| Abstrak |
DETEKTOR SERANGAN JANTUNG (INFARK MIOKARD - IM)) YANG DIKEMBANGKAN ADALAH PROGRAM KOMPUTER BERBASIS BAHASA PHYTON YANG MAMPU MENGENALI FITUR IM PADA SINYAL PHONOCARDIOGRAM MELALUI MODEL DEEP LEARNING RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN). UNTUK MENGEMBANGAN MODEL RNN, METODOLOGI YANG DIGUNAKAN ADALAH SEBAGAI BERIKUT: 1. MEMPERSIAPKAN DATA PCG, 2. MELAKUKAN PREPROCESSING SINYAL PCG, 3. MENGEKSTRAK FITUR IM, 4. MEMBUAT MODEL RNN BERDASARKAN FITUR IM. 5. MELAKUKAN ANALISIS. DATA SINYAL PCG DIDAPATKAN DARI RUMAH SAKIT HASAN SADIKIN BANDUNG, INDONESIA. KINERJA DETEKSI DIUKUR MENGGUNAKAN METRIKS AKURASI, SENSITIVITAS DAN SPESIFISITAS. HASIL EKSPERIMEN MENUNJUKKAN BAHWA DETEKTOR YANG DIKEMBANGKAN MEMILIKI AKURASI, SENSITIVITAS DAN SPESIFISITAS YANG TINGGI. AKURASI TERHADAP IM ADALAH 95.3%, SENSITIVITAS 95.4% DAN SPESIFISITAS 95.2% . |
