APLIKASI DIAGNOSA ALERGI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION

Dewi, Made Trisna (2014) APLIKASI DIAGNOSA ALERGI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyajarta.

	Text daftar pustaka.pdf Download (19kB)
	Text cover.pdf Download (19kB)
	Text daftar isi.pdf Download (36kB)
	Text halaman_pengesahan.pdf Download (800kB)
	Text Laporan.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB)

Abstract

vi
ABSTRAK
Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu cabang AI (Artificial Intelligence).
Jaringan saraf tiruan adalah paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh
sistem otak manusia dalam menerima suatu informasi dan menyelesaikan masalah dengan
melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan saraf tiruan dapat
digunakan untuk mendiagnosa suatu penyakit, sehingga sangat bermanfaat di bidang
kedokteran. Aplikasi ini dibangun untuk mendiagnosa jenis penyakit alergi berdasarkan
gejala – gejala yang dialami oleh pasien khususnya penyakit alergi makanan, dermatitis
kontak, mata dan obat. Aplikasi ini diharapkan dapat digunakan oleh masyarakat umum
maupun membantu pihak dokter dalam menentukan penyakit yang diderita oleh pasien.
Aplikasi ini dalam pelatihannya menggunakan metode Backpropagation. Metode
Backpropagation merupakan sebuah pembelajaran terawasi, dan dapat membantu
meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh sistem.
Metodologi penelitian yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode
air terjun (Waterfall), yang hanya meliputi tahap Analisa kebutuhan (Requirements),
Design sistem (System Design), Implementasi (Coding), Pengujian (Integartion and
Testing), dan Pemeliharaan (Operation and Maintenance). Sistem ini dibangun dengan
menggunakan bahasa pemrograman JAVA, dan menggunakan tool software pemrograman
NetBeans IDE 7.2.1, serta MySQL dalam pengelolaan databasenya.
Proses diagnosa alergi pada sistem ini terdiri dari beberapa tahapan. Pertama proses
pelatihan, dimana pada proses pelatihan ini input (gejala alergi) dilatih dengan
menggunakan metode backpropagation. Hasil dari proses pelatihan akan digunakan untuk
proses kedua yaitu pengujian terhadap penyakit alergi. Data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah 10 untuk data alergi makanan, 10 untuk data alergi dermatitis kontak,
10 untuk alergi mata, dan 10 untuk data alergi obat. Rasio antara data training dan data
testing adalah 8:2. Hasil pengujian diagnosa alergi menunjukan bahwa aplikasi yang
dibangun mampu mengenali alergi dengan ketepatan 98% dari data alergi yang diujikan.
Kesalahan dalam pengujian diagnosa alergi terjadi karena beberapa hal, yaitu : kurangnya
proses pembelajaran, learning rate (konstanta pembelajaran) yang digunakan, dan
maksimum iterasi yang digunakan dalam proses pelatihan kurang.
Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, Penyakit Alergi
vii
ABSTRACT
Artificial neutral network is one of the branches of AI (Artificial Intelligence).
Artificial neural network is an information processing paradigm inspired by the human
thought in receiving the information and resolve problems by learning process through
with changing the synaptic weight. Artificial neural networks have many advantages, one
of them is diseases diagnosis, and this function is very useful in medicine. This application
is built to diagnose the type of allergic diseases based on patient’s symptoms in allergic
diseases, especially food, contact dermatitis, eye and medicine. The expectations are the
general public, medical staff and doctor can use the application to diagnose the allergic
disease happened. The applications training use Backpropagation method. Back
propagation method is a supervised learning, and help to minimize the error input of
system.
This application uses waterfall methodology research. Waterfall method included
requirements analysis, system design, coding implementation, integration and testing and
operation and maintenance. This system use Java program and NetBeans IDE 7.2.1 as tool
software and MySQL as the database system.
Diagnosis allergic process of this system inbuilt in some stage. First, training
process, which is allergic symptoms input will train used backpropagation method, this
process result will use for the second stage, we call Testing Allergic disease. Data’s
inputted in this application are 10 data for food allergic, 10 data for dermatitis contact, 10
data for eye allergic and 10 data for medicine allergic. Ratio between training data and
testing data is 8:2. Diagnosis diseases testing result show the application can diagnose the
allergic in 98% accuracy based on data tested. Error in testing caused by the lack of
training process, learning rate Constanta used, and maximum iteration used in training
process is not enough.
Keyword : Artificial neutral network, Backpropagation, Allergic

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Artificial neutral network, Backpropagation, Allergic
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	10 Oct 2023 03:03
Last Modified:	10 Oct 2023 03:05
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/37926

Actions (login required)

View Item