ANALISA KEPARAUAN PENDERITA PITA SUARA MELALUI JARINGAN SELULER DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET

Jurnal Informatika

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title ANALISA KEPARAUAN PENDERITA PITA SUARA MELALUI JARINGAN SELULER DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET
 
Creator Kusumaningrum, Hertiana Bethaningtyas Dyah
Suwandi, Suwandi
Arifianto, Dhany
 
Subject
 
Description Abstract - Hoarseness is a general term of perceived laryngeal vocal cord disorder. If late diagnosis and examination by ENT (Ear, Nose Throat) specialist is happened, one can damage the vocal cords permanently and in some case even cause death. Currently, diagnostic by ENT specialists is done by entering the elastic optical cable (laryngoscopy) into the throat because they are invasive, causing discomfort to the patient. In this research, to overcome mentioned problem and the fact that ENT specialists and laryngoscopy is rare, non-invasive diagnosis procedure through selular network is proposed as an alternative by means of voice signal processing using wavelet transform. The bases chosen is Daubechies to minimize error of the decomposed and reconstructed signal. Data acquisition was conducted by direct recording the voice of healthy respondents hoarse-illness patient in the Audiology room (DoubleWalled-sound-attenuated booth) that converted to digital domain using DAC audio with sampling frequency 44,1 kHz. The results of the experiment, for 27 datas of direct voice recorded in dr.Soetomo Hospital, Daubechies wavelet speech analysis technique can find out the feature of vocal cord disorder. In the recording through a selular network, normal voice is as same as ill voice characteristics because of channel noise.            Keywords : Vocal cord disorder, selular network, wavelet transform Abstrak - Suara parau adalah salah satu gejala dari suatu penyakit yang umumnya berhubungan dengan gangguan pita suara pada tenggorokan. Keterlambatan diagnosa dan penanganan oleh dokter ahli dapat menyebabkan kerusakan pada organ pita suara menjadi permanen hingga kematian. Saat ini, penegakan diagnosa bagi dokter spesialis THT dilaksanakan dengan memasukkan kabel optis elastis (laringoskopi) ke tenggorok sehingga menimbulkan ketidaknyamanan pada pasien. Untuk mengatasi masalah langkanya dokter spesialis terlatih dan laringoskopi, diusulkan teknik deteksi dini penyakit kelainan pita suara non-invasif melalui jaringan seluler dengan analisa sinyal suara menggunakan transformasi wavelet. Basis yang dipilih adalah Daubechies untuk meminimalkan galat dekomposisi-rekonstruksi. Pengambilan data dilakukan dengan perekaman langsung pada naracoba normal dan pasien dalam ruang kedap yang dikonversi ke ranah dijital memakai audio DAC dengan frekuensi sampling 44.1 kHz. Hasilnya pada 27 suara langsung responden yang diperoleh di RSUD dr. Soetomo, dengan menggunakan analisa wavelet Daubechies telah dapat ditentukan feature kelainan pita suara yang oleh pasien. Pada perekaman melalui jaringan seluler untuk suara normal menghasilkan ciri yang mirip seperti suara naracoba sakit akibat derau latar yang besar.             Kata Kunci : Kelainan pita suara, jaringan seluler, transformasi wavelet.
 
Publisher LPPM Universitas BSI
 
Contributor
 
Date 2016-05-17
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion


 
Format application/pdf
 
Identifier http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/310
10.31311/ji.v3i1.310
 
Source Jurnal Informatika; Vol 3, No 1 (2016): Jurnal INFORMATIKA
Jurnal Informatika; Vol 3, No 1 (2016): Jurnal INFORMATIKA
2528-2247
2355-6579
 
Language ind
 
Relation http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/310/299
 
Rights ##submission.copyrightStatement##
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library