Prediksi Jumlah Permintaan Semen Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Vol. 3, No. 1, Januari 2019, hlm. 7934-7940 http://j-ptiik.ub.ac.id
Prediksi Jumlah Permintaan Semen Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation
1 2 3 Mahendro Agni Giri Pawoko , Imam Cholissodin , Ratih Kartika DewiProgram Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya 1 2 3 Email: [email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Semen merupakan bahan yang penting pada proses pembangunan. Produksi semen di Indonesia terbilang cukup tinggi jika dibandingkan dengan jumlah konsumsinya. Kondisi ini mengakibatkan
oversupply , yaitu kondisi dimana jumlah produksi lebih besar dari jumlah konsumsinya. Hal ini
mengakibatkan turunnya harga semen dan penuhnya gudang penyimpanan oleh semen yang belum laku terjual. Hal ini membuat Asosiasi Semen Indonesia (ASI) mengeluarkan regulasinya untuk penghentian sementara produksi semen. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi jumlah permintaan semen pada waktu berikutnya agar regulasi dapat dikeluarkan lebih cepat sehingga pabrik dapat menyesuaikan kapasitas produksinya tanpa harus menghentikan produksi. Banyak metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi, salah satunya adalah Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yang terbukti dapat memberikan hasil yang baik dalam melakukan prediksi, seperti prediksi jumlah permintaan semen dan produksi gula. Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan arsitektur jaringan berupa 6 neuron input, 4 neuron hidden dan 1 neuron output. Parameter terbaik yang digunakan berupa learning rate sebesar 0,8, iterasi maksimum sebesar 200 dan interval bobot awal antara -1,4 sampai dengan 1,4. Nilai MSE prediksi terbaik yang didapat adalah sebesar 0,049064.
Kata kunci: semen, prediksi, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, oversupply
Abstract
Cement is an important material in the development process. Cement production in Indonesia is quite
high compared to the amount of consumption. This condition results in oversupply, a condition where
the amount of production is greater than the amount of consumption. This resulted in falling cement
prices and warehouse full of cement that has not been sold. This makes the Indonesian Cement
Association (ASI) to issue its regulation to temporary stop producting cement. This study aims to
predict the amount of cement demand in the next time so that regulations can be issued more quickly,
so the factory can adjust its production capacity without having to stop production. Many methods can
be used to make predictions, for example is Backpropagation Neural Network which is proven to
provide good results in predicting, such as predicting the amount of newspaper demand and sugar
production. This research uses Backpropagation Neural Network with network architecture of 6 input
neurons, 4 hidden neurons and 1 output neuron. The best parameters used are the learning rate of 0.8,
the maximum iteration of 200 and the initial weight interval between -1,4 to 1,4. The MSE best
predictive value is 0.049064.Keywords: cement, forecasting, neural networks, backpropagation, oversupply
menggunakan semen sebagai bahan utamanya 1.
PENDAHULUAN (Mahfud & Zakir, 2018). Produksi semen di
Indonesia tercatat tinggi mengingat banyaknya Semen merupakan bahan utama dalam perusahaan semen dan munculnya pemain baru bidang pembangunan yang memiliki fungsi di industri ini. Pada tahun 2017 jumlah untuk membantu memadatkan material-material produksi semen tanah air mencapai 107 juta ton lainya sehingga menjadi satu kesatuan dan
(Asosiasi Semen Indonesia, 2017). Sehingga dapat mempertahankan kekuatannya. Sehingga menimbulkan ketimpangan antara tingkat hampir seluruh pembangunan bangunan, produksi dengan jumlah permintaan. Asosiasi
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
7934
Semen Indonesia (ASI) mencatatkan bahwa kenaikan permintaan semen pada tahun 2011 sebesar 20% dari 40 juta menjadi 48 juta ton. Selanjutnya pertumbuhan permintaan semen turun menjadi 14,6% saja pada tahun 2012 dan terus turun hingga tahun 2015 yang menyentuh angka pertumbuhan permintaan sebesar 2,5%. Pada tahun 2017 terjadi kenaikan pemintaan semen sebesar 7% dari 6,2 juta ton menjadi 6,8 ton, sehingga total pemintaan semen pada tahun 2017 hanya mencapai 66 juta ton. Berdasarkan data tersebut menunjukkan terjadinya
oversupply . Dengan terjadinya permasalahan oversupply ini menyebabkan penurunan harga
semen dan penghentian sementara produksi semen pada pabrik.
Melakukan prediksi permintaan semen pada waktu berikutnya dapat membantu Asosiasi Semen Indonesia (ASI) untuk mengeluarkan regulasi lebih cepat sehingga sehingga pabrik dapat menyesuaikan kapasitas produksinya tanpa harus menghentikan produksi. Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu solusi untuk melakukan peramalan yang baik, dengan menerapkan konsep seperti yang dilakukan oleh otak manusia. Model jaringan ini mampu mengenali pola dari data dengan melakukan pelatihan terlebih dahulu (Bustomi, Bisri, & Purwanti, 2014). Salah satu model Jaringan Syaraf Tiruan yang sering dipakai untuk melakukan prediksi adalah metode Backpropagation. Metode ini memanfaatkan propagasi mindur dalam proses perbaikan pengolahan data pada setiap prosesnya, sehingga menghasilkan tingkat error yang semakin rendah dengan mengubah bobot berdasarkan input dan outputnya. Metode ini juga baik digunakan untuk dataset time-series atau data yang diterbitkan secara konsisten dalam suatu waktu.
- – lain (Mahfud & Zakir, 2018).
Metode ini dikatakan sebagai solusi yang baik dalam hal memprediksi informasi, terbukti metode Backpropagation telah banyak digunakan dalam penelitian sebelumnya seperti memprediksi jumlah permintaan koran yang dilakukan oleh Sakinah, Cholissodin, & Widodo, (2018) yang mendapatkan tingkat error sebesar 0,0162. Selanjutnya adalah prediksi ketersediaan komoditi pangan di Provinsi Riau oleh Cynthia (2017) dengan memperoleh tingkat error sebesar 0,00334 dengan persentase akurasi sebesar 99%. Prediksi jumlah pengangguran terbuka di Indonesia oleh Adwandha, Ratnawati, & Adikara, (2017) dengan memperoleh nilai
AFER sebesar 4,715198444%. Dari latar belakang yang telah dijelaskan dan beberapa contoh kasus prediksi yang memiliki nilai kesalahan yang rendah tersebut maka penulis akan menggunakan metode Backpropagation untuk melakukan prediksi permintaan semen di Indonesia.
2. LANDASAN KEPUSTAKAAN
2.1 Semen
Semen adalah material yang dapat mengeras jika dicampur dengan air melalui proses kimia (hidrasi), dan jika telah mengeras akan tetap mempertahankan kekuatan dan stabilitasnya meskipun terkena air. Sehingga semen digunakan sebagai pengikat bahan bangunan seperti batu, pasir, batu bata dan keramik untuk pembuatan beton atau konstruksi bangunan seperti lantai, dinding, dan lain
2.2 Produksi Semen
Kementrian Perindustrian (Kemenperin, 2017) mengatakan bahwa total kapasitas produksi semen di tanah air mencapai 107 juta ton. Hal ini terjadi karena besarnya realisasi investasi pada industri semen di Indonesia.
Direktur Jenderal Industri Kimia mengatakan bahwa akan terjadi ledakan pasokan semen pada tahun 2017 sehingga kelebihan produksi diharapkan mampu memenuhi permintaan pasar ekspor. Di sisi lain kelebihan produksi semen dapat menurunkan harga semen hingga 12%.
2.3 Permintaan Semen
Menurut Asosiasi Semen Indonesia (ASI), permintaan semen di Indonesia cukup besar yaitu sebesar 66 juta ton semen pada tahun 2017. Namun jumlah permintaan tersebut masihlah lebih rendah daripada kapasitas produksi. Dibawah ini ditunjukkan permintaan semen pada tahun 2007 sampai tahun 2017 pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Permintaan Semen
2.4 Prediksi Data Time-Series
Learning rate Pada proses training data diperlukan learning
Gambar 1. Proses Feedforward Gambar 1 menjelaskan mengenai gambaran umum proses feedforward pada metode
Selesai Hasil Prediksi
Mulai Sinyal Input x Perhitungan z Perhitungan y
Square Error (MSE). Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
(z j ), selanjutnya dilakukan aktivasi sesuai dengan fungsi aktivasi yang telah ditentukan. Hasil dari unit hidden (z j ) difeedforward kembali menuju ke unit output layer sehingga menghasilkan nilai output (y k ). selanjutnya niliai y k dan target (t k ) akan dibandingkan, sehingga dapat dilakukan perhitungan Mean
Fase 1: Feedforward Fase 1 dimulai dengan melakukan feedforward unit input layer (x i ) menuju ke unit hidden layer
Sedangkan proses utama dalam penerapan algoritma backpropagation terpenting menurut Siang, dalam Hudiyawan (2015) dikelola dalam tiga fase utama yakni : a.
Penentuan jumlah hidden layer Penentuan hidden layer juga dapat mempengaruhi tingkat akurasi prediksi yang dihasilkan.
c.
rate untuk meningkatkan nilai akurasi dan efektifitas pemrosesan data.
b.
Prediksi adalah sebuah proses perhitungan selisih antara kejadian yang belum terjadi sebelumnya dengan analisis data yang sedang dilakukan (Watimena, 2008). Data time series adalah sebuah data historis yang dikumpulkan pada satuan waktu tertentu (Zulfikar & Budiantara, 2014). Berdasarkan kedua definisi tersebut maka dapat disimpulkan, Prediksi Data
Inisialisasi bobot Rentang nilai acak antara -1 sampai dengan 1 digunakan sebagai bobot awal sehingga proses perhitungan aritmatika dapat dilakukan dengan lebih cepat.
Pada proses backpropagation, tingkat keberhasilan penerapan metode diukur berdasarkan : a.
memanfaatkan data sample yang diolah dalam iterasi tertentu untuk menghasilkan solusi dengan cara membandingkan nilai data latih dan data asli. Nilai error pada data akan terus dikurangi dengan melakukan modifikasi bobot. Proses utama pada metode backpropagation adalah menggunakan sistem perambatan mundur untuk mendapatkan solusi terbaik (Kusrini & Luthfi, 2009).
Backpropagation . Metode backpropagation
Salah satu metode yang populer dalam JST untuk memprediksi data adalah metode
2.6 Algoritme Backpropagation
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah contoh metode perhitungan matematis yang meniru seperti struktur jaringan syaraf otak. JST memiliki kelebihan dalam hal mempelajari pola melalui proses pelatihan sebelumnya (Bustomi, Bisri, & Purwanti, 2014).
2.5 Jaringan Syaraf Tiruan
solusi berdasarkan data historis dalam kurun waktu tertentu.
Time Series merupakan proses mendapatkan
backpropagation . Tahapan proses feedforward No Tahun Permintaan semen (ton) 1 2007 34177727 2 2008 38122610 3 2009 38517205 4 2010 40821460 5 2011 48000347 6 2012 54964407 7 2013 58005037 8 2014 59909501 9 2015 62251690 10 2016 62007529 11 2017 66349945 adalah sebagai berikut: 1) Sistem telah mempunyai nilai–nilai
1) yang diantaranya diperoleh pada saat
Sistem menerima input x yang berasal dari jumlah permintaan semen yang proses feedforward, diantaranya adalah telah dibuatkan polanya. j j k dan y k .
t, x, z_net , z , y_net
2) 2) k digunakan untuk
Sistem menghitung nilai z pada hidden Perhitungan nilai δ
layer yang didapatkan dari perkalian menghitung nilai error antara target dengan bobot v. dan output. input
3) 3) k
Sistem menghitung nilai y pada output Sistem melakukan perhitungan Δw0 jk
layer yang didapatkan dari perkalian dan yang nantinya digunakan Δw hidden layer dengan bobot w. untuk melakukan proses update bobot
4) dan bias pada hidden layer.
Proses perhitungan akan menghasilkan
output yaitu nilai y. 4)
Sistem melakukan perhitungan nilai j dan j .
δ_net δ b.
5) j dan Fase 2 Backpropagation Sistem melakukan perhitungan Δv0 ij
Fase 2 yaitu melakukan propagasi mundur yang nantinya digunakan untuk
Δv
berdasarkan perbandingan antara unit target dan melakukan proses update bobot dan unit output. Dengan menggunakan data tersebut bias pada input layer. k j dapat dilakukan perhitungan (k = 1,2,...,n). 6) ,
δ Proses ini menghasilkan nilai Δv0 Selanjutnya data tersebut digunakan untuk k , dan jk .
Δvij, Δw0
Δw
melakukan koreksi pada hidden layer. Selain digunakan untuk mengkoreksi nilai pada hidden
c.
Fase 3 Update Bobot
layer , data tersebut juga digunakan untuk Fase 3 yaitu proses melakukan koreksi nilai
mencari nilai bobot untuk menghasilkan nilai bobot yang
δ_net sehingga nilai δ_net dapat digunakan untuk mengkoreksi nilai input layer. baru dan menghasilkan error yang kecil.
Seperti yang digambarkan pada Gambar 2. Seperti pada Gambar 3 berikut.
Mulai Mulai t, x[i], y[k], y_net[k], z[j], ji , kj , v ji , w kj ,
ΔV ΔW z_net[j] v 0j dan w 0k
Perhitungan δ k
Update bobot w kj Perhitungan
Δw 0k dan
Δw jk Perhitungan
δ_net j dan
δ j Update bobot v ji
Perhitungan 0j Δv dan
Δv ij , , Δv 0j Δv ij Δw 0k
V ji , w kj , v 0j dan dan Δw jk w 0k baru
Selesai
Gambar 2. Proses Backpropagation Selesai Gambar 3. Proses Update Bobot
Gambar 4 menjelaskan mengenai proses update Gambar 2 menjelaskan mengenai gambaran bobot dan bias. Tahapannya adalah sebagai umum proses backpropagation. Tahapan proses berikut:
backpropagation adalah sebagai berkut:
1) Sistem telah memiliki nilai yang Mulai A dibutuhkan untuk update bobot dan bias yaitu ji , kj , v ji , w kj , v0 ji dan w0 k .
Δv Δw Max_iterasi Dapatkan bobot baru dari pelatihan
2) kj Sistem melakukan update bobot w
3) ji Sistem melakukan update bobot v Normalisasi Data
Hasil akhir dari proses ini adalah menghasilkan Dapatkan Pelatihan dan Data Uji Data Uji bobot v dan w yang baru. Inisialisasi Bobot dan Bias Feedforward
2.7 Mean Square Error
Untuk mengetahui keberhasilan metode For i = 1 to Max_iterasi
backpropagation dalam melakukan pelatihan Denormalisasi Data Uji
data, maka dapat dilihat pada error yang Feedforward dihasilkan pada tiap
- – tiap data. Setelah itu data Hasil Prediksi dijumlahkan dan dihitung nilai rata
- – rata Backpropagation
error nya atau biasa disebut dengan Mean Square Error (MSE). Dalam prosesnya akan Selesai
terjadi konvergensi MSE dimana nilai error Update Bobot dan Bias akan mencapai titik terkecil atau tidak berubah menjadi yang lebih baik lagi. Perhitungan MSE i didapatkan dengan persamaan:
2 ∑( − ) A
(1) =
Keterangan: Gambar 4. Diagram alir backpropagation
t : Nilai sebenarnya k y : Nilai prediksi
Gambar 4 menjelaskan mengenai proses
k : Indeks untuk unit output
dilakukannya prediksi menggunakan algoritme
n : Jumlah data latih backpropagation untuk memprediksi jumlah
- – permintaan semen di Indonesia. Tahapan 3.
BACKPROPAGATION UNTUK
tahapan algoritme backpropagation adalah
PREDIKSI PERMINTAAN SEMEN
sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah iterasi yang Proses umum algoritme backpropagation diinginkan sebegai kondisi berhenti. untuk melakukan prediksi jumlah permintaan
2. Masukkan data latih dan data uji semen di Indonesia digambarkan pada diagram selanjutnya dilakukan normalisasi data. alir pada Gambar 4.
3. Inisialisasi bobot dan bias secara random dengan nilai antara -1 dan 1.
4. Setelah bobot dan bias didapatkan, langkah selanjutnya adalah dilakukan feedforward.
5. Setelah dilakukan proses feedforward maka akan didapatkan selisih error yang kemudian digunakan untuk melakukan proses backpropagation.
6. Tahap selanjutnya adalah mengupdate bobot dan bias.
- – 7. Tahapan tersebut dilakukan berulang ulang sampai kondisi berhenti tercapai.
8. Setelah ditemukan bobot terakhir, prediksi dapat dilakukan dengan melakukan proses feedforward saja pada data uji.
9. Setelah didapatkan hasil prediksi, data akan dikembalikan nilai aslinya dengan melakukan denormalisasi.
- –beda pada tiap percobaan. Berdasarkan data yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa iterasi terbaik berada pada iterasi ke 200 dengan mempertimbangkan bentukan pola dari semua percobaan.
- 1 sampai 1. Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali dengan bobot awal yang berubah-ubah pada tiap percobaan. Hasil pengujian learning rate disajikan pada Gambar 6.
- – tiap percobaan. Percobaan 1 memperlihatkan penurunan MSE yang stabil dan mencapai konvergen pada iterasi ke 120. Percobaan 2 mencapai MSE terbaik pada iterasi ke 160 namun mengalami kenaikan pada iterasi selanjutnya lalu mencapai konvergen pada iterasi ke 280. Gambar 5 memperlihatkan bahwa nilai MSE mungkin akan naik pada iterasi tertentu meskipun kenaikan tersebut tidak terlalu signifikan. Hal ini disebabkan oleh nilai random dari bobot awal perhitungan
Pengujian Konvergensi P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 0,013 0,015 0,017 0,019 0,021 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 M S E Learning rate
0,019132 dan pada learning rate 0,8 menghasilkan MSE terbaik yaitu sebesar 0,014276. Dapat disimpulkan bahwa pada pengujian ini semakin besar learning rate yang digunakan maka MSE yang dihasilkan akan semakin baik. 0,01 0,011 0,012 0,013 0,014 0,015 0,016 0,017 0,018 0,019 20 40 60 80 100120140160180200220240260280300 M S E Iterasi
rate sebesar 0,1 menghasilkan MSE sebesar
berjalan lebih cepat sehingga menghasilkan MSE yang lebih baik. Terbukti pada Gambar 6 bahwa nilai MSE terus turun seiring bertambahnya nilai learning rate. Pada learning
rate ditambah maka proses pembelajaran akan
proses pembelajaran berjalan lambat sehingga menghasilkan MSE yang besar. Saat learning
learning rate . Pada learning rate yang kecil
6, nilai MSE dipengaruhi oleh besarnya
Gambar 2. Grafik Pengujian Learning Rate Berdasarkan hasil pengujian pada Gambar
MSE terbaik dari nilai learning rate yang digunakan pada proses backpropagation . Pengujian ini menggunakan parameter awal yaitu jumlah data sebanyak 126 data dan jumlah iterasi dari pengujian sebelumnya yaitu sebanyk 200 iterasi dan bobot awal dengan range antara
2. Pengujian learning rate Dalam pengujian ini akan mencari nilai
sehingga menghasilkan pola yang berbeda
backpropagation
Gambar 1. Grafik Pengujian Konvergensi Berdasarkan hasil pengujian pada Gambar 5, nilai MSE dipengaruhi oleh banyaknya iterasi yang dilakukan. Dalam pengujian ini terdapat bebagai macam grafik perubahan MSE pada tiap
1. Pengujian konvergensi Dalam pengujian ini akan mencari berapa banyak iterasi yang dibutuhkan hingga menghasilkan MSE terkecil. Pengujian ini menggunakan 126 data latih dengan maksimum iterasi sebesar 300, learning rate sebesar 0.9 dan bobot awal dengan interval -1 sampai 1. Pengujian akan dilakukan sebanyak 10 kali percobaan kemudian dilihat pada iterasi keberapa MSE mencapai konvergen, yaitu situasi dimana nilai MSE sedikit atau tidak menjadi lebih baik secara signifikan jika dilanjutkan ke iterasi selanjutnya. Hasil pengujian konvergensi ditunjukkan pada Gambar 5.
Penelitian ini menggunakan data dari laporan penjualan semen PT. Semen Indonesia pada tahun 2007 sampai 2017. Data tersebut kemudian dibuat pola sehingga menghasilkan 126 data latih. Pengujian ini dilakukan sebanyak 4 model pengujian, yaitu:
4. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pengujian Learning rate
3. Pengujian Bobot Awal Dalam pengujian ini akan mencari nilai
Desain Perangkat Lunak Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Klasifikasi Citra Rontgen Paru-paru.
Yogyakarta: Deepublish. 0,0125 0,013 0,0135 0,014 0,0145 0,015 0,0155 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 -1,5 -1,4 -1,3 -1,2 -1,1 -1 -0,9 -0,8 -0,7 -0,6 -0,5 M S E Interval Bobot
Watimena, R. A., 2008. Filsafat Dan Sains (Sebuah Pengantar). Jakarta: Grasindo. Zulfikar & Budiantara, I. N., 2014. Manajemen Dengan Pendekatan Komputasi Statistika.
Indonesia. 1 penyunt. Sleman: CV Budi Utama.
Informatika Universitas Brawijaya Malang. Kusrini & Luthfi, E. T., 2009. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: ANDI. Mahfud, M. & Zakir, S., 2018. Industri Kimia
(Foreigen Exchange) Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Al-Alaoi Backpropagation. Malang: Teknik
Hudiyawan, A. R., 2015. Prediksi FOREX
Jurnal Fisika dan Aplikasinya, pp. 19-23.
5. DAFTAR PUSTAKA Bustomi, M. A., Bisri, H. & Purwanti, E., 2014.
MSE terbaik dari besarnya interval bobot awal yang digunakan pada proses pelatihan. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan parameter yang dihasilkan dari pengujian sebelumnya yaitu nilai learning rate sebesar 0.8 dan iterasi sebanyak 200. Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali percobaan dengan bobot awal yang berbeda - beda untuk setiap interval bobot awal yang diuji. Hasil pengujian interval bobot awal ditunjukkan pada Gambar 7.
Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 671021,8.
Gambar 4. Grafik Pengujian Hasil Prediksi Berdasarkan hasil pengujian pada Gambar 8, hasil prediksi yang dihasilkan cukup baik meskipun terdapat 1 data yang jauh melenceng dari data asli. Terbukti pada data uji ke-4 memiliki tingkat error sebesar 0,306096 dengan selisih data sebanyak 2090432, dimana perbedaan tersebut cukup besar. Namun rata- rata error dari semua data cukup baik dengan menghasilkan MSE sebesar 0,049064 dengan
(MAD). Hasil pengujian hasil prediksi ditunjukkan pada Gambar 8.
Deviation
Berdasarkan selisih permintaan semen juga dapat diketahui besarnya Mean Absolute
4. Pengujian Hasil Prediksi Pengujian hasil prediksi dilakukan setelah mendapatkan nilai bobot baru berdasarkan parameter terbaik yang didapatkan pada pengujian sebelumnya. Data uji didapatkan dari 10 data terakhir dari semua pola yang terbentuk pada data permintaan semen di Indonesia. Data aktual dan data prediksi akan dibandingkan sehingga dapat diketahui error yang dihasilkan.
Berdasarkan hasil pengujian pada Gambar 7, nilai MSE dipengaruhi oleh interval bobot awal yang digunakan pada proses pelatihan. Pada interval bobot yang sempit, nilai MSE yang dihasilkan dalam pengujian ini relatif tinggi dan terus menurun jika interval bobot awal yang digunakan lebih lebar. Telihat pada interval -1,4 sampai dengan 1,4 menghasilkan rata-rata MSE sebesar 0,012985 dan pada interval -0.6 sampai dengan 0.6 menghasilkan rata-rata MSE sebesar 0,015037. Dapat disimpulkan bahwa dalam pengujian ini nilai interval terbaik berada pada interval -1,4 sampai dengan 1,4. Hal ini disebabkan karena tingkat keacakan bobot awal yang lebar memungkinkan untuk mendapatkan bobot akhir yang lebih cepat.
Gambar 3. Grafik Pengujian Interval Bobot Awal
Pengujian Interval Bobot Awal 2000000 4000000 6000000 8000000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 P 10 Ju m la h er m in ta a n S em en ( to n ) Data Uji Pengujian Hasil Prediksi Aktual Prediksi