NURUL AINI, - (2021) PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) UNTUK KLASIFIKASI GANGGUAN DEPRESI. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text 1-3.pdf Download (4MB) | Preview
	Text (BAB IV dan BAB V) 3-4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Gangguan depresi merupakan suatu gangguan emosional yang terjadi ditandai dengan kesedihan berkepanjangan, putus asa, merasa bersalah dan juga tidak berarti. Penelitian ini menerapkan jaringan syaraf tiruan yang dapat mengklasifikasikan gangguan depresi dengan algoritma Radial Basis Function (RBF). Variabel yang digunakan sebanyak 17 yaitu merasa tertekan, sering menangis, mudah tersinggung, tidak ingin melakukan apapun, berat badan menurun, sulit tidur, mengantuk yang berlebihan, lambat dalam melakukan aktivitas, merasa gelisah, badan terasa lemas, selalu merasa rendah diri, menyalahkan diri sendiri, sulit berkonsentrasi, ragu dalam mengambil keputusan, memiliki nafsu makan yang buruk, mudah putus asa, dan berfikir untuk mengakhiri hidup. Jumlah data yang digunakan yaitu 210 data dengan pembagian data menggunakan random pembagian 90:10, dimana terdapat 21 data uji dan 189 data latih. parameter RBF yang digunakan adalah nilai spread dengan nilai spread 1 sampai nilai spread 4. Arsitektur jaringan terdiri dari 17 neuron input layer, 17 neuron hidden layer dan 3 neuron output layer. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, maka diperoleh akurasi tertinggi yaitu 80,95% dengan nilai spread 2. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa RBF dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan gangguan depresi.

Actions (login required)

View Item