BONI IQBAL (2018) IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI DUGAAN PENYAKIT PARU-PARU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text 1. COVER_2018133TIF.pdf Download (145kB) | Preview
Preview	Text 2. PENGESAHAN_2018133TIF.pdf Download (401kB) | Preview
Preview	Text 3. ABSTRAK_2018133TIF.pdf Download (261kB) | Preview
Preview	Text 4. KATA PENGANTAR_2018133TIF.pdf Download (375kB) | Preview
Preview	Text 5. DAFTAR ISI_2018133TIF.pdf Download (393kB) | Preview
Preview	Text 6. BAB I_2018133TIF.pdf Download (308kB) | Preview
Preview	Text 7. BAB II_2018133TIF.pdf Download (654kB) | Preview
Preview	Text 8. BAB III_2018133TIF.pdf Download (249kB) | Preview
Preview	Text 9. BAB IV_2018133TIF.pdf Download (1MB) | Preview
	Text 10. BAB V_2018133TIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
Preview	Text 11. BAB VI_2018133TIF.pdf Download (98kB) | Preview
Preview	Text 12. DAFTAR PUSTAKA_2018133TIF.pdf Download (305kB) | Preview

Abstract

Banyak orang yang kurang peduli dengan kesehatan paru-paru, hal ini menyebabkan seseorang teridentifikasi menderita penyakit paru-paru. Gejala awal yang sering muncul ialah batuk yang berlansung lama kemudian bisa saja menjadi awal dari penyakit yang lebih parah. Maka dari itu perlu dibuat sebuah aplikasi yang dapat membantu dalam mendeteksi dugaan seseorang terjangkit suatu penyakit paru-paru. Aplikasi yang dibuat pada penelitian ini menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan data input awal berupa gejala penyakit paru. Adapun gejala yang digunakan sebanyak 22 buah dan jenis penyakit dari 4 jenis penyakit yaitu asma, pneumonia, TB-paru dan kanker paru-paru. Data yang digunakan merupakan data rekam medik pasien penyakit paru sebanyak 110 data. Pelatihan jaringan menggunakan 3 arsitektur yang berbeda[neuron input ;neuron hidden ;neuron output], yaitu [22;22;2], [22;33;2] dan[22;43;2]. Pengujian dengan 2 pembagian data latih dan data uji, yaitu perbandingan 90:10 dan 80:20. Parameter yang digunakan, yaitu learning rate 0.1, 0.3, 0.5, 0.7 dan 0.9. Banyaknya epoch yang digunakan, yaitu 15 epoch, 25 epochdan 35 epoch.Berdasarkan pengujian yang dilakukan, maka didapatkan akurasi sistemterbaikpada perbandingandata 90:10 sebesar 82 % dan pada perbandingan data 80:20 sebesar 82% juga. Dengan demikian metode backpropagation dapat diterapkan dalam mendeteksi dugaan penyakit paru.Kata Kunci: Backpropagation, Gejala, Jaringan Syaraf Tiruan, Penyakit Paru-Paru.

Actions (login required)

View Item