Path: Top -> S1-Final Project -> Teknik Informatika -> 2019
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT MAAG DENGAN METODE BACKPROPAGATION
IMPLEMENTATION OF NEURAL NETWORKS TO DETECT DISEASE ULCER WITH THE BACKPROPAGATION METHOD
Undergraduate Theses from gdlhub / 2019-05-16 14:40:00Oleh : Amirul Mumin, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi
Dibuat : 2019-05-16, dengan 7 file
Keyword : Jaringan Syaraf Tiruan, Maag, Algoritma Backpropagation
Penyakit maag merupakan penyakit yang umumnya diderita oleh sebagian besar masyarakat Indonesia, dalam penanganannya penyakit maag juga tidak terlalu rumit, namun disini penulis mencoba menganalisa dengan bantuan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation dalam mendeteksi penyakit maag. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation melatih jaringan mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Penulis menggunakan data hasil kuesioner yang disebarkan melalui media sosial sebanyak 126 data yang kemudian disajikan ke dalam format arff. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools WEKA. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh tingkat akurasi sistem paling maksimal sebesar 94,4% dari 126 data yang digunakan, dengan menggunakan test option training set. Untuk hasil yang lebih baik, gunakan data yang lebih banyak untuk pelatihan jaringan.
Deskripsi Alternatif :Ulcer disease is a disease that generally suffered by most of society Indonesia, in handling the disease ulcer also is not too complex, but here the author tried to analyze with the help of neural networks method backpropagation in detecting disease ulcer.Neural network Backpropagation to train the network get a balance between the ability of the network to recognize the patterns that are used during training as well as the ability to give the correct response against the input pattern similar to patterns used during the training.The authors use data the results of the questionnaire distributed through social media as much as 126 data that is then presented to the arff.In doing the analysis the author using tools Tools WEKA. From the results of research that has been done, the retrieved maximum system accuracy rate of 94.4% of the 126 data used, using the test option training sets. For better results, use more data for the training network
Beri Komentar ?#(0) | Bookmark
Properti | Nilai Properti |
---|---|
ID Publisher | gdlhub |
Organisasi | STIKOM Dinamika Bangsa Jambi |
Nama Kontak | Herti Yani, S.Kom |
Alamat | Jln. Jenderal Sudirman |
Kota | Jambi |
Daerah | Jambi |
Negara | Indonesia |
Telepon | 0741-35095 |
Fax | 0741-35093 |
E-mail Administrator | elibrarystikom@gmail.com |
E-mail CKO | elibrarystikom@gmail.com |
Print ...
Kontributor...
- Pembimbing : Dodo Zaenal Abidin, S.Kom, M.Kom dan Errissya Rasywir, S.Kom, MT, Editor: Calvin
Download...
Download hanya untuk member.
Bab 1
File : Bab 1.pdf
(370760 bytes)
Bab 2
File : Bab 2.pdf
(469516 bytes)
Bab 3
File : Bab 3.pdf
(350861 bytes)
Bab 4
File : Bab 4.pdf
(924800 bytes)
Bab 5
File : Bab 5.pdf
(1642731 bytes)
Bab 6
File : Bab 6.pdf
(87005 bytes)
Daftar Pustaka
File : Daftar Pustaka.pdf
(290032 bytes)