## PENGENALAN POLA PERILAKU SEORANG MANUSIA DALAM PERMAINAN SUTEN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK
M. Irwan Ukkas 1) , Awang Harsa Kridalaksana 2) , Tjeng Wawan Cenggoro 3)
2,3 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma Samarinda
1 Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma Samarinda
1,2,3 Jl. M. Yamin No. 25, Samarinda, 75123 E-mail :, Irwan212@yahoo.com 1) , awangkid@gmail.com 2) , wawancenggoro@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  suatu  paradigma  pemrosesan  informasi  yang  mengambil  permodelan  dari  cara  kerja jaringan  saraf  biologi  dalam  memroses  informasi  sehingga  memiliki  kemampuan  yang  mirip  dengan  otak  manusia. Jaringan  saraf  tiruan  mampu  menyelesaikan  berbagai  masalah  yang  mengandung  ketidak  pastian  di  dalamnya,  yang biasanya hanya bisa diselesaikan oleh manusia. Permasalahan tersebut antara lain adalah pengenalan pola.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  efektivitas  dari  metode  jaringan  saraf  tiruan  propagasi  balik  untuk mengenali  pola  perilaku  manusia  dalam  permainan  suten.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  berupa  aplikasi  yang menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  mengenali  pola  perilaku  manusia  dalam  permainan  suten  dan  efektivitas  dari metode jaringan saraf tiruan propagasi balik untuk mengenali pola perilaku manusia dalam permainan suten.
Kata Kunci: Pengenalan Pola, Pola Perilaku Manusia, Permainan Suten, Jaringan Saraf Tiruan, Propagasi Balik.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  ilmu  komputer,  khususnya  di  bidang kecerdasan  buatan,  dikenal  sebuah  metode  yang  disebut dengan  jaringan  saraf  tiruan.  Jaringan  saraf  tiruan merupakan  suatu  paradigma  pemrosesan  informasi  yang mengambil  permodelan  dari  cara  kerja  jaringan  saraf biologi  dalam  memroses  informasi.  Latar  belakang perkembangan  jaringan  saraf  tiruan  didasari  oleh keinginan agar komputer mampu menirukan kemampuan manusia dalam memroses informasi.
Jaringan  saraf  tiruan  telah  terbukti  mampu  untuk menyelesaikan  berbagai  masalah  yang  mengandung ketidak  pastian  di  dalamnya,  yang  biasanya  hanya  bisa diselesaikan  oleh  manusia.  Beberapa  masalah  tersebut antara  lain  adalah  peramalan,  pengenalan  wajah, pengenalan  tulisan  tangan,  dan  pengenalan  suara. Masalah-masalah  ini  tidak  dapat  diselesaikan  oleh metode-metode  perhitungan  pada  umumnya.    Dapat dikatakan  bahwa  jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah satu  paradigma  pemrosesan  informasi  yang  paling mendekati kemampuan pemrosesan informasi manusia.
Melihat kemiripan paradigma pemrosesan data antara jaringan  saraf  tiruan  dan  otak  manusia  tersebut,  timbul suatu pertanyaan yaitu sejauh mana jaringan saraf tiruan mampu  mengenali  pola  perilaku  yang  dihasilkan  dari otak manusia. Namun, diperlukan suatu media yang baik untuk  membatasi  pola  tersebut  sehingga  menjadi  pola yang dapat dibaca dengan mudah oleh komputer.
Permainan  suten  dapat  digunakan  untuk  membatasi pola  perilaku  manusia.  Permainan  suten  memberikan pola  yang  terbatas  namun  dapat  mencerminkan kecenderungan dari perilaku manusia yang memainkannya. Pada penelitian ini, jaringan saraf tiruan akan  mengenali  pola  permainan  suten  yang  dikeluarkan oleh subjek penelitian.

## 2. RUANG LINGKUP PENELITIAN
Masalah  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini adalah  efektivitas  dari  metode  jaringan  saraf  tiruan propagasi  balik  dalam  mengenali  pola  perilaku  manusia dalam permainan suten.
Permasalahan yang telah dipaparkan akan difokuskan dalam batasan-batasan berikut:
1. Pola  perilaku  manusia  dalam  permainan  suten  yang dikenali  oleh  jaringan  saraf  tiruan  hanya  sebatas pada:
1) Input berupa pilihan suten yang digunakan baik oleh  subjek  manusia  yang  diteliti  maupun lawan dalam dua sesi permainan berturut-turut. Pilihan  suten  yang  digunakan  lawan  main selama  proses  pengenalan  merupakan  pilihan secara acak yang dibangkitkan oleh komputer.
2) Output berupa  pilihan  suten  yang  digunakan oleh  subjek  manusia  yang  diteliti  pada  sesi permainan  ketiga  tepat  setelah  dua  sesi permainan yang dikenali sebelumnya.
2. Efektivitas  yang  diukur  berupa  selisih  antara persentase kemenangan komputer yang menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  yang  telah mengenali  pola  perilaku  subjek  penelitian  dan persentase  kemenangan  komputer  yang  tidak menggunakan jaringan saraf tiruan.
3. Subjek penelitian adalah manusia yang dikenali pola perilakunya oleh jaringan saraf tiruan.
4. Jenis  variasi  permainan  suten  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  suten  yang  menggunakan bentuk tangan gunting, batu, dan kertas.
5. Jumlah  pemain  suten  hanya  berjumlah  dua  orang, yaitu komputer dan subjek penelitian.
6. Kondisi  emosi  subjek  penelitian  yang  akan  diteliti hanya  terbatas  pada  kondisi  emosi  yang  tenang. Kondisi  yang  tenang  ini  didefinisikan  sebagai keadaan  emosi  setelah  subjek  melakukan  meditasi singkat,  dengan  objek  meditasi  berupa  pernafasan, selama kurang lebih satu menit.
7. Jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Jenis  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  adalah jaringan  saraf  tiruan  umpan  maju  dengan  layar banyak ( multi-layer feed-forward neural network ).
2) Pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan adalah  propagasi  balik  ( back  propagation ) dengan variasi menggunakan momentum.
8. Rancangan  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1) Jumlah neuron yang  digunakan  pada  layar input adalah empat neuron .
2) Jumlah neuron yang  digunakan  pada  layar tersembunyi ditentukan secara dinamis
3) Jumlah neuron yang digunakan pada layar output adalah satu neuron .
9. Parameter jaringan saraf tiruan yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Batas  toleransi  nilai  kesalahan  menggunakan fungsi mean square error dengan nilai 0,0001.
2) Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  koneksi antara neuron pada  layar input dan  layar tersembunyi adalah fungsi sigmoid bipolar .
3) Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  koneksi antara neuron pada  layar  tersembunyi  dan  layar output adalah fungsi linear .
4) Jumlah epoch maksimum  diatur  secara  dinamis pada aplikasi.
5) Parameter momentum diatur secara dinamis pada aplikasi.
6) Laju  pemahaman  ( learning  rate )  diatur  secara dinamis pada aplikasi.
3. BAHAN DAN METODE Penyajian teori dan metode yang digu nakan untuk mengembangkan sistem
3.1 Jaringan  Saraf  Tiruan    ( Artificial  Neural Network )
Menurut  Siang  (2005),  jaringan  saraf  tiruan  adalah sistem  pemroses  informasi  yang  memiliki  karakteristik mirip  jaringan  saraf  biologi.  Jaringan  saraf  tiruan dibentuk  sebagai  generalisasi  model  matematika  dari jaringan saraf biologi, dengan asumsi:
1. Pemrosesan  informasi  terjadi  pada  banyak  elemen sederhana ( neuron ).
2. Sinyal  dikirimkan  diantara neuron - neuron melalui penghubung-penghubung.
3. Penghubung antar neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal.
4. Untuk menentukan output , setiap neuron menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  dikenakan  pada jumlahan input yang  diterima.  Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan batas ambang.
3.2 Algoritma Backpropagation Algoritma pelatihan propagasi balik
(backpropagation) adalah  pengembangan  dari  algoritma pelatihan perceptron yang  menggunakan  arsitektur jaringan  layar  banyak . Algoritma  pelatihan  propagasi balik mampu  mengatasi  keterbatasan  pengenalan  pola pada algoritma-algoritma sebelumnya.
Fungsi  aktivasi  yang  dipakai  dalam  propagasi  balik harus  memenuhi  beberapa  syarat,  yaitu  kontinu,  mudah didiferensialkan dan merupakan fungsi yang tidak turun. Fungsi  yang  memenuhi  ketiga  syarat  tersebut  dan populer  digunakan  pada  propagasi  balik  adalah sigmoid biner dan sigmoid bipolar .
Pelatihan dengan algoritma propagasi balik meliputi tiga fase:
1. Fase 1: propagasi maju Selama propagasi
maju, sinyal masukan dipropagasikan  ke  layar  tersembunyi  menggunakan fungsi  aktivasi  yang  sudah  ditentukan.  Keluaran  dari setiap  unit  layar  tersembunyi  tersebut  selanjutnya dipropagasikan  maju  lagi  ke  layar  tersembunyi berikutnya.  Berikut  seterusnya  hingga  menghasilkan output dari layar output . Berikutnya output dibandingkan dengan nilai target. Jika  selisihnya lebih kecil dari batas toleransi  yang  ditentukan,  maka  proses  iterasi  berhenti. Jika tidak, maka lanjutkan ke fase berikutnya.
2. Fase 2: propagasi mundur Berdasarkan selisih output dan target, dihitung faktor kesalahan yang dipakai untuk mendistribusikan kesalahan  di  layar output ke  semua  layar  tersembunyi yang  berhubungan.  Faktor  kesalahan  tersebut  juga dipakai untuk  mengubah bobot garis  yang berhubungan. Dengan  cara  yang  sama,  dihitung  faktor  kesalahan  pada layar tersembunyi kemudian kesalahan didistribusikan ke layar  tersembunyi  sebelumnya.  Demikian  seterusnya hingga  faktor  kesalahan  pada  layar  tersembunyi  yang berhubungan dengan layar input dihitung.
3. Fase 3: perubahan bobot Setelah  semua  faktor  kesalahan  dihitung,  bobot semua  garis  dubah  bersamaan.  Perubahan  bobot didasarkan  atas  faktor  kesalahan neuron di  layar berikutnya.
Ketiga  fase  tersebut  diulang-ulang  terus  hingga kondisi  penghentian  dipenuhi.  Umumnya  kondisi penghentian  yang  sering  dipakai  adalah  jumlah epoch atau batas toleransi kesalahan.

## 3.3 Model Unified Software Development Process
(USDP)
Menurut  Nugroho  (2010),  USDP  merupakan  metode pengembangan/rekayasa perangkat lunak yang berbasiskan  komponen,  yang  berarti  sistem  perangkat lunak yang kelak dihasilkan akan terdiri atas komponen- komponen  perangkat  lunak  yang  saling  terhubung melalui  antarmuka  yang  terdefinisi  dengan  baik.  USDP menggunakan Unified  Modelling  Language (UML) sebagai  kakas  bantu  utama  analisis  dan  perancangan sistem /perangkat lunak. USDP, seperti yang dikemukakan  para  penciptanya  (Graddy  Booch,  Ivan Jacobson,  serta  DR.  James  Rumbaugh)  memiliki karakteristik use-case driven sehingga use case diagram merupakan kendali dalam seluruh tahapan pengembangan sistem/perangkat lunak, mulai perencanaan, analisis, perancangan hingga implementasi. Karakteristik  lainnya  adalah architecture  centric dan iterative  and  incremental . Architecture  centric berarti pengembangan  berpusat  pada  aspek-aspek  statis  dan dinamis  dari  perangkat  lunak. Iterative  and  incremental berarti  pengembangan  dilakukan  dalam  beberapa komponen kecil yang kemudian diintegrasikan ke dalam satu perangkat lunak yang utuh.

## 4. RANCANGAN SISTEM/APLIKASI
Berikut  adalah  rancangan  sistem  dan  perancangan basisdata
4.1 Diagram Use Case
Gambar 1 Diagram Use Case
Subjek  penelitian  sebagai  aktor  memiliki  lima use case ,  yaitu login ,  melatih  jst,  implementasi  dengan  jst, implementasi  tanpa  jst,  dan  ubah  password.  Admin sebagai  aktor  memiliki  lima use  case ,  yaitu login , menambah  pengguna,  melihat  statistik,  mengubah parameter, dan ubah password .
4.2 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Layar input berisi  empat neuron untuk  mengambil empat input pola pilihan suten dari subjek penelitian dan komputer  untuk  dua  sesi  permainan.  Layar output berisi satu neuron sebagai output berupa  pola  suten  apa  yang dipilih oleh subjek penelitian setelah dua sesi permainan. Batas  toleransi  kesalahan  berupa  batas  nilai  MSE  yang digunakan adalah 0,0001. Jumlah epoch maksimum yang digunakan  adalah  100 epoch .  Jumlah  layar  tersembunyi
yang  digunakan  sebanyak  satu  layar.  Jumlah neuron pada layar  tersembunyi, nilai  laju pemahaman, dan nilai parameter  momentum  ditentukan  berdasarkan  hasil percobaan berikut:
Set data pelatihan:
1. Input Pertama = 0,3
2. Input Kedua = 0,6 3. Input Ketiga = 0,9 4. Input Keempat = 0,3
5. Output = 0,75

## Tabel 1 Percobaan Parameter Jumlah Neuron Layar Tersembunyi
Jumlah Neuron Layar Tersembunyi 5 7 9 Laju Pemahaman 0.01 0.01 0.01 Nilai Parameter Momentum 0.9 0.9 0.9 Percobaan ke- 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Jumlah Epoch yang Ditempuh 95 58 31 35 31 30 45 45 100
Hasil Pelatihan v v v v v v v v x
Rata-rata Jumlah Epoch 61,333 32 63,333 Tabel 2 Percobaan Parameter Laju Pemahaman Jumlah Neuron Layar Tersembunyi 7 7 7 Laju Pemahaman 0.01 0.001 0.1 Nilai Parameter Momentum 0.9 0.9 0.9 Percobaan ke- 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Jumlah Epoch yang Ditempuh 35 31 30 100 100 100 100 9 100
Hasil Pelatihan v v v x x x x v x Rata-rata Jumlah Epoch 32 100 69,667 Tabel 3 Percobaan Parameter Momentum Jumlah Neuron Layar Tersembunyi 7 7 7 Laju Pemahaman 0.01 0.01 0.01 Nilai Parameter Momentum 0.9 0.8 0.7 Percobaan ke- 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Jumlah Epoch yang Ditempuh
35 31 30 100 100 100 100 100 100 Hasil Pelatihan
v v v x x x x x x
Rata-rata
Jumlah Epoch 32 100 100
Keterangan:
1. v = Pelatihan berhasil
2. x = Pelatihan gagal
melatih jst implementasi tanpa jst implementasi dengan jst subjek menambah pengguna melihat statistik mengubah parameter login admin ubah password
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  ditampilkan  pada tabel  1,  tabel  2,  dan  tabel  3,  dapat  disimpulkan  bahwa jumlah neuron layar tersembunyi = 7; laju pemahaman = 0,01;  dan  nilai  parameter  momentum  =  0,9  memberikan hasil yang paling optimal.

## 4.3 Struktur Basis Data
Nama Tabel: tb_login Primary Key: username Keterangan: tabel 4 menunjukkan struktur tabel basis data yang digunakan untuk menyimpan data pengguna
Tabel 4 Struktur Tabel Login Nama Field Tipe Data Lebar Deskripsi username  Varchar 30 Nama yang digunakan untuk login, Primary Key password Varchar 50 Password login
Nama Tabel: tb_parameter Primary Key: - Keterangan: tabel 5 menunjukkan struktur tabel basis data yang digunakan untuk menyimpan parameter jaringan saraf tiruan
Tabel 5 Struktur Tabel Parameter Nama Field Tipe Data Lebar Deskripsi hidden_layer int 11 Menyimpan parameter jumlah layar tersembunyi learning_rate float - Menyimpan parameter laju pemahaman epoch int 11 Menyimpan parameter jumlah epoch maksimum momentum float - Menyimpan parameter variabel momentum Nama Tabel: tb_iw
Primary Key: username, i, j Keterangan: tabel 6 menunjukkan struktur tabel basis data yang digunakan untuk menyimpan bobot dari layar input
Tabel 6 Struktur Tabel Bobot Layar Input Nama Field Tipe Data Lebar Deskripsi username  varchar 30 Menyimpan username dari pengguna yang dikenali oleh jaringan saraf tiruan i int 4 Menyimpan nomor simpul layar input j int 4 Menyimpan nomor simpul layar tersembunyi tujuan nilai float -
Menyimpan bobot
Nama Tabel: tb_lw Primary Key: username, from_layer, to_layer, i, j Keterangan: tabel 7 menunjukkan struktur tabel basis data yang digunakan untuk menyimpan bobot dari layar tersembunyi
Tabel 7 Struktur Tabel Bobot Layar Tersembunyi Nama Field Tipe Data Lebar Deskripsi username varchar 30 Menyimpan username dari pengguna yang dikenali oleh jaringan saraf tiruan from_layer int 4 Menyimpan nomor layar asal to_layer int 4 Menyimpan nomor layar tujuan i int 4 Menyimpan nomor simpul layar tersembunyi j int 4 Menyimpan nomor simpul layar tujuan nilai float - Menyimpan bobot
Nama Tabel: tb_bias Primary Key: username, layer, to_neuron Keterangan: tabel 8 menunjukkan struktur tabel basis data yang digunakan untuk menyimpan bobot bias jaringan saraf tiruan
Tabel 8 Struktur Tabel Bobot Bias Nama Field Tipe Data Lebar Deskripsi username varchar 30 Menyimpan username dari pengguna yang dikenali oleh jaringan saraf tiruan layer int 4 Menyimpan nomor layar asal to_neuron int 4 Menyimpan nomor simpul layar tujuan nilai float - Menyimpan bobot
Nama Tabel: tb_statistik Primary Key: username Keterangan: tabel 9 menunjukkan struktur tabel basis data yang digunakan untuk menyimpan statistik kemenangan
Tabel 9 Struktur Tabel Statistik Nama Field Tipe Data Lebar Deskripsi username varchar 30 Menyimpan username dari pengguna yang dikenali oleh jaringan saraf tiruan menang_nojst int 2 Menyimpan jumlah menang komputer yang tidak menggunakan jaringan saraf tiruan terhadap pengguna dengan username sesuai dengan field username seri_nojst int 2 Menyimpan jumlah seri komputer yang tidak menggunakan jaringan saraf tiruan terhadap pengguna dengan username sesuai dengan field username kalah_nojst int 2 Menyimpan jumlah kalah komputer yang tidak menggunakan jaringan saraf tiruan terhadap pengguna dengan username sesuai dengan field username menang_jst int 2 Menyimpan jumlah menang komputer yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk melawan pengguna dengan username sesuai dengan field username seri_jst int 2 Menyimpan jumlah seri komputer yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk
melawan pengguna dengan username sesuai dengan field username kalah_jst int 2 Menyimpan jumlah kalah komputer yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk melawan pengguna dengan
username sesuai dengan field username
Nama Tabel: tb_mse Primary Key: username, pola, epoch Keterangan: tabel 10 menunjukkan struktur tabel basis data yang digunakan untuk menyimpan nilai MSE dari setiap pelatihan
Tabel 10 Struktur Tabel MSE Nama Field Tipe Data Lebar Deskripsi username varchar 30 Menyimpan username dari pengguna yang dikenali oleh jaringan saraf tiruan pola int 4 Menyimpan indeks penunjuk pola epoch int 4 Menyimpan indeks penunjuk jumlah epoch yang telah ditempuh mse float - Menyimpan nilai MSE untuk pola dan jumlah epoch yang telah ditempuh yang telah ditunjukkan pada field pola dan epoch

## 5. IMPLEMENTASI
Gambar 2 Form Login Gambar  2  menunjukkan  tampilan  dari form  Login. Pengguna  memasukkan username dan password mereka pada form ini.  Jika  tombol login di-klik  dan  password yang  dimasukkan  benar,  maka form utama  terbuka.  Jika password  yang  dimasukkan  salah  atau  username  yang
dimasukkan  tidak  ada,  maka  ditampilkan  pesan kesalahan dan pengguna mengulang proses login .

## Gambar 3 Form Utama
Form Utama  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  3 terbuka jika pengguna biasa melakukan login . Pada form ini,  pengguna  bisa  memilih  menu  yang  tersedia  untuk menggunakan  aplikasi.  Menu  terbagi  menjadi  3  sub menu,  yaitu  pengaturan,  jaringan,  dan  implementasi. Pengaturan  berisi  menu  ubah password .  Jaringan  berisi menu pelatihan jaringan saraf tiruan. Implementasi berisi menu  implementasi  dengan  dan  tanpa  jaringan  saraf tiruan.

## Gambar 4 Form Ubah Password
Pada form Ubah Password seperti yang terlihat pada gambar 4, pengguna dapat mengganti passwordnya untuk menjaga keamanan username mereka. Ketika tombol OK di-klik,  maka  aplikasi  melakukan  verifikasi  konfirmasi password lama dan baru. Jika konfirmasi password lama atau  konfirmasi  password  baru  salah,  maka  ditampilkan pesan kesalahan.
Gambar  5  memperlihatkan  tampilan  dari form pelatihan  jaringan.  Pelatihan  jaringan  saraf  tiruan dilakukan dengan melakukan permainan suten dalam 100 babak  antara  subjek  penelitian  dengan  komputer.  Pola yang  terjadi  selama  permainan  ini  kemudian  dikenali oleh jaringan saraf tiruan.

## Gambar 6 Form Implementasi Menggunakan JST
Subjek  penelitian  melakukan  permainan  melawan komputer  yang  telah  mengenali  pola  perilaku  subjek penelitian menggunakan jaringan saraf tiruan menggunakan form implementasi dengan jst seperti yang terlihat  pada  gambar  6.  Statistik  kemenangan  yang dihasilkan  selama  proses  permainan  dicatat  sebagai bahan untuk menarik kesimpulan penelitian.

## Gambar 7 Form Implementasi Tanpa JST
Pada form ini,  subjek  penelitian  melakukan permainan  melawan  komputer  yang  tidak  menggunakan jaringan  saraf  tiruan  yang  telah  mengenali  pola  perilaku subjek penelitian menggunakan form implementasi tanpa jst  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  7.  Statistik kemenangan  yang  dihasilkan  selama  proses  permainan dicatat  oleh  peneliti  sebagai  bahan  perbandingan terhadap data sebelumnya.
Gambar 8 Form Admin
Form admin  dengan  tampilan  yang  terlihat  pada gambar  8  akan  terbuka  jika  administrator  sistem melakukan login .  Pada form ini,  administrator  bisa memilih  menu  yang  tersedia  untuk  menggunakan aplikasi.  Menu  terbagi  menjadi  3  sub  menu,  yaitu file , pengaturan  pengguna,  dan  pengaturan  jaringan. File berisi  menu  untuk  melihat  statistik  dari  kemenangan komputer.  Pengaturan  pengguna  berisi  menu  untuk menambah  pengguna  dan  ubah password .  Pengaturan jaringan  berisi  menu  ubah  parameter  jaringan  saraf tiruan.

## Gambar 9 Form Lihat Statistik
Pada form lihat  statistik  seperti  yang  terlihat  pada gambar  9,  administrator  dapat  melihat  statistik  dari kemenangan komputer terhadap salah satu pengguna.

## Gambar 10 Form Tambah Pengguna Baru
Dengan  menggunakan form tambah  pengguna  baru yang tampilannya dapat dilihat pada gambar 54, peneliti dapat  menambahkan  pengguna  baru  yang  nantinya  akan berperan sebagai subjek penelitian baru.
Gambar 10 Form Ubah Parameter Jaringan
Pada form ubah  parameter  jaringan  saraf  tiruan seperti  yang  terlihat  pada  gambar  55,  peneliti  dapat menyesuaikan  parameter  dari  jaringan  saraf  tiruan  yang akan  digunakan  untuk  mengenali  pola  perilaku  subjek penelitian dalam permainan suten. Penyesuaian dilakukan untuk mengoptimalkan kemampuan pengenalan dari jaringan saraf tiruan.
Kesimpulan  yang didapatkan  sebagai  hasil penelitian ini  ditarik  berdasarkan  data  statistik  kemenangan  yang didapatkan dari hasil pengujian. Pertama, dihitung selisih antara persentase kemenangan komputer yang menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  yang  tidak menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  setiap pengguna.  Kemudian  dihitung  rata-rata  dari  seluruh selisih  persentase  tersebut.  Nilai  rata-rata  tersebut menjadi tolak ukur efektivitas jaringan saraf tiruan dalam mengenali pola perilaku manusia dalam permainan suten pada penelitian ini.
Data  statistik  kemenangan  tersebut  ditampilkan  pada tabel 11.
Tabel 11 Data Statistik Kemenangan Nama Usia Jenis Kelamin Persentase Kemenangan Komputer dengan Jaringan Saraf Tiruan Tanpa Jaringa n Saraf Tiruan Hartopo Cenggoro 44 Laki-laki 35% 35% Lisawati Suciatmaja 43 Perempuan 55% 20% Tjeng Yogi Cenggoro 20 Laki-laki 30% 10%
Perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata sebagai tolak ukur efektivitas jaringan saraf tiruan dalam mengenali pola perilaku manusia dalam permainan suten pada penelitian ini dijelaskan pada persamaan 1:

## ̅ ∑

## Keterangan:
1. ̅ =  rata-rata  selisih  persentase  antara  persentase kemenangan  komputer  yang  menggunakan  jaringan saraf  tiruan  dan  persentase  kemenangan  komputer yang tidak menggunakan jaringan saraf tiruan.
2. =  persentase  kemenangan  komputer  yang menggunakan jaringan saraf tiruan.
3. =  persentase  kemenangan  komputer  yang  tidak menggunakan jaringan saraf tiruan.
4. = jumlah pengguna yang dikenali pola perilakunya dalam  permainan  suten  oleh  jaringan  saraf  tiruan dalam penelitian ini.

## 6. KESIMPULAN
Dengan  adanya  hasil  penelitian  yang  dilaksanakan, maka  peneliti  menarik  kesimpulan  berdasarkan  dari uraian yang telah dibahas, yaitu :
1. Jaringan  saraf  tiruan  umpan  maju  dengan  layar banyak  menggunakan  algoritma  pelatihan  propagasi balik  dengan  arsitektur  empat neuron layar input , tujuh neuron layar  tersembunyi,  dan  satu neuron layar output mampu mengenali pola perilaku manusia dalam permainan suten.
2. Dalam  permainan  suten  antara  komputer  dan  subjek penelitian, terdapat peningkatan persentase kemenangan  komputer  yang  menggunakan  jaringan saraf  tiruan  dibandingkan  dengan  komputer  yang tidak  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan.  Rata-rata peningkatan persentase kemenangan adalah 18,33%.

## 7. SARAN
Adapun  saran-saran  yang  dapat  dikemukakan  yaitu sebagai berikut :
1. Sebaiknya  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan  jenis  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan yang lain.
2. Sebaiknya  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan variasi pelatihan propagasi balik yang lain.
3. Sebaiknya  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan  metode  kecerdasan  buatan  lain  yang mampu melakukan proses pembelajaran.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Fadlil,  Abdul  dan  Hidayat,  Ikhsan  dan  Sunardin,  2008,
Sistem Pengenalan Wajah Secara Realtime
Menggunakan  Algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan , http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/view/88 1, diakses 3 Oktober 2013.
Fisher, Len, 2008, Rock, Paper, Scissors Game Theory in Everyday Life , New York: Basic Books.
Fowler,  Martin,  2005, UML  Distilled  3th  Ed.  Panduan Singkat Bahasa Pemodelan Objek Standar , Yogyakarta: Andi Offset.
Hermawan,  Arief,  2006, Jaringan  Saraf  Tiruan  Teori dan Aplikasi, Yogyakarta: Andi Offset.
Ichwan,  M.,  2011, Pemrograman  Basis  Data  Delphi  7 dan MySQL , Bandung: Informatika. Kusumadewi,  Sri,  2004, Membangun  Jaringan  Saraf Tiruan  (Menggunakan  MATLAB  dan  Excel  Link) , Yogyakarta: Graha Ilmu.
Laurens,  Joyce  Marcella,  2005, Arsitektur  dan  Perilaku Manusia , Jakarta: Grasindo. Muis,  Saludin,  2006, Teknik  Jaringan  Syaraf  Tiruan , Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mustafidah,  Anifatul,  2009, Peramalan  Harga  Saham Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Metode Probabilistik ,  Skripsi,  tidak  diterbitkan,  Jurusan Teknik  Informatika,  Malang:  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Nugroho, Adi, 2004, Konsep Pengembangan Basis Data ,
Bandung: Penerbit In form atika.
Nugroho,  Adi,  2010, Rekayasa  Perangkat  Lunak Berorientasi Objek dengan Metode USDP , Yogyakarta: Andi Offset.
Poerwadarminta,  W.J.S.,  2006, Kamus  Umum  Bahasa Indonesia Edisi Ketiga , Jakarta: Balai Pustaka. Priyani,  Dian  Rizky  Eko,  2009, Aplikasi  Diagnosa Gangguan Lambung Melalui Citra Iris Mata dengan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik ,  Skripsi, tidak  diterbitkan,  Jurusan  Teknik  In form atika,
Jakarta: Universitas Pembangunan
Nasional
“Veteran”.
Puspitaningrum, Diyah, 2006, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan , Yogyakarta: Andi Offset.
Ramakrishnan,  Raghu  dan  Gehrke,  Johannes,  2004, Sistem  Manajemen  Database ,  Yogyakarta:  Andi Offset.
S.,  Rosa  A.,  dan  Shalahuddin,  M.,  2011, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak
(Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek) ,  Bandung: Modula.
Siang,  Jok  Jeng,  2005, Jaringan  Saraf  Tiruan  dan Pemrogramannya Menggunakan
MATLAB. Yogyakarta: Andi Offset.
Simarmata,  Janner,  2010, Rekayasa  Perangkat  Lunak ,
Yogyakarta: Andi Offset.
.
(1)