Text

Model Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Diagnosis Dini Kanker Payudara Berdasarkan Profil Microrna

---

ABSTRAK

Pada tahun 2012 kanker payudara menempati peringkat kedua kanker yang paling sering ditemui di dunia. Di Indonesia, kanker payudara menempati peringkat kedua sebagai kanker paling mematikan. Setidaknya, diperkirakan 10 dari 100.000 penduduk di Indonesia terkena penyakit kanker payudara. Diagnosis dini diperlukan karena pengobatan pada stadium lanjut lebih sulit dilakukan dibandingkan dengan pengobatan pada stadium dini. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk melakukan diagnosis dini kanker payudara adalah dengan mengidentifikasi profil microRNA karena microRNA merupakan biomarker dengan tingkat spesifisitas tinggi. Diagnosis dini dapat dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan yaitu Backpropagation. Pada penelitian ini penulis mengembangkan model Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yang dapat digunakan untuk diagnosis dini kanker payudara berdasarkan profil microRNA dengan kombinasi algoritma inisialisasi bobot dan metode perubahan bobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan algoritma Nguyen-Widrow dan perubahan bobot biasa merupakan metode terbaik untuk kasus ini. Peforma metode tersebut dapat mencapai nilai rata-rata sensitifitas pengujian 99% dan spesifisitas pengujian 99% pada alpha 0.9 dan hidden neuron 1.
Kata Kunci : Jaringan syaraf tiruan, Backpropagation, Nguyen-Widrow, Momentum, Kanker payudara, MicroRNA
 
ABSTRACT

In 2012 breast cancer was ranked as second most common cancer in the world. In Indonesia, breast cancer was ranked second as the most deadly cancer. At least, an estimated 10 out of 100,000 people in Indonesia were affected by breast cancer. Early diagnosis is necessary because treatment at an advanced stage is more difficult than treatment at an early stage. Early diagnosis of breast cancer can be done with identifying the microRNA profile since microRNA is a biomarker with a high degree of specificity. This early-diagnosis can be done using Artificial Neural Network Backpropagation. In this study the authors developed a model of Artificial Neural Network Backpropagation that can be used for early diagnosis of breast cancer based on microRNA profile with combination of weight initialization algorithm and weight changes method. The results show that Artificial Neural Network Backpropagation with Nguyen-Widrow algorithm and regular weight changes is the best method for this case. This method’s performance can achieve the best average test sensitivity value of 99% and average test specificity value of 99% at alpha 0.9 and hidden neuron 1.
Keywords : Artificial neural network, Backpropagation, Nguyen-Widrow, Momentum, Breast cancer, MicroRNAs

---

Ketersediaan

569F18I

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

ILMU KOMPUTER/INFORMATIKA

No. Panggil

-

Penerbit

: ., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

2119

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Shavira Ifrinda Nadianada

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar