Rancang Bangun Sistem Prediksi Penyakit Skizofrenia menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dengan Adaptive Learning

ABSTRAK

Manusia bukan saja mahluk berakal dan mahluk social, tetapi juga mahluk produktif. Untuk hidup, ia harus berproduksi. Dengan mengeksplorasi akal dan daya imajinasi, manusia dapat mengubah bahan mentah menjadi hasil produksi yaitu kemampuan manusia untuk mendayagunakan potensi rasio, perasaan, indera yang ada dalam dirinya. Serta mengupayakan kelayakan hidup dengan prinsip kesimbangan, yakni tanpa depresi dan stress. Untuk itu perlu dirumuskan sebuah masalah bagaimana memprediksi penyakit skizofrenia sehingga dapat ditangani sejak dini.

Sistem prediksi penyakit skizofrenia ini merujuk pada PANSS(Positive and negative symptom scale) menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropogation. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Java Server Page (JSP), Java dan Mysql sebagai databasenya. Dengan mengambil objek penelitian pada Rumah Sakit Jiwa Dr. Radjiman Wediodiningrat Lawang

Hasil analisis penelitian menunjukan bahwa: Nilai rata-rata akurasi pengujian 97.7% dengan nilai pertambahan hidden 1, 2 dan 3 menggunakan nilai alpa 0.2 sampai 0.5 dan nilai alpa momentum 0.5 sampai 0.7 sehingga prediksi penyakit skizofrenia dapat dilakukan dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan backpropagation dengan adaptive learning.

ABSTRACT

Man is not only sentient and social creatures, but also being productive. To live, he had to produce. By exploring the power of reason and imagination, human beings can transform raw materials into products of man's ability to leverage the potential of the ratio, feelings, senses that there is in him. And seeking eligibility to live with the principle balance, ie, without depression and stress. For it is necessary to formulate a problem of how to predict the disease of schizophrenia that can be handled from an early age.

This schizophrenia disease prediction system refers to the PANSS (Positive and negative symptom scale) using the method of artificial neural networks Backpropogation. Programming language used is Java Server Page (JSP), Java and MySQL as the database. By taking the object of research at the Mental Hospital Dr. Radjiman Wediodiningrat Lawang.

The analysis showed that: The average value of 97.7% accuracy testing with added value hidden 1, 2 and 3 using the value 0.2 to 0.5 and negligent negligent momentum value 0.5 to 0.7 so that the prediction of disease schizophrenia can be done using backpropagation artificial neural network method with adaptive learning.