Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Matematika Integratif

Prediction of Life Expectancy in Maluku Province Using Backpropagation Artificial Neural Networks Yopi Andry Lesnussa; Francis Yunito Rumlawang; Endro Risamasu; Charlita Fhilya
Jurnal Matematika Integratif Vol 16, No 2: Oktober 2020
Publisher : Department of Matematics, Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (458.907 KB) | DOI: 10.24198/jmi.v16.n2.26606.75-82

Abstract

Life Expectancy at Birth (LE) is defined as the average estimated number of years a person can live to since their birth. The purpose of LE is to represent the health rate of a community. Backpropagation is an algorithm in artificial neural networks (ANN) used to predict or forecast data. This study aims to predict Life Expectancy in Moluccas. Based on the results of the analysis obtained an average forecasting success of 99.65% with the smallest error MAPE = 0,0035. Forecasting for the next 5 years shows that the Life Expectancy value tends to increase over the next 5 years from 2019-2023 at 65.7828 (2019) increasing to 66.6632 (2023).
Sistem Diagnosa Penyakit Dalam dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization Zeth Arthur Leleury; Yopi Andry Lesnussa; Julianty Madiuw
Jurnal Matematika Integratif Vol 12, No 2: Oktober, 2016
Publisher : Department of Matematics, Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3161.337 KB) | DOI: 10.24198/jmi.v12.n2.11925.89-98

Abstract

Jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan untuk membantu menyelesaikan berbagaimacam permasalahan dalam rangka pengambilan keputusan berdasarkan pelatihan yangdiberikan. Jaringan saraf tiruan dapat diaplikasikan pada berbagai bidang dalam kehidupanmanusia, salah satunya bidang kesehatan. Dalam penelitian ini, jaringan saraf tiruandigunakan untuk mendiagnosa Penyakit Dalam dengan menggunakan metode Backpropagationdan Learning Vector Quantization yang selanjutnya akan dibandingkan hasil diagnosa darikedua metode tersebut. Data penelitian sebanyak 266 data, dengan 190 data sebagai datapelatihan dan 76 data sebagai data pengujian yang diambil dari data pasien RSUD Dr. M.Haulussy, Ambon. Dengan menggunakan metode Backpropagation tingkat keakuratandiagnosanya sebesar 61.84% sedangkan dengan menggunakan metode LVQ tingkat keakuratandiagnosanya sebesar 93.42%. Dari hasil penelitian ini metode LVQ dianggap lebih baik dalammendiagnosa Penyakit Dalam.