Page | 98

## LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK KLASIFIKASI PENILAIAN PADA VIRTUAL PATIENT CASE
Kunti Eliyen 1 , Herman Tolle 2 , M. Aziz Muslim 3 1,3 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya Jalan M.T. Haryono No.167, 65145 Malang
eliyen.kunti@gmail.com
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Jalan Veteran No.8, 65145 Malang
Abstrak —  Dalam  pendidikan  kedokteran  ada  berbagai  macam  ujian  yang  diterapkan.  Salah satunya adalah ujian Objective Stucture Clinical Examinations (OSCE) . OSCE adalah alat untuk menilai  komponen  kompetensi  klinik  seperti history  taking ,  pemeriksaan  fisik, procedural skill ,  ketrampilan  komunikasi,  interpretasi  hasil  laboratorium,  manajemen  dan  lain-lain  yang diuji  menggunakan checklist yang  telah  disetujui  dan  mahasiswa  akan  mengikuti  beberapa station . OSCE merupakan bagian dari penilaian yang bertujuan untuk menilai kompetensi dan ketrampilan  klinis  mahasiswa  secara  objektif  dan  terstruktur  yang  biasanya  dilakukan  pada tengah  semester  atau  akhir  semester  pada  mata  kuliah  tertentu.  Pada  penelitian  ini  akan dikembangkan  sistem  penilaian  otomatis  untuk  ujian  OSCE  berdasarkan  kasus  pasien virtual yang  dapat  digunakan  untuk  menilai  keterampilan  mahasiswa  dalam  memeriksa  dan memperlakukan  pasien virtual .  Pada  penelitian  ini  sistem  penilaian  dilakukan  dengan melakukan  klasifikasi  nilai  untuk  setiap  jenis  kategori  pemeriksaan.  Algoritma  yang  akan diimplementasikan untuk klasifikasi adalah Learning Vector Quantization (LVQ). Uji coba yang telah  dilakukan  menggunakan  LVQ  didapat  akurasi  sebesar  98,8%  dengan  menggunakan  data latih sebesar 135, data uji sebesar 105 data dan nilai α = 0,1.
Keywords — Penilaian, klasifikasi, LVQ.

## I. PENDAHULUAN
Evaluasi,  penilaian  ( assessment ),  ujian,  ataupun istilah  lain  yang  relevan  memang  tidak  dapat dipisahkan  dari  kualitas  pendidikan,  karena  hasil- hasilnya  merupakan  salah  satu  indikator  kualitas pendidikan suatu bangsa. Dalam pendidikan kedokteran  ada  berbagai  macam  ujian  yang diterapkan.  Salah  satunya  adalah  ujian Objective Stucture  Clinical  Examinations (OSCE) . OSCE adalah  alat  untuk  menilai  komponen  kompetensi klinik  seperti history  taking ,  pemeriksaan  fisik, procedural skill , ketrampilan komunikasi, interpretasi hasil  laboratorium,  manajemen  dan  lain-lain  yang diuji menggunakan checklist yang telah disetujui dan mahasiswa  akan  mengikuti  beberapa station . OSCE merupakan  bagian  dari  penilaian yang  bertujuan untuk  menilai  kompetensi  dan  ketrampilan  klinis mahasiswa secara objektif dan terstruktur.
Seperti  halnya  dengan  kegiatan  evaluasi  yang diterapkan dalam proses belajar mengajar pendidikan kesehatan  gigi  yang  dilaksanakan  di  Fakultas Kedokteran Gigi (FKG) Universitas Brawijaya. Pada saat praktik klinis setiap mahasiswa diwajibkan untuk mengumpulkan  4  orang  yang  bertindak  sebagai pasien  yang  akan  diperiksa  sesuai  dengan  kondisi gigi,  riwayat  kesehatan  gigi  dan  gejalanya.  Penilaian praktik  klinis  ini  dilakukan  dengan  menilai  tindakan yang  dilakukan  mahasiswa  berdasarkan  kategori pemeriksaan dengan menerapkan actual mark.
Penilaian  pada actual  mark misalnya  dalam  satu stasiun  kompetensi  yang  dinilai  adalah  kemampuan anamnesa,  pemeriksaan  fisik,  komunikasi  dan perilaku  profesional.  Skala  penilaian  adalah  0-3 untuk    setiap  kompetensi.  Sebagai  contoh  pada kompetensi anamnesa, nilai 0 jika peserta ujian tidak melakukan  anamnesa  sama  sekali,  nilai  1  jika melakukan  sebagian  dari  anamnesa,  nilai  2  jika melakukan  keseluruhan  anamnesa    tetapi  tidak sempurna,  nilai  3  jika  melakukan  seluruh  poin anamnesa dengan sempurna. Ketentuan tersebut tidak baku,    tetapi  dapat  dibakukan  setelah    disepakati dalam rapat. Pada kompetensi pemeriksaan fisik yang harus  urut  misalnya  dapat  digunakan  skala  angka, jika dalam satu pemeriksaan fisik terdapat 10 langkah misalnya,  nilai  0  tidak  melakukan  sama  sekali,  nilai 1  melakukan  1-5    step,  nilai  2  melakukan  6-8    step, nilai  3  melakukan  9-10  step.  Begitu  juga  berlaku untuk  menilai  komunikasi  dan  perilaku  profesional. Semua  ketentuan  tersebut  mengacu  kepada  standar OSCE  nasional,  hanya    titik  berat  penilaiannya, ditetapkan berdasarkan kesepakatan bersama [1].
Penelitian yang dilakukan adalah dengan mengadakan  simulasi  pemeriksaan  klinis  terhadap pasien virtual. Dalam  sistem  tersebut  mahasiswa diberikan beberapa keluhan pasien yang berhubungan dengan  penyakit  gigi  pasien,  kemudian  mahasiswa melakukan  pemeriksaan  pada  pasien,  mendiagnosis penyakit  pasien  dan  menentukan  perawatan  yang
Page | 99
akan  diterima  pasien.  Penilaian  dilakukan  dengan melakukan  klasifikasi  dari  jawaban  mahasiswa  yang disimpan oleh sistem untuk setiap kategori pemeriksaan dengan menggunakam algoritma LVQ.

## II. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  dianalisis  proses pengambilan nilai mahasiswa pada system yang telah dikoreksi dengan kunci jawaban, kemudian hasil dari pengambilan nilai tersebut akan diklasifikasi menggunakan algoritma Learning Vector Quantization.

## A. Flowchart Penelitian
Tahapan  pada  sistem  penelitian  ini  adalah mendapatkan  nilai  mahasiswa  yang  diperoleh  dari jawaban  yang  diinput  oleh  mahasiswa  ke  dalam sistem  yang  dikoreksi  dengan  menggunakan  kunci jawaban.  Nilai  yang  diperoleh  adalah  nilai  x 1 (banyaknya  jawaban  dipilih    dan  benar),    x 2 (banyaknya  jawaban  dipilih  dan  salah)  dan  x 3 (banyaknya jawaban  yang benar tetapi tidak dipilih). Diagram  untuk  tahap  penelitian  dapat  dilihat  pada Gbr 1.
Setelah mendapatkan ketiga nilai tersebut kemudian langkah selanjutnya adalah mengklasifikasi  nilai  yang  didapatkan  mahasiswa sebagai  penilaian  ketrampilan  mahasiswa  dalam memeriksa  pasien  dan  menentukan  diagnosis  dan rencana perawatan pasien sesuai dengan pemeriksaan yang  telah  dilakukan  oleh  mahasiswa.  Klasifikasi penilaian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  LVQ yang diterapkan untuk nilai per kategori pemeriksaan. Flowchart LVQ dapat dilihat pada Gbr 2.
Pengumpulan data Data medis asien Jawaban mahasiswa Kunci jawaban Normalisasi Klasifikasi Dengan LVQ Gbr 1. Tahap Penelitian
LVQ  merupakan  suatu  metode  klasifikasi  pola yang  masing-masing  unit output mewakili  kategori atau  kelas  tertentu.  Vektor  bobot  untuk  unit output yang sering disebut vektor referensi untuk kelas yang dinyatakan oleh unit tersebut. LVQ mengklasifikasikan  vektor input dalam  kelas  yang sama dengan unit output yang mewakili vektor bobot paling dekat dengan vektor input .
Penentuan  vektor  bobot  pada  LVQ  yaitu  dengan cara mengambil sebanyak  satu  baris  pertama  atau terakhir  pada vektor data latih dan menggunakannya
untuk  vektor  bobot.    Sisa  vektor  data  latih  lainnya digunakan untuk proses pelatihan.
Inisialisasi bobot awal dan perameter
Masukkan input dan target Epoch = 0 While epoch ≤ Max epoch dan α ≥ Min α Epoch = epoch + 1 Baca Xi for i = 1 to n Hitung jarak Temukan jarak terpendek Xi dengan bobot ditandai indeks vector bobot sebagai j kelas (i) = j wj = wj + α (xi – wj) wj = wj - α (xi – wj)
next i Mengurangi nilai alfa: α = α – Dec α w end Bobot akhir ya tidak hasil Start Gbr 2. Flowchart LV Q
LVQ  bekerja  dengan  sederhana  yaitu  dengan  cara memperbarui bobot agar lebih  mendekati data sesuai dengan  jumlah  iterasi  maksimal  yang  ditentukan. Untuk  memperbaruhi  bobot  digunakan  rumus perhitungan sebagai berikut.
i. Jika T = Cj, maka
wj(baru)  =  wj  (lama)  +  α  ||x-wj||
(1)
ii. Jika T ≠ Cj, maka
Page | 100
wj(baru)  =  wj  (lama)  -  α  ||x-wj||
(2)
Keterangan:
T  =  kategori  atau  kelas  yang  benar  untuk  vektor masukan
Cj  =  kategori  atau  kelas  direpresentasikan  oleh  unit keluaran ke j
wj  =  vektor  bobot  untuk  unit  keluaran  j (W1j,…,Wij,…,Wnj) α   = learning rate

## B. Pengambilan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  milik  seorang  dokter  gigi  yang  juga menjabat sebagai dosen di Fakultas Kedokteran Gigi Universitas  Brawijaya.  Data  tersebut  meliputi  data diri  pasien,  rekam  medis  pasien  yang  meliputi pemeriksaan  fisik  (pemeriksaan  kesehatan  umum, pemeriksaan subjektif, pemeriksaan objektif intraoral dan  pemeriksaan  objektif  ekstraoral),  diagnosis penyakit  dan  rencana  perawatan.  Data  tersebut merupakan  data  yang  digunakan  sebagai  data  yang digunakan untuk soal dan pembuatan  kunci jawaban.
Selain  data  yang  disebutkan  sebelumnya,  data perhitungan  koreksi  manual  dari  dokter  gigi  juga digunakan sebagai acuan untuk melakukan klasifikasi nilai.  Data  ini  disebut training  data. Sedangkan  data yang  digunakan  sebagai  data  uji  adalah  data  dari jawaban mahasiswa yang telah disimpan oleh sistem.

## C. Pengujian Klasifikasi
Pengujian hasil klasifikiasi nilai dilakukan dengan cara  melakukan  perbandingan  keluaran  dari  sistem dengan  nilai  target  sebenarnya.  Perhitungan  dihitung dengan menggunakan Confusion Matrix.
(3)
(4)
(5)
Keterangan: TP  = True  Positive (Jika  hasil  prediksi  positif  dan data sebenarnya positif) TN  = True  Negative (Jika  hasil  prediksi  negatif  dan data sebenarnya negatif) FN = False  Negative (Jika  hasil prediksi negatif dan data sebenarnya positif) FP  = False  Positive (Jika  hasil  prediksi  positif  dan data sebenarnya negatif)
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  dilakukan  dengan  menggunakan  data  uji yang  berbeda  dari  data learning untuk  memenuhi aspek  obyektifitas,  hal  ini  dimaksudkan  untuk mengetahui  akurasi  kebenaran  luaran  program dengan  mengacu  pada  penilaian  manual.  Untuk  uji coba  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  LVQ pada  penilaian  pemeriksaan  pasien  dengan  kategori Wawancara  Data  Diri  dengan  8  jumlah  jawaban benar.  Untuk range penilaian  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
TABEL I
R ANGE P ENILAIAN Jawaban Benar Klasifikasi Nilai 0 – 1 0 2 - 3 1 4 - 6 2 7 – 8 3
Untuk  uji  coba  klasifikasi  dengan  LVQ  maka ditentukan 2 skenario berbeda yang dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL III S KENARIO LVQ
Skenario Training 1 2 Max Epoch 50 50 Learning Rate 0.05 0.1
Skenario  uji  coba  yang  diimplementasikan  pada LVQ kemudian menghasilkan nilai akurasi, precision dan recall pada Tabel 3.
TABEL IIIII H ASIL U JI C OBA
Berdasarkan Tabel 3, uji coba pertama dengan data training 105 data dan data uji 84  menghasilkan  nilai akurasi  95,23%.  Pada  percobaan  kedua  dengan meningkatkan  jumlah  data training menjadi  135 diperoleh  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu 97,6%.
Sedangkan pada percobaan ketiga dengan meningkatkan  nilai  α  menjadi  0,1  menggunakan jumlah  data training sebanyak  105  didapatkan
Ke
- Data Traini ng Data Uji Sken ario Confusion Matrix Precis ion Rec all Accu racy 1. 105 84 α = 0,05 100% 92 % 95,23 % 2. 135 84 α = 0,05 100% 95,8 3% 97,61 % 3. 105 84 α = 0,1 100% 93,8 7% 96,42 % 4. 135 84 α =
0,1 100% 97,8 7% 98,8 %
Page | 101
akurasi  yang    lebih  baik  dari  percobaan  pertama yaitu  sebesar  96,42%.  Untuk  percobaan  keempat dengan  meningkatkan  jumlah  data training menjadi 135  kemudian  didapatkan  nilai  akurasi  yang meningkat menjadi 98,8%.
Dilihat  dari  hasil  uji  coba  pada  Tabel  3  kinerja LVQ  bergantung  pada  nilai  α  yang  ditentukan.  Pada Tabel  3  dipaparkan  bahwa  percobaan  menggunakan nilai  α  =  0,1  menghasuilkan  akurasi  lebih  baik daripada α = 0,05.
Penentuan  nilai  α  pada  implementasi  LVQ  harus memenuhi  0  <  α  <  1,  tetapi  tidak  dapat  ditentukan secara  pasti  berapa  nilai  α  yang  baik  untuk  sebuah perhitungan,  karena  semakin  besar  nilai  α  yang digunakan maka laju perhitungan pada jaringan akan tidak  stabil.  Sebaliknya,  apabila  nilai  α  yang digunakan  terlalu  kecil  maka  laju  perhitungan  pada jaringan akan melambat.
Di  samping  nilai  α  yang  mempengaruhi  hasil akurasi,  mengacu  pada  Tabel    3  terlihat  bahwa penggunaan jumlah data training juga mempengaruhi akurasi.  Akurasi  meningkat  pada  saat  jumlah  data training ditingkatkan  dari  105  menjadi  135  data. Semakin  banyak  data  latih  semakin  besar  tingkat akurasinya dan begitu pun sebaliknya.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengambilan  dan  analisis  data dari  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa algoritma  LVQ  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi penilaian  dengan  menggunakan  nilai  α  sebagai parameter  perhitungan.  Semakin  besar  nilai  α  yang digunakan maka laju perhitungan pada jaringan akan tidak  stabil.  Sebaliknya,  apabila  nilai  α  yang digunakan  terlalu  kecil  maka  laju  perhitungan  pada jaringan akan melambat.
Jumlah  data training yang  digunakan  pada perhitungan menggunakan LVQ dapat mempengaruhi nilai akurasi yang dihasilkan. Semakin  banyak  jumlah  data  yang  digunakan  maka semakin  tinggi  nilai  akurasi  yang  dihasilkan,  begitu juga sebaliknya.

## REFERENSI
[1]  Iing, "Ujian OSCE Reguler Berorientasi Ergonomi Meningkatkan  Kinerja  Penguji  Di  Fakultas  Kedokteran Universitas  Islam  Al-Azhar  Mataram," Magister  Ergonomi- Fisiologi Kerja, universitas Udayana, 2015.
[2]  Kusrini  dan  T.L.  Emha,  Algoritma  Data  Mining,  Yogyakarta: Andi, 2009.
[3]  M.  T.  Pilevar,  H.  Feili  dan  M.  Soltani,  "Classification  of Persian Textual Documents Using Learning Vector Quantization," IEEE, 2009.
[4]  N.  Zary,  G.  Johnson,  J.  Boberg  dan  U.  Fors,  "Development Implementation  and  Pilot  Evaluation  of  a  Web-based  Virtual Patient  Case  Simulation  Environment-Web  SP," BioMed Cantral, 2006.
[5]  T. Sutojo, E. Mulyanto dan V. Suhartono, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi, 2010.
[6]  Hariri,  U.  Utami  dan  A.  Amborowati,  "Learning  Vector Quantization  untuk  Klasifikasi  Abstrak  Tesis," Citec  Journal,
Vol. 2, No. 2, pp. 128-143, Februari 2015-April 2015.
[7]  E.  I.  Sela  dan  S.  Hartati,  "Pengenalan  Jenis  Penyakit  THT Menggunakan  Jaringan  Learning  Vector  Quantization," Universitas Gajah Mada, 2015.
[8]  Wuryandari  dan  I.  Afrianto,  "Perbandingan  Metode  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  dan  Learning  Vector Quantization  pada  Pengenalan  Wajah," Jurnal  Komputer  dan Informatika, Edisi 1, Vol.1, pp. 45-51, Maret 2012.