Muchammad Taufiq Bachrowi, 080810719 (2012) DETEKSI SINYAL ECG IRAMA MYOCARDIAL ISCHEMIA DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
Text
1. Sampul.pdf Download (121kB) |
||
Text
2. Lembar Pengesahan.pdf Download (89kB) |
||
Text
3. Pedoman Penggunaan.pdf Download (88kB) |
||
Text
4. Kata Pengantar.pdf Download (91kB) |
||
|
Text
5. Abstrak.pdf Download (90kB) | Preview |
|
Text
6. Abstract.pdf Download (90kB) |
||
Text
7. Daftar Isi.pdf Download (93kB) |
||
Text
8. Daftar Gambar.pdf Download (118kB) |
||
|
Text
9. Daftar Tabel.pdf Download (93kB) | Preview |
|
Text
10. Daftar Lampiran.pdf Download (89kB) |
||
|
Text
11. Bab 1.pdf Download (141kB) | Preview |
|
Text
12. Bab 2.pdf Download (1MB) |
||
Text
13. Bab 3.pdf Download (233kB) |
||
Text
14. Bab 4.pdf Download (825kB) |
||
Text
15. Bab 5.pdf Download (89kB) |
||
|
Text
16. Daftar Pustaka.pdf Download (164kB) | Preview |
|
Text
17. Lampiran.pdf Download (503kB) |
Abstract
Telah dilakukan penelitian dengan judul “Deteksi Sinyal ECG Irama Myocardial Ischemia Dengan jaringan Saraf Tiruan”. Tujuan penelitian ini merancang perangkat lunak untuk mendeteksi penyakit myocardial ischemia dengan menganalisa grafik potensial sinyal ECG sehingga nantinya membantu kerja pakar medis (dokter) dalam mendeteksi penyakit myocardial ischemia serta diharapkan dengan metode JST bisa mendapatkan hasil diagnosa yang lebih akurat. Pada perancangan perangkat lunak deteksi sinyal ECG Myocardial Ischemia terdapat tahapan-tahapan proses antara lain proses persiapan data, proses pengolahan citra sinyal ECG, proses pelatihan pada model jaringan saraf tiruan (JST) backpropagation, proses testing model jaringan saraf tiruan backpropagation dan yang terakhir proses klasifikasi dimana menentukan hasil pendeteksian penyakit ischemia dari grafik sinyal ECG. Pada penelitian ini parameter JST optimal deteksi sinyal ECG myocardial ischemia adalah dengan hidden layer berjumlah 11 dimana nilai keakurasian pelatihan mencapai 100% dan MSE mendekati konstan. Jaringan syaraf tiruan backpropagation mampu mendeteksi kondisi jantung normal, ischemia dan abnormal variasi melalui analisis citra sinyal ECG dengan akurasi pengenalan data uji sebesar 89%.
Item Type: | Thesis (Skripsi) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Additional Information: | KKC KK ST. T 05 / 12 Bac d | |||||||||
Uncontrolled Keywords: | MYOCARDIAL ISCHEMIA | |||||||||
Subjects: | Q Science T Technology |
|||||||||
Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi | |||||||||
Creators: |
|
|||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Depositing User: | Agung BK | |||||||||
Date Deposited: | 21 Dec 2012 12:00 | |||||||||
Last Modified: | 26 Jul 2016 07:18 | |||||||||
URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25599 | |||||||||
Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
View Item |