INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK DETEKSI DINI RISIKO PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
(Decision Support System For Early Detection Of Stroke Disease Risk Using Learning Vector Quantization)
Sugarwanto Atmaja
Prodi. Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Jl. Raya Gelam 250 Candi Sidoarjo
Email : Sugarwanto@gmail.com
Abstract Stroke  is  any  sudden  neurologic  disorder  that occurs  as  a  result  of  restriction  or  cessation  of  blood  flow through  brain  arteries  supply  system.  Stroke  is  the  leading cause  of  death  in  Indonesia.  Services  pre-stroke  is  early detection activities, discovery and monitoring of risk factors for stroke in healthy individuals and at-risk communities that can be performed by physicians, nurses and health workers. Based on the results of the study said that when control stroke risk  factors  to  do  with  the  approach  would  reduce  the number  of  defects  by  60-90%.  Works  doctor  for  diagnosis process is not easy because of the many risk factors vary and affect  each  other,  for  example  Low  Density  Lipoprotein cholesterol  can  lead  to  heart  disease  can  also  affect  blood pressure,  gender  can  affect  the  value  of  uric  acid,  uric  acid can also influence blood pressure and sugar levels can affect blood pressure. Classification method is one solution that is deemed able to handle the process of classifying the status of early detection of the risk of stroke. Mechanical classification using  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  has  excess generating  an  error  value  is  smaller  than  other  artificial neural  networks.  Based  on  the  results  of  research  and discussion  conducted,  algorithms  LVQ  can  recognize patterns  and  are  able  to  predict  the  status  of  early  risk  of stroke  using  a  variable  blood  pressure,  blood  sugar,  total cholesterol,  Low  Density  Lipoprotein,  age,  gender,  gout, Blood Urea Nitrogen and creatinine with a total value of up to 82% accuracy.
Keyword  :  Stroke,  Classification,  Learning  Vector Quantization.

## I. P ENDAHULUAN
Stroke adalah setiap gangguan neurologik mendadak yang  terjadi  akibat  pembatasan  atau  terhentinya  aliran darah  melalui  sistem  suplai  arteri  otak  (Arifianto  et  al, 2014). Stroke merupakan penyebab kematian terbanyak di Indonesia.  Hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  (Reskesdas) Kemenkes  RI  tahun  2013  menunjukkan  peningkatan prevalensi stroke di Indonesia dari 8,3 per mil pada tahun 2007 menjadi 12,1 per mil pada tahun 2013. Sebagian dari
pasien  yang  mengalami  stroke  akan  berakhir  dengan kecacatan.  Berdasarkan  beberapa  penelitian  didapatkan tingkat  kecacatan  stroke  mencapai  65%  (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2014).
Kebanyakan  orang  tidak  mengetahui  gejala-gejala stroke  karena  gejala-gejalanya  kemungkinan  bervariasi bergantung  pada  penyebabnya,  akibat  pengentalan  darah atau  perdarahan  serta  luas  kerusakan  area  otak  juga memengaruhi gejala. Gejala stroke bisa memburuk dalam hitungan menit, jam dan hari. Jika beberapa stroke ringan terjadi  berulang  seiring  waktu,  pasien  kemungkinan mengalami  perubahan  jalan,  keseimbangan,  kemampuan berpikir  atau  perilaku  secara  bertahap  (Media  Indonesia, 2009;  Sholeh,  A.F.  2012).  Saat  ini  bukan  hanya  gejala kelemahan  tubuh  saja  yang  menjadi  fokus  utama  tetapi bisa  saja  terkena  gangguan  pada  fungsi  kognitif  seperti lupa  mendadak,  gelap  satu  mata,  pusing,  bicara  pelo mendadak,  gangguan  menelan,  kesemutan  seluruh  badan mendadak dan gangguan keseimbangan mendadak. Stroke dapat  menyebabkan  gangguan  baik  fisik  maupun emosional  seseorang  (Clinisindo  Putra  Perkasa,  2011; Sholeh, A.F. 2012). Dalam domain risiko serangan stroke, tekanan darah, umur, jenis kelamin, kolesterol dan riwayat diabetes merupakan faktor risiko utama yang memengaruhi  risiko  penyakit  stroke  (Yastroki,  2011; Sholeh, A.F. 2012).
Dari  pendapat  para  ahli  dapat  diambil  kesimpulan bahwa risiko terkena stroke yang mematikan dapat dicegah dengan  mengenali  gejalanya  sedini  mungkin  dan  untuk mendiagnosa  dini  penyakit  stroke  mempunyai  beberapa faktor  risiko  utama  seperti  tekanan  darah,  jenis  kelamin, umur,  kolesterol  serta  riwayat  diabetes.  Bagi  para  ahli terkadang  merupakan  hal  yang  tidak  mudah,  karena banyaknya  faktor  risiko  yang  beragam  dan  saling memengaruhi. Dari permasalahan yang ada nantinya akan dibuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu  para  ahli  untuk  mendiagnosa  dini  risiko penyakit stroke.
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
Sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode klasifikasi merupakan salah satu solusi yang dirasa mampu menangani proses pengklasifikasi status deteksi dini risiko penyakit stroke. Teknik klasifikasi menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) memiliki kelebihan menghasilkan nilai error lebih kecil dibandingkan jaringan syaraf tiruan lainnya seperti backpropagation , model yang dihasilkan  metode  LVQ  dapat  diperbaharui  secara bertahap, selain itu metode LVQ dikenal lebih efektif dari sisi sensitivitas, spesifisitas, akurasi, dan beban komputasi dalam  proses  klasifikasi  dibandingkan  dengan  metode backpropagation (Dharmawan, D.A. 2014).
II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Pengendalian Stroke
Untuk  menurunkan  angka  kesakitan,  kecacatan  dan kematian  diperlukan  pengendalian  stroke.  Kegiatan pengendalian stroke meliputi (Kemenkes, 2013):
1) Pelayanan pra stroke : Pelayanan pra stroke adalah kegiatan deteksi dini, penemuan dan monitoring faktor risiko stroke pada individu sehat dan berisiko di masyarakat. Pelayanan pra stroke dilakukan di:
a) Puskesmas
b) Klinik kesehatan
c) Posbindu PTM
2) Pelayanan  serangan  stroke  :  Pelayanan  serangan stroke dilakukan di:
a) Rumah sakit dipusatkan pada unit stroke atau pojok stroke
b) Rumah sakit khusus
c) Pelayanan paska stroke
3) Pelayanan paska stroke dilakukan di:
a) Rumah sakit
b) Puskesmas
c) Posbindu PTM.

## B. Normalisasi
Pada  atribut  data  cenderung  memiliki  nilai  dengan rentang  yang  sangat  bervariasi  dan  jenis  data  masukan berupa  data string. Misalnya  nilai  jangkaun  data  yang besar akan memiliki pengaruh besar dalam menentukan jarak  perhitungan  dibandingkan  nilai  jangkauan  data yang kecil.  Untuk itu dilakukan proses normalisasi data dengan menggunakan  persamaan 1
Rumus Normalisasi Data = (Nilai−Nilai min) (Nilai max−Nilai min) (1)

## C. Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization (LVQ)  merupakan salah  satu  jenis  jaringan  saraf  tiriuan  yang  berbasis Competitive Learning atau Winner Take All , dimana dari nilai  keluaran  yang  diberikan  neuron  dalam  layer keluaran  hanya  neuron  pemenang  (neuron  yang mempunyai  nilai  terkecil)  saja  yang  diperhatikan. Neuron  pemenang  tersebut  yang  akan  mengalami pembaharuan bobot. Pembaharuan bobot yang
dilakukan  pada  neuron  pemenang  ini  bisa  menambah atau mengurangi (Prasetyo, E. 2014).
LVQ  menggunakan  konsep  kuantisasi  perbedaan antara vektor masukan dengan bobot yang dimiliki oleh setiap  neuron.  LVQ  tidak  seperti  perseptron  dimana dalam  perseptron  setiap  kelas  diwakili  hanya  oleh  1 neuron. Dalam LVQ satu kelas dapat diwakili oleh lebih dari 1 neuron. Itulah sebabnya LVQ tidak membutuhkan layer tersembunyi seperti pada Multi-Layer Perceptron (MLP).  Operasi  yang  dilakukan  antara  vektor  dengan bobot  tidak  menggunakan  inner-product,  melainkan menggunakan  kuantisasi  perbedaan  euclidean  kuadrat. Kuantisasi  untuk  vektor  x  dengan  neuron  ke-j  seperti dinyatakan dalam persamaan 2  (Prasetyo, E. 2014). Untuk ω wj menyatakan label kelas yang diwakili oleh neuron ke-j (neuron pemenang), sedangkan ω x adalah label  kelas  yang  sebenarnya  diwakili  oleh  vektor  x. Untuk neuron selain neuron pemenang tidak mengalami pembaharuan apa-apa (Prasetyo, E. 2014).

## C.1. Proses Pembelajaran LVQ
Pada  proses  awal  pengenalan,  vektor  input akan  mengalami  proses  pembelajaran  yang dilakukan  melalui  beberapa  epoch  sampai  batas epoch  maksimal  tercapai.  LVQ  melakukan pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  yang terawasi.  Suatu  lapisan  kompetitif  akan  secara otomatis  belajar  untuk  mengklasifikasikan  vektor- vektor  input.  Kelas-kelas  yang  didapatkan  sebagai hasil  dari  lapisan  kompetitif  ini  hanya  tergantung pada jarak antara vektor input dengan vektor bobot dari  masing-masing  kelas  dan  vektor  input  akan masuk ke dalam kelas yang memiliki jarak terdekat. Algoritma  pembelajaran  pada  LVQ  bertujuan mencari nilai bobot yang sesuai untuk mengelompokkan  vektor-vektor  input  ke  dalam
kelas  yang  sesuai  dengan  yang  telah  diinisialisasi pada saat pembentukan jaringan LVQ.

## C.2. Algoritma Pelatihan LVQ
Berikut ini adalah langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam menerapkan metode LVQ dalam pengolahan data (Prasetyo, E. 2014).
1) Inisialisasi,  Tentukan  jumlah  neuron  untuk mengkategorikan  semua  data  latih.  Tentukan bobot  awal  neuron  dengan  memberikan  nilai tengah  dari  jangkauan  nilai  setiap  fitur. Tentukan  laju  pembelajaran    (  ).  Tentukan fungsi pembelajaran. Tentukan jumlah iterasi.
2) Lakukan langkah 3 sampai 7 hingga mencapai jumlah  iterasi  atau  nilai  laju  pembelajaran sudah menjadi sangat kecil.
3) Untuk  setiap  vector  latih  masukan,  lakukan langkah 4 sampai 5.
4) Hitung  kuantisasi  vector  (d)  pada  semua neuron  menggunakan  persamaan  2,  kemudian pilih  yang  paling  kecil.  Neuron  dengan kuantisasi paling kecil menjadi pemenang.
5) Perbaharui bobot neuron pemenang menggunakan persamaan 3.
6) Perbaharui  laju  pembelajaran  dengan  fungsi pembelajaran.
7) Tes kondisi berhenti Jika: (alfa (a) < Mina atau iterasi > Max iterasi) Maka berhenti, Jika tidak : iterasi = iterasi + 1, ulangi langkah ke 4.

## D. Evaluasi
Recall adalah  ukuran  keberhasilan  sistem  dalam mengenali dokumen pada setiap kategori tanpa melihat ketepatan  klasifikasi  yang  dilakukan. Recall dihitung menggunakan persamaan 4.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝐴 A+B (4)
Precision adalah ukuran keberhasilan sistem dalam melakukan ketepatan klasifikasi tanpa melihat seberapa banyak  dokumen  yang  berhasil  dikenali.  Precision dihitung menggunakan persamaan 5.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝐴 A+C
(5)
F-measure mewakili  pengaruh  relatif  antara precision dan recall ,  yang  dihitung  dengan  persamaan berikut. F-measure dihitung menggunakan persamaan 6. 𝐹𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 .𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 .𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙l+ 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) . (6) III.M ETODE P ENELITIAN

## A. Analisa Sistem
Deteksi  dini  risiko  penyakit  stroke  termasuk  dalam pelayanan  pra  stroke.  Pelayanan  pra  stroke  adalah kegiatan  deteksi  dini,  penemuan  dan  monitoring  faktor risiko  stroke  pada  individu  sehat  dan  berisiko  di
masyarakat  yang  dapat  dilakukan  oleh  dokter  umum, perawat  dan  kader  kesehatan.  Berdasarkan  hasil penelitian  dikatakan  bahwa  bila  pengendalian  stroke dilakukan  dengan  pendekatan  faktor  risiko  akan mengurangi  angka  kecacatan  sebesar  60  –  90%, sedangkan penanganan stroke yang tepat pada jam-jam pertama dapat mengurangi angka kecacatan sebesar 30% (Kemenkes, 2013).
Proses  deteksi  dini  risiko  penyakit  stroke  pasien dimulai  dengan  pengambilan  data  faktor-faktor  risiko stroke  pasien  seperti  tekanan  darah,  kadar  gula, kolesterol  total, Low  Density  Lipoprotein (LDL),  usia, jenis  kelamin,  asam  urat, Blood  Urea  Nitrogen (BUN) dan kreatinin. Kemudian dokter akan menganalisis data dan  mendiagnosa  status  dini  risiko  penyakit  stroke pasien dalam kategori rendah, sedang dan tinggi. Setelah pasien mengetahui status deteksi dini stroke maka pasien akan  diberikan  informasi-informasi  agar  terhindar  dari serangan stroke serta meminimalkan faktor-faktor risiko stroke.
Pekerjaan dokter untuk proses diagnosa tidak mudah karena banyaknya faktor risiko yang beragam dan saling memengaruhi,  contohnya  kolesterol  (total  dan  LDL) dapat  menyebabkan  penyakit  jantung  juga  dapat berpengaruh  terhadapat  tekanan  darah,  jenis  kelamin dapat memengaruhi nilai asam urat, asam urat juga dapat memengaruhi  tekanan  darah  dan  kadar  gula  dapat memengaruhi  tekanan  darah.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  dokter  dalam  menentukan  tingkat  risiko stroke pasien dalam kategori rendah, sedang dan tinggi.
Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun menggunakan  metode  LVQ.  Sistem  ini  menghasilkan nilai keluaran berupa status risiko penyakit stroke pasien yang  akan  tergolong  kedalam  kategori  rendah,  sedang dan tinggi.
Terdapat beberapa parameter yang dibutuhkan untuk mengetahui  status  risiko  penyakit  stroke  pasien diantaranya adalah tekanan darah, kadar gula, kolesterol total, Low  Density  Lipoprotein (LDL),  usia,  jenis kelamin,  asam  urat, Blood  Urea  Nitrogen (BUN)  dan kreatinin.
Gambar  1 akan menjelaskan alur sistem  pendukung keputusan  untuk  deteksi  dini  risiko  penyakit  stroke menggunakan LVQ.

## B. Hasil Analisa
Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun menggunakan  metode  LVQ.  Sistem  ini  menghasilkan nilai keluaran berupa status risiko penyakit stroke pasien yang  akan  tergolong  kedalam  kategori  rendah,  sedang dan tinggi.
Terdapat beberapa parameter yang dibutuhkan untuk mengetahui  status  risiko  penyakit  stroke  pasien diantaranya adalah tekanan darah, kadar gula, kolesterol total, Low  Density  Lipoprotein (LDL),  usia,  jenis kelamin,  asam  urat, Blood  Urea  Nitrogen (BUN)  dan kreatinin.
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
Gambar 1 akan menjelaskan alur sistem  pendukung keputusan  untuk  deteksi  dini  risiko  penyakit  stroke menggunakan LVQ.
Gambar 1 . Flowchat System

## C. Kebutuhan Data
Data yang digunakan berasal dari data rekam medis pasien dengan diagnosa dokter umum Puskesmas Glagah tahun 2014-2015 sebanyak 128 data pasien.

## D. Proses perhitungan LVQ
Perhitungan Learning Vektor Quantization ini akan menggunakan data latih. Sebelum proses perhitungan data akan  dinormalisasi  terlebih  dahulu.  Dari  proses pembelajaran  ini  akan  didapat  bobot-bobot  terbaik  dari setiap  kelas.  Bobot  terbaik  akan  disimpan  dan  digunkan untuk  pengujian  sistem.  Berikut  ini  adalah  alur  diagram dari algoritma LVQ digambarkan pada Gambar 2 :

## E. Diagram Hirarkhi Proses
Diagram hirarkhi proses merupakan diagram yang menjelaskan secara keseluruhan blok proses yang ada pada sistem. Gambar diagram hirarkhi proses dapat dilihat pada gambar 3:
Gambar 3. Diagram Hirarkhi Proses
F. Data Flow Diagram (DFD)
Data flow diagram  adalah  alat  pembuatan  model yang  memungkinkan  pembuat  atau  pengembang  sistem dapat  memahami  secara  keseluruhan  proses  aliran  data yang ada pada sebuah sistem.
F.1. DFD Level 1
Gambar 4. Diagram DFD Level 1
F.2. DFD Level 2
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  membagi  128 data  rekam  medis  dan  diagnosa  ke  dalam  data  latih  dan data uji. Data latih diambil kurang lebih 70% dari jumlah data setiap kelas dan data uji kurang lebih 30% dari jumlah data  setiap  kelas.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  2  kali dengan random data latih dan uji yang berbeda serta 2 kali nilai parameter pembelajaran LVQ yang berbeda.
Pada hasil percobaan pertama dengan menggunakan  90  data  latih  dan  38  data  uji  dengan parameter  laju  pembelajaran  0.04,  fungsi  pembelajaran 0.6, jumlah ietrasi 7,  minimal alfa 0.001 dan bobot yang digunakan 0.5.
Gambar 6 Form pembelajaran LVQ
TABEL I . D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN P ERTAMA TABEL II. E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN P ERTAMA TABEL III. D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN P ERTAMA TABEL IV . E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN P ERTAMA
Pada hasil percobaan kedua dengan menggunakan data  yang  sama  seperti  percobaan  pertama  yang  berbeda hanya laju pembelajaran diganti 0.005
TABEL V . D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN K EDUA TABEL VI. E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN K EDUA TABEL VII. D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN K EDUA
TABEL VIII. E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN K EDUA
Pada hasil percobaan ketiga dengan merandom data lagi didapat 90 data latih dan 38 data uji dengan parameter laju  pembelajaran  0.04,  fungsi  pembelajaran  0.6,  jumlah ietrasi  7,  minimal  alfa  0.001  dan  bobot  yang  digunakan 0.5.
TABEL IX. D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN K ETIGA
TABEL X. E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN K ETIGA
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
TABEL XI. D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN K ETIGA TABEL XII . E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN KETIGA
Pada hasil percobaan keempat dengan menggunakan  data  yang  sama  seperti  percobaan  ketiga yang bereda hanya laju pembelajaran diganti 0.005
TABEL XIII. D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN K EEMPAT
TABEL XIV. E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA L ATIH P ERCOBAAN K EEMPAT TABEL XV. D ETAIL H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN K EEMPAT TABEL XVI . E VALUASI H ASIL P REDIKSI D ATA U JI P ERCOBAAN KEEMPAT
Hasil  pengujian  sistem  dengan  data  uji  mempunyai tingkat  akurasi  total  yang  sama  dari  percobaan  1  sampai percobaan  3  yaitu  82%,  tetapi  nilai F-Measure yang bernilai diatas 69% untuk tiap kelas hanya pada percobaan 2, sedangkan pada percobaan 4 nilai tingkat akurasi total hanya 79% padahal tingkat akurasi total pembelajaran data latih mencapai 90%. Dari hasil percobaan yang dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  total  yang  sama mempunyai  nilai F-Measure yang  berbeda  pada  setiap kelas  dan  hasil  akurasi  total  pembelajaran  sistem  yang tinggi belum tentu mempunyai nilai pengujian yang bagus,
terbukti pada percobaan keempat nilai akurasi pembelajaran mencapai 90% tetapi nilai pengujian hanya 79%.

## V. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.  Algoritma  LVQ  dapat  mengenali  pola  dan  mampu memprediksi status deteksi dini risiko penyakit stroke pasien  dengan  menggunakan  variabel  tekanan  darah, kadar  gula,  kolesterol  total, Low  Density  Lipoprotein (LDL),  usia,  jenis  kelamin,  asam  urat, Blood  Urea Nitrogen (BUN) dan kreatinin.
2.  Nilai parameter yang digunakan pada algoritma LVQ ini  meliputi  laju  pembelajaran  0.04  atau  0.05,  fungsi pembelajaran 0.6, jumlah ietrasi 7, minimal alfa 0.001 dan  bobot  yang  digunakan  0.5  dalam  memprediksi status deteksi dini risiko penyakit stroke pasien dengan nilai akurasi total mencapai 82%.
3.  Nilai total akurasi pembelajaran sistem yang tinggi belum tentu mendapat nilai akurasi pengujian sistem yang tinggi juga.

## B. Saran
Saran penulis terhadap Penelitian ini adalah sebagai berikut:
5. Pada penelitian ini, pemilihan data dan nilai parameter LVQ  dalam  pengujian  masih  menggunakan trial  and error, yaitu melakukan beberapa kali percobaan untuk mendapatkan  hasil  yang  terbaik.  Disarankan  untuk memilih  bobot  terbaik  dengan  mempertimbangkan nilai  akurasi  total  dan F-measure setiap  kelas  yang tinggi serta seimbang.
6. Pada penelitian ini, untuk hasil prediksi sistem kategori status  sedang,  masih  terdistorsi  dengan  status  rendah dan  lebih  banyak  diprediksi  dalam  kategori  status tinggi,  diharapkan  ada  penggunaan  metode  lain  yang dapat  mengurangi  tingkat  distorsi  status  dini  risiko stroke kategori sedang.

## D AFTAR P USTAKA
[30] Presiden Resmikan Rs Pusat Otak Nasional . Diperoleh 12 Desember 2015, dari http://www.depkes.go.id/article/view/201407200001/presi den-resmikan-rs-pusat-otak-nasional.html
[31] Alfiyanto,  E.,  Dian  Eka  Ratnawati  dan  Achmad  Ridok. 2014.  “Pengklasifikasian  Kritik  Dan  Saran  Dengan Menggunakan  Metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbour  (F- KNN)”.  Universitas  Brawijaya,  Malang.  [ejournal]. http://filkom.ub.ac.id/doro/archives/detail/DR0009020141 2
[32] Arifianto,  Aji  Seto,  Moechammad  Sarosa  dan  Onny Setyawati. 2014. “Klasifikasi Stroke Berdasarkan Kelainan Patologis  dengan  Learning  Vector  Quantization”.  Jurnal EECCIS Vol.8 , No.2. [ejournal].
http://www.jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/v iew/248
[33] Dharmawan, D.A. 2014. “Deteksi Kanker Serviks Otomatis Berbasis Jaringan Saraf Tiruan LVQ dan DCT”. Universitas
Gadjah Mada, Yogyakarta. [ejournal].
http://ejnteti.jteti.ugm.ac.id/index.php/JNTETI/article/view File/114/24
[34] Hanafi,  H.  2015. Penentuan  Klasifikasi  Status  Gizi Orang  Dewasa  Dengan  Menggunkan  Metode  Ann Learning  Vector  Quantization  (LVQ) .  Universitas Muhammadiyah Gresik, Gresik.
[35] Hrp, F.H. 2011. Pendekatan Fuzzy Dalam Pemodelan Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Analytic Hierarcy  Process .  Universitas  Sumatera  Utara, Medan.
[36] Iqbal, M. 2013. Pendekatan Fuzzy Dalam Pemodelan Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Analytic Hierarcy  Process .  Universitas  Sumatera  Utara, Medan.
[37] Kemenkes.  2013. Pedoman  Pengendalian  Stroke. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
[38] Nurul,  H.  Budi,W.  2010.  “Prediksi  Terjangkitnya Penyakit  Jantung  Dengan  Metode  Learning  Vector Quantization”.  Universitas  Diponegoro,  Semarang. [ejournal].
http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistik a/article/download/2522/2313
[39] Prasetyo, E. 2014. Mengolah Data menjadi Informasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset.
[40] Sholeh,  A.F.  2012. Aplikasi  Pendukung  Keputusan  Untuk Deteksi Dini Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani :Studi Kasus Di Rs Xyz . Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
[41] Valensia, S.A. 2015. “Implementasi Algoritma Fuzzy
C-Means  Untuk  Pembangkitan  Aturan  Fuzzy  Pada Deteksi  Dini  Risiko  Penyakit  Stroke”.  Universitas Brawijaya, Malang. [ejournal].
http://filkom.ub.ac.id/doro/archives/detail/DR000772
01506
[42] Yastroki. 2011. Sekilas Tentang Stroke . Perhimpunan Dokter Spesialis Syaraf Indonesia dan Yayasan Stroke Indonesia.