PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION 3 (LVQ3) UNTUK KLASIFIKASI PENDERITA TUBERCULOSIS
Daftar Isi:
- Penyakit Tuberculosis(TB) merupakan penyakit infeksi kronis dan masuk dalam 10 besar penyakit penyebab kematian di dunia. Indonesia menduduki posisi kedua dengan penderita TB terbanyak. Perjalanan penyakit TB yang lambat menyebabkan keterlambatan dalam mendapat diagnosis. Penelitian ini membangun sebuah sistem klasifikasi penderita TB dengan menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization 3 (LVQ3). Penderita TB dapat diklasifikasi berdasarkan 330 data pasien dan 11 gejala yang diperoleh dari RSUD Bangkinang. Output terdiri dari 2 target yaitu Pasien Suspek TB dan Pasien Tidak Suspek TB. Penelitian ini membagi data latih dan data uji menjadi 3 variasi yaitu 90%:10%, 80%:20% dan 70%:30% dengan parameter learning rate 0.025, 0.05 dan 0.05. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan LVQ3, didapatkan hasil akurasi terbaik 95.45% menggunakan ketiga learning rate pada pembagian data latih dan data uji 70%:30%. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa LVQ3 dapat digunakan untuk mengklasifikasi penderita TB. Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization 3, Tuberculosis