<![CDATA[Penerapan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) pada barcode cerdas memiliki tujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengenalan serta pelacakan data barang. Dalam konteks ini, barcode berfungsi sebagai representasi visual yang mengandung informasi penting tentang produk. Algoritma LVQ digunakan untuk mengoptimalkan proses klasifikasi dan pencocokan data barcode dengan referensi yang tepat. Melalui pelatihan berulang, algoritma ini mengadaptasi vektor pembelajaran untuk mengenali variasi barcode dengan lebih baik. Dalam penelitian ini, peneliti menganalisis dampak penerapan algoritma LVQ pada sistem barcode cerdas dalam hal akurasi identifikasi, efisiensi komputasi, dan kemampuan beradaptasi terhadap perubahan. Hasil eksperimen menunjukkan penerapan barcode pada sistem inventory barang membawa manfaat yang signifikan dalam pengelolaan stok dan efisiensi bisnis secara keseluruhan. Dengan pemanfaatan teknologi barcode, proses pelacakan dan pencatatan data produk menjadi lebih cepat, akurat, dan terotomatisasi. Penggunaan barcode meminimalkan kesalahan manusia, mengoptimalkan waktu, dan mengurangi biaya operasional. Dengan menggabungkan kecerdasan algoritma LVQ dan potensi barcode, penelitian ini mengilustrasikan perkembangan penting dalam domain integrasi teknologi untuk pengembangan sistem yang lebih canggih dan efektif.]]>
Copyrights © 2023
