ABSTRAKSI: Auskultasi merupakan teknik mendengarkan suara yang dihasilkan dari proses biologis yang terjadi dalam tubuh. Teknik ini biasanya menggunakan stetoskop sebagai alat bantu. Auskultasi merupakan teknik dasar dalam pemeriksaan kesehatan pasien, dengan stetoskop, dokter mendengarkan suara jantung untuk menentukan kesehatan pasien. Dalam proses auskultasi ini banyak sekali terdengar noise. Salah satu noise tersebut adalah noise suara menelan. Agar hasil pemeriksaan lebih akurat, maka diperlukan rekaman suara jantung yang terbebas dari noise suara menelan.
Pada Tugas Akhir ini dilakukan perekaman suara jantung menggunakan stetoskop elektronik dengan format rekaman dalan *.wav, frekuensi sampling 8000 Hz dan durasi 10 detik. Perekaman dilakukan sebanyak tiga kali, yaitu perekaman untuk data latih jantung, data latih menelan dan perekaman data uji yang merupakan rekaman suara jantung yang bercampur dengan suara menelan. Sinyal yang telah di rekam ini kemudian dilakukan proses pre-processing untuk mendapatkan level yang sama pada setiap sinyal. Setelah dilakukan Pre-processing sinyal-sinyal tersebut kemudian di blok menjadi beberapa frame sebelum dilakukan proses ekstraksi ciri.
Metode ekstraksi ciri yang digunakan pada tugas akhir ini yaitu dengan metode Root Mean Square dan menghitung nilai Power Average-nya. Setelah ciri sinyal suara jantung dan sinyal suara menelan diketahui maka proses selanjutnya yaitu pengklasifikasian sinyal suara jantung yang bercampur dengan sinyal suara menelan. Klasifikasi sinyal dilakukan dengan metode K-Nearest Neighbor dengan nilai k yang menghasilkan MSE terbaik yaitu k=1, yang berarti hanya 1 titik latih terdekat dengan titik uji yang dijadikan acuan. MSE terbaik yang dihasilkan oleh sistem ini yaitu sebesar 0.0337638. Dengan nilai MSE yang kecil ini, berarti sinyal suara campuran dapat dipisahkan dan menghasilkan sinyal suara jantung yang akurat.
Kata Kunci : Auskultasi, Suara Jantung, Root Mean Square (RMS), Power Average, K-NN KlasifikasiABSTRACT: Auscultation is a technique to listen to the sound produced from biological processes that occur in the body. This technique usually uses a stethoscope as a tool. Auscultation is a basic technique in medical examinations of patients, with a stethoscopes, the doctor listened to the voice of the heart to determine the health of patients. In the process of auscultation sounds was a lot of noise. One of these noise is swallowing sound. To be more accurate examination, it is necessary to record the heart sounds, which is free from noise swallowing sound.
In the Final is done recording heart sounds using an electronic stethoscope with a role in *. wav format recording, sampling frequency 8000 Hz and a duration of 10 seconds. Recording performed three times, namely for data recording cardiac practice, practice swallowing and data recording of test data which is the heart sound recordings that sound mixed with swallowing. The signal has been recorded is then carried out the pre-processing to obtain the same level on each signal. After Pre-processing of signals later in the block into several frames before the feature extraction process.
Feature extraction method used in this thesis is the method of Root Mean Square and calculate value of Average Power. After a characteristic heart sound signals and sound signals are known to swallow the next process is the classification of heart sound signals are mixed with swallowing sound signals. Signal classification is done by K-Nearest Neighbor method with a value of k that produces the best MSE namely k = 1, meaning only 1 point nearest train with test points referenced. The best MSE generated by this system is equal to 0.0337638. With this small value of MSE, mean mixed sound signals can be separated and generate accurate heart sound signals.
Keyword: Auscultation, Cardiac Sound, Root Mean Square (RMS), Power Average, K-NN classify