BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN
1. Pindah silang satu titik (single-point crossover)
3.2.5 Metode pelatihan
Cara berlangsungnya pembelajaran atau pelatihan jaringan syaraf tiruan dikelompokkan menjadi 3 yaitu (Puspitaningrum, 2006):
a. Supervised learning (pembelajaran terawasi).
Pada metode ini, setiap pola yang diberikan kedalam jaringan syaraf tiruan telah diketahui output-nya. Selisih antara pola output aktual (output yang dihasilkan) dengan pola output yang dikehendaki (output target) yang disebut error
digunakan untuk mengoreksi bobot jaringan syaraf tiruan sehingga jaringan syaraf tiruan mampu menghasilkan output sedekat mungkin dengan pola target yang telah diketahui oleh jaringan syaraf tiruan. Contoh algoritma jaringan syaraf tiruan yang menggunakan metode ini adalah hebbian, perceptron, adaline,
boltzman, hopfield, dan backpropagation.
b. Unsupervised learning (pembelajaran tak terawasi).
Pada metode ini, tidak memerlukan target output. Pada metode ini tidak dapat ditentukan hasil seperti apakah yang diharapkan selama proses pembelajaran. Selama proses pembelajaran, nilai bobot disusun dalam suatu range tertentu tergantung pada nilai input yang diberikan. Tujuan pembelajaran ini adalah
22 mengelompokkan unit-unit yang hampir sama dalam suatu area tertentu. Pembelajaran ini biasanya sangat cocok untuk klasifikasi pola. Contoh algoritma jaringan syaraf tiruan yang menggunakan metode ini adalah competitive, hebbian,
kohonen, LVQ (Learning Vector Quantization), dan neocognitron.
c. Hybrid learning (pembelajaran hibrida).
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. Contoh algoritma jaringan syaraf tiruan yang menggunakan metode ini adalah algoritma RBF.
3.2.6 Backprogation
Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan
biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuran yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah mundur (backward). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju (feed-forward propagation) harus dikerjakan terlebih dahulu.Pada saat perambatan maju, neuron-neuron diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid (Puspitaningrum, 2006). Arsitektur jaringan backpropagation ditunjukkan pada gambar 3.15.
23 Gambar 3.15 Arsitektur jaringan backpropagation
Algoritma backpropagation (Puspitaningrum, 2006):
a) Inisialisasi bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil). b) Kerjakan langkah-langkah berikut selama kondisi berhenti bernilai false:
1. Untuk tiap-tiap pasangan elemen yang akan dilakukan pembelajaran, kerjakan:
Propagasi maju:
a. Tiap-tiap unit input (Xi, i=1,2,3,...,n) menerima sinyal xi dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi).
b. Tiap-tiap unit tersembunyi (Zj, j=1,2,3,...,p) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot, serta menambahkan bias jika diketahui. Proses tersebut ditunjukan seperti pada persamaan 3.7.
_ = + (3.7)
gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output-nya seperti yang ditunjukan pada persamaan 3.8.
24 dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit-unit
output).
c. Tiap-tiap unit output (Yk, k=1,2,3,...,m) menjumlahkan sinyal-sinyal
input terbobot. Proses tersebut ditunjukan seperti pada persamaan 3.9.
_ = + (3.9)
gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output-nya seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.10.
= ( _ ) (3.10)
dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit-unit
output).
Propagasi mundur:
d. Tiap-tiap unit output (Yk, k=1,2,3,...,m) menerima target pola yang berhubungan dengan pola input pembelajaran, hitung informasi error -nya seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.11.
= ( − ) ′( _ ) (3.11)
kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai wjk) seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.12.
∆ = (3.12)
hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w0k) seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.13.
∆ = (3.13)
25 e. Tiap-tiap unit tersembunyi (Zj, j = 1,2,3,...,p) menjumlahkan delta
input-nya (dari unit-unit yang berada pada lapisan di atasnya) seperti
yang ditunjukan oleh persamaan 3.14.
_ = (3.14)
kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.15.
= _ ′( _ ) (3.15)
kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai vij) seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.16.
∆ = (3.16)
hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai v0j) seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.17.
∆ = (3.17)
f. Tiap-tiap unit output (Yk, k=1,2,3,...,m) memperbaiki bias dan bobotnya (j=0,1,2,...,p) seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.18.
( ) = ( ) + ∆ (3.18)
Tiap-tiap unit tersembunyi (Zj, j=1,2,3,...,p) memperbaiki bias dan bobotnya (i = 0,1,2,...,n) seperti yang ditunjukan oleh persamaan 3.19.
( ) = ( ) + ∆ (3.19)
2.Tes kondisi berhenti apabila error ditemukan.
Untuk memeriksa error digunakan Mean Search Error (MSE) seperti yang ditunjukan pada persamaan 3.20.
26
= ∑ ( − )
2 (3.20)
3.3 PHP
PHP adalah bahasa pengembangan web yang ditulis oleh dan untuk pengembang web. PHP singkatan dari Hypertext Preprocessor. PHP adalah bahasa scripting server-side, yang dapat tertanam dalam HTML atau digunakan sebagai biner mandiri (Converse dkk., 2004). Pemrosesan PHP pada server disebut dengan server-side processing. Proses tersebut dapat diilustrasikan seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.16.
Gambar 3.16 Server-side processing (Davis dan Philips, 2007)
Pemrosesan PHP pada server atau server-side processing dimulai dengan adanya pengelompokan dari alamat web yang dimasukkan pada browser untuk mendapatkan nama berkas yang diminta dan alamat server yang dituju. Kemudian klien mengirimkan request atau permintaan kepada web server. Request yang dikirim tersebut kemudian diproses oleh web server process dan dilakukan pencarian terhadap berkas yang diminta. Kemudian web server membaca berkas yang terdapat pada hard disk dari web server. Hasil pembacaan berkas tersebut kemudian dikembalikan dalam bentuk response ke browser pada klien. Web
27
browser menggunakan markup HTML yang dikembalikan dari web server untuk
menampilkan halaman web di layar komputer. 3.4 Diagram E-R
Diagram E-R merupakan diagram pemodelan data yang didasarkan pada persepsi pada dunia nyata yang terdiri dari kumpulan dasar objek yang disebut entitas dan hubungan antara objek-objek tersebut (Pallaw, 2010). Diagram terdiri dari entity, relationship, dan attribute. Entity merupakan penyimpan data yang namanya dapat merepresentasikan suatu kelas atau tipe. Relationship merupakan hubungan antara entitas yang biasanya dilambangkan dengan frase kata kerja.
Atribute merupakan properti atau karakteristik dari suatu entity (Bagui dan Earp,
2003). Diagram E-R dapat tersusun dari komponen-komponen seperti yang tampak pada gambar 3.17.
Gambar 3.17 Komponen diagram E-R (Pallaw, 2010) Berikut penjelasan dari gambar 3.17.
a. Line
Merupakan penghubung yang digunakan untuk menghubungkan attribute ke
entity set dan penghubung antar entity.
b. Rectangle
Merepresentasikan entity set.
28 Merepresentasikan hubungan antara entity set.
d. Ellips
Merepresentasikan attribute.
e. DoubleLine
Merepresentasikan partisipasi total dari sebuah entity pada suatu hubungan.
f. DoubleRectangle
Merepresentasikan entity set lemah, yakni entity dimana keberadaan dari
entity tersebut tergantung dari keberadaan entity lain.
g. DoubleDiamond
Merepresentasikan bahwa pada suatu hubungan terdapat entity lemah yang terlibat.
h. Double Ellips
Merepresentasikan multi valued attribute, yakni nilai dari suatu attribute yang mempunyai lebih dari satu nilai (multi value) dari attribute yang bersangkutan.
Menurut Bagui dan Earp (2003), relationship terbagi menjadi 4 tipe yaitu:
1) One-to-one: Pada relationship jenis ini, tiap satu anggota himpunan pada
entity terhubung dengan satu anggota himpunan pada entity lain dan
sebaliknya. Representasi dari relationshipone-to-one ditunjukan pada gambar 3.18.
29
2) One-to-many: Pada relationship jenis ini, satu anggota himpunan pada entity
terhubung dengan banyak anggota himpunan pada entity. Representasi dari
relationship one-to-many ditunjukan pada gambar 3.19.
Gambar 3.19 One-to-many (Earp dkk., 2003)
3) Many-to-one: Pada relationship jenis ini, banyak anggota himpunan entity
terhubung dengan satu anggota himpunan pada entity lain. Representasi dari
relationship many-to-one ditunjukan pada gambar 3.20.
Gambar 3.20 Many-to-one (Earp dkk., 2003)
4) Many-to-many: Pada relationship jenis ini, banyak anggota himpunan pada
entity dapat terhubung dengan banyak anggota himpunan pada entity lain dan
sebaliknya. Representasi dari relationship many-to-many ditunjukan pada gambar 3.21.