2021
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Klasifikasi Radang Kandung Kemih dan Nefritis dari Pelvis Ginjal Menggunakan Metode Learning Vector Quantization

## Achmad Izaaz
Universitas Merdeka Pasuruan, Jl Ir.H.Juanda No 68, Pasuruan E-mail: achmadizaaz@outlook.com
Abstrak  -  Infeksi  saluran  kemih  merupakan  suatu  infeksi yang disebabkan oleh pertumbuhan mikroorganisme di dalam saluran  kemih  manusia.  Radang  kandung  kemih  dan  nerfitis dari pelvis ginjal merupakan salah satu infeksi saluran kemih. Diagnosis  Radang  kandung  kemih  dan  nerfitis  dari  pelvis ginjal  dapat  dilakukan  melalui  pemeriksaan  secara  fisik terhadap pasien, riwayat penyakit, pemeriksaan laboratorium, keluarga,  serta  informasi  yang  terkait.  Tujuan  penulisan  ini menyajikan  hasil  kajian  mengenai  implementasi  metode Learning  Vector  Quantization untuk  memudahkan  klasifikasi radang  kandung  kemih  dan  nefritis  dari  pelvis  ginjal.  Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  penggunaan  metode Learning Vector  Quantization dengan  parameter learning  rate  0.5 , minimal  error  0.0001 ,  dan  maksimal epoch 2  mendapatkan tingkat akurasi sebesar 86.95652173913% dari pengujian data training sebanyak  67  dan  data  testing  sebanyak  23. Kesimpulan semakin banyak nilai epoch dan nilai learning rate maka semakin baik hasil yang didapatkan.

## Kata Kunci— Klasifikasi, LVQ, Infeksi Saluran

## I. P ENDAHULUAN
Infeksi  saluran  kemih  merupakan  suatu  infeksi  yang disebabkan  oleh  pertumbuhan  mikroorganisme  di  dalam saluran  kemih  manusia.  Saluran  kemih  manusia  merupakan organ-organ yang bekerja untuk mengumpul dan menyimpan urin  serta  organ  yang  mengeluarkan  urin  dari  tubuh,  yaitu ginjal,  ureter,  kandung  kemih  dan  uretra.  Menurut Departemen Kesehatan Republik Indonesia jumlah penderita infeksi  saluran  kemih  di  Indonesia  masih  cukup  banyak, mencapai 90-100 kasus per 100.000 penduduk pertahun nya atau sekitar 180.000 kasus baru pertahun [1].
Radang  kandung  kemih  dan  nefritis  dari  pelvis  ginjal merupakan salah satu jenis infeksi saluran kemih yang paling sering  terjadi.  Penyakit  ini  lebih  sering  menyerang  wanita dibandingkan  pria.  Hal  ini  disebabkan  oleh  ukuran  uretra (saluran urine dari kandung kemih ke luar tubuh) yang lebih pendek, dan jarak uretra yang lebih dekat dengan anus [2].
Diagnosis  radang  kandung  kemih  dan  nerfitis  dapat dilakukan melalui pemeriksaan secara fisik terhadap pasien, riwayat  penyakit,  pemeriksaan  laboratorium,  keluarga,  serta informasi yang terkait. Untuk itu diperlukan pengelompokan jenis  penyakit  peradangan  akut  beserta  gejala-gejala  yang dialami pasien lalu dijadikan sebuah data pembelajaran. Data pembelajaran dijadikan data  latih  untuk  pemetaan  ke dalam data  uji,  sehingga  klasifikasi  jenis-jenis  penyakit  yang didapat  dari  rekam  medis  disimpan  kedalam  database kemudian  di  diproses  dengan  memanfaatkan  perkembangan teknologi  informasi  untuk  menentukan  hasil  luaran  dengan benar.
Pemanfaatan  teknologi  digunakan  untuk  mempermudah pekerjaan  manusia  yang  sifatnya  memberatkan,  seperti
halnya  perhitungan  yang  banyak  dan  berulang-ulang  serta membutuhkan banyak waktu dalam pengambilan kesimpulan [3]. Sistem pengambilan kesimpulan telah banyak dilakukan di  berbagai  bidang  ilmu,  seperti  yang  dilakukan  oleh  [4] implementasi Learning  Vector  Quantization sebagai  alat bantu identifikasi kelainan jantung melalui elektrokardiogram  yang  memperoleh  tingkat  akurasi  96% dari  25  data  uji.  LVQ  juga  digunakan  oleh  [5]  dalam mengklasifikasi  citra  daging  sapi  dan  daging  babi mendapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  rata-rata  sebesar 94,81%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  pernah menggunakan metode klasifikasi
Learning Vector Quantization .  Pada  penelitian  ini,  peneliti  tertarik  untuk meneliti  lebih  lanjut  untuk  mengetahui  dan  mendalami tentang  metode Learning  Vector  Quantization dalam mengklasifikasikan  penyakit  radang  kandung  kemih  dan nefritis akut  secara terkomputerisasi berdasarkan  data  klinis pasien serta untuk mengetahui tingkat akurasi.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  dapat  dirumuskan bagaimana algoritma klasifikasi Learning Vector Quantization dapat  diterapkan  dalam  mengklasifikasi radang kandung  kemih dan nefritis dari pelvis ginjal
1. Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah algoritma Learning Vector Quantization.
2. Atribut  yang  digunakan  dari  data  berjumlah  6 atribute yaitu suhu tubuh, terjadinya mual, sakit lumbar, dorongan buang air kecil terus-menerus, nyeri  mikturisi  dan  pembakaran  uretra, pembengkakan outlet uretra [6].
3. Kelas  yang  digunakan  dari  data  berjumlah  2 kelas  yaitu  radang  kandung  kemih  dan  nefritis dari pelvis ginjal.
4. Hasil  dari  output  sistem  yang  akan  dibuat  ini adalah  tingkat  persentase  akurasi  yang  didasari input  dari  atribute  data,  hasil  probabilitas  dan prediksi radang kandung kemih dan nefritis dari pelvis ginjal
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan algoritma  Learning  Vector  Quantization  dalam  melakukan klasifikasi  pada  radang  kandung  kemih  dan  nefritis  dari pelvis ginjal dan memberikan hasil tingkat akurasi.
2021
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## II. B AHAN DAN M ETODE

## A. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  kata  dari  bahasa  inggris,  yaitu “ classification ”  dan  kata  ini  berasal  dari  kata  “ to  classy ” yang  berarti  menggolongkan  dan  menempatkan  benda- benda di suatu tempat. Terdapat beberapa pendapat tentang definisi  klasifikasi  menurut  para  ahli  dan  dari  berbagai sumber:
1. Menurut  Sulistyo  Basuki  (1991),  mengatakan bahwa  klasifikasi  berasal  dari  kata  Latin
“ classis ”, klasifikasi
adalah proses
pengelompokan, artinya mengumpulkan benda/entitas  yang  sama.  Secara  umum  dapat dikatakan  bahwa  batasan  klasifikasi  adalah usaha  menata  alam  pengetahuan  ke  dalam  tata urutan sistematis.
2. Menurut  Hamakonda  dan  Tairas  (2002), mengatakan klasifikasi adalah pengelompokkan yang  sistematis  pada  sejumlah  objek,  gagasan, buku atau benda-benda lain ke dalam kelas atau golongan  tertentu  berdasarkan  ciri-ciri  yang sama

## B. Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization  adalah  salah  satu  metode untuk  klasifikasi  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Tuevo  Kohonen  yang  memperkenalkan  Self-Organizing Feature Map juga, Learning Vector Quantization merupkan jaringan  hybrid  yang  menggunakan  supervised  dan unsupervised  learning.  Metode  LVQ  telah  digunakan  oleh banyak  peneliti  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi. Learning  Vector  Quantization  merupakan  sebuah  metode pola  klasifikasi  pada  setiap  unit  output  mewakili  sebuah kelas  tertentu.  Vektor  bobot  dari  sebuah  unit  output digunakan  sebagai  vektor  referensi  untuk  sebuah  unit  yang diwakili oleh sebuah kelas.
Learning  Vector  Quantization  adalah  suatu  metode untuk  melakukan  pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif yang  terawasi.  Suatu  lapisan  kompetitif  akan  secara otomatis  belajar  untuk  mengklasifikasikan  vektor-vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif  ini  hanya  tergantung  pada  jarak  antara  vektor- vektor  input.  Jika  terdapat  2  vektor  input  mendekati  sama, maka  lapisan  kompetitif  akan  meletakkan  kedua  vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama. Arsitektur jaringan LVQ adalah sebagai berikut [3].
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Learning Vector Quantization

## Keterangan:
1. X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  ...,  Xn  merupakan  vektor  inputan. Kemudian vektor-vektor input tersebut dihubungkan ke vektor W 1 dan W 2 .
2. W 1 dan  W 2 merupakan  vektor  bobot  pertama dan  kedua.  W 1 merupakan  vektor  bobot  yang menghubungkan  setiap  neuron  pada  lapisan input  ke  neuron  pertama  pada  lapisan  output, sedangkan  W 2 merupakan  vektor  bobot  yang menghubungkan  setiap  neuron  pada  lapisan input ke neuron yang kedua pada lapisan output
3. T 1 ,dan  T 2 merupakan  fungsi  aktivasi  pertama dan kedua. Fungsi aktivasi F1 akan memetakan y_in1 ke y1 = 1 apabila ||X – W 1 || < ||X – W 2 ||, dan  y1  =  0  jika  sebaliknya.  Demikian  pula dengan yang terjadi pada fungsi aktivasi T2.
4. T 1 dan T 2 merupakan output target pertama dan kedua.
Adapun kelebihan dari LVQ sebagai berikut:
1. Nilai error yang dihasilkan lebih kecil.
2. Data  set  yang  besar  dapat  diringkas  menjadi vektor kecil pada tahap klasifikasi.
3. Tidak ada pembatasan pada dimensi codebook .
4. Model  yang  dihasilkan  dapat  dilakukan perbaharuan secara bertahap
Sedangkan kelemahan dari LVQ sebagai berikut:
1. Diperlukan  perhitungan  yang  akurat  terhadap jarak untuk seluruh atribut.
2. Akurasi  model Learning  Vector  Quantization bergantung pada inisialisasi dan parameter yang digunakan untuk perhitungan.
3. Distribusi kelas pada data training mempengaruhi nilai akurasi.
4. Sulitnya  jumlah  vektor  yang  ditentukan  pada masalah yang diberikan.
Pada sistem pembelajaran Learning Vector Quantization terdapat  ketentuan  dasar  teori  LVQ.  Parameter  yang dibutuhkan diantaranya adalah:

## TABLE I. P ARAMETER L EARNING Q UNATIZATION V ECTOR

## No  Parameter  Keterangan
1 X Vektor-vektor inputan pelatihan 2 T Target,  kelas  atau  kategori  yang  benar untuk vektor pelatihan 3 W j Vektor  bobot  tiap  unit  keluaran  ke-j
(W1 j , W2 j , ..., Wn j ) 4 Learning rate (α) Nilai tingkat pelatihan / pembelajaran 5 Dec (α) Pengurangan learning rate 6 Min (α) Minimal  tingkat  pelatihan  yang  masih diperbolehkan 7 Maks Epoch Jumlah iterasi maksimal yang dibolehkan selama proses pelatihan
Dibawah  ini  adalah  algoritma  dari  metode Learning Vector Quantization :
1. Inisialisasi learning  rate (α),  maks epoch ,  dan min Error .
2021
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
2. apabila kondisi false, lakukan langkah 2 sampai 6
3. Untuk  setiap  input  pelatihan  vektor  x  lakukan langkah 4 – 5
4. Temukan j hingga 𝑥 − 𝑤 minimum(1)
5. Perbaharui nilai 𝑤 sebagai berikut:
a. Jika 𝑇 = 𝐶 , maka
𝑊 ( ) = 𝑊 ( ) +  α  𝑥 −   𝑊 ( ) (2)
b. Jika 𝑇 ≠ 𝐶 , maka 𝑊 ( ) = 𝑊 ( ) −  α  𝑥 −   𝑊 ( ) (3)
6. Kurangi nilai learning rate (α).
7. Apabila  kondisi  berhenti:  yaitu  kondisi  iterasi sudah  mencapai  nilai  maksimal epoch yang telah  ditentukan  atau  nilai  learning  rate  (α) mencapai nilai min Error .
Setelah proses
pembelajaran
Learning
Vector Quantization selesai  maka  langkah  selanjutnya  adalah proses  pengambilan  hasil  output  LVQ.  Pengambilan  hasil dilakukan  hanya  pada  proses  penngujian.  Pada  dasarnya, tahapan  ini  hanya  memasukkan  input  nilai  bobot  terbaik (akhir) kemudian mencari jarak terdekat dengan perhitungan Euclidian .    Dan  sistem  ini  dibangun  dengan  skema  seperti pada gambar dibawah ini.

## Gambar 2. Diagram Pengolahan Data

## C. Dataset
Dataset  adalah  kumpulan  data  yang  ada  dalam  basis data.  Sesuai  kebutuhan  sistem,  data  dibagi  menjadi  dua untuk  pembalajaran  ( training )  yang  nantinya  dibandingkan dengan  data  ujicoba  untuk  mengetahui  kinerja Learning Vector  Quantization dalam  klasifikasi  penyakit  radang kandung  kemih  dan  nefritis  dari  pelvis  ginjal.  Data  yang digunakan  untuk  training  sebanyak  67  data,  sedangkan untuk  ujicoba  23  data.  Data  ujicoba  harus  benar-benar berbeda  dari  data  pembelajaran  untuk  memenuhi  aspek objektivitas.  Fitur  yang  digunakan  pada  diagnosis  penyakit radang  kandung  kemih  dan  nefritis  dari  pelvis  ginjal selengkapnya ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
TABLE II. D AFTAR F ITUR DAN N ILAI S ATUAN
No Variable Nilai 1 Suhu tubuh Numeric 2 Mual (0) Tidak, (1) Ya 3 Sakit lumbar / punggung (0) Tidak, (1) Ya 4 Dorongan buang kecil terus- menerus (0) Tidak, (1) Ya
5 Nyeri mekturisi (0) Tidak, (1) Ya 6 Pembakaran uretra, gatal, pembengkakan outlet uretra (0) Tidak, (1) Ya

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  aplikasi  ini  dibangun  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP.  Proses  aplikasi  yang  telah dibangun  memiliki  beberapa  proses  yaitu  (1)  input  data training dan testing (2)  menentukan  nilai  bobot  awal  (3) proses  pembelajaran  dengan  algoritma learning  vector quantization .
A. Halaman Data Training
Gambar 3. Halaman Data Training
Pada  gambar  3  merupakan  halaman  data  training, pengguna  dapat  mengelola  data  training  meliputi: menambahkan, mengubah dan menghapus data training.
B. Halaman Data Testing
Gambar 4. Halaman Data Testing
Pada  gambar  4  merupakan  halaman  data  testing, pengguna  dapat  mengelola  data  testing  meliputi: menambahkan, mengubah dan menghapus data testing.

## C. Halaman Bobot Awal

## Gambar 5. Halaman Bobot Awal
Pada  gambar  5  merupakan  halaman  bobot  awal, pengguna  dapat  menentukan  bobot  awal  secara default
2021
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
maupun  acak  yang  diambil  dari  data training berdasarkan tiap kelasnya.
D. Halaman Training
Sebelum melakukan proses learning vector quantization , pengguna  harus  menginisialisasi  parameter  terlebih  dulu, meliputi:  meliputi  nilai  maksimum epoch yang  digunakan untuk  menghentikan  program  apabila  menghasilkan  nilai luaran  yang  sama,  serta learning  rate (α)  yang menggambarkan  laju  pembelajaran.  Semakin  besar  α, semakin  besar  laju  pembelajaran. Decrement α  merupakan besaran  nilai  yang  digunakan  untuk  mengurangi  nilai learning rate (α) agar mendekati bobot ideal. Min (α) adalah nilai terkecil dari learning rate (α) yang diinginkan.

## Gambar 6. Setting Parameter
Pada  gambar  6  merupakan  halaman  untuk  mengatur paramater  yang  akan  digunakan  dalam  proses training dan testing .  Ketika  tombol  di submit maka  akan  dilanjutkan  ke proses perhitungan algoritma learning vector quantization .
Hasil  dari  proses  perhitungan  ini,  mendapatkan  nilai bobot  terbaik  dari  pembelajaran  pada  data training dengan menggunakan metode learining quantization vector .

## Gambar 7. Nilai Bobot Terbaik
Nilai bobot  bisa bernilai  minus  dikarenakan pada  waktu pembelajaran data training terdapat data yang hasilnya tidak sesuai  dengan  target  data,  sehingga  dilakukan  pembaruan bobot menggunakan rumus (3).
Setelah  mendapatkan  nilai  bobot  terbaik,  selanjutnya dapat  dilakukan  ujicoba  multi  data  dimaksudkan  untuk mempermudah pengujian dengan menggunakan banyak data masukan  sekaligus,  yang  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  data  uji  sebanyak  23  data,  yang hasilnya  dibandingkan  dengan  target  data  pembelajaran untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  implementasi  metode Learning Vector Quantization . Presentase tingkat kebenaran hasil dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan:
Akurasi :
𝑥 100 (4)
Dari 23 data testing, terdapat 20 data yang mendapatkan hasil perhitungan yang sesuai target datanya, dan terdapat 3 data yang tidak sesuai targetnya. Sehingga dalam penerapan
metode learning vector quantization pada klasifikasi radang kandung  kemih  dan  nefritis  dari  pelvis  ginjal  mendapatkan tingkat  akurasi  sebesar  86.95652173913%.  Sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 7
Gambar 7. Hasil Akurasi

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dengan  metode Learning vector quantiation pada klasifikasi radang kandung kemih  dan  nefritis  dari  pelvis  ginjal  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Implementasi metode Learning vector quantization pada sistem klasifikasi radang kandung  kemih dan nefritis dari pelvis ginjal
2. Akurasi  yang  didapatkan dari  pelatihan dengan 67 data  training  dan  23  data  testing  mendapatkan tingkat  akurasi  86.  95652173913%  dengan parameter learning  rate sebesar  0.5,  maksimal epoch sebanyak  2,  minimal  error  sebesar  0.0001 dan dec α sebesar 0.1 .
Sistem klasifikasi radang kandung dan nefritis dari pelvis ginjal  dengan  metode  learning  vector  quantization  masih memiliki  kekurangan  yang  harus  diperbaiki  sehingga diharapkan  adanya  pengembangan  lebih  lanjut.  Saran  yang dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  pengembangan selanjutnya adalah sistem ini hanya mampu mengklasifikasi 2  penyakit  yaitu:  radang  kandung  kemih  dan  nefritis  dari pelvis ginjal. Sistem masih dapat dikembangkan agar mampu melakukan klasifikasi penyakit yang lebih banyak lagi.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  R. Depkes, “Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia,” Depkes RI, Jakarta, 2014.
[2]  “Infeksi  Kandung  Kemih,”  14  02  2020.  [Online].  Available: https://www.alodokter.com/infeksi-kandung-kemih.
[3]  S.  Kusumadewi,  Artificial  Intellegence  Tehnik  dan  Aplikasinya, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[4]  F.  Karimah,  "Implementasi  Learning  Vector  Quantization  (LVQ) sebagai  Alat  Bantu  Identifikasi  Kelainan  Jantung  Melalui  Citra Elektrokardiogram," Jurnal Sains dan Teknologi, 2012.
[5]  M.  S.  C.  L.  H.  E.  B.  Jasril,  "Implementasi  Learning  Vektor Quantization  (LVQ)  Dalam  Mengidentifikasi  Citra  Daging  Babi  Dan Daging Sapi," Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri, 2015.
[6]  J.  Czerniak  and  H.  Zarzycki,  "Application  of  rough  sets  in  the presumptive diagnosis of urinary system diseases," Artifical Inteligence and Security in Computing System, pp. 41-51, 2003.
[7]  B.  Sulistyo,  Pengantar  Ilmu  Perpustakaan,  Jakarta:  Gramedia  Pustaka Utama, 1991.
[8]  Hamakonda  and  T.  ,  Pengantar  Klasifikasi  Persepuluhan  Dewey, Jakarta: BPK Gunung Mulya, 2002.