## METODE HYBRID PARTICLE SWARM OPTIMIZATION -

## NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HASIL PERTANDINGAN SEPAK BOLA

## Muhammad Ridwan Lubis
Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln. Jenderal Sudirman Blok A No. 1,2,3 Pematangsiantar ridwanlubis@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Hybrid is using two methods to a problem with the aim to improve their approach towards the specified target data. Hybrid PSO-ANN one optimal algorithm to solve such  predictions  in  football  matches.  The  process  begins  with  determining  the outcome  of  test  dataset  with  the  neural  network  architecture,  specify  the  input parameters, the value of weight up to the value of hidden layer and output layer. Then the optimization of the results of the first test on a training dataset optimized by Particle Swarm Optimization. Testing will continue over using back propagation neural network until the maximum iteration and the results of the initial approach the target value. Furthermore, from the output obtained to search the value of the average error.
Keywords: Artificial  Neural  Network,  Particle  Swarm  Optimization,  Football Prediction

## Abstrak
Hybrid adalah menggunakan 2 metode pada sebuah permasalahan dengan tujuan untuk  meningkatkan  pendekatan  terhadap  data  target  yang  ditentukan.  Hybrid PSO-JST  salah  satu  algoritma  yang  optimal  untuk  menyelesaikan  seperti  prediksi hasil  pertandingan  sepakbola.  Proses  menentukan  hasil  diawali  dengan  menguji dataset  dengan  arsitektur  neural  network,  menentukan  parameter  input,  nilai weight  hingga  nilai  hidden  layer  dan  output  layer.  Kemudian  optimasi  terhadap hasil pengujian pertama pada dataset training dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization.  Pengujian  akan  terus  berulang  dengan  menggunakan  neural network  backpropagation  sampai  iterasi  maksimal  dan  hasil  mendekati  nilai target awal. Selanjutnya dari output yang diperoleh akan dicari nilai  error rata- rata.
Kata  Kunci: Jaringan  Saraf  Tiruan,  Particle  Swarm  Optimization,  Prediksi Sepakbola

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian dibidang Komputasi selalu mengalami perkembangan yang nyata dalam pengimplementasiannya. Hal tersebut dinilai sangat wajar karena banyak aspek  yang  mendukung  dan  harus  disiapkan  untuk  penyelesaian  sebuah penelitian diantaranya banyaknya data yang digunakan, dukungan terhadap RAM yang  ada  pada  sebuah  Central  Processing  Unit  (CPU)  dan  Aplikasi  yang
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
digunakan.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  proses  komputasi  adalah adanya keterbatasan di sebuah Unit komputer. Masalah tersebut bisa disebabkan oleh banyak nya data yang diproses sehingga tahapan finishing sering mengalami keterlambatan  penyelesaiannya.  Hal  ini  bisa saja  terjadi  disebabkan  setiap  unit CPU  memiliki  kapasitas  yang  berbeda  baik  RAM,  Processor  dan  Harddisk  yang dimiliki.
Menurut  saya  Optimasi  adalah  sebuah  metode  untuk  mencapai  nilai  atau hasil  yang  efektif.  Menggunakan  metode  optimasi  pada  salah  satu  dari  dua algoritma  pembelajaran  bertujuan  untuk  memberikan  perbedaan  hasil  yang diperoleh. Salah satu  permasalahan yang mendasar dalam  penelitian ini adalah menggunakan  sebuah  metode  untuk  memprediksi  sebuah  kasus  dengan algoritma  pembelajaran  neural  network  backpropagation.  Kesimpulan  dari beberapa  penelitian  yang  penulis  temukan  pada  jurnal  nasional  atau internasional  bahwa  hasil  yang  dicapai  dengan  target  yang  ditentukan  sudah tercapai dan akurat. Pada  kasus lain, jika pencapaian nilai belum akurat sangat penting  untuk  menambahkan  sebuah  metode  optimasi  untuk  memenuhi pencapaian nilai akurasi yang optimal.
Alasan diatas adalah  alasan Penulis untuk menerapkan  dua metode  yaitu neural  network dan optimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk menyelesaikan  masalah  penelitian  yang  penulis  kembangkan.  Dasar  penulis menggunakan  PSO  adalah  berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya mengenai model Artificial Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk  Prediksi  laju  Inflasi  (Juni  2013),  Peningkatan  Kinerja  Algoritma  Neural Network  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Memprediksi  Kelahiran Prematur  (2015)  dan  Peningkatan  Akurasi  Algoritma  Backpropagation  dengan Seleksi  fitur  Particle  Swarm  Optimization  dalam  Prediksi  Pelanggan Telekomunikasi  yang  Hilang  (Februari  2014)  menyimpulkan  bahwa  terjadi peningkatan  akurasi  dari  hasil  sebelumnya.  Hasil  penelitian  dengan menggunakan  metode  neural  network  berbasis  particle  swarm  optimization rata-rata mengalami peningkatan akurasi sebesar 0.5%.
Dari  penelitian  diatas,  penulis  menyimpulkan  perlu  adanya  efisiensi  dan efektivitas  dalam  proses  komputasi  sehingga  untuk  mendapatkan  akurasi  yang lebih tinggi dibutuhkan sub-sub program untuk input, proses dan output. Untuk itu,  penulis  menerapkan  Metode  neural  Network  Berbasis  Particle  Swarm Optimization  Untuk  Memprediksi  Hasil  Pertandingan  Sepak  Bola  sebagai  judul penelitian saya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN .

## 2.1. Definisi Neural Network
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  adalah  model  komputasi,  yang  didasarkan  pada Biological  Neural  Network.  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  sering  disebut  sebagai Neural  Network  (NN)[1].  Istilah  tiruan    digunakan  karena  jaringan  saraf  ini meniru cara  kerja jaringan saraf biologis pada manusia dan  diimplementasikan dengan menggunakan program komputer  yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran [2][3].
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 2.1.1. Komponen Jaringan Saraf Tiruan
Ada  beberapa  tipe  jaringan  saraf  tiruan,  namun  demikian  hampir semuanya  memiliki  komponen-komponen  yang  sama.  Jaringan  saraf  tiruan disusun  dengan  asumsi  yang  sama  seperti  jaringan  saraf  biologis  yakni  terdiri dari  beberapa  node  dan  adanya  hubungan  antara  node.  Sinyal  informasi  yang terdapat di antara 2 buah node diteruskan melalui sebuah hubungan dan setiap hubungan antara 2 buah node mempunyai nilai bobot lalu dengan menggunakan fungsi aktivasi nilai  keluaran node ditentukan [4][5].

## 2.1.2. Algoritma Pelatihan Neural Network Backpropagation
Algoritma  pelatihan  Backpropagation  Neural  Network  pertama  kali dirumuskan  oleh  Werbos  dan  dipopulerkan  oleh  Rumelhart  dan Mc.Clelland[6][7].  Pada  supervised  learning  terdapat  pasangan  data  input  dan output  yang  dipakai  untuk  melatih  JST  hingga  diperoleh  bobot  penimbang (weight) yang diinginkan. Pelatihan Backpropagation meliputi 3 fase[8][9][10][11]:
1. fase  propagsi  maju  (feedforward)  pola  pelatihan  masukan.  Pola masukan  dihitung  maju  mulai  dari  layer  masukan  hingga  layer keluaran dengan fungsi aktivasi yang ditentukan;
2. fase propasi mundur (Backpropagation) dari error yang terkait. Selisih antara  keluaran  dan  target  merupakan  kesalahan  yang  terjadi. Kesalahan  tersebut  dipropagasi  mundur,  dimulai  dari  garis  yang berhubungan langsung dengan unit-unit dilayar keluaran;
3. fase modifikasi bobot. Ketiga tahapan tersebut diulangi terus menerus sampai  mendapatkan  nilai  error  yang  diinginkan.  Setelah  training selesai  dilakukan,  hanya  tahap  pertama  yang  diperlukan  untuk memanfaatkan  jaringan  syaraf  tiruan  tersebut.  Kemudian,  dilakukan pengujian terhadap jaringan yang telah dilatih. pembelajaran algoritma jaringan  syaraf  membutuhkan  perambatan  maju  dan  diikuti  dengan perambatan mundur.

## 2.2. Definisi Particle Swarm Optimization
Particle  Swarm  Optimization (PSO)  diperkenalkan  oleh  Dr.  Eberhart  dan Dr.  Kennedy  pada  tahun  1995,  merupakan  algoritma  optimasi  yang  meniru proses  yang  terjadi  dalam  kehidupan  populasi  burung  ( flock  of  bird )  dan  ikan ( school  of  fish )  dalam  bertahan  hidup.  Sejak  diperkenalkan  pertama  kali, algoritma PSO berkembang cukup pesat, baik dari sisi aplikasi maupun dari sisi pengembangan metode yang digunakan pada algoritma tersebut [12]. Oleh sebab hal  tersebut,  mereka  mengategorikan  algoritma  sebagai  bagian  dari  kehidupan rekayasa/buatan Artificial Life. Algoritma ini juga terhubung dengan komputasi evolusioner,  algoritma  genetik  dan  pemrograman.  Dalam Particle  Swarm Optimization (PSO),  kawanan  diasumsikan  mempunyai  ukuran  tertentu  dengan setiap  partikel  posisi  awalnya  terletak  disuatu  lokasi  yang  acak  dalam  ruang multidimensi[13].  Setiap  partikel  diasumsikan  memiliki  dua  karakteristik  yaitu posisi dan kecepatan. Setiap partikel bergerak dalam ruang atau space tertentu dan  mengingat  posisi  terbaik  yang  pernah  dilalui  atau  ditemukan  terhadap sumber  makanan  atau  nilai  fungsi  objektif.  Setiap  partikel  menyampaikan
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
informasi  atau  posisi  terbaiknya  kepada  partikel  yang  lain  dan  menyesuaikan posisi  dan  kecepatan  masing  masing  berdasarkan  informasi  yang  diterima mengenai posisi yang bagus tersebut[14[15].
Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah  salah  satu  dari  teknik komputasi evolusioner ,  yang  mana  populasi  pada  PSO  didasarkan  pada penelusuran  algoritma  dan  diawali  dengan  suatu  populasi  yang  random  yang disebut  dengan particle .  Berbeda  dengan  teknik  komputasi evolusioner  lainnya , setiap  particle  di  dalam  PSO  juga  berhubungan  dengan  suatu velocity .  Partikel- partikel  tersebut  bergerak  melalui  penelusuran  ruang  dengan velocity yang dinamis  yang  disesuaikan  menurut  perilaku  historisnya.  Oleh  karena  itu, partikel-partikel  mempunyai  kecenderungan  untuk  6  bergerak  ke  area penelusuran yang lebih baik setelah melewati proses penelusuran.
Particle Swarm Optimization (PSO) mempunyai kesamaan dengan genetic algorithm yang mana dimulai dengan suatu populasi yang random dalam bentuk matriks. Namun PSO tidak memiliki operator evolusi yaitu crossover dan mutasi seperti yang ada pada genetic algorithm . Baris pada matriks disebut particle atau dalam genetic algorithm sebagai kromosom yang terdiri dari nilai suatu variable. Setiap particle berpindah dari posisinya semula ke posisi yang lebih baik dengan suatu velocity . Pada algoritma PSO vektor velocity di update untuk masing-masing partikel  kemudian  menjumlahkan  vektor velocity tersebut  ke  posisi particle .
Update  velocity dipengaruhi  oleh  kedua  solusi  yaitu global  best yang berhubungan dengan biaya yang paling rendah yang pernah diperoleh dari suatu particle dan solusi local best yang berhubungan dengan biaya yang paling rendah pada populasi awal[15]. Jika solusi local best mempunyai suatu biaya yang kurang dari biaya solusi global  yang  ada,  maka  solusi local  best menggantikan  solusi global  best . Kesederhanaan algoritma dan performansinya yang baik, menjadikan PSO telah menarik  banyak  perhatian  di  kalangan  para  peneliti  dan  telah  diaplikasikan dalam  berbagai  persoalan  optimisasi.  PSO  telah  populer  menjadi  optimisasi global  dengan  sebagian  besar  permasalahan  dapat  diselesaikan  dengan  baik  di mana  variabel-variabelnya  adalah  bilangan  riil.  Menurut  [8],  beberapa  istilah umum  yang  biasa  digunakan  dalam Particle  Swarm Optimization dapat didefinisikan sebagai berikut:
1. Swarm : populasi dari suatu algoritma.
2. Particle :  anggota  (individu)  pada  suatu swarm .  Setiap particle merepresentasikan  suatu  solusi  yang  potensial  pada  permasalahan  yang diselesaikan.  Posisi  dari  suatu  particle  adalah  ditentukan  oleh representasi solusi saat itu.
3. Pbest ( Personal best ): posisi Pbest suatu particle yang menunjukkan posisi particle yang dipersiapkan untuk mendapatkan suatu solusi yang terbaik.
4. Gbest ( Global best ) : posisi terbaik particle pada swarm atau posisi terbaik diantara Pbest yang ada.
5. Velocity (v):  vektor  yang  menggerakkan  proses  optimisasi  yang menentukan  arah  di  mana  suatu particle diperlukan  untuk  berpindah ( move )  untuk  memperbaiki  posisinya  semula  atau  kecepatan  yang menggerakkan  proses  optimasi  yang  menentukan  arah  dimana particle diperlukan untuk berpindah dan memperbaiki posisinya semula.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
6. Inertia weight (θ): inertia weight di simbolkan w , parameter ini digunakan untuk mengontrol dampak dari adanya velocity yang diberikan oleh suatu particle .
7. Learning Rates (c1 dan  c2) : suatu  konstanta untuk menilai  kemampuan particle (c1) dan kemampuan sosial swarm (c2) yang menunjukkan bobot dari particle terhadap memorinya. Posisi  dari  tiap  partikel  dapat  dianggap  sebagai  calon  solusi  ( candidate solution )  bagi  suatu  masalah  optimisasi.  Tiap-tiap  partikel  diberi  suatu  fungsi fitness merancang  sesuai  dengan  menunjuk  masalah  yang  yang  bersesuaian. Ketika  masing-masing  partikel  bergerak  ke  suatu  posisi  baru  didalam  ruang pencarian,  itu  akan  mengingat  sebagai personal  best [16].  Sebagai  tambahan terhadap  ingatan  informasi  sendiri,  masing-masing  partikel  akan  juga  menukar informasi dengan partikel yang lain dan mengingat global best ( Gbest ). Kemudian masing-masing  partikel  akan  meninjau  kembali  arah  dan  percepatannya  sesuai dengan Pbest dan Gbest untuk  bergerak  ke  arah  yang  optimal  dan  menemukan solusi  yang  optimal.  Dengan  keuntungan  dari  aplikasi  yang  mudah  dan sederhana,  lebih  sedikit  parameter  yang  diperlukan,  dan  hasil  yang  baik,  PSO telah diadopsi didalam banyak bidang, seperti TSP, flowshop , VRP, task-resource assignment ,  penjadwalan  khusus  dan  lain  lain.  Sebab  itu  PSO  telah  pula diterapkan  dalam  membentuk  penjadwalan  yang  optimal  untuk university cources .  Seperti  halnya  dengan  algoritma  evolusioner  yang  lain,  algoritma  PSO adalah sebuah populasi yang didasarkan penelusuran inisialisasi partikel secara random dan  adanya  interaksi  diantara  partikel  dalam  populasi.  Di  dalam  PSO setiap partikel bergerak melalui ruang solusi dan mempunyai kemampuan untuk mengingat  posisi  terbaik  sebelumnya  dan  dapat  bertahan  dari  generasi  ke generasi.  Algoritma  PSO  dikembangkan  dengan  berdasarkan  pada  model berikut[17][18]:
1.  Ketika  seekor  burung  mendekati  target  atau  makanan  (atau  bisa  minimum atau maximum suatu fungsi tujuan) secara cepat mengirim informasi kepada burung-burung yang lain dalam kawanan tertentu.
2. Burung yang lain akan mengikuti arah menuju ke makanan tetapi tidak secara langsung.
3. Ada komponen yang tergantung pada pikiran setiap burung, yaitu memorinya tentang apa yang sudah dilewati pada waktu sebelumnya.
Menurut Bai (2010) keuntunggan dari Algoritma PSO adalah[19]:
1.  PSO  berdasar  pada  kecerdasan  ( intelligence ).  Ini  dapat  diterapkan  ke  dalam kedua penggunaan dalam bidang teknik dan riset ilmiah.
2. PSO tidak punya overlap dan kalkulasi mutasi. Pencarian dapat dilakukan oleh kecepatan  dari  partikel.  Selama  pengembangan  beberapa  generasi, kebanyakan  hanya  partikel  yang  optimis  yang  dapat  mengirim  informasi kepartikel yang lain, dan kecepatan dari pencarian adalah sangat cepat.
3.  Perhitungan  didalam  Algoritma  PSO  sangat  sederhana,  menggunakan kemampuan  optimisasi  yang  lebih  besar  dan  dapat  diselesaikan  dengan mudah.
4.  PSO  memakai  kode/jumlah  yang  riil,  dan  itu  diputuskan  langsung  dengan solusi, dan jumlah dimensi tetap sama dengan solusi yang ada.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Beberapa kerugian dari Algoritma PSO adalah[19]:
1.  Metode  mudah  mendapatkan  optimal  parsial  (sebagian),  yang  mana menyebabkan  semakin  sedikit  ketepatannya  untuk  peraturan  tentang  arah dan kecepatan.
2.  Metode  tidak  bisa  berkembang  dari  permasalahan  sistem  yang  tidak terkoordinir,  seperti  solusi  dalam  bidang  energi  dan  peraturan  yang  tidak menentu didalam bidang energy.
Model Algoritma PSO ini akan disimulasikan dalam ruang dengan dimensi tertentu  dengan  sejumlah  iterasi  sehingga  di  setiap  iterasi,  posisi  partikel  akan semakin  mengarah  ke  target  yang  dituju  (minimasi  atau  maksimasi  fungsi).  Ini dilakukan  hingga  maksimum  iterasi  dicapai  atau  bisa  juga  digunakan  kriteria penghentian  yang  lain.  Hal  ini  disebabkan,  PSO  merupakan  algoritma  optimasi yang  mudah  dipahami,  cukup  sederhana,  dan  memiliki  unjuk  kerja  yang  sudah terbukti handal. Algoritma PSO dapat digunakan pada berbagai masalah optimasi baik  kontinyu  maupun  diskrit,  linier  maupun  nonlinier.  PSO  memodelkan aktivitas  pencarian  solusi  terbaik  dalam  suatu  ruang  solusi  sebagai  aktivitas terbangnya  kelompok  partikel  dalam  suatu  ruang  solusi  tersebut.  Dengan demikian, awal penelusuran pada algoritma PSO dilakukan dengan populasi yang random (acak) yang disebut dengan partikel dan jika suatu partikel atau seeokor burung  menemukan  jalan  yang  tepat  atau  pendek  menuju  sumber  makanan, maka  sisa  kelompok  yang  lain  juga  akan  segera  mengikuti  jalan  tersebut meskipun lokasi mereka jauh di kelompok tersebut. Posisi partikel dalam ruang solusi  tersebut  merupakan  kandidat  solusi  yang  berisi  variabel-variabel optimasi. Setiap posisi tersebut akan dikaitkan dengan sebuah nilai yang disebut nilai  objektif  atau  nilai fitness yang  dihitung  berdasarkan  fungsi  objektif  dari masalah optimasi yang akan diselesaikan.

## 2.3. Tahapan Penelitian
Sesuai  dengan  ketentuan  yang  ada  pada  Bab  Pendahuluan,  penulis  sudah menjelaskan  tujuan  menggunakan  metode  optimasi  adalah  untuk  memprediksi hasil  pertandingan  sepak  bola  liga  inggris.  Tujuan  menggunakan  Metode Optimasi adalah untuk  mengoptimalkan hasil prediksi pertandingan sepak bola dengan menggunakan metode neural network dan particle swarm optimization. Diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  khususnya  bagi  penulis  dan  berguna bagi perkembangan penelitian selanjutnya. Berikut ini adalah Tahapan penelitian yang dilakukan.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Gambar 2.1. Tahapan Penelitian
Pada  rancangan  proses,  ada  beberapa  tahapan  yang  penulis  konsep  untuk mendapatkan hasil prediksi. Berikut ini penjelasan dari beberapa tahapan pada rancangan proses :

## 1. Data yang digunakan
Data  yang  digunakan  pada  peneltian  ini  adalah  hasil  pertandingan  liga inggris musim 2015. Dengan ketentuan Tim yang bertanding pada setiap musim berjumlah 20 tim, masing-masing tim menjalani masing-masing 19 pertandingan sebagai  tim  tuan  rumah  (  (home)  dan  menjadi  tim  tamu  (Away).  Jumlah  data yang dikumpulkan sebanyak 380 record.

## 2. Parameter yang digunakan
Pada  langkah  ini,  dimulai  dengan  mempersiapkan  data  yang  digunakan  untuk proses  pelatihan  dan  pengujian.  Penentuan  parameter  prediksi  dijelaskan  pada tabel 2.1 berikut :
Tabel 2.2. Parameter Prediksi yang digunakan No Parameter Prediksi Simbol 1 Rata-rata Point 5 Pertandingan Tim Home I1 2 Rata-rata Point 5 Pertandingan Tim Away I2 3 Jumlah Point  Tim Home I3 4 Jumlah Point  Tim Away I4 5 Jumlah point  pada 5 Laga Terakhir  Tim Home I5 6 Jumlah point  pada 5 Laga Terakhir  Tim Away I6 7 Jumlah Pertandingan I7 8 Jumlah Minggu I8 9 Hasil
O1, O2
Data yang digunakan Parameter yang digunakan
Transfomasi Data
Prediksi Menggunakan Metode Hibrid PSO-JST
Evaluasi dan Validasi Hasil
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 3. Transformasi Data
Pada  tahap  tranformasi  data  dilakukan  proses  komputasi  data  dengan menggunakan Persamaan 2.1
X 1 = (𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛)(𝑏−𝛼) (𝑋𝑚𝑎𝑥−𝑋𝑚𝑖𝑛) + 𝛼 ……………………………………………………………2.1
Keterangan : X 1 adalah Nilai Transformasi ,X adalah nilai asli Xmin  adalah  nilai  minimal  pada  satu  kolom  data,  XMax  adalah  nilai  maksimal pada satu kolom data, b, 𝛼 adalah nilai atas dan nilai bawah (antara 0,1..0,9).
4. Pengujian dengan Metode PSO-JST
Pengujian dengan metode particle swarm optimization adalah:
a. Inisialisasi posisi dan kecepatan awal partikel, jumlah partikel,  batas atas dan    batas  bawah    ruang    pencarian  dan  jumlah  iterasi  yang  digunakan. Posisi  dan    kecepatan    awal  partikel  ditentukan    secara random dengan range antara -1  sampai dengan  1. Posisi adalah nilai weight (seperti pada Tabel  3.5),  sementara  kecepatan  (v)  adalah    nilai  yang    mempengaruhi perubahan  posisi pada setiap iterasi (wbaru) pada hidden unit dan actual output dengan menggunakan persamaan 3.5
𝑊 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖𝑗 + . 𝐸𝑟𝑟 𝑗 . 𝑂 𝑖 …………………………………………………………….2.2 dimana : l = learning  rate dengan  nilai  antara  0  hingga  1;  jika  nilai l kecil,  maka perubahan bobot akan sedikit dalam setiap iterasi; begitu pula sebaliknya. Nilai learning rate biasanya berkurang selama proses pembelajaran.
b. Jumlah partikel untuk pengujian  adalah 152 partikel.
c. Jumlah iterasi yang digunakan pada pengujian PSO-JST  adalah 10 iterasi.
d. Melakukan feedforward    ANN dengan    optimasi  PSO  kemudian membandingkannya  dengan    data  target  untuk    memperoleh    fitness (fungsi  pembangkit)    dari  fungsi  objektifnya.    Data  target/fungsi  tujuan
(t 0 ) pada neural network ditentukan seperti pada tabel 2.3.
Tabel 2.3 Data Target No Skor/Nilai Bobot 1 0 0 - 0.726 2 1 0.727 - 0.766 3 2 0.767 - 0.773 4 3 0.774 - 0.779 5 4 0.780 - 0.783 6 5 0.784 0 -786 7 6 0.787 – 1
Pada  penelitian  ini  target  ditentukan  berdasarkan  jumlah  gol  yang diperoleh pada hasil pertandingan liga inggris musim 2015-2016 dengan jumlah gol sebanyak 6.
Nilai fitness diperoleh dari MAPE-nya.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 N ∑ | Aktuali−Prediksi i Prediksi i | N 1 X 100 …………………………………............. 2.3
e. Evaluasi nilai fitness  pada setiap  partikel dengan menentukan Pbest dan
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Gbest pada awal iterasi (i). untuk posisi dan kecepatan  partikel memiliki batas atas dan batas bawah antara -1 dan 1.
f. Perbaharui posisi dan kecepatan partikel dengan tetap mempertimbangkan  batas atas dan  batas  bawah nilai awal iterasi (i=0). Gunakan persamaan 2.3
v baru = (w * v skrg) + (c1 * r1 * (posisi terbaik – w)) + (c2 * r2 * (posisi umum terbaik – w))………………………………………………………………… 2.4
dimana  nilai  v  skarang  bernilai  0,  c1  adalah  ketetapan  yang  ditentukan dengan  nilai  c1=c2,  r1  dan  r2  adalah  nilai  random  (learning  rate)  yang bernilai antara 0 dan 1.
g. Optimasi  PSO  hingga  nilai  Gbest  tidak    berubah    pada  iterasi  yang ditentukan. Kemudian algoritma dialihkan ke Back Propagation. Setelah  pendekatan  optimasi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode particle  swarm  optimization,  akan  diperoleh  nilai  kecepatan  dengan menggunakan persamaan 2.3
h. Lakukan    langkah g  -  h hingga  maksimum    iterasi  tercapai  atau  Gbest tidak berubah atau mendekati nilai target yang ditentukan pada tabel 2.3
i. Inisialisasi  parameter    pada  algoritma Back  Propagation dengan menggunakan    bobot    dan    bias  yang    diperoleh    dari  PSO.  Parameter learning  rate (α)  adalah  0,9.  Nilai maksimum epoch adalah 100. Hasil pengujian dengan menggunakan metode optimasi (PSO) selenjutnya diuji kembali dengan metode JST .
j. Hitung  nilai  fungsi  objektif  pada  setiap  epoch  hingga  akhir  iterasi  untuk mengetahui  error  rata-rata.  Untuk  menghitung  nilai  rata-rata  adalah menghitung  nilai  pada  setiap  partikel  kemudian  dibagi  dengan  jumlah partikel.
k. Perbaiki nilai bobot dan bias, ulangi langkah f – h hingga nilai maksimum iterasi tercapai.
l. Denormalisasi hasil keluaran
m. Hitung  MAPE    dengan  menggunakan  persamaan  2.2  dari  hasil  keluaran yang telah didenormalisasi
2.5. Penelitian Terdahulu
Berikut  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  sebagai  bahan acuan penulis dapat dilihat pada tabel 2.4.
Tabel 2.4. Penelitian Terdahulu No Nama dan Tahun Algoritma/Metode Hasil Penelitian 1 Kusumawati 2015 Neural  Network  dan  Particle Swarm Optimization Prediksi Kelulusan Mahasiswa 2 Muzakkir 2015 Backpropagation, Particle Swarm Optimization Prediksi Pelanggan Telekomunikasi
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
No Nama dan Tahun Algoritma/Metode Hasil Penelitian yang hilang 3 Raharjo, 2013 Artificial Neural Network, Particle Swarm Optimization Prediksi Laju inflasi 4 Ramanda, 2015 Artificial Neural Network, Particle Swarm Optimization Prediksi  kelahiran prematur 5 Septiana, 2016 Artificial Neural Network, Particle Swarm Optimization Penentuan Mahasiswa  Drop out 6 Taqiyuddin, 2013  Artificial Neural Network, Particle Swarm Optimization Studi optimal power  flow  pada kelistrikan 7 Amadin, 2015 Artificial Neural Network Backpropagation Prediksi Hasil Pertandingan Sepak bola 8 A.G Abdullah 2013 Artificial Neural Network, Particle Swarm Optimization Peningkatan Akurasi  Prediksi Beban Listrik
Tabel  2.4.  merupakan  referensi  yang  digunakan  sebagai  pendukung  dalam bentuk jurnal nasional dalam kurun waktu 5 tahun terakhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Pada  sub  bab  ini  dijelaskan  hasil  dari  proses  pembelajaran  dan  pengujian  dari dataset  pertandingan  liga  inggris.  Hasil  ini  menggunakan  dua  algoritma  yaitu Backpropagation dengan particle swarm optimization. Pada tahapan ini dataset hasil  pertandingan  Liga  Inggris  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  dataset  untuk pembelajaran  dan  dataset  untuk  pengujian  dengan  persentase  60%  untuk pemembelajaran  dan  40%  untuk  pengujian.  Dataset  ini  berjumlah  380  dengan menggunakan  persentase  tersebut  dataset  untuk  pembelajaran  228  dataset sedangkan untuk pengujian 152 dataset.
Tabel  3.1  merupakan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  metode  JST  dan PSO+JST  dengan  menggunakan  data  pengujian  152  data  dengan  hasil  antara metode JST dan PSO memiliki perbandingan sebesar 0.15% terhadap data target.
Tabel 3.1. Nilai Error Rata-rata Pengujian dengan JST dan JST+PSO
ERROR RATA-RATA JST JST + PSO Y1 Y2 Y1 Y2 0.004789 -0.00167  0.001489 -0.00325
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Pada tabel 3.1 menjelaskan mengenai  rata-rata error yang didapat dari metode JST dan Optimasi PSO+JST. Pengujian yang dilakukan terhadap dataset sebanyak 125 data membuktikan bahwa dengan menggunakan metode optimasi (Particle Swarm  Optimization)  Rata-rata  error  sebesar  0.001,  sedangkan  pada  metode sebelum  dilakukan  tahapan  optimasi  error  yang  didapat  sebesar  0.004. Berdasarkan hasil pada tabel 3.1 bahwa dengan menggunakan metode Optimasi (Particle  Swarm  Optimization)  hasil  yang  diperoleh  akan  lebih  baik  daripada metode sebelumnya.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil setelah melakukan pelatihan dan pengujian hasil prediksi pada jaringan syaraf tiruan dengan menggunakan algoritma hybrid PSO JST adalah memberikan hasil prediksi yang akurat dari pengujian yang dilakukan terhadap hasil pertandingan sepakbola. Melalui metode neural network dataset diuji  dengan  menggunakan  metode  optimasi  diperoleh  hasil  yang  lebih  baik dengan persentasi 0.03% pada setiap pengujian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Agus Perdana Windarto, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[2]    M.f.  Andrijasa,  mistianingsih,  “  penerapan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk memprediksi  jumlah  pengangguran  di  propinsi  kalimantan  timur  dengan menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation” viewed 1 februari 2010.
[3]    Arif  jurmawanto,  rudy  hartono,  dhidik  prastiyanto,  “  aplikasi  jaringan syaraf  tiruan  backpropagation  untuk  memprediksi  penyakit  tht  di  rumah sakit mardi rahayu kudus” viewed 2009.
[4]   Muhammad erwin ashari haryono, “model identifikasi peta secara otomatis menggunakan  konsep  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation”  viewed  1 juni 2004.
[5]   Nazla  nurmalia,  aris  sugiharto,  eko  adi  sarwoko,  “  algoritma  back propagatiun neural network untuk pengenalan pola karakter huruf jawa “.
[6]    Sri  kusumadewi.2003,  “artificial  intellegence  (teknik  aplikasinya)”,  graha ilmu, yogakarta.
[7]   Tole Sutikno, Ardi Pujianto, Yuni Tri Supanti, “Prediksi Resiko Kredit Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation”, viewed 2007.
[8]  Wati, Dwi Ana Ratna, 2011. Sistem Kendali Cerdas: Bandung
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
[9]   Sumijan,  AgusPerdana  Windarto,  Abulwafa  Muhammad  and  Budiharjo, 2016, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level  of  Students  Subject”,  International  Journal  of  Software  Engineering and Its Applications Vol. 10, No. 10, pp. 189-204.
[10]  Yohanes Suhari, “Jaringan Syaraf Tiruan : Aplikasi Pemilihan Merk “, viewed 2 Juli 2010.
[11]  Erick  paulus,  yessica  nataliani.2007,  “gui  matlab”,  penerbit  andi  , yogyakarta.
[12]  Jong jek siang.2009, “ jaringan syaraf tiruan  & pemrograman menggunakan matlab”,  penerbit andi, yogyakarta.
[13]  Hsieh,   L.F.,  Huang,  C.J.  &  Huang,  C.L.  2007.  Applying  Particle  Swarm Optimization  To  Schedule  Order  Picking Routes  In  A  Distribution  Center. Asian  Journal  of  Management  and  Humanity  Sciences .  Vol.  1,  No.  4.  pp. 558-576.
[14]  Bernard  renaldy  suteja,  “penerapan  jaringan  saraf  tiruan  propagasi  balik studi kasus pengenalan jenis kopi”, viewed juni 2007.
[15]  Asriningtias,  s.  R.,  dachlan,  h.  S.,  &  yudaningtyas,  e.  (2015).  Optimasi training  neural  network  menggunakan  hybrid  adaptive  mutation  pso-bp. Jurnal eeccis , 9 (1), pp-79.
[16]  Chen,  R.M.  &  Shih,  H.F.  2013.  Solving  University  Course  Timetabling Problems  Using  Constriction  Particle  Swarm  Optimization  with  Local Search. Article Algorithms 2013, 6, 227-244; doi:10.3390/a6020227. ISSN 1999-4893
[17]  Engelbrecht,  A.P.  2006. Fundamentals  of  Computational  Swarm Intelligence . Wiley.
[18]  Kusumawati,  d.,  winarno,  w.  W.,  &  arief,  m.  R.  (2015).  Prediksi  kelulusan mahasiswa  menggunakan  metode  neural  network  dan  particle  swarm optimization. Semnasteknomedia online , 3 (1), 3-8.
[19]  Raharjo,  j.  S.  D.  (2013).  Model  artificial  neural  network  berbasis  particle swarm optimization untuk prediksi laju inflasi. Jurnal sistem komputer , 3 (1), 10-21.
[20]  Bai,  Qinghai.  2010.  Analysis  Of  Particle  Swarm  Optimization  Algorithm. CCSE, Computer   and   Information   Science.    www.ccsenet.org/cis   College of  Computer  Science  and  Technology .  Inner  Mongolia  University  for Nationalities. Tongliao 028043: China
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
[21]  Ramanda, k. (2015). Penerapan particle swarm optimization sebagai seleksi fitur  prediksi  kelahiran  prematur  pada  algoritma  neural  network. Jurnal teknik komputer amik bsi , 1 (2), 178-183.
[22]  Septiana,  l.  (2016).  Penerapan  neural  network  berbasis  particle  swarm optimization  untuk  seleksi  atribut  penentuan  mahasiswa  drop  out. Pilar , 9 (2).
[23]  Taqiyuddin,  t.,  &  hadi,  s.  P.  (2013).  Studi  optimal  power  flow  pada  sistem kelistrikan  500  kv  jawa-bali  dengan  menggunakan  particle  swarm optimization  (pso). Jurnal  nasional  teknik  elektro  dan  teknologi  informasi (jnteti) , 2 (3).