Announcement
Starting on July 4, 2018 the Indonesian Publication Index (IPI) has been acquired by the Ministry of Research Technology and Higher Education (RISTEKDIKTI) called GARUDA Garba Rujukan Digital (http://garuda.ristekdikti.go.id)
For further information email to portalgaruda@gmail.com

Thank you
Logo IPI  
Journal > Jurnal Teknik ITS > Implementasi Algoritma Genetika pada Struktur Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Kanker Payudara

 

Full Text PDF (311 kb)
Jurnal Teknik ITS
Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Teknik ITS (ISSN 2301-9271)
Implementasi Algoritma Genetika pada Struktur Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Article Info   ABSTRACT
Published date:
13 Sep 2012
 
Pada penelitian sebelumnya sudah dilakukan klasifikasi kanker payudara menggunakan kombinasi dari metode Neural Network (NN) dan Association Rules (AR). Namun metode ini dinilai masih belum optimal dikarenakan hasil rata-rata akurasinya yang menunjukkan angka kurang maksimal. Metode baru diusulkan dengan maksud untuk mencari solusi lebih baik dari metode sebelumnya dalam hal rata-rata akurasi, yaitu dengan menggunakan kombinasi metode klasifikasi Neural Network dan algoritma genetika. Metode Neural Network digunakan sebagai Artificial Intelligence untuk memprediksi kanker payudara, sedangkan algoritma genetika digunakan untuk optimasi parameter Neural Network seperti jumlah hidden layer dan learning rate agar akurasi yang dihasilkan bisa lebih bagus. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan antara metode kombinasi Neural Network dan algoritma genetika dengan metode Naïve Bayesian. Metode evaluasi uji coba yang digunakan adalah metode 10 fold cross validation. Hasil uji coba 10 fold cross validation menunjukkan bahwa metode Neural Network yang optimasi parameternya menggunakan algoritma genetika menghasilkan rata-rata akurasi yang cukup tinggi yaitu 97,00%, lebih baik dari metode Naïve Bayesian yang menghasilkan rata-rata akurasi 96,24% dan juga lebih baik dari metode Neural Network dengan Association Rules yang menghasilkan rata-rata akurasi 95.6%.
Copyrights © 2012