## Sistem Prediksi Kista Ovarium Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

## Alfin Lathifatul Arifah dan Suhartono
Departemen Ilmu Komputer/ Informatika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro
1 alfin.arifah@gmail.com , 2 suhartono@if.undip.ac.id

## Abstract
An ovarian cyst is a sac filled with liquid material that arises in an ovary. People often underestimate an ovarium cyst because they do not feel the early symptoms, until they realize the condition of cyst has been growing and disrupting  their  daily  activities.  Ovarium  cyst  is  not  harmful  enough,  but  if  it  is  neglected  and  get  improper treatment,  it  will  develop  into  ovarian  cancer.  According  to  the  World  Health  Organization  (WHO),  ovarian cancer  is  the  fourth  most  dangerous  cancer  that  mostly  found  in  woman  in  the  worldwide  after  breast  cancer, colorectal, and uterine corpus. Based on these facts, one of causes of ovarian cancer is started from unrealized ovarian cyst that did not get early proper treatment. Thus, ovarian cancer can be prevented by early detection of ovarian cyst through symptomps. The purpose of this research is to establish an ovarian cyst prediction system using  a  model  of  Artificial  Neural  Network  (ANN)  Learning  Vector  Quantization.  Variables  that  are  used  as prediction data are experienced physical symptoms. There  are 7 symptoms variable in this research.  The data were taken from medical records of RSUP Dr Kariadi Semarang, there are 90 data distribution of training data and  test  data  uses  K-Fold  strategy  with  K-value  10.  The  results  of  research  show  that  the  best  LVQ  network architecture  for  the  prediction  are  obtained  when  using  a  learning  rate  value  of  0.02,  epsilon  0.01,  and  the maximum epoch 1000. The best parameters combination in this research result in accuracy 72.22%, error 27.78%, sensitivity 28.65% and specificity 86.11%.
Keywords :  Ovarian Cysts Prediction System , Ovarian Cyst Prediction, Ovarian Cysts , artificial neural network (ANN) , Learning Vector Quantization , LVQ

## Abstrak
Kista  ovarium  (kista  indung  telur)  adalah  kantung  berisi  cairan  yang  terletak  di  ovarium.  Masyarakat  sering menganggap remeh penyakit kista ovarium karena gejala awal yang timbul tidak terlalu dirasakan, sehingga saat diketahui kondisi kista sudah membesar dan mengganggu aktivitas sehari-hari. Kista ovarium tidak terlalu bahaya, namun  jika  diabaikan  dan  tidak  mendapatkan  penanganan  yang  tepat,  maka  kista  ovarium  dapat  berkembang menjadi kanker ovarium. Menurut World Health Organization (WHO), kanker ovarium masuk ke dalam kanker berbahaya  keempat  yang  paling  sering  ditemukan  pada  wanita  di  seluruh  dunia  setelah  kanker  payudara, kolorektal, dan korpus uteri. Dari fakta tersebut, salah satu penyebab kanker ovarium adalah berawal dari kista ovarium  yang  tidak  disadari  dan  tidak  mendapatkan  penanganan  awal  yang  tepat.  Salah  satu  langkah  untuk mencegah kasus kanker ovarium adalah dengan mencegahnya dari penyebab paling awal yaitu pendeteksian dini kista ovarium melalui gejala yang muncul. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem prediksi kista ovarium  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  metode  Learning  Vector  Quantization.  Variabel  yang digunakan sebagai data prediksi berupa gejala fisik yang dialami. Terdapat 7 variabel gejala yang digunakan dalam penelitian  ini.  Seluruh  data  penelitian  diambil  berdasarkan  data  rekam  medis  dari  RSUP  Kariadi  Semarang sejumlah 90 data. Identifikasi data latih dan data uji menggunakan strategi K-Fold dengan K bernilai 10. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur jaringan LVQ terbaik untuk prediksi diperoleh pada nilai learning rate 0.02,  epsilon  0.01,  dan  maksimum  epoch  1000.  Kombinasi  parameter  terbaik  dalam  penelitian  menghasilkan tingkat akurasi 72.22%, error 27.78%, sensitivitas 28.65% dan spesifisitas 86.11%.
Kata kunci : Sistem Prediksi Kista Ovarium, Prediksi Kista Ovarium, Kista Ovarium, Jaringan saraf tiruan (JST), Learning Vector Quantization , LVQ
1. Pendahuluan
Kista ovarium (kista  indung telur) adalah kantung berisi cairan yang terletak di ovarium. Kista ovarium
disebabkan oleh gangguan pembentukan hormon pada hipotalamus,  hipofisis  dan  ovarium  [9].  Fungsi ovarium  yang  utama  adalah  menghasilkan  sel  telur
(ovum),  menghasilkan  hormon  (progesteron  dan estrogen), dan ikut serta mengatur haid [24]. Jaringan ovarium  sangat  dinamik,  dipengaruhi  oleh  rangsang hormonal sejak dari masa pubertas hingga menopause. Hal ini merupakan alasan mengapa banyak kista atau tumor jinak timbul di ovarium.
Masyarakat  sering  menganggap  remeh  penyakit kista  ovarium  karena  gejala  awal  yang  timbul  tidak terlalu  dirasakan,  sehingga  saat  diketahui  kondisi penyakit  ini  sudah  membesar  dan  mengganggu aktivitas  sehari-hari.  Kista  ovarium  ini  tidak  terlalu bahaya, namun jika diabaikan dan tidak mendapatkan penanganan  yang  tepat  maka  dapat  berkembang menjadi kanker ovarium [15]. Menurut World Health Organization  (WHO),  kanker  ovarium  merupakan kanker  berbahaya  keempat  yang  paling  sering ditemukan pada wanita di seluruh dunia setelah kanker payudara, kolorektal, dan korpus uteri [10]. Dari fakta tersebut, salah satu penyebab sebuah kanker ovarium adalah berawal dari kista ovarium yang tidak disadari dan  tidak  mendapatkan  penanganan  awal  yang  tepat. Sehingga,  dibutuhkan  pencegahan  dini  kanker ovarium  dari  awal  melalui  ada  atau  tidaknya  kista ovarium  agar  penyakit  dapat  segera  dideteksi  dan ditangani secara tepat.
Kista  ovarium  dapat  dideteksi  dengan  melakukan ultrasologi (USG), CT-scan, pemeriksaan ginekologis (fisik), dan laparoskopi [2]. Namun, alasan waktu dan biaya alat deteksi yang terbilang mahal menyebabkan masyarakat mengabaikan untuk memeriksakan diri ke dokter saat gejala mulai muncul. Padahal mengetahui ada  tidaknya  penyakit  kista  ovarium  dalam  diri diperlukan  dengan  mengetahui  gejala  yang  dialami, agar  selanjutnya  mendapatkan  penanganan  secara tepat.  Pendeteksian  ini  dapat  dilakukan  oleh  diri sendiri  dengan  memperhatikan  gejala-gejala  yang muncul  pada  tubuh.  Hal  ini  dapat  didukung  dengan bantuan teknologi yang semakin berkembang.
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih, memudahkan  manusia  dalam  mengambil  keputusan atau  memprediksi  suatu  hal. Komputer  dapat  bekerja meniru  cara  kerja  otak  manusia  sehingga  dapat menimbang  dan  mengambil  keputusan  yaitu  dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan adalah sistem komputasi yang memiliki arsitektur  dan  operasi  diilhami  dari  pengetahuan tentang  sel  syaraf  biologis  dalam  otak,  salah  satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran pada otak manusia  tersebut.  Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki kemampuan  untuk  belajar,  selain  itu  juga  mampu menghasilkan aturan atau operasi dari beberapa contoh atau  input  yang  dimasukkan,  dan  membuat  prediksi tentang  kemungkinan  output  yang  akan  muncul  [4]. Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  banyak  model  yang
digunakan  untuk  pengenalan  pola,  peramalan  atau prediksi, deteksi kemiripan, dan klasifikasi.
Salah  satu  metode  jaringan dalam  jaringan  syaraf tiruan  adalah  Learning  Vector  Quantization  (LVQ) [6].  LVQ  adalah  suatu  metode  klasifikasi  pola  yang masing-masing  unit  input  mewakili  kategori  atau kelompok  tertentu.  Pemrosesan  yang  terjadi  pada setiap  neuron  adalah  mencari  jarak  terdekat  antara suatu  vektor  masukan  ke  bobot  yang  bersangkutan. Jaringan syaraf tiruan LVQ banyak digunakan dalam bidang medis karena karekteristik tersebut. Penelitian bidang medis terkait LVQ dilakukan oleh Yanti (2015) berkaitan deteksi dini gangguan pernafasan menggunakan  tujuh  input  gejala  dan  empat  output gangguan pernafasan. Berdasarkan penelitian tersebut, jaringan  saraf  tiruan  LVQ  dapat  digunakan  untuk memprediksi  penyakit  gangguan  pernafasan  dengan tingkat akurasi mencapai 80% [11]. Melihat penelitian tersebut,  maka  penelitian  ini  akan  mencoba menerapkan  metode  LVQ  untuk  memprediksi penyakit kista ovarium. Hal ini dapat didukung dengan sebuah sistem berbasis web yang dapat diakses dimana saja dan kapan saja melalui jaringan internet.
Sistem  berbasis  web  memiliki  kelebihan  dapat dengan mudah diakses dari jarak jauh melalui browser tanpa  harus  melakukan  installasi  software  [8].  Oleh karena itu, sistem prediksi kista ovarium dapat diakses dimana  dan  kapan  saja  jika  dibuat  berbasis  web. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat  dalam  mengetahui  secara  dini  penyakit kista  ovarium  agar  mendapatkan  pemeriksaan  lanjut secara tepat.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  menghasilkan sebuah  sistem  berbasis web yang  dapat  digunakan untuk memprediksi penyakit kista ovarium berdasarkan  gejala  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  metode  LVQ.  Manfaat  yang  diharapkan  dari penelitian ini adalah sistem yang dikembangkan dapat memberikan prediksi kista ovarium berdasarkan gejala serta  meningkatkan  pengetahuan  masyarakat  tentang penyakit kista ovarium.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Kista Ovarium
Kista  ovarium  merupakan  suatu  pengumpulan cairan  yang  terjadi  pada  indung  telur  atau  ovarium. Cairan  yang  terkumpul  ini  dibungkus  oleh  semacam selaput  yang  terbentuk  dari  lapisan  terluar  dari ovarium.  Penyakit  kista  ini  sebenarnya    merupakan penyakit tumor jinak, karena kebanyakan penanganannya  tidak  melalui  operasi  besar  [5]. Terdapat  dua  sifat  kista,  yakni  kista  non-neoplastik, yang  sifatnya  jinak  dan  biasanya  akan  mengempis sendiri setelah 2 hingga 3 bulan. Serta kista neoplastik,
kista ini umumnya harus dioperasi, namun hal itu pun tergantung pada ukuran dan sifatnya.
Kebanyakan  kista  tidak  berbahaya.  Namun, beberapa  dapat  menimbulkan  masalah,  mulai  dari nyeri  haid,  kista  pecah,  perdarahan,  hingga  penyakit serius,  seperti  terlilitnya  batang  ovarium,  gangguan kehamilan,  infertilitas  hingga  kanker  endometrium. Beberapa  penyebab  kista  ovarium  antara  lain  faktor keturunan  atau  genetika,  pola  hidup  yang  salah, menstruasi  datang  terlalu  dini,  serta  penggunaan  pil pencegah kehamilan [2].

## Gejala Kista Ovarium
Berikut  ini  dapat  dicermati  gejala  kista  secara umum, antara lain [12].
1. Rasa nyeri di rongga panggul.
2. Rasa nyeri saat menstruasi.
3. Perut  membesar,  ada  benjolan  di  perut  bagian bawah.
4. Menstruasi  yang  memanjang  (>  14  hari)  atau memendek (< 3 hari).
5. Siklus menstruasi yang tidak teratur.
6. Gangguan  fungsi  saluran  cerna  (perut  kembung, diare, susah menelan, susah mengunyah).
7. Mual dan muntah.

## Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode  Learning  Vector Quantization (LVQ)
Jaringan saraf tiruan adalah paradigma pengolahan informasi yang terinspirasi oleh sistem saraf biologis, seperti  proses  informasi  pada  otak  manusia.  Elemen kunci  dari  paradigma  ini  adalah  struktur  dari  sistem pengolahan informasi yang terdiri dari sejumlah besar elemen pemrosesan yang saling berhubungan, bekerja serentak  untuk  menyelesaikan  masalah  tertentu. Jaringan  syaraf  tiruan  dikonfigurasikan  untuk  sistem tertentu, seperti pengenalan pola atau klasifikasi data, melalui proses pembelajaran [9].
Learning  Vector  Quantization (LVQ)  merupakan salah satu metode jaringan syaraf tiruan. LVQ adalah sebuah metode pengklasifikasi pola jaringan kompetitif dan setiap unit keluaran merepresentasikan sebuah kelas atau kategori tertentu. Selama pelatihan, unit  keluaran  dimodifikasi  (dengan  merubah  nilai bobot melalui pelatihan terawasi) untuk memperkirakan keputusan [1].
Algoritma  dari  pelatihan  metode  LVQ  adalah sebagai berikut:
1. Tetapkan  bobot  awal,  maksimum epoch ,  epsilon dan learning rate (α)
2. Masukkan input x dan target (Y)
3. Tetapkan kondisi awal epoch = 0
4. Kerjakan jika (epoch < maksimum epoch ) atau (α > epsilon)
a. Epoch = epoch + 1
b. Untuk i = 1 sampai m
c. Untuk k = 1 sampai n
Hitung nilai S ik = √∑ (𝒙 𝒊𝒋 −   𝒘 𝒌𝒋 ) 𝟐 𝑛 𝒋=𝟏 i. Tentukan nilai Sik terkecil dan simpan k ii. Bandingkan nilai  k  dengan  Y.  Perbaiki  w k dengan ketentuan:
a. Jika k = Y maka,
W k (baru) = w k (lama)+α*(x i –w k (lama)) b. Jika k  ≠ Y maka,
W k (baru)= w k (lama) –α*(x i –w k (lama))
5. Kurangi nilai α α=α–(0.1* α)
Keterangan :
i    : indeks untuk jumlah data pelatihan
j    :  indeks  untuk  variabel  penentu  jenis  kista ovarium
k   : indeks untuk kelas kista ovarium m  : jumlah data pelatihan
n   : jumlah kelas kista ovarium
x   : vektor pelatihan
Y  : Target pelatihan w kj : Vektor bobot kelas ke-k
S ik :Nilai Euclidean Distance vektor pelatihan ke-i dan kelas ke-k
3. Pembahasan

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini didapatkan  melalui  rekam  medis  pasien  yang  ada  di RSUP Kariadi Semarang dalam kurun waktu 3 tahun mulai  dari  Januari  2013  hingga  Desember  2015 sebanyak  90  data.  Data  yang  diperlukan  yaitu  data pasien  yang  menderita  kista  ovarium  beserta  gejala, serta data pasien bukan kista ovarium. Data penelitian menggunakan data yang balance yaitu dari tiap kelas memiliki  jumlah  data  yang  sama  antara  lain  kista folikuler  berjumlah  30  data,  kista  korpus  luteum berjumlah 30 data dan bukan kista ovarium berjumlah 30 data.

## Mapping Data
Tahapan mapping data dilakukan untuk mengidentifikasi  data  yang  telah  diperoleh  ke  dalam arsitektur  jaringan  LVQ.  Data  diidentifikasi  menjadi data input neuron dan data output neuron . Data input neuron adalah  tujuh  gejala  kista  ovarium  yaitu  nyeri panggul,  nyeri  mens,  benjolan  perut,  mens  lama/ singkat, mens tidak teratur, gangguan cerna, dan mual muntah, sedangkan yang menjadi data output neuron adalah tiga kelas klasifikasi yaitu kista folikuler, kista korpus luteum, dan bukan kista ovarium.

## Normalisasi Data
Variabel  semua  data  yang  digunakan  pada penelitian adalah data non numerik. Pada normalisasi variabel  data  non  numerik,  dilakukan  proses
penskalaan nilai atribut dari data sehingga bisa terletak pada  rentang  0  sampai  1  menggunakan  persamaan berikut [1].
1 1 − − = R r x
Keterangan : x  : nilai hasil normalisasi r  : nilai peringkat penskalaan R  : nilai peringkat penskalaan terbesar
Pembentukan  Data  Latih  dan  Data  Uji  (K-Fold

## Cross Validation)
Setelah  melalui  proses  normalisasi,  data  akan diproses  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation dengan K bernilai 10, dataset akan dibagi menjadi 10 partisi  dan  tiap  partisi  terdiri  dari  jumlah  kelas  yang sama. Arsitektur LVQ dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Arsitektur LVQ Keterangan: i  : indeks untuk jumlah data pelatihan k  : indeks untuk kelas klasifikasi j  :  indeks  untuk  variabel  penentu  gejala  kista ovarium

## Pelatihan
Proses  pelatihan  dilakukan  berdasarkan flowchart pada Gambar 3.2.

## Pengujian
Pengujian  dihitung  setelah  mendapat  nilai  bobot latih. Bobot tersebut dan data pengujian akan dihitung euclidean  distance  kemudian  dicari  jarak  terkecil. Kelas  yang  memiliki  jarak  terkecil,  maka  vektor  uji masuk ke dalam kelas tersebut.
Evaluasi
Setelah  melakukan  perhitungan  pengujian,  maka dilanjutkan dengan perhitungan evaluasi
menggunakan confusion  matrix untuk  mendapatkan akurasi, error, sensitivitas, dan spesifisitas.
Gambar 3.2. Flowchart Pelatihan

## 4. Eksperimen
Eksperimen 1
Eksperimen  1  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh dari variasi jumlah maksimum epoch yang menghasilkan akurasi paling tinggi. Maksimum epoch yang  diteliti  adalah  100,  500,  dan  1000.    Penentuan bobot  random,  learning  rate  antara  0.01-0.09,  dan epsilon 0. Hasil eksperimen 1 ditunjukkan pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1. Hasil Eksperimen 1
N o Learning rate Eps Maks Epoch Akurasi Error 1 0.01 0 100 51.11% 48.89% 2 0.04 0 500 52.22% 47.78% 3 0.01 0 1000 56.67% 43.33%
Berdasarkan  hasil  eksperimen  1,  nilai  akurasi tertinggi  diperoleh  ketika  maksimum epoch berada pada nilai 1000. Maksimum epoch ini digunakan pada eksperimen 2 dan 3.

## Eksperimen 2
Pada  eksperimen  2,  terdapat  2  strategi  untuk mengetahui nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas
terbaik.  Strategi  1  memiliki  parameter learning  rate antara  0.1  sampai  dengan  0.9,  epsilon  0.01  sampai 0.000001, maksimum epoch 1000, dan bobot awal 0.5. Strategi  2  memiliki  parameter learning  rate (α), epsilon,  dan  maksimum epoch yang  sama  dengan strategi 1, namun bobot awal yang digunakan random . Perbandingan  eksperimen  2  strategi  1  dan  2  dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2. Hasil Eksperimen 2 Strategi Learning rate Epsilon Akurasi (%) Error (%) Sensitivitas (%) Spesifisitas (%) 1 0.3 0.0001 53.33 46.67 26.99 76.67 2 0.1 0.0001 54.44 48.89 25.80 77.22
Berdasarkan  tabel  4.2,  nilai  akurasi  terbaik diperoleh pada strategi 2 dengan bobot awal random, learning  rate 0.1,  epsilon  0.0001,  maksimum epoch 1000  dengan  tingkat  akurasi  54.44%, error 48.89%, sensitivitas 25.80%, dan spesifisitas 77.22%.

## Eksperimen 3
Pada  eksperimen  2  telah  menunjukkan  bahwa penentuan bobot awal secara random akan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Namun, pada
eksperimen ketiga ini akan diuji kembali menggunakan  bobot  awal  0.5  dengan learning  rate yang  berbeda.  Percobaan  ini  dilakukan  agar  tercapai hasil  akurasi  yang  terbaik.  Strategi  1  memiliki parameter learning  rate antara  0.01  sampai  dengan 0.09, epsilon 0.01 sampai 0.000001, maksimum epoch 1000,  dan  bobot  awal  0.5.  Strategi  2  memiliki parameter learning  rate (α),  epsilon,  dan  maksimum epoch yang sama dengan strategi 1, namun bobot awal yang digunakan random . Perbandingan eksperimen 3 strategi 1 dan 2 dapat dilihat pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3. Hasil Eksperimen 3
Strategi Learning rate Epsilon Akurasi (%) Error (%) Sensitivitas (%) Spesifisitas (%) 1 0.07 0.01 59.06 40.94 24.83 79.53 2 0.01 0.01 72.22 27.78 28.65 86.11
Berdasarkan  tabel  4.3,  nilai  akurasi  terbaik diperoleh pada strategi 2 dengan bobot awal random, learning  rate 0.01,  epsilon  0.01,  maksimum epoch 1000  dengan  tingkat  akurasi  72.22%, error 27.78%, sensitivitas 28.65%, dan spesifisitas 86.11%.
Berdasarkan  keseluruhan  eksperimen,  dipilih bobot  final  dari  variasi  parameter–parameter  yang terbaik. Variasi parameter–parameter tersebut  yaitu a. Inisialisasi bobot awal : random
b. Learning rate (α)
: 0.01 c. Error minimum (epsilon) : 0.01 d. Maksimum epoch : 1000
Dengan  tingkat  akurasi  72.22%,  error  27.78%, sensitivitas  28.65%,  dan  spesifisitas  86.11%.  Nilai sensitivitas prediksi kista ovarium sebesar 28.65%, hal ini  menunjukkan  bahwa  kemampuan  sistem  prediksi kista  ovarium  untuk  memberikan  hasil  positif terklasifikasi  benar  pada  kelas  kista  folikuler,  kista
korpus  luteum,  dan  bukan  kista  ovarium  sebesar 28.65%.  Nilai  spesifisitas  86.11%  menunjukkan bahwa  kemampuan  sistem  prediksi  kista  ovarium untuk  memberikan  hasil  negatif  terklasifikasi  benar pada  tiap  kelas  sebesar  86.11%.  Nilai  error  27.78% menunjukkan bahwa kemampuan sistem prediksi kista ovarium  untuk  memprediksi  secara  salah  seluruh subjek  yang  diuji  sebesar  27.78%.  Dan  nilai  akurasi 72.22%  menunjukkan  bahwa  kemampuan  sistem prediksi  kista  ovarium  untuk  memprediksi  secara benar seluruh subjek yang diuji sebesar 72.22%.
Kelemahan sistem prediksi kista ovarium terdapat pada  tingkat  sensitivitas  yang  cukup  rendah  yaitu mencapai  28.65%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kemampuan  sistem  untuk  memberikan  hasil  positif terklasifikasi  benar  cukup  sedikit,  terutama  pada prediksi  kelas  1  yaitu  kelas  kista  folikuler.  Pada kombinasi  parameter  terbaik,  tingkat  sensitivitas  tiap kelas dari 10 fold ditunjukkan pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Sensitivitas Tiap Kelas pada Kombinasi Parameter Terbaik
Sensitivitas Fold 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kelas 1 0.25 0 0 0.17 0.14 0 0.33 0.14 0 0.17

## Sistem Prediksi Kista Ovarium Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)
Kelas 2 0.29 0.5 0.33 0.33 0.43 0.5 0.33 0.43 0.5 0.33 Kelas 3 0.38 0.33 0.38 0.33 0.33 0.33 0.33 0.33 0.33 0.33 Rata-rata 0.31 0.28 0.24 0.28 0.30 0.28 0.33 0.30 0.28 0.28
Berdasarkan  fold  terbaik  yaitu  fold  ke-7,  yang menandakan  ciri-ciri  kista  folikuler  cenderung terdapat  pada  gejala  nyeri  panggul  sedang  terus menerus,  tidak  ada nyeri  mens,  benjolan  perut besar, tidak  ada  mens  lama/  singkat,  tidak  ada  siklus  mens yang tidak teratur, ada gangguan cerna, dan ada mual muntah.  Sedangkan  yang  menandakan  ciri-ciri  kista korpus  luteum  cenderung  terdapat  pada  gejala  nyeri panggul berat terus menerus, nyeri mens tajam hilang timbul,  bejolan  perut  besar,  tidak  ada  mens  lama/ singkat, tidak ada siklus mens yang tidak teratur, ada gangguan  cerna,  dan  ada  mual  muntah.  Dan  yang menandakan  ciri-ciri  bukan  kista  ovarium  cenderung terdapat pada gejala tidak ada nyeri panggul, tidak ada nyeri mens, tidak ada benjolan perut, tidak ada mens lama/ singkat, tidak ada siklus mens yang tidak teratur, ada gangguan cerna, dan ada mual muntah.
Pada  fold  terbaik,  hasil  yang  diperoleh  tidak menandakan  gejala  tersebut  sehingga  sistem  prediksi kista ovarium belum bisa memprediksi secara akurat.

## 5. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian mengenai Sistem Prediksi
Kista Ovarium Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  antara  lain sistem  prediksi  kista  ovarium  telah  dibangun  dengan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode Learning  Vector  Quantization dan  dapat  digunakan untuk  memprediksi  kista  ovarium  melalui  gejala. Kemudian  pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  metode LVQ  pada  penelitian  ini  didapatkan  parameter  yang menghasilkan  akurasi  terbaik  yaitu  inisialisasi  bobot awal  yang  diambil  secara random dari  data  yang mewakili tiap kelas, learning rate (α) 0.01, nilai error minimum (epsilon) 0.01, dan maksimum epoch 1000. Model tersebut menghasilkan tingkat akurasi 72.22%, error  27.78%,  sensitivitas  28.65%  dan  spesifisitas 86.11%. Saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya antara lain memperbaiki tingkat sensitivitas  sistem,  misalnya  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  metode  lain.  Selain  itu  menggunakan kombinasi  parameter  yang  lebih  beragam.  Serta menambah  data  gejala  yang  digunakan  sebagai  data latih  dan  data  uji  agar  meningkatkan  kemampuan klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ariani,  M.,  &  Budianita,  E.  (2015).  Penerapan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Deteksi  Penyakit Jantung  Koroner  (PJK)  Menggunakan  Metode
Learning Vector Quantization 2 (LVQ2).
[2] Dewi,  N.  P.  (2015,  Januari  25).  Buku  Panduan Penyakit  Kista  Ovarium.  Dipetik  Oktober  17,
2015, dari putu Lusiani: http://lusiratnadewi.blogspot.co.id/2015/01/buku -panduan-penyakit-kista-ovarium.html
[3] Fausset,  L.  (1994).  Fundamentals  of  Neural Network (Architectures, Algorithms, and Application). New jersey: Prentice-Hall.
[4] Hermawan,  A.  (2006).  Jaringan  Syaraf  Tiruan Teori and Aplikasi. Yogyakarta: Andi.
[5] Indra,  D.  (2014).  Aplikasi  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Kista  Ovarium  Menggunakan  Metode Forward Chaining. Jurnal Transformatika, 61-67.
[6] Kusumadewi.  (2003).  Artificial  Inteligence. Yogyakarta: Andi.
[7] Rafsyam,
Y., & Jonifan. (2012). Pengidentifikasian Otomatis Bentuk Kista
Ovarium  Menggunakan  Deteksi  Circle  dan Deteksi  Tepi  Laplacian  dan  Prewitt.  Prosiding Seminar  Ilmiah  Nasional  Komputer  dan  Sistem Intelijen .
[8] Sosmed,  E.  (2014,  Februari  3).  Kelebihan  dan Kekurangan  Program  Desktop  dan  Web  Based. Dipetik  Oktober  17,  2015,  dari  Essii  Tech  IT Consultant:
http://essiitech.com/portfolio/kelebihan-dan- kekurangan-program-desktop-dan-web-based
[9] Sutojo,  Mulyanto,  E.,  &  Vincent,  S.  (2011). Kecerdasan Buatan (1st ed.). Yogyakarta: ANDI.
[10] WHO. (2014, December). Dipetik July 13, 2016, dari http://www.who.int/cancer/en/
[11] Yanti,  A.  R.  (2015).  Aplikasi  Deteksi  Dini Gangguan  Sistem  Pernafasan  Menggunakan Metode Learning Vector Quantization.
[12] Yatim, F. (2008). Penyakit Kandungan. Jakarta: Pustaka Populer Obor.
[13] Yulaikhah,  L.  (2006).  Kehamilan  Seri  Asuhan Kebidanan. Jakarta: Buku Kedokteran EGC.