Pengklasifikasian Arrhythmia Dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Berarsitektur Multiple Multi Layer Perceptrons
Daftar Isi:
- ECG atau elektrocardiogram merupakan suatu perekaman aktivitas listrik dari pola sinyal detak jantung. Aktivitas listrik dari sel yang dicatat secara grafik dengan perantaraan elektroda intrasel disebut dengan potensial aksi. Aktivitas listrik dari semua sel miokardium secara keseluruhan dapat dilihat dalam suatu electrocardiogram. Dengan mengetahui pola sinyal detak jantung, maka dapat diamati keadaan jantung seseorang. Jaringan Saraf Tiruan Berarsitektur Multiple Multilayer Perceptrons, digunakan untuk klasifikasi kelainan jantung. Data kelainan jantung diproses awal dengan transformasi wavelet. Data kelainan jantung yang digunakan didapat dari MIT-Arrhythmia database, dipilih empat kelainan jantung yaitu : supraventricular ectopy, ventricular ectopy, supraventricular arrhythmia, dan ventricular tachyarrhythmia, data diolah menggunakan JST berarsitektur Multiple MLP, Feed-Forward Backpropagation. MLP pertama berisi data kelainan jantung supraventricular ectopy, ventricular ectopy, MLP kedua berisi data kelainan jantung supraventricular arrhythmia, dan ventricular tachyarrhythmia Hasil simulasi untuk MLP pertama dan kedua, jika data uji sama dengan data latih maka rata-rata persentase keberhasilan 100 % dengan semua kombinasi neuron. Rata-rata persentase keberhasilan MLP pertama data sadapan MLII,V1, jika data uji berbeda segmen dengan data latih maka persentase keberhasilan 92,12 % - 95,48 % dengan berbagai kombinasi neuron, jika data uji berbeda subyek dengan data latih maka rata-rata persentase keberhasilan 56,67 % - 63,81% dengan berbagai kombinasi neuron. Rata-rata persentase keberhasilan MLP kedua data sadapan Sig 0 jika data uji berbeda segmen dengan data latih adalah 94,05 % – 95,24 % dengan berbagai kombinasi neuron, jika data uji berbeda subyek dengan data latih maka rata-rata persentase keberhasilan adalah 85,24 % - 88,33 % dengan berbagai kombinasi neuron