Skripsi

PERANCANGAN MODEL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 1-DIMENSI UNTUK MENINGKATKAN KINERJA KLASIFIKASI ATRIAL FIBRILLATION

---

Penilaian

---

Atrial Fibrillation (AF) adalah salah satu jenis aritmia yang dapat menyebabkan terjadinya stroke dan gagal jantung jika tidak segera diatasi. Ciri umum dari penyakit AF yaitu tidak adanya gelombang P pada sinyal EKG dan interval RR yang tidak beraturan. Penelitian ini menyajikan klasifikasi AF menggunakan metode Convolutional Neural Network 1-Dimensi (CNN 1-Dimensi). Langkah pertama, dilakukan persiapan data yang digunakan yaitu AF Challange 2017, China Challenge 2018, MIT-BIH Atrial Fibrillation, Dataset dari Chapman University and Shaoxing Zhejiang. Kemudian dilanjutkan dengan pra-pemrosesan data dengan menggunakan Discrete Wavelete Transform (DWT), normalisasi sinyal, dan segmentasi sinyal. serta diakhiri dengan proses klasifikasi menggunakan arsitektur CNN 1-Dimensi. Hasil terbaik didapatkan dengan menggunakan pembagian data K-Fold Cross-Validation, pada klasifikasi 2 kelas (normal dan AF) didapat akurasi 99,80%, sensitivitas 99,70%, spesifikasi 99,67%, presisi 99,61%, f1 score 99,65% dan error 0,19%. Sedangkan, pada klasifikasi 3 kelas (normal, AF, dan Non-AF) didapat akurasi 96,54%, sensitivitas 94,14%, spesifikasi 97,34%, presisi 94,05%, f1 score 94,09% dan error 3,45%.

---

Availability

Inventory Code	Barcode	Call Number	Location	Status
2107002489	T49549	T495492021	Central Library (Referens)	Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title

-

Call Number

T495492021

Publisher

Inderalaya : Prodi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Uniersitas Sriwijaya., 2021

Collation

xiv, 79 hlm,: ilus.; 29 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

005.707

Content Type

Text

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Prodi Sistem Komputer
Data Sistem Komputer

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

MURZ

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment