## Aplikasi Deteksi Dini Gangguan Sistem Pernafasan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Berbasis Web
Amalia R Yanti 1) , Sukmawati N Endah 2)
Jurusan Ilmu Komputer / Informatika Universitas Diponegoro amalrachma@gmail.com, sukma_ne@undip.ac.id

## Abstrak
Gangguan sistem pernafasan merupakan gangguan yang menjadi masalah besar di dunia khususnya  di  Indonesia.  Banyaknya  jumlah  penderita  yang  ada  di  Indonesia  tiap tahunnya  terus  bertambah.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  kurangnya  kesadaran masyarakat  akan  gejala  yang  dialami  sehingga  menyebabkan  keterlambaatan  dalam pengobatan  dan  susah  untuk  disembuhkan. Melihat  kondisi tersebut,  perlu  adanya  cara untuk mendeteksi dini adanya gangguan sistem pernafasan melalui gejala yang dialami, sehingga  dari  gejala  tersebut  dapat  dilakukan  sebuah  klasifikasi  jenis  gangguan  sistem pernafasan  yang  dialami.  Learning  vector  quantization  (LVQ)  adalah  metode  dalam jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  proses  klasifikasi sehingga sangat cocok untuk kasus tersebut. Penelitian ini menghasilkan aplikasi deteksi dini  gangguan  sistem  pernafasan  yang  dapat  mengklasifikasikan  gangguan  sistem pernafasan  apa  yang  dialami  pengguna  dengan input  berupa  data  gejala  yang dialami. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  80  data,  72  data  digunakan  untuk pelatihan,  dan  8  data  untuk  pengujian.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  K- Fold Cross Validation dengan nilai k = 10. Aplikasi ini menggunakan pilihan arsitektur jaringan terbaik berdasarkan hasil pengujian, yaitu dengan inisialisasi bobot awal dari dataset  yang  diambil  secara  random,  learning  rate  (α)  0.01,  error  minimum  (eps)  0.01 dan maksimum epoch sebanyak 100 epoch dengan tingkat akurasi sebesar 80%..
Kata  kunci: Aplikasi  deteksi  dini  gangguan  sistem  pernafasan,  Jaringan  syaraf  tiruan (JST), Learning vector quantization (LVQ),K-Fold Cross Validation

## Abstract
Respiratory system disorders is a big problem in the world, especially in Indonesia. The number  of  sufferers  in  Indonesia  increased  each  year.  The  reason  is  lack  of  public awareness of the symptoms experienced, so it caused delays in treatment and difficult to cure.  From  these  condition,  need  for  a  way  to  detect  the  early  presence  of  respiratory syatem  disorders  through  the  symptoms  experienced,  so  from  these  symptoms  can  be made  a  classification  of  respiratory  system  disorders.  Learning  vector  quantization (LVQ)  is  a  method  of  artificial  neural  network  (ANN)  which  most  widely  used  for classification process so it is suitable for that case. This research resulted an applications early  detection  of  respiratory  disorders  that  can  classify  what  respiratory  system disorders experienced by the user with the data input of the symptoms experienced. There was 80 data used for this research, which 72 data used for training and 8 data used for testing.  Testing  used  the  k-fold  cross  validation  with  a  value  of  k  =  10.  This applicationused  the  best  choice  of  network  architecture  based  on  test  result,  which  is initializes  the  initial  weight  from  the  dataset  taken  randomly,  learning  rate  (α)  at  0.01,
error minimum (eps) at 0.01, and maximum epoch of 100 epoch with the accuracy rate by 80%.
Keywords: Application  early  detection  of  respiratory  system  disorders,  Artificial
Neural  Network  (ANN),  Learning  vector  quantization  (LVQ),  k-fold  cross validation

## 1 P ENDAHULUAN
Gangguan  sistem  respirasi  merupakan gangguan  yang  menjadi  masalah  besar  di dunia  khususnya  Indonesia  diantaranya adalah penyakit pneumonia , TBC, dan asma. Menurut  laporan  WHO  pada  tahun  2006, Indonesia merupakan negara dengan tingkat kejadian  pneumonia  tertinggi  ke-6  di seluruh dunia [1].Sedangkan penyakit TBC, WHO mencatat peringkat Indonesia menurun  ke  posisi  lima  dengan  jumlah penderita TBC sebesar 429 ribu orang. Lima negara  dengan  jumlah  terbesar  kasus penyakit TBC pada tahun 2009 adalah India, Cina, Afrika Selatan, Nigeria dan Indonesia. Dan penyakit asma menurut WHO, sebanyak  100  hingga  150  juta  penduduk dunia  adalah  penyandang  Asma.  Jumlah  ini terus bertambah setiap tahunnya [2].
Melihat  kondisi  tersebut,  perlu  adanya cara  untuk  deteksi dini  agar  dapat mengurangi  angka  kasus  gangguan  sistem pernafasan  di  Indonesia.  Salah  satu  cara untuk  dapat  melakukan  deteksi  dini  pada suatu  penyakit  adalah  dengan  melihat  dari gejala  –  gejala  awal  yang  timbul.  Dengan berkembangnya  teknologi,  maka  dari  gejala –  gejala  tersebut,  dapat  dilakukan  sebuah klasifikasi  jenis  penyakit  tanpa  harus  ke dokter  terlebih  dahulu,  yaitu  dengan memanfaatkan  aplikasi  yang  berbasis  web sehingga  aplikasi  ini  dapat  digunakan  oleh siapa saja dimana saja dan kapan saja. Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  jenis  penyakit  tersebut adalah metode dalam jaringan syaraf tiruan.
LVQ  merupakan  metode  dalam  jaringan syaraf tiruan yang dapat mengklasifikasikan pola  ke  dalam  kelas  atau  kategori  tertentu. Beberapa  penelitian  telah  membuktikan bahwa LVQ memberikan kinerja dan tingkat akurasi  yang  lebih  baik  [3,4].  Untuk  itu penelitian  ini  akan  mengklasifikasikan gangguan  sistem  pernafasan  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode  LVQ, sehingga dapat digunakan untuk mendeteksi dini adanya gangguan pada sistem pernafasan. Aplikasi dibangun menggunakan model waterfall dan  berbasis web dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan Database Management System MySQL. Input  dari  aplikasi  ini  menggunakan  7 (tujuh)  set  pertanyaan  yang  berupa  gejala- gejala pada gangguan sistem pernafasan dan outputnya  ada  4  (empat)  yaitu  3  (tiga) merupakan  gangguan  sistem  pernafasan Asma, Pneumonia dan Tuberculosis dan yang  keempat  bukan  merupakan  gangguan sistem pernafasan.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## Related Work
Aplikasi  yang  dibangun  merupakan sebuah aplikasi yang mampu
mengklasifikasikan  jenis  gangguan  sistem pernafasan  berdasarkan  gejala-gejala  yang diinputkan user. Proses
untuk mengklasifikasi  ini  dapat  menggunakan beberapa  metode  dalam  jaringan  syaraf tiruan,  seperti  metode  backpropagation  dan LVQ.    Menurut  Nurkhozin,  Irawan  dan Mukhlash  hasil  uji  coba  jaringan  syaraf
tiruan  yang  membandingkan  antara  metode Backpropagation dan  LVQ  didapatkan bahwa LVQ memberikan kinerja dan tingkat akurasi  yang  lebih  baik  [4].  Sedangkan dalam  jurnal  yang  berjudul  Evaluasi
Kesesuaian Lahan
Untuk Budidaya Tanaman  Pangan  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan,  dengan  metode  LVQ memberikan  hasil  prediksi  sampai  dengan tingkat ketepatan 100% [3]. Dengan melihat beberapa  hasil  penelitian  metode  LVQ sebelumnya,
penelitian ini akan mengklasifikasikan gangguan
sistem pernafasan  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan dengan metode LVQ.

## Gangguan Sistem Pernafasan
Kelainan  dan  gangguan  pada  sistem pernafasan  dapat  disebabkan  oleh  dua  hal, yaitu terjadi gangguan pada proses pengikatan  oksigen  dan  kelainan  pada saluran  pernafasan  sehingga  mengganggu aliran udara [5]. Beberapa contoh gangguan pernafasan  adalah  asma, pneumonia dan tuberculosis.
Asma  berasal  dari  kata asthma .  Kata  ini berasal  dari  bahasa  Yunani  yang  memiliki arti  sulit  bernafas.  Penyakit  asma  dikenal karena adanya gejala sesak nafas, batuk, dan mengi  yang  disebabkan  oleh  penyempitan saluran nafas [6].
Tuberkulosis  adalah  suatu  penyakit infeksius  yang  menyerang  paru-paru  yang secara  khas  ditandai  oleh  pembentukan granuloma  dan  menimbulkan  nekrosis jaringan [7]. Gejala – gejala yang
menunjukkan  penyakit  tuberkulosis  adalah batuk terus menerus dan berdahak selama 2 - 3 minggu atau lebih.
Pneumonia adalah  proses  infeksi  akut yang  mengenai  jaringan  paru-paru  (alveoli) biasanya  disebabkan  oleh  masuknya  kuman bakteri,  yang  ditandai  oleh  gejala  klinis
batuk,  demam  tinggi  dan  disertai  adanya napas  cepat  ataupun  tarikan  dinding  dada bagian bawah ke dalam [8].
Learning Vector Quantization (LVQ) Learning  Vector  Quantization (LVQ) adalah  metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang melakukan  pembelajaran  pada  lapisan kompetitif  terbimbing  ( supervised ).  LVQ merupakan  algoritma  yang  cocok  untuk klasifikasi  pola  yang  masing-masing  unit outputnya  telah  ditentukan  target/kelasnya [9].

## 3 M ETODE P ENELITIAN

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini  didapatkan  melalui  rekam  medis  pasien yang ada  di  Balai  Kesehatan  Paru Masyarakat Semarang dalam kurun waktu 5 tahun.
Penerapan metode LVQ dalam aplikasi  deteksi  dini  gangguan  sistem pernafasan  ini  melibatkan  data input yang digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji juga output apa  yang akan dihasilkan. Input dan output tersebut  dapat  dilihat  dalam arsitektur  LVQ  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1 Arsitektur Jaringan LVQ
Arsitektur  LVQ  tersebut  memiliki jumlah input neuron  sebanyak  7  buah  dan jumlah output neuron  sebanyak  4  buah. Jumlah input neuron pada arsitektur tersebut
merepresentasikan jumlah variabel pertanyaan pada aplikasi gangguan pernafasan  sebanyak  7  atribut.  Sementara nilai Y ( output neuron) merupakan kelas/target  yang  terdiri  dari  4  kelas gangguan  sistem  pernafasan  yang  akan dikenali.  Adapun  tahapan  –  tahapan  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  ditunjukkan pada  bagan  alirproses  LVQ  yang  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Bagan Alir Penelitian
Algoritma  pelatihan  dalam  metode  LVQ bertujuan  akhir  untuk  mencari  nilai  bobot yang sesuai untuk mengelompokkan vektor- vektor  ke  dalam  kelas  tujuan  yang  telah diinisialisasi pada saat pembentukan jaringan  LVQ.Algoritma  tahap  pelatihan pada metode LVQ adalah sebagai berikut:
1. Tetapkan bobot awal ( )  berukuran ×
, maksimum epoch ( MaxEpoch ), error minimum ( )  dan learning  rate ( )
yang bernilai 0 < α < 1 .
2. Masukkan input ( )  dan  target  ( ). berupa  matriks  yang  berukuran
× dimana adalah  jumlah  data  pelatihan, sedangkan
adalah  jumlah  variabel
penentu. berupa  matriks  berukuran × 1. 3. Tetapkan kondisi awal
ℎ = 0
4. Kerjakan  langkah  berikut  jika  ( ℎ <
ℎ ) atau ( > )
a. ℎ = ℎ + 1
b. Kerjakan untuk = 1 sampai
1) Kerjakan untuk = 1 sampai Hitung nilai = ∑ ( # − # ) & ' #()
2) Tentukan terkecil  dan  simpan nilai 3) Perbaiki nilai , dengan membandingkan nilai   dengan a) Jika = maka, (* +,) =  (- )
+   . − (- )/
b) Jika ≠ maka, (* +,) =  (- ) −   ( − (- )) c. Kurangi  nilai .(Pengurangan  nilai dapat dilakukan dengan = 0.1 ∗ )
Keterangan :
: indeks untuk jumlah data pelatihan
2 : indeks variabel penentu
: indeks kelas
: jumlah data pelatihan
: jumlah variabel penentu
: jumlah kelas
: input pelatihan yang berukuran × : target pelatihan yang berukuran × 1
: bobot untuk unit output ke-
:  variabel  jarak Euclidean  input pelatihan dengan bobot
Algoritma  pengujian  pola  dalam  metode LVQ  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai akurasi dan error pada arsitektur  LVQ  yang dipakai.  Algoritma  tahap  pengujian  pola pada metode LVQ adalah sebagai berikut:
1. Menetapkan  bobot  awal  ( )  berukuran × yang  dihasilkan  dari  tahap pelatihan.
2. Memasukkan input   dan target (   )
3. Kerjakan untuk = 1 sampai i. Untuk = 1 sampai Hitung nilai = ∑ ( # − # ) & ' #() ii. Menentukan  nilai terkecil  dan simpan iii. Membandingkan nilai k dengan
a. Jika = maka  nilai  akurasi bertambah b. jika ≠ maka nilai error bertambah
Keterangan :
: indeks untuk jumlah data pelatihan
2 : indeks variabel penentu
: indeks kelas
: jumlah data pelatihan
: jumlah variabel penentu
: jumlah kelas
: input pelatihan yang berukuran × : target pelatihan yang berukuran × 1 : bobot untuk unit output ke-
:  variabel  jarak Euclidean  input pelatihan dengan bobot
Algoritma  klasifikasi  pada  metode  LVQ bertujuan  untuk  menghitung  nilai  output (kelas  vektor)  yang  terdekat  dengan  vektor input.  Bobot  yang  dihasilkan  pada  tahap pelatihan  sebelumnya  akan  digunakan  pada tahap  klasifikasi  ini.  Output  dari  tahap klasifikasi ini adalah suatu kelas berdasarkan input yang dimasukkan. Algoritma  tahap  klasifikasi  pada  metode LVQ adalah sebagai berikut :
1. Tetapkan  bobot  akhir  (
)  dan
masukkan  data  jawaban  klasifikasi sebagai x . x berupa vektorberukuran 1 ×
2. Kerjakan untuk k = 1 sampai t
Hitung nilai =  ∑ ( # − # ) & ' #()
3. Tentukan terkecil dan simpan nilai k k adalah kelas untuk x
Keterangan :
: indeks untuk jumlah data pelatihan
2 : indeks variabel penentu
: indeks kelas
: jumlah variabel penentu
: jumlah kelas
: input pelatihan yang berukuran ×
: bobot untuk unit output ke-
:  variabel  jarak Euclidean  input pelatihan dengan bobot

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak  80  data  yang  terdiri  dari  72  data latih dan 8 data uji. Jumlah data untuk setiap kelasnya  terbagi  sama  rata,  yaitu  18  untuk data  latih  dan  2  untuk  data  uji  di  masing- masing  kelas.  Data  yang  diperlukan  yaitu data  pasien  yang  meliputi  gejala  penyakit gangguan  sistem  pernafasan  dan  jenis gangguan  sistem  pernafasan.  Data  tersebut akan  digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan pengujian pola dari penelitian ini.

## Preprocessing Data
Setelah  proses  pengumpulan  data  selesai dilakukan, data terlebih dahulu harus diubah dalam interval tertentu atau normalisasi agar dapat  diproses  oleh  jaringan  syaraf  tiruan metode LVQ. Normalisasi yang akan dipilih adalah menggunakan bilangan dalam interval  0  sampai  1  yang  memiliki  pola tersendiri  yaitu  0,  0.25,  0.5  dan  1.  Jika pilihan jawabannya hanya ada 3 (tiga) maka yang  dipakai  adalah  0,  0.5,  1    dan  jika pilihan  jawabnnya  hanya  ada  2  (dua)  maka
yang  dipakai  hanya  0  dan  1.  Data  yang dinormalisasi  adalah  data  yang  meliputi gejala gangguan sistem pernafasan, sedangkan  untuk  jenis  gangguan  sistem pernafasan  tidak  dinormalisasi  dengan interval  0  sampai  1.  Data  yang  sudah dinormalisasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Gejala Gangguan Sistem Pernafasan yang Ternormalisasi
Variabel Gejala Pilihan Jawaban Nilai 3 4 (sesak nafas) Tidak 0 Sedang 0.25 Berat 0.5 Berat dan terus menerus 1 3 5 (batuk) Tidak 0 Batuk kering 0.25 Batuk berdahak 0.5 Batuk berdahak berdarah 1 3 6 (nyeri dada) Tidak 0 Jarang terjadi 0.25 Sering terjadi 0.5 Sering dan berulang 1 3 7 (demam) Tidak 0 Ya 1 3 8 (menggigil) Tidak 0 Ya 1
Variabel Gejala Pilihan Jawaban Nilai 3 9 (berat badan turun) Tidak 0 Ya 1 3 : (berkeringat dingin) Tidak 0 Sering 0.5 Sering  pada malam hari 1 Sedangkan untuk data pada jenis gangguan  sistem  pernafasan  dapat  dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2 Tabel Jenis Gangguan Sistem Pernafasan Variabel Nilai ; 4 (Asma) 1 ; 5 ( Tuberculosis ) 2 ; 6 ( Pneumonia ) 3 Y 4 (Bukan Gangguan Sistem Pernafasan) 4

## Skenario Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan 3  (tiga)  skenario.  Skenario  pertama  terdiri dari  eksperimen  1  dan  eksperimen  2, skenario  kedua  terdiri  dari  eksperimen  3, eksperimen  4  dan  eksperimen  5,  sedangkan skenario  ketiga  terdiri  dari  eksperimen  6, eksperimen  7  dan  eksperimen  8.  Penjelasan untuk  masing-masing  eksperimen  dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.

## Tabel 3 Eksperimen yang Dilakukan
Eksperimen Inisialisasi Bobot Awal Learning Rate (α) Error Minimum (eps) Maksimum Epoch 1 0.5 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0.01,0.001,0.0001 0.00001,0.000001 1000 2 Random 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0.01,0.001,0.0001 0.00001,0.000001 1000 3 0.5 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0 100
4 0.5 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0 500 5 0.5 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0 1000 6 random 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0 100 7 random 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0 500 8 random 0.01,0.02,0.03 0.04,0.05,0.06 0.07,0.08,0.09 0 1000 Berikut  ini  merupakan  penjelasan  masing- masing skenario.
1. Skenario 1 Pada  skenario  pertama  yang  terdiri  dari eksperimen 1 dan 2 bertujuan untuk melihat pengaruh  dari  inisialisasi  bobot  awal  yang akan  dipilih  dan  mendapatkan  bobot  awal yang  paling  baik  untuk  digunakan  dalam aplikasi.
Skenario eksperimen 1
menggunakan  nilai  bobot  awal  sebesar  0.5. Pemilihan  bobot  awal  sebesar  0.5  diambil berdasarkan  nilai  tengah  dari  range  nilai input  yang ada  yaitu 0 – 1. Hasil  akhir dari pelatihan  adalah  bobot  yang  nantinya  akan digunakan  untuk  proses  pengujian  pola. Berikut  inisialisasi  bobot  awal  untuk eksperimen ke-1 :
) = [0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5]
& = [0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5]
@ = [0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5]
A = [0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5]
Proses  pelatihan  dilakukan  berkali-kali dengan  melakukan  uji  coba  berdasarkan kombinasi learning  rate ( α )  dan error minimum ( ).  Kemudian  setelah  proses pelatihan  selesai  dilakukan  pengujian  pola untuk  mengetahui  nilai  akurasi  dan error pada  eksperimen  ini.  Hasil  tingkat  akurasi dan error untuk  data  kfold  ke-1  sampai kfold  ke-10  diambil  rata-rata  untuk  setiap
kombinasi learning  rate ( α )  dan error minimum ( ). Sedangkan pada eksperimen 2
menggunakan nilai bobot awal random yang diambil  dari  dataset.  Berikut  inisialisasi bobot awal yang digunakan :
) = [1.0,0.5,0.5,0,0,0,0]
& = [0.5,0.25,0,1,0,1,1]
@ = [0.5,0.5,0.5,1,1,0,0]
A = [0,0,0,0,0,0,0.5]
Proses pelatihan dan pengujian pola yang dilakukan  sama  dengan  ekperimen  1  dan juga menggunakan parameter yang sama.
2. Skenario 2
Pada  skenario  kedua  yang  terdiri  dari eksperimen  3,  4  dan  5  bertujuan  untuk melihat  pengaruh  dari  variasi  jumlah maksimal epoch dan  mendapatkan  jumlah maksimal epoch yang  paling  baik  untuk digunakan dalam  aplikasi. Bobot awal  yang digunakan pada eksperimen ini adalah 0.5.
Parameter  lain  yang  digunakan  pada eksperimen ini yaitu learning rate ( α ) antara 0.01  sampai  dengan  0.09  dengan  interval 0.01, error  minimum  (eps) sebesar  0  agar pelatihan  berjalan  hingga  epoch  maksimal tercapai.
3. Skenario 3 Pada  skenario  ketiga  yang  terdiri  dari eksperimen  6,  7  dan  8  tujuannya  sama dengan  skenario  sebelumnya  yaitu  untuk melihat  pengaruh  dari  variasi  jumlah maksimal epoch dan  mendapatkan  jumlah maksimal epoch yang  paling  baik,  namun pada  eksperimen  kali  ini  bobot  awal  yang digunakan  adalah  bobot  awal random yang diambil  dari  dataset.  Bobot  awal random yang  diambil  sama  dengan  bobot  yang dipakai pada eksperimen 2 di skenario 1.
Parameter  lain  yang  digunakan  pada skenario 3 sama dengan skenario sebelumnya  yaitu learning  rate ( α )  antara
0.01  sampai  dengan  0.09  dengan  interval
0.01, error  minimum  (eps) sebesar  0  agar pelatihan  berjalan  hingga  epoch  maksimal tercapai.

## Hasil Eksperimen LVQ
1. Skenario 1 Hasil  akurasi  untuk  eksperimen  ke-1 dapat  dilihat  dalam  grafik  akurasi  pada Gambar 3.

## Gambar 3 Grafik Akurasi Eksperimen 1
Hasil  akurasi  untuk  eksperimen  ke-2 dapat  dilihat  dalam  grafik  akurasi  pada Gambar 4.

## Gambar 4 Grafik Akurasi Eksperimen 2
2. Skenario 2 Hasil akurasi untuk skenario 2  ini dapat dilihat dalam grafik akurasi pada Gambar 5.

## Gambar 5 Grafik Akurasi Skenario 2
3. Skenario 3
Hasil  akurasi  untuk  skenario  ketiga  ini dapat  dilihat  dalam  grafik  akurasi  pada Gambar 6.

## Gambar 6 Grafik Akurasi Skenario 3
Setelah  dilakukan  pengujian  LVQ,  akan dipilih  bobot  akhir  atau  bobot  final  dari variasi  parameter  –  parameter  yang  terbaik dan  nantinya  akan  digunakan  pada  proses klasifikasi  gangguan  sistem  pernafasan. Variasi  parameter  –  parameter  yang  akan digunakan pada klasifikasi  yaitu :
a. Inisialisasi bobot awal: random (diambil dari dataset)
b. Learning Rate (α)  : 0.01
c. Error minimum (eps)  : 0.01
d. Maksimal epoch : 100
Dengan  tingkat  akurasi  untuk  proses klasifikasi  sebesar  80%  dan error sebesar 20%.

## Analisa Hasil Uji LVQ
Analisa  hasil  uji  untuk  tiap  skenario adalah sebagai berikut.
1. Skenario 1 Hasil akurasi terbaik untuk eksperimen 1 ada pada parameter α =  0.01, eps = 0.0001, maksimal  epoh  =  1000  sebesar  45%, sedangkan  untuk  eksperimen  2  ada  pada parameter  α  =  0.01,  eps  =  0.01,  maksimal epoh  =  1000  sebesar  80%.  Hasil  ini menunjukkan bahwa inisialisasi awal sangat berpengaruh pada hasil  akurasi. Dan karena pada  eksperimen  2  tingkat  akurasinya  lebih tinggi  dapat  dikatakan  bahwa  pemilihan bobot awal yang random (dari dataset/input) dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dibandingkan dengan inisialisasi bobot awal yang sama yaitu 0.5.

## 2. Skenario 2
Hasil  akurasi  tertinggi  pada  skenario  2 didapat  pada  parameter  α  =  0.01,  eps  =  0, maksimal  epoh  =  100  sebesar  42.5%.  Hasil akurasi  relatif  masih  rendah  karena  pada skenario  2  ini  menggunakan  inisialisasi bobot awal =0.5. Hasil pada skenario 2 juga menunjukkan  bahwa  untuk  α  dan  maksimal epoh  yang  diset  bervariasi  tidak  signifikan berpengaruh pada hasil akurasi.
3. Skenario 3 Hasil  akurasi  tertinggi  pada  skenario  3 didapat  pada  parameter  α  =  0.01,  eps  =  0,
maksimal  epoh  =  100  sebesar  72.5%.  Hasil akurasi lebih bagus dibandingkan pada hasil skenario 2 ini karena inisialisasi bobot awal yang digunakan adalah random dari data set input  yang  sudah  terbukti  di  skenario  1 bahwa  bobot  awal  tersebut  lebih  bagus  jik dibandingkan  dengan  inisialisasi  bobot awal=0.5.  Seperti  halnya  dengan  hasil skenario 2 bahwa hasil pada skenario 3 juga menunjukkan bahwa untuk α  dan maksimal epoh  yang  diset  bervariasi  tidak  banyak berpengaruh pada hasil akurasi.

## 5 K ESIMPULAN DAN S ARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  mengenai  Aplikasi  Deteksi  Dini Gangguan Sistem Pernafasan Menggunakan Metode Learning  Vector  Quantization (LVQ) Berbasis Web adalah bahwa berdasarkan pengujian jaringan syaraf tiruan metode  LVQ pada penelitian ini didapatkan parameter  –  parameter  yang  menghasilkan arsitektur  terbaik  yaitu  inisialisasi  bobot awal  yang  diambil  secara random dari  data yang  mewakili  tiap  kelas, learning  rate ( ) = 0.01 ,  nilai error  minimum ( ) = 0.01 dan  maksimal epoch =  100.  Arsitektur ini  memiliki  tingkat  akurasi  80%  dengan tingkat error 20%.

## Saran
Saran – saran yang dapat dilaksanakan untuk  pengembangan  Aplikasi  Deteksi  Dini Gangguan Sistem Pernafasan Menggunakan Metode Learning  Vector  Quantization (LVQ) Berbasis Web lebih lanjut antara lain dapat  menambahkan  data  gejala  untuk digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji agar  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi yang  lebih  optimal,  serta  melakukan penelitian  terhadap  metode  LVQ  dengan metode  lain  atau  kombinasi  –  kombinasi
parameter  yang  lain  yang  dapat  digunakan pada  kasus  ini  agar  hasil  dari  aplikasi  ini dapat lebih akurat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Wardlaw,  T.M.  et  al.,  2006. Pneumonia The  Forgotten  Killer  of  Children .  WHO  /
UNICEF.
[2] WHO,  2010. Tuberculosis  profile  :
Indonesia . [Online] Available at:
http://www.who.int/tb/country/en/
[Accessed 5 November 2014].
[3] Azis,  A.,  Sunarminto,  B.H.  &  Renanti, M.D.,  2006.  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan Untuk Budidaya Tanaman Pangan
Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.
Berkala MIPA , p.10.
[4] Nurkhozin, A., Irawan, M.I. & Mukhlas, I., 2011. Komparasi Hasil Klasifikasi Penyakit Diabetes  Mellitus  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning  Vector  Quantization. Prosiding Seminar  Nasional  Penelitian,  Pendidikan, dan Penerapan MIPA , p.7.
[5] Ferdinand,  F.  &  Ariebowo,  M.,  2009. Praktis  Belajar  Biologi .  Jakarta:  Pusat
Perbukuan, Departemen Pendidikan
Nasional.
[6] Prasetyo, B., 2010. Seputar Masalah Asma
:  Mengenal  Asma,  Sebab-sebab,  Resiko- resiko,  Dan  Cara  Mengantisipasinya .
Yogyakarta: Diva Press.
[7] Depkes  RI,  2006. Pedoman  Nasional Penanggulangan  Tuberkulosis,  Cetakan
Pertama (Edisi 2) . Jakarta: Depkes RI.
[8] Depkes RI, 2002. Pedoman Pemberantasan
Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut untuk  Penanggulangan  Pneumonia  Pada Balita .  Jakarta:  Depkes  RI  :  Ditjen  PPM- PLP.
[9] Fausett,  L.,  1994. Fundamental  of  Neural Network . New Jersey: Prentice Hall.