ROVI NOVITASARI (2017) PENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2.1UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT PREEKLAMPSIA PADA IBU HAMIL. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER.pdf Download (345kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN.pdf Download (367kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK.pdf Download (99kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf Download (287kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI.pdf Download (244kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I.pdf Download (255kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III.pdf Download (530kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
10. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (833kB) |
|
|
Text
11. BAB VI.pdf Download (183kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (260kB) | Preview |
Abstract
Preeklampsiamerupakan salah satu penyakit yang menjadi salah satu penyebab kematian tertinggi pada ibu hamil.Salah satu ciri dari preeklampsia ditandai dengan terjadinya peningkaan tekanan darah secara signifikan.Preeklampsia diklasifikasikan kedalam tiga kelas. Untuk mengetahui klasifikasi dari preeklampsia ini peneliti membangun model Jaringan Syaraf Tiruan meggunakan algoritma Learning Vector Quantization 2.1. Variabel-variabel yang digunakan dalam klasifikasi ini terdiri dari 17 variabel. Kelas klasifikasi dari preeklampsia terdiri daripreeklampsiaringan, preeklampsiaberat dan eklampsia.Sampel pada penelitian ini menggunakan data sekunder sebanyak 150.Dalam proses klasifikasipenyakit preeklampsiadilakukan pengujianterhadapdata latih dan data uji sehingga dapat di ketahui nilai akurasi dari sistem ini. Dari hasil pengujianberdasarkan perbandingan jumlah data latih dan data ujimenunjukkan nilai persentase akurasi pengujian sebesar 83.33%.Dengan demikian dapat disimpulkan Learning Vector Quantization2.1 mampu mengenali pola dan mampu mengklasifikasi tingkat preeklampsiapada ibu hamil.Kata Kunci:Preeklampsia, Jaringan Syaraf Tiruan, LVQ2.1
| 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: | 28 Aug 2019 07:52 |
| Last Modified: | 28 Aug 2019 07:52 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/18593 |
Actions (login required)
 |
View Item |