KLASIFIKASI PENYAKIT PERNAPASAN BERDASARKAN SUARA BATUK MENGGUNAKAN METODE DIMENSI FRAKTAL HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR

Authors

  • Kio Rana Sausan Universitas Negeri Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.26740/mathunesa.v13n3.p428-437

Abstract

Batuk dalam bahasa latin disebut tussis, yaitu refleks yang terjadi secara tiba-tiba dan berulang dengan tujuan untuk membersihkan saluran napas dari lendir, iritasi, partikel asing, dan mikroorganisme. Meskipun secara fisiologis berfungsi melindungi saluran napas, batuk yang berlangsung secara berlebihan dan tidak produktif dapat menjadi indikator adanya gangguan patologis, terutama pada sistem pernapasan maupun sistem lain seperti sistem kardiovaskular. Identifikasi dini terhadap gejala batuk yang terkait dengan penyakit pernapasan, sangat penting untuk menentukan diagnosis yang tepat, pemilihan obat yang sesuai, serta pemberian penanganan efektif. Setiap penyakit pernapasan umumnya menunjukkan gejala batuk yang memiliki karakteristik yang berbeda. Berdasarkan karakteristik tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit pernapasan berdasarkan suara batuk dengan menggunakan dimensi fraktal Higuchi dan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor. Tahapan yang dilakukan adalah pra-pemrosesan melalui proses filtering dan normalisasi, kemudian ekstraksi ciri menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dengan tipe mother wavelet Daubechies4 dan dekomposisi wavelet 5 level. Selanjutnya dilakukan perhitungan dimensi fraktal menggunakan metode Higuchi dengan dipilih nilai K-max sebesar 50 dan 60. Nilai dimensi fraktal yang diperoleh kemudian dibagi menjadi data training dan data testing dengan rasio pembagian 1:9 sampai 9:1, untuk selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor dengan nilai k=1, 3, 5, 7, 9. Pada penelitian ini diperoleh akurasi tertinggi sebesar 90% pada saat K-max=50 dengan rasio pembagian data training dan data testing 4:6 dan nilai k pada K-NN adalah 5. Dengan akurasi yang cukup tinggi ini dapat disimpulkan bahwa metode dimensi fraktal Higuchi dan K-Nearest Neighbor dapat diterapkan dengan baik dalam mengklasifikasikan penyakit pernapasan berdasarkan suara batuk.

Kata Kunci: Batuk, Penyakit Pernapasan, Dimensi Fraktal Higuchi, K-Nearest Neighbor (K-NN).

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2025-12-31

Issue

Section

Articles
Abstract views: 9 , PDF Downloads: 4