@article{UNY7121,
           title = {KOMPARASI HASIL KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION},
          author = {Nurkhozin Agus and Irawan Mohammad Isa and Mukhlas Imam},
         journal = {Pemantapan Keprofesionalan Peneliti, Pendidik, dan Praktisi MIPA Untuk Mendukung Pembangunan Karakter Bangsa},
           month = {May},
            year = {2011},
       publisher = {Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta},
        keywords = {Jaringan Syaraf Tiruan, Backropagation, Learning Vector Quantization, Diabetes Mellitus},
             url = {http://eprints.uny.ac.id/7121/},
        abstract = {Diabetes Milletus merupakan penyakit yang ditandai dengan kenaikan kadar gula dalam darah. Penyebab penyakit ini biasanya disebabkan destruksi sel beta, kebiasaan pola makan, dan olah raga yang kurang teratur. Menurut asuhan keperawatan diabetes mellitus dibedakan dalam empat klasifikasi, tetapi dalam penelitian ini data penyakit diabetes mellitus diklasifikasikan menurut dr. Eko Yulianto diklasifikasikan dalam dua kelas. Jaringan syaraf tiruan merupakan sistem pemroses informasi seperti pemroses pada otak manusia. Jaringan syaraf tiruan telah banyak digunakan dalam banyak aplikasi, salah satunya untuk klasifikasi. Dalam penelitian ini menampilkan dua metode klasifikasi yaitu metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization untuk permasalahan klasifikasi penyakit diabetes mellitus. Kesimpulan yang didapat bahwa dalam klasifikasi penyakit diabetes mellitus metode Backprogation memberikan kinerja lebih baik dibandingkan LVQ

Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backropagation, Learning Vector Quantization, Diabetes Mellitus}
}