PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN KOPI

Abstract

Salah satu faktor yang menyebabkan rendahnya kualitas kopi di Indonesia adalah karena petani kopi di Indonesia selalu diancam oleh hama dan penyakit tumbuhan. Kurangnya informasi yang diketahui oleh petani kopi tentang jenis penyakit yang menyerang tanaman kopi, menyebabkan banyak tanaman kopi yang tidak tertangani dengan benar. JST dianalogikan dari jaringan syaraf otak manusia yang kemudian disimulasikan ke dalam bentuk matematika. JST memiliki kemampuan untuk melakukan pembelajaran sendiri terhadap data masukan sehingga dapat memprediksi dan mendiagnosa data output. Ada beberapa metode yang sering digunakan dalam klasifikasi maupun diagnose antara lain Backpropagation, Support Vector Machine, dan Learning Vector Quantization. Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan baisanya digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang berhubungan dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah mundur (backward). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju (forward propagation) harus dikerjakan terlebih dahulu. Metode ini sering digunakan untuk diagnosa dan prediksi. Namun metode masih dikatakan lambat karena memiliki tahapan proses dan pembelajaran yang banyak.