<![CDATA[Abstrak - Banyaknya bakat anak yang tidak diketahui oleh sebagian besar Orang tua di Indonesia dikarenakan sedikitnya ahli anak sebagai tempat untuk konsultasi yang menjadi faktor utama dalam perMasalahan ini. Tujuan dari penelitian ini ialah agar para Orang tua dapat mempermudah dalam menggali potensi dalam diri anak mereka masing-masing, yakni dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Ada beberapa metode dalam jaringan saraf tiruan, learning vector quantization 3 merupakan saah satu dari bagian tersebut. Bakat anak yang diambil merupakan bakat anak yang berdasarkan standar United State of Education America. Anak yang diteliti merupakan murid dari Sekolah Dasar Negeri 011 Titian Resak dengan rentang usia 10-12 tahun. Penelitian ini menunjukkan bahwa learning vector quantization 3 membutuhkan sedikitnya 5 kriteria dengan 30 variabel bakat anak sebagai dasar dari penelitian ini. Berdasarkan hasil yang didapatkan, sistem ini berhasil mengidentifikasi bakat anak dengan rentang pembagian 90% data latih dan 10% data uji dan parameter window (0.1,0.2,0.3), epsilon (0.1,0.2,0.3), alpha (0.1) sebesar 81.82%.Kata kunci : Bakat Anak, Learning Vector Quantization 3, Jaringan Saraf Tiruan Abstract - The number of children's taents that are not known by most parents in Indonesia is due to the lack of child experts as a place for consultation which is the main factor in this problem. The purpose of this research is that parents can make it easier to explore the potentia in their respective children, namely by using artificia neura networks. There are severa methods in artificia neura networks, learning vector quantization 3 is one of them. The taent of the child taken is the child's taent based on the standards of the United State of Education America. The children studied were students from the 011 Titian Resak State Elementary School with an age range of 10-12 years. This study shows that learning vector quantization 3 requires at least 5 criteria with 30 variables of children's taents as the basis of this research. Based on the results obtained, this system succeeded in identifying children's taents with a distribution range of 90% of training data and 10% of test data and parameters window (0.1.0.2.0.3), epsilon (0.1.0.2.0.3), apha (0.1) of 81.82% .Keyword : Child Talent, Learning Vector Quantization 3, Artificia Neura Network]]>
Copyrights © 2022
