IDENTIFIKASI FIBRILASI ATRIUM PADA ISYARAT ELEKTROKARDIOGRAM (EKG) MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - Mohammad Rofii (Universitas Muria Kudus, 2018)
Jantung merupakan salah satu organ penting yang terdapat pada tubuh manusia. Fungsi vital yang diperankan oleh organ jantung berpengaruh besar terhadap kondisi seseorang yang dapat dilihat dari isyarat fisiologi yang dihasilkan oleh aktivitas kelistrikan jantung yang dapat diukur dan direkam berupa electrocardiogram (EKG). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kelainan jantung atau aritmia berupa atrial fibrillation (AF) pada isyarat EKG. Data penelitian yang digunakan berasal dari Rumah Sakit Umum Daerah Tugurejo Semarang yang terdiri dari data pasien dengan kasus atrial fibrillation (AF) dan data ECG normal atau normal sinus rhythm (NSR). Data yang diambil dalam bentuk data cetak, selanjutnya di lakukan scanning untuk mendapatkan data citra digital agar dapat diproses dengan komputer. Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan, diantaranya adalah pra-pengolahan, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Proses ekstraksi ciri berdasarkan ciri statistik (mean, standard deviation, kurtosis, variance, skewness) isyarat periodogram dari EKG, selanjutnya diklasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive bayes Classifier (NBC) sebagai algoritma pembanding. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini, SVM memiliki kinerja yang lebih baik dengan nilai akurasi sebesar sebesar 84,0%, sensitivitas 80,5%, dan spesifisitas 92,8%.