Penentuan Kesesuaian Lahan untuk Pengembangan Komoditas Padi Unggul dengan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

Abstract

Jaringan Syaraf Tiruan adalah salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dan selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut melalui perubahan bobot sinapsisnya. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Jaringan Syaraf Tiruan mampu melakukan pengenalan kegiatan berbasis data masa lalu. Data masa lalu akan membcrikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Tujuan yang ingin dicapai adalah mengaplikasikan sistem Jaringan Syaraf Tiruan dalam penentuan kesesuaian lahan untuk pengembangan komoditas padi unggul dengan metode learning vector quantization (LVQ). Pada proses pelatihan digunakan 120 varibael masukan yang masing-masing mewakili kelas-kelas target komoditas padi unggul yaitu Cisadane, IR 48, IR 64, Batang Pane, Gilirang, Sunggal, Cigeulis, Semeru, Batang Agam dan Barito. Variabel-variabel masukan tersebut dilatih dan diuji agar sistem dapat mengenal variabel tersebut dengan baik. Setelah dilakukan pembelajaran dengan metode LVQ maka didapatkan hasil yang terbaik dengan nilai parameter konstanta belajar (learning rate/alpha) adalah 0,05, minimum alpha 0,001 dengan maksimum epoh 100 dan pengurang alpha 0,1 jaringan syaraf dapat dihitung dan hasil pengujian mencapai hasil 100 %.