Deteksi Penyakit Paru dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) - Mohammad Akmal, Faizal; Afandy, Imam; Firdaus, Achmad Robby Sabilul; Sari, Anggraini Puspita (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2023)
Penelitian ini menggambarkan pengembangan program pendeteksi penyakit paru menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan submetode K-Nearest Neighbors (KNN) dan Multilayer Perceptron (MLP). Penyakit paru merupakan masalah kesehatan yang serius dan kompleks, sehingga deteksi dini sangat penting untuk meningkatkan prognosis dan kesempatan penyembuhan pasien. Melalui penggunaan kecerdasan buatan, program pendeteksi ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan diagnosis penyakit paru. Laporan ini dimulai dengan pendahuluan yang menjelaskan latar belakang dan perumusan masalah terkait penyakit paru serta tujuan penelitian dan manfaatnya. Tinjauan pustaka membahas berbagai jenis penyakit paru, metode deteksi yang telah digunakan sebelumnya, konsep Jaringan Saraf Tiruan (JST), aplikasi JST dalam deteksi penyakit paru, dataset, dan metode pengujian. Metode penelitian menjelaskan langkah-langkah yang diambil dalam penelitian ini, termasuk metodologi penelitian, subjek penelitian, dan metode pengumpulan data. Pembahasan mempresentasikan hasil penelitian dan analisis yang dilakukan, termasuk submetode MLP dan KNN, serta data training yang digunakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program pendeteksi penyakit paru yang dikembangkan dengan menggunakan JST, KNN, dan MLP dapat meningkatkan akurasi dalam diagnosis penyakit paru. Program ini dapat mengklasifikasikan data berdasarkan pola-pola yang ditemukan dalam data latih yang sudah memiliki label penyakit paru. Kesimpulan dari penelitian ini menekankan manfaat penggunaan kecerdasan buatan dalam meningkatkan deteksi dini penyakit paru, memberikan perawatan yang lebih tepat, dan mengurangi dampak negatif penyakit terhadap pasien. Saran untuk penelitian lanjutan mencakup penelitian lebih lanjut tentang pengembangan metode JST, eksplorasi data lain yang relevan, dan peningkatan kinerja program pendeteksi.