Deteksi kelainan pada jantung menggunakan citra ekg (elektrokardiogram) dengan metode learning vector quantization

INDONESIA:

Jantung adalah organ paling vital dalam diri mahluk hidup, peran jantung yang begitu dominan dalam kehidupan seseorang menjadikan jantung sebagai organ yang penting untuk dijaga. Indikasi seseorang hidup atau tidaknya tidak terlepas dari pengaruh jantung itu sendiri. Dewasa ini, banyak survey kesehatan yang menyatakan bahwa penyebab kematian terbesar di dunia adalah dikarenakan serangan jantung, dimana kebanyakan penderitanya tidak mengetahui sebelumnya bahwa dalam jantung mereka terdapat ciri-ciri adanya kelainan yang bisa menyebabkan timbulnya serangan ataupun gagal jantung. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi adanya kelainan jantung pada pasien dengan cara membaca hasil printout mesin Elektrokardiogram (EKG) lalu menghitung frekuensi kemunculan gelombang atau beat pada citra hasil EKG dan mengelompokan hasil identifikasi menjadi 5 kelompok kelainan jantung Aritmia yang paling sering terjadi pada manusia menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan LVQ. LVQ sendiri digunakan karena kemampuannya dalam pengolahan data vector, sehingga LVQ sangat membantu dalam proses pengelompokan / pelatihan dan juga identifikasi dari hasil ekstrasi fitur citra EKG yang berupa vector. Dengan menggunkan algoritma LVQ maka didapat hasil keakuratan pengidentifikasian sebesar 88.9 %.

ENGLISH:

Heart, is the most functional organ in human anatomy. The dominant functionality of heart in human life, make a heart become a most vitality organ for keep healthy. Human can be a life and keep healthy because their hearts keep beating. Until now, there are many observations and surveys announced that most of decease in the wold are caused by Heart Attack, where’s almost patients don’t know if their heart be found an abnormal characteristic that caused a Heart Attack. This research aims for bring a information by reading the Electrocardiogram printout and count the frequency of beat of the Electrocardiogram (ECG) image and group the abnormality in 5 class of Arrhythmia, who the most possible causes of Heart Attack using LVQ’s Neural Network. LVQ’s Neural Network is the capable algorithm for processing a vector unit, so that LVQ can be the potential tools for grouping and identification the ECG result which shape is vector. By using the LVQ algorithm this research get the accuracy of identification in 88.9%.