Analisis Performansi Metode Backpropagation Untuk Mengidentifikasi Penyakit Mata Menular

Ayubi, Agi (2014) Analisis Performansi Metode Backpropagation Untuk Mengidentifikasi Penyakit Mata Menular. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Metode pembelajaran backpropagation banyak digunakan untuk penyelesaian suatu masalah berkaitan dengan identifikasi, prediksi, dan pengenalan pola. Salah satu pengaplikasian metode backpropagation adalah pada bidang medis, yaitu sistem untuk mengidentifikasi sebuah penyakit. Penyakit yang diidentifikasi menggunakan metode backpropagation merupakan penyakit yang memiliki gejala yang bias antara satu dan yang lainnya yang menjadikan penyakit sulit untuk dibedakan. Penyakit mata menular memiliki gejala yang sangat bias antara jenis yang satu dengan yang lainnya, menyebabkan jenis-jenis penyakit mata menular sulit untuk diidentifikasi.Metode backpropagation diimplementasikan pada kasus penyakit mata menular untuk mengidentifikasi jenis penyakit mata menular berdasarkan gejala-gejala yang ditimbulkan oleh penyakit, gejala yang didapatkan kemudian disusun menjadi 19 buah variabel masukan. Pada metode backpropagation gejala-gejala yang ditimbulkan digunakan sebagai sinyal input yang akan dihitung sedemikian hingga didapatkan hasil berupa penyakit yang teridentifikasi. Adapun jenis penyakit mata menular yang diidentifikasi adalah penyakit Konjungtivitis, Keratokongjutivitis Vernalis, Endoftalmitis, Selulitis Orbitalis, Trakoma, Blefaritis, dan Ulkus Kornea. Berdasarkan hasil dua skenario pengujian menggunakan metode cross validation dengan 10 fold dari jumlah data sebanyak 140 data, dengan parameter 1 hidden layer dengan 4 buah neuron, learning rate yang bernilai 0.05, batas epoch sebesar 3000, dan batas error sebesar 0.025 maka diperoleh akurasi tertinggi dari metode backpropagation yang diimplementasikan untuk mengidentifikasi penyakit mata menular sebesar 90.714%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Analisis Performansi, Backpropagation, Penyakit Mata Menular, Cross Validation
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2014
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Admin Repository
Date Deposited: 16 Nov 2016 08:10
Last Modified: 16 Nov 2016 08:10
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/29626

Actions (login required)

View Item View Item