SISTEM CERDAS DETEKSI SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM (EKG) UNTUK KLASIFIKASI JANTUNG NORMAL DAN ABNORMAL MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)

Rifali, Myza (2019) SISTEM CERDAS DETEKSI SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM (EKG) UNTUK KLASIFIKASI JANTUNG NORMAL DAN ABNORMAL MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST). D3 thesis, Universitas Negeri Yogyakarta.

[img]
Preview
Text
1. Cover.pdf

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. Abstrak.pdf

Download (385kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. BAB I.pdf

Download (445kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. BAB II.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. BAB III.pdf

Download (957kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB IV.pdf

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB V.pdf

Download (391kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. Daftar Pustaka.pdf

Download (301kB) | Preview
[img]
Preview
Text
9. Lampiran.pdf

Download (4MB) | Preview

Abstract

untuk mendeteksi jantung normal dan abnormal. (2) Mengetahui hasil akurasi dari pengolahan sinyal dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Perancangan pada perangkat keras proyek akhir ini terdiri dari arduino uno, modul AD8232 dan elektroda. Sinyal EKG diperoleh dengan menempelkan elektroda pada bagian tubuh responden yang kemudian diproses dengan modul AD8232 dan arduino uno. Sinyal EKG yang diperoleh dari responden digunakan sebagai data uji untuk sinyal EKG normal, sementara untuk data uji kelas abnormal data yang digunakan diperoleh dari web peneilitian yaitu physionet dengan kelas atrium fibrilasi. Proses perancangan pada sistem ini meliputi proses akuisisi data, pelatihan, ekstrasi ciri, pengujian dan klasifikasi dengan jaringan syaraf tiruan. Berdasarkan hasil unjuk kerja perangkat ini untuk merekam sinyal EKG pada responden diperoleh sinyal EKG normal karena dari hasil sinyal EKG yang direkam memiliki kemiripan pada gelombang PQRST dengan target yang sudah ditentukan. Sistem ini dapat mendeteksi klasifikasi jantung tersebut dengan mengenali ciri statistika(mean, kurtosis , skewness, standar deviasi, dan variance) dari kedua kelas sinyal dan dilatihkan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Berdasarkan proses pengujian dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan diperoleh akurasi sebesar 76,9%.

Item Type: Thesis (D3)
Uncontrolled Keywords: Elektrokardiogram, Jantung, modul AD8232, Arduino, Jaringan Syaraf Tiruan
Subjects: Teknik & Teknologi > Teknik Elektronika
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Diploma 3 (D3) > D3 Teknik Elektronika
Depositing User: Perpustakaan FT
Date Deposited: 23 Aug 2019 06:59
Last Modified: 23 Aug 2019 06:59
URI: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/65483

Actions (login required)

View Item View Item