IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENDETEKSI KECENDERUNGAN GANGGUAN MAKAN PADA REMAJA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

Budiarti, Budiarti (2018) IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENDETEKSI KECENDERUNGAN GANGGUAN MAKAN PADA REMAJA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION. Tugas Akhir thesis, Universitas Teknologi Yogyakarta.

[img] Text
Laporan TA BUDIARTI 5130411242.docx

Download (2MB)

Abstract

Gangguan makan adalah orang-orang yang memiliki tingkat kepercayaan diri yang rendah, dimana mereka merasa tidak sebanding dengan orang lain. Gangguan makan atau eating disorders tidak sepenuhnya berhubungan dengan makanan, pola makan, dan berat badan saja, tetapi mengenai perasaan dan ekspresi diri atau merupakan sebuah penyakit mental, yang mana penyakit ini merupakan ancaman serius karena penderita akan makan dalam jumlah banyak atau justru makan dalam jumlah sedikit. Sebagian besar gangguan makan disebabkan oleh iteraksi kompleks dari faktor genetik, biologis, perilaku, psikologis, dan sosial. Dengan sistem identifikasi ganggua makan ini diharapkan dapat membantu dan menambah pengetahuan masyarakat umum dalam menentukan jenis gangguan makan yang diderita. Data yang diambil adalah nilai dari jawaban kuisioner yang telah dijawab oleh responden. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahap diantaranya pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Dari data tersebut, maka data akan di analisis untuk mendapatkan gambaran dalam menentukan desain yang akan dikembangkan pada sistem. Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap sistem untuk mengetahui fungsi dari setiap komponen sistem. Hasil dari pengembangan sistem berupa prediksi ganggguan makan terpilih menggunakan bahasa pemrograman Netbeans IDE 8.0.2 dan MySQL sebagai databasenya, yang mengacu pada data pelatihan menggunakan metode backpropagation. Dari hasil pengujian didapatkan nilai keakuratan 100% dari data terlatih dan 60% dari data tak terlatih.

Item Type: Thesis (Skripsi, Tugas Akhir or Kerja Praktek) (Tugas Akhir)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi dan Elektro > S1 Informatika
Depositing User: INF FTIE-UTY
Date Deposited: 13 Mar 2018 07:21
Last Modified: 13 Mar 2018 07:21
URI: http://eprints.uty.ac.id/id/eprint/964

Actions (login required)

View Item View Item