Deteksi Penyakit Jantung Berdasarkan Data Statistik Isyarat ECG Menggunakan Wavelet dan SVM

Topik: "Deteksi Penyakit Jantung Berdasarkan Data Statistik Isyarat ECG Menggunakan Wavelet dan SVM"
Bidang: Pengolahan Isyarat Digital
Team: Jans Hendry
Budi Sumanto
Keterangan: Dalam penelitian ini diteliti beberapa jenis data statistik dari isyarat ECG lalu dipilih mana yang bisa memberikan performa optimal. Ciri statistik diambil dari hasil rekontruksi isyarat setelah dikenai Wavelet. Beberapa ciri statistik digunakan sebagai masukan untuk klasifikasi menggunakan SVM (Support Vector Machine). SVM pada dasarnya berfungsi sebagai binary classifier, jadi diberikan trik agar kelas yang jumlahnya lebih dari dua bisa diklasifikasi hingga optimal. Kernel pada SVM juga diuji, sehingga dipilih RDF sebagai kernel optimal. Dibawah ini screenshot dari aplikasi yang dibangun.



Tahap:
- Bandpass filter
- Line Frequency Filter
- Wavelet Level Determining
- SVM Training
- SVM Classify