Penelitian yang berjudul DETEKSI KELAINAN PARU-PARU MENGGUNAKAN WAVELET DAN SUPPORT VECTOR MACHINE ini dilakukan oleh Jondri, Deni Saepudin dan Achmad Rizal.
Pada penelitian ini akan dirancang suatu sistem deteksi otomatis kelainan paru-paru berdasarkan suara paru-paru. Ada beberapa aspek yang dibahas dalam penelitian ini, yaitu : (1) bagaimana mengembangkan metode untuk mendapatkan vektor ciri dari sinyal paru-paru, (2) bagaimana mendapatkan metode klasifikasi yang tepat untuk sinyal suara paru-paru, (3) bagaimana merancang perangkat lunak yang dapat menafsirkan sinyal suara paru-paru hasil pengukuran secara otomatis. Perangkat lunak ini nantinya diharapkan akan dapat membantu untuk mendeteksi lebih dini kelainan paru-paru penderita, terutama bagi penderita yang berada pada daerah terpencil yang jauh dari rumah sakit yang mempunyai peralatan lengkap.
Manfaat yang diperoleh dari kegiatan penelitian ini adalah tersedianya perangkat lunak yang dapat mendeteksi kelainan pada paru-paru pasien tanpa harus konsultasi dengan dokter spesialis paru atau melalui hasil rontgen. Diharapkan sistem yang dirancang dapat direalisasikan dengan biaya rendah sehingga nantinya dapat digunakan pada kalangan yang sangat luas guna mendukung pemerataan layanan kesehatan.
Pada tahun 2009, pengusul telah melakukan penelitian melalui hibah dana penelitian dosen muda. Pada penelitian ini diperoleh antara lain perangkat Stetoskop elektronik yang dapat mengambil sinyal suara jantung. Stetoskop elektronik inilah yang akan digunakan untuk mengambil sinyal suara paru-paru. Sementara untuk klasisfikasi sinyal suara paru-paru yang sudah pernah dilakukan adalah menggunakan spektrogram dan k-mean clustering , menggunakan lpc serta jaringan syaraf tiruan back-propagation , dan menggunakan dekomposisi paket wavelet serta jaringan syaraf tiruan ART2. Metode ini memberikan hasil yang cukup baik terkait dengan tingkat akurasinya, tapi belum bisa mendeteksi kelaian paru-paru secara otomatis.
Penelitian yang diusulkan ini merupakan kelanjutan dari penelitian sebelumnya dengan tujuan utama untuk membuat software aplikasi untuk mendeteksi kelainan pada paru-paru berdasarkan sinyal suara paru-paru secara otomatis.
Penelitian tahun pertama ini telah menghasilkan software yang dapat membedakan secara otomatis suara paru normal (bronchial) dengan suara paru tambahan(abnormal) jenis asthma, medium cracle, dan inps stridor dengan akurasi 100%. Tapi masih belum bisa membedakan dengan baik suara bronchial dengan suara paru friction rub. Metode yang digunakan menggunakan dekomposisi paket wavelet untuk mendapatkan vektor ciri dan support vector machine untuk klasifikasi.
Kata kunci : suara paru, dekomposisi paket wavelet, support vector machine, bronchial, asthma, medium cracle, inps stridor, friction rub