KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN WAVELET FUZZY SYSTEMS TUGAS AKHIR SKRIPSI

Transkripsi

1 KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN WAVELET FUZZY SYSTEMS TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna Memperoleh Gelar Sarjana Sains Oleh: Danu Satria NIM PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2017 i

2 ii

3 iii

4 iv

5 MOTTO Your love makes me stronger Your hate makes me unstopabble v

6 HALAMAN PERSEMBAHAN Karya ini saya persembahkan kepada : 1) Kedua orang tua saya, Ibu Sumarmi dan Bapak Narman tercinta dan Adikku Intan tersayang, terima kasih atas kasih sayang, doa restu dan dukungan baik moral dan material untuk menyelesaikan kuliah ini dengan dukungan yang tidak pernah putus. Semoga kelak saya tidak mengecewakan Ibu dan Bapak serta dapat membahagiakan Ibu, Bapak, dan Adikku.. 2) Segenap Keluargaku, terimakasih atas doa dan dukungannya. 3) Teman-teman kelas Matematika B 2013, terima kasih telah mendukung dan menemani perkuliahan selama 4 tahun, terima kasih atas kebersamaan dan bantuan kalian semua. 4) Sahabat-sahabatku di kontrakan Marjani FC, Agus Januar Ramdan, Wahyu Bayu Pratama, Yaser Baser, Gustian, Handika Bima, Bagus Andi, Fajri, Suryo, Andika Pratama, Adit Paijo yang terus bersama dan berjuang dikala senang dan susah ketika musibah datang diantara kita, terima kasih atas kenangan kebersamaan ini. 5) Teman-teman di Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY yang telah berjuang bersama- sama, terima kasih atas kebersamaannya. 6) Terima kasih untuk Ratri Citra Fajar Asmara yang telah mendukung dan memberi semangat untuk menyelesaikan tugas akhir ini. vi

7 KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN WAVELET FUZZY SYSTEMS Oleh : Danu Satria ABSTRAK Penyakit jantung merupakan penyebab kematian tertinggi di dunia termasuk juga di Indonesia. Oleh karena itu diperlukan deteksi dari gejala-gejala yang dialami untuk mengetahui jenis penyakit jantung yang diderita. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi jenis penyakit jantung berdasarkan rekaman detak jantung dari alat Phonocardiogram (PCG). Ekstraksi ciri dari sinyal PCG dilakukan dengan wavelet haar untuk kemudian pembentukan model dengan fuzzy systems Mamdani. Dalam penelitian ini, mendiagnosis penyakit jantung berdasarkan sinyal PCG dari pasien penyakit jantung dan jantung normal yang sudah diekstrasi dan menghasilkan 5 fitur. Lima fitur tersebut kemudian digunakan sebagai variabel input dalam pemodelan sistem fuzzy Mamdani yang direpresentasikan menggunakan kurva Gauss. Variabel output berupa normal, HHD, CHF, dan Angina Pectoris. Proses inferensi fuzzy menggunakan metode Mamdani denga metode mean of maxima (MOM) pada proses defuzzifikasi. Pembagian data menggunakan 80 data training dan 20 data testing. Aturan fuzzy If-Then dibentuk dari 80 data training. Hasil defuzzifikasi 80 data training menunjukkan tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesifikasi berturut-turut adalah 98.75%, 100%, dan 95.24%. Sedangkan hasil defuzzifikasi 20 data testing menunjukkan tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesifikasi berturut turut adalah 80%, 100%, dan 71.43%. Sistem fuzzy yang telah terbentuk dikontruksi dengan Graphical User Interface (GUI). Kata kunci: penyakit jantung, Mamdani, model fuzzy, dekomposisi wavelet. vii

8 KATA PENGANTAR Segala puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan nikmat serta hidayah-nya terutama nikmat kesempatan dan kesehatan sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir skripsi ini. Skripsi yang berjudul KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN WAVELET FUZZY SYSTEMS disusun untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan guna meraih gelar Sarjan Sains pada Program Studi Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta. Penyelesaian skripsi ini tidak akan terselesaikan tanpa bantuan, bimbingan, saran dan dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1. Bapak Dr. Hartono, M.Si, selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta yang telah memberikan kelancaran pelayanan dalam urusan akademik. 2. Bapak Dr. Ali Mahmudi, M.Si, selaku Ketua Jurusan Pendidikan Matematika Universitas Negeri Yogyakarta yang telah memberikan kelancaran pelayanan dalam urusan akademik. 3. Bapak Dr. Agus Maman Abadi, M.Si, selaku Ketua Program Studi Matematika Universitas Negeri Yogyakarta, Dosen Pembimbing yang telah dengan sabar memberikan arahan, bimbingan dan motivasi kepada penulis. 4. Bapak dr. H. Joko. Murdiyanto, Sp.An,MPH selaku Direktur Utama RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta yang telah memberikan izin untuk melakukan penelitian. viii

9 5. Ibu Dewi Wulandari selaku pembimbing penelitian yang telah membantu dan mengarahkan penulis selama pengambilan data di RS PKU Muhammadiyah. 6. Bapak Sumarna, M.Eng, yang telah meminjamkan alat PCG dan memberikan bimbingan dari pengumpalan data hingga skripsi selesai. 7. Ibu Dyah Kurniawati Agustika, M.Sc, yang telah memberikan bimbingan dalam pengumpulan data dan pengerjaan tugas akhir. 8. Seluruh Dosen Jurusan Pendidikan Matematika Universitas Negeri Yogyakarta yang telah memberikan Ilmu dan pengajaran kepada penulis. 9. Seluruh pihak yang telah memberikan dukungan, bantuan dan motivasi kepada penulis. Penulis menyadari adanya ketidaktelitian, kekurangan dan kesalahan dalam penulisan tugas akhir skripsi ini. Oleh karena itu, penulis menerima kritik dan saran yang bersifat membangun. Semoga penulisan tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi pembaca dan pihak yang terkait. Yogyakarta, 23 Mei 2017 Penulis Danu Satria NIM ix

10 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i PERSETUJUAN... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN PERNYATAAN... iv MOTTO... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi ABSTRAK... vii KATA PENGANTAR...viii DAFTAR ISI... x DAFTAR GAMBAR...xiii DAFTAR TABEL... xv DAFTAR SIMBOL... xvi DAFTAR LAMPIRAN...xvii BAB I PENDAHULUAN...1 A. Latar Belakang Masalah...1 B. Batasan Masalah...4 C. Rumusan Masalah...4 D. Tujuan Penelitian...5 E. Manfaat Penelitian...5 BAB II KAJIAN TEORI...6 A. Penyakit Jantung Pengertian Penyakit Jantung Klasifikasi Penyakit Jantung...6 x

11 3. Penyebab Penyakit Jantung...7 B. Penelitian yang Relevan...10 C. Signal Phonocardiogram (PCG)...13 D. Wavelet Pengertian Wavelet Transformasi Wavelet Discrete Wavelet Transform (DWT)...17 E. Ekstraksi Fitur...19 F. Logika Fuzzy Pengertian Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Operator Fuzzy Logika Fuzzy Sistem Fuzyy...28 G. Uji Ketepatan Diagnosis...33 H. Graphical User Interface (GUI)...35 BAB III METODE PENELITIAN...36 A. Metode Pengumpulan Data...36 B. Jenis dan Sumber Data Penelitian...36 C. Teknik Analisis Data...36 D. Perencanaan Layar Aplikasi...39 BAB IV PEMBAHASAN...42 A. Pre-Processing Proses Normalisasi Proses Pemotongan Signal...43 xi

12 3. Dekomposisi Signal Ekstraksi Signal...46 B. Klasifikasi Logika Fuzzy Mengidentifikasi Himpunan Fuzzy pada Input Mengidentifikasi Himpunan Fuzzy pada Output Membangun Aturan Fuzzy Inferensi Fuzzy Defuzzifikasi...64 C. Hasil Pembahasan Hasil Sistem Fuzzy pada Data Latih Hasil Sistem Fuzzy pada Data Uji...66 D. Analisis Pengujian Sistem...66 E. Tampilan Diagnosa Penyakit Jantung dengan GUI...67 BAB V PENUTUP...69 A. Kesimpulan...69 B. Saran...70 DAFTAR PUSTAKA...71 LAMPIRAN...74 xii

13 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Rangkaian Alat rekam Phonocardiogram (Sumarna,2017) Gambar 2.2 Phonocardiogram Jantung 14 Gambar 2.3 Transformasi Wavelet. (Chui, 1992)...16 Gambar 2.4 Representasi Linear Naik (Sri Kusumadewi, 2010)...22 Gambar 2.5 Himpunan fuzzy : Risiko Penyakit Jantung..23 Gambar 2.6 Representasi Linear Turun (Sri Kusumadewi, 2010) Gambar 2.7 Himpunan fuzzy : Deteksi Dini Penyakit Jantung...24 Gambar 2.8 Representasi Kurva Segitiga (Sri Kusumadewi, 2010).. 24 Gambar 2.9 Representasi Kurva Gauss (Sri Kusumadewei, 2010) Gambar 2.10 Kurva Gauss himpunan fuzzy : Energi Signal PCG Gambar 2.11 Susunan Sistem Fuzzy. (Wang, 1997) Gambar 2.12 Tampilan awal pada GUI pada Matlab R2016a...35 Gambar 3.1 Diagram Langkah Penelitian Gambar 3.2 Rancangan Layar Interface dengan GUI..40 Gambar 4.1 Signal PCG sebelum dan sesudah normalisasi Gambar 4.2 Signal PCG sebelum, saat pemotongan, setelah dipotong Gambar 4.3 Hasil Dekomposisi signal N20.wav Gambar 4.4. Plot DWs data N20.wav Gambar 4.5. Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Minimum.48 Gambar 4.6. Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Maksimum...50 Gambar 4.7. Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Rata-rata..52 Gambar 4.8. Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Standar Deviasi xiii

14 Gambar 4.9. Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Energi..55 Gambar Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Output Gambar 4.11 Grafik fungsi keanggotaan N20.wav pada output.63 Gambar 4.12, Rule Viewer untuk defuzzifikasi data N20.wav...64 Gambar 4.13 Tampilan layer GUI diagnosa penyakit jantung 67 xiv

15 DAFTAR TABEL Tabel 4.1. Koefisien Korelasi 45 Tabel 4.2. Hasil ekstraksi N20.wav..46 Tabel 4.3. Hasil ekstraksi dan pengelompokan himpunan fuzzy file N20.wav 61 Tabel 4.4 Hasil sistem fuzzy pada data latih..64 Tabel 4.5 Hasil sistem fuzzy pada data uji.65. xv

16 DAFTAR SIMBOL c j = Signal Asli A j = Koefisien Detail B j = Koefisien Aproksimasi (t) = Fungsi mother wavelet u A (x) = Derajat keanggotaan x di A σ = Standar deviasi signal PCG = Gabungan atau operator AND = Irisan atau operator OR μ A (x) = Komplemen derajat keanggotaan x di A U = Himpunan semesta α = Domain awal kurva β = Lebar kurva γ = Pusat kurva k = Lebar kurva Gauss y = Nilai defuzzifikasi xvi

17 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1 Permohonan izin Penelitian...75 Lampiran 2 Keterangan kelaikan etik...76 Lampiran 3 Pernyataan terhadap responden...77 Lampiran 4 Penerimaan permohonan penelitian..80 Lampiran 5 Signal PCG...81 Lampiran 6 Signal hasil normalisasi...87 Lampiran 7 Signal hasil pemotongan Lampiran 8 Signal hasil dekomposisi Lampiran 9 Hasil Ekstraksi Lampiran 10 Aturan Fuzzy Lampiran 11 Deffuzifikasi Data Latih Lampiran 12 Deffuzifikasi Data Uji Lampiran 13 Script M-file GUI Lampiran 14 Keterangan selesai penelitian xvii