Skripsi

Implementasi Algoritma Neural Network Backpropagation Untuk Mengidentifikasi Pasien Berisiko Dislipidemia

---

penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi pasien berisiko dislipidemia menggunakan Algoritma Neural Network Backpropagation.
Data ini diperoleh melalui (1) Penelitian Lapangan (2) Penelitian Pustaka (3) Dokumentasi. Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem dalam penelitian ini adalah perancangan sistem, analisa sistem, merancang dan membuat sistem, serta melakukan pengujian sistem. Penelitian ini menggunakan metode sampling dalam memilih data training dan data testing. Metode sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode random sampling atau memilih data training dan data testing dengan cara acak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 346 data sampel yang dibagi menjadi data training dan data testing, rasio pembagian untuk data training dan data testing adalah 80% : 20%. Pada pelatihan data training digunakan data sebanyak 277 data (80%), dan pada pengujian data testing digunakan data sebanyak 69 data (20%).
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Algoritma Neural Network Backpropagation dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien berisiko dislipidemia. Dalam pengujian sistem dengan 69 data testing (20%) di dapatkan hasil akurasi sebesar 86,96%.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SKR Ti 18 MUH i

Penerbit

Makassar : STMIK AKBA., 2018

Deskripsi Fisik

xiv + 86 hlm.; 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

REF MUH i

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

Pembimbing I : Ashari dan Pembimbing II : Andi Yulia Muniar

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar