Analisis kinerja metode entropy dalam penentuan bobot awal learning vector quantization pada proses klasifikasi

DAFTAR PUSTAKA

Abbas, A.R. 2004. Entropy Methode for Adaptive Utility Elicitation. IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics34(2): 169-178.

Arida, A.L. 2016. Klasifikasi Genre Musik Menggunakan Learning Vector Quantization dan Self-Organizing Maps. Tesis. Universitas Gadjah Mada. Denis, E & Cornelia, E. 2005. Learnig Vector Quantization for Breast Cancer

Prediction. IEEE Artificial Intelligence EPIA Portuguese Conference. Doi : 10.1109/EPIA.2005.341290.

Fausset, L. 1994. Fundamentals of Neural Network : Architectures, Algorithms, and Applications. Prentice-Hall,Inc : New Jersey.

Ginting, E. 2015. Kombinasi Learning Vector Quantization dan Self-Organizing Kohonen pada Kecepatan Pengenalan Pola Tanda Tangan. Tesis. Universitas Sumatera Utara.

Haykin, S. 2008. Neural Networks : A Comprehensive Foundation. 2nd Edition. McMaster University : Ontario, Canada.

Itje, S.E & Hartati, S. 2011. Pengenalan Jenis Penyakit THT Menggunakan Jaringan

Learning Vector Quantization. Jurnal Seminar Riset Teknologi Informasi (SRITI)1_(1).

Jamila. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Subkontrak Produksi Sarung

Tangan Menggunakan Metode Entropy dan TOPSIS. Seminar Nasional Informatika UPN Yogyakarta. 1_(2).

Ketaren, E. 2016. Modifikasi Jaringan Syaraf Tiruran Learning Vector Quantization

pada Pengenalan Wajah. Tesis. Universitas Sumatera Utara.

Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Penerbit Graha Ilmu: Yogyakarta.

Maharani, D.W. & Irawan, A. 2012. Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruran

Backpropagation dan Learning Vector Quantization pada Pengenalan Wajah.

Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA)1_(1).

Mahrina, T. 2015. Analisis Perbandingan Backpropagation dengan Learning Vector Quantization untuk Prediksi Curah Hujan. Tesis. Universitas Sumatera Utara.

39

Nurul C., Wiharto, & Umi S. (2012). Pengaruh Normalisasi Data pada Jaringan Syaraf

Tiruan Backpropation Gradient Descent Adaptive Gain (BPGDAG) untuk

Klasifikasi. JURNAL ITSMART. 2301-7201.

Safwandi. 2016. Analisis Sistem Pendeteksian Warna Kulit dan Wajah Senyum

dengan Menggunakan Learning Vector Quantization. Tesis. Universitas Sumatera Utara.

Sutojo, T., Mulayanto, E. & Vincent, S. 2010 . Kecerdasan Buatan.. Penerbit ANDI: Semarang.