Pengujian Mencari Time Delay

BAB   4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1.   Pengujian Mencari Time Delay

Adapun langkah-langkah metode trial and error yang digunakan untuk mencari time delay yang terbaik yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

Langkah a. Menetapkan jumlah time delay.

Contoh : time delay 2 hari, ini berarti jaringan memiliki 96 data input (48

* 2 yang terdiri dari variabel arus dan temperatur) yang akan dijadikan

input jaringan saraf tiruan.

Langkah b. Selanjutnya dilakukan proses pelatihan.

Time delay yang telah ditetapkan akan dilakukan proses pelatihan

menggunakan 1 hidden layer, dengan parameter pelatihan learning rate

0,5 ini berdasarkan analisis peneliti jika nilai learning rate yang

ditetapkan mendekati 0 ini akan berakibat pada lamanya proses pelatihan

sedangkan jika mendekati 1 dikhawatirkan bobot hasil pelatihan tidak baik

jika digunakan pada aplikasi dengan pertimbangan-pertimbangan tersebut

maka peneliti menetapkan nilai learning rate awal pada nilai 0,5. Untuk

momentum 0,45, ini berdasarkan analisis peneliti jika nilai momentum

ditetapkan mendekati 0 maka jaringan akan terjebak pada titik minimum

lokal atau global pada saat pelatihan sehingga dikhawatirkan JST tidak

dapat mencapai toleransi error yang ditetapkan sedangkan jika ditetapkan

mendekati 1 maka dikhawatirkan bobot hasil pelatihan tidak baik jika

dipakai pada tahap aplikasi dengan pertimbangan-pertimbangan tersebut

maka peneliti menetapkan nilai momentum awal pada nilai 0,45. Untuk

toleransi error 0,0001 ini berdasarkan analisis peneliti dengan menetapkan

toleransi error pada nilai 0,0001 maka diharapkan hasil akhir pelatihan

selisih antara target dengan hasil prediksi pada semua pola pelatihan

berada pada nilai ± 0,01. Untuk jumlah epoch 3000 ini berdasarkan

analisis awal peneliti agar pelatihan tidak terlalu lama. Karena penetapan

nilai epoch ini bertujuan untuk membatasi pengulangan dalam

memperbaiki error pada pelatihan dalam rangka mencapai toleransi error

yang ditetapkan. Untuk jumlah node yang optimal pada hidden layer ke-1 akan dicari melalui proses pengujian. Dari pelatihan ini akan dilihat besar nilai MSE yang diperoleh dari setiap penambahan 2 node pada hidden layer ke-1 dan kecepatan jaringan dalam mengenali pola input.

Langkah c. Mengulangi langkah a – b.

Pada penelitian ini dilakukan pengujian time delay 2, 3, 4 sampai 5 hari.

Bentuk terbaik akan diperoleh dari hasil pengujian dengan cara membandingkan hasil MSE setiap pelatihan menggunakan 1 hidden layer dengan jumlah node tertentu pada time delay 2, 3, 4, 5. Dari ke-4 time delay yang telah diuji akan dipilih 1 time delay yang paling cepat mengenali pola input yaitu memiliki MSE terkecil dan pada akhir tahap ini akan ditetapkan struktur jaringan saraf tiruan awalnya yaitu jumlah node pada input layer , jumlah node hidden layer serta output layer.

4.1.1. Pengujian Time Delay 2 Hari

Mula – mula jaringan saraf tiruan dibentuk dengan 96 node input, 1 hidden

layer 4 node dan 1 node output dengan parameter pelatihan learning rate 0,5,

momentum 0,45 toleransi error 0,0001 dan jumlah epoch 3000. Selanjutnya

dilakukan proses pelatihan dan dilakukan pengulangan sebanyak 10 kali setiap

penambahan node pada hidden layer ke-1. Tabel 4.1 menunjukkan MSE hasil

pelatihan yang dilakukan setiap penambahan 2 node pada 1 hidden layer dengan

jumlah node 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 dan 18.

Tabel 4.1 MSE Hasil Pelatihan Time Delay 2 Hari Dengan 1 Hidden Layer

Pada pengujian time delay 3 hari sebagai langkah awal jaringan saraf tiruan dibentuk dengan 144 node pada input layer, 1 hidden layer dengan jumlah node sebanyak 4 buah dan 1 node pada output layer dengan parameter pelatihan learning rate 0,5, momentum 0,45 toleransi error 0,0001 serta jumlah epoch 3000.

Selanjutnya dilakukan proses pelatihan dan dilakukan pengulangan sebanyak 10 kali

setiap penambahan 2 node pada hidden layer ke-1. Pengulangan 10 kali setiap

penambahan 2 node pada hidden layer ke-1 dimaksudkan untuk memastikan

bahwasanya struktur jaringan saraf tiruan yang dibentuk benar-benar sudah optimal

atau belum. Hal ini dapat dilihat dari MSE hasil pelatihan dari setiap pengulangan

pada setiap penambahan 2 node. Tabel 4.2 menunjukkan MSE hasil pelatihan yang

dilakukan setiap penambahan 2 node pada 1 hidden layer dengan jumlah node 4, 6,

8, 10, 12, 14, 16 dan 18.

Tabel 4.2 MSE Hasil Pelatihan Time Delay 3 Hari Dengan 1 Hidden Layer

4.1.3. Pengujian Time Delay 4 Hari

Langkah-langkah yang dilakukan pada pengujian mencari time delay 4 hari

seperti yang dilakukan pada pengujian mencari time delay 2, 3 hari. Di mana

jaringan saraf tiruan dibentuk dengan 192 node input, 1 hidden layer 4 node dan 1

node output dengan parameter pelatihan learning rate 0,5, momentum 0,45 toleransi

error 0,0001 dan jumlah epoch 3000. Selanjutnya dilakukan proses pelatihan dan

dilakukan pengulangan sebanyak 10 kali setiap penambahan node pada hidden layer

ke-1. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan bahwasanya jumlah node input layer,

hidden layer ke-1 yang memiliki MSE terkecil terletak pada 192 node input dan 14

node pada hidden layer ke-1 (jumlah node input, hidden layer 1, MSE pelatihan dan

waktu pelatihan diberi warna hijau). Tabel 4.3 menunjukkan MSE hasil pelatihan

yang dilakukan setiap penambahan 2 node pada 1 hidden layer dengan jumlah node

4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 dan 18.

Tabel 4.3 MSE Hasil Pelatihan Time Delay 4 Hari Dengan 1 Hidden Layer

Langkah-langkah yang dilakukan pada pengujian time delay 5 hari seperti pada pengujian mencari time delay 2, 3, 4 hari. Di mana jaringan saraf tiruan mula-mula dibentuk dengan 240 node input, 1 hidden layer 4 node dan 1 node output dengan parameter pelatihan learning rate 0,5, momentum 0,45 toleransi error 0,0001 dan jumlah epoch 3000. Selanjutnya dilakukan proses pelatihan dan dilakukan pengulangan sebanyak 10 kali setiap penambahan 2 node pada hidden layer ke-1.

Adapun tujuan pengulangan sebanyak 10 kali pada setiap penambahan 2 node pada

hidden layer ke-1 dimaksudkan untuk memastikan bahwasanya struktur jaringan saraf

tiruan yang dibentuk benar-benar sudah optimal atau belum. Hal ini dapat dilihat dari

MSE hasil pelatihan dari setiap pengulangan. Tabel 4.4 menunjukkan MSE hasil

pelatihan yang dilakukan setiap penambahan 2 node pada 1 hidden layer dengan

jumlah node 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 dan 18.

Tabel 4.4 MSE Hasil Pelatihan Time Delay 5 Hari Dengan 1 Hidden Layer

Dari hasil pengujian yang telah dilakukan bahwasanya time delay 4 hari

paling cepat dikenali jaringan saraf tiruan, ini dapat terlihat dari Tabel 4.3 yang diberi

warna hijau dan selanjutnya ditetapkan sebagai jaringan saraf tiruan awal dengan

susunan jumlah node input, hidden dan output layer adalah 192 – 14 – 1.