M. Thoriqul Aziz Endryantoro (2021) Implementasi Extreme Learning Machine Pada Sinyal Photoplethysmograph Untuk Deteksi Noninvasive Diabetes Mellitus. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (304kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (222kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (205kB)
	Text (BAB 1) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (170kB)
	Text (BAB 2) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only until 28 June 2024. Download (581kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only until 28 June 2024. Download (280kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) 7. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only until 28 June 2024. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only until 28 June 2024. Download (155kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (181kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 28 June 2024. Download (992kB) | Request a copy
	Text (KESEDIAAN PUBLIKASI) KKC KK ST.T.03-21-KESEDIAAN_M THORIQUL AZIZ E_081711733002 - Thoriqul Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (226kB) | Request a copy
	Text (EMBARGO) KKC KK ST.T.03-21-EMBARGO_M THORIQUL AZIZ E_081711733002 - Thoriqul Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (230kB) | Request a copy

Abstract

Diabetes Mellitus merupakan suatu kondisi tingginya kadar gula dalam darah. Diabetes yang paling umum terjadi pada masyarakat adalah diabetes tipe 2 yang diakibatkan karena pola hidup tidak sehat. Metode yang umum digunakan untuk mengukur kondisi diabetes yakni dengan metode Fasting Plasma Glucose (FPG) menggunakan alat glucometer. Metode ini membuat pasien tidak nyaman karena harus melakukan puasa kalori serta alat yang bersifat invasive. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode deteksi yang bersifat non-invasive agar lebih mudah digunakan oleh masyarakat dalam melakukan deteksi dini diabetes mellitus. Sensor photopletysmograph (PPG) merupakan salah satu sensor yang bersifat non-invasive dan dapat digunakan dalam deteksi diabetes. Parameter yang digunakan adalah kadar glycated hemoglobin (HbA1c) yang memberikan perbedaan gambaran luas area dibawah kurva sinyal photopletysmograph. Dalam penelitian ini, akan menggunakan data sekuder sinyal photopletysmograph. Hasil data sinyal tersebut kemudian akan dilakukan proses ekstraksi ciri menggunakan fitur mean, standar deviasi, spectral entropy, dan singular value decomposition yang hasil akhirnya dilakukan proses normalisasi. Fitur tersebut kemudian akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk menghasilkan nilai deteksi pasien normal dan pasien diabetes. Hasil performa terbaik diperoleh dengan jumlah hidden neuron sebanyak 60 dengan metode validasi k-fold cross validation menghasilkan akurasi, sensitivitas dan spesifitas adalah 94,44%; 95,35%; dan 92,92%.

Actions (login required)

View Item