Satria, Danu and Abadi, Agus Maman (2017) KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN WAVELET FUZZY SYSTEMS. S1 thesis, UNY.
![]() |
Text
awal.pdf Restricted to Repository staff only Download (797kB) |
|
|
Text
bab i.pdf Download (93kB) | Preview |
|
|
Text
bab ii.pdf Download (531kB) | Preview |
|
|
Text
bab iii.pdf Download (100kB) | Preview |
|
![]() |
Text
bab iv.pdf Restricted to Repository staff only Download (727kB) |
|
![]() |
Text
bab v.pdf Restricted to Repository staff only Download (86kB) |
|
|
Text
daftar pustaka.pdf Download (164kB) | Preview |
|
![]() |
Text
lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB) |
|
![]() |
Text
KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG.docx Restricted to Repository staff only Download (6MB) |
Abstract
Penyakit jantung merupakan penyebab kematian tertinggi di dunia termasuk juga di Indonesia. Oleh karena itu diperlukan deteksi dari gejala-gejala yang dialami untuk mengetahui jenis penyakit jantung yang diderita. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi jenis penyakit jantung berdasarkan rekaman detak jantung dari alat Phonocardiogram (PCG). Ekstraksi ciri dari sinyal PCG dilakukan dengan wavelet haar untuk kemudian pembentukan model dengan fuzzy systems Mamdani. Dalam penelitian ini, mendiagnosis penyakit jantung berdasarkan sinyal PCG dari pasien penyakit jantung dan jantung normal yang sudah diekstrasi dan menghasilkan 5 fitur. Lima fitur tersebut kemudian digunakan sebagai variabel input dalam pemodelan sistem fuzzy Mamdani yang direpresentasikan menggunakan kurva Gauss. Variabel output berupa normal, HHD, CHF, dan Angina Pectoris. Proses inferensi fuzzy menggunakan metode Mamdani denga metode mean of maxima (MOM) pada proses defuzzifikasi. Pembagian data menggunakan 80 data training dan 20 data testing. Aturan fuzzy If-Then dibentuk dari 80 data training. Hasil defuzzifikasi 80 data training menunjukkan tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesifikasi berturut-turut adalah 98.75%, 100%, dan 95.24%. Sedangkan hasil defuzzifikasi 20 data testing menunjukkan tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesifikasi berturut turut adalah 80%, 100%, dan 71.43%. Sistem fuzzy yang telah terbentuk dikontruksi dengan Graphical User Interface (GUI). Kata kunci: penyakit jantung, Mamdani, model fuzzy, dekomposisi wavelet.
Item Type: | Thesis (S1) |
---|---|
Subjects: | Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Pendidikan Matematika > Matematika |
Depositing User: | Jurusan Pendidikan Matematika |
Date Deposited: | 19 Jul 2017 01:39 |
Last Modified: | 30 Jan 2019 14:29 |
URI: | http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/50810 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |