Artificial Neural Network Dalam Mengidentifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus di Klinik Apotik Madya Padang)

Abstract

Stroke merupakan penyakit neurologis yang menyerang sistem syaraf otak manusia. Stroke mengakibatkan bagi penderitanya mengalami kelumpuhan, baik itu kelumpuhan sebahagian maupun lumpuh total. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit stroke menggunakan pengenalan pola yaitu Jaringan Syaraf Tiruan metode Backpropagation. Variabel yang digunakan untuk nilai input adalah ciri-ciri penyakit stroke dan data rekam medis yang dijadikan sebagai data pelatihan dan data pengujian. Pelatihan dan pengujian digunakan pada sebuah aplikasi perangkat lunak yaitu Matlab 6.5. Pelatihan dan pengujian tersebut menggunakan pola yang berbeda-beda sehingga akan menghasilkan sebuah perbandingan antar pola Jaringan Syaraf Tiruan. Parameter yang digunakan adalah memberikan nilai learning rate sebesar 0.1, nilai goal sebesar 0.01, dan jumlah epochs maksimal sebanyak 5000 epochs. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah sigmoid biner yang sering digunakan untuk Jaringan Syaraf Tiruan yang membutuhkan nilai output yang terletak antara 0 dan 1.

Peramalan Nilai Penjualan Gas Elpiji 3 Kg di Sumatera Utara dengan bantuan Analisis Metode Jaringan Saraf Tiruan

“…Metodologi bertujuan agar memudahkan dalam penulisan dalam melakukan langkah-langkah kerja. Metodologi yang digunakan dalam penulisan ini adalah pengumpulan data [11]. Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan rangka mencapai tujuan penelitian.Metotodologi Metode penelitian merupakan sebuah cara untuk mengetahui hasil dari sebuah permasalahan yang spesifik,dimana permasalahan tersebut disebut juga dengan permasalahan penelitian.Adapun tujuan dari adanya metode penelitian tersebut Antara lain: a) Untuk memperoleh pengetahuan atau penemuan baru.…”

Prognosis Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Backpropogation Algorithm Pada Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Dharmawangsa

“…Backpropagation merupakan ANN Multi-Layer Network nilai output yang diketahui sehingga target nilai error paling rendah bisa didapatkan pada suatu algoritma dengan melakukan berulang di antara hasil prediksi [18]. ANN Backpropagation bersifat adaptive karena memiliki kelebihan dapat menyesuaikan pada dataset dan fault tolerance (kesalahan error kecil) pada penyelesaian masalah pada sistem [19].…”