eprintid: 11222 rev_number: 6 eprint_status: archive userid: 46 dir: disk0/00/01/12/22 datestamp: 2026-10-10 04:26:13 lastmod: 2026-10-10 04:26:13 status_changed: 2026-10-10 04:26:13 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Ramanda, Arga creators_NPM: 065118037 contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_name: Hardhienata, Soewarto contributors_name: Ardiansyah, Deden corp_creators: Universitas Pakuan corp_creators: Fakultas Matematika dan Ilmu Pnegetahuan Alam corp_creators: Program Studi Ilmu Komputer title: SISTEM DETEKSI MENDENGKUR NORMAL DAN TIDAK NORMAL BERDASARKAN TINGKAT DESIBEL (DB) DAN INTERVAL SUARA ispublished: pub subjects: QK divisions: sch_ecs full_text_status: none abstract: SISTEM DETEKSI MENDENGKUR NORMAL DAN TIDAK NORMAL BERDASARKAN TINGKAT DESIBEL (DB) DAN INTERVAL SUARA Arga Ramanda, Soewarto Hardhienata, Deden Ardiansyah Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pakuan Tahun 2025 Abstrak Mendengkur merupakan kondisi yang umum terjadi saat tidur, tetapi dapat menjadi salah satu indikator gangguan pernapasan seperti sleep apnea. Deteksi dan pemantauan pola mendengkur diperlukan untuk mengetahui kondisi suara yang berpotensi tidak normal berdasarkan intensitas dan pola kemunculannya. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa analisis tingkat desibel dapat digunakan untuk membedakan suara mendengkur normal dan tidak normal dengan akurasi 88% (Bhongade et al., 2024), sedangkan klasifikasi suara mendengkur menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) mampu mencapai akurasi 95,53% (Tuncer et al., 2021). Berdasarkan penelitian tersebut, tingkat intensitas suara atau desibel dapat dimanfaatkan sebagai parameter dalam proses deteksi mendengkur. Oleh karena itu, penelitian ini diarahkan pada pengembangan sistem komputasi untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan suara mendengkur berdasarkan tingkat desibel sebagai upaya mendukung pemantauan kondisi tidur secara lebih mudah dan terukur. Kata kunci: Mendengkur, Deteksi Suara, Tingkat Desibel, Sleep Apnea, K-Nearest Neighbor (KNN), Klasifikasi Suara) date: 2025-02-08 date_type: published institution: Universitas Pakuan department: Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam thesis_type: Skripsi thesis_name: Sarjana citation: Ramanda, Arga (2025) SISTEM DETEKSI MENDENGKUR NORMAL DAN TIDAK NORMAL BERDASARKAN TINGKAT DESIBEL (DB) DAN INTERVAL SUARA. Skripsi thesis, Universitas Pakuan.