Analisa Udara Pernapasan Menggunakan Deret Sensor Gas Dan Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Asma Menurut Derajad Keparahan

Abstract

Analisis udara pernapasan yang dihembuskan (disingkat: analisis napas) adalah metode non-invasif untuk mendapatkan informasi mengenai keadaan klinis seseorang dengan mendeteksi dan mengukur gas-gas dan senyawa organik volatil yang ada didalam napas. Perkembangan utama dalam teknologi pemantauan medis dan metode diagnosa adalah berdasarkan analisa darah dan urin. Diagnosa berdasarkan analisa napas relatif kurang berkembang dan belum banyak digunakan dalam praktik klinis. Disertasi ini mengkaji tentang deteksi dan identifikasi napas yang bersumber dari pasien / subyek asma dan subyek sehat menggunakan electronic nose (e-nose). Penetapan terhadap subyek asma atau subyek sehat ditentukan dengan cara klasifikasi menggunakan metode klasifikasi.Dalam proses penelitian disertasi ini, kami mengawali penelitian menggunakan e-nose dengan deret sensor resonator kuarsa yang dilapisi bahan polimer. Obyek penelitian adalah gas/uap dari cairan yang mudah menguap seperti alkohol, bensin dan lainnya. Klasifikasi pola menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil pengujian menunjukkan tingkat konsistensi (reliability) e-nose dalam pengujian berulang untuk obyek yang sama menunjukkan tingkat reliabilitas kuat. Hasil klasifikasi baik sekali dengan tingkat akurasi rata-rata 95%. Setelah itu dilakukan penelitian utama menggunkan e-nose dengan deret sensor metal oxide semiconductor (MOS). Obyek penelitian adalah gas/uap dari udara pernapasan yang dihembuskan. Analisa sebaran data menggunakan metode Standar Deviasi dan Principle Component Analysis (PCA). Seleksi fitur terbaik menggunakan Algoritma Genetika. Klasifikasi menggunakan metode SVM. Hasil analisa sebaran data menunjukkan tingkat heterogen data cukup tinggi. Hasil seleksi fitur terbaik menunjukkan bahwa jumlah sensor pada deret sensor dapat dikurangi, dengan akurasi tetap pada tingkat cukup baik. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi yang baik untuk mengidentifikasi subyek sehat dan asma, tetapi kurang baik untuk mengidentifikasi subyek asma dengan tingkat keparahan berbeda. ================================================================================================ Exhaled breath air analysis (abbreviated as breath analysis) is a non-invasive method for obtaining information about a person's clinical condition by detecting and measuring the gases and volatile organic compounds in the breath. The main developments in medical monitoring technology and diagnostic methods are based on analysis of blood and urine. Diagnosis based on breath analysis is relatively underdeveloped and has not been widely used in clinical practice. This dissertation examines the detection and identification of breath originating from patients / asthma subjects and healthy subjects using electronic nose (e- nose). Determination of asthma subjects or healthy subjects is determined by classification using the classification method. In the process of this dissertation research, we begin the research using e-nose with a series of quartz resonator sensors coated with polymer material. The object of research is gas / vapor from volatile liquids such as alcohol, gasoline and others. Pattern classification uses the Support Vector Machine (SVM) method. The test results show the e-nose reliability in repeated testing for the same object shows a strong level of reliability. The classification results are very good with an average accuracy rate of 95%. After that the main research was conducted using the e-nose with a series of metal oxide semiconductor (MOS) sensors. The object of research is gas / vapor from exhaled breathing air. Data distribution analysis uses the Standard Deviation method and the Principle Component Analysis (PCA). The best feature selection uses Genetic Algorithms. Classification using the SVM method. The results of the data distribution analysis show a fairly high heterogeneous level of data. The best feature selection results show that the number of sensors in the sensor array can be reduced, with accuracy remaining at a fairly good level. The classification results show good accuracy for identifying healthy subjects and asthma, but it is not good for identifying asthma subjects with different severity