Jaringan Saraf Tiruan Infeksi Mata Dengan Menggunakan Metode Beraksitektur Multi Layer Perceptron
Abstract
Mata adalah sebuah organ indra penglihatan yang menbantu manusia untuk melakukan aktifitas sehari-hari. Ada tujuh saraf yang memiliki hubungan dengan mata serta menghubungkan otak supaya dapat mengkoordinasi gerakan mata tersebut. Dan penyakit yang sering terjadi pada mata ialah infeksi mata seperti mata memerah (Konjungtivitis). Konjungtivitis pada mata biasanya terjadi karena adanya iritasi fisik, infeksi ataupun alergi yang dikenal sebagai konjungitiviti. Multi-Layer Perceptron adalah jaringan syaraf tiruan feed-forward yang terdiri dari sejumlah neuron yang dihubungkan oleh bobot-bobot penghubung. Neuron-neuron tersebut disusun dalam lapisan-lapisan yang terdiri dari satu lapisan input (input layer), satu atau lebih lapisan tersembunyi (hidden layer), dan satu lapisan output (output layer). Adapun permasalah yang saya bahas dalam judul ini adalah penyakit infeksi pada mata. Karena saat masyarakat terkena infeksi mata hanya mengobati dengan  tetesan mata atau membiarkan sampai terjadi infeksi.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Multi Layer Perceptron ,Penyakit MataReferences
Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, and E. R. Persulessy, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA ( Studi kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ),†J. Mat. Integr., vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.
R. A. Mahessya, S. Kom, M. Kom, and F. I. Komputer, “Backpropagation ( Studi Kasus Di Lp3I Course Center Padang ),†vol. 1, no. 2, pp. 1–5, 2014
M. Mentari, E. K. R. Sari, and S. Mutrofin, “Klasifikasi Menggunakan Kombinasi Multilayer Perceptron dan Aligment Particle Swarm Optimization,†Senastik, vol. 2014, no. September, pp. 10–11, 2014.
N. Lestari, L. F. Lhaura Van, K. Kunci, J. Syaraf Tiruan, and T. Akhir, “Implementasi jaringan syaraf tiruan untuk menilai kelayakan tugas akhir mahasiswa (studi kasus di amik bukittinggi),†J. Teknol. Inf. Komun. Digit. Zo. IJCCS, vol. 8, no. x, pp. 10–24, 2017.
A. Sudarsono, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode,†Media Infotama, vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
A. Hendini, “Pemodelan Uml Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Stok Barang Barang (Studi Kasus: Distro Zhezha Pontianak),†J. Khatulistiwa Inform., vol. IV, no. 2, pp. 107–116, 2016.
J. Syaraf, T. Dengan, and M. Perceptron, “SISTEM CERDAS DIAGNOSA PENYAKIT DALAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE PERCEPTRON Usman 1 , Abdullah 2 1 2,†vol. 4, pp. 312–322, 2017.
M. U. Musthofa, Z. K. Umma, and A. N. Handayani, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan Pola Pulau di Indonesia,†J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 11, no. 1, pp. 89–100, 2017.
R. Sitompul, “Konjungtivitis Viral: Diagnosis dan Terapi di Pelayanan Kesehatan Primer,†eJournal Kedokt. Indones., vol. 5, no. 1, 2017.
N. Purwaningsih, “Penerapan multilayer perceptron untuk klasifikasi jenis kulit sapi tersamak,†vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2016.
