Klasifikasi Suara Paru Normal dan Abnormal dengan Menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Support Vector Machine

ANISA SEPTIANI

Informasi Dasar

88 kali
21.04.217
610.28
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Suara paru adalah salah satu informasi penting dalam diagnosa penyakit pada pernafasan paru-paru. Teknik yang digunakan dokter untuk melakukan diagnosa pada suara paru adalah teknik auskultasi, mayoritas hasil dari diagnosa dengan menggunakan teknik auskultasi menyebabkan hasil yang subjektif. pada penelitian ini metode yang digunakan adalah Discerete Wavelet Transform (DWT) dengan single wavelet dengan tipe DWT bior 3.3 dan Time Domain Feature (TDF) dengan enam perhitungan yaitu mean, kurtosis, standart deviation, skewness, variance, mean absolute deviation. Untuk melakukan klasifikasi tersebut menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan Grid Search Hyperparameter Tuning untuk mendapatkan parameter yang baik pada SVM, hasil akurasi pada klasifikasi ini sebesar 60% dengan C = 10, Gamma = 1, dan Kernel = Rbf. Kata Kunci: Discerete Wavelet Transform, Time Domain Feature, Support Vector Machine

Subjek

Biomedical Engineering
 

Katalog

Klasifikasi Suara Paru Normal dan Abnormal dengan Menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Support Vector Machine
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ANISA SEPTIANI
Perorangan
JONDRI, ACHMAD RIZAL
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini