JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Vol 2 No 8 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi

Literatur Review: Klasifikasi Penyakit Hati Menggunakan Metode Deep Neural Networks

Ahgil Misman, Dinar (Unknown)
Ramadhan Verdiansyah, Fadly (Unknown)
Dika Permana, Firdaus (Unknown)
Ramadhan, Rafly (Unknown)



Article Info

Publish Date
11 Nov 2024

Abstract

Penyakit hati menjadi salah satu masalah kesehatan yang menyebar secara global, dengan prevalensi yang tinggi dan risiko komplikasi serius yang dapat berakhir pada kematian. Identifikasi dan diagnosis dini penyakit hati sangat penting agar pasien dapat menerima pengobatan tepat waktu. Namun, klasifikasi penyakit hati sering kali menantang bagi tenaga medis, terutama ketika menghadapi data medis yang kompleks dan jumlahnya besar. Oleh karena itu, diperlukan metode yang efektif dan akurat untuk membantu klasifikasi dan diagnosis penyakit hati secara otomatis. Dalam beberapa tahun terakhir, metode kecerdasan buatan, khususnya Deep Neural Networks (DNN), telah berkembang pesat dan menunjukkan performa yang menjanjikan dalam berbagai bidang, termasuk kesehatan. Deep Learning adalah jenis pembelajaran mesin yang mengajarkan komputer untuk melakukan tugas dengan menggunakan contoh manusia. Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang terinspirasi dari sistem kerja otak manusia dengan menerapkan pembelajaran secara hirarki. Dengan adanya deep learning meminimalkan waktu yang digunakan untuk training data(Noris & Waluyo, 2023). DNN mampu mengolah data medis secara mendalam dan menghasilkan model prediksi dengan akurasi tinggi. Dengan karakteristiknya yang kuat dalam analisis data yang kompleks, DNN diharapkan dapat menjadi solusi yang efektif untuk klasifikasi penyakit hati. Literature review ini akan membahas penelitian-penelitian terdahulu yang menggunakan metode DNN untuk klasifikasi penyakit hati. Pembahasan meliputi berbagai pendekatan dan teknik DNN yang telah diterapkan, data yang digunakan, hasil yang diperoleh, serta kelebihan dan kekurangan dari setiap pendekatan. Dengan demikian, tinjauan ini akan mengidentifikasi kekurangan dan celah dalam penelitian terdahulu, serta potensi pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi klasifikasi penyakit hati menggunakan Deep Neural Network (DNN) adalah Algoritma deep neural network sering dimanfaatkan untuk menganalisis beragam fitur atau variabel.DNN terdiri dari Perceptron berlapis-lapis, di mana setiap neuron dalam satu lapisan terhubung dengan seluruh neuron di lapisan berikutnya. Kesimpulan yang bisa diambil yaitu, Metode Deep Neural Network(DNN) dapat menjadi solusi yang efektif untuk mengklasifikasikan penyakit hati, terutama jika didukung oleh teknik pra-pemrosesan yang tepat dan data yang berkualitas.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

jriin

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

1. Komputasi Lunak, 2. Sistem Cerdas Terdistribusi, Manajemen Basis Data, dan Pengambilan Informasi, 3. Komputasi evolusioner dan komputasi DNA/seluler/molekuler, 4. Deteksi kesalahan, 5. Sistem Energi Hijau dan Terbarukan, 6. Antarmuka Manusia, 7. Interaksi Manusia-Komputer, 8. Hibrida dan ...