Penerapan Learning Vector Quantization Dalam Memprediksi Jumlah Rumah Tangga Miskin - Harliana, Harliana; Kirono, Sodik (Jurnal Sains dan Informatika, 2019)
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan penting yang masih terus dilakukan pengkajiannya oleh pemerintah daerah termasuk pemerintah Kabupaten Cirebon, berbagai upaya pemberian bantuan telah dilakukan, namun sayangnya masih ada beberapa rumah tangga miskin yang belum dapat keluar dari kemiskinan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi rumah tangga miskin yang telah mendapatkan bantuan, apakah dapat keluar dari kemiskinannya ataukah tetap pada kelompok desil 1 (rumah tangga sangat miskin), desil 2 (rumah tangga miskin), desil 3 (rumah tangga hampir miskin) melalui algoritma LVQ. Algoritma LVQ merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang mampu mengenali dan meniru input output yang telah ditentukan. Penelitian ini menggunakan 70 data set, 10 neuron inputan, 3 neuron keluaran, 100 MaxEpoh dan 0,05 learning rate (a) dalam melakukan prediksi. Dari 70 data set yang digunakan selanjutnya akan dipecah menjadi data training dan data testing. Berdasarkan 5 hasil pengujian yang telah dilakukan, didapatkan bahwa tingkat akurasi dan error rate akan berbanding lurus terhadap jumlah data training dan data testing yang ditentukan.