penerapan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Proyeksi Logistik Berdasarkan Prediksi Pasien Menggunakan Algoritma Backpropagation - Risnawati Risnawati; Masitah Handayani (JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 2017)
Abstract: Enormous logistical needs on General Hospital Kartini range to facilitate treatment requires a system that can predict to meet those needs with the right so as not to result in advantages and disadvantages to the amount of usage that is always changing every year. At this time the calculations have been carried out with the help of software that is on a high-speed computer such as Neural Networks. Neural networks are used to predict the projection Backpropogation logistics patients based on the type of drugs Analgesics, antiemetics, vitamins, Antiepileptic, Anesthesia, Anti-Parkinson, Psychotherapeutic, Corticosteroids. This logistical projection data processing using software of Matlab 6.1. After using Backpropogation finally found the best architectural pattern is 8-3-3-1 of 5 aritektur architecture that has been tested. Of the pattern is then predicted projection logistics at General Hospital Kartini range in 2014 will increase to 91 290 from 65 422 in 2013 for an increase of 25 868 (28.33%). Keywords: neural networks, backpropagation algorithm, projection logistics, matlab   Abstrak: Kebutuhan logistik yang sangat besar pada Rumah Sakit Umum Ibu Kartini Kisaran untuk memperlancar pengobatan membutuhkan suatu sistem yang bisa memprediksi untuk memenuhi kebutuhan tersebut dengan tepat agar tidak mengakibatkan kelebihan dan kekurangan terhadap jumlah pemakaian yang selalu berubah setiap tahunnya. Pada saat ini proses perhitungan telah banyak dilakukan dengan bantuan software-software yang ada pada komputer yang berkecepatan tinggi seperti Jaringan Saraf Tiruan. Jaringan Saraf Tiruan Backpropogation digunakan untuk memprediksi proyeksi logistik pasien berdasarkan jenis obat Analgetik, Antiemetik, Vitamin, Antiepilepsi, Anestesi, Anti Parkinson, Psikofarmaka, Kortikosteroid. Pengolahan data proyeksi logistik ini menggunakan software Matlab 6.1. Setelah menggunakan Backpropogation akhirnya ditemukan pola arsitektur yang terbaik yaitu arsitektur 8-3-3-1  dari 5 arsitektur yang telah diujikan. Dari pola tersebut kemudian diprediksi proyeksi logistik di Rumah Sakit Umum Ibu Kartini Kisaran pada tahun 2014 akan meningkat menjadi 91290 dari tahun 2013 sebesar 65422 atau meningkat sebesar 25868 (28,33%). Kata Kunci:  jaringan saraf tiruan, algoritma backpropagation, proyeksi logistik, matlab