## Penerapan E-Learning Berbasis Moodle Menggunakan Metode Problem Based Learning di SMK Negeri 1 Pasuruan
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Sales Penerima Insentif Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (studi kasus: CV Anugerah Berkat Abadi)
Dwi Safiroh Utsalina, Lutfiatul Khamidah

## Pemanfaatan Neural Network Perceptron pada Pengenalan Pola Karakter
Kukuh Yudhistiro
Analisis Perancangan Pemesanan Makanan Menggunakan Smartphone Berbasis Android
Rini Agustina, Dodit Suprianto, Ikhwanul Muslimin
Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima BLT dengan Metode Weighted Product Model
Erri Wahyu Puspitarini
Perancangan Pemesanan Fasilitas Rumah Sakit Menggunakan Model View Controller (MVC)
Berbasis Android Suci Imani Putri, M. Rofiq

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI

## Pembina
Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, S,Kom, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, S.Kom, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Penerapan E-Learning Berbasis Moodle Menggunakan Metode Problem Based Learning di SMK Negeri 1 Pasuruan .....................................................
01 - 07
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Sales Penerima Insentif Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (studi  kasus:  CV  Anugerah Berkat Abadi) ..................................................................................... 08 - 20 Dwi Safiroh Utsalina, Lutfiatul Khamidah Pemanfaatan Neural Network Perceptron pada Pengenalan Pola Karakter ............................................................................................. 21 - 25 Kukuh Yudhistiro Analisis Perancangan Pemesanan Makanan Menggunakan Smartphone Berbasis Android .............................................................................................. 26 - 30 Rini Agustina, Dodit Suprianto, Ikhwanul Muslimin Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima BLT dengan Metode Weighted Product Model .................................................................... 31 - 35

## Erri Wahyu Puspitarini
Perancangan  Pemesanan  Fasilitas  Rumah  Sakit  Menggunakan  Model  View Controller (MVC) Berbasis Android .....................................................     35 - 39 Suci Imani Putri, M. Rofiq

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 08 Nomor 01, April Tahun 2018

## Pemanfaatan Neural Network Perceptron pada Pengenalan Pola Karakter

## Kukuh Yudhistiro
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Malang kukuh.yudhistiro@unmer.ac.id

## ABSTRACT
Various methods on artificial neural network has been applied to identify patterns of characters one using Perceptron algorithm. Perceptron algorithm can be used to identify patterns of characters with various input patterns that resemble letters of the alphabet so perceptron can be trained to recognize it. Perceptron algorithm is an algorithm in a neural network that includes supervised neural network. Keywords : neural network, perceptron, feature detection, jaringan syaraf tiruan
1. PENDAHULUAN
Character recognition merupakan bidang  yang  termasuk  dalam  penelitian berbasis  jaringan  syaraf  tiruan.  Pada algoritma  perceptron  vektor  pola  yang diinputkan adalah vektor pola karakter A, B dan C yang bervariasi. Dari pola yang sudah diberikan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah melatih  jaringan  tersebut  agar  memperoleh bobot  (w)  dan  bias  (b)  yang  diinginkan sehingga  dapat  membandingkan  keluaran jaringan  yang  didapat  dengan  target  yang sudah  ditentukan.  Hasil  percobaan  penulis didapatkan  bahwa  pengenalan  pola  A,  B,  C dapat dikenali cukup dalam 3 epoch dengan nilai bobot dan nilai bias tertentu.
Model jaringan perceptron ditemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Minsky – Papert (1969).  Model  tersebut  merupakan  model yang  memiliki  aplikasi  dan  pelatihan  yang paling baik pada era tersebut.
Arsitektur  jaringan  perseptron  mirip dengan arsitektur jaringan Hebb.
Gambar 1. Diagram jaringan perceptron
Jaringan  terdiri  dari  beberapa  unit masukan dan memiliki sebuah unit keluaran. Hanya saja fungsi aktivasi bukan merupakan fungsi  biner  (atau  bipolar),  tetapi  memiliki kemungkinan nilai -1,0 atau 1.
Untuk  suatu  harga  threshold  θ  yang ditentukan:
𝑓(𝑛𝑒𝑡) = { 1    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑒𝑡 > 0 0   𝑗𝑖𝑘𝑎 − 𝜃 ≤ 𝑛𝑒𝑡 ≤ 𝜃 −1  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑒𝑡 < −𝜃
Secara geometris, fungsi aktivasi membentuk 2  garis  sekaligus  masing-masing  dengan persamaan:
𝑤 1 𝑥 1 + 𝑤 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝑤 𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑏 = 𝜃 dan 𝑤 1 𝑥 1 + 𝑤 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝑤 𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑏 = −𝜃 Training Pada Algoritma Perceptron Misalkan:
s adalah vektor inputan
t adalah target output
α  adalah  learning  rate  (laju  pemahaman yang telah ditentukan)
θ adalah threshold yang ditentukan
maka algoritma pelatihan perceptron adalah:
1.  inisialisasi  semua  bobot  dan  bias  (=α). Biasanya learning rate diberi nilai = 1
2.  selama ada elemen vektor masukan yang respon  unit  keluaran  tidak  sama  dengan target, lakukan:
-  set aktivasi unit masukan:
x i = s i (i = 1, … , n)
-  hitung respon unit keluaran:
𝑛𝑒𝑡  = ∑ 𝑥 𝑖 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏
𝑓(𝑛𝑒𝑡) = { 1    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑒𝑡 > 0 0   𝑗𝑖𝑘𝑎 − 𝜃 ≤ 𝑛𝑒𝑡 ≤ 𝜃
−1  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑒𝑡 < −𝜃
-  Revisi  bobot  pola  yang  mengandung error (y <> t) dengan persamaan:
𝑤 𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 (𝑖 = 1, … , 𝑛) dengan ∆𝑤 = 𝛼𝑡𝑥 𝑖 𝑏(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑏(𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑏 dengan ∆𝑏 = 𝛼𝑡
Proses Pelatihan a. Iterasi  dilakukan  terus  sampai  semua pola memiliki keluaran jaringan yang sama  dengan  targetnya  (jaringan sudah  memahami  pola).  Iterasi  tidak berhenti setelah semua
pola
dimasukkan.
b. Perubahan  bobot  hanya  dilakukan pada pola yang mengandung kesalahaan. Perubahan tersebut merupakan  hasil  kali  unit  masukan dengan  target  dan  learning  rate. Perubahan  bobot  hanya  akan  terjadi kalau unit masukan <> 0.
c. Kecepatan  iterasi  ditentukan  oleh learning rate (0 ≤ α ≤ 1) yang dipakai.
Semakin  besar  harga  learning  rate semakin sedikit iterasi yang diperlukan.  Akan  tetapi  jika  learning rate  terlalu besar maka akan merusak pola  yang  sudah  benar  sehingga  laju pemahaman menjadi lambat.
Algoritma  pelatihan  perceptron  lebih baik dibandingkan model Hebb (JJ Siang:2005) karena:
1.  setiap  kali  sebuah  pola  dimasukkan, hasil  keluaran  jaringan  dibandingkan dengan  target  yang  sesungguhnya. Jika  terdapat  perbedaan,  maka  bobot akan  dimodifikasi.  Jadi  tidak  semua bobot selalu dimodifikasi dalam setiap iterasinya. 2.  Modifikasi bobot tidak hanya ditentukan oleh perkalian antara target dengan masukan, tetapi juga melibatkan  suatu  laju  pemahaman (learning  rate)  yang  nilainya  dapat diatur.
3.  Pelatihan  dilakukan  berulang-ulang untuk semua kemungkinan pola yang ada  hingga  jaringan  dapat  mengerti polanya.  Satu  siklus  pelatihan  yang melibatkan semua pola disebut epoch.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma  untuk  mengenali  apakah pola  inputan  yang  diberikan  menyerupai sebuah karakter A, B atau Catau tidak adalah:
1.  Nyatakan  tiap  pola  inputan  sebagai matrik bipolar yang elemennya adalah tiap titik dalam pola tersebut
2.  berikan  nilai  target  =+1  jika  pola inputan  menyerupai  hurug  yang diinginkan.  Jika  sebaliknya,  berikan nilai target = -1
3.  Berikan  inisialisasi  bobot,  bias,  laju pemahaman (learning rate) dan threshold.
4.  Lakukan proses pelatihan.
Berikut  adalah  pola-pola  inputan  yang diberikan:
Gambar 2. Pola yang akan diuji

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menentukan  vektor  masukan, tiap  titik  dalam  pola  diambil  sebagai komponen vektor. Jadi setiap vektor masukan memiliki  9x7  =  63  komponen.  Titik  dalam pola yang bertanda “#” diberi nilai = +1 dan yang  bertanda  “.”  Diberi  nilai  =  -1. Pembacaan pola dilakukan dari kiri ke kanan, dimulai dari baris paling atas.
Vektor masukkan pola 1:
Vektor masukkan pola 2:
Vektor masukan pola 3:
Vektor masukan pola 4:
Vektor masukan pola 5:
Vektor masukan pola 6:
Target yang bernilai = +1 bila pola masukan menyerupai huruf A. Jika tidak maka target bernilai = -1. Pola yang menyerupai huruf A adalah pola 1 dan pola 4.
Maka perceptron yang digunakan untuk mengenali pola huruf huruf A atau yang lain memiliki 63 buah masukan, sebuah bias dan sebuah unit output. Misalkan bobot awal = 0 untuk semua bobot maupun bias, learning rate α = 1 dan threshold = 0.5. Pelatihan dilakukan dengan cara memasukkan 63 unit masukan.
Gambar 3. Input pada program
Dihitung: Net = net = ∑ 𝑥 𝑖 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏 Berikutnya, fungsi aktivasi dihitung menggunakan persamaan:
Apabila f(net) <> target, maka bobot dan bias diubah. Proses pelatihan dilakukan terus hingga semua keluaran jaringan sama dengan targetnya.
Pada baris Inputan Pola, menampilkan x (inputan) yang ditulis pada coding. Jika pada materi tertulis: 1 1 1 1 (x1 x2 1 t)
Gambar 4. Pemberian nilai pada vektor setiap pola
Pada training yang ke 0 atau epoch pertama didapat hasil berikut:
Gambar 5. Epoch ke 1 (iterasi ke 0)
Selama f(net)<>t atau y<>t, iterasi dilanjutkan. User dapat melakukan perubahan parameter:
Gambar 6. Pemberian nilai kembali untuk uji ulang
Gambar 7. Perhitungan secara tabel (Siang, 2005) (Haykin, 1994)
Gambar 8. Epoch 1 dan 2
Gambar 9. Epoch 3 dan 4
Gambar 10. Epoch 10
Dari gambar di atas, bobot tidak berubah lagi sejak  epoch  4  (iterasi  3)  sampai  epoch  10 (iterasi 9)
Gambar 11. Hasil perhitungan net dibandingkan dengan Target pola
Dari gambar di atas menunjukkan target pola yang diharapkan sama dengan target awal:
Gambar 12. Tampil hasil pengenalan karakter pola 1,2 dan 3
Gambar 13. Tampil hasil pengenalan karakter pola 4,5 dan 6

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  percobaan  pengenalan  pola karakter  menggunakan  algoritma  perceptron di atas diperoleh bahwa dengan learning rate =  1,  bias  awal  =  0  ,  threshold  =  0.2  dapat mengenali  pola  huruf  A  dengan  3  epoch dimana  target  pola  (y  /  f(net))  sama  dengan target  yang  diinginkan  (t).  Algoritma perceptron  tersebut  juga  dapat  digunakan untuk pengenalan pola karakter lain.
5. REFERENSI
[1] Demuth,  H.,  &  Beale,  M.  (2001).
Neural Network Toolbox, For Use with
MATLAB. The Math Works.
[2] Haykin,  S.  (1994). Neural  Network,  a Comprehensive  Foundation. Prentice
Hall. [3] Siang,  J.  J.  (2005). Jaringan  Saraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab. 2005.
[4] Stephens, R. (2005). Visual Basic 2005 Programmer’s Reference. Indianapolis: Wiley Publishing