Deteksi Otomatis Fibrilasi Atrium Menggunakan Pengembangan Fitur Interval RR yang Diklasifikasikan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

AFDALA, ADFAL (2017) Deteksi Otomatis Fibrilasi Atrium Menggunakan Pengembangan Fitur Interval RR yang Diklasifikasikan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Masters thesis, Universitas Sebelas Maret.

[img] PDF - Published Version
Download (200Kb)

    Abstract

    Penelitian tentang deteksi otomatis fibrilasi atrium menggunakan pengembangan fitur interval RR yang diklasifikasikan dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation telah dilaksanakan. Fitur yang digunakan penelitian ini ialah Shannon entropy, koefisien varians, dan power spektrum dari interval RR pada basis data pada fibrilasi atrium. Jaringan syaraf tiruan diimplementasikan menggunakan aplikasi MATLAB. Tahapan pada penelitian ini dimulai dari pengambilan data, pengolahan sinyal, ekstraksi fitur, klasifikasi fitur. Tahap klasifikasi dilakukan dengan membagi data menjadi data data latih sebesar 10%, dan data uji sebesar 90% dari data total. Pelatihan dilakukan dengan memvariasikan setiap fitur yang digunakan. Fitur yang memiliki performa paling baik ialah kombinasi dari semua fitur, dengan rata-rata kuadrat error 0,0498. Penelitian ini menghasilkan akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas berturut-turut 93,21%, 94,57% dan 92,10% dari total data uji.

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: L Education > L Education (General)
    Q Science > QC Physics
    Divisions: Pasca Sarjana > Magister
    Pasca Sarjana > Magister > Ilmu Fisika
    Depositing User: faizah sarah yasarah
    Date Deposited: 27 Mar 2017 11:37
    Last Modified: 27 Mar 2017 11:37
    URI: https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/32592

    Actions (login required)

    View Item