Abstract
ISPA is a disease that can affect anyone from children, adolescents, adults, and even the elderly. The causes experienced by sufferers of this disease are quite simple, such as fever, runny nose, and cough. The discussion in this paper describes the process of ISPA disease identification by developing a Fuzzy Neural Network (FNN) model. The process will be optimized using Fuzzy Logic to form rules for the diagnostic process, then proceed with an Artificial Neural Network (ANN). This model can maximize the performance of ANN in the identification process so that the output given is quite precise and accurate. The results provided by Fuzzy Logic can describe the clarity of the rules in diagnosis by presenting several rules (rules) that are presented from the Fuzzyfication process to the Defuzzyfication process. The output obtained from the ANN process also shows quite perfect results with an average error value based on MSE of 0.00912 and accuracy value of 91.96%. With these results, it can be stated that the FNN model can be used in the ISPA diagnosis process so that the presentation of this paper aims to provide an alternative in the identification process
Highlights
Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah sebuah penyakit yang diakibatkan oleh infeksi yang berada pada saluran pernapasan atas atau bawah manusia[1]
The discussion in this paper describes the process of ISPA disease identification by developing a Fuzzy Neural Network (FNN) model
The results provided by Fuzzy Logic can describe the clarity of the rules in diagnosis by presenting several rules (rules) that are presented from the Fuzzyfication process to the Defuzzyfication process
Summary
Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah sebuah penyakit yang diakibatkan oleh infeksi yang berada pada saluran pernapasan atas atau bawah manusia[1]. Proses tersebut akan mengembangkan sebuah model dengan mengadopsi konsep Logika Fuzzy dan Artificial Neural Network (ANN) untuk melakukan proses identifikasi. Lebih jelasnya lagi dapat dilihat bahwa basis pengetahuan dari pengembangan model sistem identifikasi berawal dari hasil keluaran proses Logika Fuzzy sehingga ANN akan mampu memproses dan memberikan keluaran yang cukup akurat. Berdasarkan penelitian sebelumnya dapat menjelaskan bahwa ANN dapat melakukan proses klasifikasi dengan perhitungan matematis untuk memberikan hasil keluaran yang optimal[15]. Pada kasus penyakit ISPA, ANN telah digunakan untuk melakukan proses identifiksi dengan memberikan keluaran tingkat akurasi yang didapat sebesar 95.92% dari gejala yang dialami oleh penderita[19]. Tujuan pengembangan model ini adalah untuk memberikan sebuah proses identifikasi yang terstruktur dan sistematis sehingga menghasilkan hasil keluaran yang cukup baik untuk menentukan penyakit ISPA.
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
