IDENTIFIKASI SUARA JANTUNG BERBASIS KOMPUTER
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4392Abstract Views: 530 File Views: 542
Abstract
Penelitian tentang klasifikasi suara jantung manusia berbasis komputer dimotivasi oleh kebutuhan akan alat bantu yang lebih efisien bagi dokter dalam proses klasifikasi suara jantung daripada stetoskop konvensional. Alat ini memanfaatkan proses komputasi untuk memungkinkan penilaian yang lebih mudah, cepat, dan akurat terhadap suara jantung. Dengan menggunakan pendekatan komputasi, alat ini dapat membantu dokter dalam mendiagnosis kondisi jantung dengan lebih baik. Klasifikasi suara jantung manusia berbasis komputer diciptakan sebagai solusi dalam dunia medis, bertujuan untuk membantu dokter dalam menganalisis suara jantung dan menghasilkan diagnosis yang lebih tepat. Melalui penggunaan metode fractal, alat ini mampu mengolah data suara jantung dengan efisien. Software Klasifikasi Suara Jantung Manusia Berbasis ini telah terbukti mampu mengklasifikasikan sampel suara jantung menggunakan metode KNN (K_Nearest Neighbour) dengan baik, meningkatkan kinerja diagnosis yang diberikan oleh dokter.Downloads
References
D. Keperawatan, “Suara jantung,” Youtube, 2022. https://www.youtube.com/watch?v=aJtjV1PWl6Y
Sri Handayani, Anatomi dan Fisiologi Tubuh Manusia. 2021.
3M, “3M littmann stethoscopes,” FOLLOW 3MTM LITTMANN® BRAND, 2024.
B. O. E. Andriyansyah and I. Hariyanti, “IMPLEMENTASI recurrent neural network untuk deteksi detak jantung berdasarkan video real time,” COMPETITIVE, vol. 17, no. 1, pp. 11–18, 2022.
D. R. Heriyadi, “Deteksi kelainan jantung berdasarkan suara detak jantung secara realtime menggunakan deep learning,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2023. [Online]. Available: https://repository.its.ac.id/97580/
L. Hidayat, R. Ismail, and Suhartini, “EVALUASI persepsi kegunaan, dan kemudahan, wireless stethoscope versi 2.0,” J. Tek. Mesin, vol. 9, no. 1, pp. 143–148, 2021.
F. M. SARI, “STETOSKOP elektronik berbasis mikrokontroler,” 2022.
E. A. Suprayitno, INSTRUMENTASI MEDIS DAN APLIKASINYA. 2018.
U. N. R. Yora, H. Fauzi, and S. Rizal, “EKSTRAKSI detak jantung berbasis pengolahan citra wajah dengan algoritma bss (blind separation signal) heart rate extraction based on processing of facial images using bss (blind separation signal) algorithm,” in Proceeding Eng., 2021, pp. 4925–4932.
W. I. Kusumawati, I. Puspasari, and J. J. , Eka Sari Oktarina, “IDENTIFIKASI sinyal suara jantung (pcg) dengan metode energi shannon dan implementasinya pada iot (internet of things),” in SNATIF 6, 2019, pp. 116–124.
M. T. Machaz, P. D. Kusuma, and A. Rizal, “Klasifikasi suara jantung normal dan abnormal menggunakan short_time fourier transform dan convolutional neural network classification normal and abnormal heart sounds using short-time fourier transform and convolutional neural network,” in Proceeding Eng., 2022, pp. 1110–1116.
M. F. Syahputra, R. F. Rahmat, and J. A. Sitepu, “VISUALISASI suara jantung manusia pada platform mobile,” Lentera, vol. 15, no. Juli, pp. 66–72, 2015.
P. Busono, “Ekstraksi ciri sinyal suara jantung,” in Semin. Nas. Instrumentasi, Kontrol dan Otomasi, 2018, pp. 139–143.
R. P. Salsabila Aprilia, Ria Agustin, Marthalena Marthalena, Viktor Handrius Pranatawijaya, “SISTEM pakar rekomendasi obat berdasarkan gejala penyakit menular umum di masyarakat menggunakan metode forward chaining,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 2, pp. 1424–1432, 2014.
R. R. Burhanuddin, “KLASIFIKASI penyakit padi melalui citra daun menggunakan metode naive bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 2, pp. 885–892, 2024.
