KLASIFIKASI SINYAL ELEKTROKARDIOGRAF (EKG) DENGAN SHORT TIME FOURIER TRANSFORM (STFT) DAN BACKPROPAGATION - Herliyani Hasanah (Jurnal DutaCom, 2015)
Kondisi atau kelainan jantung manusia dapat diketahui melalui grafik rekaman elektrokardiograf (EKG) berdasarkan criteria – kriteria tertentu. Elektrokardiografi (EKG) merupakan metode yang umum digunakan untuk mengukur kinerja jantung manusia melalui aktivitas elektrik jantung. Pengenalan pola rekaman EKG sangat penting dalam menegakkan keakuratan diagnosa kelainan jantung manusia oleh seorang dokter. Banyaknya pola rekaman EKG merupakan suatu persoalan tersendiri dalam memberikan suatu penafsiran kondisi jantung.Pada penelitian ini dirancang pengenalan pola grafik rekaman EKG menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation yang diharapkan sebagai solusi persoalan penafsiran pola rekaman EKG. JST Backpropagation memiliki karakteristik nonadaptif sehingga sesuai diterapkan dalam penafsiran pola rekaman EKG berdasarkan kriterianya yang tidak dapat diadaptasi pola kemiripannya. Untuk proses ekstraksi ciri menggunakan algoritma Short Time Fourier Transform (STFT).Dari hasil penelitian didapatkan hasil ekstraksi ciri dengan STFT untuk 3 kelas data. Untuk sinyal kasus CHF memiliki pola sinyal yang hampir mirip dengan sinyal kasus NSR. Akan tetapi sinyal pada kasus NSR polanya lebih konsisten. Sedangkan untuk kasus AF, seperti pada pola sinyal aslinya maka hasil ekstraksi ciri dengan STFT terlihat puncak QRSnya tidak konsisten. Untuk perancangan klasifikasi diterapkan algoritma Backpropagation metode belajar terbimbing.