PEMANFAATAN STFT DAN CNN DALAM PENGOLAHAN DATA SUARA UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN SUARA BATUK

Penulis

  • Indri Nurfiani Teknik Informatika UIN SGD
  • Jumadi Jumadi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati
  • Muhammad Deden Firdaus Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati

DOI:

https://doi.org/10.36341/rabit.v9i2.4729

Kata Kunci:

Suara batuk, STFT, CNN, Naive Bayes, penyakit pernafasan

Abstrak

  • Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem evaluasi otomatis suara batuk guna mengembangkan sistem evaluasi otomatis suara batuk guna meningkatkan akurasi diagnosa penyakit pernafasan. Dalam studi ini, digunakan metode Short-Time Fourier Transform (STFT) dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi suara batuk menjadi batuk kering dan berdahak. Model Naïve Bayes kemudian digunakan untuk mengidentifikasi pernyakit pernafasan berdasarkan hasil klasifikasi batuk. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset suara batuk yang tersedia, menghasilkan akurasi klasifikasi batuk dengan akurasi 82% dan akurasi identifikasi penyakit pernafasan menggunakan Naïve Bayes sebesar 71,43%. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan jenis batuk dan mengidentifikasi penyakit dengan akurasi yang memadai. Sistem ini berpotensi meningkatkan pencegahan dan pengelolaan penyakit pernafasan di daerah dengan sumber daya terbatas, serta dapat menjadi alat bantu yang signifikan dalam praktik medis untuk diagnose yang lebih cepat dan akurat. Selain itu, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam teknologi deteksi dan diagnose penyakit melalui analisis suara, memberikan manfaat luas bagi masyarakat dan bidang kesehatan.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2024-07-08

Cara Mengutip

[1]
I. Nurfiani, J. Jumadi, dan M. Deden Firdaus, “PEMANFAATAN STFT DAN CNN DALAM PENGOLAHAN DATA SUARA UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN SUARA BATUK”, rabit, vol. 9, no. 2, hlm. 184–190, Jul 2024.

Terbitan

Vol 9 No 2 (2024): Juli

Bagian

Articles

Lisensi

1. Hak cipta dari semua manuskrip jurnal dipegang oleh RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab.
2. Ketentuan hukum formal untuk mengakses artikel digital jurnal elektronik tunduk pada ketentuan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-NC-SA), yang berarti bahwa RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab berhak untuk menyimpan, mentransfer media / format, mengelola dalam bentuk basis data, memelihara, dan menerbitkan artikel.
3. Naskah yang diterbitkan baik cetak maupun elektronik adalah akses terbuka untuk tujuan pendidikan, penelitian, dan perpustakaan. Selain itu, dewan editorial tidak bertanggung jawab atas pelanggaran hukum hak cipta.