## Perbandingan identifikasi citra penderita tumor otak menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ dan MLVQ
Veronika Pitri, Yudha Arman*, Hasanuddin Program Studi Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H Jl. Profesor Dokter H. Hadari Nawawi, Bansir Laut, Kec. Pontianak Tenggara,
Kota Pontianak, Kalimantan Barat *e-mail: yudha_arman@physics.untan.ac.id
Abstrak  – Telah  dilakukan  identifikasi  citra  magnetic  resonance  imaging  (MRI)  pada  penderita  tumor  otak menggunakan  metode  learning  vector  quantization  termodifikasi  (MLVQ).  Modifikasi  dilakukan  pada  bagian pembaharuan learning rate metode LVQ, menerapkan konsep peluang pada sebaran data berdistribusi gaussian. Sebanyak   citra yang terdiri atas   citra otak normal dan   citra otak terdiagnosa tumor digunakan pada penelitian ini. Proses pengolahan citra yang dilakukan adalah pemotongan, pengubahan ukuran, pengubahan skala abu-abu, pengubahan skala hitam putih dan deteksi tepi. Hasil yang didapatkan kemudian dibandingkan dengan hasil yang diperoleh menggunakan metode LVQ. Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan, metode MLVQ memiliki akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode LVQ untuk kasus ini.
Kata Kunci: learning rate, LVQ, MLVQ, tumor otak
Abstract  – Identification  of  magnetic  resonance  imaging  (MRI)  has  been  performed  on  brain  tumor  patients using  the  modified  learning  vector  quantization  (MLVQ)  method.  Modifications  were  made  to  update  the learning rate of the LVQ method, applying the concept of opportunity to the distribution of data with a Gaussian distribution. A total of 3.000 images consisting of 1.500 typical brain images and 1.500 tumor-diagnosed brain images were used in this study. Image processing includes cropping, resizing, grayscale conversion, black-and- white scale conversion, and edge detection. The results were then compared with those obtained using the LVQ method. Based on the calculation results, the MLVQ method has  higher accuracy when compared to the LVQ method for this case.
Key words: brain tumor, learning rate, LVQ, MLVQ

## PENDAHULUAN
Tumor  otak  merupakan  pertumbuhan  sel abnormal  di  sekitar  otak.  Pertumbuhan  tersebut akan  mengganggu  fungsi  koordinasi  ke  bagian lain dari tubuh manusia karena otak merupakan pusat kendali seluruh pergerakan tubuh manusia. Menurut International  Agency  for  Research  on Cancer, penderita  tumor  otak  di  setiap  tahun mencapai lebih dari 126.000 jiwa dan lebih dari 97.000 jiwa meninggal dunia setiap tahunnya [1].
Keberadaan  tumor  otak  dapat  dideteksi menggunakan magnetic  resonance  imaging (MRI) [2]. Alat ini menggunakan medan magnet sebesar  0,064  sampai  1,5 tesla (1 tesla =  1000 gauss ),  yang  segaris  dengan  arah  perputaran pada  inti  atom  hidrogen [3].  Citra  hasil  MRI dilaporkan  memiliki  kualitas  yang  lebih  baik daripada  alat  diagnosis  radiologi  lainnya, sehingga  MRI  sering  digunakan  pada  bidang medis [1].
Analisis  hasil  MRI  umumnya  dilakukan secara manual sehingga akurasi yang dihasilkan perlu  ditingkatkan.  Keterbatasan  mata  manusia dalam  mengidentifikasi  objek  yang  cukup kompleks menjadi salah faktor penyebab hal ini. Diperlukan  perangkat  bantu  yang  dapat meminimalisir kesalahan dalam proses diagnosa tersebut [2].
Teknik  komputasi  yang  umum  digunakan untuk  pemecahan  masalah  pengenalan  pola karakteristik serta memiliki akurasi perhitungan yang tinggi adalah jaringan syaraf tiruan (JST). Metode Learning  Vector  Quantization (LVQ) merupakan  salah  satu  varian  dari  metode  JST. LVQ  menggunakan  sistem  pembelajaran kompetitif  terawasi [4].  Metode  ini  dilaporkan telah digunakan untuk mengklasifikasi penyakit ginjal  kronis [5].  Learning  rate  sebesar  0,002 dilaporkan menghasilkan model prediksi dengan akurasi  terbaik  untuk  kasus  tersebut.  Penentuan parameter learning  rate ini  sangat  menentukan keberhasilan dari penggunaan metode LVQ.
Modifikasi  dapat  dilakukan  pada  metode LVQ  untuk  mendapatkan  hasil  dengan  akurasi yang  lebih  baik.  Metode  ini  biasa  disebut sebagai Modified Learning Vector Quantization (MLVQ). Umumnya, modifikasi dilakukan pada proses  pemutakhiran learning  rate untuk meningkatkan  akurasi  perhitungan.  Metode LVQ termodifikasi digunakan untuk menentukan  centroid  pada  identifikasi  pola [6]. Akurasi  yang  dihasilkan  melalui  modifikasi  ini dilaporkan  lebih  tinggi  jika  dibandingkan dengan  metode  LVQ.  Peningkatan  akurasi  juga dijumpai  dalam  mengenali  citra  wajah [4]. Penggunaan  MLVQ  untuk  kasus  tersebut diketahui memiliki akurasi 50,37%, lebih tinggi jika  dibandingkan  dengan  metode  propagasi balik (48,14%) dan metode LVQ (49,24%).
Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini menggunakan  JST  metode  MLVQ  dalam mengidentifikasi  tumor  otak  citra  MRI.  Citra MRI  akan  melalui  beberapa  proses  untuk mendapatkan  karakteristik  yang  bisa  digunakan pada  proses  analisis.  Hasil  dari  metode  MLVQ ini  kemudian  dibandingkan  dengan  hasil  yang diperoleh menggunakan metode LVQ.
Citra  yang  digunakan  pada  studi  ini  adalah citra hasil MRI pada bagian otak manusia yang terdiri  dari  citra  otak  normal  dan  abnormal (tumor)  dengan  ekstensi  .jpg.  Sebanyak  3.000 citra  digunakan  sebagai  masukan  untuk  sistem yang  dibuat.  Citra  yang  digunakan  sebanyak 3.000,  terdiri  atas  1.500  citra  otak  normal  dan 1.5000 citra otak abnormal (tumor) diambil dari laman internet www.kaggle.com .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  secara  garis  besar  terdiri  dari  2 tahapan, yaitu, pengolahan citra dan perancangan  jaringan  syaraf  tiruan.  Pengolahan citra  terdiri  dari  pemotongan  citra,  pengubahan ukuran, pengubahan skala abu-abu, pengubahan skala  hitam  putih  dan  deteksi  tepi.  Pengolahan citra  dilakukan  untuk  mendapatkan  ciri  khas khusus  citra  otak  yang  didiagnosis  tumor  otak dan  normal.  Pengolahan  ini  dimulai  dengan melakukan  pemotongan  bagian  yang  tidak digunakan  untuk  proses  identifikasi.  Proses tersebut  menghasilkan  ukuran  citra  yang  tidak seragam,  sehingga  diperlukan  pengubahan ukuran citra. Ukuran citra yang digunakan pada penelitian  ini  sebesar  100  ×  100  piksel berformat  merah,  hijau  dan  biru  (RGB).  Citra RGB  ini  kemudian  diubah  ke  skala  abu-abu (hitam,  putih,  dan  abu-abu)  untuk  selanjutnya
diubah  ke  citra  berformat  biner.  Citra  dengan skala  abu-abu  ( 𝑓 (𝑥, 𝑦)) diperoleh  dengan merata-ratakan komponen warna merah ( 𝑓 (𝑥, 𝑦) ), hijau ( 𝑓 (𝑥, 𝑦)), dan biru ( 𝑓 (𝑥, 𝑦)) pada 𝑥 dan  y  seperti  yang  ditunjukkan  oleh persamaan (1) berikut,
𝑓 (𝑥, 𝑦) = ( , ) ( , ) ( , ) ,  (1)
dengan 𝑛 merupakan banyaknya data.
Pengubahan  citra  ke  skala  biner  dilakukan agar  perbedaan  antara  bagian  yang  terdiagnosa tumor  otak  dan  bagian  normal  dapat  terlihat. Pengubahan  ke  citra  biner  dilakukan  dengan menggunakan  nilai  threshold (𝑇) sebesar  127,5 yang  diperoleh  dari  rata-rata  nilai  piksel ( 𝑓(𝑥, 𝑦)) maksimum  dan  minimum  sesuai persamaan berikut,
𝑇 = ( , ) ( , ) , (2)
dengan  ketentuan  apabila  nilai 𝑓(𝑥, 𝑦) lebih besar atau sama dengan 127,5 maka nilai piksel yang  baru 𝑔(𝑥, 𝑦) berubah  menjadi  1  (putih), sedangkan  jika 𝑓(𝑥, 𝑦) lebih  kecil  dari  atau sama dengan 127,5 maka akan berubah menjadi 0 (hitam). Kondisi ini dituliskan sebagai:
(𝑥, 𝑦) = 1, 𝑓(𝑥, 𝑦) ≥  𝑇 0, 𝑓 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 (3)
Pengolahan citra diakhiri dengan proses deteksi tepi.  Proses  ini  bertujuan  untuk  mempertegas detail-detail  yang  ada  pada  citra  dengan mempertajam  garis-garis  tepi.  Proses  deteksi tepi pada penelitian ini menggunakan penjumlahan  dari  operasi  operator  sobel (𝑀) pada absis x (𝑆𝑥) dan ordinat y (𝑆𝑦) . Operator sobel yang digunakan disajikan pada Gambar 1.
−1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1
𝑆𝑥 𝑆𝑦
Gambar  1. Operator  2  buah  kernel  [4]  (Sumber: Ketaren, 2016)
Jaringan  syaraf  tiruan  yang  dibangun,  yaitu LVQ dan MLVQ terbagi menjadi 2 proses, yaitu pelatihan  dan  uji  coba.  Perancangan  dilakukan dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python.
Proses  pelatihan  pada  metode  LVQ  diawali dengan menetapkan jumlah k-folds , n- codebooks
(𝑊 ) , epoch dan  learning  rate (𝛼) . Learning rate yang digunakan pada penelitian ini sebesar 0,02.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  jarak 𝑆 antara  vektor  masukan (𝑋 ) dengan codebooks 𝑊 menggunakan persamaan (4).
𝑆 = ∑ 𝑋 − 𝑊 (4)
Kelas  bagi  vektor  masukan  ditentukan berdasarkan jarak terkecil ke codebooks. Setelah proses  ini,  pembaharuan  nilai learning  rate (𝑎 ) dilakukan sesuai persamaan berikut:
𝑎 = 0,4(𝑎 ) (5) dengan 𝑎
adalah learning rate sebelumnya. Proses terakhir dari siklus perhitungan adalah memutakhirkan  codebooks  dengan  beberapa syarat  tertentu.  Apabila  hasil  yang  didapatkan menunjukkan  target  kelas (𝑇 ) dan  kelas codebooks (𝐶 ) sama maka codebooks diperbaharui menggunakan:
𝑊 = 𝑊 +   𝛼 𝑋 − 𝑊 (6)
Sebaliknya,  apabila 𝑇 dan 𝐶 tidak  sama  maka 𝑊 diperbaharui  menggunakan  persamaan  (7) berikut,
𝑊 = 𝑊 −   𝛼 𝑋 − 𝑊 (7) dengan 𝑊
, 𝑊 , 𝛼 , dan 𝑋 masing- masing  merupakan  codebooks  baru,  codebooks lama, learning rate baru, dan vektor masukan. Pelatihan  metode  LVQ  diakhiri  dengan proses  uji  coba.  Proses  ini  dimulai  dengan mencari jarak terpendek yang menjadi kelasnya seperti  langkah  pertama  pada  proses  pelatihan menggunakan persamaan (4). Persentase akurasi kemudian dihitung menggunakan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = × 100% (8)
dengan 𝐽 adalah  jumlah  benar dan 𝐽 adalah jumlah salah.
Proses  yang  sama  juga  dilakukan  pada metode MLVQ. Namun terdapat perbedaan pada pembaharuan learning  rate (𝑎) yang  tidak  lagi menggunakan 0,02 tetapi menggunakan persebaran data pada fungsi gaussian (𝑓) sesuai persamaan berikut:
𝑓 = √ 𝑒 (9)
dengan 𝜎 merupakan simpangan baku, 𝜇 adalah nilai  rata-rata, 𝑒 adalah  bilangan  euler  dan 𝑦 adalah  nilai  dari  variabel  acak.  Dengan mengganti  beberapa  variabel  pada  fungsi gaussian  persamaan  (9)  dengan  nilai  jarak 𝑆 antara vektor masukan (𝑋 ) dan codebooks 𝑊 ,  maka  pemutakhiran learning rate (a) dilakukan sesuai persamaan berikut:
𝑎 = √ 𝑒 (10)
Kendala yang dihadapi saat mengimplementasikan persamaan (10) ke sistem adalah pada hasil perhitungan √
. Nilai yang dihasilkan  terlalu  besar  mengakibatkan  sistem tidak  stabil.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  nilai kemudian diperkecil sesuai persamaan berikut:
𝑎 = 0,01  2𝜋𝜎 𝑒 (11)
Variable 𝜎 pada  persamaan  (11)  adalah simpangan  baku  dari  data  sebanyak 𝑛 yang dihitung menggunakan persamaan berikut,
𝜎 = ∑ (𝑚 − 𝜇 ) (12)
dengan 𝑚 adalah data ke- i dan 𝜇 adalah nilai rata-rata data ke-n. Karena (𝑚 − 𝜇 ) memiliki kesamaan  karakteristik  dengan 𝑋 − 𝑊 maka,
𝜎 = ∑ 𝑋 − 𝑊 (13)
Sama  seperti  proses  terakhir  metode  LVQ, pada  metode  MLVQ  juga  dilakukan  proses perhitungan  akurasi  dengan  menggunakan persamaan  (8).  Hasil  akurasi  yang  didapat kemudian  dibandingkan  dengan  akurasi  metode LVQ  melihat  metode  dalam  mengidentifikasi citra  hasil  MRI  penderita  tumor  otak.  Adapun serangkaian proses pada penelitian ini disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  citra  merupakan  proses  awal  pada penelitian ini yang bertujuan untuk mendapatkan  karakteristik  unik  pada  citra sehingga mudah untuk dianalisis. Proses diawali dengan  pemotongan  bagian  yang  tidak
digunakan  pada  citra  dan  diakhiri  dengan deteksi tepi menggunakan operator sobel.
Gambar  3  memperlihatkan  perbedaan  antara citra  asli  dengan  yang  telah  melewati  proses pengolahan citra.
(a)
(b)
Gambar  3. Citra  (a)  asli  dan  (b)  hasil  pengolahan citra
Parameter  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdiri  atas codebooks dengan  variasi  jumlah 3,15,30,45,60,  75,  90,  105,  120  dan  135,  2 kelompok epoch (1-10  dan  10-100), k-folds sebanyak 2, serta learning rate yang digunakan pada metode LVQ adalah 0,002.
Gambar 4. Hasil pengujian metode LVQ (epoch 1-10)
Gambar  4  memperlihatkan  grafik  hasil akurasi  metode  LVQ  untuk epoch 1-100.  Dari grafik tersebut dapat dilihat bahwa akurasi untuk epoch  1-10  mengalami  fluktuasi. Epoch 1 menghasilkan  akurasi  terendah  pada  pengujian ini  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  53,23%, sedangkan akurasi tertinggi berada pada epoch 6
dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  57,40%. Akurasi  cenderung  mengalami  kenaikan  pada saat epoch 1, epoch 2,  dan epoch 3,  namun untuk epoch setelahnya akurasi yang dihasilkan hampir  berada  di  titik  yang  sama.  Hal  ini disebabkan  karena  pembaharuan learning  rate bergantung pada jumlah epoch yang digunakan.
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 3 15 30 45 60 75 90 105 120 135 A ku ra si (% ) Codebooks Epoch 1 Epoch 2 Epoch 3
Epoch 4 Epoch 5 Epoch 6
Epoch 7
Epoch 8 Epoch 9 Epoch 10
Mulai Masukkan citra dan parameter Pelatihan LVQ Pelatihan MLVQ Uji coba LVQ Uji coba MLVQ Pengolahan citra Perbandingan akurasi Selesai
Epoch merupakan  jumlah  maksimum  dari iterasi.  Semakin  besar  jumlah epoch yang digunakan  maka  besar  nilai learning  rate yang dihasilkan  akan  semakin  kecil.  Pada  kasus  ini, besarnya  pembaharuan learning  rate ,  sudah tidak memiliki pengaruh besar pada pembaharuan  nilai codebooks untuk epoch 4 sampai epoch 10.
Namun,  apabila  dilihat  berdasarkan  variasi codebooks, akurasi  terendah  berada  pada codebooks 3  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar 50,84%,  sedangkan  akurasi  tertinggi  berada
pada codebooks 75  dengan  rata-rata  akurasi sebesar  57,78%.  Nilai  akurasi  berdasarkan variasi codebooks tersebut  terlihat  sangat berfluktuasi.    Banyaknya  codebooks  juga mempengaruhi besarnya akurasi yang
didapatkan.
Biasanya, semakin banyak
menggunakan codebooks maka  semakin  baik akurasi  yang  didapatkan.  Tetapi,  karena pembaharuan learning  rate yang  bergantung pada penggunaan jumlah epoch maka mengakibatkan  hasil  dari  variasi codebooks ini tidak begitu terlihat jelas kenaikannya.
Gambar 5. Hasil pengujian metode LVQ ( epoch 10-100)
Akurasi pengujian metode LVQ untuk epoch 10-100 ditunjukkan oleh grafik pada Gambar 5. Nilai akurasi juga menunjukkan fluktuasi untuk variasi epoch tersebut namun dengan amplitudo yang lebih kecil. Akurasi terendah berada masih berada  pada epoch 90  dengan  rata-rata  akurasi sebesar  57,00%,  sedangkan  untuk  akurasi tertinggi berada pada epoch 40 dengan rata-rata akurasi  sebesar  57,38%.  Fluktuasi  yang dihasilkan  untuk  variasi  epoch  ini,  hampir berada  di  titik  yang  sama.  Hal  tersebut, disebabkan  oleh  variasi  yang  digunakan  cukup besar,  sehingga  mengakibatkan  pembaharuan nilai learning rate yang didapatkan cukup kecil.
Learning  rate yang  bisa  dikatakan  sangat  kecil ini,  sudah  tidak  lagi  memiliki  pengaruh  besar pada pembaharuan codebooks yang menyebabkan  menurunnya  kualitas  program
dalam  mengidentifikasi.  Penurunan  tersebut, yang  menyebabkan  akurasi  yang  dihasilkan cenderung menurun disetiap epoch -nya. Analisis berdasarkan variasi codebooks
memperlihatkan nilai akurasi terendah ditunjukkan  oleh codebook 3  dengan  rata-rata akurasi  sebesar  50,40%,  sedangkan  akurasi tertinggi berada pada codebook 30 dengan rata- rata  akurasi  sebesar  58,24%.  Fluktuasi  nilai Akurasi  yang  ditunjukkan oleh bagian  ini  tidak sebesar  dari  variasi  sebelumnya.  Sama  seperti pada  pengujian epoch sebelumnya,  akurasi berdasarkan codebooks ini  bergantung  pada jumlah epoch dan  penurunan  pembaharuan learning  rate yang  menyebabkan codebooks diperbaharui  terlalu  kecil  sehingga  kurang efektif dalam proses identifikasi.
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 3 15 30 45 60 75 90 105 120 135 A ku ra si (% ) Codebooks Epoch 10 Epoch 20 Epoch 30
Epoch 40 Epoch 50 Epoch 60 Epoch 70 Epoch 80 Epoch 90 Epoch 100
Gambar 6. Hasil pengujian metode MLVQ ( epoch 1-10)
Hasil pengujian metode MLVQ pada epoch 1-10 yang ditunjukkan oleh Gambar 6 memperlihatkan  bahwa epoch 1  dan epoch 7 masing-masing  menunjukkan  nilai  akurasi terendah  dan  tertinggi  dengan  akurasi  rata-rata masing-masing epoch sebesar  54,58%  dan 58,40%.  Akurasi  pada  pengujian  ini,  masih mengalami  fluktuasi  tetapi  amplitudo  yang dimiliki  tidak  sebesar  pengujian  LVQ  dengan variasi epoch yang sama. Hasil memperlihatkan bahwa akurasi sudah tidak mengalami kenaikan yang  signifikan  pada  saat epoch 20  sampai dengan epoch 100  sehingga  grafik  yang dihasilkan hampir berada dititik yang sama. Hal tersebut,  menunjukan  bahwa  pembaharuan
learning  rate yang  dihasilkan  sudah  hampir berada  pada  nilai  maksimum  pada  saat epoch 20.
Apabila fluktuasi dilihat berdasarkan
codebooks terlihat  bahwa  akurasi  terendah berada  pada codebook 3  dan  tertinggi  berada pada codebooks 15  dengan  rata-rata  hasil akurasi  pada  masing-masing codebooks sebesar 54,40%  dan  58,58%.  Fluktuasi  akurasi berdasarkan codebooks cenderung stabil daripada  pengujian  LVQ  sebelumnya  dengan kasus  yang  sama.  Hal  ini  disebabkan  karena kebergantungan pembaharuan codebooks dengan jumlah epoch .
Gambar 7. Hasil pengujian metode MLVQ ( epoch 10-100)
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 3 15 30 45 60 75 90 105 120 135 A ku ra si (% ) Codebook Epoch 1 Epoch 2 Epoch 3
Epoch 4 Epoch 5 Epoch 6 Epoch 7 Epoch 8
Epoch 9 Epoch 10
55 55,5 56 56,5 57 57,5 58 58,5 59 3 15 30 45 60 75 90 105 120 135 A ku ra si (% ) Codebook Epoch 10 Epoch 20 Epoch 30
Epoch 40 Epoch 50 Epoch 60 Epoch 70 Epoch 80 Epoch 90 Epoch 100
Hasil  pengujian  metode  MLVQ  pada epoch 10-100  diperlihatkan  oleh  gambar  7.  Gambar menunjukan  bahwa  fluktuasi  hasil  akurasi  pada setiap epoch cukup  konstan.  Akurasi  terendah berada  pada epoch 10  dengan  rata-rata  akurasi sebesar  58,21%  dan  akurasi  terendah  berada pada epoch 30, epoch 40, epoch 50, epoch 60, epoch 70, epoch 80, epoch 90  dan epoch 100 dengan  besar  rata-rata  akurasi  yaitu,  58,32%. Hal  ini  terjadi  karena  pembaharuan learning rate yang  dihasilkan  sudah  sangat kecil  bahkan sudah  mendekati  nol.  Nilai  pembaharuan learning  rate yang  sudah  sangat  kecil  ini,tidak lagi  memiliki  pengaruh  terhadap  pembaharuan codebooks sehingga  akurasi  yang  dihasilkan selalu sama (konstan).
Jika  dilihat  berdasarkan  pada codebooks akurasi  mengalami  penurunan  untuk epoch 10,
epoch 20,  dan epoch 30  pada  beberapa codebooks .  Untuk epoch di  atas  30  akurasi mengalami penurunan maksimun yang
menyebabkan  akurasi  pada epoch selanjutnya ( epoch 40, epoch 50, epoch 60 , epoch 70, epoch 80, epoch 90,  dan epoch 100)  selalu  konstan. Penurunan maksimum terjadi karena codebooks sudah  tidak  lagi  mengalami  perubahan  akibat besar learning  rate yang  mendekati  nol. Amplitudo  yang  dihasilkan  sangat  kecil sehingga sulit untuk terlihat. Namun berdasarkan data dapat diketahui bahwa akurasi tertinggi  berada  pada codebook 3  dan  akurasi terendah berada pada codebook 60 dengan rata- rata  akurasi  masing-masing codebooks adalah sebesar 55% dan 58,78%.
Gambar 8. Perbandingan metode LVQ dan metode MLVQ ( epoch 1-10)
Gambar  8  merupakan  perbandingan  antara metode  LVQ  dan  metode  MLVQ  untuk  epoch 1-10.  Perbandingan  ini  didapatkan  dengan merata-ratakan hasil akurasi codebooks di setiap epoch yang sudah didapatkan sebelumnya. Pada gambar terlihat bahwa metode MLVQ memiliki tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada metode  LVQ.  Selisih  akurasi  tertinggi  terjadi pada codebooks 3  sedangkan  selisih  akurasi terendah  pada codebooks 135  dengan  besar selisih  akurasi  masing-masing codebooks yaitu
3,35% dan 0,51%.
Perbandingan  metode  LVQ  dan  metode MLVQ ( epoch 10-100) didapatkan sama seperti pada  perbandingan  metode  LVQ  dan  metode MLVQ ( epoch 10-100). Pada  gambar  9  terlihat bahwa  metode  MLVQ  juga  memiliki  tingkat akurasi rata-rata tertinggi daripada metode LVQ. Selisih akurasi tertinggi juga masih terjadi pada codebooks 3,  sedangkan  terendah  terjadi  saat codebooks 30  dengan  besar  selisih  akurasi masing-masing codebooks yaitu  4,60%  dan 0,50%. 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 A ku ra si (% ) Codebooks LVQ MLVQ
Gambar 9. Perbandingan metode LVQ dan metode MLVQ (epoch 10 − 100 )

## KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini, didapatkan  bahwa  metode  MLVQ  memiliki tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  pada metode  LVQ.  Pada  metode  MLVQ learning rate didapatkan  dari  hasil  perhitungan  fungsi gaussian ,  sedangkan  metode  LVQ  masih menggunakan learning  rate yang  ditentukan dari  penelitian  sebelumnya.  Fluktuasi  yang didapatkan pada metode MLVQ cenderung lebih stabil  jika  dibandingkan  dengan  fluktuasi  pada metode LVQ yang masih acak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Sofian,  &  R.  H.  Laluma,  “Klasifikasi Hasil  Citra  Mri  Otak  Untuk  Memprediksi Jenis  Tumor  Otak  Dengan  Metode  Image Threshold  Dan  GLCM  Menggunakan
Algoritma  K-Nn  (Nearest  Neighbor) Classifier  Berbasis  Web”, Infotronik : Jurnal Teknologi Informasi Dan Elektronika , vol.  4, no. 2, p 51, 2019. https://doi.org/10.32897/infotronik.2019.4. 2.258
[2] K. Amalia,  "Klasifikasi  Penyakit  Tumor Otak  Pada  Citra  MRI  Menggunakan Metode  CNN  Dengan  Arsitektur  Alexnet",
e-Proceeding of Engineering , vol. 9, no. 5), pp. 3289–3297, 2022.
[3] R. Wood,  et  al,  "1.5  Tesla  Magnetic Resonance  Imaging  Scanners  Compared with  3.0  Tesla  Magnetic  Resonance Imaging  Scanners:  Systematic  Review  of Clinical Effectiveness", CADTH Technology  Overviews ,  vol.  2,  no.  2,  pp.
1–5, 2012.
[4] E. Ketaren,  "Modifikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan  Learning  Vector  Quantization  Pada Pengenalan  Wajah",  Skripsi,  FMIPA Universitas Sumatera Utara, 2016.
[5] I.  G. Bgs,  B.  Adi,  I.  M.  Widiartha,    & L. Gede,  "Implementation Learning  Vector Quantization  (LVQ)  for  Chronic  Kidney Disease  Classification", Jurnal  Elektronik Ilmu Komputer Udayana , vol. 9, no. 2, pp. 241–248, 2020.
[6] R.  Y. Liu,  C.  Y.  Wu,  &  I.  C. Jou,  "A
CMOS  current-mode  design  of  modified learning-vector-quantization neural networks", Analog  Integrated  Circuits  and Signal  Processing ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  157–
181, 1995. https://doi.org/10.1007/BF01239108 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 A ku ra si (% ) Codebook LVQ MLVQ