Klasifikasi Penyakit Tenggorokan Hidung Telinga (THT) Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Learning Vektor Quantization (THT) Di RSUD Rantauprapat Labuhanbatu

Samsir Samsir (Universitas Labuhan Batu)

Riau Journal of Computer Science
Vol. 5 No. 1 (2019): Riau Journal of Computer Science

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Neural Network dengan metode kuantisasi Learning Vector untuk Klasifikasi Penyakit THT. Data yang diperoleh berasal dari RSUD Rantauprapat Labuhanbatu yang didiagnosis dokter hingga pasien sebanyak 57 pasien. Variabel input yang digunakan adalah data berdasarkan simptom-simptom penyakit seperti demam, sakit kepala, batuk, nyeri saat berbicara, sakit tenggorokan, kehilangan pendengaran telinga, alergi, menggigil dan berkeringat, keluar lendir yang tebal, bening sedangkan variabel targetnya adalah bagian tenggorokan Farangitis bagian tenggorokan , Hidung dan Sinusitis bagian infeksi saluran telinga. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh model arsitektur Klasifikasi Lapisan Input dengan 10 neuron, neuron Competitive Layer 3, neuron Layer 3 Line, Laju Belajar 0,05, Nilai Tujuan 0,01 MSE 0,207 dan nilai rata-rata akurasi 67%