dan tidak spesifik, serta memberikan hasil yang bervariatif untuk masing-masing individu, sehingga analisa terhadap data tersebut cenderung memberikan penilaian yang subjektif. Dalam penelitian ini akan dikembangkan sebuah software berbasis jaringan syaraf tiruan untuk proses identifikasi penyakit jantung koroner. Metode pembelajaran yang digunakan adalah Propagasi Balik (Backpropagation). Data training yang digunakan berasal dari pasien normal sebanyak 16 data. Dari proses training didapatkan bobot yang akan digunakan untuk menguji 48 data testing (lead V1, V2, V3 dan V4), yang berasal dari pasien normal dan pasien dengan jantung koroner. Hasil pengujian mampu mengenali jenis data V1 normal 91.7% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,6, ? = 0,6; V2 normal 66.7% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,8, ? = 0,5; V3 normal 100% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,7, ? = 0,5 dan V4 normal 100% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,6, ? = 0,6. Serta jenis data V1 koroner 100% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,8, ? = 0,6; V2 koroner 100% dengan arsitektur, jumlah hidden 5, ? = 0,7, ? = 0,8; V3 normal 100% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,7, ? = 0,5 dan V4 koroner 91% dengan jumlah hidden 5, ? = 0,8, ? = 0,4. Kata kunci : Backpropagation, Identifikasi Penyakit Jantung Koroner, Jaringan Syaraf Tiruan.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
