PENERAPAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI SERANGAN JANTUNG DI RS AWAL BROS BEKASI

  • Nurul Qomariyah (1*) STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Indonesia
  • Nasil Hamzah (2) STMIK Nusa Mandiri Jakarta
  • Wida Prima Mustika (3) STMIK Nusa Mandiri Jakarta

    • (*) Corresponding Author
Keywords: Serangan Jantung, Back Propagation Neural Network, Deteksi

Abstract

Serangan jantung adalah kondisi yang terjadi ketika pasokan darah menuju ke jantung terhambat. Ini adalah kondisi medis darurat yang biasanya disebabkan oleh penggumpalan darah atau penumpukan lemak, kolesterol, dan unsur lainnya. Gangguan aliran darah ke jantung tersebut dapat merusak atau menghancurkan otot jantung yang disebut sebagai infark miokard. Sebagai upaya preventif dalam penanganan serangan jantung perlu dilakukan usaha untuk mendeteksi lebih awal pasien dengan suspect (dugaan) penyakit jantung. Hasil deteksi awal ini dapat digunakan oleh para petugas medis sebagai alat bantu dalam penentuan penyakit jantung dan langkah awal penanganannya. Pendeteksian serangan jantung dapat dilakukan dengan teknik komputasi cerdas menggunakan algoritma Back Propagation Neural Network (BPNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi hasil prediksi menggunakan algoritma BPNN adalah 96,47%. Sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma artificial neural network memiliki hasil prediksi yang baik dalam mendeteksi serangan jantung seorang pasien

Downloads

Download data is not yet available.

References

Moleong, L. J. (2007). Metodologi Penelitian Kualitatif (PT Remaja Rosdakarya (ed.); Revisi).

Pramunendar, R., Dewi, I., & Asari, H. (2013). Penentuan Prediksi Awal Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Back Propagation Neural Network dengan Metode Adaboost. SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI TERAPAN 2013, 298–304. http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/semantik/article/view/756

Qomariyah, N., Hamzah, N., & Mustika, W. P. (2018). Laporan Penelitian Akhir Mandiri: Penerapan Metode Artificial Neural Network Untuk Mendeteksi Serangan Jantung Di Rs Awal Bros Bekasi.

Rifai, B. (2013). Algoritma Neural Network Untuk Prediksi Penyakit Jantung. Jurnal Techno Nusa Mandiri, 10(1), 1–9. http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/techno/article/view/554
ROKOM. (2017). Penyakit Jantung Penyebab Kematian Tertinggi, Kemenkes Ingatkan CERDIK. Kemenkes.Go.Id. http://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20170801/2521890/penyakit-jantung-penyebab-kematian-tertinggi-kemenkes-ingatkan-cerdik-2/

Sutrisno, D., Panda, A. L., & Ongkowijaya, J. (2015). Gambaran Profil Lipid Pada Pasien Penyakit Jantung Koroner. E-CliniC, 3(1), 420–427. https://doi.org/10.35790/ecl.3.1.2015.7398
Published
2018-08-05
How to Cite
Qomariyah, N., Hamzah, N., & Mustika, W. (2018). PENERAPAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI SERANGAN JANTUNG DI RS AWAL BROS BEKASI. INTI Nusa Mandiri, 13(1), 27-32. Retrieved from https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/inti/article/view/1652
Article Metrics

Abstract viewed = 499 times
PDF downloaded = 451 times
Issue
Vol 13 No 1 (2018): INTI Periode Agustus 2018
Section
Articles
Copyright (c) 2018 Nurul Qomariyah; Nasil Hamzah; Wida Prima Mustika

Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:

1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan hak jurnal mengenai publikasi pertama dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License. yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan atas karya penulis dan publikasi awal pada jurnal.

2. Penulis dapat memasukkan pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan (misalnya, mengirimkannya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya pada Jurnal.

3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, dalam penyimpanan institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena hal itu dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan dari karya yang diterbitkan sebelumnya.