Penulis Utama : Wahyu Heriyanto
NIM / NIP : I0721077
×

Kualitas kesehatan menjadi salah satu hal utama yang harus diperhatikan dikarenakan meningkatnya prevalensi penyakit pada masyarakat yang disebabkan oleh gaya hidup tidak sehat, seperti diabetes melitus dan penyakit jantung. Oleh  karena itu, dikembangkan aplikasi berbasis Android untuk monitoring kualitas  kesehatan dan prediksi penyakit tidak menular (PTM) dengan algoritma deep neural network (DNN). Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Android Studio dengan framework Kotlin Multiplatform (KMP) dan dibangun menggunakan arsitektur model-view-viewmodel (MVVM). Untuk prediksi risiko penyakit,  digunakan framework TensorFlow, dengan algoritma deep neural network (DNN) yang dilatih pada data rekaman kesehatan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berbasis Android dengan model deep neural network (DNN) untuk prediksi risiko penyakit PTM berhasil dirancang. Pengujian fungsional mencatat feature completeness sebesar 0,988, penggunaan CPU rata-rata 32,21?n rata-rata jank 6,46%. Model prediksi risiko diabetes mencapai akurasi 0,785, precision 0,761, recall 0,581, dan F1-score 0,629, sedangkan model kardiovaskular memperoleh akurasi 0,7299, precision 0,7524, recall 0,6494, dan F1-score 0,6967. 

×
Penulis Utama : Wahyu Heriyanto
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : I0721077
Tahun : 2025
Judul : Pengembangan Aplikasi Berbasis Android Untuk Monitoring Kualitas Kesehatan dan Prediksi Penyakit Tidak Menular (PTM) Dengan Algoritma Deep Neural Network (DNN)
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. Teknik - 2025
Program Studi : S-1 Teknik Elektro
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci : PTM, DNN, Android, Tensorflow
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Dr. Eng. Ir. Faisal Rahutomo, S.T., M.Kom.
2. Sutrisno S.T., M.Sc, Ph.D.
Penguji : 1. Ir. Meiyanto Eko Sulistyo, S.T.
2. Ir. Subuh Pramono, S.T., M.T., Ph.D., IPM.
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. Teknik
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.