KLASIFIKASI DIAGNOSIS MELAHIRKAN DENGAN METODE SESAR MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK

Penulis

  • Muhammad Ja'far Shidiq STMIK Nusa Mandiri Jakarta
  • Sri Rahayu Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri
  • Fitra Septia Nugraha Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri

DOI:

https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.602

Kata Kunci:

Sesar, Klasifikasi, Neural Network

Abstrak

Memiliki keturunan yang sehat, normal dan tidak beresiko bukan hal mudah didapatkan, pada kondisi tertentu melahirkan secara normal bukan solusi terbaik, operasi sesar bisa menjadi salah satu opsi yang dianggap relatif aman sejauh ini. Namun, karena sesar merupakan operasi besar, besar pula risikonya. Maka perlu pertimbangan yang matang mengenai metode melahirkan dengan normal atau operasi sesar. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi harus menggunakan metode sesar atau tidak dengan memperhitungkan parameter yang ada yaitu diantaranya Age, Delivery Time, Delivery, Blood, Heart sehingga dapat memprediksi keselamatan ibu dan bayi dalam proses lahiran dengan menggunakan metode Neural Network dengan 80 dataset caesarian, training cycles 200, learning rate 0.01 dan momentum 0.9 dan menghasilkan akurasi sebesar 71,25% dan dengan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0,721 yang artinya mendapat status fair classification.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2019-09-05

Cara Mengutip

Shidiq, M. J., Rahayu, S., & Nugraha, F. S. (2019). KLASIFIKASI DIAGNOSIS MELAHIRKAN DENGAN METODE SESAR MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(2), 157–162. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.602

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama