Perbandingan Jaringan Saraf Tiruan LVQ Dengan Backpropagation Dalam Deteksi Dini Penyakit Jantung Koroner

Penyakit jantung koroner merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia. Federasi Jantung Dunia memperkirakan angka kematian akibat penyakit ini di kawasan Asia Tenggara mencapai 1,8 juta kasus pada tahun 2014. Di Indonesia pada tahun 2013 tercatat 883.447 orang terdiagnosa penyakit jantung koroner dengan mayoritas penderita berusia 55-64 tahun dan tingkat kematian akibat penyakit ini cukup tinggi, yakni 45% dari seluruh angka kematian di Indonesia sehingga pendeteksian dini penyakit jantung koroner sangat penting agar resiko penyakit ini dapat diperkecil. Salah satu teknik machine learning yang populer saat ini dan cocok dalam kasus ini adalah jaringan saraf tiruan. Jaringan saraf tiruan merupakan sistem yang terinspirasi dari proses penalaran dalam jaringan saraf manusia. Dalam penelitian ini membandingkan performa jaringan saraf tiruan metode LVQ dan Backpropagation untuk deteksi dini penyakit jantung koroner. Variabel-variabel penyakit jantung koroner yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, usia, denyut nadi, tekanan darah sistol, kolestrol, gula darah, trigliserida, nyeri dada, sesak nafas, dan batuk. Dari hasil pengujian didapatkan hasil bahwa metode Backpropagation lebih baik daripada metode LVQ dengan perbandingan nilai akurasi pelatihan sebesar 95,99097% untuk Backpropagation berbanding 66,89659% untuk LVQ dan nilai akurasi pengujian sebesar 68,76034% untuk Backpropagation berbanding 54,30313% untuk LVQ