SISTEM KLASIFIKASI SUARA PARU-PARU OTOMATIS DENGAN KOMBINASI RESIDUAL ATTENTION NETWORK DAN VISION TRANSFORMER | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

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

Roslidar - 197807192002122002 - Dosen Pembimbing I
Yunida - 199106152022032010 - Dosen Pembimbing II



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.

Citation



    SERVICES DESK