Implementasi Metode ANN untuk Klasifikasi Diagnosis Tiroid Berbasis Aplikasi Mobile - Rengganis, Mega Dwi; Hermanto, Teguh Iman; Sunandar, Muhamad Agus (Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI), 2025)
Kelenjar tiroid memegang peranan penting dalam pengaturan metabolisme melalui produksi hormon yang memengaruhi pertumbuhan, pembentukan protein, serta distribusi oksigen dalam tubuh. Gangguan pada organ ini, seperti gondok dan nodul, merupakan masalah endokrin yang umum terjadi di seluruh dunia. Sayangnya, banyak kasus tidak terdeteksi dini akibat gejala yang tidak khas dan kerap diabaikan. Dengan demikian, dibutuhkan metode deteksi dini yang memiliki tingkat keandalan tinggi. Penelitian ini mengaplikasikan metode Artificial Neural Network (ANN) sebagai pendekatan klasifikasi berbasis machine learning untuk identifikasi gangguan pada kelenjar tiroid. Model ANN yang dibangun kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi Android dengan antarmuka yang ramah pengguna. Evaluasi performa menunjukkan akurasi 97%, precision 99%, recall 97%, dan f1-score 98%, mencerminkan kapabilitas model dalam mengenali pola data yang kompleks secara konsisten. Integrasi sistem ke dalam platform mobile terlaksana dengan lancar, menghasilkan alat pendukung diagnosis awal yang efektif dan mudah dijangkau.