Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 96-105

## Perbandingan Algoritma Adaline Berdasarkan Pola Input Data Dan Aktivasi Output Untuk Prediksi Data
Donni Nasution 1 , Darmeli Nasution 2 , Solikhun 3
1 Universitas Prima Indonesia, Medan, Indonesia
2 Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia E-mail: 1 nasution.donni@gmail.com, 2 darmelinasution@gmail.com,
3 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Adaline  is  a  single-layer  supervised  learning  algorithm  where  the  input  layer  is directly related to the output layer. Adaline learning uses the delta rule, which adjusts the weights to reduce the difference between network inputs to the desired output and output units. The main problem of this study is to find an alternative to the Adaline algorithm for predicting  stroke  with  seven  symptom  attributes.  This  study  seeks  the  best  Adaline algorithm performance by comparing four forms of input and output activation patterns. The  test  results  show  the  results  of  the  same  accuracy  that  is  equal  to  100%;  the  same epoch,  namely  one  epoch,  and  the  average  weight  change  is  different.  The  Adaline algorithm can predict stroke well with 100% accuracy.
Keywords: Adaline, Prediction, Biner, Bipolar

## Abstrak
Adaline  adalah  algoritma  pembelajaran  terawasi  single-layer  di  mana  lapisan  input berhubungan  langsung  dengan  lapisan  output.  Pembelajaran  Adaline  menggunakan aturan delta, yang mengatur bobot untuk mengurangi perbedaan antara input jaringan ke unit  output  dan  output  yang  diinginkan.  Masalah  utama  penelitian  ini  adalah  mencari alternatif  algoritma  Adaline  untuk  memprediksi  stroke  dengan  tujuh  atribut  gejala. Penelitian ini mencari kinerja algoritma Adaline terbaik dengan membandingkan empat bentuk  pola  aktivasi  input  dan  output.  Hasil  pengujian  menunjukkan  hasil  akurasi  yang sama yaitu sebesar 100%; epoch yang sama yaitu  satu epoch, dan rata-rata perubahan bobot  yang  berbeda.  Algoritma  Adaline  dapat  memprediksi  stroke  dengan  baik  dengan akurasi 100% .
Kata Kunci: Adaline, Prediksi, Biner, Bipolar

## 1. Pendahuluan
Ada  banyak  penelitian  tentang  algoritma  Adaline,  termasuk  penelitian[1],  yang bertujuan untuk menentukan perhitungan efektif algoritma Adaline untuk pengenalan pola huruf  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  mengembangkan  aplikasi pengenalan pola huruf.
Penelitian  [2],  perbandingan  perhitungan  dan  perhitungan  manual  dengan  program klasifikasi  status  gizi  balita  menggunakan  model  Adaline  menunjukkan:  (1)  hasil pelatihan  Adeline  ANN  yang  dipilih  α  digunakan,  yaitu  0,1;  (2)  Hasil  perbandingan perhitungan  Adaline  ANN  dengan  data  dari  knowledge-based  adalah  standard  error sebesar 13% dan akurasi sebesar 87%.
Penelitian ini  [3],  mengambil  pendekatan  dengan  memanfaatkan  neuron  adaptif  linier yang disebut Adaline. Berbeda dengan metode deteksi yang diusulkan sebelumnya, yang

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
didasarkan pada analisis wavelet dan menghadapi beban perhitungan matematis, Adaline cepat karena konstruksinya yang sederhana, yang membuatnya lebih cocok untuk aplikasi online.
Penelitian [4], menjelaskan bahwa strategi hibrid baru yang dijelaskan dalam makalah ini  didasarkan  pada  pemecahan  masalah  menjadi  masalah  linier  dan  nonlinier.  Untuk estimasi  amplitudo,  penggabung  linier  adaptif  yang  dikenal  sebagai  "Adaline,"  yang sangat  cepat  dan  sangat  sederhana,  digunakan,  dan  untuk  estimasi  fase,  penaksir  linier yang  dikenal  sebagai  Least  Squares  (LS),  yang  sederhana,  cepat,  dan  tidak  memerlukan penyesuaian parameter apa pun, digunakan.
Penelitian  [5],  teknik  ini  berkinerja  baik  karena  dengan  cepat  menghasilkan  arus referensi  yang  tepat  menggunakan  perhitungan  sederhana.  Selain  itu,  ini  efektif  untuk menyingkirkan arus harmonik tertentu.
Penelitian  [6],  momen  inersia  dan  koefisien  redaman  kental  adalah  parameter  yang ditentukan.  Teknik  yang  disarankan  didasarkan  pada  jaringan  saraf  linier  yang  adaptif (Adaline).  Prosedur  pelatihan  online  menghasilkan  derivasi  dan  optimalisasi  kedua parameter. Selama tahap identifikasi, metode kontrol berorientasi lapangan yang terkenal mengelola  torsi  motor.  Dibandingkan  dengan  metode  sebelumnya,  kedua  metode  yang telah  diusulkan  mudah  digunakan.  Mereka  hanya  membutuhkan  kecepatan  mekanis  dan data arus stator.
Penelitian [7], dalam makalah ini, topologi HAPF berbasis struktur filter LCL hibrida fase  tunggal  baru  dikembangkan.  Karena  tegangan  dc-link  yang  lebih  rendah dibandingkan dengan APF murni berdasarkan filter L atau filter LCL sebagai impedansi interfacial,  HAPF  yang  disarankan  menunjukkan  keunggulan  dibandingkan  HAPF standar.  Selain  itu,  bagian  filter  LCL  secara  signifikan  mengurangi  peralihan  riak  dan injeksi  EMI  ke  dalam  sistem  distribusi  daya  sambil  menawarkan  karakteristik  frekuensi tinggi yang luar biasa.
Penelitian  [8],  dalam  penelitian  ini,  menggunakan  teknik  derivasi  paling  curam  dan MEE,  kami  memperoleh  batas  atas  untuk  ukuran  langkah  dalam  pelatihan  neuron  linier adaptif  (Adaline).  Kami  mempelajari  topologi  permukaan  kinerja  MEE  di  sekitar  solusi optimal.  Geometri  permukaan  kinerja  dan  nilai  eigen  Hessian  di  dalam  dan  di  sekitar solusi  optimal,  serta  dampak  urutan  entropi  dan  ukuran  kernel  di  jendela  Parzen,  juga dipelajari. Contoh numerik digunakan untuk menunjukkan kesimpulan dari penyelidikan teoretis.
Penelitian  [9],  kami  menyediakan  teknik  identifikasi  online  untuk  sistem  ini  dalam makalah  ini  yang  didasarkan  pada  jaringan  saraf  Adaptive  Linear  Element  (Adaline) umum. Generalisasi Adaline menghasilkan input yang sekarang terdiri dari Tapped Delay Line dari sinyal input sistem dan Tapped Delay Line dari umpan balik output sistem. Dua metode  disarankan  untuk  mempercepat  konvergensi  pembelajaran  dan  meningkatkan kemampuan untuk mengikuti karakteristik sistem yang berubah secara dinamis.
Penelitian  [10],  penelitian  ini  menggunakan  metodologi  berdasarkan  formulasi berulang  dari  sinyal  yang  dianalisis  jaringan  saraf  Adaline.  Dibandingkan  dengan pendekatan  zero-crossing  tradisional,  metode  filter  takik  aktif,  dan  metode  berbasis Adaline sebelumnya, jarak saraf yang diusulkan berkinerja mengagumkan. Semua teknik ini juga dinilai dalam hal biaya komputasi.
Penelitian  [11],  penelitian  ini  menggambarkan  peningkatan  sistem  pembangkitan fotovoltaik  (PV)  kualitas  daya  yang  terhubung  ke  jaringan  dengan  implementasi eksperimental  pengontrol  ANFIS  berbasis  LMS  berbasis  Adaline.  Untuk  mencapai kondisi  operasi  pelacakan  titik  daya  maksimum  (MPPT),  sistem  yang  disarankan menggunakan  sistem  inferensi  neuro-fuzzy  adaptif  (ANFIS)  untuk  mengelola  konverter boost DC-DC terintegrasi PV.
Penelitian  [12],  untuk  mengukur  komponen  DC,  harmonik,  subharmonik, interharmonik, dan memudar dari sinyal arus terdistorsi dengan kebisingan aditif dengan cepat dan tepat, penelitian ini memperkenalkan jaringan saraf linier adaptif dua kali lipat
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 96-105
baru  (Adaline).  Master-Slave  ADALINE  adalah  nama  yang  diberikan  untuk  metode paralel  sebelumnya  (MSAdaline).  Untuk  penyesuaian  vektor  berat,  Slave-ADALINE menggunakan algoritma least mean square (LMS) dengan ukuran langkah tetap dan besar. Filter ini memainkan fungsi penting selama transien atau interval latihan.
Penelitian [13], Penelitian ini meneliti tantangan kontrol optimal sistem motor sinkron magnet  permanen  (IPMSM)  internal.  Karena  ketidakpastian  parameter  dan ketidakcocokan,  kinerja  kontrol  kontrol  prediktif  model  tradisional  (MPC)  menderita. Pendekatan yang menggabungkan metode kontrol MPC dan identifikasi parameter untuk IPMSM  dikembangkan  untuk  mengatasi  masalah  bahwa  algoritma  MPC  memiliki ketergantungan  yang  signifikan  pada  parameter  sistem.  Teknik  jaringan  saraf  Adaline digunakan  dalam  metode  ini  untuk  mengidentifikasi  induktansi  sumbu  d-q  dan  fluks magnet  permanen  rotor  motor  IPMSM.  Temuan  identifikasi  kemudian  diterapkan  pada modul  predictive  controller  dan  maximum  torque  per  ampere  (MTPA).  Temuan eksperimental  mengungkapkan  bahwa  peningkatan  kontrol MPC  yang  disarankan  dalam penelitian ini memiliki kinerja steady state yang baik.
Penelitian  [14],  penelitian  ini  menggambarkan  teknik  inovatif  untuk  meningkatkan kualitas  daya  sistem  fotovoltaik  (PV)  yang  terhubung  ke  jaringan  menggunakan kompensator  statis  distribusi  (DSTATCOM).  Ada  metode  kontrol  dua  langkah  dalam penelitian  ini.  Pengontrol  logika  fuzzy  (FLC)  digunakan  dalam  konverter  DC-DC  pada tahap  pertama  untuk  mengekstrak  titik  daya  puncak  panel  PV,  setelah  itu  FLC menghasilkan sinyal switching untuk konverter DC-DC.
Untuk  mengurangi  gangguan  kualitas  daya  dalam  jaringan  AC  yang  lemah  dengan berbagai beban, studi [15] mengevaluasi kinerja metode kontrol least mean square (LMS) untuk  kompensator  statis  terdistribusi  (DSTATCOM)  berdasarkan  jaringan  saraf  linier adaptif  (ADALINE).  Metode  ini  didasarkan  pada  pelacakan  templat  tegangan  unit  aktif untuk  menjamin  ketidakakuratan  sesedikit  mungkin.  Dengan  membedah  bagian-bagian mendasar  dari  arus  beban,  pendekatan  adaptif  ini  memungkinkan  estimasi  sinyal  arus referensi  terkontrol.  DSTATCOM  menerima  sinyal  switching  yang  diatur  untuk meningkatkan kualitas daya melalui perbandingan lebih lanjut antara sinyal arus referensi ini dan sinyal arus jaringan AC lemah  yang sebenarnya. Dalam  menghadapi beban non- linier,  teknik  kontrol  adaptif  ini  telah  berhasil  diuji  untuk  pengurangan  harmonik  arus, pengaturan tegangan, penyeimbangan beban, dan kompensasi daya reaktif.
Menurut penelitian [16], perkiraan untuk sistem kelistrikan didasarkan pada spesifikasi saluran  transmisi  yang  tepat.  Dengan  tujuan  memperoleh  parameter  saluran  transmisi online  yang  akurat  dalam  kasus  kebisingan  acak  besar  dan  bahkan  data  buruk  dalam pengukuran  Phasor  Measurement  Unit  (PMU),  yang  sering  terjadi  dalam  praktiknya, metode  identifikasi  kuat  adaptif  baru  yang  menggabungkan  neuron  linier  adaptif (ADALINE) dan metode IGG (Institute of Geodesy & Geophysics, Chinese Academy of Sciences)  tradisional  yang  kuat  diusulkan.  Parameter  saluran  transmisi  pertama  kali diidentifikasi secara rinci menggunakan model berdasarkan data PMU multi-periode yang dibuat di kedua ujung saluran transmisi. Kemudian, model solusi  parameter berdasarkan ADALINE dikembangkan.
Penelitian  [17],  dalam  penelitian  saat  ini,  temuan  tes  untuk  outlier  dibandingkan dengan  yang  diperoleh  menggunakan  teknik  konvensional  menggunakan  program komputer  yang  dibuat  menggunakan  algoritma  pembelajaran  ADALINE  (data  snooping, Tau, t). Mengenai perhitungan untuk outlier dan pengambilan keputusan mengenai hasil, ditemukan bahwa metode baru ini lebih unggul daripada metode konvensional.
Masalah utama dalam penelitian ini adalah menemukan kinerja terbaik dari algoritma Adaline  dengan  membandingkan  pola  input  data  dan  aktivasi  output  pada  algoritma Adaline.
Ada  empat  bentuk  pola data  input  dan  aktivasi: 1)  Pola  input  dan  aktivasi bipolar;  2) Pola  input    dan  aktivasi  biner;  3)  Pola  input  biner  dan  aktivasi  bipolar;  4)  Pola  input bipolar dan aktivasi biner.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  algoritma  Adaline  untuk  menghasilkan algoritma  yang  optimal dengan  membandingkan pola aktivasi input dan output data pada algoritma pembelajaran Adaline.
2.1. Tahapan Penelitian
Gambar 1. Kerangka Penelitian Keterangan :
a) Dataset: Tahap ini adalah tahap persiapan data. Data yang digunakan adalah data prediksi untuk stroke.
b) Data Transformation
c) Pembelajaran  Algoritma  Adaline:  Tahap  ini  adalah  pembelajaran  dengan algoritma Adaline dengan 4 pola data input dan aktivasi output.
d) Evaluasi:  Evaluasi  pembelajaran  Adaline  di  atas  dengan  membanding  nilai akurasi dan epoch.

## 2.2. Data Penelitian
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  prediksi  stroke  yang diperoleh dari Kaggle, yang terdiri dari delapan atribut. Tujuh atribut adalah atribut input: usia, hipertensi, penyakit jantung, pernah menikah, glukosa rata-rata, BMI, merokok, dan satu atribut sebagai target, yaitu: stroke.
Data rekam medis stroke dibatasi dengan aturan sebagai berikut:
a) Umur:
1) Masa Balita: 0–5 tahun;
2) Masa kecil: 5–11 tahun;
Start Dataset Data Transformation Adaline Algorithm Learning Testing Using Data Input
Patterns And Activation a. Bipolar  Input  a.  Pola  Aktivasi  Input  dan Output Bipolar.Output Activation Patterns. b. Binary  Input  and  Output  Activation Patterns c. Binary  Input  Pattern  and  Bipolar  Output Activation
d. Binary  Input  Pattern  and  Bipolar  Output
Activation Evalution End
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 96-105
3) Masa Remaja Awal: 12–16 tahun; 4) Masa Remaja Akhir: 17–25 tahun; 5) Dewasa Awal: 26–35 tahun; 6) Dewasa Akhir: 36–45 tahun; 7) Usia Tua Dini: 46–55 tahun; 8)  Usia Tua  Akhir:  56–65 tahun;  dan  9)  Usia  Lansia:  >  65 tahun. Jika lanjut usia dini sampai lanjut usia, maka nilainya 1; jika tidak, maka 0.
b) Hipertensi: Jika Anda menderita hipertensi, maka 1; Jika tidak, maka 0.
c) Penyakit jantung: Jika Anda memiliki penyakit jantung, 1; jika tidak, 0.
d) Pernah Menikah : Jika Ya, maka 1; Jika tidak, maka 0.
e) Level  Glukosa  Rata-Rata:  Jika  di  bawah  200,  maka  0;  Jika  tidak,  maka  1 (menggunakan gula sewaktu-waktu).
f) BMI : Jika nilainya 18,5 – 22,9, maka berat badan normal = 0; Jika tidak, maka 1.
g) Status Merokok: Jika Merokok, maka 1; Jika tidak, maka 0.
h) Stroke; jika ya maka 1, jika tidak maka 0.
Tabel 1. Data Transformasi Prediksi Stroke Umur Hipertensi Penyakit Jantung Status Pernikahan Avg Glukosa BMI Status Merokok Stroke (target) 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1

## 2.3. Pembelajaran Algoritma
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  Adaline.  Ada  empat bentuk input data dan pola aktivasi:
1) Pola input dan aktivasi data bipolar;
2) Pola input  dan aktivasi biner;
3) Pola input biner dan aktivasi bipolar;
4) Pola input bipolar dan aktivasi biner.
Berikut adalah arsitektur algoritma Adaline untuk memprediksi stroke:
Y
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 96-105
Gambar 2. Arsitektur Algortima Adaline Fungsi aktivasi biner :
(1)
Fungsi aktivasi bipolar :
(2)
Berikut ini adalah algoritma Adaline [18]:
1) Menentukan nilai bobot (wi), bias (b), learning rate (α), dan batas toleransi sesuai keadaan. Tingkat pembelajaran antara 0,1 dan 1 => 0 < α ≤ 1).
2) Selama maks ∆wi > batas toleransi, maka:
a) Hitung net = (3)
b) Hitung y with: y = net
c) Lakukan koreksi bobot jika y ≠ t : wi (baru) = wi (lama) + ∆w
b (baru) = b (lama) + ∆b
Dimana :
∆ w = α. (t-y) . xi
∆ b = α . (t-y)
d) Ulangi  langkah  a  sampai  c  jika  nilai  maksimum  ∆wi  masih  lebih  besar  dari nilai toleransi (memasuki epoch berikutnya).
e) Proses ini berhenti ketika ∆wi maksimum kurang dari atau sama dengan batas toleransi.
3) Untuk pengenalan pola, lakukan kalkulasi bersih dengan bobot w1 , w2 , dan bias yang baru.
4) Hitung output pelatihan dengan fungsi aktivasi ambang batas.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Hasil pengujian prediksi stroke menggunakan algoritma Adaline dengan pola aktivasi bipolar  input  dan  output  menunjukkan  akurasi  pengujian  =  100%  dengan  rata-rata perubahan bobot 0,0033 pada epoch 1.
Tabel 2. Hasil Pengujian Stroke dengan Pola Input dan Aktivasi Bipolar X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Target Y 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1
1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1
1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 96-105
Hasil pengujian prediksi stroke menggunakan algoritma Adaline dengan pola aktivasi input  dan  output  biner  menunjukkan  akurasi  pengujian  =  100%  dengan  rata-rata perubahan bobot 0,0036 pada epoch 1.
Tabel 3. Hasil Pengujian Stroke dengan Pola Input dan Aktivasi Biner X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Target Y 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1
Hasil  pengujian  prediksi  stroke  menggunakan  algoritma  Adaline  dengan  pola  input biner dan aktivasi output bipolar menunjukkan akurasi pengujian = 100% dengan rata-rata perubahan bobot 0,0036 pada epoch 1.
Tabel 4. Hasil Pengujian Stroke Dengan Pola Input Biner Dan Aktivasi Bipolar X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Target Y 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1
Hasil  pengujian  prediksi  stroke  menggunakan  algoritma  Adaline  dengan  pola  input bipolar  dan  aktivasi  output  biner  menunjukkan  akurasi  pengujian  =  100%  dengan perubahan bobot rata-rata 0,0033 pada epoch 1.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 96-105
Table 5. Hasil Pengujian Stroke Dengan Pola Input Bipolar Dan Aktivasi Biner
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Target Y 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1
Hasil perbandingan dengan 4 bentuk pola input dan output menghasilkan akurasi yang sama  sebesar  100%,  epoch  yang  sama  dan  rata-rata  perubahan  bobot  yang  berbeda. Berikut adalah tabel perubahan bobot untuk masing-masing form.
Tabel 6. Perubahan Bobot Bentuk 1
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 0.10 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.18 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.24 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.30 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.33 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.37 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.39 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.41 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.43 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.44 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.45 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.46 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.47 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.47 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.48 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.48 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.48 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Tabel 7. Perubahan Bobot Bentuk 2
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7
0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 0.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.47 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.48 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.48 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Tabel 8. Perubahan Bobot Bentuk 3 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Tabel 9. Perubahan Bobot Bentuk 4 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7
0.10 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.08 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Berikut adalah hasil pengujian dari 4 pola aktivasi input dan output.
Tabel 10. Perbandingan Hasil Pengujian No Bentuk Pola Akurasi Epoch Ratta-Rata Perubahan Bobot 1 Pola Input dan Aktivasi Bipolar 100% 1 0,0033 2 Pola Input dan Aktivasi Biner 100% 1 0,0036 3 Pola Input Biner dan Aktivasi Bipolar 100% 1 0,0036 4 Pola Input Bipolar dan Aktivasi Biner 100% 1 0,0033

## 4. Kesimpulan
Peneliti  berhasil  memprediksi  stroke  dengan  algoritma  Adeline  dengan  variasi  input dan  aktivasi.  Membandingkan  pola  input  dan  aktivasi  yang  ada  menunjukkan  akurasi yang  sama  yaitu  100%.  Epoch  yang  sama  adalah  satu,  dan  rata-rata  perubahan  bobot berbeda, tetapi perbedaannya tidak terlalu besar.

## Daftar Pustaka
[1] P. Pola and H. Dengan, “Jurnal Mnemonic Menggunakan Algoritma Adaline Bety | Trismayanti,” vol. 2, no. 1, pp. 12–16, 2019.
[2] U.  Nahdlatul,  U.  Sunan,  U.  Nahdlatul,  and  U.  Sunan,”  vol.  2,  no.  1,  pp.  13–18, 2019.
[3] I. Habiballah, “Power quality event detection using.”
[4] M.  Joorabian,  S.  S.  Mortazavi,  and  A.  A.  Khayyami,  “Author  ’  s  personal  copy Harmonic  estimation  in  a  power  system  using  a  novel  hybrid  Least  Squares- Adaline algorithm.”
[5] S.  Janpong,  K.  Areerak,  and  K.  Areerak,  “Harmonic  detection  for  shunt  active power filter using adaline neural network,” Energies , vol. 14, no. 14, 2021.
[6] H. Sediki et al. , “ADALINE approach for induction motor mechanical parameters identification  To  cite  this  version :  HAL  Id :  hal-00985414  ADALINE  approach for induction motor mechanical parameters identification,” 2014.
[7] Y. Han, L. Xu, M. M. Khan, C. Chen, G. Yao, and L. D. Zhou, “Robust deadbeat control  scheme  for  a  hybrid  APF  with  resetting  filter  and  ADALINE-based harmonic  estimation  algorithm,” IEEE  Trans.  Ind.  Electron. ,  vol.  58,  no.  9,  pp. 3893–3904, 2011.
[8] D. Erdogmus and J. C. Principe, “Convergence properties and data efficiency of the  minimum  error  entropy  criterion  in  adaline  training,” IEEE  Trans.  Signal Process. , vol. 51, no. 7, pp. 1966–1978, 2003.
[9] W.  Zhang,  “System  identification  based  on  an  improved  generalized  ADALINE neural network,” Proc.  2011  Chinese  Control  Decis.  Conf.  CCDC  2011 ,  vol.  11, no. 1, pp. 789–794, 2011.
[10] D.  Halbwachs,  P.  Wira,  and  J.  Mercklé,  “Adaline-based  approaches  for  time- varying  frequency  estimation  in  power  systems,” IFAC  Proc.  Vol. ,  vol.  2,  no. PART 1, 2009.
[11] S.  Benhalima,  A.  Chandra,  and  M.  Rezkallah,  “Real-time  experimental implementation  of  an  LMS-adaline-based  ANFIS  controller  to  drive  PV interfacing  power  system,” IET  Renew.  Power  Gener. ,  vol.  13,  no.  7,  pp.  1142– 1152, 2019.
[12] P.  Garanayak,  R.  T.  Naayagi,  and  G.  Panda,  “A  High-Speed  Master-Slave ADALINE  for  Accurate  Power  System  Harmonic  and  Inter-Harmonic Estimation,” IEEE Access , vol. 8, pp. 51918–51932, 2020.
[13] L. Wang, G. Tan, and J. Meng, “Research on model predictive control of IPMSM based on adaline neural network parameter identification,” Energies ,  vol.  12, no. 24, 2019.
[14] A.  Kumar  and  P.  Kumar,  “Power  Quality  Improvement  for  Grid-connected  PV System  Based  on  Distribution  Static  Compensator  with  Fuzzy  Logic  Controller and  UVT/ADALINE-based  Least  Mean  Square  Controller,” J.  Mod.  Power  Syst. Clean Energy , vol. 9, no. 6, pp. 1289–1299, 2021.
[15] G.  S.  Chawda  and  A.  G.  Shaik,  “Performance  Evaluation  of  Adaline  Controlled Dstatcom for Multifarious Load in Weak AC Grid,” 2019 IEEE PES GTD Gd. Int. Conf. Expo. Asia, GTD Asia 2019 , no. January 2020, pp. 356–361, 2019.
[16] A.  Xue  et  al.,  “A  New  Robust  Identification  Method  for  Transmission  Line Parameters  Based  on  ADALINE  and  IGG  Method,”  IEEE  Access,  vol.  8,  pp. 132960–132969, 2020.
[17] M.  Gullu  and  I.  Yilmaz,  “Outlier  detection  for  geodetic  nets  using  ADALINE learning algorithm,” Sci. Res. Essays, vol. 5, no. 5, pp. 440–447, 2010.
[18] K. Reddy and T. Reddy, “LJMU Research Online,” 2020.