Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern
Leonardo* 1 , Hafiz Irsyad 2 , Derry Alamsyah 3 1,2 Universitas MDP; Jalan Rajawali No. 14 Palembang, 0711-376400
3 Jurusan Teknik Informatika, Universitas MDP, Palembang e-mail: leonardolie98@mhs.mdp.ac.id * 1 , 2 hafizirsyad@mdp.ac.id, 3 derry@mdp.ac.id

## Abstrak
Paru-paru merupakan salah satu organ tubuh manusia yang berfungsi sebagai sistem pernafasan tubuh manusia, paru-paru bekerja dengan cara bertukarnya oksigen dan karbondioksida di dalam darah. Salah satu penyakit yang sering menyerang paru-paru adalah paru-paru basah atau di sebut dengan pneumonia, penyakit ini di tandai dengan batuk atau kesukaran bernapas yang di sertai sesak atau tarikan dinding dada bagian bawah ke dalam dan penyakit ini disebabkan oleh penurunan kualitas udara. Pneumonia sering menyerang anak-anak. Maka dari itu ditubuhkan pencegahan untuk mengurangi penyakit pneumonia pada masyarakat terutama pada anak-anak. Pada penelitian ini dilakukan dengan dua jenis paru-paru yaitu Normal (Sehat) dan Pneumonia, data yang digunakan pada setiap jenis penyakit yaitu 1100 dan 1098 untuk data training dan 230 data testing menggunakan metode esktraksi fitur LBP dan LVQ sebagai metode klasifikasi. Untuk penelitian ini menggunakan parameter Hidden Layer, Learning Rate, Learning Function dan Epoch untuk menentukan dan mendapatkan hasil pengenalan yang baik. Berdasarkan hasil pengujian  dengan metode LVQ dan LBP menggunakan Hidden Layer 2 dan Epoch 1 mendapatkan akurasi sebesar 58,04% dan menggunakan Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005, Learning Function “learnlv1” dan Epoch 2 mendapatkan akurasi sebesar 60,27%.
Kata kunci: Paru-paru , LVQ, LBP.

## Abstract
The lungs are one of the organs of the human body that function as the respiratory system of the human body, the lungs work by exchanging oxygen and carbon dioxide in the blood. One of the diseases that often attacks the lungs is pneumonia or called pneumonia, this disease is characterized by coughing or difficulty breathing accompanied by tightness or pulling the lower chest wall in and this disease is caused by a decrease in air quality. Pneumonia often affects children. Therefore prevention is established to reduce pneumonia in the community, especially in children. In this study, two types of lungs were used, namely Normal (Healthy) and Pneumonia, the data used for each type of disease were 1100 and 1098 for training data and 230 testing data using LBP and LVQ feature extraction methods as classification methods. This research uses Hidden Layer, Learning Rate, Learning Function and Epoch parameters to determine and get good recognition results. Based on the results of testing using the LVQ and LBP methods using Hidden Layer 2 and Epoch 1, it obtained an accuracy of 58.04% and using Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005, Learning Function "learnlv1" and Epoch 2 obtained an accuracy of 60.27%.
Keyword: Lungs, LVQ, LBP.
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]

## 1. PENDAHULUAN
aru-paru merupakan salah satu organ tubuh manusia yang berfungsi sebagai sistem pernafasan tubuh manusia, paru-paru bekerja dengan cara bertukarnya oksigen dan karbondioksida di dalam darah. Penurunan kualitas udara di dunia termasuk di Indonesia, berdampak pada meningkatkan resiko terkena penyakit paru-paru. Penyakit paru-paru yang sering dijumpai  yaitu paru-paru basah atau di sebut dengan Pneumonia [1]. Penyakit pneumonia ini di tandai dengan batuk atau kesukaran bernapas yang di sertai pula sesak atau tarikan dinding dada bagian bawah ke dalam [3].
Penyakit paru-paru atau disebut Pneumonia adalah bentuk dari infeksi pernafasan akut yang menyerang paru-paru. Paru-paru terdiri dari kantung- kantng kecil yang disebut alveoli ,  yang berfungsi mengisi udara ketika orang yang sehat bernafas. Ketika seseorang menderika penyakit Pneumonia, alveoli akan dipenuhi dengan nanah dan cairan yang membuat pernafasan terasa menyakitkan dan akan menghentikan asupan dari oksigen. Berdasarkan data dari WHO ( World Health Organization ) penyakit Pneumonia adalah penyakit yang menyebabkan kematian menular tunggal terbesar pada anak-anak di seluruh dunia. Berdasarkan data dari WHO ( World  Health Organization ) penyakit Pneumonia sudah membunuh 808.694 anak-anak di bawah usia 5 tahun pada 2017, terhitung 15 % dari kematian anak di bawah usia 5 tahun. Penyakit Pneumonia sering menyerang anak-anak dan keluarga dimana-mana, tetapi paling umun di Asia Selatan dan Afrika, untuk anak-anak dicegah dengan cara intervensi sederhana dan dirawat dengan biaya rendah, pengobatan dan perawatan berteknologi rendah [16]. Penyakit ini ditandai dengan batuk atau kesukaran bernapas yang disertai pula nafas sesak atau tarikan dinding dada bagian bawah kedalam.
Ada beberapa penelitian yang telah melakukan pengklasifikasian mengenai Penyakit Pneumonia yaitu [1] melakukan penelitian tentang Klasifikasi penyakit Pneumonia menggunnakan metode convolutional neural network dengan optimasi adaptive momentum. Hasil dari penilitian ini sangat baik dengan persentase data training sebesar 98,98% dan 97.00% pada data validasi. [14] melakukan penelitian tentang Klasifikasi Pneumonia menggunakan  metode Support  Vector Machine dari hasil penelitian tersebut mendapatkan hasil yang cukup baik yaitu 62,66 % penelitian ini menggunakan beberapa tahapan yaitu cropping , resizing , contrast stretching , thresholding kemudian di ekstraksi menggunakan GLCM ( Gray Level Co-Occurence )  dan diklasifikasikan menggunakan SVM. [10] melakukan penetilian untuk Penerapan metode LVQ ( Learning Vector Quantiozation ) untuk klasifikasi fungsi senyawa aktif menggunakan notasi simplified molecular input line system (SMILES) dari hasil penelitian tersebut mendapatkan hasil yang sangat baik yaitu sebesar 80% untuk data latih dan 20% data uji serta dihasilkan akurasi sebesar 76,34%.
Penelitian terdahulu mengenai LBP ( Local Binary Pattern ) yaitu [15] melakukan penelitian menggunakan LBP dengan menggunakan metode KNN dan hasil  dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa rata-rata nilai Precision yang di dapat sebesar 94%, Recall sebesar 100% dan Accuracy sebesar 94%. penggunaan kombinasi tersebut sangat efektif dan efisien untuk membangun pengelompokan yang lebih baik. [11] melakukan penelitian menggunakan LBP dengan menggunakan metode KNN dan hasil dari penelitian tersebut menunjukkan persentasi yang sangat efektif dan efesien.
Setelah penelitian terdahulu pada paragraf sebelumnya, pengklasifikasian penyakit pneumonia sudah banyak dilakukan dengan metode ekstraksi dan algoritma klasifikasi yang berbeda-beda. Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut, algoritma LVQ adalah algoritma yang kuat dan heuristik untuk menyelesaikan masalah klasifikasi, karena memiliki topologi yang sederhana dan model adaptif serta metode ekstraksi fitur LBP memiliki komputasi yang sederhana dan performa yang baik. Sehingga pada penelitian ini menggunakan LBP untuk mendapatkan tekstur dari permukaan paru-paru yang terkena penyakit dan algoritma LVQ dengan  mencari
P
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]
kombinasi parameter yang dapat bekerja secara optimal, dimana sampai saat ini belum diketahui berapakah tingkat akurasi yang didapatkan dari penggunaan metode LBP dan LVQ. Oleh karena itu, maka penelitian ini penting untuk dilakukan penggunaan metode LBP dan LVQ pada klasifikasi penyakit pneumonia .

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut ini adalah tahapan metodologi penelitian yang dilakukan dalam menerapakan metode Learning  Vector  Quantization dengan  ekstraksi  fitur local  binary  pattern untuk mendapatkan tekstur dari paru-paru

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian dimulai dengan mencari topik – topik penelitian tentang klasifikasi Pneumonia. Pada tahapan ini, dilakukan penggunaan metode klasifikasi LVQ dengan ekstraksi fitur LBP .

## 2.2 Studi Literatur
Penelitian dilanjutkan dengan mencari jurnal, buku dan hasil penelitan lain yang terkait dengan metode klasifikasi LVQ dan LBP . Tahapan ini ditujukan untuk mengumpulkan referensi yang relevan sehingga penelitian ini dapat memberikan kontribusi penelitian yang baru dan memiliki dasar yang kuat.

## 2.3 Pengumpulan Data
Analisis dan desain dilakukan dengan mengumpulkan dataset citra sampel jaringan dari mikroskopik yang didapat dari https://www.kaggle.com/parthachakrabort y/pneumonia-chest-x- ray berjumlah 5,865 citra rontgen paru-paru. Gambar-gambar dibagi menjadi 2 yaitu paru-paru normal dan pneumonia . Ekstensi dari citra yang digunakan adalah JPEG . Berikut adalah jumlah data yang terdapat pada setiap citra rontgen dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.  Jumlah dataset setiap jenis paru-paru normal dan pneumonia
Jenis-jenis citra Jumlah data yang dipilih Jumlah data training Jumlah data testing Normal 1,330 gambar 1,100 gambar 230 gambar Pneumonia 1,326 gambar 1,096 gambar 230 gambar Total 2.656 2.196 460
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]

## 2.4 Perancangan
Proses perancangan dimulai dengan melakukan analisis fitur menggunakan LBP dilanjutkan dengan perancangan sistem menggunakan LVQ yang digunakan untuk klasifikasi Pneunomia.
Sumber: Pratama dkk, 2020 Gambar 1.  Proses Perancangan
Berdasarakan Gambar 1 pada tahapan perancangan  terdapat ekstraksi fitur LBP, metode LVQ sebagai berikut:
1. Ekstraksi Fitur LBP
Local Binary Pattern (LBP) adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur tekstur gambar yang menggunakan statistika dan struktur. Metode LBP pertama kali diperkenalkan oleh Timo Ojala. Operator LBP menggunakan perbandingan nilai keabuan dari piksel-piksel ketetanggaan. Local Binary Patterns adalah metode ekstraksi fitur tekstur yang bersifat rotation invariant. Nilai LBP sendiri didaparkan dari proses thresholding kemudian nilai
Dataset Proses Testing Proses Training Input citra Ekstraksi fitur menggunaakan LBP Testing LVQ Training  LVQ Input citra Hasil Klasifikasi Model LVQ Ekstraksi fitur menggunaakan LBP
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]
tersebut dikalikan dengan bobor biner [15]. Operator asli LBP berukuran 3 x 3 bekerja dengan delapan piksel tetangga, menggunakan nilai piksel pusatnya sebagai threshold seperti pada Gambar 4. Perbandingan dilakukan dengan cara membandingkan nilai pusat pixel terhadap nilai pixel disekelilingnya. Jika nilai pixel sekitarnta lebih besar dari nilai pixel pusat, maka pixel diberi nilai 1 dan jika tidak diberi nilai 0 [12].
Sumber: Al Rivan & Devella., 2020 Gambar 2. Operasi LBP Pixel 3x3
Untuk mencari nilai dari LBP dapat dilihat pada persamaan 1 dan 2.
( ) 2 (1) dimana, ( ) ( 2 ) dengan:
xc, yc : titk pixel pusat p :circular sampling points
P : jumlah sampling points
p : nilai grayscale dari
c : pixel pusat
s : fungsi threshold
2. Learning Vector Quantization
LVQ adalah metode yang melakukan pembelajaran terarah agar mampu mengenali pola suatu objek. Konsep dari metode ini adalah competitive learning neural networks , maksudnya dalam metode ini terjadi proses training sel agar terbentuknya lapisan masukan (input layer). LVQ akan menghasilkan keluaran yang merupakan representasi dari sebuah kelas dan melalukan pengelompokann dengan jumlah kelas yang sudah ditentukan [10]. Berdasarkan Gambar 3, simbol  1    5 adalah parameter masukan, simbol  1    2 merupakan nilai bobot, kemudian simbol || 1 || dan || 2 || merupakan proses perhitungan jarak, simbol  1  dan  2
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]
mewakili kelas, terakhir terdapat  1 dan  2 yang merupakan lapisan keluaran. Algoritme dari proses pelatihan LVQ adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasi bobot dan alpha.
2. Selama kondisi berhenti belum terpenuhi, kerjakan langkah 2-6.
3. Setiap parameter masukan, kerjakan langkah 3-4.
4. Tentukan dari || || (3) 5. Melakukan update bobot dengan syarat   = , maka ( ) = ( ) + [ ( ) ];                                                                             (4) , maka ( ) = ( )    [ ( ) ];                                        (5)
6. Pengurangan nilai alpha.
7. Cek kondisi berhenti dengan syarat iterasi sudah mencapai maksimal atau alpha lebih kecil dari minimal alpha.
Gambar 3. Struktur Jaringan LVQ Sumber: Ramzini., Ratnawati., & Anam, 2018.

## 2.5 Implementasi
Setelah melakukan proses perancangan, pada tahap ini dilakukan implementasi terhadap perancangan yang telah di buat kedalam program matlab.

## 2.6 Pengujian
Setelah melakukan proses implementasi dilanjutkan dengan proses pengujian yang dilakukan dengan memasukkan sebuah citra data uji ke dalam model LVQ yang telah di buat. Citra tersebut akan masuk ke dalam jaringan model dan akan menghasilkan  sebuah output. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]

## 2.7 Evaluasi
Evaluasi dari kinerja yang diperoleh didasarkan pada banyaknya datauji yang diprediksi secara benar dan tidak benar oleh model. Hal ini dapat direpresentasikan dengan menggunakan confusion matrix dan akan dihitung nilai akurasi yang diformulasikan pada persamaan 6, 7 dan pada persamaan 8.
Tabel 2. Confusion Matrix
Aktual Classified As (Hasil Sistem) + - + True Positives (TP) False Negatives (FN) - False Positives (FP) True Negatives (TN)
Sumber : Pratama dkk., 2020
Presisi dapat didefinisikan sebagai tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Rumus presisi adalah sebagai berikut:
=
(6)
Recall dapat didefinisikan sebagai tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Rumus Recall adalah sebagai berikut:
=
(7)
Akurasi dapat didefinisikan sebagai tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual. Cara perhitungan akurasi dengan tabel confusion matrix adalah sebagai berikut:
=
(8)
Keterangan :
TP = Jumlah data positif citra jenis paru-paru yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
TN = Jumlah data negatif citra jenis paru-paru yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra jenis paru-paru namun terklasifikasi salah oleh sistem. FP = Jumlah data positif citra jenis paru-paru namun terklasifikasi salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang diperoleh berdasarkan pengujian dengan menggunakan metode learning vector quantization dan ekstraksi fitur local binary pattern pada citra paru-paru dapat dilihat pada Gambar 4.
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]
Gambar 4. Fitur LBP untuk Data Latih
Pada  tahap implementasi LBP,  citra pneumonia akan dilakukan ekstraksi ciri agar mendapatkan tekstur dari penyakit pneumonia . Setiap tekstur pada citra penyakit pneumonia akan dilatih yang nantinya akan membantu meningkatkan hasil akurasi pengenalan. Proses training dan testing yang dilakukan menghasilkan feature yang berukuran 1 x 59 untuk satu citra pneumonia. Diperoleh hasil dari ekstraksi fitur LBP dengan  dengan  ukuran  matriks  2196x60  yang  dimana baris 1 sampai 2.196 adalah jumlah data latih dan colom 1 sampai 59 adalah fitur LBP serta colom ke 60 adalah kategori kelas paru-paru.
Pada tahap ini dilakukan proses penerapan metode klasifikasi LVQ pada citra pneumonia yang sebelumnya sudah diproses dengan ektraksi fitur LBP. Hasil pengujian yang diperoleh akan diuji dengan menggunakan nilai hidden layer dan epoch dan nilai hidden layer , learning rate , learning function dan epoch
Proses pengujian yang akan dilakukan dengan menggunakan 2 kelas diantaranya kelas 1 sehat (healthy) dan kelas 2 yaitu penyakit pneumonia menggunakan citra sebanyak 2.196 citra training dan  460  citra testing . Setiap kelas training masing-masing menggunakan 1.100 citra dan 1.096  citra  dan  kelas testing masing-masing menggunakan 230 citra dengan menggunakan parameter untuk pengujian yaitu hidden layer dan epoch serta menggunakan hidden layer , learning rate , learning function dan epoch dengan berkurangnya citra data testing dari 460 menjadi 360 dengan masing-masing kelas 180 citra. Hasil dari pengujian berupa nilai precision , recall ,  dan accuracy.
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]
Tabel 2. Hasil Overall Accuracy,Precission dan Recall menggunakan LVQ Accuracy Precission Recall Hidden Layer 60 dan Epoch 10 53,26% 72,9% 53,25% Hidden Layer 50 dan Epoch 15 51,30% 69,08% 51,3% Hidden Layer 20 dan Epoch 2 55,57% 74,65% 55,48% Hidden Layer 25 dan Epoch 3 54,56% 72,20% 50,06% Hidden Layer 15 dan Epoch 5 53,04% 72,66% 82,30% Hidden Layer 3 dan Epoch 2 56,08% 73,51% 56,08% Hidden Layer 2 dan Epoch 1 58,04% 72,81% 58,04% Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005,
Learning Function “learnlv1 ” dan Epoch 2 60,27% 74,42% 60,27% Hidden Layer 50, Learning Rate 0.0005,
Learning Function “learnlv1 ” dan Epoch 3 59,72% 74,04% 57,22% Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005,
Learning Function “learnlv1 ” dan Epoch 4 58,88% 73,53% 58,88%
Berdasarkan Tabel 2 diperoleh hasil Overall  Accuracy,  Precission dan Recall dengan menggunakan metode klasifikasi LVQ. Hasil uji dilakukan agar mendapatkan tingkat akurasi tertinggi yaitu hidden layer 2 dan epoch 1 dengan accuracy sebesar 58,04%, nilai precission sebesar 72,81% dan nilai recall sebesar 58,04% dan untuk akurasi tertinggi yaitu hidden layer 90, learning rate 0.0005, learning function “learnlv1 ” dan Epoch 2 menggunakan data uji sebesar 360 gambar dengan masing-masing kelas 180 gambar.
Tahapan ini merupakan tahapan yang terdiri dari grafik hasil pengujian, yang terdiri dari grafik Accuracy, Precision, dan Recall . 1. Grafik Accuracy
Berdasarkan Grafik 5 dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata Accuracy tertinggi yaitu pada hasil pengujian menggunakan hidden layer 2 dan epoch 1 memperoleh hasil sebesar 58,04% dan menggunakan Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005, Learning Function “learnlv1 ” dan Epoch 2 mendapatkan hasil sebesar 60,27% sedangkan nilai rata-rata Accuracy terendah yaitu pada hasil pengujian dengan menggunakan hidden layer 50 dan epoch 15  yaitu 51,34 %.
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]
Gambar 5. Grafik Accuracy Rata-rata Hasil Pengujian
2. Grafik P recision
Berdasarkan Gambar 6 dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata Precission tertinggi yaitu pada hasil pengujian menggunakan hidden layer 20 dan epoch 2 memperoleh hasil sebesar 74,65% sedangkan nilai rata-rata Precission terendah yaitu pada hasil pengujian dengan menggunakan hidden layer 50 dan epoch 15  yaitu 69,08 %.
Gambar 6. Grafik Precission Rata-rata Hasil Pengujian
5 3 ,2 6 5 1 ,3 5 5 ,5 7 5 4 ,5 6 5 3 ,0 4 5 6 ,0 8 5 8 ,0 4 6 0 .2 7 5 9 ,7 2 5 8 ,8 8 Hidden layer 60 dan Epoch 10 Hidden layer 50 dan Epoch 15 Hidden layer 20 dan Epoch 2 Hidden layer 25 dan Epoch 3 Hidden layer 15 dan Epoch 5 Hidden layer 3 dan Epoch 2 Hidden layer 2 dan Epoch 1 Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005,  Learning Function “learnlv1” dan Epoch 2 Hidden Layer 50, Learning Rate 0.0005,  Learning Function “learnlv1” dan Epoch 3 Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005,  Learning Function “learnlv1” dan Epoch 4 Accuracy Accuracy
7 2 ,9 6 9 ,0 8 7 4 ,6 5 7 2 ,2 7 2 ,6 6 7 3 ,5 1 7 2 ,8 1 7 4 ,4 2 7 4 ,0 8 7 3 ,5 3 Hidden layer 60 dan Epoch 10 Hidden layer
50 dan Epoch 15 Hidden layer 20 dan Epoch 2 Hidden layer 25 dan Epoch 3 Hidden layer 15 dan Epoch 5 Hidden layer 3 dan Epoch 2 Hidden layer 2 dan Epoch 1 Hidden Layer 90,
Learning Rate 0.0005,
Learning Function “learnlv1”
dan Epoch 2 Hidden Layer 50,
Learning Rate 0.0005, Learning Function “learnlv1” dan Epoch 3 Hidden Layer 90,
Learning Rate 0.0005, Learning Function “learnlv1” dan Epoch 4

## Precission
Precission
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]

## 3. Grafik Recall
Berdasarkan Gambar 7 dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata Recall tertinggi yaitu pada hasil pengujian  menggunakan hidden layer 2  dan epoch 1 memperoleh hasil sebesar 58,04% sedangkan  nilai rata-rata Recall terendah yaitu pada hasil pengujian dengan  menggunakan hidden layer 25 dan epoch 3 yaitu 50,06%.
Gambar 7 Grafik Recall Rata-rata Hasil Penguji

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan ekstraksi fitur Local  Binary Patterns (LBP) dan klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ) dengan menggunakan citra paru-paru sebanyak 2.658 citra latih dan 460 citra uji. Citra pneumonia di bagi menjadi 2 kelas yaitu Normal dan Pneumonia dengan masing-masing setiap kelas training 1.330 dan 1.328 citra dan testing 230 citra. Dengan menggunakan LBP dan LVQ diperoleh hasil akurasi klasifikasi maksimal sebesar 58,04 % dengan hidden layer 2 dan epoch 1, sedangkan menggunakan Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005, Learning Function “learnlv1 ” dan Epoch 2 dengan citra data uji 360 dengan masing-masing kelas 180 citra mendapatkan hasil sebesar 60,27%. Dari tujuh Hidden Layer dan Epoch serta tiga Hidden l layer , Learning Rate, Learning fuction dan Epoch yang telah diuji coba, penggunaan hidden layer 2 dan epoch 1 memiliki nilai akurasi tertinggi dari 7 uji coba dilakukan sedangkan penggunaan Hidden Layer 90, Learning Rate 0.0005, Learning Function “learnlv1” dan Epoch 2 memiliki nilai akurasi tertinggi dari tiga Hidden layer , Learning Rate , Learning Function dari  uji coba yang telah dilakukan.
.
5 3 ,2 5 5 1 ,3 5 5 ,4 8 5 0 ,0 6 8 2 ,3 5 6 ,3 5 8 ,0 4 6 0 ,2 7 5 7 ,2 2 5 8 ,8 8 Hidden layer 60 dan Epoch 10 Hidden layer 50 dan Epoch 15 Hidden layer 20 dan Epoch 2 Hidden layer 25 dan Epoch 3 Hidden layer 15 dan Epoch 5 Hidden layer 3 dan Epoch 2 Hidden layer 2 dan Epoch 1 Hidden Layer 90,
Learning Rate 0.0005,
Learning Function “learnlv1”
dan Epoch 2 Hidden Layer 50, Learning Rate 0.0005, Learning Function “learnlv1” dan Epoch 3 Hidden Layer 90,
Learning Rate 0.0005,
Learning Function “learnlv1” dan Epoch 4 Recall Recall
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]

## 5. SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, berikut saran untuk mengembangkan penelitian ini diantaranya:
1. Penambahan metode ekstraksi fitur agar dapat meningkatkan hasil akurasi.
2. Penggabungan metode klasifikasi agar dapat meningkatkan hasil akurasi.
Memperbanyak data latih yang digunakan sekitar 10.000 data latih agar meningkatkan hasil akurasi

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Andika,  L,  J.,  Pratiwi,  H.,  &  Handajani,  S,  S.  2019. Klasifikasi  Penyakit Pneumonia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  Dengan Optimasi Adaptive Momentum. Indonesia Journal of Statictics and Its Applications .  3(3),  331-340. https://stat.ipb.ac.id
[2]  Awanda, M., Rismawan, T., & Midyanti, D, M. 2018. Aplikasi  Klasifikasi  Anggrek Berdasarkan Warna dan Bentuk Bunga Dengan Metode LVQ Berbasis Web.Jurnal Coding , Sistem Komputer Unten. 06(03). 36-47.
[3]  Christanto, W. 2018 . Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Convolutional Neural Network . Universitas Sumatra Utara.
[4]  Leleury, Z, A.,& Aulele, S, N. 2016. Perancangan Sistem Diagnose Penyakit Saluran Pernapasan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) . Jurnal Matematika Integratif. 12(1).1-10.
[5 ]Mujib, K., Hidayatno, A., & Prakoso, T. 2018. Pengenalan Wajah Menggunakan Local Binary Pattern (LBP) dan Support Vector Machine (SVM) . Trasient.7(1). 124-130.
[6]  Muslihah, I., & Imaduddin, H. 2020. Perbandingan Algoritma Eigenface Denga n Local Binary Pattern (LBP ) pada  Pengenalan Wajah. Proceeding Senimar   Nasional  & Call for Papers . 108-115. http://prosiding.stie-aas.ac.id/
[7]  Pratama, F, J., Devella, S., Rachmat, N. 2020. Klasifikasi Jenis Penyakit pada Daun Tumbuhan Jagung Menggunakan Metode Learning Verctor Quantization .1(12)
[8]  Pristanti, Y, D., Mudjirahardjo & Basuki, A, 2019 . Identifikasi Tanda Tangan Dengan Ekstraksi Ciri GLCM dan LBP. Jurnal EECCIS .13(1). 6-10. https://jurnaleeccis.ub.ac.id
[9] Rahmawati, A., Wintana, D., Suhada, S., Gunawan., Sulaiman, H. 2019. Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Mendiagnosis Penyakit Pneumonia pada anak balita (Studi Kasus: UPTD Pukesmas Sukaraja Sukabumi) . Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK). 06(03). 241-253.
[10]  Ramzini, S., Ratnawati, D, E., & Anam, S. 2018. Penerapan Metode Learning  Vector
Leonardo, et., al [ Klasifikasi Pnuemonia Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern]
Quantization (LVQ ) Untuk Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif Menggunakan Notasi Simplified Molecular Input Line System (SMILES) . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. 2(12). 6160-6168. http://j-ptiik.ub.ac.id
[11]  Retnoningrum, D., Widodo, A, W., & Rahman, M, A. 2019. Ekstraksi Ciri pada Telapak Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern (LBP) . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. 3(3). 2611-2618. http://j-ptiik.ub.ac.id
[12]   Al  Rivan,  M,  E.,  &  Devella,  S.  2020 . Pengenalan Iris Menggunakan Fitur Local Binary Pattern dan RBF Classifier. Jurnal SIMETRIS. 11(1). 97-106.
[13]  Saidah, S., Purnamasari, R., Bainuri, A, N., & Wahid, G, S, F. 2020. Analisis Perbandingan Metode LBP Dan CLBP Pada Sistem Pengenalan Individu Melalui Iris Mata. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika). 6(3).285-290.
[14]  Wati, R, A., Irsyad, H., & Al Revan, M, E. 2020. Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine. Jurnal Algoritme.1(1). 21-32.
[15]  Wijaya, N., & Ridwan, A. 2019. Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors . Jurnal SISFOKOM.08(01).
[16] (WHO)  World  Health  Organization,  2019. Pneumonia.  Retrieved  from http://www.who.int/en/