DETEKSI PENYAKIT GINJAL KRONIK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ2 (LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2)

Abstract

Chronic kidney disease atau penyakit ginjal kronik adalah penurunan fungsi ginjal dibawah normal. Kondisi ini akan menyebabkan pengendapan zat-zat sisa metabolisma yang pada akhirnya dapat membahayakan tubuh penderita. Bukti-bukti ilmiah menunjukkan bahwa penyakit ginjal kronik dapat dicegah maupun dihambat perkembangannya jika dilakukan penanganan secara dini. Untuk menyelesaikan masalah kompleks seperti ini dalam bidang informatika terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, diantaranya adalah jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini menguji kinerja jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization 2 (LVQ2) dalam mendeteksi penyakit ginjal kronik. LVQ2 merupakan jaringan syaraf tiruan terawasi yang berbasis pembelajaran kompetitif. Data pasien yang digunakan terdiri dari 400 data pasien dan 24 atribut. Pengujian akan menggunakan seluruh dan sebagian atribut hasil seleksi atribut dengan metode stepwise regression. Kombinasi parameter terbaik adalah nilai alfa awal sebesar 0.1 dan epsilon sebesar 0.01 pada data menggunakan seluruh atribut yang menghasilkan kinerja spesifisitas sebesar 1 dan sensitivitas sebesar 0.926. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasfikasi LVQ2 menggunakan seluruh atribut lebih baik dari sebagian atribut hasil seleksi stepwise regression karena menghasilkan luas AUC terbesar yaitu 0.961. Kata kunci: Penyakit Ginjal Kronik, Learning Vector Quantization 2, LVQ2, Seleksi Atribut, Stepwise Regression.