Sleep Apnea merupakan bentuk umum dari sleep disordered breathing
(SDB) yang telah dikenal secara umum dengan nama mendengkur pada saat
tidur, didasari oleh berbagai mekanisme dan faktor predisposisi yang kompleks.
Sleep Apnea juga berhubungan dengan berbagai masalah medis serta
mempunyai dampak pada angka kesakitan dan kematian sehingga menjadi beban
pelayanan kesehatan masyarakat. Sehingga pendeteksiannya pun perlu dilakukan
secara tepat salah satunya melalui sinyal elektrokardiogram yang dapat
mendeteksi Sleep Apnea lebih mudah dan tepat.
Tugas akhir ini dilakukan untuk melakukan pendeteksian penyakit Sleep
Apnea berdasrkan sinyal elektrokardiogram menggunakan analisis multi skala
entropy. Multi skala entropy adalah metode baru untuk mengukur kompleksitas
rangkaian waktu panjang terbatas, yang dapat diterapkan baik untuk kumpulan
data fisik dan fisiologis, dan dapat digunakan sebagai deteksi Sleep Apnea pada
sinyal elektrokardiogram.
Hasil dari tugas akhir ini adalah model sistem yang dapat mendeteksi
sleep menggunakan metode multi skala entropy. Tes dilakukan pada dua kelas
data ECG, sinyal ECG normal dan sinyal ECG apnea. Dalam tugas akhir ini,
klasifikasi dan verifikasi dilakukan dengan metode Support Vector Machine
(SVM). Dari hasil percobaan melalui 10-Fold cross validation hasil percobaan
menujunjukan akurasi tertingi adalah 85.6%