Prasetiyono, Tri - 015410147 (2006) PENERAPAN SISTEM JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENDETEKSI KELAINAN REFRAKSI MATA. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM Yogyakarta.
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
naskah pengesahan.doc - Published Version Restricted to Repository staff only Download (299kB) |
|
Text
INTISARI.doc - Published Version Download (26kB) |
|
Text
BAB I-5 TA TRI.doc - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text
LAMPIRAN listing program.doc - Published Version Restricted to Repository staff only Download (220kB) |
Abstract
Jaringan Syaraf Tiruan adalah salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dan selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut melalui perubahan bobot biasnya. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Jaringan Syaraf Tiruan mampu melakukan pengenalan kegiatan berbasis data masa lalu. Data masa lalu akan memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Tujuan yang ingin dicapai adalah mengaplikasikan sistem Jaringan Syaraf Tiruan dalam mendeteksi jenis penyakit infeksi mata yaitu episkleritis, konjungtivitis, keratitis dan ulkus kornea, serta merancang dan membangun suatu sistem yang dapat melakukan tugas dalam mendeteksi jenis penyakit infeksi mata pada manusia Pada proses pelatihan digunakan 18 varibael masukan yang masing-masing mewakili gejala-gejala klinis penyakit infeksi mata yaitu episkleritis, konjungtivitis, keratitis dan ulkus kornea. Target yang diinginkan adalah 0 0 (episkleritis), 0 1 (konjungtivitis), 1 0 (keratitis) dan 1 1 (ulkus kornea), kemudian variabel-variabel masukan tersebut dilatih dan diuji agar sistem dapat mengenal variabel tersebut dengan baik. Setelah dilakukan simulasi jaringan syaraf perambatan galat mundur atau backpropagation didapatkan hasil yang terbaik dengan nilai parameter konstanta belajar (learning rate) adalah 0,1, target error 0,01 dengan fungsi sigmoid biner. pada iterasi ke 26800 dengan nilai RMSE akhir adalah 0.0099998192180770. Sehingga ketepatan pelatihan dan pengujian jaringan syaraf dapat dihitung yaitu pelatihan mencapai hasil 100 % dan dari 16 data hasil pengujian menghasilkan 4 data episkleritis, 3 data konjungtivitis, 8 data keratitis, dan 1 data ulkuskornea.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Badiyanto, S.Kom., M.Kom. Syamsu Windarti, Dra., M.T., Apt. Call Number : 684 Pra p |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | V Sudarmi |
| Date Deposited: | 03 Feb 2017 05:27 |
| Last Modified: | 03 Feb 2017 05:27 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/3604 |
Actions (login required)
 |
View Item |
