MOHD. AZHIMA, -
(2024)
Penerapan Metode BackPropagation neural Network Untuk Klasifikasi
Penyakit Stroke.
Penerapan Metode Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Penyakit Stroke, 4 (6).
pp. 3013-3021.
ISSN 2723-3898
Abstract
Stroke merupakan penyakit tidak menular yang dapat terjadi secara tiba-tiba akibat gangguan fungsi otak secara lokal
maupun global. Gejala awal penyakit stroke seringkali sulit dikenali sehingga menyebabkan banyak penderitanya tidak menyadari atau merasakan tanda-tandanya, sehingga angka kematiannya cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam melakukan klasifikasi pada penyakit stroke. Dataset yang digunakan terdiri dari 4891
rekam medis dengan kelas stroke dan non stroke yang melibatkan sepuluh variabel relevan (jenis kelamin, usia, hipertensi, riwayat penyakit jantung, BMI, kadar gula darah, dan sebagainya). Penelitian ini menjalankan tiga skenario dengan model arsitektur BPNN [19:25:1], [19:29:1], dan [19:35:1] dengan menggunakan kombinasi variabel tertentu yaitu perbandingan data pelatihan dan pengujian (90:10, 80 :20, 70:30), dan learning rate 0,1; 0,01; 0,001. Hasil pengujian dengan tingkat rata-rata akurasi tertinggi sebesar 96,14%
dicapai dengan model arsitektur [19:29:1], learning rate 0,001, dan distribusi data pelatihan
Actions (login required)
 |
View Item |
