BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
|
|
- Hadian Santoso
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Algorima Learning Vector Quantization yang dikembangkan oleh Kohonen merupakan metode pembelajaran terawasi (supervised learning) dan dikhususkan untuk klasifikasi statistikal atau metode pengenalan (Kohonen, 2000). LVQ bertujuan untuk menetapkan daerah bagian dari setiap kelas dari data masukan. Algoritma ini telah digunakan secara luas dalam berbagai bidang, misalnya untuk pengenalan fonem dan karakter (Lv dkk., 2008). Algoritma LVQ memiliki beberapa nilai awal yang harus didefinisikan sebelum proses pembelajaran dilakukan. Salah satu nilai awal yang sangat penting dalam membentuk model klasifikasi yang baik adalah bobot pembelajaran atau yang biasa disebut vektor referensi. LVQ merupakan algoritma yang sensitif terhadap pemilihan bobot awal karena akan berpengaruh terhadap konvergensinya (Kitajima, 1995). Metode sederhana yang umum digunakan dalam menentukan vektor referensi adalah dengan memilih secara acak dari kumpulan data pembelajaran yang dimiliki. Permasalahan yang umum dihadapi dalam pemilihan secara acak adalah adanya kemungkinan bahwa vektor yang diambil tidak mewakili suatu kelas dengan baik. Hal ini menjadikan metode pemilihan secara acak sering tidak akurat (Blachnik dan Duch, 2011). Suatu prosedur untuk menetapkan nilai bobot awal yang lebih baik diperlukan untuk membuat jaringan LVQ berjalan lebih optimal. Salah satu hal yang dapat ditempuh adalah dengan menerapkan algoritma klasterisasi untuk mendapatkan sejumlah nilai titik tengah yang selanjutnya dimanfaatkan sebagai nilai vektor referensi sesuai saran dalam penelitian Vakil-Bagmisheh dan Pavesic (2002). Metode reduksi merupakan salah satu cara yang dikembangkan untuk mengurangi jumlah data yang perlu disimpan pada algoritma berbasis data. Penghapusan sejumlah unit data dari kumpulan data pembelajaran merupakan suatu langkah yang akan mempercepat model klasifikasi mencapai kondisi yang diharapkan. Unit data yang akan dihapus juga dipilih dengan pendekatan tertentu 1
2 2 sehingga nilai akurasi dari model klasifikasi dapat dipertahankan. Dalam beberapa kasus, penghilangan unit data yang merupakan noise membuat akurasi dari model klasifikasi mengalami peningkatan (Wilson dan Martinez, 2000). Metode reduksi dapat dikembangkan dengan meninjau berbagai pendekatan sehingga dapat terjadi perbedaan antara satu metode dengan metode yang lain. Salah satu metode reduksi yang sudah ada dilakukan dengan membentuk subset pada data pelatihan dan melakukan menguji suatu unit data berdasarkan kriteria tertentu. Metode reduksi berbasis subset ini memperhatikan distribusi data karena penilaian pada suatu unit data akan dipengaruhi oleh sejumlah unit data lain di dekatnya. Pengembangan berbagai variasi metode reduksi merupakan hal yang mungkin untuk dilakukan karena banyaknya gagasan dan pendekatan yang dapat dilakukan. Penambahan prosedur lanjutan setelah reduksi dapat dilakukan untuk memperbaiki model klasifikasi yang dihasilkan, salah satunya adalah dengan inisialisasi vektor referensi. Dalam beberapa penelitian mengenai reduksi yang sudah ada, fokus bahasan mengenai reduksi umumnya tidak digabungkan dengan perbaikan prosedur inisialisasi, sehingga percobaan untuk menggabungkan keduanya adalah hal yang potensial untuk dicoba. Penggabungan metode reduksi serta inisialisasi bobot ini diharapkan dapat membuat jaringan LVQ menjadi lebih optimal. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan uraian dalam latar belakang, maka dapat dirumuskan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana membangun metode reduksi untuk mengurangi jumlah data yang perlu digunakan dalam pelatihan algoritma LVQ. 2. Bagaimana mengoptimalkan pemilihan vektor referensi yang akan digunakan untuk proses pelatihan algoritma LVQ.
3 3 1.3 Batasan Masalah Agar pembahasan dalam topik ini tidak meluas, maka perlu ditetapkan batasan-batasan dalam penelitian yang akan dilakukan. Batasan masalah dalam penelitian ini adalah : 1. Penelitian ini berfokus pada metode untuk mereduksi data dan penentuan vektor referensi untuk tujuan inisialisasi pada awal proses algoritma LVQ. Parameter pengujian adalah pada akurasi, jarak pergeseran posisi vektor referensi dan waktu eksekusi. 2. Format masukan dari sistem adalah ARFF (Attribute-Relation File Format). 3. Data yang digunakan dalam penelitian adalah 3 dataset dari program WEKA, yaitu dataset diabetes, ionosphere dan breast-cancer. Sumber asli dari dataset ini adalah UCI Machine Learning Repository, yang bisa diunduh di alamat archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html. 4. Tipe atribut yang digunakan meliputi numerik dan nominal. 1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode reduksi berdasarkan prinsip kedekatan geometri antar unit data dan mengoptimalkan pemilihan vektor referensi pada algoritma LVQ dengan metode klasterisasi. Manfaat yang bisa diberikan oleh penelitian ini adalah membantu dalam penerapan algoritma LVQ secara luas yang mana metode reduksi ini akan membantu untuk menurunkan jumlah data yang perlu disimpan dan dilibatkan dalam proses pelatihan. Pemilihan vektor referensi dengan klasterisasi diharapkan dapat meningkatkan akurasi model klasifikasi yang dihasilkan. 1.5 Metode Penelitian Penelitian ini akan berfokus pada pengembangan prosedur reduksi dan inisialisasi vektor referensi pada algoritma Learning Vector Quantization serta membandingkannya dengan prosedur biasa untuk melihat pengaruh yang
4 4 dihasilkan. Langkah-langkah yang ditempuh dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Studi Literatur. Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data. Materi berupa informasi tentang metode yang pernah dilakukan untuk mengoptimalkan algoritma klasifikasi didapatkan dari buku, sumber internet dan jurnal penelitian yang berhubungan dengan tema tersebut. Materi tersebut secara umum mengenai jaringan syarat firuan, algoritma LVQ dan penelitian terkait algoritma tersebut baik dalam hal penerapan maupun upaya untuk mengoptimalkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dalam program Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) yang sumber aslinya dari UCI Machine Learning Repository. 2. Analisis. Pada tahapan ini dilakukan analisis kebutuhan dalam pembangunan sistem. Dalam tahapan ini ditentukan bahwa pengguna sistem adalah pengguna tunggal dan fungsionalitas utama dari sistem adalah untuk melakukan proses reduksi, inisialisasi vektor referensi, melakukan pelatihan dan melakukan pengujian akurasi. Kebutuhan masukan yang dibutuhkan oleh sistem adalah dataset dan parameter LVQ. Sistem akan memberikan nilai keluaran berupa akurasi model klasifikasi. Tahapan analisis ini mampu memberi gambaran mengenai layanan dan batasan dari sistem. 3. Perancangan sistem. Pada perancangan sistem, dilakukan penyesuaian untuk menempatkan prosedur reduksi dan klasterisasi yang dilakukan sebelum memulai proses pembangunan model klasifikasi. Prosedur pelatihan menggunakan algoritma LVQ standar. Sistem harus dapat melakukan pelatihan dengan dataset yang telah direduksi dan melakukan pengujian akurasi dengan menggunakan dataset normal yang belum direduksi dan data baru yang belum pernah dilatih. Pengguna akan melakukan proses memuat dataset dan menentukan beberapa nilai parameter dalam proses reduksi, klasterisasi dan pembelajaran algoritma LVQ. Sistem akan memberikan nilai keluaran berupa akurasi klasifikasi
5 5 terhadap dataset aslinya. Secara garis besar proses dalam sistem ditunjukkan oleh Gambar 1.1. Gambar 1.1 Proses dalam sistem 4. Implementasi. Setelah selesai dirancang, maka sistem dapat mulai dikembangkan berdasarkan desain yang telah dibuat. 5. Pengujian. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi klasifikasi. Algoritma LVQ yang dijalankan dengan tambahan prosedur reduksi dan klasterisasi dibandingan dengan algoritma LVQ yang dijalankan tanpa reduksi dan pemilihan vektor referensinya secara acak. Nilai akurasi saat hanya menerapkan reduksi atau klasterisasi saja juga dibandingkan untuk melihat pengaruhnya secara terpisah. 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan yang digunakan dalam laporan penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. BAB I Pendahuluan. Dalam bab pendahuluan, dijelaskan latar belakang mengenai metode reduksi sebagai salah satu cara untuk meningkatkan kinerja algoritma
6 6 LVQ dan adanya kesempatan untuk mengembangkan metode reduksi baru. Rumusan masalah adalah mengenai bagaimana mengembangkan metode reduksi dan inisialisasi. Batasan masalah adalah terkait dengan jenis masukan dan dataset yang digunakan. Tujuan penelitian adalah pada peningkatan kinerja algoritma LVQ. Dalam bab ini juga dijelaskan mengenai manfaat penelitian secara umum dalam implementasi luas, metodologi penelitian yang digunakan, dan sistematika penulisan. 2. BAB II Tinjauan Pustaka. Bab ini berisi penelitian-penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan reduksi dan metode yang pernah dilakukan untuk meningkatkan algoritma klasifikasi. 3. BAB III Landasan Teori. Bab ini membahas teori-teori yang menjadi landasan topik pada penelitian ini, antara lain algoritma LVQ, algoritma klasterisasi k-means, metode reduksi, perhitungan jarak antar vektor, cara normalisasi data dan penjelasan mengenai dokumen ARFF. 4. BAB IV Analisis dan Rancangan. Bab ini menjelaskan tentang analisis dan rancangan usulan model reduksi data yang akan digunakan, rancangan cara menentukan vektor referensi dengan menggunakan klasterisasi sebelum memasuki proses pembelajaran pada algoritma LVQ, dan desain sistem yang yang akan dibuat untuk melakukan eksperimen usulan tersebut. 5. BAB V Implementasi. Bab ini berisi implementasi penerapan algoritma menjadi sistem dengan disertai cuplikan kode. 6. BAB VI Hasil Penelitian dan Pembahasan Bab ini berisi hasil pengujian dari sistem menggunakan dataset ARFF dan pembahasan hasilnya. 7. BAB VII Kesimpulan dan Saran.
7 7 Sebagai akhir dari penulisan, akan ditampilkan kesimpulan dari seluruh eksperimen yang dilakukan. Bab ini juga akan berisi saran untuk pengembangan atau penelitian selanjutnya.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, data merupakan suatu aspek yang sangat berguna. Manusia dapat belajar dan menemukan solusi suatu kasus baru dari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jaringan syaraf tiruan merupakan bidang ilmu yang banyak digunakan dalam melakukan pengenalan pola suatu obyek. Banyak obyek yang dapat digunakan untuk pengenalan pola
Lebih terperinciBab I Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang
Bab I Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Klasifikasi merupakan task dari data mining yang bertujuan untuk memberikan label kelas terhadap suatu data. Pemberian label kelas ini dilakukan oleh classifier. Suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Grafologi atau analisis tulisan tangan adalah metode ilmiah untuk mengidentifikasi,
BAB I PENDAHULUAN 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Grafologi atau analisis tulisan tangan adalah metode ilmiah untuk mengidentifikasi, mengevaluasi dan pemahaman karakter seseorang melalui pola
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan dalam penelitian ini.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Kredit merupakan salah satu usaha sekunder yang dapat dilakukan untuk pemenuhan kebutuhan sehari-hari. Pada umumnya, proses kredit dapat dilayani melalui lembaga keuangan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN Pada proses penelitian ini dilakukan beberapa tahapan mulai dari tahap awal yaitu tahap inisiasi, pengembangan model, dan tahap terakhir pengembangan prototipe. Dalam tahapan inisiasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Era komunikasi dengan menggunakan fasilitas internet memberikan banyak kemudahan dalam mendapatkan informasi yang dikehendaki. Dengan demikian semakin banyak orang,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Seperti halnya semua algoritma dalam pattern recognition pada real-world domain, Support Vector Machine juga selalu mengalami masalah pada tingginya dimensi data yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pesatnya pertumbuhan pasar pada sektor telekomunikasi seluler semakin terlihat dengan banyaknya jumlah pelanggan yang ada pada setiap para penyedia jasa telepon seluler.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Dataset
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian diuraikan dalam skema tahap penelitian untuk memberikan petunjuk atau gambaran yang jelas, teratur, dan sistematis seperti yang ditunjukkan pada Gambar
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1. Prosedur Penelitian Identifikasi Masalah
BAB III METODOLOGI Dalam penelitian ini metodologi memegang peranan penting guna mendapatkan data yang obyektik, valid dan selanjutnya digunakan untuk memecahkan permasalahan yang telah dirumuskan. Maka
Lebih terperinciModul Praktikum WEKA. Pembaca modul ini diasumsikan telah mengerti dasar-dasar datamining.
Modul Praktikum WEKA Yudi Wibisono (e: yudi@upi.edu ); t: @yudiwbs Ilmu Komputer Universitas Pendidikan Indonesia (cs.upi.edu) Versi BETA : Oktober 2013 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perangkat keras komputer berkembang dengan pesat setiap tahunnya selalu sudah ditemukan teknologi yang lebih baru. Meskipun demikian masih banyak hal yang belum dapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Osteoporosis atau keropos tulang adalah penyakit silent epidemic, yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Osteoporosis atau keropos tulang adalah penyakit silent epidemic, yang berarti pengeroposan tulang yang berlangsung secara diam-diam dan terus menerus. Untuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. JST merupakan suatu sistem pemrosesan
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjelaskan tentang analisa data, rancangan sistem, dan skenario pengujian. Bagian analisa data meliputi data penelitian, analisis data, data preprocessing.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Empiris BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada penelitian ini, peneliti menggunakan beberapa penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya sebagai tinjauan studi. Berikut ialah tinjauan empiris yang digunakan:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu tanggung jawab sosial PT. Telkom dalam program kemitraan dengan masyarakat sekitarnya adalah memberikan kredit lunak bagi pelaku Usaha Kecil Menengah (UKM).
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN BAB I. PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN BAB I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Clustering merupakan proses pengelompokan data menjadi kelompokkelompok atau klaster sehingga data-data yang berada dalam satu klaster
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tomat merupakan salah komoditas di pertanian Indonesia saat ini, tomat sudah menjadi kebutuhan pokok penunjang pangan di indonesia akan tetapi cara mengidentifikasi
Lebih terperinciKLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE
KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE Warih Maharani Fakultas
Lebih terperinciModel Linear untuk Regresi
MMA10991 Topik Khusus - Machine Learning Model Linear untuk Regresi Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ayam seperti halnya hewan lain juga tidak terlepas dari serangan penyakit. Antisipasi untuk mencegah dan mengenali gejala penyakit yang berbahaya sangatlah penting.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berbeda antara manusia satu dengan yang lain. Manusia mengenali
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dewasa ini teknologi pengenalan wajah semakin banyak diaplikasikan karena wajah merupakan suatu bagian tubuh manusia yang biasa digunakan sebagai pengenalan identitas,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat berdampak pada terjadinya penurunan substansial dalam biaya penyimpanan data, peningkatan pesat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penentuan dosen pembimbing tugas akhir masih dilakukan secara manual di Jurusan Teknik Informatika UMM yang hanya mengandalkan pengetahuan personal tentang spesialisasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bencana kebakaran dapat terjadi dimana saja dan kapan saja, misalkan terjadi di area tempat tinggal, di tambang atau di hutan. Untuk kebakaran hutan, kerugian yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tanaman karet merupakan tanaman yang memiliki peran penting di bidang industri terutama sebagai bahan baku di bidang industri ban dan otomotif (Sinaga, 2011). Indonesia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi senantiasa membawa dampak secara langsung maupun tidak langsung, baik itu berdampak positif maupun negatif dan akan sangat berpengaruh terhadap
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Kartu Perlindungan Sosial (KPS) adalah kartu yang diterbitkan oleh Pemerintah Indonesia dalam Percepatan dan Perluasan Perlindungan Sosial (P4S). Rumah tangga yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Susu merupakan salah satu sumber protein hewani yang memiliki nilai gizi seimbang. Susu sapi memiliki komposisi diantaranya air, lemak, protein, vitamin, dan mineral.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL
IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL Andri STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 122, 124, 140 Medan 20212 andri@mikroskil.ac.id Abstrak
Lebih terperinci1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Clustering merupakan sebuah teknik pemrosesan data yang digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi pada kumpulan data (Žalik, 2008). Clustering telah
Lebih terperinciBab IV Eksperimen. 4.1 Dataset. 4.2 Kakas
Bab IV Eksperimen 4.1 Dataset Eksperimen dilakukan dengan menggunakan 28 buah dataset yang diambil dari UCI dataset repository. LAMPIRAN B berisi mengenai properti dari 28 buah dataset yang digunakan dalam
Lebih terperinciPerbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan
Jurnal Sains & Matematika (JSM) ISSN Kajian 0854-0675 Pustaka Volume14, Nomor 4, Oktober 2006 Kajian Pustaka: 147-153 Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization
Lebih terperinciKomparasi Metode Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization dan Backpropagation
Komparasi Metode Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization dan Backpropagation DOSEN PEMBIMBING Prof. Dr. Moh. Isa Irawan, M.T. Dr. Imam Mukhlash,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi perangkat lunak dewasa ini tidak terlepas dari berkembangnya studi mengenai kecerdasan buatan. Ada dua hal yang termasuk dari kecerdasan buatan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah Dalam era teknologi seperti saat ini, informasi berupa teks sudah tidak lagi selalu tersimpan dalam media cetak seperti kertas. Orang sudah mulai cenderung
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi telah menjadi kebutuhan utama dalam kehidupan manusia. Informasi bisa dikatakan sebagai pengetahuan yang didapatkan dari pembelajaran, pengalaman, atau instruksi.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menghasilkan beberapa karya yang mempermudah urusan manusia. Dan salah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat dan dengan banyaknya temuan-temuan terbaru hasil penelitian dari para pakar teknologi, menghasilkan beberapa karya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah Data mining merupakan sebuah proses ekstraksi untuk mendapatkan suatu informasi yang sebelumnya tidak diketahui dari sebuah data (Witten et al., 2011). Mempersiapkan
Lebih terperinciALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS
ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS Egi Badar Sambani 1), Neneng Sri Uryani 2), Rifki Agung Kusuma Putra 3) Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Dalam Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 30 Tahun 2014 tentang Biaya Kuliah Tunggal dan Uang Kuliah Tunggal pada Perguruan Tinggi Keagamaan Negeri di
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penelitian
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada sebuah citra, sangat dimungkinkan terdapat berbagai macam objek. Objek yang ada pun bisa terdiri dari berbagai bentuk dan ukuran. Salah satu objek yang mungkin
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengenalan ucapan (speech recognition) merupakan sistem yang dirancang untuk dapat mengenali sinyal suara, sehingga menghasilkan keluaran berupa tulisan. Input dari
Lebih terperinciDewasa ini teknologi robotik dan informasi telah berkembang dengan cepat. Begitu
12 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah 1.1.1 Latar belakang Dewasa ini teknologi robotik dan informasi telah berkembang dengan cepat. Begitu juga kontrol berbasis sensor yang merupakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sekarang pada kenyataannya, banyak sekali sebuah data yang berukuran besar tidak akurat, tidak komplit dan tidak
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sekarang pada kenyataannya, banyak sekali sebuah data yang berukuran besar tidak akurat, tidak komplit dan tidak konsisten. Sebuah data yang tidak berkualitas akan
Lebih terperinciAlgoritma Dasar. 4.1 Naive Bayes
4 Algoritma Dasar It is a capital mistake to theorize before one has data. Arthur Conan Doyle Sebelum masuk ke algoritma machine learning yang cukup modern/ matematis, kami akan memberi contoh algoritma
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kata kunci (keyword) merupakan kata-kata singkat yang dapat menggambarkan isi suatu artikel ataupun dokumen (Figueroa,et al. 2014). Kata kunci memberikan kemudahan
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Prosesor : Intel Core i5-6198du (4 CPUs), ~2.
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Hardware a. Prosesor : Intel Core i5-6198du CPU @2.30GHz (4 CPUs), ~2.40GHz b.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring berjalannya waktu, manusia mulai menyadari betapa pentingnya data. Data dapat dikumpulkan melalui sensus, survei, ataupun data administrasi. Data dapat dimanfaatkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penambahan berat badan pada ibu hamil merupakan hal wajar yang terjadi secara ilmiah, yang disebabkan karena adanya fetus atau janin dalam kandungan ibu. Oleh karena
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Masalah Dalam mengetahui suatu bahan jenis kulit cukup sulit karena bahan jenis kulit memeliki banyak jenis. Setiap permukaan atau tekstur dari setiap jenisnya
Lebih terperinciPENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
DAFTAR TABEL Tabel 3-1 Dokumen Term 1... 17 Tabel 3-2 Representasi... 18 Tabel 3-3 Centroid pada pengulangan ke-0... 19 Tabel 3-4 Hasil Perhitungan Jarak... 19 Tabel 3-5 Hasil Perhitungan Jarak dan Pengelompokkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kebutuhan manusia modern saat ini terhadap manajemen data sangat penting untuk memperlancar pekerjaan khususnya untuk mendapatkan informasi dalam mengambil keputusan.
Lebih terperinciTAKARIR. : Mengelompokkan suatu objek yang memiliki kesamaan. : Kelompok atau kelas
TAKARIR Data Mining Clustering Cluster Iteratif Random Centroid : Penggalian data : Mengelompokkan suatu objek yang memiliki kesamaan. : Kelompok atau kelas : Berulang : Acak : Pusat area KDD (Knowledge
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Ketika disodori sejumlah data dari suatu obyek atau kejadian, apa yang bisa dilakukan terhadap data untuk menindaklanjutinya? Data perlu diolah untuk mendapatkan
Lebih terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER LEARNING VECTOR QUANTIZATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA ODOR
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ANALISIS VARIASI PARAMETER LEARNING VECTOR QUANTIZATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA ODOR PARAMETER VARIATION ANALYSIS OF LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem jaringan komputer memiliki peran yang sangat penting dalam masyarakat modern karena memungkinkan informasi dapat diakses, disimpan dan dimanipulasi secara online.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ke karakteristik tertentu pada manusia yang unik dan berbeda satu sama lain.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah keamanan (security) merupakan salah satu isu yang sangat penting akhir-akhir ini. Salah satu teknik yang diunggulkan bisa diterapkan untuk permasalahan tersebut
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian yang penting (Baharudin, Lee and Khan, 2010). Beberapa peneliti telah
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Beberapa peneliti yang melakukan penelitian menganggap text mining menjadi sangat penting karena kemudahan untuk mendapatkan data elektronik dari berbagai macam sumber, karena itu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sentimen dari pengguna aplikasi android yang memberikan komentarnya pada fasilitas user review
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yang digunakan dalam melakukan pertukaran pesan melalui perangkat mobile. pesan pendek Non-Teks (Katankar and Thakare, 2010).
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang SMS atau Short Message Service merupakan salah satu layanan teknologi yang digunakan dalam melakukan pertukaran pesan melalui perangkat mobile seperti telepon genggam.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Metodologi Penelitian merupakan acuan dalam pelaksanaan sebuah penelitian. Metodologi penelitian berisi rencana kerja yang berurutan agar hasil yang
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bagi seseorang yang berprofesi sebagai dokter, kesalahan diagnosis suatu penyakit akan membawa dampak yang sangat fatal bagi pasiennya. Dalam kasus ini, penulis
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, kemajuan di bidang pengembangan aplikasi sedang mendapatkan perhatian penting bagi perkembangan teknologi informasi.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini adalah penelitian eksperimen dengan langkah-langkah atau metode penelitian sebagai berikut: 1. Penentuan Masalah Penentuan masalah ini diperoleh dari studi literature
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendidikan adalah salah satu aspek terpenting bagi kehidupan manusia, yang dapat mempengaruhi manusia itu sendiri, juga menjadi faktor pendukung dalam setiap sektor
Lebih terperinciPenerapan Learning Vector Quantization Penentuan Bidang Konsentrasi Tugas Akhir (Studi Kasus: Mahasiswa Teknik Informatika UIN Suska Riau)
Penerapan Learning Vector Quantization Penentuan Bidang Konsentrasi Tugas Akhir (Studi Kasus: Mahasiswa Teknik Informatika UIN Suska Riau) Elvia Budianita 1, Ulti Desi Arni 2 1,2 Teknik Informatika, UIN
Lebih terperinciSENTIPOL: Dataset Sentimen Komentar Pada Kampanye PEMILU Presiden Indonesia 2014 Dari Facebook Page
SENTIPOL: Dataset Sentimen Komentar Pada Kampanye PEMILU Presiden Indonesia 2014 Dari Facebook Page Antonius Rachmat dan Yuan Lukito KNASTIK 2016 Universitas Kristen Duta Wacana 19 November 2016 Latar
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era globalisasi membuat Indonesia menjadi salah satu negara yang mengalami perkembangan sangat pesat dalam teknologi, Mubah (2011) menjelaskan Indonesia
Lebih terperinciSKRIPSI RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO
ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN K- MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENYAKIT DIABETES MELLITUS SKRIPSI RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO 131421021 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Forecasting Forecasting (peramalan) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan data historis dan memproyeksikannya
Lebih terperinciPENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing. Tugas Ujian Sarjana
PENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing Tugas Ujian Sarjana. Penjelasan Learning Vector Quantization (LVQ) Learning
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN REAL TIME MENGGUNAKAN METODE DOMINANT POINT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN REAL TIME MENGGUNAKAN METODE DOMINANT POINT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Oleh: Bakhtiar Arifin (1206 100 722) Dosen Pembimbing: Prof. DR. M.
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi yang begitu pesat sekarang ini memberikan dampak yang besar terhadap kinerja manusia khususnya dalam bekerja. Segala sesuatu yang dahulu
Lebih terperinciBAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. menawarkan pencarian citra dengan menggunakan fitur low level yang terdapat
BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Permasalahan CBIR ( Content Based Image Retrieval) akhir-akhir ini merupakan salah satu bidang riset yang sedang berkembang pesat (Carneiro, 2005, p1). CBIR ini menawarkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Meningkatnya perkembangan teknologi juga diikuti dengan berkembangnya penggunaan berbagai situs jejaring sosial. Salah satu jejaring sosial yang sangat marak digunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari- hari seringkali ditemukan uang palsu pada berbagai transaksi ekonomi. Tingginya tingkat uang kertas palsu yang beredar di kalangan masyarakat
Lebih terperinciKOMPARASI HASIL KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 KOMPARASI HASIL KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN JARINGAN
Lebih terperinciPENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PADA PREDIKSI JURUSAN DI SMA PGRI 1 BANJARBARU
PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PADA PREDIKSI JURUSAN DI SMA PGRI 1 BANJARBARU Risky Meliawati 1,Oni Soesanto 2, Dwi Kartini 3 1,3Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM 2 Prodi Matematika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet berkembang dengan sangat pesat dan sangat mudah sekali untuk mengaksesnya. Akan tetapi, didalamnya terdapat banyak konten yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertukaran informasi di zaman modern ini telah sampai pada era digital. Hal ini ditandai dengan semakin dibutuhkannya teknologi berupa komputer dan jaringan internet
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Data mining adalah proses mengeksplorasi dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola dan rule yang berarti (Berry & Linoff, 2004). Klasifikasi adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini dijelaskan latar belakang dari penelitian klasifikasi dokumen teks. Tujuan dan ruang lingkup dari tugas akhir memberikan penjelasan mengenai hasil yang ingin diketahui dan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis sentimen merupakan proses dalam mengolah, memahami, dan mengekstrak data dalam bentuk teks terhadap suatu topik, kejadian ataupun individu untuk mendapatkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menurut Liu opini merupakan pernyataan subyektif yang mencerminkan sentimen orang atau persepsi tentang entitas dan peristiwa [1]. Opini atau pendapat orang lain terhadap
Lebih terperinciGambar 1.1 Contoh Ilustrasi Kasus CVRP 13
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan konsep umum yang digunakan untuk semua permasalahan yang melibatkan perancangan rute optimal untuk armada kendaraan yang melayani
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Dasar Penelitian Penelitian ini dilakukan berdasarkan rumusan masalah yang telah dijabarkan pada bab sebelumnya yaitu untuk mengklasifikasikan kelayakan kredit calon debitur
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan informasi, banyak pihak menyadari bahwa masalah utama telah bergeser dari cara mengakses atau bagaimana mencari informasi, namun
Lebih terperinci11 BAB I 12 PENDAHULUAN
11 BAB I 12 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia selama ini dikenal sebagai negeri penghasil rempah-rempah seperti jahe, pala, merica, cengkeh dan kunyit. Selain rempah-rempah, Indonesia juga dikenal
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Internet saat ini merupakan kebutuhan pokok yang tidak bisa dipisahkan dari segenap sendi kehidupan. Berbagai pekerjaan ataupun kebutuhan dapat dilakukan melalui media
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Persiapan Data BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Dalam pengerjaan tugas akhir ini data yang digunakan adalah kalimat tanya Berbahasa Indonesia, dimana kalimat tanya tersebut diambil dari soal-soal
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sudah tidak diragukan lagi bahwa penerapan teknologi komputer dan teknologi informasi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sudah tidak diragukan lagi bahwa penerapan teknologi komputer dan teknologi informasi telah memiliki pengaruh sampai ke fondasi kehidupan sehari-hari manusia.
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Teknologi semakin berkembang seiring dengan berjalannya waktu. Disadari atau tidak, sebagian besar kehidupan ini dibantu oleh teknologi dan banyak sekali manfaat yang
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI PENGGABUNGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN SIMULATED ANNEALING PADA PERMASALAHAN KLASIFIKASI POLA
PRESENTASI TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI PENGGABUNGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN SIMULATED ANNEALING PADA PERMASALAHAN KLASIFIKASI POLA Penyusun Tugas Akhir : Astris Dyah Perwita (NRP : 5110.100.178)
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kelapa sawit (Elaeis Guineensis) merupakan salah satu komoditas ekspor perkebunan terbesar di Indonesia. Indonesia mempunyai struktur tanah serta curah hujan yang
Lebih terperinciBab I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang
Bab I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Sistem Informasi Geografi (SIG) adalah suatu teknologi informasi berbasis komputer yang digunakan untuk memproses, menyusun, menyimpan, memanipulasi dan menyajikan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PENYELESAIAN MASALAH
BAB III ANALISIS DAN PENYELESAIAN MASALAH 3.1 Deskripsi Sistem Gambar III-1 Deskripsi Umum Sistem Pada gambar III-1 dapat dilihat deskripsi sistem sederhana yang mendeteksi intrusi pada jaringan menggunakan
Lebih terperinci