PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION DAN ALGORITMA BEE COLONY PADA PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELITUS

DINI, DITA RIZKI WULAN and Rini, Dian Palupi and Rodiah, Desty (2022) PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION DAN ALGORITMA BEE COLONY PADA PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELITUS. Undergraduate thesis, Sriwijaya University.

	Text RAMA_55201_09021181823017.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB) | Request a copy
	Text RAMA_55201_09021181823017_TURNITIN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (7MB) | Request a copy
Preview	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Preview
	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_02.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (223kB) | Request a copy
	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_03.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (426kB) | Request a copy
	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_04.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_05.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (990kB) | Request a copy
	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_06.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (68kB) | Request a copy
	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_07_ref.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (72kB) | Request a copy
	Text RAMA_55201_09021181823017_0023027804_0021128905_08_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (152kB) | Request a copy

Abstract

Diabetes melitus merupakan penyakit metabolic kronic, maka dari itu keterlambatan dalam memprediksi penyakit ini dapat menyebabkan komplikasi dengan penyakit lain, maka dari itu diperlukan sistem untuk memprediksi dini penyakit diabetes agar mengurangi kemungkinan terjadinya komplikasi. Metode Backpropagation dapat digunakan dalam memprediksi penyakit Diabetes dikarenakan metode ini dapat memodifikasi bobot untuk melatih jaringan. Namun, bobot awal pada metode Backpropagation diambil dari nilai acak sehingga nilai yang dihasilkan tidak stabil, oleh karena itu pada penelitian ini metode Backpropagation dikembangkan dengan mengoptimasi bobot menggunakan Algoritma Bee Colony agar didapatkan nilai hasil yang lebih stabil. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 520 data penyakit Diabetes dengan 16 atribut gejala. Parameter terbaik untuk metode Backpropagation adalah target error 0,001, iterasi 1000, hidden layer 8 neuron dan learning rate 0,8. Parameter terbaik Algoritma Bee Colony adalah iterasi 20 dan sumber makanan 50 dengan rasio data latih 70% data uji 30%. Didapatkan rata-rata Accuracy 84,11%, precision 76,52%, dan recall 94,38% serta nilai error 0,0164 untuk Backpropagation. Sedangkan, pada Backpropagation dengan optimasi bobot Algoritma Bee Colony menghasilkan Accuracy 89,23%, recall 94,81% dan precision 84,41% serta nilai error 0,0121. Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa metode Backpropagation dengan optimasi Algoritma Bee Colony dapat menghasilkan nilai yang lebih stabil dan memperkecil nilai error.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Algoritma Bee Colony, Backpropagation, Diabetes Melitus, Prediksi
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q334-342 Computer science. Artificial intelligence. Algorithms. Robotics. Automation.
Divisions:	09-Faculty of Computer Science > 55201-Informatics (S1)
Depositing User:	Dita Rizki Wulan Dini
Date Deposited:	29 Aug 2022 02:50
Last Modified:	29 Aug 2022 02:50
URI:	http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/77896

Actions (login required)

View Item