Klasifikasi Kesehatan Rambut Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network - Ahmad Thamrin Dahri; Sugiarto Cokrowibowo; A. Amirul Asnan Cirua, (Journal of Computer and Information System ( J-CIS ), 2025)
Dalam penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dengan algoritma backpropagation untuk mengklasifikasi kesehatan rambut yang berisi faktor- faktor yang menyebabkan rambut rontok yang berkontribusi terhadap kebotakan. Data yang digunakan untuk pengujian ini terdiri dari 999 data dengan 13 atribut. Berdasarkan atribut-atribut tersebut 12 dijadikan Input dan 1 atribut (Hair Loss) akan dijadikan target dalam klasifikasi. Hasil klasifikasi kesehatan rambut menggunakan Backpropagation dengan Confusion matrix menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 63.81%, dengan presisi untuk kelas 0 (No Hair Fall) yaitu 51.68%, presisi 1 (Hair Fall) yaitu 73.63%, dengan recall kelas 0 (No Hair Fall) yaitu 61.33%, dan recall kelas 1 (Hair Fall) yaitu 65.32% pada rasio data 80:20, dengan hyperparameter Learning Rate 0.001, neuron hidden 10 dan max epoch 2000 dengan arsitektur 12-10-1.