Mathvision : Jurnal Matematika
Vol 2 No 1 (2020): Maret 2020

KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN PERBANDINGAN ALGORITMA PEMBACAAN WAKTU DENGAN TEKSTUR SINYAL SEBAGAI METODE EKSTRAKSI SINYAL EKG

Nisa Trianifa (UIN Sunan Ampel)
Ahmad Zaenal Arifin (Universitas PGRI Ronggolawe)
Dian Candra Rini Novitasari (UIN Sunan Ampel)



Article Info

Publish Date
30 Mar 2020

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu faktor utama yang mengakibatkan kematian. Langkah awal dalam mengatasi penyakit jantung adalah memeriksa jantung. Akan tetapi, hasil pemeriksaan tidak dapat memberikan informasi tentang penyakit jantung. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pemrosesan sinyal digital dalam menganalisis pola sinyal hasil rekaman jantung. Tujuannya agar dapat mengklasifikasikan pasien Myocardical Infraction dan normal melalui 2 tahapan yaitu perbandingan dua metode Algoritma Pembacaan Waktu dan Tekstur Sinyal sebagai metode ektraksi sinyal EKG, dan klasifikasi dengan metode SVM. Ekstraksi EKG dengan Tekstur Sinyal dengan tiga parameter hasil ekstraksi menunjukkan bahwa Tekstur Sinyal lebih baik dari Algoritma Pembacaan Waktu dalam mengekstraksi sinyal EKG serta hasil SVM terbaik dengan fungsi kernel RBF. Hasil akurasi dari data uji sebesar 95%, sensitivitas sebesar 100%, spesifitas sebesar 91,67%, dan presisi sebesar 100%.

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

mv

Publisher

Subject

Mathematics

Description

Focus and Scope : Analisis Aljabar Matematika Terapan Pemodelan Matematika Sistem dan Kontrol Matematika Diskrit dan Kombinatorik Statistik dan Stokastik Optimasi Ilmu Komputasi Matematika ...