Image of PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION DAN ALGORITMA BEE COLONY PADA PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELITUS

Text

PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION DAN ALGORITMA BEE COLONY PADA PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELITUS

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Diabetes melitus merupakan penyakit metabolic kronic, maka dari itu keterlambatan dalam memprediksi penyakit ini dapat menyebabkan komplikasi dengan penyakit lain, maka dari itu diperlukan sistem untuk memprediksi dini penyakit diabetes agar mengurangi kemungkinan terjadinya komplikasi. Metode Backpropagation dapat digunakan dalam memprediksi penyakit Diabetes dikarenakan metode ini dapat memodifikasi bobot untuk melatih jaringan. Namun, bobot awal pada metode Backpropagation diambil dari nilai acak sehingga nilai yang dihasilkan tidak stabil, oleh karena itu pada penelitian ini metode Backpropagation dikembangkan dengan mengoptimasi bobot menggunakan Algoritma Bee Colony agar didapatkan nilai hasil yang lebih stabil. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 520 data penyakit Diabetes dengan 16 atribut gejala. Parameter terbaik untuk metode Backpropagation adalah target error 0,001, iterasi 1000, hidden layer 8 neuron dan learning rate 0,8. Parameter terbaik Algoritma Bee Colony adalah iterasi 20 dan sumber makanan 50 dengan rasio data latih 70% data uji 30%. Didapatkan rata-rata Accuracy 84,11%, precision 76,52%, dan recall 94,38% serta nilai error 0,0164 untuk Backpropagation. Sedangkan, pada Backpropagation dengan optimasi bobot Algoritma Bee Colony menghasilkan Accuracy 89,23%, recall 94,81% dan precision 84,41% serta nilai error 0,0121. Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa metode Backpropagation dengan optimasi Algoritma Bee Colony dapat menghasilkan nilai yang lebih stabil dan memperkecil nilai error.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2207003529T77896T778962022Central Library (Referens)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T778962022
Publisher
Inderalaya : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya.,
Collation
xiv, 37 hlm.; ilus.; 29 cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
005.740 7
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Jurusan Teknik Informatika
Pusat Data
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment