LKP : Pemrosesan Sinyal Suara Jantung untuk Klasifiasi Ketidaknormalan Menggunakan LSTM
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika
Author
Muhammad Gerald Rizky (STUDENT ID : 17410200021)
Heri Pratikno (LECTURER ID : 0716117302)
Heri Pratikno (LECTURER ID : 0716117302)
Subject
621 Applied physics
Datestamp
2022-03-09 08:47:48
Abstract :
Jantung adalah organ vital di dalam tubuh yang berfungsi untuk memompa darah yang mengandung nutrisi, mulai dari jantung ke seluruh tubuh dan kembali ke jantung. Oleh karena itu, betapa pentingnya untuk mengetahui kondisi kesehatan jantung tersebut. Dengan berkembangnya teknik klasifikasi secara otomatis dengan neggunakan machine learning maupun deep learning, telah banyak upaya yang dilakukan untuk menganalisa sinyal phonocardiogram. Dengan adanya hal tersebut, maka penulis membuat sebuah sistem untuk melakukan klasifikasi secara otomatis terhadap sinyal jantung phonocardiogram. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Long Short Term Memory (LSTM) dengan menggunakan variasi dataset sebanyak 3240 sinyal suara jantung normal dan tidak normal. Akurasi pelatihan yang didapatkan dari metode LSTM dengan menggunaka 5 hidden layer sebesar 91% dan akurasi prediksi sebesar 81%.
Jantung adalah organ vital di dalam tubuh yang berfungsi untuk memompa darah yang mengandung nutrisi, mulai dari jantung ke seluruh tubuh dan kembali ke jantung. Oleh karena itu, betapa pentingnya untuk mengetahui kondisi kesehatan jantung tersebut. Dengan berkembangnya teknik klasifikasi secara otomatis dengan neggunakan machine learning maupun deep learning, telah banyak upaya yang dilakukan untuk menganalisa sinyal phonocardiogram. Dengan adanya hal tersebut, maka penulis membuat sebuah sistem untuk melakukan klasifikasi secara otomatis terhadap sinyal jantung phonocardiogram. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Long Short Term Memory (LSTM) dengan menggunakan variasi dataset sebanyak 3240 sinyal suara jantung normal dan tidak normal. Akurasi pelatihan yang didapatkan dari metode LSTM dengan menggunaka 5 hidden layer sebesar 91% dan akurasi prediksi sebesar 81%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
