Скачать или смотреть Deteksi Dini Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Deep Learning: ANN, LSTM, dan CNN

Video ini mendokumentasikan kegiatan dan hasil penelitian berjudul “Implementasi Deep Learning pada Deteksi Dini Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Convolutional Neural Network (CNN)” yang dilaksanakan oleh tim peneliti Universitas Bina Sarana Informatika.

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan serta membandingkan performa tiga metode deep learning dalam mendeteksi penyakit ginjal kronis (Chronic Kidney Disease/CKD) secara dini menggunakan dataset publik dari Kaggle. Penyakit ginjal kronis merupakan salah satu masalah kesehatan global dengan tingkat mortalitas yang terus meningkat, sehingga diperlukan pendekatan teknologi yang akurat, efisien, dan mudah diimplementasikan.

Dalam video ini ditampilkan:
Latar belakang dan urgensi deteksi dini penyakit ginjal kronis
Proses pengambilan dan preprocessing dataset CKD
Implementasi model ANN, LSTM, dan CNN
Tahapan training dan evaluasi model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score
Perbandingan performa ketiga model deep learning
Dokumentasi kegiatan penelitian selama tiga bulan
Luaran penelitian berupa publikasi jurnal, HKI, dan video kegiatan

Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi kontribusi nyata dalam pengembangan sistem pendukung keputusan medis berbasis kecerdasan buatan, khususnya untuk deteksi dini penyakit ginjal kronis di Indonesia.