Open AccessSistem Diagnosa Penyakit Dalam dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization
Author(s) -
Zeth Arthur Leleury,
Yopi Andry Lesnussa,
Julianty Madiuw
Publication year - 2017
Publication title -
jurnal matematika integratif/jurnal matematika integratif
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2549-9033
pISSN - 1412-6184
DOI - 10.24198/jmi.v12.n2.11925.89-98
Subject(s) - learning vector quantization , mathematics , artificial intelligence , vector quantization , physics , computer science
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.