## PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PADA PREDIKSI JURUSAN DI SMA PGRI 1 BANJARBARU
Risky Meliawati 1 ,Oni Soesanto 2 , Dwi Kartini 3 1,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM
2 Prodi Matematika FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan Email: risky.ilkom11@gmail.com

## Abstract
Determination of majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru for students grade XI is still using a manual process that currently have problems with majors process that takes a long  time.  In  this  study  aims  to  determine  applicability  methods  Learning  vector quantization (LVQ) the prediction determination majors in SMA PGRI 1 Banjarbaru of accuracy values obtained. Artificial Neural Networks supervised (supervised) as LVQ (Learning Vector Quantization) is a method of classification patterns of each unit of output represents a category or a particular group. From the results predicted during the first year of data known that the accuracy approaching the actual results with different number of iterations is the accuracy of 79.31% for iteration = 60 and 90. In the study with the alpha value changes obtained with accuracy approaching actual results are Accuracy 75.86% with a value of alpha (α) = 0.14. Conclusion in This study has successfully  predict  the  determination  of  majors in  SMA  PGRI  1  Banjarbaru  by using the Learning vector quantization (LVQ).

## Keywords: Artificial Neural Networks, Learning Vector Quantization (LVQ), Majors

## Abstrak
Penentuan penjurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru untuk siswa naik kelas XI masih  menggunakan  proses  manual  yang  saat  ini  memiliki  kendala  dengan  proses penjurusan  yang  membutuhkan  waktu  lama.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  Untuk mengetahui dapat diterapkannya metode Learning vector Quantization (LVQ) pada prediksi penetuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru dari nilai akurasi yang didapat. Jaringan  Syaraf  Tiruan  terawasi  (supervised)  seperti  LVQ  (Learning  Vector Quantization) adalah suatu metode klasifikasi pola yang masing-masing unit output mewakili kategori atau kelompok tertentu. Dari hasil prediksi selama data 1 tahun diketahui  bahwa  nilai  akurasi  yang  mendekati  dengan  hasil  sebenarnya  dengan jumlah iterasi yang berbeda adalah akurasi 79,31% untuk iterasi= 60 dan 90. Pada penelitian dengan nilai alpha yang berubah didapat akurasi yang mendekati dengan hasil sebenarnya adalah Akurasi 75,86% dengan nilai alpha (α) = 0,14.  Kesimpulan penelitian ini telah berhasil melakukan prediksi pada penentuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru menggunakan metode Learning vector quantization (LVQ).
Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization (LVQ), Penjurusan

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan Syaraf Tiruan adalah salah satu cabang dari AI (Artificial intelligence). Jaringan syaraf merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu  mencoba  untuk  menstimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia tersebut.  Istilah  buatan  disini  digunakan  karena  jaringan  syaraf  ini diimplementasikan  dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran [3].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  terawasi  (supervised)  seperti  LVQ  (Learning  Vector Quantization) adalah suatu metode klasifikasi pola yang masing-masing unit output mewakili kategori atau kelompok tertentu. Pemprosesan yang terjadi pada setiap neuron adalah mencari jarak terdekat antara suatu vector masukan ke bobot yang bersangkutan. Kelebihan metode ini adalah selain mencari jarak terdekat, selama pembelajaran unit output diposisikan dengan mengatur dan memperbaharui bobot melalui  pembelajaran  yang  terawasi  untuk  memperkirakan  keputusan  klasifikasi [4].
Peneliti  menerapkan  metode  LVQ  untuk  klasifikasi  penjurusan  pada  SMA PGRI 1 Banjarbaru berdasarkan data nilai matematika, nilai fisika, nilai kimia, nilai biologi,  nilai  sejarah,  nilai  geografi,  nilai  ekonomi,  nilai  sosiologi  yang mempengaruhi  proses  penjurusan  pada  jurusan  IPA  dan  jurusan  IPS.  Penentuan penjurusan  di  SMA  PGRI  1  Banjarbaru  untuk  siswa  naik  kelas  XI  masih menggunakan  proses  manual  yang  saat  ini  memiliki  kendala  dengan  proses penjurusan  yang  membutuhkan  waktu  lama.  Sehingga  diharapkan  dengan penelitian ini dapat mengetahui cara menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  berdasarkan  data  nilai  yang  ada  untuk penentuan  jurusan  di  SMA  PGRI  1  Banjarbaru  dengan  tujuan  membantu  pihak sekolah untuk proses penjurusan lebih cepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1    Metode Pengumpulan Data
Untuk memperoleh data sebagai bahan yang menggunakan metode learning vector  quantization  (LVQ),  penyusunan  penulisan  ilmiah  ini  ada  beberapa  cara untuk melakukan pengumpulan data. Adapun metode yang digunakan, antara lain : a. Studi Pustaka
Dengan  melakukan  pencarian  berbagai  referensi  dari  majalah,  buku,  skripsi, jurnal ataupun dari situs web mengenai metode learning vector quantization (LVQ). b. Studi Lapangan
Studi yang dilakukan secara langsung yaitu dengan mengamati secara langsung ke tempat penelitian terkait.
1). Wawancara (Interview)
Metode ini merupakan pengumpulan data dengan wawancara l angsung dengan pihak SMA PGRI 1 Banjarbaru.
2). Dokumen
Pengumpulan data dokumen dilakukan dengan meminta data   kepada pihak   SMA PGRI 1 Banjarbaru mengenai data nilai rapot siswa di kelas X.

## 2.2   Metode Pengembangan Sistem

## 1. Analisis Kebutuhan
Tahap  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  terhadap  kebutuhan  sistem. Pengumpulan  data  dalam  tahap  ini  bisa  dilakukan  melalui  sebuah  penelitian, wawancara atau study literatur.

## 2. Desain Sistem
Tahap  ini  merupakan  proses  perancangan  dimana  menerjemahkan kebutuhan sistem sebelum dimasukan kedalam coding. Tujuan dari desain sistem ini adalah untuk melihat gambaran awal dari system yang akan dibuat.

## 3. Coding dan Testing
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  penerjemahan  dari  desain  sistem  dalam bentuk bahasa pemrograman. Pada proses ini lebih diketahui mengenai metode apa saja yang digunakan. Testing merupakan tahapan dimana apabila terjadi kesalahan maka  dapat  diperbaiki.  Pada  sistem  ini  nantinya  akan  menggunakan  metode blackbox  untuk  menguji  fitur-fitur  yang  ada  sehingga  diketahui  apakah  fitur tersebut sesuai dengan output.

## 4. Pemeliharaan dan Perawatan
Tahap  dimana  dimulai  melakukan  pengoperasian  sistem,  jika  diperlukan melakukan perbaikan kecil atas kesalahan yang ada.

## 2.3   Algoritma Learning Vector Quantization
Algoritma  LVQ  bertujuan  akhir  mencari  nilai  bobot  yang  sesuai  untuk mengelompokkan  vektor  –  vektor  kedalam  kelas  tujuan  yang  telah  di  inisialisasi pada  saat  pembentukan  jaringan  LVQ.  Sedangkan  algoritma  pengujiannya  adalah menghitung  nilai  output  (kelas  vektor)  yang  terdekat  dengan  vektor  input,  atau dapat disamakan dengan proses pengklasifikasian (pengelompokan). Keterangan yang kita gunakan adalah sebagai berikut: x : vektor pelatihan (input) (x 1 ,…...,x i ,…….,x n ) T
: kategori yang tepat atau kelas untuk vektor pelatihan
W j : bobot vektor untuk unit output ke-j (w 1j ,…….,w ij ,........,w nj ) C j : kategori atau kelas yang ditampilkan oleh  unit output ke-j ||x - w j || : jarak Euclidean antara vektor input dan bobot  vektor untuk layer output ke-j Berikut ini adalah algoritma pembelajaran LVQ: langkah 0 :  inisialisasi vektor referensi ; inisialisasi rating pembelajaran α (0) langkah 1 :  ketika kondisi berhenti adalah false, lakukan langkah 2 sampai 6 langkah 2 :  untuk setiap input pelatihan vektor x lakukan langkah 3 – 4 langkah 3 :  temukan j hingga ||x – w j || minimum langkah 4 :  perbaharui w j sebagai berikut : jika T = C j , maka
W j (baru) = W j (lama) + α[x – w j (lama)]; jika T ≠ C j , maka W j (baru) = W j (lama) - α[x – w j (lama)]; langkah 5 :  kurang rating pelatihan langkah 6 :  tes kondisi berhenti: yaitu kondisi yang mungkin menetapkan sebuah jumlah tetap dari iterasi atau rating pembelajaran mencapai nilai kecil yang cukup.
Setelah  proses  pembelajaran  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  maka langkah  selanjutnya  adalah  proses  pengambilan  hasil  output  Learning  Vector Quantization  (LVQ).  Pengambilan  hasil  dilakukan  hanya  pada  proses  Testing (pengujian).  Pada  dasarnya,  tahapan  ini  hanya  memasukkan  input  bobot  akhir kemudian mencari jarak terdekat dengan perhitungan Euclidian (jarak terdekat). [2].

## 2.4   Arsitektur Learning Vector Quantization
Arsitektur  LVQ  terdiri  dari  lapisan  input  (input  layer),  lapisan  kompetitif (terjadi  kompetisi  pada  input  untuk  masuk  ke  dalam  suatu  kelas  berdasarkan kedekatan  jaraknya)  dan  lapisan    output    (output    layer).    Lapisan    input dihubungkan    dengan    lapisan    kompetitif    oleh bobot.  Dalam  lapisan  kompetitif, proses pembelajaran dilakukan secara terawasi. Input akan bersaing  untuk  dapat masuk  ke  dalam  suatu  kelas.
Gambar 1. Arsitektur LVQ pada penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil

## 3.1.1 Gambaran Umum
Sistem yang dibuat merupakan sistem prediksi penentuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru yang nantinya akan memberikan hasil pembagian jurusan IPA dan IPS terhadap siswa/siswi di SMA PGRI 1 Banjarbaru. Sistem ini menggunakan data selama  4 tahun yaitu pada tahun 2010,  2011, 2013, dan 2014 sebagai data training dan data testing. Data yang akan diolah berisi data nilai siswa/siswi yang terdiri  dari  data  nilai  matematika,  nilai  fisika,  nilai  kimia,  dan  nilai biologi  untuk jurusan IPA sedangkan untuk jurusan IPS terdiri dari nilai sejarah, nilai geografi, nilai  ekonomi,  nilai  sosiologi.  Gambaran  umum  sistem  seperti  yang  terlihat  pada gambar dibawah ini.

## Gambar 2. Gambaran umum Sistem
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016
3.2 Implementasi
1. Halaman Login Login  merupakan  halaman  awal  dimana  user  dapat  mengakses  program dengan memasukan username dan password terlebih dahulu.
Gambar3. Halaman Login
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 2. Halaman Data Kurikulum
Pada Halaman ini admin dapat menginputkan data kurikulum dari nilai kkm setiap  mata pelajaran untuk  jurusan  IPA  dan  IPS  yang  nantinya  akan  didapatkan nilai rata-rata kkm jurusan IPA dan IPS.
Gambar 4. Halaman Data Kurikulum
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 3. Halaman Data Training
Pada Halaman data training admin menginputkan data nilai sekolah siswa kelas X yang nantinya akan di proses untuk mendapatkan nilai bobot standar yang akan digunakan untuk proses pengujian data.
Gambar 5. Halaman Data Training
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 4. Halaman Proses LVQ
Pada halaman ini admin harus mengisikan parameter yang akan digunakan dalam proses pembelajaran LVQ seperti jumlah iterasi yang digunakan, nila alpha, nilai decalpha, nilai minimal alpha, baru setelah itu akan mendapatkan nilai akurasi dari data training.
Gambar 6. Halaman Proses LVQ
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 5. Halaman Pengujian Data
Pada Halaman ini admin melakukan pengujian data dengan mengupload data nilai siswa yang ingin diuji sesuai dengan kkm yang digunakan.

## Gambar 7. Halaman Pengujian Data
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 6. Halaman Data Target
Pada Halaman ini admin dapat melakukan perubahan dan penambahan data target yang digunakan dalam hasil penjurusan natinya .
Gambar 8. Halaman Data Target Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 7. Halaman Data Mata Pelajaran
Pada  Halaman  ini  admin  melakukan  penginputan  data  Mata  pelajaran  yang  akan digunakan nilainya pada proses penjurusan sesuai dengan target jurusan yang telah di masukkan.

## Gambar 9. Halaman Data Mata Pelajaran
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 8. Halaman hasil pengujian
Halaman ini menampilkan hasil pengujian dari data yang telah dimasukkan untuk pengujian dari proses metode LVQ.
Gambar 10. Halaman Laporan Hasil Pengujian Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2016

## 3.3 Pembahasan
Pada  tahap  pengujian  data  selama  1  tahun  dimana  tujuannya  untuk memprediksi hasil penjurusan disekolah dalam waktu 1 tahun.  Langkahnya adalah data tersebut akan diinputkan terlebih dahulu yang nantinya akan dihitung jarak minimumnya antara bobot dan vector inputnya. Nilai jarak paling minimum dari ke- 4  pola  bobot  yang  nantinya  akan  dilihat  Kelas  bobot  untuk  menentukan  jurusan prediksi jurusan.  Nilai bobot yang didapat dari proses data training akan digunakan untuk  menghitung  prediksi  penjurusan  dengan  menggunakan  metode  LVQ.  Hasil Pengujian dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Hasil Pengujian dengan jumlah iterasi berbeda
No  Pengujian Ke-  Iterasi  Αlpha  Decalpha  minalpha  Akurasi 1 1 5 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=68,9 6%
2 2 10 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=75,8 6% 3 3 15 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=68,9 6% 4 4 20 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=37,9 3% 5 5 30 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=68,9 6% 6 6 40 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=68,9 6% 7 7 50 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=72,4 1% 8 8 60 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=79,3 1% 9 9 70 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=75,8 6% 10  10 80 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=55,1 7% 11  11 90 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=79,3 1% 12  12 100 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=75,8 6% Rata –rata akurasi Akurasi=68,9 6%
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2015
Tabel 2. Hasil Pengujian dengan nilai alpha (α) berbeda No  Pengujian Ke- Iterasi Αlpha  decalpha  Minalpha  Akurasi 1 1 10 0.1 0.5 0.0001 Akurasi=37,93% 2 2 10 0.2 0.5 0.0001 Akurasi=68,96% 3 3 10 0.3 0.5 0.0001 Akurasi=72,41% 4 4 10 0.4 0.5 0.0001 Akurasi=37,93% 5 5 10 0.5 0.5 0.0001 Akurasi=68,96% 6 6 10 0.6 0.5 0.0001 Akurasi=68,96% 7 7 10 0.7 0.5 0.0001 Akurasi=68,96% 8 8 10 0.8 0.5 0.0001 Akurasi=62,06% 9 9 10 0.9 0.5 0.0001 Akurasi=68,96% 10  10 10 0.12 0.5 0.0001 Akurasi=58,62% 11  11 10 0.13 0.5 0.0001 Akurasi=37,93% 12  12 10 0.14 0.5 0.0001 Akurasi=75,86% Rata –rata akurasi Akurasi=58,96%
Sumber : Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. 2015
Dari hasil prediksi selama data 1 tahun diatas dapat diketahui bahwa nilai akurasi  yang  mendekati  dengan  hasil  sebenarnya  dengan  jumlah  iterasi  yang berbeda adalah akurasi 79,31% untuk iterasi= 60 dan 90. Pada penelitian dengan nilai alpha yang berubah didapat akurasi yang mendekati dengan hasil sebenarnya adalah Akurasi 75,86% dengan nilai alpha (α) = 0,14.

## 9. SIMPULAN
Simpulan yang didapat dari penelitian ini adalah :
a. Metode  Learning  Vector  Quantization  dapat  diterapkan  dalam  penentuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru.
b. Hasil  pengujian  pada  sistem  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  mendekati dengan  hasil  sebenarnya  dengan  jumlah  iterasi  yang  berbeda  adalah akurasi 79,31%  untuk  iterasi=  60  dan  90.  Pada  penelitian  dengan  nilai  alpha  yang berubah  didapat  akurasi  yang  mendekati  dengan  hasil  sebenarnya  adalah 75,86% dengan nilai alpha (α) = 0,14.
c. Sistem yang dibaut dapat memberikan informasi dalam penentuan jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Meliawati,  Risky.  2015.  Aplikasi  Jaringan  Syaraf  tiruan  Learning  Vector Quantization (LVQ) Untuk Penentuan Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru. Program S-1 Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat: Banjarbaru.
[2] Fausset,  L.V.  1994.  Fundamentals  of  Neural  Network:    Arsitecture, Algorithm, and Aplication. New Jersey : Prentice-Hall.
[3] Kusumadewi.  2003.  Artficial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Kusumadewi.  2006.  Neuro  Fuzzy-Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan  Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu.