//
Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /home/etdlibitenasac/public_html/index.php:1) in /home/etdlibitenasac/public_html/sysconfig.inc.php on line 185
Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; StringReader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php on line 48
Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; FileReader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php on line 84
Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; CachedFileReader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php on line 145
Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; gettext_reader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/gettext.php on line 36
Warning: session_start(): Cannot start session when headers already sent in /home/etdlibitenasac/public_html/index.php on line 38
Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /home/etdlibitenasac/public_html/index.php:1) in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/contents/show_detail.inc.php on line 42
0404057502 - Youllia Indrawaty Nurhasah, ST., MT.
Penguji 2
0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT.
Dosen Pembimbing 1
0411105902 - Dr. Uung Ungkawa, S.T., M.T.
Penguji 1
RULLY NUR TAUFAN / 152018053
Penulis
Jantung adalah alat organ vital yang berfungsi sebagai pemompa darah, menyediakan oksigen dan nutrisi ke seluruh tubuh. Kelainan pada jantung dapat mengganggu fungsi ini, yang sering kali disebabkan oleh penyakit jantung seperti
penyakit jantung koroner, aritmia, dan gagal jantung. Penyakit jantung ini membuat para masyarakat engan untuk pergi ke dokter, dikarenakan takut (terkejut) dengan hasil penyakit jantung serta mahalnya biaya pemeriksaan. Dalam upaya meningkatkan diagnosis penyakit jantung, teknologi kecerdasan buatan menawarkan solusi potensial. Salah satu metode yang dapat membantu adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur inception-v4. Penelitian ini memanfaatkan pengolahan citra digital elektrokardiogram (EKG) untuk mendeteksi penyakit jantung. Citra EKG akan dianalisis dengan menggunakan teknologi deep learning menggunakan metode inception-v4 untuk
mendapatkan hasil akurasi yang tinggi dan juga mampu membedakan ciri dari penyakit jantung. Penelitian menghasilkan model pengelompokkan menggunakan deep learning untuk mendeteksi penyakit jantung. Kata Kunci: jantung, penyakit, CNN, inception-v4, deep learning