SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN KLINIS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI STADIUM PENDERITA KANKER PARU JENIS KARSINOMA BUKAN SEL KECIL

rio kurniawan, Dra. Sri Hartati, M.Sc., Ph.D.

2011 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Kanker paru-paru merupakan penyebab kematian utama dalam kelompok penyakit kanker. Secara umum, kanker paru memiliki sejumlah gejala, namun pada stadium awal, gejala-gejala umum sering kali tidak dirasakan oleh penderita. Akibatnya, ketika penderita pergi ke rumah sakit kemudian penyakit terdiagnosis, kanker paru sudah berada dalam stadium menengah atau akhir. Untuk mendeteksi dini penyakit mematikan ini, memerlukan sistem pendukung keputusan berbasis teknologi komputerisasi yang dapat dimanfaatkan oleh pihak medis, sistem pendukung keputusan klinis (Clinical Decision Support Systems) pendeteksi stadium kanker paru akan membantu memberikan saran medik yang spesifik agar penanganan medis yang tepat dapat dilakukan. Sistem pendukung keputusan klinis ini dapat mengenali input data dan memberikan output yang tepat melalui proses pembelajaran, proses pembelajaran ini merupakan metode jaringan syaraf tiruan (JST) yang telah banyak di implementasikan pada berbagai bidang pengetahuan. Metode yang digunakan dalam JST adalah Multilayer Perceptron (MLP) dan algoritma pembelajaran Backpropagation (BP) yang bisa disebut MLP-BP. MLP-BP digunakan untuk menghasilkan output yang akan digunakan sebagai komponen pendukung pengambilan keputusan, hasil pengembangan aplikasi SPKK berupa design nilai diagnosa untuk stadium penyakit kanker paru.

Lung cancer is leading cause of death in the cancer group. In general, lung cancer has some symptoms, but at an early stage, symptoms are not perceived by the patient. As a result, when patients go to hospital, lung cancer has been diagnosed in middle or high stage. For early detection of lung cancer, necessary a decision support system based on computerized technology that can be utilized by doctor needed to detection lung cancer. The clinical decision support system will help to determine specific medical treatment. The clinical decision support system is capable to know data input and produce output result by learning process. The learning process is part of process in artificial neural network (ANN). Many methods used in ANN as Backpropagation learning algorithm (BP) which can be called BP. BP used to produce output result in decision support system

Kata Kunci : kanker paru, stadium, sistem pendukung keputusan klinis, jaringan syaraf tiruan, multilayer perceptron, algoritma backpropagation.