Analisis kinerja metode entropy dalam penentuan bobot awal learning vector quantization pada proses klasifikasi

ABSTRAK

Proses pembelajaran pada setiap metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan hal
yang sangat penting karena bertujuan agar jaringan dapat mengenali lingkungannya.
Demikian juga halnya dengan JST Learning Vector Quantization (LVQ) dalam
mengenali lingkungan suatu dataset, membutuhkan proses pembelajaran dan
parameter yang baik agar menghasilkan tingkat akurasi yang baik pula. LVQ sendiri
memiliki kelebihan dalam hal tingkat akurasi dan waktu yang dibutuhkan untuk
proses pembelajaran jika dibandingkan dengan algorimta JST lainnya. Namun JST
LVQ memiliki kekurangan yaitu apabila jumlah datanya semakin besar maka waktu
yang dibutuhkan untuk pembelajarannya semakin lama dan akurasi model sangat
bergantung pada vektor bobot awal dan parameter yang digunakan. Untuk
menentukan vektor bobot awal tersebut maka digunakan metode Entropy yang dapat
mencari keserasian antara sekumpulan data sehingga menghasilkan suatu vektor bobot
yang dapat mewakili setiap data pada setiap kelas. Hasil yang didapatkan
menggunakan metode Entropy dalam penentuan vektor bobot awal yaitu mempercepat
proses pembelajaran. Walaupun jumlah data training yang digunakan lebih sedikit
namun dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik jika dibandingkan dengan JST
LVQ standar.
Kata Kunci : Learning Vector Quantization, Metode Entropy, Vektor Bobot Awal

Universitas Sumatera Utara

PERFORMANCE ANALYSIS OF ENTROPY METHOD IN DETERMINING THE
INITIAL WEIGHT OF LEARNING VECTOR QUANTIZATION FOR
CLASSIFICATION PROCESS

ABSTRACT

The learning process for each method of Artificial Neural Network (ANN) is very
important because it aims to make the network can recognize their environment.
Similarly, Neural Network Learning Vector Quantization (LVQ) to recognize the
environment, requires a process of learning and good parameters to produce a good
degree of accuracy. LVQ has advantages in terms of accuracy and time required for
the learning process when compared with another ANN algorithm. However LVQ has
the disadvantage that if the amount of data is greater so the time for learning become
longer and the accuracy of the model is highly dependent on the initial weight vector
and parameters. To determine the initial weight vector then need a method. Entropy
method is a method to search for harmony between a set of data so as to produce a
weight vector that can represent any data on each class. Results obtained using
Entropy method in determining the initial weight vector that is speeding up for the

learning process. Although the number of training data that is used less but it can produce
better accuracy than a standard LVQ.

Keywords : Learning Vector Quantization, Entropy Method, the Initial Weight Vector

Universitas Sumatera Utara