@misc{eprints2635,
           month = {Agustus},
           title = {PHONOCARDIOGRAM  YANG DILENGKAPI JARINGAN SYARAF 
TIRUAN DENGAN EKSTRAKSI CIRI MENGGUNAKAN DEKORLET 
DAN ENERGI SINYAL DEKOMPOSISI WAVELET},
          author = {1017101023 DANU SETIAWAN},
         address = {Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam},
       publisher = {Universitas Lampung},
            year = {2014},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/2635/},
        abstract = {Teknik auskultasi adalah salah satu teknik lama yang digunakan oleh para dokter 
untuk  menganalisis  suara  detak  jantung  menggunakan  steteskope.  Selain 
menggunakan teknik auskultasi, terdapat teknik lain yang digunakan untuk analisis 
suara  jantung  yaitu  menggunakan  phonocardiogram.  Pada  penilitian  ini  telah 
dilakukan  perancangan  sistem  analisis  suara  jantung  menggunakan 
phonocardiogram  elektronik  yang  dilengkapi  dengan  ekstraksi  ciri  dekorlet  dan 
energi  sinyal  dekomposisi  wavelet,  serta  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  sebagai 
klasifikasi  sinyal.  Proses  analisis  sinyal  dimulai  dari  perekaman  suara  jantung 
manusia,  pemilihan  fungsi  wavelet,  filtering  sinyal,  ekstraksi  ciri  sinyal  dan 
klasifikasi sinyal. Pemrosesan sinyal pada penelitian ini dilakukan dengan bantuan 
software  Matlab  7.8.  Dalam  penelitia  kali  ini  menggunakan  jenis  wavelet  symlet 
orde 10 sebagai fungsi wavelet penganalisis yang digunakan untuk proses ekstraksi 
ciri dan filtering sinyal. Fungsi wavelet sym10 dipilih sebagai wavelet penganalis 
karena memiliki error rekonstruksi  yang kecil dibandingkan dengan jenis wavelet 
yang telah diuji coba (doubechies dan coiflet). Filter digital menggunakan wavelet 
yang  dibangun  telah  mampu  menekan  noise  random  pada  hasil  rekaman  suara 
jantung dengan nilai SNR diatas 21 dB. Struktur JST yang dirancang terdiri dari 7 
neuron input, 7 neuron tersembunyi dan 6 neuron output. JST mampu mengenali 
suara jantung Normal, Aortic stenosis, Mitral regurgitation, Aortic regurgitation, 
Mitral stenosis  dan Patent ductus arteriosus dengan tingkat keberhasilan rata-rata 
mencapai 76\% untuk metode energi sinyal dan 92 \% untuk metode dekorlet.}
}