LKP : Pemrosesan Sinyal Suara Jantung untuk Klasifiasi Ketidaknormalan Menggunakan LSTM

Rizky, Muhammad Gerald (2022) LKP : Pemrosesan Sinyal Suara Jantung untuk Klasifiasi Ketidaknormalan Menggunakan LSTM. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

Preview	Text 17410200021-2022-UNIVERSITAS DINAMIKA.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview
	Text 17410200021-2022-LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Search this title on : |

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%.

Export Record

ASCII Citation Atom BibTeX Dublin Core EP3 XML EndNote HTML Citation JSON METS MODS MPEG-21 DIDL OpenURL ContextObject OpenURL ContextObject in Span RDF+N-Triples RDF+N3 RDF+XML Refer Reference Manager Simple Metadata

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item