Proses Pengolahan Data HASIL DAN PEMBAHASAN

90 Network1_outputs menunjukkan hasil data dalam bentuk baris yang jumlahnya sama dengan jumlah data target yang diproses, yaitu sebanyak 110 data. Data tersebut kemudian harus diklasifikasikan dalam bentuk kolom agar lebih mudah diperiksa.

IV.3.1 Proses Pengolahan Data

Proses pengolahan data dilakukan dengan cara melakukan training beberapa kali untuk mendapatkan nilai keakuratan terhadap jaringan. Setelah dilakukan running Neural Network, maka proses pengolahan data pada neuron 3, 6, 8 dan 10 akan ditampilkan dalam bentuk hasil optimumnya, yaitu dalam bentuk performance dan regression sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 91 1. Neuron 3 Plot Performance 1278.0222 Gambar 4.15 Tampilan menu Performance Plot Regression 0.84508 Gambar 4.16 Tampilan menu Regression Universitas Sumatera Utara 92 2. Neuron 6 Plot Performance 520.0234 Gambar 4.17 Tampilan menu Performance Plot Regression 0.82297 Gambar 4.18 Tampilan menu Regression Universitas Sumatera Utara 93 3. Neuron 8 Plot Performance 585.9638 Gambar 4.19 Tampilan menu Performance Plot Regression 0.87115 Gambar 4.20 Tampilan menu Regression Universitas Sumatera Utara 94 4. Neuron 10 Plot Performance 1150.5529 Gambar 4.21 Tampilan menu Performance Plot Regression 0.77488 Gambar 4.22 Tampilan menu Regression Universitas Sumatera Utara 95 IV.3.2 Tabel Hasil Simulasi Artificial Neural Network Tingkat keakuratan hasil kinerja Neural Network dilihat dari nilai regression tertinggi pada tiap neuron yang telah diolah, kemudian dipilih nilai yang tertinggi antar semua neuron tersebut. Maka hasil dari proses pengolahan data pada neuron 3, 6, 8 dan 10 ini, beserta nilai parameternya, dapat kita lihat secara ringkas dan jelas pada tabel hasil simulasi berikut ini: Tabel 4.1 Hasil simulasi pada jaringan dengan neuron 3 pada hidden layer Neuron 3 Network Mu mu_inc mu_dec Goal MSE R RTP3-1 1,5 1,5 0,5 0,14 1169,4472 0,79666 RTP3-2 1,5 1,5 0,5 0,1 816,6777 0,74154 RTP3-3 1,5 1,5 0,5 0,1 679,0016 0,78633 RTP3-4 1,5 1,5 0,5 0,11 1278,0222 0,84508 RTP3-5 1,5 1,5 0,5 0,07 554,4336 0,74741 RTP3-6 0,001 10 0,1 0,09 785,2044 0,75697 RTP3-7 1,5 1,5 0,5 0,099 711,857 0,74871 RTP3-8 2 1,01 0,98 0,9 1846,1233 0,43501 Tabel 4.2 Hasil simulasi pada jaringan dengan neuron 6 pada hidden layer Neuron 6 Network mu mu_inc mu_dec Goal MSE R RTP6-1 2 0,98 1,01 0,099 2570,3184 0,37214 RTP6-2 2 0,9 1,1 0,4 2059,296 0,58904 RTP6-3 2 0,9 1,1 0,97 1136,2144 0,79846 RTP6-4 2 0,9 1,1 0,097 830,4768 0,58438 RTP6-5 2 0,9 1,1 0,098 520,0234 0,82297 RTP6-6 2 0,9 1,1 0,099 1277,3908 0,7187 RTP6-7 2 0,9 1,1 0,098 815,7852 0,78031 RTP6-8 2 0,9 1,1 0,1 3422,7654 0,0017493 RTP6-9 2 0,9 1,1 0,11 665,6303 0,81164 RTP6-10 2 0,9 1,1 0,11 996,412 0,73053 Universitas Sumatera Utara 96 Tabel 4.3. Hasil simulasi pada jaringan dengan neuron 8 pada hidden layer Neuron 8 Network mu mu_inc mu_dec Goal MSE R RTP8-1 2 0,98 1,01 0,08 1063,8411 0,80861 RTP8-2 2 0,98 1,01 0,09 584,3256 0,83348 RTP8-3 2 0,98 1,01 0,091 1002,1638 0,67157 RTP8-4 2 0,98 1,01 0,091 6063,7647 0,50727 RTP8-5 2 0,98 1,01 0,09 585,9638 0,87115 RTP8-6 2 0,98 1,01 0,092 635,0807 0,73667 RTP8-7 2 0,98 1,01 0,1 2140,5424 0,70036 RTP8-8 2 0,98 1,01 0,095 4097,4416 0,56359 RTP8-9 0,001 0,1 10 1549,4145 0,72516 Tabel 4.4 Hasil simulasi pada jaringan dengan neuron 10 pada hidden layer Neuron 10 Network mu mu_inc mu_dec Goal MSE R RTP10-1 1,5 1,01 0,99 516,5106 0,67434 RTP10-2 1,5 1,01 0,99 0,08 5646,4697 0,45994 RTP10-3 1,5 1,01 0,99 0,08 8072,5171 0,13369 RTP10-4 1,5 1,01 0,99 0,08 1562,3123 0,66727 RTP10-5 1,5 1,01 0,99 0,093 3900,0975 0,46626 RTP10-6 1,5 1,01 0,99 0,093 1778,589 0,75627 RTP10-7 1,5 1,01 0,99 0,08 1150,5529 0,77488 Dapat dilihat bahwa nilai optimum dari Regression didapatkan dengan cara melakukan training lebih dari sekali.  Pada neuron 3 didapatkan nilai optimum pada training ke 4.  Pada neuron 6 didapatkan nilai optimum pada training ke 5.  Pada neuron 8 didapatkan nilai optimum pada training ke 5.  Pada neuron 10 didapatkan nilai optimum pada training ke 7. Universitas Sumatera Utara 97 IV.3.3 Grafik Hasil Simulasi Artificial Neural Network Hasil simulasi dalam bentuk grafik ditampilkan pada gambar berikut: 1. Grafik Neuron 3 Sumber: Hasil Analisa Neural Network Gambar 4.23 Grafik simulasi R dengan MSE pada Neuron 3 2. Grafik Neuron 6 Universitas Sumatera Utara 98 Sumber: Hasil Analisa Neural Network Gambar 4.24 Grafik simulasi R dengan MSE pada Neuron 6 3. Grafik Neuron 8 Sumber: Hasil Analisa Neural Network Gambar 4.25 Grafik simulasi R dengan MSE pada Neuron 8 4. Grafik Neuron 10 Sumber: Hasil Analisa Neural Network Universitas Sumatera Utara 99 Gambar 4.26 Grafik simulasi R dengan MSE pada Neuron 10 IV.3.4 Hasil Output Artificial Neural Network Terhadap Nilai Stabilitas Marshall 1. Neuron 3 Tabel 4.5 Hasil Output Neuron 3 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 1 972.7755 20 996.469 39 946.6931 2 984.8252 21 970.4521 40 981.1758 3 946.4951 22 918.8292 41 964.9638 4 895.3639 23 972.5433 42 936.2512 5 957.4963 24 1009.247 43 951.03 6 999.7147 25 959.2012 44 1001.011 7 934.6977 26 946.8678 45 987.5201 8 957.5186 27 965.1251 46 933.8337 9 949.2787 28 908.5479 47 948.0767 10 960.569 29 938.6159 48 920.9908 11 946.9696 30 1009.27 49 998.8845 12 935.7027 31 954.7295 50 998.8676 13 910.4317 32 980.2862 51 970.8169 14 1009.024 33 927.6026 52 910.8527 15 967.3287 34 956.0626 53 1006.897 16 889.2307 35 950.092 54 1012.359 17 939.6726 36 927.7577 55 965.4192 18 916.7173 37 986.624 56 871.131 Universitas Sumatera Utara 100 19 961.9529 38 894.104 57 973.4782 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 58 926.6068 77 949.5818 97 915.184 59 928.2738 78 926.6165 98 1002.809 60 974.9916 79 952.3017 99 949.2924 61 960.3823 80 887.4779 100 927.9504 62 985.3966 81 1003.134 101 956.9081 63 942.8165 82 958.5389 102 908.7585 64 960.1124 83 941.1051 103 912.7141 65 1021.492 84 980.0136 104 927.1526 66 902.6269 85 937.2603 105 933.9925 67 999.8901 86 923.0633 106 976.5398 68 897.6899 87 904.9968 107 927.4739 69 949.9317 88 1009.356 108 954.9753 70 983.6259 89 964.8843 109 944.2132 71 944.7293 90 924.3667 110 979.0692 72 998.7795 91 936.8659 73 1007.137 92 912.6781 74 985.9674 93 996.0306 75 947.6703 94 989.3691 76 1018.988 95 964.4988 96 906.269 Universitas Sumatera Utara 101 2. Neuron 6 Tabel 4.6 Hasil Output Neuron 6 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 1 961.3377 21 987.0165 41 952.079 2 994.373 22 911.5633 42 949.1443 3 947.0049 23 989.2195 43 952.7238 4 911.7651 24 1006.833 44 1001.083 5 929.7006 25 970.0717 45 993.4866 6 980.4573 26 919.6662 46 932.112 7 922.3223 27 974.1541 47 946.2471 8 950.159 28 899.9881 48 938.4483 9 926.3012 29 907.4608 49 998.5662 10 983.0853 30 990.1048 50 1001.412 11 948.5219 31 974.9864 51 968.7088 12 942.5692 32 949.1293 52 916.984 13 900.9001 33 919.9138 53 1004.609 14 1006.335 34 964.1119 54 1008.425 15 967.6672 35 944.5912 55 988.6363 16 879.8411 36 981.9585 56 875.9971 17 929.6231 37 976.9898 57 982.4094 18 927.4258 38 915.524 58 957.928 19 1003.836 39 946.2876 59 923.9738 Universitas Sumatera Utara 102 20 996.8831 40 994.9928 60 994.5639 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 61 979.5294 81 998.261 101 990.2952 62 979.8966 82 923.005 102 914.7173 63 962.7801 83 943.0248 103 900.0378 64 965.1706 84 993.5825 104 975.3668 65 987.8879 85 939.4709 105 964.0796 66 959.3961 86 909.3895 106 977.7298 67 1001.398 87 917.7374 107 936.297 68 917.9704 88 940.3703 108 969.4366 69 943.252 89 967.4799 109 933.6258 70 989.2223 90 920.9656 110 971.1897 71 961.7453 91 948.2691 72 997.7135 92 917.1716 73 1004.95 93 1001.631 74 996.9449 94 989.4419 75 946.7973 95 975.6844 76 984.358 96 899.0809 77 944.8821 97 950.3577 78 914.5283 98 998.8446 79 938.7426 99 967.5943 80 901.8403 100 914.8376 Universitas Sumatera Utara 103 3. Neuron 8 Tabel 4.7 Hasil Output Neuron 8 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 1 983.9032 21 986.3039 41 963.5462 2 990.7598 22 900.4937 42 965.1286 3 938.293 23 956.2597 43 972.1185 4 908.3912 24 1015.618 44 1019.719 5 907.3484 25 930.8078 45 1000.676 6 1019.893 26 929.6283 46 921.8054 7 927.0572 27 973.5182 47 952.4254 8 963.8618 28 906.1928 48 944.0569 9 925.7147 29 905.4932 49 1003.164 10 998.2821 30 986.2195 50 1018.723 11 956.6953 31 967.0064 51 974.2846 12 943.6564 32 953.9214 52 888.9726 13 900.2481 33 902.4732 53 1004.512 14 1019.924 34 965.7797 54 1024.005 15 964.453 35 962.428 55 942.0222 16 887.1664 36 969.4088 56 873.5778 17 941.0542 37 995.4904 57 973.0557 18 930.8002 38 914.045 58 925.3965 19 989.5069 39 951.179 59 914.7124 Universitas Sumatera Utara 104 20 1010.985 40 994.2861 60 989.0363 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 61 976.5447 81 1027.54 101 968.5955 62 981.7556 82 950.6603 102 889.363 63 970.8811 83 945.1761 103 915.1298 64 952.7376 84 992.2312 104 930.2455 65 992.1893 85 928.639 105 961.8772 66 972.8447 86 927.2324 106 954.8377 67 987.039 87 899.1443 107 932.6105 68 887.5727 88 951.5136 108 958.1131 69 950.015 89 964.5629 109 953.2806 70 992.5558 90 891.756 110 970.6069 71 970.5823 91 962.87 72 993.7584 92 915.3611 73 1024.13 93 986.6062 74 1006.393 94 997.2409 75 917.8348 95 930.2259 76 990.7966 96 882.6611 77 956.7685 97 946.8872 78 916.2539 98 1006.122 79 951.6032 99 931.734 80 890.3287 100 927.4797 Universitas Sumatera Utara 105 4. Neuron 10 Tabel 4.8 Hasil Output Neuron 10 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 1 980.0258 21 973.2273 41 956.0154 2 992.2387 22 907.0595 42 937.7642 3 951.048 23 952.6212 43 974.2343 4 928.7661 24 1030.39 44 1001.844 5 926.9131 25 947.9651 45 974.9925 6 1001.01 26 932.0909 46 924.2017 7 924.6493 27 968.0498 47 948.1584 8 946.5227 28 912.3879 48 920.3703 9 953.5142 29 901.5314 49 998.7088 10 964.7789 30 958.3888 50 996.258 11 953.5345 31 949.7295 51 955.663 12 928.6618 32 953.7955 52 907.3465 13 941.9357 33 986.0872 53 990.6289 14 1031.864 34 951.6157 54 1028.397 15 959.8344 35 943.3258 55 971.048 16 885.8167 36 977.0436 56 873.1686 17 946.3295 37 981.3416 57 963.5467 18 909.1413 38 911.9874 58 917.2642 19 993.9135 39 948.6803 59 928.5544 Universitas Sumatera Utara 106 20 1005.809 40 999.2675 60 974.7635 Sampel Output Sampel Output Sampel Output 61 975.198 81 1022.334 101 970.2064 62 958.0533 82 916.1343 102 893.6227 63 978.9408 83 940.2002 103 900.9734 64 950.2249 84 980.3299 104 907.4549 65 1006.323 85 951.1695 105 949.4903 66 965.3146 86 930.015 106 948.8375 67 998.8926 87 916.0046 107 936.4099 68 898.1458 88 1029.732 108 941.9924 69 956.3029 89 953.6869 109 939.0101 70 985.6632 90 919.1917 110 958.1023 71 948.5378 91 933.0583 72 997.7266 92 901.3403 73 1000.793 93 989.8208 74 986.9329 94 1006.863 75 928.5163 95 965.0338 76 961.4525 96 892.2302 77 941.164 97 946.0007 78 902.0973 98 1030.319 79 941.6282 99 962.5831 80 906.1984 100 933.8715 Universitas Sumatera Utara 107 IV.3.5 Perbandingan Nilai Stabilitas Marshall AMP Karya Murni dengan Artificial Neural Network Membandingkan koefisien relatif maksimum pada tabel 1 sampai 4 yang menunjukkan bahwa kemampuan jaringan saraf tiruan telah didapatkan pada jaringan RTP8-5 dengan 8 neuron di hidden layer R = 0.87115, jadi nilai optimum untuk neuron hidden layer telah dipilih yaitu neuron 8. Berdasarkan pada penelitian ini, hasil menunjukkan bahwa kemampuan Neural Network terhadap jaringan adalah sangat sensitif untuk pelatihan error. Maka, menentukan kemampuan Neural Network membutuhkan desain dan latihan dari berbagai jenis jaringan. Perbandingan nilai aktual dari stabilitas marshall dengan nilai hasil pengolahan data dengan Neural Network pada neuron 8 R = 0.87115, akan disajikan pada tabel 4.9. Universitas Sumatera Utara 108 Tabel 4.9 Data Aktual Stabilitas Marshall Dengan Data Simulasi Neuron 8 Data Aktual Data Simulasi Neuron 8 Sampel Output Sampel Output 1 974 1 983.9032 2 959 2 990.7598 3 930 3 938.293 4 900 4 908.3912 5 915 5 907.3484 6 989 6 1019.893 7 930 7 927.0572 8 944 8 963.8618 9 944 9 925.7147 10 959 10 998.2821 11 959 11 956.6953 12 930 12 943.6564 13 900 13 900.2481 14 1003 14 1019.924 15 974 15 964.453 16 885 16 887.1664 17 944 17 941.0542 18 915 18 930.8002 Universitas Sumatera Utara 109 19 959 19 989.5069 20 989 20 1010.985 Data Aktual Data Simulasi Neuron 8 Sampel Output Sampel Output 21 959 21 986.3039 22 900 22 900.4937 23 930 23 956.2597 24 1018 24 1015.618 25 974 25 930.8078 26 944 26 929.6283 27 989 27 973.5182 28 915 28 906.1928 29 915 29 905.4932 30 1018 30 986.2195 31 974 31 967.0064 32 930 32 953.9214 33 885 33 902.4732 34 959 34 965.7797 35 944 35 962.428 36 930 36 969.4088 37 989 37 995.4904 38 900 38 914.045 39 930 39 951.179 40 974 40 994.2861 Universitas Sumatera Utara 110 Data Aktual Data Simulasi Neuron 8 Sampel Output Sampel Output 41 959 41 963.5462 42 930 42 965.1286 43 989 43 972.1185 44 1033 44 1019.719 45 974 45 1000.676 46 900 46 921.8054 47 959 47 952.4254 48 915 48 944.0569 49 1018 49 1003.164 50 1003 50 1018.723 51 974 51 974.2846 52 930 52 888.9726 53 1003 53 1004.512 54 1018 54 1024.005 55 944 55 942.0222 56 871 56 873.5778 57 959 57 973.0557 58 915 58 925.3965 59 930 59 914.7124 60 974 60 989.0363 Universitas Sumatera Utara 111 Data Aktual Data Simulasi Neuron 8 Sampel Output Sampel Output 61 959 61 976.5447 62 1003 62 981.7556 63 959 63 970.8811 64 959 64 952.7376 65 1018 65 992.1893 66 989 66 972.8447 67 989 67 987.039 68 871 68 887.5727 69 944 69 950.015 70 989 70 992.5558 71 959 71 970.5823 72 1003 72 993.7584 73 1033 73 1024.13 74 959 74 1006.393 75 930 75 917.8348 76 1018 76 990.7966 77 944 77 956.7685 78 915 78 916.2539 79 959 79 951.6032 80 885 80 890.3287 Universitas Sumatera Utara 112 Data Aktual Data Simulasi Neuron 8 Sampel Output Sampel Output 81 1048 81 1027.54 82 959 82 950.6603 83 959 83 945.1761 84 1003 84 992.2312 85 944 85 928.639 86 900 86 927.2324 87 900 87 899.1443 88 930 88 951.5136 89 915 89 964.5629 90 944 90 891.756 91 974 91 962.87 92 944 92 915.3611 93 989 93 986.6062 94 1018 94 997.2409 95 974 95 930.2259 96 871 96 882.6611 97 915 97 946.8872 98 974 98 1006.122 99 944 99 931.734 100 930 100 927.4797 Universitas Sumatera Utara 113 Data Aktual Data Simulasi Neuron 8 Sampel Output Sampel Output 101 959 101 968.5955 102 871 102 889.363 103 900 103 915.1298 104 930 104 930.2455 105 944 105 961.8772 106 974 106 954.8377 107 930 107 932.6105 108 959 108 958.1131 109 930 109 953.2806 110 989 110 970.6069 Universitas Sumatera Utara 114 IV.3.6. Grafik Perbandingan Antara Data Aktual Dengan Hasil Simulasi Neuron 8 Universitas Sumatera Utara 115 Gambar 4.27 Kurva Grafik Data Neuron 8 hasil simulasi dengan Data Aktual.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN