Pengenalan Suara Paru-Paru dengan MFCC sebagai Ekstraksi Ciri dan Backpropagation sebagai Classifier

Abstract

Paru-paru merupakan organ vital manusia yang berperan dalam proses pernapasan. Jika paru-paru mengalami gangguan maka sistem pernapasan manusia juga akan mengalami gangguan yang bisa menyebabkan kecacatan bahkan kematian. Untuk mengevaluasi keadaan paru-paru dapat dilakukan dengan mendengarkan suara pernapasan dengan menggunakan stateskop. Teknik ini dikenal dengan teknik auskultasi. Teknik ini paling sering digunakan namun memiliki beberapa kelemahan yaitu suara paru-paru berada pada frekuensu rendah, masalah kebisingan lingkungan, kepekaan telinga, hasil analisa yang subjektif, dan pola suara yang hampir mirip. Karena faktor-faktor di atas kesalahan diagnosa bisa terjadi jika proses auskultasi tidak dilakukan dengan benar. Dalam penelitian ini, akan dibuat pengenalan suara paru-paru normal dan abnormal menggunakan Mel Frequency Cepstrum koefisien (MFCC) sebagai ekstraksi ciri dan Backpropagation sebagai classifier. Suara paru-paru akan dihitung Coeffisient Ceptral nya sebagai penciri dari masing-masing suara untuk selanjutnya dikenali dengan menggunakan Backpropagation. Metode yang diusulkan memberikan akurasi 93.97% untuk data latih dan 92.66% untuk data uji. Kata kunci: Backpropagation, MFCC, pengenalan suara paru-paru