Deteksi Sleep Apnea Melalui Analisis Suara Dengkuran Dengan Metode Mel Frekuensi Cepstrum Coefficient

Abstract

Abstrak


Tidur menyebabkan otot faring menjadi kendor dan menyebabkan penyempitan, sehingga menimbulkan getaran udara yang menjadi suara dengkuran (snoring). Bahkan penyempitan ini dapat menyebabkan udara tidak masuk ke paru-paru, ini yang disebut sleep apnea, dan akibat terfatal dari sleep apnea adalah kematian. Dalam penelitian ini dilakukan analisa suara dengkuran untuk mendeteksi sleep apnea pada pasien yang mendengkur. Sistem identifikasi ini secara umum dibagi 2, yaitu ekstraksi ciri menggunakan metode Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC), dan klasifikasi menggunakan metode K Nearest Neighbor (K-NN). Hasil yang diperoleh dari pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibuat dapat mengidentifikasi jenis suara dengkuran menggunakan pengolahan sinyal wicara. Setelah dilakukan analisis perhitungan didapatkan akurasi tertinggi untuk sleep apnea adalah 80% sedangkan snoring 96%.

Kata kunci: Snoring, Sleep Apnea, Mel Frequency Cepstrum Coefficient, K Nearest Neighbor.