<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="113603">
 <titleInfo>
  <title>KARAKTERISASI GELOMBANG HEART RATE ANAK PENYANDANG AUTISM SPECTRUM DISORDER (ASD) BERBASIS BI-DIRECTIONAL LONG SHORT-TERM MEMORY (BI-LSTM)</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Cut Nanda Nurbadriani</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Prog. Studi Magister Teknik Elektro</publisher>
   <dateIssued>2023</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Theses</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Autisme dapat terjadi karena adanya kelainan neurodevelopmental yang berkaitan dengan sistem autonom ditandai dengan denyut jantung lebih cepat dari normal. Saat ini, permasalahan autisme menjadi salah satu hal yang penting untuk ditangani dalam medis. Salah satu ciri anak autisme adalah tidak dapat mengendalikan emosi dalam melakukan aktivitas, sehingga dapat menyebabkan tantrum pada anak dan dapat membahayakan kehidupannya. Hal tersebut menjadi alasan pentingnya dilakukan pemeriksaan elektrokardiogram (EKG) pada anak Autism Spectrum Disorder (ASD) berdasarkan heart rate. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan perancangan sistem deteksi heart rate anak ASD berbasis sensor AD8232 dan klasifikasi menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM). Sensor AD8232 mampu merekam sinyal heart rate dan diuji pada anak ASD sebagai penghasil data yang digunakan untuk diklasifikasi. Pemanfaatan klasifikasi berbasis Bi-LSTM mampu mengenal data biomedis berupa data sequence dengan pengenalan dua arah yaitu maju dan mundur. Pada penelitian ini Bi-LSTM dapat mengklasifikasi heart rate pada anak penyandang ASD setiap aktivitas yang dilakukan (tenang dan bermain). Berdasarkan hasil pengujian, alat ini mampu merekam gelombang heart rate berdasarkan aliran listrik dari jantung. Data tersebut telah diklasifikasi dengan nilai akurasi testing 88,69%, presisi 91,43%, recall 90,14%, dan F1-score 90,8%</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <subject authority="">
  <topic>SENSORS - MANUFACTURING TECHNOLOGY</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>ELECTROCARDIOGRAPHY - MEDICINE</topic>
 </subject>
 <classification>681.2</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>113603</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-08-24 07:15:43</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-08-31 10:14:51</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>