YULANDA UTAMI, - (2023) KLASIFIKASI KEMUNGKINAN TERJADINYA MASA PERSALINAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text HASIL PENELITIAN.pdf Download (386kB) | Preview
	Text (BAB V) SKRIPSI LENGKAP (KECUALI HASIL PENELITIAN).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB)

Abstract

Pada masa persalinan dikenal dengan dua kemungkinan yaitu persalinan normal (cukup bulan) dan persalinan prematur (kurang bulan). Karena tingginya tingkat persalinan prematur maka untuk mengurangi tingkat persalinan prematur terutama di Indonesia perlu dilakukannya klasifikasi untuk memprediksi kemungkinan akan terjadinya persalinan prematur dan untuk mengetahui nilai akurasi kemungkinan persalinan prematur pada ibu hamil. Nilai akurasi yang terbaik akan menjadi ukuran prediksi kemungkinan terjadinya persalinan prematur pada ibu hamil. Pada penelitian ini dilakukan penerapan metode Backpropagation untuk memprediksi masa persalinan. Data yang digunakan adalah data penyebab persalinan premature yang diambil dari situs US Repository Prematurity berjumlah 390 dataset. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini membangun dua model arsitektur [8-12-1] dan [8-16-1], learning rate (0,01, 0,03, 0,09), max epoch 200 dan data training dan testing (80:20) dan (60:40). Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil akurasi terbaik yaitu pada pengujian akurasi 60% : 40 %, arsitektur jaringan [8-12-1] dan [8-16-1], learning rate (0,01), pengujian Epoch 100 dan 200 menghasilkan nilai akurasi yang terbaik yaitu 96,58 %. Pada penelitian ini metode Backpropagation berhasil memprediksi masa persalinan

Actions (login required)

View Item