DETEKSI PENYAKIT ARITMIA PADA SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN (JST)

REGISA NUSYAHYA

Informasi Dasar

119 kali
23.04.1357
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Jantung adalah salah satu organ vital yang berfungsi memompa ke seluruh tubuh manusia. Sehingga jantung harus selalu dalam keadaan baik karena ada beberapa gangguan fungsi jantung yang berakibat fatal bahkan bisa menyebabkan kematian, salah satunya adalah penyakit aritmia. Aritmia merupakan salah satu penyakit jantung yang berbahaya. Gangguan penyakit aritmia tersebut dapat didefinisikan sebagai sebuah kelainan dalam kecepatan, irama, tempat asal dari rangsangan atau juga penghantar yang dapat menyebabkan perubahan pada urutan normal aktivasi atrium dan juga vertikel. Maka perlu adanya otomatisasi deteksi dini penyakit aritmia, biasanya dapat dideteksi oleh sinyal Elektrokardiogram (EKG) dengan membaca rekaman aktivitas jantung.

Pada penelitian kali ini akan dirancang sebuah sistem untuk mendeteksi penyakit aritmia pada sinyal EKG menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (JST). Pada tugas akhir ini menggunakan dataset dari DataHub.io dengan jumlah 452 data, tetapi hanya 68 data yang bisa digunakan. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini menggunakan metode Interpolasi linier yang bertujuan mengisi kekosong data agar semua data bisa digunakan nantinya dan dijadikan perbandingan.

Pada penelitian kali ini dataset yang digunakan terbagi kedalam dua kelas. Kemudian dilakukan juga beberapa skenario pengujian guna mencari hyperparameter terbaik. Ketika menggunakan data sebelum Interpolasi linier, hasil hyperparameter terbaik yang didapatkan adalah epoch 500, learning rate 0,01, batch size 64 dan optimizer adam. Akurasi yang didapat ketika menggunakan hyperparameter terbaik ini mendapatkan validasi akurasi sebesar 0,8571 dan validasi loss sebesar 0,4227. Kemudian hasil setelah dilakukannya pre- processing menggunakan Interpolasi linier terlebih dahulu, nilai hyperparameter terbaik yang didapatkan adalah epoch 500, learning rate 0,001, batch size 32 dan optimizer adam. Akurasi yang didapat ketika menggunakan hyperparameter terbaik ini adalah sebesar 0,6813 dengan loss 0,6203. Kata Kunci : Aritmia, Elektrokardiogram (EKG), Interpolasi linier, Jaringan Saraf Tiruan (JST).

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
TELECOMMUNICATION,

Katalog

DETEKSI PENYAKIT ARITMIA PADA SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN (JST)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

REGISA NUSYAHYA
Perorangan
IRMA SAFITRI, FERI SUHARTONO
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • TUI4B4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini