Penerapan Metode Backpropagation untuk Mengidentifikasi Penyakit ISPA pada Balita (Studi Kasus RSUD Pasaman Barat)
Sari
Secara umum kabut asap dapat mengganggu kesehatan semua orang, baik yang dalam kondisi sehat maupun dalam kondisi sakit. Pada kondisi kesehatan tertentu, orang akan menjadi lebih mudah mengalami gangguan kesehatan akibat kabut asap dibandingkan orang lain, khususnya pada orang dengan gangguan paru dan jantung, lansia, dan anak – anak. Di Kota Medan penyakit ISPA sebanyak 225.494 kasus (47,62%) dan di Kabupaten Deli Serdang kasus ISPA sebanyak 12.871 kasus (31,7%). Kabupaten Deli Serdang dan Kota Medan merupakan daerah yang mempunyai angka morbiditas yang tinggi terhadap kejadian ISPA pada balita. Jaringan Syaraf Tiruan dalam mendiagnosa jenis penyakit menyimpan sejumlah data, meliputi informasi pada gejala, diagnosis, dan informasi lainnya Pelatihan jaringan dapat dipresentasikan dengan input yang terdiri dari serangkaian gejala yang diidap oleh penderita. Setelah itu jaringan syaraf akan melatih input gejala tersebut, sehingga ditemukan suatu akibat dari gejala tersebut yaitu jenis penyakitnya.
Kata Kunci - Kabut Asap, ISPA, Balita, Jringan Syaraf Tiruan, Matlab, RSUD Pasaman Barat.
Teks Lengkap:
PDFReferensi
N. Latifatul A., “Hubungan Lingkungan Fisik Rumah dengan
Kejadian Penyakit ISPA Pada Balita di desa Guyung
Kecamatan Gerih Kabupaten Ngaw,” Hub. Lingkung. Fis.
Rumah dengan Kejadian Penyakit ISPA Pada Balita di desa
Guyung Kec. Gerih Kabupaten Ngawi, p. 116, 2019
Endang Setyowati, dan Scolastika Mariani, “ Penerapan
Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Learning Vector
Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi
Saluran Pernafasan Akut (ISPA)”, 2021.
Yulia Edwar, Rendy, Jazuli Sanoto “ Jaingan Syaraf Tiruan
Mendeteksi Pneumonia Infeksi Saluran Pernafasan Akut
dengan Algoritma Backpropagation”, Inovation In Reasearch
if Informatics, Vol. 4 No. 2 (2021) 42-49.
Agustama, (2015). Faktor Resiko Kejadian Infeksi Saluran
Pernapasan Akut (ISPA) Pada Balita. http:// www. Kapanlagi.
Com/a/old/pneumoniapenyebab-kematian-balita
nomorsatu.htlm.
N. I. Pradasari, F. T. Pontia, and D. Triyanto, “Aplikasi
Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Saluran
Pernafasan Dengan Metode Backpropagation”, Coding Sist.
Kompus. Universitas Tanjung Pura, vol. 01, no. 1, pp. 20-30,
Sinaga, A. R. (2012). Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan untuk
penentuan konsentrasi program studi bagi calon Mahasiswa
baru STMIK BUDIDARMA MEDAN. Pelita Informatika
Budi Darma, 11(2), 1-4.
Husna. A, Nasir.M (2017), “Klasifikasi Citra Daging Ayam
Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor”. Jurnal
Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer Vol.1 No.1
September 2017 | ISSN: 2581-2882
Y. Yuliana, P. Paradise, and K. Kusrini, “Sistem Pakar
Diagnosa Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naive Bayes
Classifier Berbasis Web,” CSRID (Computer Sci. Res. Its
Dev. Journal), vol. 10, no. 3, p. 127, 2021, doi:
22303/csrid.10.3.2018.127-138.
Dio Saputra, dkk, “Fuzzy Neural Network (FNN) Pada Proses
Identifikasi Penyakit ISPA,” , 2021.
J. J. Siang, Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya
Menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI, 2009
F. H. Dalimunthe, “Perancangan aplikasi mengidentifikasi
penyakit mata dengan menggunakan metode
backpropagation,” pp. 7–11, 2016.
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer - Politeknik Negeri Lhokseumawe is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
©2021 All rights reserved | P-ISSN: 2581-2882 | E-ISSN: 2797-1724