Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah menjadi salah satu pilar utama dalam dunia kecerdasan buatan, memungkinkan kita untuk memodelkan dan memahami pola-pola dalam data. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu algoritma JST yang memiliki aplikasi khusus dalam tugas-tugas klasifikasi dan pengenalan pola. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari konsep dasar LVQ, cara kerjanya, dan penerapannya dalam pengenalan pola.

Pengenalan Learning Vector Quantization (LVQ)

Learning Vector Quantization (LVQ) adalah algoritma JST yang dikembangkan untuk klasifikasi data dalam beberapa kelas. Tujuannya adalah untuk memetakan data masukan ke dalam kelas-kelas yang telah ditentukan sebelumnya. LVQ bekerja dengan membandingkan vektor masukan dengan vektor rujukan yang telah diinisialisasi dan disesuaikan selama proses pembelajaran. Algoritma ini memiliki kemampuan untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola berdasarkan kelas yang telah didefinisikan.

Prinsip Kerja LVQ

Berikut adalah prinsip kerja dasar algoritma Learning Vector Quantization:

1. Inisialisasi Vektor Rujukan: Setiap kelas memiliki vektor rujukan yang merepresentasikan karakteristik kelas tersebut. Vektor rujukan ini bisa diambil dari contoh-contoh data latih yang mewakili kelas.
2. Perhitungan Kemiripan: LVQ mengukur kemiripan antara vektor masukan dengan vektor rujukan menggunakan metrik jarak seperti Euclidean atau Manhattan. Jarak ini menunjukkan seberapa cocoknya vektor masukan dengan setiap vektor rujukan.
3. Pemenang Take All (PTA): Vektor rujukan yang paling mirip dengan vektor masukan dianggap sebagai pemenang. Ini berarti vektor rujukan yang memiliki jarak paling dekat dengan vektor masukan akan dipilih.
4. Penyesuaian Vektor Rujukan: Setelah vektor rujukan pemenang diidentifikasi, algoritma akan memperbarui vektor rujukan tersebut untuk lebih mirip dengan vektor masukan. Penyesuaian ini dilakukan dengan menggeser vektor rujukan ke arah vektor masukan.
5. Iterasi dan Konvergensi: Proses PTA dan penyesuaian dilakukan berulang-ulang dalam beberapa iterasi. Tujuannya adalah untuk mendapatkan vektor rujukan yang semakin mendekati distribusi data latih.

Penerapan dalam Pengenalan Pola

LVQ memiliki aplikasi luas dalam pengenalan pola dan klasifikasi. Beberapa contoh penerapannya meliputi:

• Pengenalan Karakter Tulisan Tangan: LVQ dapat digunakan untuk mengklasifikasikan karakter tulisan tangan ke dalam huruf atau angka.
• Pengenalan Wajah: Algoritma ini juga bisa diterapkan untuk mengenali wajah-wajah dari berbagai individu dalam dataset.
• Pendeteksian Penyakit: LVQ dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data medis, seperti data tes laboratorium, untuk mendeteksi penyakit tertentu.

Pemrograman Learning Vector Quantization (LVQ)

Berikut adalah langkah-langkah umum dalam menerapkan algoritma LVQ menggunakan MATLAB:

1. Persiapan Data:
   • Siapkan dataset latih dengan fitur-fitur dan label-label yang sesuai.
   • Tentukan jumlah kelas dan jumlah vektor rujukan yang akan digunakan.
2. Inisialisasi Vektor Rujukan:
   • Inisialisasi vektor rujukan untuk setiap kelas dengan menggunakan data latih yang mewakili kelas tersebut.
3. Iterasi dan Penyesuaian:
   • Lakukan iterasi LVQ untuk mengklasifikasikan data latih dan menyesuaikan vektor rujukan.
4. Evaluasi:
   • Evaluasi performa model LVQ menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

Learning Vector Quantization (LVQ) adalah algoritma Jaringan Syaraf Tiruan yang berguna dalam tugas-tugas klasifikasi dan pengenalan pola. Dengan membandingkan vektor masukan dengan vektor rujukan, LVQ dapat mengenali dan mengklasifikasikan data masukan ke dalam kelas-kelas yang telah ditentukan. Kelebihan utama dari LVQ adalah kemampuannya untuk menghadapi data dengan jumlah kelas yang terbatas. Penerapannya dalam pengenalan pola memiliki potensi besar untuk berbagai aplikasi, dari pengenalan karakter hingga diagnosis medis.

Contoh penerapan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) menggunakan MATLAB dapat dilihat pada video berikut ini: