Sistem Deteksi Kantuk Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dengan Fitur Heart Rate Variability

WIJAYA, AGUNG DWI (2019) Sistem Deteksi Kantuk Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dengan Fitur Heart Rate Variability. Other thesis, Universitas Sebelas Maret.

[img] PDF - Published Version
Download (343Kb)

    Abstract

    Pada penelitian ini telah dibuat rancangan sistem deteksi kantuk dengan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dengan fitur Heart Rate Variability. Sistem deteksi kantuk dirancang menggunakan JST Backpropagation yang diimplementasikan dengan perangkat lunak MATLAB. Tahapan pada penelitian ini yaitu persiapan data, persiapan perangkat lunak, pemilihan data, ekstraksi fitur, pelatihan JST dan pengujian JST. Tahapan pelatihan dilakukan dengan metode 5-fold Cross Validation. Dalam penelitian ini, dilakukan variasi panjang segmen yaitu 30 dan 60 detik. Selain itu, pada arsitektur JST dilakukan variasi fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi yang digunakan yaitu sigmoid, tanh, dan gaussian. Hasil kinerja terbaik dari rancangan sistem deteksi kantuk ini diperoleh dengan pola masukan fitur SDNN, SDSD, pNN50 dan RMSSD dengan panjang segmen 30 detik menggunakan fungsi aktivasi sigmoid yaitu berupa akurasi sebesar 67,59%.

    Item Type: Thesis (Other)
    Subjects: Q Science > QC Physics
    Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Fisika
    Depositing User: Mujahidah Showafah
    Date Deposited: 27 Apr 2019 09:11
    Last Modified: 27 Apr 2019 09:11
    URI: https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/43700

    Actions (login required)

    View Item