Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Dinda Izmya Nurpadillah
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
Aerospace Engineering Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Dinda Izmya Nurpadillah; Haviluddin Haviluddin; Herman Santoso Pakpahan; Islamiyah Islamiyah; Hario Jati Setyadi
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (793.91 KB) | DOI: 10.30872/jsakti.v1i2.2602

Abstract

Artikel ini mengimplementasikan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dalam mengenali pola aksara Sunda. Berdasarkan hasil eksperimen dengan berbagai parameter seperti learning rate dan jumlah hidden layer maka metode LVQ cukup akurat dalam mengenali pola aksara Sunda dengan nilai akurasi sebesar 6.66% dari data yang berhasil dikenali sebanyak 28 data dengan total data uji sebanyak 42 data dengan variasi learning rate sebesar 0.01 dan jumlah hidden layer sebanyak 90 layer. Hasil akurasi tersebut didapatkan dengan waktu pembelajaran yaitu selama 17 menit 22 detik. Adapun mean square error (MSE) yang dihasilkan sebesar 0.0408. Dari hasil akurasi, MSE dan waktu pembelajaran yang didapatkan maka dapat dikatakan metode LVQ belum optimal dalam memecahkan masalah pengenalan pola terutama aksara Sunda. Teknik optimalisasi kepada proses pembelajaran LVQ dengan algoritma-algoritma optimasi merupakan rencana penelitian selanjutnya.
Co-Authors Haviluddin Haviluddin Islamiyah Islamiyah Pakpahan, Herman Santoso Setyadi, Hario Jati