PENGGUNAAN METODE DUO OUTPUT NEURAL NETWORK ENSEMBLES (DONNE) DALAM MENDETEKSI PENYAKIT JANTUNG KORONER (PJK) BERDASARKAN FAKTOR RISIKO

CAHYAWATI, VICKA (2013) PENGGUNAAN METODE DUO OUTPUT NEURAL NETWORK ENSEMBLES (DONNE) DALAM MENDETEKSI PENYAKIT JANTUNG KORONER (PJK) BERDASARKAN FAKTOR RISIKO. Other thesis, Universitas Sebelas Maret.

[img]
Preview
PDF - Published Version
Download (738Kb) | Preview

    Abstract

    PJK merupakan penyakit yang menyebabkan kematian dan tidak diketahui gejala awalnya hingga terjadinya serangan jantung. Penyakit ini hanya dapat diketahui dari faktor-faktor risiko yang dapat menyebabkan PJK. Angka kematian akibat PJK setiap tahun semakin tinggi persentasenya karena tidak diketahuinya gejala pasti penyebab PJK. Oleh karena itu, penelitian ini dibuat untuk mengenali faktor risiko penyebab PJK menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST). Metode JST yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ensembel, yaitu DONNE. Metode ensembel ini dipilih karena memiliki tingkat keakuratan prediksi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode biasa. Dalam penelitian ini akan digabungkan antara metode DONNE dengan algoritma levenbergmarquardt (LM) yang juga memiliki tingkat akurasi tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode DONNE dengan algoritma LM memiliki rata-rata tingkat akurasi sebesar 86,875%. Sehingga metode DONNE dengan algoritma LM dapat digunakan sebagai salah satu metode pembelajaran jaringan syaraf tiruan untuk mendeteksi PJK. Kata Kunci: Duo Output Neural Network Ensemble, jaringan syaraf tiruan, levenberg-marquardt, penyakit jantung koroner CHD is death cousing diseaseand unknown symtoms of heart attack. This disease only known from the risk factors that caused CHD. The percentage of mortality rate caused by CHD are getting higher every year because of their unknown symtoms. Therefore, this research exsist to identify the risk factors of CHD by using artificial neural network(ANN). ANNmethod being used in this research is kind of ensembel, which is DONNE. Ensemble selected for higher prediction accuracy level than regular method. This research will mix between DONNE and levenberg-marquardt(LM) algorithm method that also has high accuracy. The result of the research shows that DONNE with LM alogarithm has high average accuracy 86,875%. So that DONNE with LM alogarithm can be used as one of learning method on artificial neural network to detect CHD. Keywords: Duo Output Neural Network Ensemble, artificial neural network, levenberg-marquardt, coronary heart disease

    Item Type: Thesis (Other)
    Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
    Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Informatika
    Depositing User: Miftahful Purnanda
    Date Deposited: 10 May 2014 17:36
    Last Modified: 10 May 2014 17:36
    URI: https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/15845

    Actions (login required)

    View Item