Perbandingan Metode Klasifikasi SOM Dan LVQ Pada Data Bunga Iris Dengan Parameter Dimodifikasi: Comparison of SOM and LVQ Classification Methods on Iris Data With Modified Parameters (Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2023)
Klasifikasi mempunyai dua tugas utama yaitu membuat model sebagai prototype dan menggunakan model untuk mengklasifikasi atau memprediksi pada objek data lain. Metode klasifikasi yang banyak digunakan diantaranya adalah Self Organizing Maps (SOM) dan Learning Vector Quantization (LVQ). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma SOM dan LVQ dalam klasifikasi data bunga iris. Skema yang digunakan dalam penelitian ini adalah memodifikasi parameter dalam beberapa percobaan. Berdasarkan hasil percobaan yang telah dilakukan, nilai α dan β sangat mempengaruhi hasil klasifikasi. Algoritma SOM memiliki akurasi terbaik ketika α=0.01 dan β=0.01 dengan akurasi 97.77%, sedangkan algoritma LVQ akurasi maksimal diperoleh ketika nilai α=0.1 dan β=0.05 dengan akurasi 88.88%. Selanjutnya dalam penelitian ini diketahui bahwa banyaknya iterasi yang digunakan berpengaruh terhadap hasil klasifikasi pada kedua algoritma. Akan tetapi waktu proses (running time) pada SOM tidak begitu berpengaruh ketika dilakukan perubahan jumlah iterasi. Berbeda dengan LVQ dimana banyaknya iterasi yang digunakan sangat mempengaruhi waktu eksekusi program. Semakin banyak iterasi, semakin lama juga waktu eksekusi program yang dijalankan.