Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
THESES
SISTEM KLASIFIKASI SUARA PARU-PARU OTOMATIS DENGAN KOMBINASI RESIDUAL ATTENTION NETWORK DAN VISION TRANSFORMER
Pengarang
Muhammad Jurej Alhamdi - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
2204205010007
Fakultas & Prodi
Fakultas Teknik / Teknik Elektro (S2) / PDDIKTI : 20101
Penerbit
Banda Aceh : Prog. Studi Magister Teknik Elektro., 2024
Bahasa
Indonesia
No Classification
005.1
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Menurut WHO, angka penderita gangguan pernapasan saat ini sangat tinggi dan menjadi penyebab kematian tertinggi setelah penyakit jantung. Ciri-ciri seseorang dengan gangguan pernapasan terdapat suara Adventitious Lung Sounds (ALS) atau suara abnormal (wheeze dan crack) dalam siklus pernapasannya. Untuk mengetahui gangguan tersebut hanya dapat diamati oleh tenaga medis. Tetapi saat ini masih kurang tenaga medis yang professional dan terampil, sehingga dibutuhkan sebuah sistem klasifikasi suara paru-paru yang otomatis. Namun, saat ini metode yang digunakan dalam mengklasifikasi data suara paru-paru masih terbatas dan model dengan akurasi rendah. Oleh karena itu, penelitian ini membuat sistem klasifikasi 4 suara paru-paru yaitu normal, wheeze, crack, dan both menggunakan kombinasi Residual Attenstion Network (RAN) dan Vision Transformer (ViT) dengan ekstraksi fitur Mel-spectrogram. Kombinasi kedua metode ini lebih efektif dalam mengklasifikasi suara pernapasan karena menggunakan dataset yang kecil. Penelitian ini berhasil dilakukan dan mendapatkan nilai yang sangat memuaskan yaitu persentase sensitifitas (Se) sebesar 92,83%, persentase spesifikasi (Sp) sebesar 97,28%, persentase score rata-rata (Sc) 95,05%, serta nilai akurasi pelatihan dan validasi yaitu 99,91% dan 99,82%. Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan bahwa model ini mampu bekerja dengan baik dalam mengklasifikasi data suara paru-paru sesuai dengan kelasnya.
Kata kunci: RAN, ViT, Mel-spectrogram, suara pernapasan, crack, wheeze.
According to WHO, the number of people with respiratory disorders is currently very high and is the highest cause of death after heart disease. The characteristics of someone with respiratory disorders are Adventitious Lung Sounds (ALS) or abnormal sounds (wheeze and crack) in the respiratory cycle. Identifying the disorder can only be observed by an medical personnel. But currently there is still a lack of professional and skilled medical personnel, so an automatic lung sound classification system is needed. However, currently the methods used in classifying lung sound data are still limited and low accuracy models. Therefore, this research makes a classification system for four lung sounds including normal, wheeze, crack, and both using a combination of Residual Attention Network (RAN) and Vision Transformer (ViT) with Mel-spectrogram feature extraction. The combination of these two methods is more effective in classifying respiratory sounds because it uses a small dataset. This research has been successfully conducted and received very high score including the sensitivity percentage (Se) of 92.83%, the specification percentage (Sp) of 97.28%, the average score percentage (Sc) of 95.05%, and the training and validation accuracy values of 99.91% and 99.82%. Based on these results, it shows that this model is able to work well in classifying lung sound data according to its class. Kata kunci: RAN, ViT, Mel-spectrogram, respiratory sounds, crack, wheeze.
PENERAPAN SHORT TIME FOURIER TRANSFORM (STFT) DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI SUARA PARU-PARU (M.HAFIZ ANWAR, 2024)
ISOLASI ASPERGILLUS SP. PADA PARU-PARU ITIK (ANAS DOMESTICUS) ISOLATION ASPERGILLUS SP.FROM THE LUNGS OF DUCK (ANAS DOMESTICUS) (RIZKI N SIREGAR, 2018)
PERBANDINGAN PERFORMA METODE HYBRID CNN-XGBOOST DAN CNN-LIGHTGBM DALAM MENDETEKSI PNEUMONIA (Taufiq Hidayat, 2022)
ISOLASI ASPERGILLUS SPP PADA PARU-PARU ITIK (ANASDOMESTICUS) DAN ENTOK (CAIRINAMOSCHATA) (LUCKY PRABOWO, 2021)
ISOLASI ASPERGILLUS SP. PADA PARU-PARU AYAM BROILER ISOLATION OF ASPERGILLUS SP. FROM THE LUNG OF BROILER CHIKENS (Ananda Putri Lestari Harahap, 2018)