iv
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MODEL KOHONEN DALAM PENGELOMPOKAN DATA PENCEMARAN
UDARA PADA SEKTOR INDUSTRI DI SUMATERA UTARA
ABSTRAK
Pengelompokan dapat dilakukan dengan menggunakan metode statistika. Dalam perkembangan teknologi, Artificial Intelligence dapat digunakan untuk pengelompokan data yaitu Jaringan Syaraf Tiruan model Kohonen. Model Kohonen merupakan salah satu model dari Jaringan Syaraf Tiruan yang banyak dipakai dalam membagi pola masukan kedalam beberapa kelompok. Jaringan kohonen ini termasuk dalam pembelajaran tak terawasi. Jaringan ini dapat mengenali dan mengklasifikasikan pola-pola yang melakukan pelatihan dari vektor input data dengan vektor bobot sebagai penghubung antara layar masukan dan layar kompetisi dalam proses pelatihan. Dari proses pelatihan tersebut terbentuk kelompok pola-pola yang dilatihkan. Pada penelitian dibahas pengelompokan 10 jenis industri di Sumatera Utara berdasarkan hasil jenis polutan yang terdiri dari , , , , , dan Total Susupended Particulates (TSP). Kelompok data yang akan dibentuk dalam proses pelatihan dimulai dari dua kelompok hingga sembilan kelompok. Pelatihan dilakukan hingga didapatkan hasil kelompok yang konsisten dari epoch maksimum. Dari proses pelatihan menggunakan software Matlab 7.8 diperoleh hasil kelompok yang bisa terbentuk dari 8 kelompok yang dilatihkan yaitu dua kelompok, tiga kelompok dan empat kelompok. Dua kelompok terbentuk dari hasil pelatihan epoch 1000 dan 10000 yang menghasilkan anggota kelompok yang sama. Tiga kelompok dan empat kelompok terbentuk dari hasil pelatihan epoch 8000 dan 10000 yang menghasilkan anggota kelompok yang konsisten.
Kata Kunci: Model Kohonen, Pengelompokan, Pencemaran Udara
v
APPLICATION OF KOHONEN NEURAL NETWORK MODEL IN THE AIR POLLUTION DATA CLUSTERING INDUSTRIAL SECTOR IN
NORTH SUMATERA
ABSTRACT
Clustering can be done using statistical methods. The development of technology, Artificial Itelligence can be used for clustering data is Kohonen Neural Network models. Kohonen model is one of model Artificial Neural Network most frequent used in dividing the input pattern into some cluster. Kohonen Neural Network is included unsupervised learning. Kohonen Neural Network is able to recognize and classify patterns of the training input vector data with the weighted vector which connects between input layer and competition layer in training process. Of the training process to form a group that trained. In this research explain or study cluster in ten of industrial in North Sumatera based on kind of pollutant consist of
, , , , , and Total Suspended Particulates (TSP). Group data which is made in training process begin from two groups until nine groups. Training is done until the results obtained are consistent group of maximum epoch. Of the training process using Matlab 7.8 software obtained results which can form a group of 8 trained groups is two group, three group, four group. Two kelompok formed from the results of training epoch 1000 and 10000 which resulted in members of the same group. Three and four group formed from the relsults of training epoch 8000 and 10000 which producesa consistent member of the group.
Keyword: Kohonen Model, Clustering, Air Pollution
