Dery Setiawan, 3011510018 (2019) DETEKSI PENYAKIT EPILEPSI MELALUI SINYAL ELECTROENCEPHALOGRAM (EEG) MENGGUNAKAN METODE FAST FOURIER TRANSFORM DAN K-NEAREST NEIGHBORS. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.
![[img]](https://repository.uisi.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (ABSTRAK)
5. ABSTRAK.pdf Download (706kB) |
|
Text (DAFTAR ISI)
7. DAFTAR ISI.pdf Download (667kB) |
|
Text (BAB I PENDAHULUAN)
10. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (127kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
15. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (582kB) |
|
Text (JURNAL)
Draft Jurnal_3011510018.docx Restricted to Repository staff only Download (165kB) | Request a copy |
|
Text (FULLTEXT)
INFORMATIKA - DERY SETIAWAN (3011510018).pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (FULLTEXT DOC)
INFORMATIKA - DERY SETIAWAN (3011510018).docx Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
Epilepsi terjadi karena adanya gangguan pada sistem syaraf otak manusia, yang terekam dari sinyal Elektroencephalogram (EEG). Sinyal EEG mengandung informasi aktivitas listrik di otak, termasuk kondisi pikiran dan gangguan kelistrikan pada syaraf. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengklasifikasi gelombang sinyal epilepsi EEG pada manusia. Penelitian ini dilakukan dengan teknik transformasi & klasifikasi. Secara skematik, Metode penelitian dilakukan dengan beberapa tahapan pengumpulan data sinyal EEG, ekstraksi data dengan menggunakan algoritma Fast Fourier Transform dan klasifikasi data menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors. Datasets sinyal EEG pada penelitian ini menggunakan data dari BernBarcelona. Penelitian ini menggunakan 10 datasets (5 Focal dan 5 Non-Focal) yang satu set data berisi 3750 sinyal training EEG, yang satu indeks file data training memiliki 20.480 sinyal. Hasil dari penelitian ini berupa keputusan deteksi sinyal kejang epilepsi dan kejang normal pada data EEG.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | 012/KK.19/UISI-01/IF | |||||||||
| Uncontrolled Keywords: | Electroencephalogram (EEG), Epilepsi, Fast Fourier Transform, K-Nearest Neighbor (KNN) | |||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) | |||||||||
| Divisions: | Department of Informatics | |||||||||
| Depositing User: | Raudhatul Munawwarah | |||||||||
| Date Deposited: | 29 Jul 2020 15:05 | |||||||||
| Last Modified: | 29 Jul 2020 15:05 | |||||||||
| URI: | https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/488 |
Actions (login required)
 |
View Item |
