PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE

<p>Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dan Naive Bayes untuk memprediksi penyakit stroke dan membandingkan tingkat akuratan dari kedua metode yang digunakan. Sebuah aplikasi <em>software</em> MATLAB diciptakan untuk mendeteksi seseorang <em>Su...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Authors:	I Rohmana, R Arifudin
Format:	Article
Language:	English
Published:	Universitas Negeri Semarang 2014-11-01
Series:	Jurnal MIPA
Subjects:	Artificial Neural Network, MATLAB, Naive Bayes, Stroke.
Online Access:	https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/JM/article/view/3152
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

_version_	1849765833105997824
author	I Rohmana R Arifudin
author_facet	I Rohmana R Arifudin
author_sort	I Rohmana
collection	DOAJ
description	<p>Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dan Naive Bayes untuk memprediksi penyakit stroke dan membandingkan tingkat akuratan dari kedua metode yang digunakan. Sebuah aplikasi <em>software</em> MATLAB diciptakan untuk mendeteksi seseorang <em>Suspect</em> stroke. Metode yang baik dalam mesin pembelajaran berdasarkan data <em>training</em> adalah Jaringan Syaraf Tiruan dan Naive Bayes, variabel data faktor gejala penyakit stroke digunakan sebagai data <em>training</em> dalam proses pembelajaran dari sistem yang dibuat menentukan prediksi penyakit stroke. Dari 120 data percobaan yang dilakukan, akan dihitung akurasi hasil kerja sistem yang dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian. Diperoleh persentase hasil kerja sistem yaitu Jaringan Syaraf Tiruan sebesar 71,11 persen, sedangkan Naive Bayes sebesar 80,55 persen. Naive Bayes lebih akurat daripada Jaringan Syaraf Tiruan dalam hal pengambilan keputusan data baru namun Jaringan Syaraf Tiruan memiliki teknik yang lebih bagus dibandingkan dengan Naive Bayes. Jaringan Syaraf Tiruan mempunyai karakteristik belajar dari data sebelumnya.</p><p> </p><p>The purpose of this research are make application system of Artificial Neural Network and Naive Bayes to predict stroke and to compare the accuration between of both methods. An application applying MATLAB software has been invented to detect a stroke suspect. A good method in learning machine based on the training data is Artificial Neural Network and Naive Bayes method, by using the data variable of some common stroke symptoms used as the training data in the learning process of the system which is going to be built to determine whether prediction of stroke disease. From 120 experiments data which had been done, will be counted the accuracy of the system which divided into some training data and the other experiment data. Retrieved the percentage of accuracy system, The Artificial Neural Network is 71,11 percent whereas Naive Bayes is 80,555 percent. Naive Bayes is more accurate than Artificial Neural Network in terms of new data decision making, but Artificial Neural Networks has better technique than Naive Bayes. Artifical Neural Network has the characteristics of learning from previous data.</p>
format	Article
id	doaj-art-bdcc70e77b704eedb3ffd346a9e62da3
institution	DOAJ
issn	0215-9945
language	English
publishDate	2014-11-01
publisher	Universitas Negeri Semarang
record_format	Article
series	Jurnal MIPA
spelling	doaj-art-bdcc70e77b704eedb3ffd346a9e62da32025-08-20T03:04:45ZengUniversitas Negeri SemarangJurnal MIPA0215-99452014-11-013712878PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKEI Rohmana0R Arifudin1Gedung D7 Lantai 1, Kampus Unnes Sekaran, Gunungpati, Semarang, 50229Gedung D7 Lantai 1, Kampus Unnes Sekaran, Gunungpati, Semarang, 50229<p>Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dan Naive Bayes untuk memprediksi penyakit stroke dan membandingkan tingkat akuratan dari kedua metode yang digunakan. Sebuah aplikasi <em>software</em> MATLAB diciptakan untuk mendeteksi seseorang <em>Suspect</em> stroke. Metode yang baik dalam mesin pembelajaran berdasarkan data <em>training</em> adalah Jaringan Syaraf Tiruan dan Naive Bayes, variabel data faktor gejala penyakit stroke digunakan sebagai data <em>training</em> dalam proses pembelajaran dari sistem yang dibuat menentukan prediksi penyakit stroke. Dari 120 data percobaan yang dilakukan, akan dihitung akurasi hasil kerja sistem yang dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian. Diperoleh persentase hasil kerja sistem yaitu Jaringan Syaraf Tiruan sebesar 71,11 persen, sedangkan Naive Bayes sebesar 80,55 persen. Naive Bayes lebih akurat daripada Jaringan Syaraf Tiruan dalam hal pengambilan keputusan data baru namun Jaringan Syaraf Tiruan memiliki teknik yang lebih bagus dibandingkan dengan Naive Bayes. Jaringan Syaraf Tiruan mempunyai karakteristik belajar dari data sebelumnya.</p><p> </p><p>The purpose of this research are make application system of Artificial Neural Network and Naive Bayes to predict stroke and to compare the accuration between of both methods. An application applying MATLAB software has been invented to detect a stroke suspect. A good method in learning machine based on the training data is Artificial Neural Network and Naive Bayes method, by using the data variable of some common stroke symptoms used as the training data in the learning process of the system which is going to be built to determine whether prediction of stroke disease. From 120 experiments data which had been done, will be counted the accuracy of the system which divided into some training data and the other experiment data. Retrieved the percentage of accuracy system, The Artificial Neural Network is 71,11 percent whereas Naive Bayes is 80,555 percent. Naive Bayes is more accurate than Artificial Neural Network in terms of new data decision making, but Artificial Neural Networks has better technique than Naive Bayes. Artifical Neural Network has the characteristics of learning from previous data.</p>https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/JM/article/view/3152Artificial Neural Network, MATLAB, Naive Bayes, Stroke.
spellingShingle	I Rohmana R Arifudin PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE Jurnal MIPA Artificial Neural Network, MATLAB, Naive Bayes, Stroke.
title	PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE
title_full	PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE
title_fullStr	PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE
title_full_unstemmed	PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE
title_short	PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE
title_sort	perbandingan jaringan syaraf tiruan dan naive bayes dalam deteksi seseorang terkena penyakit stroke
topic	Artificial Neural Network, MATLAB, Naive Bayes, Stroke.
url	https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/JM/article/view/3152
work_keys_str_mv	AT irohmana perbandinganjaringansyaraftiruandannaivebayesdalamdeteksiseseorangterkenapenyakitstroke AT rarifudin perbandinganjaringansyaraftiruandannaivebayesdalamdeteksiseseorangterkenapenyakitstroke

PERBANDINGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES DALAM DETEKSI SESEORANG TERKENA PENYAKIT STROKE

Similar Items