Organ yang paling vital
pada tubuh manusia
adalah jantung. Oleh karena
itu kondisi jantung menjadi hal yang penting untuk diketahui.
U
ntuk mengetahui
kondisi jantung manusia dilakukan suatu perekaman aktifitas elektrik jantung
yang disebut elektrokardiografi (EKG). Keluaran yang dihasilkan oleh pro
ses
ini
disebut elektrokardiogram (EKG). EKG menghasilkan pola yang hanya orang
yang sudah terlatih lah yang bisa menginterpretasikan maksud dari pola tersebut.
A
lat EKG moderen
sudah
dilengkapi
perangkat lunak yang bisa
menginterpretasikan pola EKG walaup
un diagnosa yang dihasilkan tidak selalu
akurat
Pada tugas akhir ini,
saya
membuat suatu sistem
yang cara kerjanya
hampir seperti
perangkat lunak
yang ada pada alat EKG modere
n
. Sistem mampu
mengenali EKG dan berdasarkan pola yang dihasilkan sistem juga m
ampu
menganalisa lalu mengklasifikasikan jenis kelainan ritmis (apabila ada)
yang
diderita oleh
seorang
pasien. Sistem ini mengekstrak ciri dari citra pola EKG
dengan Transformasi Hilbert
Huang (THH). Sedangkan untuk proses
pengklasifikasiannya digunakan a
lgoritma
k
Nearest Neighbors (k
NN)
.
Adapun kelainan
kelainan ritmis yang akan mampu diklasifikasikan oleh
sistem antara lain
Atrial Fibrillation (AF), Normal Sinus Rhythm (NSR), Bundle
Branch Block (BBB), Premature Ventricular Contraction (PVC), Ventricul
ar
Fibrillation (VF) and Ventricular Tachycardia (VT)
. S
ayangnya, hasil terbaik
yang bisa dihasilkan oleh sistem ini hanya sekitar
68.33
%
dengan metode
Cityblock Distance
dan nilai k=7
. elektrokardiografi, elektrokardiogram, transformasi Hilbert - Huang, algoritma k - Nearest Neighbors