Alfayed, Muhammad Joezu Ibrahim (2022) KLASIFIKASI PENGIDAP MURMUR JANTUNG MENGGUNAKAN DEEP LEARNING. Diploma thesis, Universitas YARSI.

Preview	Text COVER.pdf Download (41kB) | Preview
Preview	Text PENGESAHAN.pdf Download (119kB) | Preview
Preview	Text ORISINALITAS.pdf Download (56kB) | Preview
Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (7kB) | Preview
Preview	Text BAB 1.pdf Download (12kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (151kB) | Preview
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (452kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (461kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (389kB)
	Text BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (161kB)
	Text BAB 6.pdf Restricted to Registered users only Download (9kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (21kB)

Abstract

Menurut WHO, dari 56,6 juta kematian di seluruh dunia sebanyak 17,5 juta jiwa meninggal dunia akibat penyakit jantung. Pengidap penyakit jantung pada umumnya memiliki suara detak jantung yang abnormal pada saat pemeriksaan berupa murmur. Pendeteksian murmur jantung dapat dideteksi menggunakan rekaman suara jantung yang diolah menjadi sebuah frekuensi. Deep learning akan menerima hasil rekaman suara tersebut sebagai input dan akan menghasilkan output klasifikasi. Pada penelitian ini, akan dilakukan penelitian untuk pengidap murmur jantung berdasarkan suara detak jantung menggunakan dataset yang tersedia dengan metode klasifikasi dan menggunakan Deep Learning. Penelitian ini menggunakan beberapa tahap metode penelitian dari Cross-Industry Strandart Process for Data Mining (CRISP-DM). Tahap-tahap yang digunakan yaitu, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, dan Evaluation. Hasil eksperimen, model CNN dengan accuracy 57,67% dan BiRNN memiliki hasil accuracy 57,14%, hasil kedua model tersebut cukup bersaing. Lalu, model MLP menghasilkan accuracy yang tidak jauh berbeda dengan model CNN dan BiRNN dengan accuracy 55,56%, LSTM menghasilkan accuracy terendah jika dibandingkan dengan model deep learning lainnya yaitu 53,44% dan Model konvesional machine learning tidak dapat melampaui model deep learning. Eksperimen tersebut menggunakan dataset Physionet 2022 dan penggunaan fitur ekstraksi dari MFCC. Berdasarkan tinjauan Islam terhadap klasifikasi pengidap murmur jantung menggunakan deep learning, termasuk salah satu maqashid syariah yaitu menjaga jiwa dengan arti membantu sesama manusia atau mengobati dan sesuai dengan nilai Islam dalam menghilangkan atau mengurangi kemudaratan.

Actions (login required)

View Item