IMPLEMENTASI ALGORITMA NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DENGAN NGUYEN WIDROW UNTUK PENYAKIT JANTUNG KORONER PADA RSAU DR ESNAWAN ANTARIKSA HALIM PERDANA KUSUMA

Muslim Satrio, - (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DENGAN NGUYEN WIDROW UNTUK PENYAKIT JANTUNG KORONER PADA RSAU DR ESNAWAN ANTARIKSA HALIM PERDANA KUSUMA. Skripsi thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta.

[img] Text
AWAL.pdf
Download (875kB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf
Download (11kB)
[img] Text
BAB 1.pdf
Download (909kB)
[img] Text
BAB 2.pdf
Restricted to Repository UPNVJ Only
Download (1MB)
[img] Text
BAB 3.pdf
Restricted to Repository UPNVJ Only
Download (952kB)
[img] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Repository UPNVJ Only
Download (1MB)
[img] Text
BAB 5.pdf
Download (778kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (999kB)
[img] Text
RIWAYAT HIDUP.pdf
Restricted to Repository UPNVJ Only
Download (137kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository UPNVJ Only
Download (2MB)

Abstract

Penyakit Jantung Koroner peringkat pertama dari 10 penyebab kematian di dunia. Menurut data WHO 15,2 juta jiwa meninggal dunia pada tahun 2016 akibat jantung koroner. Penyakit Jantung koroner di Indonesia menjadi penyebab kematian tertinggi di semua umur. Penyebab timbulnya PJK tidak lepas dari pola hidup yang kurang sehat. Faktor pemicu jantung koroner yaitu kebiasaan konsumsi akohol,merokok, obesitas, tekanan darah tinggi,diabetes,riwayat keturunan PJK, kurang aktivitas, jenis kelamin dan stress. Penyakit jantung koroner tidak mudah terlihat seperti penyakit kulit, tumor, patah tulang atau penyakit infeksi.Beberapa pasien hanya menampakkan gejala yang samar samar, bahkan ada yang tanpa keluhan sama sekali.Tujuan Penulis ingin membuat aplikasi untuk membantu mengidentifikasi Penyakit Jantung koroner dengan Algoritma Neural Network Backpropagation dan Nguyen widrow. Hasil dari 72 percobaan dalam proses training dengan kombinasi learning rate dan jumlah hidden layer di dapatkan arsitektur yang tepat 10-6-3-1 dengan learning rate 0,1 dengan nilai akurasi 99,4047% dan nilai sebesar MSE 0,01271 Saat dilakukan Testing di dapatkan hasil akurasi 97,46%,nilai mse sebesar 0.012658, sensitivity 96,66%, Specificity 95,23%, Precision 98,24 %, Error rate 3,34 %.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: [No. Panggil: 1510511038] [Ketua Penguji: Titin Pramiyati] [Pembimbing I: Yuni Widiastiwi] [Pembimbing II: Indra Permana Solihin]
Uncontrolled Keywords: Neural Network, Backpropagation,Nguyen Widrow,Jantung Koroner
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Program Studi Informatika (S1)
Depositing User: Daniel Parlindungan
Date Deposited: 20 Nov 2019 06:45
Last Modified: 20 Nov 2019 06:45
URI: http://repository.upnvj.ac.id/id/eprint/1731

Actions (login required)

View Item View Item