Deteksi Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS) Menggunakan Klasifikasi Microarray Data dengan Algoritma Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation dan Fitur Seleksi Principal Component Analysis

TIARA LAKSMI BASUKI

Informasi Umum

Kode

18.04.1850

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Dilihat

29 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Abstrak PCOS (polycystic ovary syndrome) atau sindrom ovarium polikistik merupakan kondisi terganggunya fungsi ovarium pada wanita yang berada di usia subur. Kondisi ini menyebabkan hormon wanita yang menderita PCOS menjadi tidak seimbang karena hal-hal yang tidak diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem klasifikasi menggunakan data yang berbentuk microarray karena berguna untuk menganalisis beribu-ribu sampel pada waktu bersamaan yang dapat membantu analisis dan diagnosis terhadap penyakit PCOS. Sistem klasifikasi akan terdiri dari tiga tahapan, yaitu pre-processing data dengan normalisasi, ekstraksi fitur dengan menggunakan Principal Component Analysis, dan klasifikasi menggunakan metode Artificial Neural Network yaitu Backpropagation, dan didapatkan hasil akurasi sebesar 50% - 100%.

Kata kunci:PCOS, microarray, Principal Component Analysis, Artificial Neural Network