Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK DIAGNOSA GANGGUAN RETARDASI MENTAL MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2.1

YOGI SUHANDI (2017) JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK DIAGNOSA GANGGUAN RETARDASI MENTAL MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2.1. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
1. COVER.pdf

Download (213kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PENGESAHAN.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. ABSTRAK.pdf

Download (98kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf

Download (366kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. DAFTAR ISI.pdf

Download (275kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB I.pdf

Download (297kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB II.pdf

Download (744kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. BAB III.pdf

Download (293kB) | Preview
[img]
Preview
Text
9. BAB IV.pdf

Download (796kB) | Preview
[img] Text
10. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
11. BAB VI.pdf

Download (176kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (196kB) | Preview

Abstract

Terbatasnya pengetahuan masyarakat umum tentang penyakit retardasi mentalyang dialami,rendahnya tingkat ekonomidan kurangnya akses penghubung antara masyarakat dengan tenaga dokterpada beberapa daerah kecil menyebabkan masyarakat kesulitan untuk memeriksa gejala retardasi mentalkepada dokter spesialis. Maka dari itu perlu dibuat sebuah aplikasiyang dapat membantu dalam diagnosagejala gangguan jiwa. Aplikasiyang dibuat pada penelitian ini menggunakanjaringan syaraf tiruanmetode LearningVector Quantization(LVQ) 2.1 dengan data input awal adalah gejala yang dialami pasien penyakit retardasi mental. Data gejala penyakit retardasi mental yang digunakan adalah 14gejala, danjenis penyakit retardasi mentalsebagi outputdiagnosa adalahringan,sedang,berat , dan sangat berat. Dari 122data penyakit retardasi mental, pembagian data latih dan data uji adalah80 % data latih dan 20 % data uji, kemudian menggunakan 60 % data latih dan 40 % data uji. Nilai parameter learning ratedigunakan bervariasi, yaitu 0.015, 0.025, 0.035, 0.045, 0.05, 0.060, 0.075, 0.085, 0.090, 0.1, pengurangan learning rate 0.005, minimal learning rate 0.01 danwindow0, 0.2 dan0.4.Sehingga perbandingan 80:20lebih bagusmenghasil akurasi 97% semakin banyak data latih yang digunakan maka tingkat keakurasian menjadi semakin tinggi dan Nilai rata-rata akurasi pengujian mencapai 94%, dengan demikian metode LVQ 2.1 dapat diterapkan dan pola data gejala dapat dikenali untuk diagnosa penyakit retardasi mental.Berdasarkan pengujian blackbox,aplikasi dapat beroperasi sesuai harapan Kata Kunci:Gejala Penyakit Retardasi Mental,Penyakit Retardasi Mental, Jaringan Syaraf Tiruan, LVQ 2.1

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Ms. Nilam Badriyah
Date Deposited: 03 Sep 2019 07:36
Last Modified: 03 Sep 2019 07:36
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/19061

Actions (login required)

View Item View Item