Kucing merupakan hewan yang sering dipelihara oleh manusia. Permasalahan yang
muncul yaitu adanya penyakit yang mengganggu kesehatan kucing, salah satunya adalah
penyakit feline calicivirus. Aplikasi diagnosa penyakit feline calicivirus adalah salah satu
usaha untuk mengetahui adanya penyakit feline calicivirus pada kucing. Pemilik kucing
seringkali tidak menyadari gejala – gejala awal yang mengindikasikan bahwa kucing
peliharaannya beresiko terkena penyakit feline calicivirus. Pemeriksaan kucing ke dokter
hewan baru dilakukan setelah kucing mengalami keluhan yang cukup serius sehingga
resiko kematian menjadi tinggi. Dalam penelitian tugas akhir ini, penulis mencoba
membangun sebuah aplikasi diagnosa penyakit feline calicivirus menggunakan metode
Learning Vector Quantization 2 (LVQ2) berbasis web. Variabel-variabel yang digunakan
adalah mata berair, pendarahan hidung, sesak nafas, liur berlebihan, demam, radang lidah
atau gusi, anorexia, muka bengkak, dan flu. Sedangkan bentuk keluaran terdiri dari 3 kelas
berdasarkan faktor resiko yang digunakan yaitu feline calicivirus akut, feline calicivirus
kronis, dan bukan feline calicivirus. Faktor resiko yang diambil berdasarkan data rekam
medis dan hasil wawancara dengan salah satu dokter hewan di Klinik Hewan Griya Satwa
Lestari. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 60 data. Pelatihan dan
pengujian dilakukan dengan menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 10.
Aplikasi ini menggunakan pilihan arsitektur jaringan terbaik berdasarkan hasil pengujian,
yaitu dengan inisialisasi bobot awal secara random, learning rate (α) 0.09, error minimum
(eps) 0.000001, nilai window (ε) 0.3, dan maksimum epoch sebanyak 1000 epoch dengan
tingkat akurasi sebesar 93.33%
