Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.607
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Akta JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Wacana: Jurnal Ilmiah Ilmu Komunikasi Jurnal MSDA (Manajemen Sumber Daya Aparatur) IRA Jurnal Teknik Mesin dan Aplikasinya (IRAJTMA) Jurnal Ekonomi Kreatif dan Manajemen Bisnis Digital (JEKOMBITAL) Jurnal Ilmu Komputer (JIK) Jitu: Jurnal Informatika Utama CommLine Tartib: Jurnal of Educational Management
Fauzi, Rizky
Unknown Affiliation
Religion Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Energy Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jitu: Jurnal Informatika Utama

 1 
Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Backpropagation Marwati, Fingki; Fauzi, Rizky
Jurnal Pendidikan Umum Vol 2 No 1 (2024): Jitu: Jurnal Informatika Utama
Publisher : CV. Astina Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55903/jitu.v2i1.163

Abstract

Diabetes melitus merupakan suatu kelompok penyakit metabolik dengan karakteristik hiperglikemia yang terjadi karena kelainan sekresi insulin, kerja insulin atau kedua-duanya. Dari banyaknya jumlah penduduk yang terkena penyakit diabetes yang semakin tahun makin meningkat. Permasalahan yang saat ini terjadi adalah belum adanya tingkat akurasi prediksi penyakit diabetes dalam penerapkan algoritma naural network dengan metode backpropagation. Maka dari itu, penelitian ini memberikan solusi dengan menerapkan algoritma Backpropagtion di RapidMiner untuk memprediksi penyakit diabetes. Metodologi penelitian yang digunakan adalah alur proses dari mulai pengumpulan data, pengolahan awal data, model atau metode yang diusulkan atau dikembangkan, eksperimen dan pengujian model atau metode dan yang terakhir evaluasi dan validasi hasil. Tujuan Penelitian ini adalah untuk memprediksi penyakit diabetes menggunakan dataset yang digunakan dari kagel . Dalam penelitian ini kebutuhan hardware terdiri dari Laptop ACER ASPIRE 4739 dengan spesifikasi Processor Intel CORE I3 M380 2,53 GHz, HDD 500 GB, dan RAM 4 GB dan Software yang diperlukan adalah Sistem Operasi Windows 7 Ultimate 64-Bit, RapidMiner beserta Dataset yang akan di uji coba. Model yang dihasilkan diuji untuk mendapatkan nilai accuracy, precision, recall dan AUC dari setiap algoritma. Hasil yang diharapkan dari pengujian model Diabetes Melitus dengan menggunakan neural network dengan berbasis Backpropagation dapat memberikan pemecahan untuk permasalahan Diabetes Melitus lebih akurat.
Co-Authors Destiara, Felinka Erik Iman Heri Ujianto Ikhbaluddin, I Iswandi Iswandi Marwati, Fingki Prasetya, Nurul Huda Setyovani, Dea Arneta Sukmara, Dian Taabudilah, Moch Hilman Tino Hermanto Watni Marpaung