Muhammad Jurej Alhamdi Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Prog. Studi Magister Teknik Elektro 2024 id Indonesia

Theses

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. LUNGS COMPUTER ENGINEERING SOFTWARE ENGINEERING 005.1 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 120339 2024-02-12 10:00:29 2024-02-12 15:06:49 machine generated