Sistem Diagnosa Penyakit Dalam dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization

Zeth Arthur Leleury (Jurusan Matematika FMIPA, Universitas Pattimura)
Yopi Andry Lesnussa (Jurusan Matematika FMIPA, Universitas Pattimura)
Julianty Madiuw (Jurusan Matematika FMIPA, Universitas Pattimura)

Jurnal Matematika Integratif
Vol 12, No 2: Oktober, 2016

Jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan untuk membantu menyelesaikan berbagaimacam permasalahan dalam rangka pengambilan keputusan berdasarkan pelatihan yangdiberikan. Jaringan saraf tiruan dapat diaplikasikan pada berbagai bidang dalam kehidupanmanusia, salah satunya bidang kesehatan. Dalam penelitian ini, jaringan saraf tiruandigunakan untuk mendiagnosa Penyakit Dalam dengan menggunakan metode Backpropagationdan Learning Vector Quantization yang selanjutnya akan dibandingkan hasil diagnosa darikedua metode tersebut. Data penelitian sebanyak 266 data, dengan 190 data sebagai datapelatihan dan 76 data sebagai data pengujian yang diambil dari data pasien RSUD Dr. M.Haulussy, Ambon. Dengan menggunakan metode Backpropagation tingkat keakuratandiagnosanya sebesar 61.84% sedangkan dengan menggunakan metode LVQ tingkat keakuratandiagnosanya sebesar 93.42%. Dari hasil penelitian ini metode LVQ dianggap lebih baik dalammendiagnosa Penyakit Dalam.