Sistem Pendukung Keputusan Untuk Diagnosis Penyakit DBD Menggunakan Metode Back Propagation Jaringan Syaraf Tiruan - Suhaeri, Suhaeri; Tundjungsari, Vitri; Qomariyah, Qomariyah; Pamuji, Sonny (Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed), 2016)
Data Rekam medis (medical record) merupakan informasi identitas dan riwayat berobat pasien dalam Rumah sakit umum daerah Cilegon Banten. Data rekam medis yang diteliti adalah data rekam medis pasien suspect demam berdarah atau pasien yang sudah diduga terinfeksi virus demam berdarah (dbd). Penyakit demam berdarah(dbd) atau disebut juga Den- gue Hemorrhagic Fever (DHF) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus dengue yang penularanya melalui gigitan nyamuk aedes aegypti dan aedes albopictus.Perjalanan penyakit dbd ini sulit untuk diramalkan, maka diperlukan monitor berkala untuk membantu diagnosis penyakit tersebut. Diagnosis penyakit dbd yang terjadi di puskesmas maupun rumah sakit den- gan cara memonitor jumlah trombosit pasien memerlukan waktu beberapa hari dan juga tidak selalu berhasil mengingat sedikitnya jumlah virus yang mampu bertahan hidup pada sampel plasma darah pasien. Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan suatu metoda diagnosis yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan terhadap pasien apakah mengidap dbd atau tidak. Ada beberapa macam metode yang dapat membantu dalam menentukan apakah pasien tersebut terinfeksi virus dbd atau tidak?, misalnya dengan  metode clasifikasi pohon biner dan metode extreme learning machine (ELM). Penelitian ini menggunakan metode Back Propagation, yaitu suatu metode yang sering digunakan dalam jaringan syaraf tiruan.  Peneli- tian ini dengan menggunakan data rekam medis 100 pasien yang suspect dbd, 80 data positif dbd dan 20 data negatif dbd di rumah sakit umum daerah Cilegon Banten. Hasil penelitian ini suatu model jaringan syaraf tiruan dengan arsitektur jaringan yang terdiri dari 32 input, 2 layar tersembunyi masing-masing terdiri dari 3 neuron dan 2 neuron serta lapisan output 1 neuron. Dari proses pelatihan dihasilkan nilai error sebesar 0,05% atau setara dengan akurasi 95%.