KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT KATARAK MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Main Author: | Prabowo, Waskito Aji |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
Bahasa: | eng |
Terbitan: |
, 2017
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://eprints.umm.ac.id/36124/1/jiptummpp-gdl-waskitoaji-48262-1-pendahul-n.pdf http://eprints.umm.ac.id/36124/2/jiptummpp-gdl-waskitoaji-48262-2-babi.pdf http://eprints.umm.ac.id/36124/3/jiptummpp-gdl-waskitoaji-48262-3-babii.pdf http://eprints.umm.ac.id/36124/4/jiptummpp-gdl-waskitoaji-48262-4-babiii.pdf http://eprints.umm.ac.id/36124/ |
Daftar Isi:
- Katarak adalah sejenis kerusakan mata yang menyebabkan lensa mata berselaput. Katarak terbentuk bila masukan oksigen berkurang, kandungan air berkurang, kandungan kalsium meningkat, serta protein di dalamnya menjadi keruh dan tidak mudah larut. Alternatif diagnosis katarak dilakukan melalui pemeriksaan fisik terhadap pasien (anamnesa), pemeriksaan laboratorium, penyakit bawaan keluarga, serta informasi yang terkait. Untuk itu diperlukan pengelompokan jenis penyakit mata katarak beserta gejala-gejala yang dialami pasien. Tujuan penulisan ini menyajikan hasil kajian mengenai implementasi metode Artificial Neural Network (ANN) untuk memudahkan klasifikasi penentuan jenis penyakit katarak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Artificial Neural Network dalam tahap pengujian yang dilakukan dengan menggunakan K-fold Cross Validation dengan 10 skenario pengujian mendapatkan hasil rata-rata akurasi 99,4%, presisi 99,2%, recall 99,3% dan F-measure 99%.