Desain Sistem Klasifikasi Kelainan Jantung menggunakan Learning Vector Quantization - Endah Purwanti; Franky Chandra Satria Arisgraha; Pujiyanto Pujiyanto; Muhammad Arief Bustomi (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, LPPM-ITS, 2013)
Electrocardiograph (ECG atau EKG) merupakan alat diagnosis yang mengukur dan merekam aktifitas listrik jantung. Analisis sinyal EKG sering digunakan untuk mendiagnosis beberapa jenis kelainan jantung. Pada penelitian ini, kami merancang sistem jaringan syaraf tiruan untuk klasifikasi citra elektrikardiogram. Metode pemrosesan citra digunakan untuk ekstraksi fitur citra EKG dan proses klasifikasi menggunakan learning vector quantization. Beberapa data elektrokardiogram digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian jaringan klasifikasi. Tiga jenis kelainan jantung dapat dideteksi oleh sistem. Hasil simulasi menunjukkan bahwa akurasi algoritma klasifikasi adalah sebesar 89% yang terdiri dari 9 normal, 4 bradikardi, 8 takikardi dan 7 aritmia.