Penulis Utama | : | Anjani Maulaya Nunqaf |
NIM / NIP | : | M0219011 |
Hipertensi atau tekanan darah tinggi adalah kondisi kesehatan yang serius yang dapat menyebabkan kerusakan pada organ-organ tubuh jika tidak diatasi dengan baik. Hipertensi merupakan salah satu faktor risiko utama penyakit kardiovaskular seperti stroke, serangan jantung, dan gagal jantung. Oleh karena itu, penting untuk melakukan pemantauan tekanan darah secara rutin agar dapat diatasi dengan cepat. Dalam penelitian ini, diperkenalkan sistem deteksi hipertensi menggunakan machine learning dengan menggunakan fitur luas sinyal Fotopletismogram (PPG). Sinyal PPG adalah bentuk gelombang yang mempresentasikan volume darah terhadap waktu. Sinyal PPG tidak langsung berhubungan dengan tekanan darah, namun dapat dimodelkan dengan machine learning. Algoritma machine learning yang digunakan untuk mendeteksi hipertensi adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan fitur luas sinyal PPG. Hasil menunjukkan bahwa KNN berkinerja dengan baik dalam mendeteksi hipertensi. Pada Trial-A dengan F1-Score 73,28% dan Trial-B dengan F1-Score 97,29%.
Penulis Utama | : | Anjani Maulaya Nunqaf |
Penulis Tambahan | : | - |
NIM / NIP | : | M0219011 |
Tahun | : | 2023 |
Judul | : | Sistem Deteksi Hipertensi Berbasis Luas Sinyal Fotopletismogram Menggunakan K-Nearest Neighbor |
Edisi | : | |
Imprint | : | Surakarta - Fak. MIPA - 2023 |
Program Studi | : | S-1 Fisika |
Kolasi | : | |
Sumber | : | |
Kata Kunci | : | Hipertensi; Fotopletismogram; KNN; dan Machine learning |
Jenis Dokumen | : | Skripsi |
ISSN | : | |
ISBN | : | |
Link DOI / Jurnal | : | - |
Status | : | Public |
Pembimbing | : |
1. Prof. Nuryani, S.Si., M.Si., Ph.D. 2. Nanang Wiyono, dr., M.Kes. |
Penguji | : |
1. Dr. Fuad Anwar, S.Si., M.Si. 2. Dr. Fahru Nurosyid, S.Si., M.Si. |
Catatan Umum | : | tidak ada DOI |
Fakultas | : | Fak. MIPA |
Halaman Awal | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
---|---|---|
Halaman Cover | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
BAB I | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
BAB II | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
BAB III | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
BAB IV | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
BAB V | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
BAB Tambahan | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
Daftar Pustaka | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |
Lampiran | : | Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download. |