KLASIFIKASI PENYAKIT SKIZOFRENIA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK (BPNN)
| Main Author: | Nazfiva Afianda, - |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.uin-suska.ac.id/29650/1/bab1-3.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/29650/2/bab%204%20-%205.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/29650/ |
Daftar Isi:
- Skizofrenia merupakan salah satu gangguan kejiwaan berat yang menunjukkan adanya disorganisasi (kemunduran) fungsi kepribadian, sehingga menyebabkan disability (ketidakmampuan) dalam hal memproses pikirannya dan muncul halusinasi, sulit berinteraksi dengan orang dan kenyataan. Kesembuhan pada gangguan Skizorenia memiliki tingkatan yang kurang baik, hal ini menjadikan gangguan tersebut dapat kambuh Kembali, sulit diprediksi dan diatasi oleh kebanyakan orang awam. Sehingga diperlukan sebuah sistem informasi yang dapat mengklasifikasi penyakit Skizofrenia lebih awal, agar bisa di terapi dan disembuhkan. Metode yang diterapkan pada penelitian ini adalah Backpropagation Neural Network (BPNN) dengan input-an 10 gejala dan hasil keluaran yaitu Skizofrenia Paranoid, Skizofrenia Differentiated, dan normal. Jumlah data yang digunakan yaitu 150 data pasien yang ada di Rumah Sakit Jiwa Tampan Pekanbaru. Pembagian data dilakukan dengan menggunakan perbandingan data latih dan data uji 80%:20% dan 90%:10%. Parameter yang digunakan adalah learning rate (α), neuron hidden, dan epoch. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 93.33%. Dapat disimpulkan bahwa metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dapat diimplementasikan untuk klasifikasi penyakit Skizofrenia.