MENDIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE
Abstract
ABSTRAK
Pada tahun 2010 lalu, World Health Organization (WHO) lewat Global Status Report melaporkan bahwa 60 persen penyebab kematian semua umur di dunia adalah karena penyakit tidak menular, dan salah satu penyakit tidak menular yang menyita banyak perhatian adalah diabetes melitus. Diperkirakan pada tahun 2030 mendatang Indonesia akan memiliki 21.3 juta jiwa penyandang penyakit tertua di dunia ini. Peningkatan jumlah diabetes disebabkan terlambatnya diagnosis penyakit tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu ramalan baru yang dapat menjadi alat bantu dalam penentuan apakah seseorang menderita diabetes atau tidak. Begitu banyak metode yang digunakan untuk menghasilkan ramalan yang akurat, salah satunya adalah metode jaringan saraf tiruan. Penelitian ini akan mengimplementasikan suatu metode baru dari jaringan saraf tiruan yaitu Extreme Learing Machine (ELM). ELM merupakan jaringan saraf tiruan feed-forward dengan satu atau lebih hidden layer yang dikenal dengan istilah single hiden layer feed-forward neural. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan, terlihat bahwa metode ELM mampu memberikan hasil akurasi prediksi yang baik dengan kecepatan prediksi yang sangat baik.
ÂÂ
Kata kunci: diagnosa, diabetes melitus, jaringan saraf tiruan, extreme learning machine
Downloads
Published
Issue
Section
License
Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
- Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak untuk publikasi pertama jurnal dengan karya yang secara simultan dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution License yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
- Penulis dapat membuat perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengajuan, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat Pengaruh Akses Terbuka).