Penerapan JST dengan metode learning vector quantization untuk klasifikasi penyakit ISPA - Setyowati, Endang; Mariani, Scolastika (Unnes Journal of Mathematics, 2021)
Jaringan syaraf tiruan salah satu alternatif untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan dalam pengambilan keputusan berdasarkan pelatihan yang diberikan. Aplikasi JST dapat diterapkan dalam berbagai bidang, salah satunya dalam bidang kesehatan. Learning Vector Quantization (LVQ) salah satu metode JST yang berbasis pembelajaran kompetitif terawasi. Suatu lapisan akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input, jarak yang terdekat akan dikelompokkan dalam kelas yang sama. Angka penderita penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Indonesia masih tinggi, ISPA harus ditangani dengan tepat sesuai diagnosis yang akurat. Dalam penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi pengambilan keputusan dengan menerapkan JST metode LVQ untuk mendiagnosis penyakit ISPA berdasarkan gejala-gejala yang dialami pasien. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan software Matlab R2018a. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu metode kuantitatif yang berupa data primer dengan menggunakan kuesioner dan wawancara, data yang berhasil dikumpulkan dari Puskesmas Wedung 2 sebanyak 200 data. Dari beberapa pengujian menunjukkan bahwa learning rate (Î±)=0.02, error goal =0.01, iterasi maksimum 20, perbandingan data latih dan data uji sebesar 80:20 menghasilkan nilai diagnosis terbaik dengan rata-rata akurasi mencapai 96.5% dan akurasi tertinggi sebesar 100%. Dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang dibuat mampu untuk mendiagnosis penyakit ISPA secara optimal.