Aplication Algorithm Learning Vector Quantization for Classification of Hypertention in Padang Laweh Health Center

Abstrak

arena itu, dilakukan penelitian untuk mengklasifikasikan risiko hipertensi berdasarkan diagnosis hipertensi di Pusat Kesehatan Padang Laweh, Kabupaten Dharmasraya, menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ). Keunggulan LVQ adalah kemampuannya untuk mencapai akurasi tinggi dalam memproses data dengan fitur numerik dan kategorikal yang banyak. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan Algoritma Learning Vector Quantization pada data uji menghasilkan akurasi yang sangat baik, yaitu 95,17% klasifikasi yang benar untuk pasien hipertensi.