PEREDUKSIAN DATA LATIH UNTUK INISIALISASI CODEBOOK PADA ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ); REDUCTION OF TRAINING SET FOR INITIALIZATION OF CODEBOOK IN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) ALGORITHM

Adventus Ridwan Kis Sugiyarto, Anifuddin Azis

2014 | Skripsi | PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan metode pembelajaran terawasi pada Jaringan Syaraf Tiruan (JST). LVQ ditujukan sebatas untuk klasifikasi statistikal atau metode pengenalan. Tujuan LVQ hanya untuk menetapkan daerah bagian setiap kelas dari data masukan. Salah satu permasalahan pada LVQ adalah penentuan inisial codebook sebagai bobot pembelajaran. Penelitian ini mencoba mengusulkan cara pereduksian data latih untuk digunakan sebagai inisial codebook. Ada tiga usulan metode, yaitu reduksi data berdasar radius terpanjang, radius terpendek, dan jumlah data yang terbanyak mewakili data lain. Radius adalah jarak terpendek antara suatu data dengan data lain yang berbeda kelas. Setelah codebook diinisilisasi dengan usulan metode tersebut, codebook hasil pembelajaran LVQ akan diuji dengan data latihnya. Akurasi pengujian di atas 98% dan pada beberapa pengujian menghasilkan akurasi 100%. Semakin tinggi akurasi dari pengujian data latih, maka codebook semakin baik merepresentasikan data latih.

Kata Kunci : LVQ; inisialisasi codebook; reduksi data