ADE SAPUTRA (2018) JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KEJIWAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PEMBELAJARAN BACKPROPAGATION. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER_2018260TIF.pdf Download (141kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN_2018260TIF.pdf Download (464kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK_2018260TIF.pdf Download (176kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR_2018260TIF.pdf Download (434kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI_ (1)2018260TIF.pdf Download (288kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I_2018260TIF.pdf Download (530kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II_2018260TIF.pdf Download (699kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III_2018260TIF.pdf Download (607kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
9. BAB IV_2018260TIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text
10. BAB V_2018260TIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text
11. BAB VI_2018260TIF.pdf Download (93kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA_2018260TIF.pdf Download (376kB) | Preview |
Abstract
Untuk melakukan diagnosa penyakit kejiwaan memerlukan beberapa tahapan yang harus dilalui sehingga membutuhkan waktu yang cukup relatif lama dan hanya dapat dilakukan oleh para ahli yaitu dokter jiwa dan psikolog. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dapat dirumuskan bagaimana cara mendiagnosa penyakit kejiwaan dengan menerapkan metode backpropagation dan dapat membedakan jenis penyakit kejiwaan. Metode backpropagation merupakan metode pelatihan yang menggunakan multilayer perceptron dan memiliki dasar matematis yang kuat dan obyektif untuk memecahkan masalah yang rumit. Pada penelitian ini menggunakan masukan 14 data gejala dan 4 kelompok penyakit kejiwaan sebagai keluaran yang digunakan sebagai target yaitu Skizofrenia, Gangguan Mental Organik (GMO), Gangguan pengguna zat, dan Gangguan suasana perasaaan. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 150 data pasien penyakit kejiwaan dengan nilai batasan parameter learning rate0.01, 0.02, 0.03, 0.1, 0.2, dan 0.3 dapat mencapai tingkat persentase akurasi 93.3% dan algoritma backpropagation dapat diterapkan untuk mengenali pola serta mampu mendiagnosa penyakit kejiwaan berdasarkan gejala-gejala tersebut. Kata kunci: Backpropagation, Jaringan Saraf Tiruan, Penyakit Kejiwaan.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika 000 Karya Umum |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
| Date Deposited: | 27 Jun 2019 03:40 |
| Last Modified: | 31 Jul 2019 08:17 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/14409 |
Actions (login required)
 |
View Item |