Agus Muliadi, - (2020) IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION MOMENTUM UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT SKIZOFRENIA. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text Laporan Full.pdf Download (6MB)
	Text (BAB V) Laporan BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Skizofrenia merupakan gangguan kejiwaan dan kondisi medis yang mempengaruhi fungsi otak manusia, mempengaruhi normal kognitif, mempengaruhi emosional dan tingkah laku. Data America Prychiatric Assoction (APA) tahun 1995 menyebutkan bahwa 1% populasi penduduk dunia menderita skizofrenia 75% penderitaan dari skizofrenia dapat terjadi pada usia 16-25 tahun. Skizofrenia kelompokkan menjadi beberapa subtipe yaitu Skizofrenia Paranoid, Skizofrenia Disorganized (tidak terorganisasi), Skizofrenia Katatonik, Skizofrenia Undifferentiated dan Skizofrenia Residual. Dalam tugas akhir ini, peneliti membangun aplikasi untuk meprediksi skizofrenia menggunakan metode backpropagation momentum dengan 30 variabel masukan. Sedangkan hasil keluaran yang terdiri dari 2 kelas yaitu Skizofrenia Paranoid dan Skizofrenia Undifferentiated. Parameter yang digunakan pada penelitian ini yaitu learning rate 0.01, 0.1, 0.2 dan 0.3. Maksimum epoch 1000. Target error 0.001. jumlah neuron hidden layer 29 dan 60. Momentum 0.1, 0.3, dan 0.5. Perbandingan data 70:30, 80:20, 90:10. Akurasi terbaik adalah α 0.1, dan µ 0.2, µ 0.5 dengan hasil akurasi sebesar 100%. Dengan demikian, metode Backpropagation Momentum dapat di implementasikan untuk memprediksi Skizofrenia. Kata kunci: Backpropagation, Kejiwaan, Momentum, Prediksi, Skizofrenia

Actions (login required)

View Item