Perbandingan Kecepatan dan Ketepatan Antara Learning Vector Quantization Dan Kohonen Pada Identifikasi Penyakit Leukemia
PERBANDINGAN KECEPATAN DAN KETEPATAN ANTARA
LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN KOHONEN PADA
IDENTIFIKASI PENYAKIT LEUKEMIA
SKRIPSI
AULIA FIZHTA
091401014
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2015
PERBANDINGAN KECEPATAN DAN KETEPATAN ANTARA LEARNING
VECTOR QUANTIZATION DAN KOHONEN PADA IDENTIFIKASI PENYAKIT
LEUKEMIA
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana
Komputer
AULIA FIZHTA
091401014
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2015
ii
PERSETUJUAN
Judul
: PERBANDINGAN KECEPATAN DAN KETEPATAN
ANTARA
LEARNING VECTOR QUANTIZATION
DAN KOHONEN PADA IDENTIFIKASI PENYAKIT
LEUKEMIA
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: AULIA FIZHTA
Nomor Induk Mahasiswa : 091401014
Program Studi
: S1 ILMU KOMPUTER
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan,
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2
Amer Sharif, S.Si,M.Kom
NIP. -
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer
Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 196203171991031001
Pembimbing 1
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 196203171991031001
iii
PERNYATAAN
PERBANDINGAN KECEPATAN DAN KETEPATAN ANTARA LEARNING
VECTOR QUANTIZATION DAN KOHONEN PADA IDENTIFIKASI
PENYAKIT LEUKEMIA
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 10 September 2015
Aulia Fizhta
091401014
iv
PENGHARGAAN
Alhamdulillah. Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, yang dengan rahmat dan
karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebaga isyarat untuk
memperoleh gelar Sarjana Komputer, pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Pada pengerjaan skripsi dengan judul Perbandingan Kecepatan dan Ketepatan
Antara Learning Vector Quantization Dan Kohonen Pada Identifikasi Penyakit
Leukemia ini, penulis menyadari bahwa banyak pihak yang turut membantu dan
memotivasi dalam pengerjaannya. Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan
terima kasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, Msc(CTM), Sp.A(K) selaku
Rektor Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Dosen Pembimbing I dan Ketua
Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi
Informasi Universitas Sumatera Utara.
4. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah
memberikan arahan dan motivasi kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.
5. Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT selaku Dosen Penguji I yang telah
banyak meluangkan waktunya dalam memberikan masukan-masukan kepada
penulis.
6. Bapak Ade Candra, St, M.Kom selaku Dosen Penguji II yang telah banyak
meluangkan waktunya dalam memberikan masukan-masukan kepada penulis.
7. Orang tua penulis Yafizham dan Rimta, serta saudara penulis Sofiya Nazara,
Audita Mutia dan Alfi Abdillah yang selalu memberikan kasih sayang yang
tulus,dukungan serta pengorbanan yang tak ternilai harganya kepada penulis.
8. Kekasih hati penulis Fanny Difianti, SE., serta teman-teman seperjuangan yang
saling memberikan bantuan, semangat, perhatian, dan tempat berbagi suka dan
duka penulis dalam menyelesaikan skripsi ini Rizky Ramadhansyah, Ajeng
Devira Lubis,Mahadi, EkaYuslida, NurAinun, dan Muhammad Huzaifa.
v
9. Semua pihak yang terlibat langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat
penulis ucapkan satu demi satu yang telah membantu penyelesaian laporan ini.
Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah
memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan
skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena
tu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi
kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.
Medan,
Penulis,
Aulia Fizhta
vi
Perbandingan Kecepatan Dan Ketepatan Antara Learning Vector Quantization Dan
Kohonen Pada Identifikasi Penyakit Leukemia
ABSTRAK
Identifikasi penyakit dengan pemanfaatan jaringan syaraf tiruan memungkinkan
memberikan hasil yang lebih cepat dan tepat. Identifikasi penyakit leukemia ini akan
menggunakan dan membandingkan kecepatan dan ketepatan identifikasi metode LVQ
dan Kohonen. Pada metode LVQ pelatihan dilakukan pada setiap pola masukan. Hasil
pelatihannya akan dibandingkan dengan target. LVQ merupakan jaringan syaraf tiruan
dengan dua jenis lapisan, yaitu lapisan kompetitif dan lapisan linier. Sedangkan
metode kohonen, pelatihan dilakukan dengan cara mengelompokkan inputan sehingga
hasil yang diperoleh merupakan kelas atau cluster. Objek yang diidentifiksi adalah
penyakit leukemia dengan empat pembagian jenis umumnya yaitu Leukemia Limfosit
Akut, Leukemia Mieloid Akut, Leukemia Limfosit Kronis dan Leukemia Mieloid
Kronis.Sistem identifikasi ini dilatih dengan diberi 20 sampel jenis penyakit dengan
masing-masing memiliki 20 gejala. Dengan parameter epochs maksimal 1000, dan
goal performance 0,0001. Setelah dilatih sistem diberikan pengujian dengan
memasukkan gejala sesuai dengan sampel. Berdasarkan hasil uji identifikasi yang
dilakukan, diketahui bahwa metode Kohonen dapat mengenali pola lebih cepat
daripada metode LVQ dimana rata-rata waktu yang dibutuhkan metode Kohonen
adalah 4.20 detik sedangkan metode LVQ 5.80. Dan persentase ketepatan LVQ lebih
tinggi dengan 100% sedangkan Kohonen persentase ketepatannya 50%.
Katakunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Identifikasi Penyakit, Penyakit Leukemia
Learning Vector Quantization, Kohonen.
vii
Speed and Accuracy Comparison Between Learning Vector Quantization And
Kohonen At Identify Leukemia.
ABSTRACT
Identification of disease with the use of neural network sallow provide results more
quickly and precisely. Identification of leukemia will use and compare the
identification‘s speedand accuracy of the LVQ and Kohonen method. In training of
LVQ method performed on each input pattern. The training results will be compared
with the target. LVQ is aneural network with two types of layers, namely the
competitive layer and the linear layer. While the Kohonen method, the training is done
by classifying the input so that the results obtained are a classor cluster. The object
that identified is leukemia with its four general types, namely of acute Lymphocyte
Leukemia, acute myeloid leukemia, chronic lymphocytic leukemia and chronic
myeloid leukemia. This identification system is trained with a given with 20 samples
type of disease and each had 20 symptoms. With a maximum of 1000 epochs, and
performance goals 0.0001 parameters. Once the system is trained, its be tested by
input ting the symptoms in accor dance with of the sample. Based on the results of the
identification test is carried out, it is known that the Kohonen method can recognize
patterns faster than LVQ method for which the average time required Kohonen
method is 4:20 seconds while LVQ method 5.80. And a higher percentage of LVQ
accuracy with 100% accuracy while Kohonen percentage 50%.
Keywords: Neural Networks, Identification of Disease, Leukemia, Learning Vector
Quantization, Kohonen
viii
DAFTAR ISI
Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Tabel
Daftar Gambar
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
1.4 Tujuan Penelitian
1.5 Manfaat Penelitian
1.6 Metodologi Penelitian
1.7 Diagram Alir Penelitian
1.8 Sistematika Penulisan
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
2.1.1 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
2.1.2 Fungsi Aktivasi
2.1.3Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
2.1.4 Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan
2.2 Learning Vector Quantization (LVQ)
2.3 Kohonen
2.4 Darah
2.5 Leukemia
2.5.1 Leukemia Akut
2.5.2 Leukemia Kronis
Hal.
ii
iii
iv
vi
vii
Viii
Xi
Xii
1
1
2
2
3
3
3
4
6
7
7
8
9
10
10
11
12
13
14
14
16
ix
Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem
3.1 Analisis Sistem
3.1.1 Analisis Permasalahan
3.1.2 Analisis Kebutuhan Sistem
3.1.2.1 Kebutuhan Fungsional Sistem
3.1.2.2 Kebutuhan Non-Fungsional Sistem
3.1.3 Analisis Proses Sistem
3.1.3.1 Analisis Proses Learning Vector Quantization
3.1.3.2 Analisis Proses Kohonen
3.2 Pemodelan
3.2.1 Use Case Diagram
3.2.1.1 Use Case Pelatihan
3.2.1.2 Use Case Pengujian
3.2.2 SequenceDiagram
3.2.2.1 Sequence Diagram Proses Pelatihan
3.2.2.2 Sequence Diagram ProsesPengujian
3.2.3 Activity Diagram
3.2.3.1 Activity Diagram Proses Pelatihan
3.2.3.2 Activity DiagramProses Pengujian
3.3 Pseudocode Program
3.3.1 Pseudocode Proses Pelatihan
3.3.2 Pseudocode Proses Pengujian
3.4 Perancangan Flowchart
3.4.1 Flowchart Sistem
3.4.2 Flowchart Proses Pelatihan
3.4.3 Flowchart Proses Pengujian
3.5 PerancanganData
3.5.1 Perancangan Masukan
3.5.2 Perancangan Keluaran
3.5.3 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
3.6 Perancangan Antarmuka
3.6.1Antarmuka Awal
3.6.2 Antarmuka Pelatihan
3.6.3 Antarmuka Pengujian
3.6.4 Antarmuka Bantuan
3.6.5 Antarmuka Konfirmasi Keluar
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem
4.1 Implementasi Sistem
4.1.1 Tampilan Antarmuka Sistem
4.1.1.1 Antarmuka Beranda Sistem
4.1.1.2 Antarmuka Pelatihan LVQ
4.1.1.3 Antarmuka Pengujian LVQ
4.1.1.4 Antarmuka Pelatihan Kohonen
4.1.1.5 Antarmuka Pengujian Kohonen
4.1.1.6 Antarmuka Bantuan
Hal.
18
18
18
19
19
19
20
20
21
23
24
24
26
26
27
27
28
28
29
30
30
31
31
32
33
35
35
35
36
36
37
37
39
41
43
44
45
45
45
45
46
47
49
51
52
53
x
4.2 Pengujian Sistem
4.2.1 Jenis Pengujian
4.2.1.1 Kecepatan Pelatihan
4.2.1.2 Kecepatan Identifikasi
4.2.1.3 Ketepatan Pelatihan
4.2.1.4 Ketepatan Identifikasi
53
53
56
57
58
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
5.2 Saran
65
65
66
Daftar Pustaka
67
Lampiran Listing Program
Lampiran Curriculum Vitae
A-1
B-1
xi
DAFTAR TABEL
2.1
3.1
3.2
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
Beberapa perbedaan antara leukemia limfosit dan mieloid.
Dokumentasi Naratif Use Case LVQ
Dokumentasi Naratif Use Case Kohonen
Perbandingan Waktu Uji Pengenalan Gejala penyakit identifikasi
penyakit Leukemia dengan metode LVQ dan Kohonen
Hasil Pelatihan Menggunakan Metode LVQ
Hasil Pelatihan Menggunakan Metode Kohonen
Hasil Uji Identifikasi Dengan Metode LVQ
Hasil Uji Identifikasi Metode Kohonen
Hal.
15
24
26
56
57
58
61
62
xii
DAFTAR GAMBAR
Hal.
1.1 Flowchart Sistem
5
2.1 Fungsi Aktivasi Pada Jaringan Syaraf Sederhana
8
2.2 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
9
2.3Arsitektur Jaringan LVQ
12
2.4 Arsitektur Jaringan Kohonen
13
3.1 Ishikawa Diagram
19
3.2 Use case Diagram Sistem Identifikasi Penyakit Leukemia
24
3.3 Sequence Diagram Proses Pelatihan
27
3.4 Sequence Diagram Proses Pengujian
27
3.5 Activity Diagram Proses Pelatihan LVQ
28
3.6 Activity Diagram Proses Pelatihan Kohonen
29
3.7 Activity Diagram Proses Pengujian LVQ dan Kohonen
29
3.8 Flowchart Sistem
32
3.9 Flowchart Proses Pelatihan LVQ
33
3.10 Flowchart Proses Pelatihan Kohonen
34
3.11 Flowchart Pengujian LVQ dan Kohonen
35
3.12 Arsitektur Jaringan LVQ
36
3.13 Arsitektur Jaringan Kohonen
37
3.14 Tampilan Antarmuka Awal
37
3.15 Tampilan Antarmuka PelatihanMetode LVQ
39
3.16 Tampilan Antarmuka Pelatihan Metode Kohonen
40
3.17 Tampilan Antarmuka Pengujian LVQ
41
3.18 Tampilan Antarmuka Pengujian Kohonen
42
3.19 Tampilan Antarmuka Bantuan
43
3.20 Tampilan Antarmuka Konfirmasi Keluar
44
4.1 Tampilan Antarmuka Menu Beranda Sistem
46
4.2 Tampilan Antarmuka Pelatihan LVQ
47
4.3 Tampilan Antarmuka Berhasil Simpan
47
4.4.Tampilan Antarmuka Pengujian LVQ
48
xiii
4.5 Tampilan Antarmuka Pengujian LVQ Setelah Dikenali
48
4.6 Tampilan Antarmuka Pelatihan Kohonen
49
4.7 Tampilan Antarmuka Pelatihan Kohonen Setelah Dilakukan Pelatihan
50
4.8 Tampilan Antarmuka Pengujian Kohonen
51
4.9 Tampilan Antarmuka Pengujian Kohonen Setelah Dikenali
52
4.10 Tampilan Antarmuka Bantuan
53
4.11. Hasil Pelatihan LVQ
54
4.12. Hasil Pelatihan Kohonen
55
4.13 Grafik Perbandingan Kecepatan Identifikasi Penyakit Leukemia Antara
Metode LVQ dan Kohonen
56
4.14 Sebelum Uji Identifikasi Metode LVQ
59
4.15 Setelah Uji Identifikasi Metode LVQ
59
4.16 Setelah Uji Identifikasi Metode Kohonen
60
4.17 Setelah Uji Identifikasi Metode Kohonen
60
LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN KOHONEN PADA
IDENTIFIKASI PENYAKIT LEUKEMIA
SKRIPSI
AULIA FIZHTA
091401014
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2015
PERBANDINGAN KECEPATAN DAN KETEPATAN ANTARA LEARNING
VECTOR QUANTIZATION DAN KOHONEN PADA IDENTIFIKASI PENYAKIT
LEUKEMIA
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana
Komputer
AULIA FIZHTA
091401014
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2015
ii
PERSETUJUAN
Judul
: PERBANDINGAN KECEPATAN DAN KETEPATAN
ANTARA
LEARNING VECTOR QUANTIZATION
DAN KOHONEN PADA IDENTIFIKASI PENYAKIT
LEUKEMIA
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: AULIA FIZHTA
Nomor Induk Mahasiswa : 091401014
Program Studi
: S1 ILMU KOMPUTER
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan,
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2
Amer Sharif, S.Si,M.Kom
NIP. -
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer
Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 196203171991031001
Pembimbing 1
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. 196203171991031001
iii
PERNYATAAN
PERBANDINGAN KECEPATAN DAN KETEPATAN ANTARA LEARNING
VECTOR QUANTIZATION DAN KOHONEN PADA IDENTIFIKASI
PENYAKIT LEUKEMIA
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 10 September 2015
Aulia Fizhta
091401014
iv
PENGHARGAAN
Alhamdulillah. Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, yang dengan rahmat dan
karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebaga isyarat untuk
memperoleh gelar Sarjana Komputer, pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Pada pengerjaan skripsi dengan judul Perbandingan Kecepatan dan Ketepatan
Antara Learning Vector Quantization Dan Kohonen Pada Identifikasi Penyakit
Leukemia ini, penulis menyadari bahwa banyak pihak yang turut membantu dan
memotivasi dalam pengerjaannya. Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan
terima kasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, Msc(CTM), Sp.A(K) selaku
Rektor Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Dosen Pembimbing I dan Ketua
Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi
Informasi Universitas Sumatera Utara.
4. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah
memberikan arahan dan motivasi kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.
5. Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT selaku Dosen Penguji I yang telah
banyak meluangkan waktunya dalam memberikan masukan-masukan kepada
penulis.
6. Bapak Ade Candra, St, M.Kom selaku Dosen Penguji II yang telah banyak
meluangkan waktunya dalam memberikan masukan-masukan kepada penulis.
7. Orang tua penulis Yafizham dan Rimta, serta saudara penulis Sofiya Nazara,
Audita Mutia dan Alfi Abdillah yang selalu memberikan kasih sayang yang
tulus,dukungan serta pengorbanan yang tak ternilai harganya kepada penulis.
8. Kekasih hati penulis Fanny Difianti, SE., serta teman-teman seperjuangan yang
saling memberikan bantuan, semangat, perhatian, dan tempat berbagi suka dan
duka penulis dalam menyelesaikan skripsi ini Rizky Ramadhansyah, Ajeng
Devira Lubis,Mahadi, EkaYuslida, NurAinun, dan Muhammad Huzaifa.
v
9. Semua pihak yang terlibat langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat
penulis ucapkan satu demi satu yang telah membantu penyelesaian laporan ini.
Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah
memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan
skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena
tu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi
kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.
Medan,
Penulis,
Aulia Fizhta
vi
Perbandingan Kecepatan Dan Ketepatan Antara Learning Vector Quantization Dan
Kohonen Pada Identifikasi Penyakit Leukemia
ABSTRAK
Identifikasi penyakit dengan pemanfaatan jaringan syaraf tiruan memungkinkan
memberikan hasil yang lebih cepat dan tepat. Identifikasi penyakit leukemia ini akan
menggunakan dan membandingkan kecepatan dan ketepatan identifikasi metode LVQ
dan Kohonen. Pada metode LVQ pelatihan dilakukan pada setiap pola masukan. Hasil
pelatihannya akan dibandingkan dengan target. LVQ merupakan jaringan syaraf tiruan
dengan dua jenis lapisan, yaitu lapisan kompetitif dan lapisan linier. Sedangkan
metode kohonen, pelatihan dilakukan dengan cara mengelompokkan inputan sehingga
hasil yang diperoleh merupakan kelas atau cluster. Objek yang diidentifiksi adalah
penyakit leukemia dengan empat pembagian jenis umumnya yaitu Leukemia Limfosit
Akut, Leukemia Mieloid Akut, Leukemia Limfosit Kronis dan Leukemia Mieloid
Kronis.Sistem identifikasi ini dilatih dengan diberi 20 sampel jenis penyakit dengan
masing-masing memiliki 20 gejala. Dengan parameter epochs maksimal 1000, dan
goal performance 0,0001. Setelah dilatih sistem diberikan pengujian dengan
memasukkan gejala sesuai dengan sampel. Berdasarkan hasil uji identifikasi yang
dilakukan, diketahui bahwa metode Kohonen dapat mengenali pola lebih cepat
daripada metode LVQ dimana rata-rata waktu yang dibutuhkan metode Kohonen
adalah 4.20 detik sedangkan metode LVQ 5.80. Dan persentase ketepatan LVQ lebih
tinggi dengan 100% sedangkan Kohonen persentase ketepatannya 50%.
Katakunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Identifikasi Penyakit, Penyakit Leukemia
Learning Vector Quantization, Kohonen.
vii
Speed and Accuracy Comparison Between Learning Vector Quantization And
Kohonen At Identify Leukemia.
ABSTRACT
Identification of disease with the use of neural network sallow provide results more
quickly and precisely. Identification of leukemia will use and compare the
identification‘s speedand accuracy of the LVQ and Kohonen method. In training of
LVQ method performed on each input pattern. The training results will be compared
with the target. LVQ is aneural network with two types of layers, namely the
competitive layer and the linear layer. While the Kohonen method, the training is done
by classifying the input so that the results obtained are a classor cluster. The object
that identified is leukemia with its four general types, namely of acute Lymphocyte
Leukemia, acute myeloid leukemia, chronic lymphocytic leukemia and chronic
myeloid leukemia. This identification system is trained with a given with 20 samples
type of disease and each had 20 symptoms. With a maximum of 1000 epochs, and
performance goals 0.0001 parameters. Once the system is trained, its be tested by
input ting the symptoms in accor dance with of the sample. Based on the results of the
identification test is carried out, it is known that the Kohonen method can recognize
patterns faster than LVQ method for which the average time required Kohonen
method is 4:20 seconds while LVQ method 5.80. And a higher percentage of LVQ
accuracy with 100% accuracy while Kohonen percentage 50%.
Keywords: Neural Networks, Identification of Disease, Leukemia, Learning Vector
Quantization, Kohonen
viii
DAFTAR ISI
Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Tabel
Daftar Gambar
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
1.4 Tujuan Penelitian
1.5 Manfaat Penelitian
1.6 Metodologi Penelitian
1.7 Diagram Alir Penelitian
1.8 Sistematika Penulisan
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
2.1.1 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
2.1.2 Fungsi Aktivasi
2.1.3Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
2.1.4 Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan
2.2 Learning Vector Quantization (LVQ)
2.3 Kohonen
2.4 Darah
2.5 Leukemia
2.5.1 Leukemia Akut
2.5.2 Leukemia Kronis
Hal.
ii
iii
iv
vi
vii
Viii
Xi
Xii
1
1
2
2
3
3
3
4
6
7
7
8
9
10
10
11
12
13
14
14
16
ix
Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem
3.1 Analisis Sistem
3.1.1 Analisis Permasalahan
3.1.2 Analisis Kebutuhan Sistem
3.1.2.1 Kebutuhan Fungsional Sistem
3.1.2.2 Kebutuhan Non-Fungsional Sistem
3.1.3 Analisis Proses Sistem
3.1.3.1 Analisis Proses Learning Vector Quantization
3.1.3.2 Analisis Proses Kohonen
3.2 Pemodelan
3.2.1 Use Case Diagram
3.2.1.1 Use Case Pelatihan
3.2.1.2 Use Case Pengujian
3.2.2 SequenceDiagram
3.2.2.1 Sequence Diagram Proses Pelatihan
3.2.2.2 Sequence Diagram ProsesPengujian
3.2.3 Activity Diagram
3.2.3.1 Activity Diagram Proses Pelatihan
3.2.3.2 Activity DiagramProses Pengujian
3.3 Pseudocode Program
3.3.1 Pseudocode Proses Pelatihan
3.3.2 Pseudocode Proses Pengujian
3.4 Perancangan Flowchart
3.4.1 Flowchart Sistem
3.4.2 Flowchart Proses Pelatihan
3.4.3 Flowchart Proses Pengujian
3.5 PerancanganData
3.5.1 Perancangan Masukan
3.5.2 Perancangan Keluaran
3.5.3 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
3.6 Perancangan Antarmuka
3.6.1Antarmuka Awal
3.6.2 Antarmuka Pelatihan
3.6.3 Antarmuka Pengujian
3.6.4 Antarmuka Bantuan
3.6.5 Antarmuka Konfirmasi Keluar
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem
4.1 Implementasi Sistem
4.1.1 Tampilan Antarmuka Sistem
4.1.1.1 Antarmuka Beranda Sistem
4.1.1.2 Antarmuka Pelatihan LVQ
4.1.1.3 Antarmuka Pengujian LVQ
4.1.1.4 Antarmuka Pelatihan Kohonen
4.1.1.5 Antarmuka Pengujian Kohonen
4.1.1.6 Antarmuka Bantuan
Hal.
18
18
18
19
19
19
20
20
21
23
24
24
26
26
27
27
28
28
29
30
30
31
31
32
33
35
35
35
36
36
37
37
39
41
43
44
45
45
45
45
46
47
49
51
52
53
x
4.2 Pengujian Sistem
4.2.1 Jenis Pengujian
4.2.1.1 Kecepatan Pelatihan
4.2.1.2 Kecepatan Identifikasi
4.2.1.3 Ketepatan Pelatihan
4.2.1.4 Ketepatan Identifikasi
53
53
56
57
58
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
5.2 Saran
65
65
66
Daftar Pustaka
67
Lampiran Listing Program
Lampiran Curriculum Vitae
A-1
B-1
xi
DAFTAR TABEL
2.1
3.1
3.2
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
Beberapa perbedaan antara leukemia limfosit dan mieloid.
Dokumentasi Naratif Use Case LVQ
Dokumentasi Naratif Use Case Kohonen
Perbandingan Waktu Uji Pengenalan Gejala penyakit identifikasi
penyakit Leukemia dengan metode LVQ dan Kohonen
Hasil Pelatihan Menggunakan Metode LVQ
Hasil Pelatihan Menggunakan Metode Kohonen
Hasil Uji Identifikasi Dengan Metode LVQ
Hasil Uji Identifikasi Metode Kohonen
Hal.
15
24
26
56
57
58
61
62
xii
DAFTAR GAMBAR
Hal.
1.1 Flowchart Sistem
5
2.1 Fungsi Aktivasi Pada Jaringan Syaraf Sederhana
8
2.2 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
9
2.3Arsitektur Jaringan LVQ
12
2.4 Arsitektur Jaringan Kohonen
13
3.1 Ishikawa Diagram
19
3.2 Use case Diagram Sistem Identifikasi Penyakit Leukemia
24
3.3 Sequence Diagram Proses Pelatihan
27
3.4 Sequence Diagram Proses Pengujian
27
3.5 Activity Diagram Proses Pelatihan LVQ
28
3.6 Activity Diagram Proses Pelatihan Kohonen
29
3.7 Activity Diagram Proses Pengujian LVQ dan Kohonen
29
3.8 Flowchart Sistem
32
3.9 Flowchart Proses Pelatihan LVQ
33
3.10 Flowchart Proses Pelatihan Kohonen
34
3.11 Flowchart Pengujian LVQ dan Kohonen
35
3.12 Arsitektur Jaringan LVQ
36
3.13 Arsitektur Jaringan Kohonen
37
3.14 Tampilan Antarmuka Awal
37
3.15 Tampilan Antarmuka PelatihanMetode LVQ
39
3.16 Tampilan Antarmuka Pelatihan Metode Kohonen
40
3.17 Tampilan Antarmuka Pengujian LVQ
41
3.18 Tampilan Antarmuka Pengujian Kohonen
42
3.19 Tampilan Antarmuka Bantuan
43
3.20 Tampilan Antarmuka Konfirmasi Keluar
44
4.1 Tampilan Antarmuka Menu Beranda Sistem
46
4.2 Tampilan Antarmuka Pelatihan LVQ
47
4.3 Tampilan Antarmuka Berhasil Simpan
47
4.4.Tampilan Antarmuka Pengujian LVQ
48
xiii
4.5 Tampilan Antarmuka Pengujian LVQ Setelah Dikenali
48
4.6 Tampilan Antarmuka Pelatihan Kohonen
49
4.7 Tampilan Antarmuka Pelatihan Kohonen Setelah Dilakukan Pelatihan
50
4.8 Tampilan Antarmuka Pengujian Kohonen
51
4.9 Tampilan Antarmuka Pengujian Kohonen Setelah Dikenali
52
4.10 Tampilan Antarmuka Bantuan
53
4.11. Hasil Pelatihan LVQ
54
4.12. Hasil Pelatihan Kohonen
55
4.13 Grafik Perbandingan Kecepatan Identifikasi Penyakit Leukemia Antara
Metode LVQ dan Kohonen
56
4.14 Sebelum Uji Identifikasi Metode LVQ
59
4.15 Setelah Uji Identifikasi Metode LVQ
59
4.16 Setelah Uji Identifikasi Metode Kohonen
60
4.17 Setelah Uji Identifikasi Metode Kohonen
60