SISTEM PAKAR UNTUK MEMPREDIKSI KEHAMILAN DAN KELAINANNYA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACK PROPAGATION

Sa'adillah Dian Maylawati, - (2011) SISTEM PAKAR UNTUK MEMPREDIKSI KEHAMILAN DAN KELAINANNYA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACK PROPAGATION. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text s_kom_0700783_table_of_content.pdf Download (258kB)
	Text s_kom_0700783_chapter1.pdf Download (264kB)
	Text s_kom_0700783_chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (383kB)
	Text s_kom_0700783_chapter3.pdf Download (251kB)
	Text s_kom_0700783_chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (866kB)
	Text s_kom_0700783_chapter5.pdf Download (239kB)
	Text s_kom_0700783_bibliography.pdf Download (242kB)

Abstract

Kehamilan adalah masa-masa penting pertumbuhan dan perkembangan calon manusia. Proses kehamilan diawali dari mengetahui tanggal masa subur wanita, karena hanya pada saat masa suburlah sel telur dapat dibuahi. Setelah mengetahui masa subur, tidak sedikit wanita yang tidak mengetahui dirinya sedang hamil. Hal ini menjadi salah satu faktor penyebab keguguran. Selain itu masih ditemukan kelemahan pada alat tes kehamilan, karena kondisi kehamilan wanita yang bervariasi. Kehamilan yang sehat pun perlu dijaga dengan mengetahui adanya kelainan sejak dini pada saat hamil. Kelainan pada saat hamil antara lain adalah hiperemesi gravidarum, preeklampsia dan eklampsia, mola hidatidosa (hamil anggur), serta kehamilan entopik (hamil diluar kandungan). Oleh karena itulah dengan adanya sistem yang menyimpan keahlian pakar dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dan algoritma Back Propagation di dalamnya diharapkan dapat membantu memprediksi sejak dini kehamilan dan kelainan yang mungkin terjadi pada saat kehamilan. Metode ini dilatih dan diuji dengan membagi data latih dan uji mulai dari 100%, 90%-10%, 80%-20%, 70%-30%, 60%-40%, dan 50%-50% dari total 172 data pasien hamil. Terdapat 17 variabel untuk satu pola data dengan keluaran dibagi menjadi 6 kelas yaitu, hamil muda, hamil normal, dan 4 kelainan. Hasil pelatihan dan pengujian data yang optimal diperoleh keseluruhan pola dikenali 100%. Dengan galat 0.01, konstanta belajar 0.1, fungsi aktivasi Sigmoid, input layer 17 neuron, hidden layer 50 neuron, dan output layer 6 neuron.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA pembimbing : Wawan Setiawan : 5977494 Muhamad Nursalman : 6143456
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci : Kehamilan, Masa Subur, Hiperemesi Gravidarum, Eklampsia, Mola Hidatidosa, Hamil Entopik, Jaringan Syaraf Tiruan, Back Propagation
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Pendidikan Ilmu Komputer
Depositing User:	Rena Rahmawati
Date Deposited:	13 Nov 2023 08:57
Last Modified:	13 Nov 2023 08:57
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/112647

Actions (login required)

View Item