KLASIFIKASI DIAGNOSIS MELAHIRKAN DENGAN METODE SESAR MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK
Autor: | Muhammad Ja'far Shidiq, Sri Rahayu, Fitra Septia Nugraha |
---|---|
Jazyk: | English<br />Indonesian |
Rok vydání: | 2019 |
Předmět: | |
Zdroj: | Pilar Nusa Mandiri, Vol 15, Iss 2, Pp 157-162 (2019) |
Druh dokumentu: | article |
ISSN: | 1978-1946 2527-6514 |
DOI: | 10.33480/pilar.v15i2.602 |
Popis: | 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. |
Databáze: | Directory of Open Access Journals |
Externí odkaz: |