Klasifikasi Suara Detak Jantung Sehat Menggunakan Model ANN-BP Multi Perceptron

Penulis

  • Maxi Milian C.N.J Universitas Hasanuddin
  • Muh. Nursadid Hidayat Universitas Hasanuddin

Abstrak

Salah satu masalah utama dalam kesehatan dan penyebab kematian nomor satu di dunia adalah penyakit jantung. Maka dari itu pengklasfikasian irama detak jantung merupakan salah satu bidang penelitian yang penting, karena dapat membantu pada bidang kesehatan. Pada penelitian ini, digunakan suara jantung hasil rekaman dari digital stethoscope dari Heart Sound Dataset. digunakan metode ekstraksi ciri Mel Frequency Cepstrum Coefficients, serta Artificial Neural NetworK. Pada hasil percobaan model, didapatkan akurasi pelatihan sebesar 96.84% dan akurasi validasi sebesar 96.15% yang menunjukan best fitting. Kata kunci — ANN, Deep learning, Detak jantung, Mel frequency cepstrum coefficients.

Unduhan

Diterbitkan

2021-08-13

Cara Mengutip

C.N.J, M. M. ., & Hidayat, M. N. . (2021). Klasifikasi Suara Detak Jantung Sehat Menggunakan Model ANN-BP Multi Perceptron . Proceeding KONIK (Konferensi Nasional Ilmu Komputer), 5(1), 513–516. Diambil dari https://prosiding.konik.id/index.php/konik/article/view/111