PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN PENYAKIT INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT(ISPA) MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2.1 (LVQ 2.1)
Daftar Isi:
- Penderita ISPA meningkat setiap tahunnyadi Provinsi Riau,salah satu penyebabnya adalah bencana kabut asap.Penyakit ISPA harus ditangani dengan tepat sesuaidiagnosa yang akurat.Diagnosa ISPA dilakukan secara manual dengan melihat gejala yang dialami pasien.Diagnosa ISPAterbagi atas 2 yaitu berdasarkan letak anatomi infeksi dan berdasarkan tingkat keparahan.Dalam penelitian tugas akhir ini, penulis membangun sebuah sistem diagnosa dan klasifikasi tingkat keparahan penyakit ispa menggunakan jaringan syaraf tiruan metode Learning vector quantization 2.1 (LVQ 2.1). Seluruh gejala tersebut diperoleh berdasarkan data rekam medis pasien penyakit ISPA di RSUD Petala Bumi. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan metode Learning Vector Quantization 2.1 mampu mengenali pola dengan sangat baik dengan persentase akurasi mencapai 100 % dengan 135 data latih. Nilai parameter yang digunakan adalah learning rate(α) = 0.025, 0.035, 0.075, 0.085 pengurangan learning rate (α) = 0.05 minimal learning rate (α) = 0.01 dan nilai window (ε) = 0, 0.3, 0.4.Kata Kunci: Ispa, Jaringan Syaraf Tiruan,Learning Vector Quantization 2.1.