Analisis Performansi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Pendetekisan Anak Berbakat (Gifted Child) Pada Masa Perkembangan

Insania Andyani, Nuri (2014) Analisis Performansi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Pendetekisan Anak Berbakat (Gifted Child) Pada Masa Perkembangan. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Anak berbakat(gifted child) adalah anak yang memiliki potensi kecerdasan, kreatifitas dan tanggung jawab terhadap tugas diatas anak��anak seusianya. Setiap anak memiliki gejala-gejala berdasarkan perilaku dan sosial emosinya. Gejala antara satu tipe anak berbakat(gifted child) beririsan dengan tipe anak berbakat(gifted child) yang lainnya. Hal ini dapat menyebabkan proses deteksi menjadi sulit karena ada beberapa gejala yang mirip antara satu tipe dengan tipe yang lainnya. Untuk mengatasi hal tersebut, maka digunakan sebuah metode yaitu metode learning vector quantization yang memiliki kemampuan untuk belajar mengelompokkan pola-pola ke dalam kelas��kelas pola. Data masukan untuk pendeteksian anak berbakat(gifted child) adalah data gejala��gejala berdasarkan perilaku serta sosial emosi anak yang kemudian disusun menjadi 75 buah variabel masukan. Dari gejala��gejala tersebut maka hasil yang diperoleh yaitu tipe anak berbakat(gifted child) yang terdeteksi, persentasi keakuratan terhadap kelas asli dengan kelas hasil deteksi serta optimasi nilai parameter yang bervariasi dan waktu pemrosesan. Adapun tipe anak berbakat(gifted child) yang terdeteksi yaitu tipe the successfuls, the challanging, the underground, the dropouts, the double labeled dan the autonomous learner. Berdasarkan hasil proses pengujian yang menggunakan cross validation dan confusion matrix dengan 5 fold dari jumlah data sebanyak 50 data, maka performansi metode learning vector quantization untuk pendeteksian anak berbakat(gifted child) pada masa perkembangan termasuk performansi yang baik dengan nilai parameter yang optimal pada maksimal epoh = 100, learning rate = 0,02 dan error minimum = 0,0001 dan waktu pemrosesan selama 15 detik memperoleh persentasi keakuratan yang mencapai 100%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Analisis Performansi, Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization, Anak Berbakat
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2014
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Admin Repository
Date Deposited: 16 Nov 2016 08:10
Last Modified: 16 Nov 2016 08:10
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/29379

Actions (login required)

View Item View Item