Penerapan Algoritma Neural Network untuk Klasifikasi Diabetes Mellitus: Perbandingan Backpropagation dan Resillient Backpropagation

Abstract

Diabetes Mellitus (DM) adalah gangguan metabolisme yang ditandai dengan hiperglikemia kronis dan kelainan metabolisme karbohidrat, lipid, dan protein yang disebabkan oleh kelainan sekresi insulin, kerja insulin, atau keduanya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil klasifikasi menggunakan analisis Backpropagation Neural Network (BPNN) dengan Resilient Backpropagation Neural Network (RBPNN) pada kasus Diabetes Mellitus. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode analisis BPNN dan RBPNN dengan sumber data yang diperoleh dari RSUD Sosodoro Djatikusumo Bojonegoro. Dari penelitian ini diperoleh hasil penyebab utama faktor-faktor yang mengakibatkan DM adalah faktor keturunan, tekanan darah dan umur. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa faktor dominan yang ada pada penderita DM adalah faktor keturunan yang telah dijelaskan oleh model terbaik yaitu RBPNN