PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PADA PREDIKSI JURUSAN DI SMA PGRI 1 BANJARBARU

Main Authors: Meliawati, Risky, Soesanto, Oni, Kartini, Dwi
Other Authors: Ilmu Komputer, ULM, Unlam, Universitas Lambung Mangkurat
Format: Article info eJournal
Bahasa: eng
Terbitan: Lambung Mangkurat University , 2016
Online Access: http://klik.unlam.ac.id/index.php/klik/article/view/31
http://klik.unlam.ac.id/index.php/klik/article/view/31/29
ctrlnum article-31
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="en-US">PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PADA PREDIKSI JURUSAN DI SMA PGRI 1 BANJARBARU</title><creator>Meliawati, Risky</creator><creator>Soesanto, Oni</creator><creator>Kartini, Dwi</creator><description lang="en-US">Determination of majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru for students grade XI is still using a manual process that currently have problems with majors process that takes a long time. In this study aims to determine applicability methods Learning vector quantization (LVQ) the prediction determination majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru of accuracy values obtained. Artificial Neural Networks supervised (supervised) as LVQ (Learning Vector Quantization) is a method of classification patterns of each unit of output represents a category or a particular group. From the results predicted during the first year of data known that the accuracy approaching the actual results with different number of iterations is the accuracy of 79.31% for iteration = 60 and 90. In the study with the alpha value changes obtained with accuracy approaching actual results are Accuracy 75.86% with a value of alpha (&#xCE;&#xB1;) = 0.14. Conclusion in This study has successfully predict the determination of majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru by using the Learning vector quantization (LVQ). Keywords: Artificial Neural Networks, Learning Vector Quantization (LVQ), Majors Penentuan penjurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru untuk siswa naik kelas XI masih menggunakan proses manual yang saat ini memiliki kendala dengan proses penjurusan yang membutuhkan waktu lama. Pada penelitian ini bertujuan Untuk mengetahui dapat diterapkannya metode Learning vector Quantization (LVQ) pada prediksi penetuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru dari nilai akurasi yang didapat. Jaringan Syaraf Tiruan terawasi (supervised) seperti LVQ (Learning Vector Quantization) adalah suatu metode klasifikasi pola yang masing-masing unit output mewakili kategori atau kelompok tertentu. Dari hasil prediksi selama data 1 tahun diketahui bahwa nilai akurasi yang mendekati dengan hasil sebenarnya dengan jumlah iterasi yang berbeda adalah akurasi 79,31% untuk iterasi= 60 dan 90. Pada penelitian dengan nilai alpha yang berubah didapat akurasi yang mendekati dengan hasil sebenarnya adalah Akurasi 75,86% dengan nilai alpha (&#xCE;&#xB1;) = 0,14. Kesimpulan penelitian ini telah berhasil melakukan prediksi pada penentuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru menggunakan metode Learning vector quantization (LVQ). Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization (LVQ), Penjurusan</description><publisher lang="en-US">Lambung Mangkurat University</publisher><contributor lang="en-US">Ilmu Komputer, ULM, Unlam, Universitas Lambung Mangkurat</contributor><date>2016-04-28</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Journal:Article</type><type>Other:</type><identifier>http://klik.unlam.ac.id/index.php/klik/article/view/31</identifier><identifier>10.20527/klik.v3i1.31</identifier><source lang="en-US">KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER; Vol 3, No 1 (2016); 11-20</source><source lang="id-ID">KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER; Vol 3, No 1 (2016); 11-20</source><source>2443-406X</source><source>2406-7857</source><source>10.20527/klik.v3i1</source><language>eng</language><relation>http://klik.unlam.ac.id/index.php/klik/article/view/31/29</relation><rights lang="en-US">Copyright (c) 2016 KLIK - JURNAL ILMIAH ILMU KOMPUTER</rights><recordID>article-31</recordID></dc>
language eng
format Journal:Article
Journal
Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Other
Other:
Journal:eJournal
author Meliawati, Risky
Soesanto, Oni
Kartini, Dwi
author2 Ilmu Komputer, ULM, Unlam, Universitas Lambung Mangkurat
title PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PADA PREDIKSI JURUSAN DI SMA PGRI 1 BANJARBARU
publisher Lambung Mangkurat University
publishDate 2016
url http://klik.unlam.ac.id/index.php/klik/article/view/31
http://klik.unlam.ac.id/index.php/klik/article/view/31/29
contents Determination of majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru for students grade XI is still using a manual process that currently have problems with majors process that takes a long time. In this study aims to determine applicability methods Learning vector quantization (LVQ) the prediction determination majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru of accuracy values obtained. Artificial Neural Networks supervised (supervised) as LVQ (Learning Vector Quantization) is a method of classification patterns of each unit of output represents a category or a particular group. From the results predicted during the first year of data known that the accuracy approaching the actual results with different number of iterations is the accuracy of 79.31% for iteration = 60 and 90. In the study with the alpha value changes obtained with accuracy approaching actual results are Accuracy 75.86% with a value of alpha (α) = 0.14. Conclusion in This study has successfully predict the determination of majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru by using the Learning vector quantization (LVQ). Keywords: Artificial Neural Networks, Learning Vector Quantization (LVQ), Majors Penentuan penjurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru untuk siswa naik kelas XI masih menggunakan proses manual yang saat ini memiliki kendala dengan proses penjurusan yang membutuhkan waktu lama. Pada penelitian ini bertujuan Untuk mengetahui dapat diterapkannya metode Learning vector Quantization (LVQ) pada prediksi penetuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru dari nilai akurasi yang didapat. Jaringan Syaraf Tiruan terawasi (supervised) seperti LVQ (Learning Vector Quantization) adalah suatu metode klasifikasi pola yang masing-masing unit output mewakili kategori atau kelompok tertentu. Dari hasil prediksi selama data 1 tahun diketahui bahwa nilai akurasi yang mendekati dengan hasil sebenarnya dengan jumlah iterasi yang berbeda adalah akurasi 79,31% untuk iterasi= 60 dan 90. Pada penelitian dengan nilai alpha yang berubah didapat akurasi yang mendekati dengan hasil sebenarnya adalah Akurasi 75,86% dengan nilai alpha (α) = 0,14. Kesimpulan penelitian ini telah berhasil melakukan prediksi pada penentuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru menggunakan metode Learning vector quantization (LVQ). Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization (LVQ), Penjurusan
id IOS3976.article-31
institution Universitas Lambung Mangkurat
institution_id 161
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Lambung Mangkurat
library_id 298
collection KLIK
repository_id 3976
subject_area Artificial Intelligence/Kecerdasan Buatan
Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Decision Making Management/Manajemen Pengambilan Keputusan
Computer Communications Networks/Jaringan Komunikasi Komputer
city KOTA BANJARMASIN
province KALIMANTAN SELATAN
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS3976
first_indexed 2017-03-01T14:38:13Z
last_indexed 2018-02-20T01:11:29Z
recordtype dc
_version_ 1718371701829402624
score 17.605686