UDiNus Repository

Penentuan Prediksi Awal Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Back Propagation Neural Network dengan Metode Adaboost

Pramunendar, Ricardus Anggi and Dewi, Ika Novita and Asari, Hasan (2013) Penentuan Prediksi Awal Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Back Propagation Neural Network dengan Metode Adaboost. Semantik 2013, 3 (1). pp. 298-304. ISSN 979-26-0266-6

[img]
Preview
PDF - Published Version
Download (580Kb) | Preview

    Abstract

    Penyakit jantung adalah terjadinya penyumbatan sebagian atau total dari suatu lebih pembuluh darah, akibatnya adanya peyumbatan maka dengan sendirinya suplai energi kimiawi ke otot jantung berkurang, sehingga terjadi gangguan keseimbangan antara suplai dan kebutuhan. Dari tahun ke tahun jumlah kasus pasien dengan penyakit jantung semakin meningkat. Sebagai upaya preventif dalam penanganan penyakit jantung perlu dilakukan usaha untuk melakukan prediksi lebih awal pasien dengan penyakit jantung. Hasil prediksi awal yang dilakukan dapat digunakan oleh para petugas medis sebagai alat bantu dalam penentuan penyakit jantung dan langkah awal penanganannya. Penerapan prediksi awal penyakit jantung dapat dilakukan dengan teknik komputasi cerdas menggunakan algoritma Back Propagation Neural Network (BPNN) dengan penambahan metode Adaboost. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa nilai akurasi hasil prediksi menggunakan algoritma BPNN adalah 96,65 % dan algoritma BPNN dengan metode Adaboost menjadi 99,29 %, sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma neural network dengan penambahan metode adaboost memiliki hasil prediksi yang baik dalam memprediksi penyakit jantung seorang pasien.

    Item Type: Article
    Subjects: T Technology > Teknik Informatika > INF Informatika
    Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika > INF Informatika
    Semantik 2013 > INF Informatika
    Divisions: UNSPECIFIED
    Depositing User: PSI PSI UDinus
    Date Deposited: 19 Nov 2013 13:56
    Last Modified: 12 Dec 2013 14:47
    URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/5143

    Actions (login required)

    View Item