## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 1, Maret 2023, Hal: 130-138, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.135 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI SOM DAN LVQ PADA DATA BUNGA IRIS DENGAN PARAMETER DIMODIFIKASI
Oki Arifin 1) *, Dani Rofianto 1)
1 Politeknik Negeri Lampung, Bandar Lampung, Indonesia Email: okiarifin@polinela.ac.id

## Abstrak
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.
Kata kunci : klasifikasi; learning vector quantization ; perbandingan metode; self organizing maps.

## COMPARISON OF SOM AND LVQ CLASSIFICATION METHODS ON IRIS DATA WITH MODIFIED PARAMETERS

## Abstract
Classification  has  two  main  tasks,  namely  creating  a  model  as  a  prototype  and  using  the  model  to  classify  or predict other data objects. Classification methods that are widely used include Self Organizing Maps (SOM) and Learning  Vector  Quantization  (LVQ).  This  study  aims  to  compare  the  performance  of  the  SOM  and  LVQ algorithms in iris flower data classification. The scheme used in this study is to modify the parameters in several experiments. Based on the results of the experiments that have been carried out, the values of α and β greatly affect  the  classification  results.  The  SOM  algorithm  has  the  best  accuracy  when  α=0.01  and  β=0.01  with  an accuracy of 97.77%, while the LVQ algorithm has maximum accuracy when the values are α=0.1 and β=0.05 with an accuracy of 88.88%. Furthermore, in this study, it is known that the number of iterations used affects the classification  results  in  both  algorithms.  However,  the  processing  time  (running  time)  in  SOM  is  not  so influential  when  changing  the  number  of  iterations.  In  contrast  to  LVQ  where  the  number  of  iterations  used greatly affects the program execution time. The more iterations, the longer the program execution time will be.
Keywords: classification; learning vector quantization; comparison of methods; self organizing maps.
Submitted: 7 Februari 2023 Reviewed: 18 Februari 2023  Accepted: 25 Februari 2023 Published: 3 Maret 2023

## Oki Arifin, Dani Rofianto

## PENDAHULUAN
Klasifikasi  adalah  teknik  untuk  mengevaluasi  objek  data  dan  menempatkannya  dalam kelas tertentu dari banyak kelas yang ada (Ariyanti & Iswardani, 2020; Novalia, et al., 2020). Sedangkan  menurut  Putro,  et.,  (2020)  klasifikasi  adalah  pengelompokan  objek  ke  dalam kategori  tertentu  berdasarkan  kelompok  tersebut  yang  biasa  disebut  kelas.  Klasifikasi memiliki dua tugas utama untuk diselesaikan. Dengan kata lain, bisa membuat model sebagai prototype untuk  disimpan  sebagai  memori,  kemudian  menggunakan  model  tersebut  untuk memperkenalkan,  mengklasifikasikan,  atau  memprediksi  objek  data  lain,  dan  mengetahui kelas mana  yang dimiliki  oleh objek data  yang disimpan tersebut  (Prasetyo, 2014;  Arifin,  et al., 2021).
Teknik  yang  banyak  digunakan  dalam  klasifikasi  diantaranya  adalah Self  Organizing Maps (SOM)  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ)  (Putri  &  Hartati,  2016).  SOM merupakan  metode  dalam  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  melakukan  pembelajaran  terhadap layer  yang unsupervised (Leleury  &  Patty,  2013; Nawawi  &  Swanjaya,  2021). SOM  terdiri dari m unit  kelompok  yang  tersusun  dalam  larik  satu  atau  dua  dimensi,  dengan  sinyal masukan yang terdiri dari w-tuples. Vektor bobot dari unit-kelompok akan berfungsi sebagai vector  pewakil  dari  pola-pola  masukan  yang  terangkum  dalam  unit-kelompok  tersebut. Learning  Vector  Quantization (LVQ) merupakan  jaringan  syaraf  dengan  tipe  arsitektur jaringan lapis tunggal umpan-maju (single layer feed forward) (Aprizal, et., 2019; Afrianto & Priatama, 2013).
LVQ secara umum dikenal sebagai salah satu metode untuk pembelajaran pada lapisan kompetitif  yang  terawasi  (Kumar,  et  al.,  2016).  Lapisan  kompotetitif  akan  secara  otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Kelas-kelas yang kemudian didapatkan dari  lapisan  kompetitif  ini  sepenuhnya  bergantung  pada  jarak  antara  vektor-vektor  input (Robi’in,  2017).  Dengan  kata  lain  LVQ  adalah  metode  pengelompokan  dimana target/kelasnya  setiap  kelompok/jumlah  kelompok  sudah  ditentukan  (Indrajati  &  Supatman, 2019).  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  mendekati  distribusi  kelas  vektor  untuk meminimalkan kesalahan dalam pengklasifikasian (Ekayama, et al., 2016).
Metode  klasifikasi  SOM  dan  LVQ  merupakan  dua  metode  populer  dalam  pengolahan data  dan  pembelajaran  mesin.  Meskipun  keduanya  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data, keduanya  memiliki  perbedaan  dalam  cara  kerja,  keunggulan,  serta  kelemahannya  masing- masing.  Salah  satu  kelemahan  yang  terjadi  pada  metode  klasifikasi  SOM  dan  LVQ  yaitu ketergantungan pada inisialisasi. Pada metode SOM, inisialisasi bobot awal memainkan peran penting  dalam  hasil  klasifikasi  akhir.  Jika  bobot  awal  yang  dipilih  tidak  ideal,  maka  hasil klasifikasi  dapat  menjadi  buruk.  Sedangkan  pada  metode  LVQ,  inisialisasi  bobot  awal  juga mempengaruhi  hasil  klasifikasi,  namun  tidak  sebesar  pada  metode  SOM  (Shivakumar  & Rajashekararadhya, 2019).
Berdasarkan pemaparan mengenai kedua metode dan permasalahannya, pada penelitian ini  penulis  tertarik  untuk  melakukan  pendekatan  yang  berbeda  dalam  membandingakan kinerja  klasifikasi Self  Organizing  Maps (SOM)  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ). Pada  penelitian  ini  kami  mencoba  melakukan  modifikasi  pada  beberapa  parameter  model klasifikasi  yang  diharapkan  mampu  untuk  memaksimalkan  akurasi  yang  dihasilkan  serta meminimalkan  waktu  proses (running  time) kedua  algoritma  yang  selama  ini  juga  menjadi permasalahan  utama.  Dalam  perbandingan  metode  klasifikasi  ini  bunga iris dipilih  sebagai objek penelitian karena memiliki beberapa kelebihan yang membuatnya menjadi pilihan yang baik  untuk  tujuan  pembelajaran  mesin,  diantaranya  yaitu  ukuran  dataset  yang  ideal. Dataset iris terdiri  dari  150  sampel  data  yang  terbagi  menjadi  tiga  kelas,  sehingga  ukurannya  cukup besar  untuk  digunakan  dalam  pelatihan  model  pembelajaran  mesin,  tetapi  juga  cukup  kecil untuk diolah dengan mudah. Dataset bunga iris juga terdiri dari empat atribut numerik yaitu

## Perbandingan Metode Klasifikasi SOM Dan LVQ Pada Data Bunga Iris Dengan Parameter Dimodifikasi
sepal  length, sepal  width,petal  length, dan petal  width (Putra, et  al.,  2022). Oleh karena itu, dataset ini sangat cocok untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin yang memerlukan data numerik terstruktur.

## METODE
Peneletian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  performa  algoritma  SOM  dan  LVQ dalam  klasifikasi  data  bunga iris .  Adapun  skema  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu dengan  melakukan  modifikasi  parameter  pada  beberapa  percobaan.  Berikut  merupakan tahapan-tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  didapatlah  penjelasan  terkait  alur  tahapan-tapan  penelitian  sebagai berikut:
1. Akuisisi Data
Tahap  pertama  yaitu  mengidentifikasi  masalah  dengan  mencari  dan  mengumpulkan informasi.  Penelitian  ini  menggunakan  objek  penelitian  berupa dataset bunga iris yang diperoleh dari website resmi www.kagle.com. Bunga iris dipilih karena sangat terkenal di dunia machine learning untuk percobaan klasifikasi. Bunga iris memiliki tiga spesies atau varietas yaitu versicolor, virginica dan setosa. Kemudian masing-masing spesies memiliki sepal  length,  sepal  width,  petal  length dan petal  width dalam centimeter yang  berbeda- beda.
2. Split Data Train dan Validasi
Tahap kedua yaitu pembagian data dengan membagi data menjadi data training dan data test .  Data  bunga iris dalam  penelitian  ini  terdiri  atas  empat  dimensi  dan  masing-masing jenis  bunga  memiliki  50  data  sehingga  total  keseluruhan  data  yang  ada  adalah  150. Selanjutnya data tersebut dibagi menjadi data training sebanyak 80% dan data uji sebesar 20%.
3. Implementasi Metode SOM dan LVQ
Tahap  ketiga  yaitu  melakukan testing pada  masing-masing  algoritma  yang  telah ditentukan jumlah data ujinya. Metode pertama yang diuji adalah algoritma SOM dengan modifikasi pada nilai 𝛼 , 𝛽 serta banyaknya jumlah iterasi. Selanjutnya metode kedua yang di uji adalah algoritma LVQ.
Metode Klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ) Mulai Akuisisi Data Selesai Implementasi LVQ Analisis Kinerja Split Data Train dan Validasi Hasil Perbandingan
Kedua Metode Metode Klasifikasi Self Organizing Maps (SOM) Implementasi SOM
Analisis Kinerja
Percobaa n 1 Percobaa n 2 Percobaa n 3 Percobaa
n 4

## 4. Analisis Kinerja
Tahap  ke  empat  yaitu  tahapan  analisis  yang  dilakukan  pada  setiap  proses  yang  telah dilakukan yaitu:
a. Analisis hasil klasifikasi algoritma SOM dan LVQ dengan α dan β yang dimodifikasi.
b. Analisis  hasil  klasifikasi  algoritma  SOM  dan  LVQ  dengan  jumlah  iterasi  yang dimodifikasi.
c. Analisis running time algoritma SOM dan LVQ dengan α, β serta jumlah iterasi yang dimodifikasi.
5. Hasil Perbandingan Kedua Metode
Tahap  terakhir  yaitu  membandingkan  hasil testing pada  algoritma  yang  telah  ditentukan jumlah  data  ujinya  dengan  algoritma  SOM  dan  LVQ.  Untuk  hasil  dari  percobaan  yang telah dilakukan selengkapnya akan dibahas pada hasil dan pembahasan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  kami  melakukan  akuisisi  data  dengan  cara  mengunduh  file dataset bunga iris pada website penyedia data seperti  www.kaggle.com. Bunga iris memiliki tiga spesies atau varietas yaitu versicolor,  virginica dan setosa. Kemudian  masing-masing spesies memiliki sepal length, sepal width, petal length dan petal width dalam centimeter yang berbeda-beda. Untuk pengkodean program menggunakan bahasa Pemrograman R.
Penulis  melakukan  modifikasi  pada  beberapa  parameter  agar  dapat  memberikan gambaran  yang  jelas  dari  hasil  klasifikasi  kedua  metode  SOM  dan  LVQ.  Beberapa parameter  yang  dimodifikasi  dalam  percobaan  ini  yaitu,  modifikasi  parameter  α  dan  β serta  jumlah  iterasi  yang  digunakan  dalam  pengujian.  Berikut  pemaparan  lebih  lanjut mengenai hasil klasifikasi pada masing-masing metode yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Klasifikasi Algoritma SOM dengan 𝛼 dan 𝛽 yang dimodifikasi
Algoritma Percobaan 𝜶 𝜷 Akurasi  Iterasi SOM 1 0.1 0.05 91.11% 100 2 0.5 0.05 88.88% 100 3 0.01 0.01 97.77% 100 4 0.05 0.05 91.11% 100
Berikut  ini plot yang  dihasilkan  berdasarkan  nilai  α  dan  β  yang  dimodifikasi  pada setiap percobaan.
Gambar 2. Plot Hasil Klasifikasi Algoritma SOM dengan 𝛼 dan 𝛽 yang dimodifikasi

## Perbandingan Metode Klasifikasi SOM Dan LVQ Pada Data Bunga Iris Dengan Parameter Dimodifikasi
Pada  Tabel  1  memperlihatkan  hasil  klasifikasi  data  bunga iris dengan  modifikasi beberapa  nilai 𝛼 dan 𝛽 .  Hasil  akurasi  yang  diperoleh  untuk  ke-4  percobaan  hampir  serupa, terkecuali  pada  percobaan  ke-3,  pada  percobaan  ke-3  dengan  nilai 𝛼 =  0.01  dan 𝛽 =  0.01 akurasi  yang  diperoleh  sebesar  97.77%,  dimana  pada  percobaan  ini  akurasi  tertinggi diperoleh.  Pada  percobaan  ke-3  nilai 𝛼 dan 𝛽 ,  yang  digunakan  merupakan  nilai  terkecil dibandingkan dengan percobaan yang lainnya. Jadi dapat disimpulkan bahwa pemilihan nilai 𝛼 dan 𝛽 ,    akan  berpengaruh  terhadap  hasil  akurasi  klasifikasi.  Dengan  demikian  untuk mendapatkan  akurasi  maksimal  perlu  dilakukan  beberapa  kali  percobaan  dengan memodifikasi nilai 𝛼 dan 𝛽 .
Pada  penelitian  ini,  penulis  hanya  melakukan  percobaan  sebanyak  empat  kali  dengan modifikasi  nilai 𝛼 dan 𝛽 pada  masing-masing  algoritma.  Selanjutnya,  hasil  klasifikasi  data bunga iris dengan menggunakan metode LVQ dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 3. Tabel 2. Hasil Klasifikasi Algoritma SOM dengan 𝛼 dan 𝛽 yang dimodifikasi Algoritma Percobaan 𝜶 𝜷 Akurasi Iterasi LVQ 1 0.1 0.05 88.88% 100 2 0.5 0.05 66.66% 100 3 0.01 0.01 66.66% 100 4 0.05 0.05 66.66% 100
Gambar 3. Plot Hasil Klasifikasi Algoritma LVQ dengan 𝛼 dan 𝛽 yang dimodifikasi
Tabel  2  menunjukkan  pengaruh  akurasi  terhadap  perubahan  nilai 𝛼 dan 𝛽 . empat  kali percobaan  dilakukan  dengan  memodifikasi  nilai 𝛼 dan 𝛽 ,  diperoleh  hasil  akurasi  secara keseluruhan  yang  kurang  maksimal.  Akurasi  paling  optimal  diperoleh  pada  percobaan pertama  dengan  nilai 𝛼 = 0.1 dan 𝛽 = 0.05 dengan  hasil  akurasi  sebesar  88.88%.  Pada percobaan algoritma  LVQ ini terdapat hasil yang cukup mengejutkan  yaitu pada percobaaan ke-2  sampai  dengan  percobaan  ke-4,  dimana  hasil  akurasi  yang  di  peroleh  menunjukkan akurasi  yang  buruk.  Berbeda  halnya  pada  algoritma  SOM  yang  dapat  menunjukkan  hasil akurasi yang optimal pada setiap percobaan dengan modifikasi nilai 𝛼 dan 𝛽 .
Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3 Percobaan 4

## Oki Arifin, Dani Rofianto
Dalam  percobaan  selanjutnya  penulis  melakukan  modifikasi  pada  banyaknya  iterasi, dengan  hasil klasifikasi algoritma LVQ dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 4.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Algoritma SOM dengan dimodifikasi pada Banyaknya Iterasi
Algoritma Percobaan Iterasi Akurasi Waktu Proses 𝜶 𝜷 SOM 1 50 91.11% 4 second  0.01 0.01 2 100 93.33% 5 second  0.01 0.01 3 300 95.55% 5.5 second  0.01 0.01 4 500 100% 5 second  0.01 0.01
Gambar 4. Plot Hasil Klasifikasi Algoritma SOM dengan Jumlah Iterasi yang dimodifikasi
Pada  percobaan  dengan  pengamatan iterasi yang  dimodifikasi,  kami  menggunakan nilai 𝛼 dan 𝛽 masing-masing  sebesar  0.01  dan  0.01.  Nilai  tersebut  digunakan  karena merupakan nilai terbaik dari hasil percobaan sebelumnya. Berdasarkan tabel hasil klasifikasi pada  Tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa  akurasi  yang  diperoleh  dalam  percobaan  ke-1  sampai dengan percobaan ke-4 sangat berpengaruh terhadap jumlah iterasi yang digunakan. Dari hasil percobaan dapat disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah iterasi yang digunakan semakin baik  akurasi  yang  diperoleh.  Terbukti  dari  hasil  percobaan  ke-4  diperoleh  akurasi  maksimal sebesar  100%  (tanpa  kesalahan).  Sedangkan  untuk running  time atau  waktu  proses  pada percobaan  ini  dengan  menggunakan  data iris waktu  proses  antara  percobaan  ke-1  sampai dengan  percobaan  ke-4  tidak  jauh  berbeda,  namun  dari  segi  jumlah  iterasi  yang  digunakan sangat jauh berbeda.
Selanjutnya  dalam  percobaan  terakhir  ini  kami  melakukan  modifikasi  pada  banyaknya iterasi algoritma LVQ, dengan  hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 5.
Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3 Percobaan 4

## Perbandingan Metode Klasifikasi SOM Dan LVQ Pada Data Bunga Iris Dengan Parameter Dimodifikasi
Tabel 4. Hasil Klasifikasi Algoritma SOM dengan dimodifikasi pada Banyaknya Iterasi
Algoritma Percobaan Iterasi Akurasi Waktu proses 𝜶 𝜷 LVQ 1 50 82.22% 45 second 0.1 0.05 2 100 84.44% 85 second 0.1 0.05 3 300 93.33% 255 second 0.1 0.05 4 500 93.33% 714 second 0.1 0.05
Gambar 5. Plot Hasil Klasifikasi Algoritma LVQ dengan Jumlah Iterasi yang dimodifikasi
Pada  percobaan  ini  kami  menggunakan  nilai 𝛼 dan 𝛽 masing-masing  sebesar  0.1  dan 0.05, dimana nilai 𝛼 dan 𝛽 ini merupakan yang paling optimal dari percobaan algoritma LVQ sebelumnya.  Pada  percobaan  LVQ  dengan iterasi yang  dimodifikasi  diperoleh  hasil  akurasi yang  berbeda  tiap  dilakukan  perubahan  jumlah  iterasi.  Pada  percobaan  dengan  pengamatan iterasi ini diperoleh akurasi maksimal pada percobaan ke-3 dan ke-4 yaitu sebesesar 93.33%.
Setelah  dilakukan  percobaan  menggunakan  metode  SOM  dan  LVQ  dengan dataset bunga iris , maka hasil perbandingan pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perbandingan Kinerja Kedua Metode Algoritma Percobaan Iterasi Akurasi Waktu Proses 𝜶 𝜷 SOM 1 50 91.11% 4 second 0.01 0.01 2 100 93.33% 5 second 0.01 0.01 3 300 95.55% 5.5 second 0.01 0.01 4 500 100% 5 second 0.01 0.01 LVQ 1 50 82.22% 45 second 0.1 0.05 2 100 84.44% 85 second 0.1 0.05 3 300 93.33% 255 second 0.1 0.05 4 500 93.33% 714 second 0.1 0.05 Percobaa n 1 Percobaa n 2 Percobaa
n 3 Percobaa n 4

## Oki Arifin, Dani Rofianto
Pada  Tabel  5  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  metode  SOM  dengan  iterasi  500 akurasinya 100%, waktu prosesnya 5 second , dan nilai 𝛼 𝛽 sebesar 0.01. Sedangkan metode LVQ dengan iterasi 500 akurasinya 93.33%, waktu prosesnya 714 second , dan nilai 𝛼 0.1 𝛽 sebesar  0.05.  Nilai  α  dan  β  sangat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  untuk  algoritma.  Waktu proses  yang  cukup  lama  untuk  metode  LVQ  dibandingkan  dengan  SOM  yang  hanya memerlukan  waktu  proses  berkisar  5 second sebanyak  500  iterasi  dengan  akurasi  maksimal yaitu 100%. Satu hal yang pasti bahwa dalam percobaan ini dengan menggunakan data bunga iris sebanyak 150 dan semakin banyak iterasi yang dilakukan maka akan semakin baik akurasi yang diperoleh baik SOM maupun LVQ.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  beberapa  percobaan  yang  telah  dilakukan  dengan  memodifikasi  beberapa parameter dan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  nilai  α  dan  β  sangat  mempengaruhi  hasil klasifikasi  untuk  algoritma Self  Organizing  Maps (SOM)  maupun Learning  Vector Quantization (LVQ).  Pada  percobaan  algoritma  SOM  akurasi  terbaik  diperoleh  saat  nilai α=0.01  dan  β=0.01  dengan  akurasi  97.77%,  sedangkan  pada  percobaan  algoritma  LVQ akurasi maksimal diperoleh ketika nilai α=0.1 dan β=0.05 dengan akurasi 88.88% dan iterasi yang  digunakan  masing-masing  sebanyak  100  iterasi.  Banyaknya  jumlah  iterasi  yang digunakan  berpengaruh  terhadap  hasil  klasifikasi,  sedangkan  untuk  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.  Dari  beberapa  parameter  ukuran  dalam  eksperimen,  kami  menyimpulkan  bahwa dalam percobaan ini algoritma SOM dalam segi  akurasi masih jauh lebih baik dibandingkan dengan  algoritma  LVQ.  Begitu  juga  dengan  efisiensi  waktu  yang  dibutuhkan,  SOM  lebih membutuhkan waktu yang sedikit saat melakukan eksekusi program, sedangkan LVQ  waktu yang dibutuhkan saat eksekusi program cendrung lebih lama.
Saran untuk penelitian selanjutnya dengan menguji model paramater yang dimodifikasi menggunakan dataset yang  jumlahnya  lebih  besar.  Metode  SOM  dan  LVQ  bisa dimaksimalkan dengan dataset yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrianto, I., & Priatama, D. (2013). Aplikasi Mobile Pengenalan Citra Menggunakan Metode Learning  Vector  Quantization. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Multimedia 2013 , 1 (1), 39-44.
Aprizal,  Y.,  Zainal,  R.  I.,  &  Afriyudi.  (2019).  Perbandingan  Metode  Backpropagation  dan Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  Dalam  Menggali  Potensi  Mahasiswa  Baru  di STMIK  PalComTech. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan Rekayasa Komputer , 18 (2), 294-301. https://doi.org/10.30812/matrik.v18i2.387
Arifin,  O.,  Saputra,  K.,  &  Fathoni,  H.  (2021).  Implementation  of  Data  Mining  using  Naïve Bayes  Classifier  Method  in  Food  Crop  Prediction. Scientific  Journal  of  Informatics , 8 (1), 43-50. https://doi.org/10.15294/sji.v8i1.28354
Ariyanti,  D.,  &  Iswardani,  K.  (2020).  Teks  Mining  untuk  Klasifikasi  Keluhan  Masyarakat Pada  Pemkot  Probolinggo  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal  IKRA-ITH Informatika , 4 (3), 125-132.

## Perbandingan Metode Klasifikasi SOM Dan LVQ Pada Data Bunga Iris Dengan Parameter Dimodifikasi
Ekayama, R., Djamal, E. C., & Komarudin, A. (2016). Identifikasi Kondisi Rileks Dari Sinyal Eeg Menggunakan Wavelet Dan Learning Vector Quantization. Prosiding SNST Ke-7 , 1 (1), 150-155.
Indrajati, B. N., & Supatman. (2019). Content Based Image Retrieval Motif Batik Real Time Dengan  Learning  Vector  Quantization. Seminar  Nasional  Multimedia  &  Artificial Intelligence 2019 , 2 (November), 126-133.
Kumar,  G.,  Sharma,  S.,  &  Malik,  H.  (2016).  Learning  Vector  Quantization  Neural  Network Based  External  Fault  Diagnosis  Model  for  Three  Phase  Induction  Motor  Using Current  Signature  Analysis. Procedia  Computer  Science , 93 (September),  1010-1016. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.304
Leleury,  Z.  A.,  &  Patty,  H.  W.  M.  P.  (2013).  Analisis  Cluster  Dan  Diagnosa  Penyakit Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Prosiding FMIPA Universitas Pattimura , 151- 158.
Nawawi,  M.  D.,  &  Swanjaya,  D.  (2021).  Integrasi  Self  Organizing  Maps  Dan Backpropagation Pada Model Prediksi Penjualan. Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri , 5 (3), 150-157.
Novalia,  V.,  Goejantoro,  R.,  &  Sifriyani.  (2020).  Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naive Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus :  Status  Kerja  Penduduk  Di  Kabupaten Kutai Kartanegara Tahun 2018). Jurnal EKSPONENSIAL , 11 , 159-166.
Prasetyo, E. (2014). Data Mining, Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab (i). Yogyakarta: Andi Publisher.
Putra, P., Pardede, A. M. H., & Syahputra, S. (2022). Analisis Metode K-Nearest Neighbour (KNN)  Dalam  Klasifikasi  Data  Iris  Bunga. Jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama (JTIK) , 6 (1), 297-305.
Putri,  L.  A.  A.  R.,  &  Hartati,  S.  (2016).  Klasifikasi  genre  musik  menggunakan  Learning Vector Quantization (LVQ). Jurnal Ilmiah Lmu Komputer Universitas Udayana , 9 (1), 14-22.
Putro, H. F., Vulandari, R. T., & Saptomo, W. L. Y. (2020). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk  Klasifikasi  Pelanggan. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi (TIKomSiN) , 8 (2), 19-24. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500
Robi’in,  B.  (2017).  Analisis  Dekomposisi  Wavelet  Pada  Pengenalan  Pola  Lurik  Dengan Metode  Learning  Vector  Quantization. ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 9 (2),  153-160. https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i2.133.153-160
Shivakumar, B. R., & Rajashekararadhya, S. V. (2019).  Classification of Landsat 8 Imagery Using  Kohonen’s  Self  Organizing  Maps  and  Learning  Vector  Quantization .  In Advances in Communication, Signal Processing, VLSI, and Embedded Systems: Select Proceedings of VSPICE 2019 . Singapore: Springer.
How to cite :
Arifin, O., & Rofianto, D. (2023). Perbandingan Metode Klasifikasi SOM Dan LVQ Pada Data Bunga Iris Dengan Parameter Dimodifikasi. DECDDE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1), 130-138. DOI: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.135