BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan
Dari hasil penelitian serta pengujian program prediksi keputusan medis pasca operasi pembedahan mayor berbasis jaringan syaraf tiruan ini, dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:
1.	Algoritma JST backpropagation dapat digunakan untuk mempelajari data-data keputusan-keputusan medis yang pernah dibuat pada masa lalu dan melakukan prediksi terhadap keputusan medis yang akan dibuat.
2.	Kinerja JST backpropagation pada sistem cerdas prediksi keputusan medis pasca operasi pembedahan mayor adalah dengan arsitektur jaringan 10-11.-2, yaitu 10 neuron pada lapisan masukan, 11 neuron pada lapisan tersembunyi dan 2 neuron pada lapisan keluaran. Dengan arsitektur jaringan tersebut, JST mampu memprediksikan keputusan medis dengan benar sampai dengan 80%. 

5.2 Saran
Dari hasil penelitian serta pengujian program prediksi keputusan medis pasca operasi pembedahan mayor berbasis jaringan syaraf tiruan ini, terdapat beberapa saran untuk pengembangan selanjutnya, yaitu:
1.	Untuk meningkatkan keakuratan hasil pengujian, perlu adanya penelitian yang lebih mendalam terhadap penanganan pasien pasca operasi pembedahan mayor, untuk mendapatkan parameter belajar yang lebih spesifik lagi.
2.	Data pelatihan hendaknya cukup banyak dan valid, yaitu sekitar 100 sampai 200 data agar setelah proses pelatihan didapatkan bobot jaringan yang baik sehingga mampu memberikan prediksi yang lebih akurat.
3.	Untuk mencapai hasil yang optimal dan mempersingkat waktu pelatihan, dapat dilakukan penelitian yang lebih mendalam dan membuat variasi dari algoritma pelatihan, juga penggunaan algoritma JST yang lain sebagai pembanding, sehingga didapatkan algoritma pelatihan yang paling tepat untuk menyelesaikan masalah. Selain itu perlu juga dipertimbangkan penggunaan spesifikasi komputer yang lebih baik.
4.	Dan untuk interface pada parameter ‘Kenyamanan’ disarankan nilai yang dipakai dalam bentuk kualitatif agar lebih mudah dipahami dibanding dalam bentuk kuantitatif.