Penentuan Fungsi Aktivasi Arsitektur Jaringan Propagasi Balik

29

3.4.6 Penentuan Toleransi Galat

Dalam Backpropagation defaultnya perhitungan unjuk kerja dilakukan berdasarkan kuadrat rata-rata kesalahan atau Mean Square Error MSE. MSE digunakan untuk menampilkan batas nilai agar iterasi dihentikan. Iterasi akan berhenti jika MSE lebih kecil daripada batas yang ditentukan atau jumlah epoch mencapai batas yang ditentukan. Pada penelitian ini, nilai yang diset adalah 0.0000005. hal ini disesuaikan dengan pendapat Dhaneswara et al. 2004, semakin kecil MSE, JST semakin kecil kesalahannya dalam memprediksi kelas dari record yang baru. Maka pelatihan JST ditujukan untuk memperkecil MSE dari satu siklus ke siklus berikutnya sampai selisih nilai MSE pada siklus ini dengan siklus sebelumnya lebih kecil atau sama dengan batas minimal yang diberikan. Rincian arsitektur jaringan yang akan dirancang untuk melakukan pelatihan Backpropagation disajikan pada Tabel 2. Tabel 2. Arsitektur JST yang akan dikembangkan Karakteristik Spesifikasi Neuron input layer 9 neuron Jumlah Hidden layer 2 layer Neuron output layer 1 neuron Fungsi aktivasi Sigmoid bipolar dan linear Toleransi galat 0.0000005 Epoch Iterasi 5000 Penentuan Bobot Bilangan acak kecil dari MATLAB

3.5 Data Percobaan dan Pelatihan

Oleh karena jaringan syaraf tiruan bekerja berdasarkan pola waktu masa lalu, maka pada penelitian ini digunakan sejumlah data deret waktu yaitu data-data faktor penyebab krisis pada tahapan analisis sebelumnya. Adapun contoh data yang kemungkinan merupakan faktor penyebab kelangkaan pupuk adalah data kebutuhan pupuk Urea, data penggunaan dosis pupuk urea, data loss pupuk selama distribusi, data perbedaan harga antara pupuk subsidi dan non-subsidi, data besarnya subsidi yang diberikan oleh pemerintah, data perubahan harga gabah dan bahan baku dan data lain yang berhubungan dengan penyebab kelangkaan pupuk dari 27 kecamatan yang ada di Kabupaten Banyumas. Data input ini merupakan data deret waktu yang diambil dari Januari 2006 hingga Desember 2008. Atribut-atribut tersebut dipilih karena keterkaitan antar atribut diperoleh dengan menggunakan metode kausalitas antar atribut data. Data yang diperoleh akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data yang digunakan sebagai data pelatihan dan sisanya data yang digunakan sebagai data penelitian atau simulasi. Pembagian data ini dilakukan dengan Rasio 80: 20. Nilai ini memiliki arti 80 data digunakan sebagai data pelatihan jaringan dan 20 data digunakan sebagai data penelitian atau simulasi Salya 2006.