KLASIFIKASI PENYAKIT SIROSIS MENGGUNAKAN METODE PCA-BACKPROPAGATION - Khofifah Auliyatuz Zahroh; Saiful Bahri (Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 2024)
Penyakit sirosis menjadi penyakit endemik yang berdampak pada sejumlah besar manusia di seluruh dunia. Menurut WHO (World Health Organization) pada tahun 2016 terdapat 1,3 juta kematian yang disebabkan oleh penyakit sirosis di seluruh dunia. Penyakit ini lebih sering terjadi pada pasien usia lanjut dengan usia sekitar 40-60 tahun. Penyakit ini disebabkan oleh bermacam-macam unsur yang membahayakan hati misalnya obesitas, infeksi hepatitis yang tidak terdiagnosis, dan bahaya alkohol. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan pasien yang terdiagnosis penyakit sirosis. Oleh karena itu, pada penelitian ini dalam melakukan klasifikasi menggunakan metode Backpropagation dengan reduksi fitur menggunakan PCA (Principal Component Analysis). Jumlah data yang digunakan sebanyak 418 data dengan 18 fitur. Kemudian dari data tersebut dilakukan tahap preprocessing serta reduksi fitur dengan PCA dan diperoleh 5 fitur yang berpengaruh. Selanjutnya melakukan analisis perbandingan Backpropagation dengan ekstraksi PCA dan tanpa ekstraksi PCA. Penelitian ini menggunakan parameter uji coba jumlah node dan learning rate. Hasil terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai klasifikasi Backpropagation dengan menggunakan PCA sebesar 76.191% dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.1. Sedangkan akurasi klasifikasi Backpropagation tanpa menggunakan PCA sebesar 67.857% dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.3. Penelitian ini menggunakan parameter uji coba jumlah node dan learning rate. Hasil terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai klasifikasi Backpropagation dengan menggunakan PCA sebesar 76.191% dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.1. Sedangkan akurasi klasifikasi Backpropagation tanpa menggunakan PCA sebesar 67.857% dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.3. Penelitian ini menggunakan parameter uji coba jumlah node dan learning rate. Hasil terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai klasifikasi Backpropagation dengan menggunakan PCA sebesar 76.191% dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.1. Sedangkan akurasi klasifikasi Backpropagation tanpa menggunakan PCA sebesar 67.857% dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.3.