31
31
Jumlah node output sebanyak 5 unit diambil dari data target pada tabel 4.2. Arsitektur jaringan untuk percobaan ini menggunakan jaringan 3 layer, yakni layer input,
layer hidden dan layer output seperti terlihat pada gambar 4.10.
x1
x2100
x3 x2
bias z1
z2
z3
z
n
y1
y2
y3
y4
y5
Input Layer
Hidden Layer
Output Layer
Gambar 4.10 Arsitektur neural network backpropagation
4.4.1 Percobaan pertama
Tujuan percobaan pertama ini adalah mengamati perubahan nilai Mean Square Error MSE dan maksimum jumlah epoch saat target MSE terpenuhi. Parameter yang
digunakan pada percobaan ini yakni learning rate 0.01, momentum 0.1 dengan jumlah node input 2100 unit, node output 5 unit. Inisialisasi nilai bobot diambil secara acak
dengan nilai [-0.2, 0.2], fungsi aktivasi menggunakan sigmoid dengan nilai [0,1]. Target
Universitas Sumatera Utara
32
32
MSE yang diinginkan adalah 0.01. Jumlah node hidden yang akan diuji masing-masing berjumlah 5, 10, 20 dan 30 unit neuron.
Tabel 4.3 Hasil MSE dengan perubahan jumlah neuron Epoch
Jumlah Neuron Hidden Layer 5 Neuron 10 Neuron 20 Neuron 30 Neuron
1 473.1281
480.0049 480.7728
472.2175 1000
3.085454 1.471799
0.921986 0.769815
2000 1.848708
0.632435 0.381721
0.315664 3000
1.52047 0.39655
0.234815 0.193173
4000 1.372571
0.285458 0.167864
0.137605 5000
1.289065 0.216905
0.129921 0.106217
6000 1.235584
0.175081 0.105617
0.086164 7000
1.198349 0.146919
0.088775 0.072297
8000 1.167844
0.12659 0.076444
0.062161 9000
0.165264 0.111245
0.06704 0.054444
10000 0.140492 0.099211
0.059641 0.04838
Waktu 18 menit 25 menit
47 menit 71 menit
Setelah melakukan beberapa pelatihan dengan mengubah jumlah neuron pada layer hidden dengan nilai 5, 10, 20, 30 diperoleh data hasil seperti tersaji pada tabel 4.3.
Data hasil yang ditampilkan pada tabel dicuplik per 1000 kali iterasi. Dari data hasil percobaan pertama, sebagaimana tersaji pada tabel 4.3 dapat
disimpulkan bahwa: -
Penambahan jumlah neuron pada hidden layer dapat menaikkan kinerja jaringan, nilai MSE antara 5, 10, 20 dan 30 neuron pada maksimum iterasi
masing-masing 0.140492, 0.099211, 0.0596, 0.04838, belum ada yang berhasil mencapai nilai target MSE 0.01.
- Jumlah neuron yang kecil 5 unit ternyata menunjukkan kinerja yang lebih
rendah disbanding jumlah neuron 10, 20 dan 30. -
Waktu yang dibutuhkan untuk mencapai maksimum iterasi menaik sesuai dengan kenaikan jumlah neuron.
Universitas Sumatera Utara
33
33
- Neuron berjumlah 10, 20 dan 30 unit akan diujicobakan pada percobaan
kedua.
4.4.2 Percobaan kedua
