Blog Archives
Penerapan Algoritma Self-Organizing Maps (SOM) Menggunakan MATLAB
Self-Organizing Maps (SOM), juga dikenal sebagai Kohonen maps, adalah salah satu algoritma dalam bidang jaringan saraf tiruan yang mampu melakukan pemetaan dan pengelompokan data kompleks dalam ruang multidimensional. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep dasar algoritma SOM dan bagaimana mengimplementasikannya menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Deteksi Kematangan Buah Sawit Menggunakan Self-Organizing Maps (SOM)
Self Organizing Maps (SOM) merupakan suatu metode Jaringan Saraf Tiruan yang diperkenalkan pertama kali oleh Teuvo Kohonen tahun 1981, sehingga sering disebut dengan Jaringan Kohonen. Dinamakan “Self Organizing” karena tidak memerlukan pengawasan/ tak terawasi (unsupervised learning) dan disebut “Maps” karena berusaha memetakan bobotnya agar sesuai dengan input data yang diberikan. Neuron-neuron pada jaringan ini menyusun dirinya sendiri berdasarkan nilai input tertentu dalam suatu kelompok, biasa disebut cluster. Selama proses penyusunan diri, cluster dengan vektor bobot paling cocok dengan pola bobot (jarak paling dekat) akan terpilih sebagai pemenang. Neuron pemenang beserta neuron-neuron tetangga akan memperbaiki bobotnya masing-masing.
Berikut ini merupakan contoh pemrograman MATLAB untuk mendeteksi kematangan buah sawit menggunakan Self Organizing Map (SOM). Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan data latih
Pemrograman Matlab 