Analisis Accurate Learning Pada Learning Vector Quantization (LVQ) Menggunakan Algoritma Genetika Dalam Pengenalan Pola Alfanumerik
ABSTRAK
Pembelajaran metode LVQ berada pada lapisan kompetitif yang mana lapisan tersebut
akan belajar secara otomatis untuk mengklasifikasikan (clustering) vektor input ke
dalam kelasnya. Di mana kelas yang dihasilkan tersebut tergantung pada jarak vektor
input yang akan dihitung dan diambil jarak minimum-nya, selanjutnya akan dijadikan
sebagai vektor bobot dan vektor input baru. Apabila ada ditemukan 2 vektor yang
hampir sama maka lapisan kompetitif tersebut akan mengklasifikasikan vektor input
ke dalam kelas yang sama. Di dalam metode LVQ, memiliki kelemahan yang
menyangkut tentang perhentian learning error (α), dimana LVQ sering melewati
solusi optimal (clustering), dalam hal ini tingkat kesalahan error rate minimal yang
cukup jelas. sehingga diperlukan suatu metode pendekatan tertentu untuk
meningkatkan akurasi pembelajaran pada jaringan syaraf tiruan metode LVQ.
Pendekatan teknik atau metode yang akan dilakukan ke dalam jaringan syaraf tiruan
metode Learning Vector Quantization (LVQ) menggunakan algoritma genetika, studi
permasalahannya adalah pengenalan pola karakter alfanumerik berupa pola matriks
biner [0, 1]. Parameter yang digunakan dalam algoritma genetika yaitu pembentukkan
populasi, seleksi, crossover, dan mutasi yang dilakukan secara acak. Tujuan penelitian
ini adalah untuk meningkatkan akurasi pembelajaran (accurate learning) Learning
Vector Quantization (LVQ) dengan menggunakan algoritma genetika pada
pengenalan pola alfanumerik.
Kata Kunci : LVQ, algoritma genetika,akurasi pembelajaran, pengenalan pola.
Universitas Sumatera Utara
ANALYSIS OF ACCURATE LEARNING IN LEARNING VECTOR
QUANTIZATION (LVQ) USING ALGORITHM GENETICS IN
ALPHANUMERIC PATTERN RECOGNITION
ABSTRACT
Training LVQ lies in the competitive layer, where the layer will automatically learn to
classify (clustering) vector input into the class. Where the generated class the input
vector depends on the distance to be calculated, and taken the minimum distance, will
now serve as vectors of weights and a new input vector. If there are two or more
vectors are almost the same, the competitive layer will classify input vectors into the
same class. In the LVQ, have drawbacks concerning the stop learning error (α), which
often pass LVQ optimal solution (clustering), in this case the error rate minimal is
quite clear. So that we need a specific approach to improve the accuracy learning in
neural network LVQ. Approach techniques or methods to be carried into the neural
network of Learning Vector Quantization (LVQ) using a genetic algorithm, with the
study of the problems that used pattern recognition alphanumeric characters in the
form of a binary matrix pattern [0, 1]. In the genetic algorithm has several phases,
namely the formation of a population, selection, crossover, and mutation were done
randomly. The purpose of this research is to improve the accurate learning of Learning
Vector Quantization (LVQ) using a genetic algorithm on the introduction of
alphanumeric patterns.
Keyword: LVQ, genetic algorithm, accurate learning, pattern recognition.
Universitas Sumatera Utara
Pembelajaran metode LVQ berada pada lapisan kompetitif yang mana lapisan tersebut
akan belajar secara otomatis untuk mengklasifikasikan (clustering) vektor input ke
dalam kelasnya. Di mana kelas yang dihasilkan tersebut tergantung pada jarak vektor
input yang akan dihitung dan diambil jarak minimum-nya, selanjutnya akan dijadikan
sebagai vektor bobot dan vektor input baru. Apabila ada ditemukan 2 vektor yang
hampir sama maka lapisan kompetitif tersebut akan mengklasifikasikan vektor input
ke dalam kelas yang sama. Di dalam metode LVQ, memiliki kelemahan yang
menyangkut tentang perhentian learning error (α), dimana LVQ sering melewati
solusi optimal (clustering), dalam hal ini tingkat kesalahan error rate minimal yang
cukup jelas. sehingga diperlukan suatu metode pendekatan tertentu untuk
meningkatkan akurasi pembelajaran pada jaringan syaraf tiruan metode LVQ.
Pendekatan teknik atau metode yang akan dilakukan ke dalam jaringan syaraf tiruan
metode Learning Vector Quantization (LVQ) menggunakan algoritma genetika, studi
permasalahannya adalah pengenalan pola karakter alfanumerik berupa pola matriks
biner [0, 1]. Parameter yang digunakan dalam algoritma genetika yaitu pembentukkan
populasi, seleksi, crossover, dan mutasi yang dilakukan secara acak. Tujuan penelitian
ini adalah untuk meningkatkan akurasi pembelajaran (accurate learning) Learning
Vector Quantization (LVQ) dengan menggunakan algoritma genetika pada
pengenalan pola alfanumerik.
Kata Kunci : LVQ, algoritma genetika,akurasi pembelajaran, pengenalan pola.
Universitas Sumatera Utara
ANALYSIS OF ACCURATE LEARNING IN LEARNING VECTOR
QUANTIZATION (LVQ) USING ALGORITHM GENETICS IN
ALPHANUMERIC PATTERN RECOGNITION
ABSTRACT
Training LVQ lies in the competitive layer, where the layer will automatically learn to
classify (clustering) vector input into the class. Where the generated class the input
vector depends on the distance to be calculated, and taken the minimum distance, will
now serve as vectors of weights and a new input vector. If there are two or more
vectors are almost the same, the competitive layer will classify input vectors into the
same class. In the LVQ, have drawbacks concerning the stop learning error (α), which
often pass LVQ optimal solution (clustering), in this case the error rate minimal is
quite clear. So that we need a specific approach to improve the accuracy learning in
neural network LVQ. Approach techniques or methods to be carried into the neural
network of Learning Vector Quantization (LVQ) using a genetic algorithm, with the
study of the problems that used pattern recognition alphanumeric characters in the
form of a binary matrix pattern [0, 1]. In the genetic algorithm has several phases,
namely the formation of a population, selection, crossover, and mutation were done
randomly. The purpose of this research is to improve the accurate learning of Learning
Vector Quantization (LVQ) using a genetic algorithm on the introduction of
alphanumeric patterns.
Keyword: LVQ, genetic algorithm, accurate learning, pattern recognition.
Universitas Sumatera Utara