Hary Wahyudi, - (2021) PENERAPAN ROUGH SET DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK MENGETAHUI PENYAKIT STROKE BERDASARKAN FAKTOR RISIKO. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text 01 - FILE LENGKAP KECUALI BAB HASIL PENELITIAN ( BAB IV DAN V ).pdf Download (14MB) | Preview
	Text (BAB IV) 02 - File BAB Hasil Penelitian (BAB IV DAN V).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (15MB)

Abstract

Perubahan kebiasaan dari gaya hidup yang tidak sehat dari masyarakat modern dapat mempengaruhi kesehatan, salah satunya dapat terkena serangan stroke. Stroke merupakan salah satu gangguan kesehatan yang cukup serius yang dapat mengancam jiwa manusia dan bisa menyebabkan kecacatan kronik. Penderita stroke di Indonesia mengalami peningkatan setiap tahunnya. Penelitian ini akan menerapkan metode rough set dan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mengetahui penyakit stroke berdasarkan faktor risiko. Data yang digunakan adalah data kuisioner yang telah dikonsultasikan dengan dokter. Data yang digunakan berjumlah 86 data pasien penyakit stroke. Pada penelitian penulis mengimplementasikan Analisa rough set dengan bahasa pemrograman python dan Learning vector Quantization (LVQ) diimplentasikan dengan bahasa pemrograman PHP. Berdasarkan analisa rough set didapatkan faktor risiko yang mempengaruhi yakni Riwayat stroke, Riwayat Hipertensi, Riwayat Jantung, Riwayat Stroke Keluarga, Merokok dan Perubahan. Selanjutnya dilakukan implementasi algoritma LVQ untuk penentuan jenis penyakit stroke. Berdasarkan pengujian menggunakan confussion matrix dan learning rate didapat akurasi tertinggi pada pembagian data 80% data latih dan 20% data uji menggunakan learning rate 0,1 dengan epoch tertinggi 15 dan minimum alfa 0.001 yaitu 94.12%.

Actions (login required)

View Item