Penulis Utama : Ramadhan Febri Utama
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0513037
Tahun : 2021
Judul : Perbandingan Metode Backpropagation dan Support Vector Machine pada Klasifikasi Penyakit Retinopati Diabetes
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. MIPA - 2021
Kolasi :
Sumber : UNS-Fak. MIPA-M0513037
Subyek : -
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Abstrak :

Dewasa ini transisi pola penyakit bergeser dari penyakit infeksi menular ke penyakit tidak menular atau penyakit degenaratif. Salah satu penyakit degeneratif adalah Diabates Retinopati dan saat ini banyak ahli medis yang kesulitan dalam melakukan deteksi dini. Salah satu alasannya adalah kesulitan dalam mendeteksi gejala awal yang muncul dikarenakan penyakit ini sulit untuk di kenali. Agar penyakit ini dapat terdeteksi secara dini, diperlukan metode klasifikasi yang akurat. Data mining merupakan salah satu alternatif dalam melakukan klasifikasi. Penelitian ini dilakukan untuk mencari model klasifikasi mana yang lebih baik antara metode Support Vector Machine dan Backpropagatiaon berdasarkan dataset diabetes retinopati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa diantara kedua metode tersebut penerapan metode Support Vector Machine lebih unggul digunakan dimana nilai akurasi mencapai nilai 74,85?ngan luas AUC 0,823 dibandingkan dengan metode Backpropagation dengan akurasi hanya 71,96?n luas AUC 0,791.

Kata Kunci: Backpropagation Neural Network , Diabetes retinopati, Klasifikasi , Support vector machine (SVM)

 

File Dokumen Tugas Akhir : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Judul.pdf
BAB I.pdf
BAB II.pdf
BAB III.pdf
BAB IV.pdf
BAB V.pdf
Daftar Pustaka.pdf
File Dokumen Karya Dosen : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Dr. Wiharto, S.T., M.Kom
2. Sari Widya Sihwi, S.Kom., M.T.I.
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. MIPA