Klasifikasi Penyakit Stroke Jaringan Syaraf Tiruan Menerapkan Metode Learning Vector Quantization - Puspa Melani Almahmuda; Iis Afrianty; Suwanto Sanjaya; Fadhilah Syafria (Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 2023)
Penyakit Stroke ialah salah satu penyebab kematian paling umum dan sering terjadi didunia termasuk Asia setelah penyakit jantung koroner dan kanker. Pemecahan masalah dengan melakukan klasifikasi penyakit stroke menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dengan mengklasifikasikan data stroke dan tidak stroke (normal) berdasarkan gejala penyakit. Adapun dataset diperoleh dari situs Kaggle berjumlah 4981 data yang memiliki 10 variabel diantaranya jenis kelamin, usia, status pernikahan, hipertensi, penyakit jantung, tipe kerja, tipe tempat tinggal, tingkat avg glukosa, BMI (indeks massa tubuh), dan smoking status. Data tersebut dilakukan klasifikasi LVQ dengan membagi data yaitu 90:10, 80:20, 70:30 dan 60:40 dan parameter learning rate = 0,01 dan 0,001 serta epoch 1000. Dari proses klasifikasi tersebut maka didapatkan hasil akurasi tertinggi 70% dengan presisi 0,72 recall 0,70 dan f1 score 0,69, diperoleh dengan membagi data 90% : 10%. Berdasarkan hasil tersebut, metode LVQ pada penelitian ini mampu melakukan klasifikasi penyakit stroke dengan cukup  baik.