Text

Deteksi Dini Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Menggunakan Feed Forward Neural Network dengan Optimasi Gravitational Search Algorithm

---

ABSTRAK

Kesehatan merupakan bagian penting dalam kehidupan manusia, bahkan turut menjadi indikator kemajuan pembangunan dalam sebuah negara. Namun demikian masih terdapat beberapa permasalahan kesehatan yang ditemui di Indonesia, salah satunya adalah infeksi dengue. Data dari Departemen Kesehatan RI menyatakan bahwa pada tahun 2016 tercatat angka kesakitan DBD 77,96 per 100.000 penduduk (201.885 kasus) dengan angka kematian sebesar 0,79 % (1.585 kasus meninggal). Gejala klinis infeksi dengue sangat mirip dengan beberapa penyakit demam lainnya, sehingga diagnosis yang tepat sangat dibutuhkan (Purwanto, 2002). Feed Forward Neural Network (FFNN) dapat digunakan untuk melakukan deteksi dini pada penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) dengan training pada data penderita DBD yang sudah ada. Terdapat berbagai metode optimasi dalam FFNN seperti Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Levenberg-Marquardt Algorithm, dan sebagainya, dalam penelitian ini digunakan Gravitational Search Algorithm (GSA) untuk mencari bobot optimal dari FFNN yang dibangun. Pada penelitian ini digunakan data rekam medis pasien penderita DBD yang berobat di RSUD Tugurejo Semarang mulai bulan Januari 2016 sampai dengan Desember 2016. Akurasi yang dihasilkan penelitian ini sebesar 0,73188 yang lebih baik dari penelitian sebelumnya oleh Fariningtyas, et al (2018) yaitu sebesar 0,7305.

Kata Kunci : infeksi dengue, Feed Forward Neural Network, Gravitational Search Algorithm

ABSTRACT
Health is an important part of life, it is also an indicator for progress of country development. But, there are still some health problems found in Indonesia, one of it is dengue infection. Data from the Department of Health states that at 2016 there were 77,96 per 100.000 pupolation (201.885 cases) with mortality rate is 0,79% (1.585 death cases). Clinical symptoms of dengue infection is so resemble with some other fevers, then the right diagnosis is very needed (Purwanto, 2012). Feed Forward Neural Network (FFNN) can be used to do an early detection to Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) sufferer with training process to the existing data. There are many optimation methods on FFNN : Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Levenberg-Marquardt Algorithm, and so on, this research is using Gravitational Search Algorithm (GSA) to find the optimal weights of the FFNN. This research is using medical record data of DHF sufferers who are getting treatment at RSUD Tugurejo, start from January 2016 to Desember 2016. The accuracy of this research is 0.73188 which is higher than the previous research by Fariningtyas, et al (2018) with the accuracy of 0.7305.

Keywords : Dengue infection, Feed Forward Neural Network, Gravitational Search Algorithm

---

Ketersediaan

863E21II

863 E 21-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

863 E 21-ii

Penerbit

: ., 2021

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Nur Azmi Prasetyo

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar