Tabel 3.11 Perhitungan update nilai bobot input hidden lanjutan
i h
v
i,h
lama
v
i,h
v
i,h
baru
2 2
3 0.001942731
1.94E-03 2
3 3
0.007723099 -1.26061E-05
7.71E-03 2
4 3
-0.005277179 -5.28E-03
2 5
3 0.011590966
1.16E-02 2
6 3
-0.005729191 -5.73E-03
2 7
3 0.003787775
3.79E-03 2
8 3
0.005496903 5.50E-03
2 9
3 -0.007556548
-7.56E-03 2
10 3
-0.01083423 -1.08E-02
2 11
3 -0.006166185
-1.26061E-05 -6.18E-03
2 12
3 -0.005435003
-5.44E-03 2
13 3
0.003298239 -1.26061E-05
3.29E-03 3
1 3
0.001577261 1.58E-03
3 2
3 0.008651593
-1.26061E-05 8.64E-03
3 3
3 0.010753575
1.08E-02 3
4 3
6.34088E-05 -1.26061E-05
5.08E-05 3
5 3
-0.003786231 -1.26061E-05
-3.80E-03 3
6 3
-0.011483355 -1.15E-02
3 7
3 -0.011345816
-1.26061E-05 -1.14E-02
3 8
3 -0.000261117
-2.61E-04 3
9 3
-0.006272144 -1.26061E-05
-6.28E-03 3
10 3
-0.008881066 -8.88E-03
3 11
3 0.000157296
1.57E-04 3
12 3
0.007338368 7.34E-03
3 13
3 0.002483059
2.48E-03
3.2.2 Alur Proses
Terdapat 2 proses yang dilakukan oleh sistem penentuan hero yaitu pelatihan NN dan captain mode sebagai hasil dari pelatihan NN yang berupa
rekomendasi ban dan pick hero untuk team 2.
A. Pelatihan NN
Didalam pelatihan NN ini dapat dijelaskan tahapan setiap proses sebagai berikut: 1. Memilih setting konfigurasi NN dalam pelatihan NN.
2. Proses inisiasi NN dimana dalam proses ini pembentukan grup input, node input, grup output, node output, node hidden, konstanta belajar, pola data yang
akan digunakan, jumlah pola data yang akan dilatihkan, jumlah iterasi dan nilai
MSE dari pelatihan sebelumnya, dan nilai toleransi pelatihan. Dibentuk berdasarkan dari setting konfigurasi NN.
3. Pengambilan data latih yang didapatkan dari data latih didalam database. 4. Merubah HeroID yang didapatkan dari data latih menjadi atribut hero.
5. Pemilihan jenis pelatihan apakah pelatihan dimulai dari awal atau tidak. Inisiasi nilai bobot yang penentuannya secara random dilakukan apabila
pelatihan dimulai dari awal, sedangkan pengambilan nilai bobot NN yang diambil dari database dilakukan apabila pelatihannya melanjutkan dari
pelatihan yang sudah dilakukan. 6. Penentuan nilai Mean Square Error MSE yang bernilai lebih besar daripada
toleransi untuk pilihan pelatihan dari awal dan bernilai sama dengan nilai MSE pelatihan sebelumnya untuk melanjutkan pelatihan sebelumnya.
7. Pengecekan apakah nilai MSE lebih kecil dari toleransi, apabila tidak maka iterasi diberi nilai 0, sedangkan bila iterasi lebih besar sama dengan toleransi
maka dilakukan proses penyimpanan bobot NN. 8. Setelah iterasi diberi nilai 0 maka proses selanjutnya adalah pengecekan
apakah iterasi sama dengan jumlah pola data, apabila sama maka dilakukan update bobot NN dimana bobot didapatkan dari akumulasi bobot ditambahkan
dengan nilai bobot yang baru. Bila jumlah iterasi tidak sama maka dilakukan forward propagation NN
. 9. Berdasarkan output NN yang didapatkan dari forward propagation NN maka
dilakukan perhitungan akumulasi error yang didapatkan dari pengurangan output dengan target.
1. Perhitungan MSE dan akumulasi MSE dilakukan setelah mendapatkan nilai error dari proses diatas.
2. Hasil dari perhitungan MSE dan akumulasi MSE yang berupa nilai error akan dilakukan proses back propagation yang menghasilkan akumulasi bobot.
3. Proses selanjutnya adalah mengakumulasikan update bobot dan dilakukan penambahan nilai iterasi untuk menandakan iterasi baru.
4. Setelah proses diatas selesai maka akan dilakukan kembali tahapan proses 8, dimana proses 9 sampai 13 akan berhenti apabila nilai MSE sama dengan 0
atau seminimal mungkin sesuai dengan keinginan pengguna.
Mulai Arsitektur ANN
Daftar Aristektur ANN
Inisiasi ANN Ambil Data Latih
Data Latih ANN Pelatihan dari
awal? Inisiasi nilai bobot
ANN Set Random
Ambil nilai bobot ANN
Nilai Bobot ANN Ya
Tidak W
Ubah heroID ke atribut hero
HeroID
MSE Toleransi Kesalahan?
Set Nilai MSE
Forward Propagation ANN
Hitung Total Error Atribut [E] ∑T – O
Output ANN [O]
Hitung MSE dan Akumulasikan MSE
[ ∑MSE]
Iterasi = Jumlah Pola Data?
Set Iterasi = 0 Tidak
Tidak
E BackPropagation
ANN E
Akumulasikan Update Bobot [
∑ΔW] ΔW
Interasi=Iterasi+1 Iterasi
Update Bobot ANN
W=W+ ∑ΔW
Ya ∑MSE
Simpan Bobot ANN
Ya W
Selesai
Gambar 3.9 Proses Pelatihan NN
B. Captain Mode
Kategori