Journal of Mechanical Engineering and Mechatronics                                                          Submitted : 2016-07-25 ISSN: 2527-6212, Vol. 1 No. 2, pp. 86-92                                                                               Accepted : 2016-08-15 © 2016 Pres Univ Press Publication, Indonesia
Klasifikasi Penyakit Mata Katarak berdasarkan Kelainan Patologis dengan menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization
Rudi Hariyanto 1,a* , Achmad Basuki 2,b , Rini Nur Hasanah 3,c
1 Program Studi Magister Teknik, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
a rudihariy4nt0@gmail.com, b abazh@ub.ac.id, c rini.hasanah@ub.ac.id
Abstract. Cataract  is  one  type  of  eye  damage  which  causes  the  lens  of  the  eye,  nearsightedness which varies according to the level becomes blindness. Cataract eye disease is eating slowly, little by  little  without  the  pain  experienced  by  patients  but  if  handled  too  late  then  lead  to  permanent blindness.  Eyepiece  contains  65%  water,  35%  protein  and  the  rest  are  minerals.  With  increasing age, size and mineral density increases. The accuracy of the determination of the type and location of  early cataract  is  very important  to  prevent  the severity of  the impact  of  more severe  cataracts. The  main  procedure  of  cataract  diagnosis  (Gold  Standard  procedure)  was  performed  using computed  tomography  (CT)  scan  and  Magnetic  Resonance  Imaging  (MRI).  Alternative  diagnosis can  be  made  through  physical  examination,  laboratory  tests,  medical  history,  and  other  relevant information. The purpose of this paper presents the results of a study on the implementation of the method of Learning Vector Quantization (LVQ) to facilitate the determination of the classification of types of cataract disease and its severity. The results showed that the use LVQ provide the level of  accuracy  of  the  determination  of  the  amount  of  (99%)  as  well  as  the  duration  of  training (training) sample of (0.06 seconds).
Keywords. Katarak, Klasifikasi, Learning Vector Quantization
Abstrak. Katarak  merupakan  salah  satu  jenis  kerusakan  mata  yang  menyebabkan  lensa  mata berselaput,  rabun  yang  bervariasi  sesuai  tingkatannya  hingga  menjadi  kebutaan.  Penyakit  katarak ini  menggerogoti  mata  secara  perlahan,  sedikit  demi  sedikit  tanpa  rasa  sakit  yang  dialami  pasien tetapi  jika  penanganannya  terlambat  maka  mengakibatkan  kebutaan  permanen.  Lensa  mata mengandung 65% air, 35% protein dan sisanya adalah mineral. Dengan bertambahnya usia, ukuran dan  kepadatan  mineral  bertambah.  Ketepatan  penentuan  jenis  dan  letak  katarak  secara  dini  sangat penting  untuk  mencegah  dampak  keparahan  katarak  yang  lebih  parah.  Prosedur  utama  diagnosis katarak  ( Gold Standart  Prosedur )  dilakukan menggunakan Computed  Tomography (CT) scan dan Magnetic  Resonance  Imaging (MRI).  Alternatif  diagnosis  dapat  dilakukan  melalui  pemeriksaan fisik,  pemeriksaan  laboratorium,  riwayat  penyakit,  serta  informasi  lain  yang  terkait.  Tujuan penulisan ini menyajikan hasil kajian mengenai implementasi metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk memudahkan klasifikasi penentuan jenis penyakit katarak serta tingkat keparahannya. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  LVQ  memberikan  tingkat  akurasi penentuan sebesar (99%) serta durasi waktu pelatihan (training) sampel sebesar (0,06 detik). Kata kunci. Katarak, Klasifikasi, Learning Vector Quantization

## Latar Belakang
Katarak  merupakan  salah  satu  jenis  kerusakan  mata  yang  menyebabkan  lensa  mata  berselaput bahkan  rabun  yang  bervariasi  sesuai  tingkatannya  hingga  kemungkinan  terjadi  keburaman  total (Ilyas, 2000). Penderita katarak dapat disembuhkan dengan jalan operasi, tetapi jika penanganannya terlambat  dapat  mengakibatkan  kebutaan  permanen.  Penyakit  ini  menggerogoti  mata  secara perlahan,  sedikit  demi  sedikit  tanpa  rasa  sakit  yang  dialami  pasien  (Ilyas,  2001).  Lensa  mata mengandung 65% air, 35% protein dan sisanya adalah mineral. Dengan bertambahnya usia, ukuran dan kepadatan mineral bertambah.

## Journal of Mechanical Engineering and Mechatronics 2016
Ketepatan penentuan jenis dan letak katarak secara dini sangat penting untuk mencegah dampak keparahan  katarak  yang  lebih  parah.  Prosedur  utama  diagnosis  katarak  ( Gold  Standart  Prosedur ) dilakukan  menggunakan Computed  Tomography (  CT  ) scan dan Magnetic  Resonance  Imaging (MRI). Penerapan gold standart prosedur tersebut tidak selalu dapat dilakukan karena tidak semua rumah  sakit  dan  klinik  mata  memiliki  fasilitas  yang  lengkap  alternatif  diagnosis  katarak  dapat dilakukan  melalui  pemeriksaan  secara  fisik  terhadap  pasien,  riwayat  penyakit,  pemeriksaan laboratorium,  keluarga,  serta  informasi  yang  terkait.  Untuk  itu  diperlukan  pengelompokan  jenis penyakit  mata  katarak  beserta  gejala-gejala  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  (Kusumadewi,  2003).  Sistem  pengambilan kesimpulan  telah  banyak  dilakukan  di  berbagai  bidang  ilmu,  seperti  yang  dilakukan  Yang  (2013) klasifikasi  deteksi  penyakit  mata  katarak  secara  otomatis  berdasarkan  gambar  retina.  Putra  dan Sutojo  (2014)  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan Learning  Vector  Quantization untuk mengklasifikasikan  penurunan  kondisi  organ  ginjal  melalui  iris  mata.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan kinerja mencapai tingkat akurasi 93,75% dari 22 data uji.
Arifianto  (2014)  klasifikasi  penyakit  stroke  dapat  dilakukan  menggunakan  metode Learning Vector  Quantization (LVQ)  dengan  struktur  jaringan single  layer-net .  Dari  data  klinis  yang digunakan  terdiri  dari  32  fitur  yang  berisi  tentang  hasil  pemeriksaan  fisik,  gejala  yang  dirasakan pasien, riwayat penyakit dan pemeriksaan laboratorium darah.
Wuryandari  dan  Afrianto  (2012)  membandingkan  penggunaan  metode  LVQ  dengan  metode backpropagation untuk pengenalan wajah. Digunakan 252 data training yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 37,33%  menggunakan metode backpropagation dan 37,63% menggunakan metode LVQ.  Rata-rata  waktu  pengenalan  menggunakan  metode  LVQ  adalah  32  milisecond,  yang  lebih cepat daripada menggunakan metode backpropagation yang membuhtuhkan 130 milisecond. Penelitian  diatas  menggunakan  metode  klasifikasi  dalam  pengambilan  kesimpulan  dengan menggunakan  metode Learning  Vector  Quantization karena  komputasi  yang  sangat  ringan  dan konvergensi baik Wuryandari dan Afrianto (2012).

## Tinjauan Pustaka
Artificial intelligence merupakan cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk membuat sebuah komputer dapat berfikir dan bernalar seperti manusia, agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu  dengan  meniru  kerja  dari  para  ahli  atau  memindahkan  keahlian  dari  seorang  pakar,  dan dimodelkan secara matematis ke sumber kepakaran dalam komputer [7], [9]. Prinsip kerja artificial intelligence  adalah  menerima  input  untuk  diproses  dan  mengeluarkan  output  yang  berupa  suatu keputusan  layaknya  yang  dilakukan  manusia,  sehingga  diperoleh  sebuah  informasi  yang  dapat digunakan  dalam  penyelesaian  permasalahan.  Terdapat  banyak  metode  hasil  kajian  dalam  bidang kecerdasan  buatan  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi, diantaranya  yang khusus  diterapkan  dalam  bidang  kesehatan  adalah  metode    K-Means,  Support  Vector  Machine (SVM), K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, dan Learning Vector Quantization Neural Network.

## Learning Vector Quantization (LVQ)
Learning  Vector  Quantization  awalnya  diusulkan  oleh  Kohonen  sebagai  perbaikan  dari  Vector quantization.  LVQ  adalah  pendekatan  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  (Biehl,  2006).  Hal ini  diterapkan  dalam  berbagai  praktis  masalah,  termasuk  medis  dan  analisis  data.  Learning  vector quantization  merupakan  salah  satu  jaringan  saraf  tiruan,  dan  merupakan  versi  supervised  learning dari  metode  Kohonen  Self-Organizing  Map  (SOM).  Metode  LVQ  bertujuan  akhir  mencari  nilai bobot  yang  sesuai  untuk  mengelompokkan  vektor-vektor  kedalam  kelas  tujuan  yang  telah diinisialisasi  pada  saat  pembentukan  jaringan Learning  vector  quantization .  Pemrosesan  yang terjadi  pada  setiap  vektor  adalah  mencari  jarak  antara  suatu  vektor  input  ke  bobot  yang
bersangkutan  (w1  dan  w2).  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  gambar  1  Arsitektur  jaringan Learning vector quantization .
Gambar 1 Arsitektur Jaringan Learning Vector Quantization (Fausett, 1994)
Keterangan:
1. X 1 , X 2 - 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.  W1  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. F 1 ,dan  F 2 merupakan  fungsi  aktivasi  pertama  dan  kedua.  Fungsi  aktivasi  F 1 akan  memetakan y_in 1 ke y 1 = 1 apabila ||X – w 1 || < ||X – w 2 ||, dan y 1 = 0 jika sebaliknya. Demikian pula dengan yang terjadi pada fungsi aktivasi F 2 , akan  memetakan y_in 2 ke y 2 = 2 apabila ||X – w 2 || < ||X – w 1 ||, dan y 2 = 0 jika sebaliknya.
4. F 1 dan F 2 merupakan output pertama dan kedua.

## Parameter Pembelajaran LVQ
Sistem pembelajaran LVQ dalam sistem dikembangkan berdasarkan metode LVQ dan ketentuan dasar teori LVQ. Parameter yang dibutuhkan diantaranya adalah: 1. X, vektor-vektor pelatihan (X1,…Xi,…Xn).
2. T, kategori atau kelas yang benar untuk vektor-vektor pelatihan.
3. Wj, vektor bobot pada unit keluaran ke-j (W1j,…Wij,…,Wnj).
4. Cj, kategori atau kelas yang merepresentasikan oleh unit keluaran ke-j
5.  L earning  rate (α),  α  didefinisikan  sebagai  tingkat  pembelajaran.  Jika  α  terlalu  besar,  maka metode  akan  menjadi  tidak  stabil  sebaliknya  jika  α  terlalu  kecil,  maka  prosesnya  akan  terlalu lama. Nilai α adalah 0 < α < 1.
6. Nilai pengurangan learning rate , yaitu penurunan tingkat pembelajaran.
7.  Nilai  minimal learning  rate (Min  α),  yaitu  minimal  nilai  tingkat  pembelajaran  yang  masih diperbolehkan. Pengurangan nilai α yang digunakan pada penelitian ini adalah sebesar 0.1*α.
8.  Nilai window (ε),  yaitu  nilai  yang  digunakan  sebagai  daerah  yang  harus  dipenuhi  untuk memperbaharui vektor referensi pemenang (Yc1) dan runner-up (Yc2) jika berada dikelas yang berbeda. Persamaan window (ε) : Min (dc1/dc2 , dc2/dc1) > (1-ε)(1+ε)
9. Jika memenuhi kondisi window (ε) , maka vektor referensi yang tidak masuk ke dalam kelas yang sama dengan vektor x akan diperbaharui menggunakan persamaan Wj = Wj – α [Xi - Wj]  dan jika ya Wj = Wj + α [Xi -Wj]
10. Sedangkan vektor refrensi  yang tidak masuk  ke dalam kelas  yang sama dengan vektor x akan diperbaharui menggunakan persamaan : Wj = Wj – α [Xi - Wj]  dan jika ya Wj = Wj + α [Xi -Wj]
Setelah  dilakukan  proses  pelatihan  ( training ),  akan  diperoleh  bobot-bobot  akhir  (W).  Bobot- bobot  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan  pengujian.  Gambar  diagram  alir  pengujian pada sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Bagan Alur Pengujian ( testing ) LVQ
Sistem dibangun dengan skema seperti pada Gambar 3 di bawah ini. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dari dokumen rekam medis pasien rawat inap Rumah Sakit dan klinik mata. Data-data tersebut berisi data pemeriksaan fisik (anamnesis), data riwayat penyakit dan data  hasil  pemeriksaan  laboratorium  darah  pasien.  Data  pasien  yang  diambil  telah  melalui pemeriksaak  timmedis  dan  memiliki  diagnosis  dokter  spesialis  mata  sebagai  acuan  dan  validasi hasil klasifikasi.
Mulai Load bobot W dari proses training Input data uji Inisialisasi Input (X) Hitung jarak terkecil J= min (Xi-Wj) Hitung jarak eucliden antara bobot X dan W J adalah kelas untuk Xi Selesai Rekam Medis Pasien Pengujian klasifikasi Data Ujicoba Paka r Proses
LVQ
Data set pemblajaran Hasil
A. Dataset (Rekam Medis)
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  LVQ dan NBC dalam klasifikasi  penyakit mata katarak. Data  yang digunakan untuk training sebanyak 300 data, sedangkan untuk ujicoba 85 data. Data ujicoba harus benar-benar berbeda  dari  data  pembelajaran  untuk  memenuhi  aspek  objektivitas.  Fitur  yang  digunakan  pada diagnosis  penyakit  mata  katarak  selengkapnya  ditunjukkan  pada  Tabel  1,  sedangkan  diagram pengolahan datanya ditunjukkan pada Gambar. 3.
Tabel 1 Daftar Fitur dan Nilai Satuan No Variabel Nilai/ satuan 1 Jenis kelamin (0)  Perempuan (1)  Laki-laki 2 Umur Numerik 3 Kabur (0). Tidak (1). Iya 4 Silau (0). Tidak (1). Iya 5 Trauma (0). Tidak (1). Iya 6 Radang bilik mata depan (0). Tidak (1). Iya 7 Lensa keruh tidak rata (0). Tidak (1). Iya 8 Lensa keruh rata (0). Tidak (1). Iya 9 Lensa keruh pencairan cortex (0). Tidak (1). Iya 10 Microftalmia (0). Tidak (1). Iya 11 Microcepali (0). Tidak (1). Iya 12 Antariar/coklat (0). Tidak (1). Iya 12 Tekanan intra okuli / tio Numerik 13 Rw. Kehamilan (0). Tidak (1). Iya 14 Rw. Skt mata uvetis (0). Tidak (1). Iya 15 Rw. Skt mata glaucoma (0). Tidak (1). Iya 16 Rw. Keluarga tidak bisa melihat (0). Tidak (1). Iya 17 Kelainan jantung bawaan (0). Tidak (1). Iya 18 Gangguan pendengaran (0). Tidak (1). Iya 19 Parasit toxo plasma (0). Tidak (1). Iya 20 Robela/campak (0). Tidak (1). Iya 21 Cito megalo virus (0). Tidak (1). Iya

## 1)  Hasil Implementasi Metode LVQ
Hasil  disain  program  aplikasi  untuk  penerapan  metode  LVQ  memerlukan  proses  inisialisasi parameter  training,  seperti  ditunjukkan  pada  Gr.  4,  yang  meliputi  nilai  maksimum epoch yang digunakan  untuk  menghentikan  program  jika  telah  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 α agar mendekati bobot ideal. Minimum α adalah nilai terkecil dari α yang diinginkan.

## Gambar 4 Parameter yang digunakan untuk inisialisasi penerapan metode LVQ
Proses  pembelajaran  ini  menghasilkan  nilai-nilai  bobot  terbaik  untuk  setiap  hubungan  antara node masukan  dan  kelas  luaran.  Pada  setiap  proses  pembelajaran  dicatat  waktu  komputasinya, sehingga diperoleh tampilan bobot-bobot di setiap fiturnya, seperti pada Gambar. 5.

## Gambar 5 Proses pengujian metode klasifikasi menggunakan LVQ
Ujicoba multi data dimaksudkan untuk mempermudah pengujian dengan menggunakan banyak data masukan sekaligus,  yang pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data  uji dari 85 pasien,  yang  hasilnya  dibandingkan  dengan  dataset/data  pembelajaran  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan implementasi metode LVQ. Prosentase tingkat kebenaran hasil dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan:
( ) (7)
Sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  6,  prosentase  sebesar  98,82%  menggambarkan  tingkat keberhasilan  penerapan  metode  LVQ  untuk  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  penyakit  katarak, sehingga dinyatakan bahwa disain program aplikasi yang dibuat sudah benar.

## Gambar 6 Hasil uji coba

## Kesimpulan
a. Hasil analisis perhitungan metode LVQ menggunakan jumlah data uji coba antara 50 dan 85 data dengan  nilai max  epoch 10, learning  rate (alpha)  0,1, decrement  alpha 0,01,  serta minimum alpha 0.001,  menggunakan  data  pembelajaran  sebanyak  75,  100,  150,  200,  250  dan  300 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98% dengan waktu komputasi 0,01 detik.
b. Semakin kecil learning rate, semakin baik proses klasifikasi data uji coba. Pada penelitian yang dilakukan, penggunaan metode LVQ kurang maksimum jika learning rate yang digunakan sama atau lebih besar dari 0,7.
c. Jumlah  data  latih  yang  digunakan  mempengaruhi  hasil  pembelajaran.  Semakin  banyak  jumlah data latih, tingkat persentase akurasi semakin tinggi.

## Daftar Pustaka
[1] A.  S.  Arifianto,  M.  Sarosa,  dan  O.  Setyawati,  "Klasifikasi  stroke  berdasarkan  kelainan patologis dengan Learning Vector Quantization ," Jurnal EECCIS, vol. 8, no. 2m, hlm. 117-122, 2014.
[2] Sidarta Ilyas, Kedaruratan Dalam Ilmu Penyakit Mata. Jakarta: Balai Penerbit FKUI, 2000.
[3] Sidarta Ilyas, Penuntun Ilmu Penyakit Mata. Jakarta: Balai Penerbit FKUI, 2001.
[4] S.  Kusumadewi,  Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  MATLAB  &  EXCEL LINK. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[5] Sujoto T, Edy M, Vincent S., Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi Offset, 2011.
[6] Y.I.  Hatmojo,”Implementasi  wavelet  Haar  dan  jaringan  tiruan  pada  pengenalan  pola  selaput pelangi mata,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), vol. 3, no. 1, 2014.
[7] A. Prabowo,”Perbandingan antara metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization pada pengenalan pola tanda tangan,” Jurnal Sains dan Matematika (JSM), vol. 14.