Pada hari Kamis, (27/02/2020) Fakultas Teknik Universitas Indonesia (FTUI) kembali menganugerahi gelar doktor kepada salah satu mahasiswa terbaik FTUI, Hendrana Tjahjadi. Melalui disertasinya yang berjudul “Peningkatan Efisiensi dan Akurasi Klasifikasi Tekanan Darah Non-invasive Menggunakan Metode Photoplethysmograpy’s Pulse Wave Analysis Berbasis Deep Learning’s Bidirectional Long Short Term Memory dan Time Frequency Analysis”, Hendrana resmi diangkat menjadi Doktor dari Departemen Teknik Elektro FTUI.
Penelitian yang dipromotori oleh Prof. Dr. -Ing. Ir. Kalamullah Ramli, M.Eng, dan ko-promotor Dr. rer. nat. Hendri Murfi, S.Si., M. Kom. ini bertujuan untuk mengembangkan metode pulse wave analysis (PWA) yang dapat menekan noise pada photoplethysmograpy (PPG) dengan menggunakan kombinasi Time Frequency Analysis (TFA) berbasis Short Time Fourier Transform (STFT) dengan Bidirectional Long Short Term Memory (BLSTM).
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh parameter tekanan darah untuk deteksi penyakit gagal jantung yang menggunakan metode non-invasive. Parameter tekanan darah ini menggunakan manset yang membuat tidak nyaman. Metode ini kemudian menjadi PWA tanpa manset yang memanfaatkan PPG dengan akurasi yang dipengaruhi noise. Maka dari itu, Hendrana berupaya mengatasi keterbatasan ini dengan mengembangkan metode PWA untuk klasifikasi tekanan darah secara non-invasive berbasis PPG dengan kombinasi algoritma BLSTM dan TFA.
Hasil penelitian ini menunjukkan metode BLSTM dengan TFA yang diusulkan dapat menghasilkan klasifikasi tingkat tekanan darah normotension, prehypertension, dan hypertension yang sesuai dengan standar klinis JNC 7. Nilai akurasi masing-masing sebesar 92,43%, 94,83%, dan 94,01%. Secara keseluruhan, metode yang diusulkan mencapai nilai akurasi yang lebih tinggi dari metode lainnya.