ABSTRACT
Skripsi ini membahas mengenai reduksi suatu kumpulan data menggunakan metode penggabungan data. Kumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data bunga iris dengan 3 macam kelas dan data aroma dengan 18 macam kelas. Hasil penggabungan kumpulan data tersebut akan menjadi data masukan dalam pembelajaran algoritma jaringan saraf tiruan propagasi balik dan jaringan saraf probabilistik yang dipergunakan dalam penelitian ini. Hasil pembelajaran menggunakan data hasil penggabungan tersebut akan dibandingkan dengan hasil pembelajaran menggunakan data tanpa penggabungan. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa penggunaan data hasil penggabungan akan mempercepat pembelajaran dan meningkatkan kestabilan keluaran sistem, namun mengurangi akurasi tingkat pengenalan

---

ABSTRACT
This thesis discusses about reduction of a data set using data merging method. The data set used in this study are iris set data with 3 kinds of classes and odor set data with 18 kinds of classes. The result of merging the data set become the input data in the learning algorithm backpropagation neural network and probabilistic neural network on learning part. Learning output using data with merging method will be compared with the results of the learning using data without merging. The results of this study suggest that the use of data resulting from this combination will accelerate learning and improve stability of output system, but reduces the level of recognition accuracy.