DAFTAR PUSTAKA
1.1 Latar Belakang
Program studi merupakan garda terdepan dalam penyelenggaraan pendidikan dari sebuah perguruan tinggi, karena program studi merupakan satuan rencana belajar terkecil yang diselenggarakan atas dasar suatu kurikulum dan ditunjukkan agar mahasiswa dapat menguasai pengetahuan dan sikap yang sesuai dengan sasaran kurikulum, sehingga setiap program studi harus dapat mengetahui kondisi aktual salah satunya dengan melakukan evaluasi guna meningatkan mutu dan efisiensi perguruan tinggi termasuk peningkatan kualitas lulusan untuk mengantisipasi peluang kerja bagi para lulusan yang dihasilkan. Proses evaluasi program studi dapat ditempuh dengan berbagai macam cara, bahkan Direktorat Jendral Perguruan Tinggi (DIKTI) sendiri telah menyelenggarakan beberapa program evaluasi bagi program studi, seperti Evaluasi Program Studi Berbasis Evaluasi Diri (EPSBED), Akreditasi Program Studi, dan program evaluasi lainnya yang mensyaratkan setiap program studi untuk dapat menyediakan data dan informasi secara periodik terkait dengan semua unsur penyelenggaraan program studi berdasarkan standar evaluasi dari borang akreditasi. Data hasil evaluasi dapat mempengaruhi akreditasi dari sebuah program studi, sehingga setiap program studi tentunya mengharapkan tercapainya standar evaluasi yang sudah ditetapkan, salah satunya terkait dengan tingkat kelulusan mahasiswa berdasarkan sasaran mutu lulusan yang diatur oleh perguruan tinggi yang digunakan sebagai tolok ukur di dalam menentukan keberhasilan, yang beberapa diantaranya mempertimbangkan faktor lama studi dan pencapaian IPK mahasiswa.
Program Studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika (MI) merupakan salah satu program studi di Universitas Negeri Gorontalo (UNG) yang juga diwajibkan untuk melakukan sebuah proses evaluasi program studi secara komprehensif. Tingkat kelulusan mahasiswa D3-MI UNG sejak angkatan pertama tahun 2000 hingga dengan tahun 2007 menunjukkan persentase rata-rata jumlah mahasiswa lulusan yang menyelesaikan studi tepat waktu yakni 3 (tiga) tahun hanya sebesar 14% dan sisanya sebesar 86% menyelesaikan studi dengan melewati batas studi yang ditetapkan (Gambar 1).
Begitupula dengan pencapaian IPK lulusan dari tahun 2000 hingga tahun 2007, lulusan dengan IPK > 3.00 hanya mencapai 42% (Gambar 2) dan berdasarkan status predikat lulusan, persentase IPK lulusan di atas 3.50 (predikat terpuji) hanya sebesar 9%, persentase IPK kisaran 2.75 hingga 3.50 (predikat sangat memuaskan) sebesar 62%, dan sisanya persentase IPK di bawah 2.75 (predikat memuaskan) sebesar 29% (Gambar 3).
Gambar 1 Tingkat Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Lama Studi
Data dan informasi di atas cukup mempengaruhi penilaian keberhasilan program studi D3-MI UNG, karena berdasarkan aturan yang dituangkan dalam Pedoman Akademik Universitas Negeri Gorontalo, sasaran mutu yang ditetapkan sebagai standar lama studi dan IPK dalam kondisi ideal adalah persentase lulusan tepat waktu (3 tahun) minimal 50%, pencapaian IPK lebih dari 3.00 minimal 65% atau lulusan dengan predikat terpuji haruslah memiliki persentase lebih besar dari lulusan dengan predikat memuaskan (Universitas Negeri Gorontalo, 2009). Data faktual yang terlihat masih di bawah sasaran mutu yang ditetapkan (Gambar 4).
Gambar 3 Tingkat Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Predikat IPK
Untuk dapat menjaga besarnya persentase lama studi dan IPK agar dapat memenuhi sasaran mutu yang ditetapkan, maka perlu dilakukan evaluasi tingkat kelulusan secara dini untuk mendapatkan informasi yang cepat dan akurat dalam memprediksi besaran persentase lama studi dan IPK yang akan diperoleh mahasiswa di akhir program nanti. Salah satu teknik evaluasi tingkat kelulusan secara dini adalah sistem prediksi tingkat kelulusan mahasiswa, dimana informasi yang dihasilkan oleh hasil prediksi ini dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan bagi pihak manajemen program studi untuk melakukan langkah-langkah persuasif dalam rangka meningkatkan persentase tingkat kelulusan mahasiswa yang memenuhi standar mutu yang ditetapkan oleh universitas.
Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk prediksi adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST merupakan jaringan dari pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem jaringan saraf manusia, yang dapat melakukan pembelajaran untuk membentuk suatu model inferensi berdasarkan data pelatihan dan menggunakan pembelajaran tersebut untuk pencocokan pola (Kusumadewi 2004). JST memiliki keunggulan dalam hal kemampuan prediksi dan klasifikasi terhadap data yang belum diberikan pada saat pembelajaran sebelumnya (Han & Kember 2001), sehingga teknik ini diharapkan dapat digunakan untuk membuat pemodelan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa D3-MI Universitas Negeri Gorontalo di masa yang akan datang dengan cara mempelajari pola tingkat kelulusan pada tahun-tahun sebelumnya berdasarkan data penilaian mata kuliah. Penelitian ini menggunakan algoritma pembelajaran propagasi balik dimana masalah utama yang dihadapi dalam JST propagasi balik adalah lamanya iterasi yang dilakukan (Siang 2004). Oleh karena propagasi balik tidak dapat memberikan kepastian tentang berapa epoch yang harus dilalui untuk mencapai kondisi yang diinginkan, maka perlu dicari bagaimana parameter-parameter jaringan dibuat sehingga menghasilkan jumlah iterasi yang relatif sedikit untuk mendapatkan hasil prediksi yang optimal dengan mempertimbangkan beberapa parameter seperti algoritma pelatihan yang akan digunakan dalam proses pembelajaran, jumlah node pada lapisan jaringan, serta laju pembelajaran. Arsitektur JST terbaik yang diperoleh
nantinya akan digunakan untuk melakukan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa mahasiswa D3-MI Universitas Negeri Gorontalo.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka permasalahan yang bisa dirumuskan dalam penelitian ini adalah bagaimana pembentukan model JST untuk mendapatkan parameter dari arsitektur jaringan JST terbaik yang dapat digunakan untuk prediksi tingkat kelulusan mahasiswa mahasiswa D3-MI Universitas Negeri Gorontalo berdasarkan nilai mata kuliah dari 2 (dua) semester pada tahun pertama program perkuliahan.
1.3 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Mendapatkan parameter dan arsitektur jaringan JST terbaik untuk prediksi tingkat kelulusan mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika Universitas Negeri Gorontalo.
2. Melakukan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika Universitas Negeri Gorontalo pada 2 (dua) bentuk pemodelan dengan target yang berbeda, yaitu Lama Studi dan IPK. 3. Melihat pengaruh atau tingkat sensitivitas variabel input untuk mencapai
output akurat dari model yang dikembangkan. 1.4 Manfaat Penelitian
Informasi dan pengetahuan yang dihasilkan dari penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan bagi pihak manajemen program studi dalam melakukan evaluasi tingkat kelulusan mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika, Universitas Negeri Gorontalo.
1.5 Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah :
1. Data mahasiswa yang digunakan pada proses pembelajaran JST adalah data mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika,
Universitas Negeri Gorontalo angkatan 2005 hingga 2007, dengan pertimbangan bahwa kurikulum yang dipergunakan hingga saat ini adalah kurikulum tahun 2005. Untuk memperoleh data lama studi dan IPK sebagai output dari model yang akan dibentuk, maka data mahasiswa yang dipilih untuk digunakan sebagai data penelitian adalah mahasiswa yang telah menyelesaikan studi sejak angkatan 2005 sampai dengan angkatan 2007.
2. Data mahasiswa yang digunakan untuk memprediksi tingkat kelulusan adalah data mahasiswa program studi D3 (Diploma Tiga) Manajemen Informatika, Universitas Negeri Gorontalo angkatan 2008, 2009 dan 2010. Data mahasiswa pada ketiga angkatan tersebut belum memiliki informasi tingkat kelulusan, baik lama studi yang ditempuh maupun IPK yang diperoleh.
3. Nilai mata kuliah yang dijadikan sebagai variabel input dari penelitian ini adalah nilai-nilai mata kuliah yang diwajibkan pada 2 (dua) semester tahun pertama program perkuliahan, yang merupakan mata kuliah dasar dan menjadi prasyarat bagi mata kuliah lanjutan pada semester-semester selanjutnya.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Evaluasi Keberhasilan Studi
Evaluasi keberhasilan studi mahasiswa dapat ditempuh dengan beberapa tahapan, yaitu evaluasi keberhasilan belajar matakuliah, evaluasi keberhasilan studi di setiap semester dan evaluasi studi di akhir tahun ajaran (Universitas Negeri Gorontalo 2009). Evaluasi keberhasilan belajar matakuliah adalah penilaian terhadap hasil belajar mahasiswa dalam suatu matakuliah, yang dilakukan secara menyeluruh dan berkesinambungan dalam satu semester dengan cara yang sesuai dengan karakteristik matakuliah yang bersangkutan. Evaluasi keberhasilan belajar matakuliah ini dinyatakan dalam bentuk Nilai Akhir (NA) yang dikonversi menjadi Huruf Mutu (HM) dan Angka Mutu (AM) dan dilakukan dengan Penilaian Acuan Patokan (PAP), dengan kriteria seperti pada Tabel 1. Tabel 1 Penilaian Acuan Patokan (PAP)
Nilai Akhir (NA) Huruf Mutu (HM) Angka Mutu (AM)
80 – 100 A 4
70 – 79 B 3
60 – 69 C 2
50 – 59 D 1
< 49 E 0
Evaluasi keberhasilan studi dimaksudkan untuk menilai keberhasilan studi seorang mahasiswa yang dapat digambarkan dengan koefisien Indeks Prestasi (IP). Evaluasi ini dilakukan setiap semester yang ditunjukkan dengan Indeks Prestasi Semester (IPS) dan akhir studi yang ditunjukkan dengan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). IPK merupakan angka yang menujukkan keberhasilan mahasiswa secara kumulatif mulai dari semester pertama sampai dengan semester yang paling akhir ditempuh, yang juga dapat digunakan untuk menentukan beban studi semester berikutnya, dihitung dengan rumus sebagai berikut :
IPK =
dengan AM adalah Angka Mutu
SKS adalah Satuan Kredit Semester Jumlah (AM x bobot SKS)
Jumlah SKS
2.2 Kurikulum Program Studi Manajemen Informatika
Kurikulum Pendidikan Tinggi adalah seperangkat rencana dan pengaturan mengenai isi maupun bahan kajian dan pelajaran serta penyampaian dan penilaiannya yang digunakan sebagai pedoman penyelenggaraan kegiatan belajar-mengajar di Perguruan Tinggi (Universitas Negeri Gorontalo 2009). Berikut adalah Kurikulum Program Studi D3 Manajemen Informatika Universitas Negeri Gorontalo.
Tabel 2 Kurikulum D3 Manajemen Informatika
NO KODE MATA KULIAH SKS
SEMESTER I
1 5313-1-011-3 Pendidikan Agama 3
2 5313-1-021-2 Bahasa Indonesia 2
3 5313-3-061-2 Pemrograman 1 (Pascal Dasar) 2
4 5313-2-071-3 Sistem Operasi 3
5 5313-2-081-3 Matematika 3
6 5313-2-091-2 Pengantar Sistem Komputer 3 7 5313-3-021-3 Paket Program Aplikasi 3 8 5313-3-041-3 Algoritma dan Struktur Data 3
Jumlah SKS 22
SEMESTER II
1 5313-1-042-2 Bahasa Inggris 2
2 5313-2-062-2 Konsep Sistem Informasi 2 3 5313-2-012-2 Dasar Manajemen dan Bisnis 2 4 5313-2-022-2 Aljabar Vektor & Matriks 2 5 5313-3-162-3 Pengantar Instalasi Komputer 3 6 5313-3-072-3 Pemrograman 2 (Pascal Lanjutan) 3 7 5313-3-012-2 Pengantar Teknologi Informasi 2
8 5313-3-112-3 Desain Grafis 3
Jumlah SKS 19
SEMESTER III
1 5313-4-013-2 Etika Profesi 2
2 5313-2-033-2 Statistika 2
3 5313-2-044-3 Analisis & Desain Sistem Informasi 3 4 5313-2-113-4 Sistem Basis Data (MS Access) 4 5 5313-3-173-2 Instalasi Jaringan Komputer 2 6 5313-3-033-2 Pengantar Jaringan Komputer 2 7 5313-3-083-3 Pemrograman 3 (Delphi) 3 8 5313-4-043-2 Organisasi dan Perilaku 2
Jumlah SKS 20
SEMESTER IV
1 5313-3-104-2 Pengolahan Data Statistik 2
2 5313-3-143-3 Pemrograman Web 1 3
3 5313-5-014-2 Kewirausahaan 2
4 5313-3-094-3 Perancangan Basis Data (MySQL) 3 5 5313-3-194-3 Aplikasi Desain Grafis (Macromedia) 3 6 5313-3-124-3 Pemrograman Visual 1 (VB) 3 7 5313-1-032-3 Pancasila & Kewarganegaraan 2 8 5313-4-034-2 Pengetahuan Lingkungan 3
Tabel 2 Kurikulum D3 Manajemen Informatika (Lanjutan)
NO KODE MATA KULIAH SKS
SEMESTER V
1 5313-2-045-3 Sistem Informasi Manajemen 3
2 5313-2-135-2 Metodologi Riset 2
3 5313-3-135-3 Proyek Sistem Informasi 3 4 5313-3-185-4 Pemrograman Web 2 (PHP/MySQL) 4 5 5313-3-155-3 Analisis dan Desain Berorientasi Objek 3 6 5313-4-025-2 Komputer dan Masyarakat 2 7 5313-3-205-3 Pemrograman Visual 2 (VFP) 3 8 5313-2-145-2 Kapita Selekta Komputer 2
Jumlah SKS 22 SEMESTER VI 1 5313-5-026-3 Magang 3 2 5313-5-036-4 Tugas Akhir 4 Jumlah SKS 7 Total SKS 110 2.3 Praproses Data
Sebelum menggunakan data dengan teknik JST perlu dilakukan praproses terhadap data. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih akurat dalam pemakaian teknik JST. Dalam beberapa hal, praproses bisa membuat nilai data menjadi kecil tanpa merubah informasi yang dikandungnya. Beberapa cara antara lain adalah transformasi/normalisasi data, yaitu prosedur mengubah data sehingga berada dalam skala tertentu. Skala ini bisa antara (0,1), (-1,1) atau skala lain yang dikehendaki. Beberapa metode yang umum dipakai untuk transformasi data, yaitu :
a) Min-Max
Min-max merupakan metode normalisai dengan melakukan transformasi linier terhadap data asli. Metode ini akan menormalisasi input dan target sedemikian rupa sehingga hasil normalisasi akan berada pada interval -1 dan 1.
Pn=2*(p-minp)/(maxp-minp)-1 (2)
dengan p adalah nilai dari sebelum transformasi, pn adalah nilai hasil transormasi, minp dan maxp adalah nilai minimum dan maksimum dari p.
b) Unary Encoding
Unary Encoding merupakan metode transformasi data dengan mempresentasikan data dengan kombinasi angka 1 dan 0 (numerical binary variable). Metode ini digunakan untuk mentransformasi data kategorikal. Secara prinsip, data kategori dapat ditransformasi ke dalam bilangan numerik, dimana
suatu bilangan numerik mewakili nilai suatu kategori. Atribut kategori yang
demikian disebut dengan “dummy variable” (Kantardzic 2003). Misalnya „10‟ untuk kategori „melebih masa studi‟ dan „01‟ untuk kategori „tepat waktu‟ dan
untuk data tingkat kelulusan mahasiswa dengan target lama studi. 2.4 Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau sering disebut dengan Neural Network (NN), merupakan salah satu teknik klasifikasi yang cukup handal. JST merupakan jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan digunakan karena jaringan saraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran (Fausett 1994). Dalam syaraf biologis, setiap sel saraf (neuron) akan memiliki satu inti sel yang bertugas untuk melakukan pemrosesan informasi yang akan diterima oleh dendrit. Selain menerima informasi, dendrit juga menyertai axon sebagai keluaran dari suatu pemrosesan informasi. Informasi hasil olahan ini menjadi masukan bagi neuron lain. jika memenuhi batas tertentu, yang sering dikenal dengan nama nilai ambang (threshold) yang dikatakan teraktivasi. Seperti halnya otak manusia, JST juga terdiri dari beberapa neuron yang berhubungan untuk mentransformasikan informasi yang terima melalui sambungan keluarnya. Hubungan ini dikenal dengan nama bobot. Informasi tersebut disimpan pada suatu nilai tertentu pada bobot tersebut. Informasi (input) kan dikirim ke neuron dengan bobot kedatangan. Input ini akan diproses oleh suatu fungsi perambatan yang akan menjumlahkan nilai-nilai semua bobot yang datang. Hasil penjumlahan ini kemudian akan dibandingkan dengan niai suatu ambang (threshold) tertentu melalui fungsi aktivasi setiap neuron (Gambar 5). Apabila input tersebut melewati suatu nilai ambang tertentu, maka neuron tersebut akan diaktifkan, tapi kalau tidak, maka neuron tersebut tidak akan diaktifkan. Apabila neuron tersebut diaktifkan makan neuron tersebut akan mengirimkan output melalui bobot-bobot outputnya ke semua neuron yang berhubungan
dengannya. Neuron-neuron akan dikumpulkan dalam lapisan-lapisan (layer) yang disebut dengan lapisan neuron (nuron layer) yang saling berhubungan. Infomasi akan dirambatkan mulai dari lapisan input sampai ke lapisan output melalui lapisan lainnya yang sering dikenal dengan lapisan tersembunyi (hidden layer), dan perambatannya tergantung algoritma pembelajarannya (Kusumadewi 2010).
Arsitektur Jaringan Saraf
Hubungan antar neuron dalam jaringan saraf mengikuti pola tertentu tergantung pada arsitektur jariangan sarafnya (Kusumadewi 2010).
a. Jaringan dengan lapisan tunggal (single layer net)
Jaringan dengan lapisan tunggal hanya memiliki satu lapisan dengan bobot-bobot terhubung. Jaringan ini hanya menerima input kemudian secara langsung akan mengolahnya menjadi output tanpa harus melalui lapisan tersembunyi. b. Jaringan dengan banyak lapisan (multilayer net)
Jaringan dengan banyak lapisan memiliki satu atau lebih lapisan yang terletak diantara lapisan input dan lapisan output (memiliki satu atau lebih lapisan tersembunyi). Jaringan dengan banyak lapisan ini dapat menyelesaikan permasalahan yang lebih sulit daripada lapisan tunggal.
c. Jaringan dengan lapisan kompetitif (competitive layer net)
Saraf Biologis Saraf Tiruan
Pada jaringan ini sekumpulan neuron bersaing untuk mendapatkan hak menjadi aktif.
Algoritma Pembelajaran
Salah satu bagian terpenting dari konsep JST adalah terjadinya proses pembelajaran. Tujuan utama dari proses pembelajaran adalah melakukan pengaturan terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan saraf, sehingga diperoleh bobot akhir yang tepat yang sesuai dengan pola data yang dilatih. Cara berlangsungnya pembelajaran atau pelatihan JST dikelompokkan menjadi 3 (tiga), yaitu (Puspitaningrum 2006) :
1. Pembelajaran terawasi (supervised learning)
Pada metode ini setiap pola yang diberikan ke dalam JST telah diketahui outputnya. Selisih antara pola output yang dihasilkan dengan ouput yang dikehendaki (output target) yang disebut error digunakan untuk mengoreksi bobot JST sehingga JST mampu menghasilkan output sedekat mungkin dengan pola target yang telah diketahui oleh JST.
2. Pembelajaran yang tak terawasi (unsupervised learning)
Pada metode pembelajaran yang tak terawasi tidak memerlukan target ouput. Pada metode ini tidak ditentukan hasil yang seperti apakah yang diharapkan selama proses pembelajaran. Selama proses pembelajaran, nilai bobot
Lapisan Tunggal Banyak Lapisan Gambar 6 Arsitektur Jaringan Saraf (Kusumadewi 2010)
disusun dalam suatu range tertentu tergantung pada nilai input yang diberikan. Tujuan pembelajran ini adalah mengelompokkan unit-unit yang hampir sama dalam suatu area tertentu. Pembelajaran ini biasanya sangat cocok untuk pengeleompokkan (klasifikasi) pola.
3. Pembelajaran Hibrida (Hybrid Learning)
Merupakan kombinasi dari metode pembelajaran supervised learning dan
unsupervised learning. Sebagian dari bobot-bobotnya ditentukan melalui pembelajaran terawasi dan sebagian lainnya melalui pembelajaran tak terawasi. Propagasi Balik (Backpropagation)
Propagasi balik (backpropagation) adalah salah satu algoritma pembelajaran dalam teknik JST yang sering digunakan untuk pencocokan pola. Propagasi balik merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan (multilayer perceptron) untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma propagasi balik menggunakan error output untuk mengubah nilai-nilai bobotnya dalam perambatan error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya dalam perambatan mundur (backward). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju (forward propagation) harus dikerjakan terlebih dahulu (Puspitaningrum 2006).
Algoritma Pelatihan pada Propagasi Balik
Algoritma pelatihan pada propagasi balik dapat dibedakan menjadi 2 (dua) jenis berdasarkan kecepatan proses latihannya, yaitu : algoritma pelatihan sederhana dan algoritma pelatihan yang lebih cepat. Prinsip dasar dari algoritma propagasi balik sederhana adalah memperbaiki bobot-bobot jaringan dengan arah yang membuat fungsi kinerja menjadi turun dengan cepat, namun memiliki kelemahan yakni proses pelatihannya biasanya akan berjalan cukup lambat, sehingga diperbaiki dengan algortima pelatihan yang lebih cepat dengan 2 (dua) alternatif, yaitu : dengan menggunakan teknik heuristik dan dengan menggunakan teknis optimasi numeris (Kusumadewi 2004).
1. Perbaikan dengan Teknik Heuristik
Teknik ini merupakan pengembangan dari suatu analisis kinerja pada algoritma steepest (gradient) descent standard. Ada 3 (tiga) algoritma dengan teknik ini, yakni :
a. Gradient descent dengan Adaptive Learning Rate
Pada fungsi ini, selama proses pembelajaran, learning rate akan terus bernilai konstan karena apabila learning rate terlalu tinggi maka algoritma menjadi tidak stabil dan jika terlalu rendah algritma akan sangat lama dalam mencapai kekonvergenan.
b. Gradient descent dengan Momentun dan Adaptive Learning Rate
Fungsi ini akan memperbaiki bobot-bobot berdasarkan gradient descent dengan learning rate yang bersifat adaptive seperti traingda tapi juga dengan menggunakan momentum
c. Resilent Backpropagation
Algoritma pelatihan ini menggunakan fungsi aktivasi sigmoid yang membawa input dengan range yang tak terbatas ke nilai output dengan range yang terbatas, yaitu antara 0 sampai 1. Algoritma ini berusaha mengeliminasi besarnya efek dari turunan parsial dengan cara hanya menggunakan turunannya saja dan mengabaikan besarnya nilai turunan.
2. Perbaikan dengan Teknik Optimasi Numeris Teknik ini terbagi menjadi 2 macam, yaitu : a. Algoritma Conjugate Gradient
Pada algrotma ini pengaturan bobot tidak selalu dilakukan dalam arah turun seperti pada metode gradient descent, tapi menggunakan conjugate gradient
dimana pengaturan bobot tidak selalu dengan arah menurun tapi disesuaikan dengan arah konjugasinya. Algoritma ini memanfaatkan fungsi line search untuk menempatkan sebuah titik minimum. Dari 4 (empat) algoritma Conjugate Gradient, tiga diantaranya melakukan proses line search secara terus menerus selama iterasi, yaitu : Fletcher-Reeves Update, Polak-Ribiere, dan Powell-Beale Restarts. Proses ini mamakan waktu yang cukup lama untuk jumlah data yang besar dan iterasi yang besar pula, sehingga algoritma keempat, yaitu algoritma
b. Algortima Quasi Newton
Metode Newton merupakan salah satu alternatif conjugate gradient yang bisa mendapatkan nilai optimum lebih cepat. Metode Newton ini memang berjalan lebih cepat, namun metode ini sangat kompleks, memerlukan waktu dan memori yang cukup besar karena pada setiap iterasinya harus menghitung turunan kedua, perbaikan dari metode ini dikenal dengan nama metode Quasi-Newton atau metode Secant. Terdapat 2 (dua) alternatif algoritma dalam metode ini, yaitu : (1) Algortima one step secant yang menjembatani antara metode Quasi-Newton
dengan Gradient Conjugate, dimana algoritma ini tidak menyimpan matriks Hessian secara lengkap dengan asumsi bahwa pada setiap iterasi matriks Hessian sebelumnya merupakan matriks identitas sehingga pencarian arah baru dapat dihitung tanpa harus menghitung invers matriks.
(2) Algoritma Levenbarg-Marquardt
Metode ini dirancang dengan menggunakan turunan kedua tanpa harus menghitung matriks Hessian, melainkan matriks Jacobian yang dapat dihitung dengan teknik propagasi balik standar yang tentu saja lebih sederhana dibanding dengan menghitung matriks Hessian.
Akurasi dan Generalisasi
Gambar 7 menunjukkan akurasi dan generalisasi berkaitan dengan tingkat kompleksitas dari suatu jaringan saraf tiruan (JST). Peningkatan kompleksitas dari JST meningkatkan akurasi dari JST terhadap data pelatihan, tetapi peningkatan akurasi dan kompleksitas ini dapat menurunkan tingkat generalisasi JST pada data validasi dan data pengujian (Larose 2005).
J j ji j kj k p ki o w y v S 1 ' ' P p p ki ki S S ,..., 1 max max{ } K k ki i S ,..., 1 } max{ Analisa Sensitivitas
Analisa sensitivitas bertujuan untuk melihat perubahan output dari model yang didapatkan jika dilakukan perubahan terhadap input dari model. Selain itu analisa ini berguna untuk mengetahui variabel mana yang lebih berpengaruh atau sensitif untuk mencapai output akurat dari model yang dikembangkan (Engelbrecht 2001). Untuk mengetahui sensitivitas dari Skip dimana JST yang
digunakan memiliki 1 layer input Z = (z1,…,zi,….,zI), 1 layer tersembunyi Y =
(y1,…,yj,…,yJ), dan 1 layer output O = (o1,…,ok,…,oK) dan data training adalah P=(p1,…,pp,…,pP) digunakan :
Untuk mendapatkan matrik sensitivitas dari semua data training terhadap output dapat digunakan :
Kemudian dilanjutkan dengan memghitung matrik sensitivitas dari input secara menyeluruh dapat digunakan :
2.5 Review Riset yang Relevan
Poh et al (1998) melakukan penelitian dengan menerapkan jaringan saraf tiruan untuk analisa dan prediksi terhadap akibat dari iklan dan promosi. Penelitian ini juga menerapkan analisa sensitivitas. Salah satu kesimpulan dari penelitian ini yaitu JST dengan pembelajaran propagasi balik merupakan metode yang efisien untuk mempelajari hubungan antara input varibel dan output variabel. Sufandi (2007) melakukan penelitian untuk melakukan prediksi kemajuan belajar mahasiswa berbasis jaringan saraf tiruan ke dalam dua kelas yaitu selesai dan tidak selesai dengan melibatkan varibel input dengan tiga buah parameter, yaitu parameter individual (umur, jenis kelamin), parameter lingkungan (status pernikahan, status pekerjaan, beasiswa), dan parameter akademik (semester masuk, IP semester 1, sks semester 1, IP semester 2, IPS semester 2, IPK, SKS