Klasifikasi Sinyal ECG Berdasarkan Model AR Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan

Edwin, ( 0722079 ) (2011) Klasifikasi Sinyal ECG Berdasarkan Model AR Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Other thesis, Universitas Kristen Maranatha.

[img]
Preview
Text
0722079_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version

Download (36Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0722079_Appendices.pdf - Accepted Version

Download (348Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0722079_Chapter1.pdf - Accepted Version

Download (17Kb) | Preview
[img] Text
0722079_Chapter2.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (680Kb)
[img] Text
0722079_Chapter3.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (375Kb)
[img] Text
0722079_Chapter4.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (82Kb)
[img]
Preview
Text
0722079_Conclusion.pdf - Accepted Version

Download (28Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0722079_Cover.pdf - Accepted Version

Download (34Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0722079_References.pdf - Accepted Version

Download (33Kb) | Preview

Abstract

Kondisi fisiologis jantung manusia -normal atau arrhythmia- dapat diketahui dari sinyal ECG. Tugas Akhir ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap kondisi tersebut, yakni normal, atrial fibrilation, ventricular tachycardia, dan ventricular bigeminy. Pemodelan sinyal dengan menggunakan AR Model metode Burg dilakukan untuk mengekstrak informasi penting pada sinyal. Orde model ditentukan melalui kriteria uji kecocokan dan AIC. Parameter AR Model kemudian digunakan sebagai masukan bagi Jaringan Saraf Tiruan dengan fungsi sebagai data uji maupun data latih. Hasil pengujian menunjukkan bahwa klasifikasi terbaik didapatkan dengan menggunakan pemodelan orde 5 dan arsitektur Jaringan Saraf Tiruan 3 layer dengan jumlah neuron 20 – 20 – 4. Hasil klasifikasi 100% didapatkan untuk setiap kondisi fisiologis pada kategori data uji sama dengan data latih. Kategori data uji tidak sama dengan data latih menunjukkan hasil klasifikasi 66,67% untuk kondisi atrial fibrilation, 75% untuk kondisi ventricular tachycardia, 40% untuk ventricular bigeminy, dan 30% untuk kondisi normal.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Sinyal ECG, Arrhyhmia, AR Model, Jaringan Saraf Tiruan, Klasifikasi
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculty of Engineering > School of Electronics
Depositing User: Perpustakaan Maranatha
Date Deposited: 17 Sep 2013 08:11
Last Modified: 17 Sep 2013 08:11
URI: http://repository.maranatha.edu/id/eprint/4083

Actions (login required)

View Item View Item