The repository administrator has not yet configured an RDF license.
APLIKASI RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (RBFNN) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG
Penyakit Jantung (cardiovascular disease) adalah setiap kondisi yang menyebabkan gangguan terhadap jantung. Penyakit jantung merupakan penyakit pembunuh nomor satu di dunia. Pada tahun 1990 tercatat sebanyak 14,4 juta kematian akibat serangan jantung. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosiskan kondisi jantung berdasarkan rekaman detak jantung dari alat Phonocardiogram (PCG) menggunakan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Penelitian ini menggunakan 50 data rekaman PCG yang selanjutnya dianalisis hingga didapatkan hasil diagnosisnya. Proses ekstraksi sinyal dengan dekomposisi wavelet mother haar menghasilkan 4 fitur yang akan digunakan sebagai variabel input yaitu energy, minimum, maksimum, dan standar deviasi. Pembagian data training dan testing yaitu 80% berbanding 20%. Algoritma K-means clustering digunakan dalam menentukan pusat dan jarak cluster. Sedangkan output yang dihasilkan adalah diagnosis untuk kondisi jantung (normal atau abnormal). Model RBFNN yang menghasilkan diagnosis terbaik diperoleh dengan 4 neuron pada lapisan input, 9 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 neuron output. Analisis ketepatan hasil menunjukkan tingkat sensitivitas pada data training sebesar 100% artinya untuk pasien yang memiliki penyakit jantung kemungkinan model RBFNN mengklasifikasi dengan tepat adalah sebesar 100%. Spesifisitas data training 85% artinya untuk pasien yang tidak memiliki penyakit jantung kemungkinan model RBFNN mengklasifikasi dengan tepat adalah sebesar 85%. Nilai akurasi pada data training 92.5% artinya hasil klasifikasi dengan model RBFNN akurat sebesar 92.5%, baik untuk pasien yang tidak memiliki penyakit jantung (normal), maupun yang memiliki penyakit jantung. Pada data testing, tingkat sensitivitas 100% artinya untuk pasien yang memiliki penyakit jantung kemungkinan model RBFNN mengklasifikasi dengan tepat adalah sebesar 100%. Spesifisitas data testing 80% artinya untuk pasien yang tidak memiliki penyakit jantung kemungkinan model RBFNN mengklasifikasi dengan tepat adalah sebesar 80%. Akurasi pada data testing 90% artinya hasil klasifikasi dengan model RBFNN akurat sebesar 90%, baik untuk pasien yang tidak memiliki penyakit jantung (normal), maupun yang memiliki penyakit jantung.
APLIKASI RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (RBFNN) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG (Text)
APLIKASI RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (RBFNN) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG (Other)
HTML Summary of #53146 APLIKASI RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (RBFNN) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG
Matematika