PENERAPAN NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN METODE LEARNING QUANTIZATION UNTUK KLASIFIKASI UBI JALAR - Alfis Arif; Ferry Putrawansyah; Fitria Rahmadayanti; Risnaini Masdalipa (Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas, 2022)
Tujuan dari penelitian ini adalah bertujuan untuk menghasilkan sistem Klasifikasi Jenis Ubi Jalar denganaMetode LearningaVectoraQuantization dengan Image Processing di Dinas Pertanian Kota Pagar Alam. Penelitian ini dilatar belakangi dengan proses pengklasifikasian jenis ubi jalar masih dilakukan secara konvensional dan belum terkomputerisasi, yakni pengklasifikasian ubi jalar masih berdasarkan pengalaman, warna dan bentuk dari ubi jalar. Halainiatentuasaja membutuhkanawaktu yangalama dan masih sering terjadi kesalahan, sehingga penelitian ini dapat membantu pengklasifikasian ubi jalaramenggunakan metodeaLearningaVectoraQuantization (LVQ) dengan cepat. aSistem yang dibangunamenggunakan Software MATLAB, dalam metode pengembangan sistem dalam penelitianaini adalah metodeaSDLC (Software Development Life Cycle), dimanaatahapan meliputiaanalisis, desain, pengkodean dan pengujian, untuk metode pengujian menggunakan Holdout Validation yang dibagi menjadi 2ayaitu dataatraining dan dataatesting. Hasiladariapenelitian ini yakni sistem Klasifikasi Jenis Ubi Jalar dengan metode Learning Vector Quantization dengan Image Processing dimana pada data training menghasilkan 69 data berhasil dan 11 data tidak berhasil sehingga mendapat persentase sebesar 86,25%. Kemudian setelah dilakukan holdout validation dengan 20 data testing menghasilkan 18 data berhasil dan 2 data tidak berhasil dengan persentase sebesar 90%. Akhirnya sistem yang menerapkan learning vector quantization terhadap klasifikasi jenis ubi jalar dengan image processing mendapat akurasi yang tinggi.