Vol. 11. No. 03, September 2020: 142-147 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Kendali Lampu Sorot Mobil Adaptif Berbasis Python
Farras Timorremboko * , Oki Teguh Karya
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* 41418320045@student.mercubuana.ac.id
Abstrak— Fungsi utama dari lampu jalan untuk memastikan keamaan manusia. Penerangan lalu lintas diharuskan memberikan  kondisi  visibilitas  yang  baik  dan  mengurangin potensi  bahaya  dengan  menerangi  objek  di  sepanjang  jalan. Jaringan Syaraf Tiruan diharapkan menghasilkan model terbaik untuk mengendalikan intensitas lampu sorot mobil adaptif pada kondisi  yang  sesuai  dengan  lapangan  yaitu  kondisi  terang, mendung  dan  malam  hari.  Data  diperoleh  dari  alat  bantu  yang terdiri dari 5 buah sensor cahaya dan 2 buah LED. Model terbaik didapat melalui training beberapa bentuk model Jaringan Syaraf Tiruan  dan  prediksi  intensitas  cahaya  lampu  sorot  mobil berdasarkan dataset training dan testing. Training dilakukan pada 12 model  berbeda  dengan  merubah  banyak  neuron  hidden layer dan fungsi aktivasi pada program Jaringan Syaraf Tiruan. Model Jaringan  Syaraf  Tiruan  terbaik  memiliki  parameter  20  node hidden  layer,  fungsi  aktivasi  Relu  dan  epoch  200  dengan  error training sebesar 0,0038 dan hasil error prediksi sebesar 147,12.
Kata Kunci— Jaringan Syaraf Tiruan, Kendali, Komputer, LED, Sensor Cahaya.
DOI: 10.22441/jte.2020.v11i3.006

## I. P ENDAHULUAN
Fungsi  utama dari lampu jalan untuk memastikan keamaan manusia.  Penerangan  lalu  lintas  diharuskan  memberikan kondisi  visibilitas yang baik dan mengurangin potensi  bahaya dengan  menerangi  objek  di  sepanjang  jalan.  Berkendara  di kegelapan  sangat  berbeda  saat  siang  hari.  Ruang  penglihatan manusia  lebih  sempit  tanpa  bantuan  pencahayaan  alami sehingga  diperlukan  alat  bantu  dalam  mengendarai  seperti lampu  sorot  pada  mobil.  Namun,  dengan  banyaknya  kondisi yang  dinamis  di  jalanan,  maka  diperlukan  sistem  penerangan yang  mumpuni.  Kondisi  pada  dunia  nyata tidak  sebatas  siang dan malam saja, namun ada kondisi hujan, kondisi malam hari di pedesaan, kondisi malam hari di perkotaan dan sebagainya. Sehingga,  kasus  ini  diperlukan  sebuah  sistem  pencahayaan sorot mobil yang lebih adaptif dan fleksibel dengan perubahan yang  akan  dihadapi  oleh  kendaraan  tersebut  dengan  tujuan memudahkan pengemudi untuk berkendara di segala kondisi.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  pengaturan  yang  dapat diterapkan  untuk  mensimulasikan  perilaku  objek  tanpa algoritma namun memanfaatkan data eksperimen yang tersedia. Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  sebuah  teknik  dalam  meniru struktur  sistem  syaraf  manusia  dan  mempelajari  pola-pola dengan  cara  pengamatan.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  oleh komputer dengan teknik Jaringan syaraf Tiruan melalui sebuah langkah  yang  disebut training atau  pembelajaran  pola  data
historis  sebuah  kasus  dan  melakukan testing untuk  menguji kehandalan  model  dalam  memprediksi.  Semakin  banyak  data atau  pengalaman  yang  di- input kedalam  komputer,  maka semakin baik pula hasil prediksinya.
Salah satu teknik Jaringan Syaraf Tiruan yang paling popular adalah backpropagation .  Secara  singkat,  Jaringan  Syaraf Tiruan bekerja dengan melakukan komputasi penjumlahan nilai input  dengan  bobot  menuju hidden  layer dan  menghasilkan output ,  dimana  teknik  ini  disebut feedforward ,  maka  langkah selanjutnya  adalah backpropagation .  Teknik  ini  akan melakukan  optimasi  dari  nilai-nilai  setiap  bobot  sehingga output prediksi  dengan output real memiliki  perbedaan  atau error sekecil mungkin
Penelitian ini akan melakukan implementasi Jaringan Syaraf Tiruan dalam mencari model terbaik dalam sistem kontrol lampu sorot mobil adaptif. Penelitian dilaksanakan melalui pengambilan  data  dari  lapangan  yang  didapat  dari  alat  bantu berupa sensor dan LED.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Jaringan  Syaraf  Tiruan  atau Artificial  Neural  Network merupakan teknik permodelan komputasi yang terinspirasi dari sistem  syaraf  biologis  seperti  otak  manusia.  Metode  ini  dapat digunakan  untuk  permodelan  sistem  fisik  yang  kompleks  dan tidak memperlukan representasi matematika eksplisit. Jaringan syaraf Tiruan muncul sebagai teknologi untuk permodelan dan peramalan  karena  struktur  matematika  yang  fleksibel  mampu mendeskripsikan  relasi  non-linear  yang  kompleks  antara  data input dan output. Jaringan  Syaraf  Tiruan  belajar  dari  suatu objek yang sedang dihadapinya karena mempunyai karakteristik  yang  adaptif,  yaitu  dapat  belajar  dari  data-data sebelumnya  dan  mengenal  pola  data  yang  selalu  berubah. Jaringan  Syaraf  Tiruan  juga  merupakan  sistem  yang  tak terprogram  secara  khusus,  artinya  hanya  butuh  satu  program umum. Hal itu dapat membuat semua keluaran atau kesimpulan yang ditarik oleh jaringan berdasarkan pengalamannya selama mengikuti proses pembelajaran atau pelatihan.
Pembelajaran atau pelatihan Jaringan syaraf Tiruan dibagi menjadi 2 berdasarkan tipe proses pembelajarannya yaitu:
1. Supervised Learning merupakan metode Jaringan syaraf Tiruan yang paling banyak digunakan. Metode dimulai apabila  sebuah  permasalah  memiliki input variabel  (x) dan output variabel  (y)  dan  data  tersebut  dipelajari polanya  oleh  Jaringan  syaraf  Tiruan  menggunakan sebuah  algoritma.  Tujuan  dari  pembelajaran  pola hubungan dari input dan output adalah apabila terdapat
F. Timorremboko, O. T. Karya, Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Kendali Lampu Sorot Mobil Adaptif Berbasis Python
nilai  masukkan  baru,  maka  sistem  dapat  memprediksi output yang akan keluar.
2. Unsupervised  Learning adalah  metode  yang  hanya memiliki input data  (x)  namun  tidak  memiliki  nilai output . Tujuan dari unsupervised learning adalah untuk memodelkan  struktur  atau  distribusi  yang  mendasari data  dengan  tujuan  sebagai  mempelajari  lebih  lanjut tentang data tersebut. Metode ini disebut unsupervised learning karena  tidak  seperti supervised  learning , metode ini tidak memiliki jawaban yang benar.
Jaringan Syaraf Tiruan terdiri dari 3 lapisan: lapisan input , lapisan tersembunyi, lapisan output :
Gambar 1. Topologi Jaringan Syaraf Tiruan
• Input Layer menampilkan  informasi  dari  dunia  luar  ke dalam  jaringan  dan  beberapa  variabel input bersatu disebut lapisan input .
• Hidden  Layer atau  lapisan  tersembunyi  tidak  memiliki koneksi  ke  dunia  luar.  Lapisan  tersebut  melakukan komputasi  dan  melakukan  pengiriman  informasi  dari lapisan input ke lapisan output .
• Output Layer adalah kumpulan dari beberapa output nodes dan  lapisan  ini  memiliki  tanggung  jawab  untuk  proses komputasi  dan  pengiriman  informasi  dari  jaringan  ke dunia luar.
Proses feed-forward mengalirkan  informasi input melalui fungsi aktivasi menuju lapisan output . Elemen proses mendasar dari  Jaringan  syaraf  Tiruan  adalah neuron ,  dimana  setiap neuron akan  tersambung  dengan neuron lainnya  melalui sinapsis. Setiap neuron menerima masukan nilai dari beberapa node input melalui  sinapsis  yang  memiliki  nilai  bobot.  Pada penelitian  ini  bobot  awal  menggunakan  metode random . Formulasi dari perhitungan input berbobot adalah
(1)
dimana pi dan wi adalah  nilai input dari dataset dan  bobot sinapsis, sedangkan b adalah bias dari neuron .
Penjumlahan  dari input berbobot  dengan  bias  akan diaktivasikan  dengan  fungsi  aktivasi.  Terdapat  beberapa  tipe fungsi  aktivasi  pada neuron yang  digunakan  pada  Jaringan Syaraf  Tiruan,  termasuk  fungsi sigmoid , hyperbolic  tangents dan Rectified  Linear  Units (ReLU). Sigmoid akan  menerima angka tunggal dan mengubah nilai x menjadi sebuah nilai yang memiliki range mulai  dari  0  sampai  1.  Rumus  dari  fungsi aktivasi sigmoid adalah
(2)
hyperbolic  tangents akan  mengubah  nilai input x  menjadi sebuah  nilai  yang  memiliki range mulai  dari  -1  sampai  1. Kelebihan hyperbolic tangents dari pada sigmoid adalah output yang dimiliki hyperbolic tangents merupakan zero-centered.
(3)
ReLU  atau Rectified  Linear  Unit adalah  salah  satu  fungsi aktivasi  yang  paling  mudah  untuk  dimengerti  karena  intinya ReLU hanya membuat pembatas pada bilangan nol. Apabila x ≤ 0 maka x = 0 dan apabila x > 0 maka x = x.
𝑓(𝑥) = max  (0, 𝑥) (4)
BackPropagation secara efisien mengkalkukasi  perubahan setiap  sinapsis  yang  berasal  dari  penyimpangan  jaringan  dari tujuan  (disebut  juga  dengan error ). Backpropagation menggunakan  hasil  dari  perhitungan  untuk  membuat  sedikit modifikasi untuk mengurangi error pada jaringan. Backpropagation merupakan tahap kelanjutan dari proses feed- forward .  Apabila  lapisan output gagal  mencapai  nilai output yang  diinginkan, error antara output aktual  dan output yang diharapkan  dihitung  lapisan  demi  lapisan  secara  rekursif,  dan sinyal error cenderung diminimalkan sesuai dengan error .
Pada tahap backpropagation alur perhitungan hampir sama dengan feed-forward . Nilai error antara output yang diinginkan dengan output aktual  dikirim  ke hidden  node melalui  fungsi aktivasi yang bersifat differensial. Mencari error menggunakan rumus
𝛿𝑘 = (𝑡𝑘 − 𝑦𝑘)𝑓′(𝑦𝑖𝑛𝑘) (5)
Setelah nilai error dialirkan ke seluruh jaringan, maka akan didapatkan nilai selisih dari setiap bobot sinapsis menggunakan rumus
∆𝑤𝑗𝑘 =  𝛼𝛿𝑘𝑧𝑗 (6)
Untuk mencari selisih bobot terdapat hyper- parameter yang bernama learning rate(alpha). Lalu setiap selisih bobot tersebut akan ditambah dengan nilai bobot awal sehingga menghasilkan nilai bobot yang baru.
𝑤𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆𝑤𝑗𝑘
(7)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  kendali lampu  sorot  mobil  adaptif  terdiri  dari  3  tahap,  yaitu  tahap pengumpulan  data,  tahap training model dan  tahap testing model . Data yang akan diolah oleh Jaringan Syaraf Tiruan perlu dikumpulkan  terdahulu  melalui  sebuah  alat  bantu  berupa kumpulan  sensor-sensor.  Apabila  data  yang  didapat  sudah tercukupi, maka tahap selanjutnya adalah training dan testing model  Jaringan Syaraf  Tiruan  dengan  beberapa  variabel  yang diubah-ubah  seperti  jumlah neuron  hidden  layer dan  fungsi aktivasi.
Tahap  pertama  adalah  penyiapan  alat  bantu  untuk mengumpulkan  data  dari  lapangan.  Tahap  kedua  melakukan pengumpulan data menggunakan alat bantu yang sudah dibuat. Data  yang  sudah  terkumpul  akan  dibagi  menjadi dataset training dan dataset  testing .  Tahap training dan testing akan dilakukan beberapa kali dengan merubah parameter pada model jaringan.  Apabila  sudah  mendapatkan  hasil training ,  tahap selanjutnya adalah analisa setiap hasil dari semua model. Tahap terakhir  adalah  menentukan  model  apa  yang  terbaik  dalam kendali  lampu  sorot  mobil  adaptif  dan  melakukan  prediksi terhadap dataset testing.

## A. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  membutuhkan  alat  bantu  berupa kumpulan  sensor.  Alat  bantu  terdiri  dari  beberapa  komponen elektronik yaitu Arduino, sensor LDR, LCD display dan lampu LED.  Arduino  sebagai  otak  dari  alat  bantu  ini  bertugas  untuk mengumpulkan  data  dari pembacaan  sensor  LDR dimana data tersebut akan ditampilkan pada LCD display . Intensitas cahaya lampu LED akan dikendalikan pula oleh Arduino. Sensor LDR yang  digunakan  sebanyak  5  buah.  Perbedaan  antar  sensor tersebut  terletak  pada  sudut  pengambilan  data  cahaya  yaitu sejauh  45  derajat.  Dengan  pengambilan  data  dari  segala  arah tersebut, diharapkan penulis dapat mendapatkan data intensitas cahaya yang sebenar-benarnya pada kondisi di lapangan.
Gambar 2. Skema Alat Bantu

## B. Training Model
Data  yang  sudah  terkumpul  akan  dipakai  sebagai  bahan training dan testing model Jaringan Syaraf Tiruan. Data sebagai training dipergunakan  untuk  mendapatkan  model  Jaringan syaraf  Tiruan  yang  menghasilkan error kecil  melalui  metode BackPropagation . Hasil dari training berupa bobot-bobot setiap sinapsis dan bobot bias.
Gambar 4. Konsep Model Jaringan Syaraf Tiruan
Secara  konsep,  model  jaringan terdiri  dari  1 input  layer , 1 hidden layer dan 1 output layer . Input layer terdiri dari 5 sensor cahaya  dan output  layer terdiri  dari  2  lampu,  sedangkan node hidden  layer diubah  jumlahnya  menyesuaikan  model  yang diinginkan.
Gambar 4. Flowchart Jaringan Syaraf Tiruan
Alur  dari  tahap training Jaringan  Syaraf  Tiruan tergambarkan  pada flowchart diatas.  Awal  dari  semua  tahap adalah  input dataset training .  Lalu,  jaringan  dibangun  dengan menentukan  parameter  seperti  banyak node  hidden  layer dan activation  function .  Setelah  parameter  sudah  ditentukan, training akan  dimulai. Training dimulai  pada  perhitungan matematika feedforward dan  dilanjutkan backpropagation , tahap  ini  dilakukan  berulang-ulang  sampai  maksimum epoch atau  batas  maksimum  pengulangan  telah  tercapai.  Setelah maksimum epoch tercapai, program training akan menampilkan error , nilai bobot dan bias akhir.
Gambar 5. Array Input Output Dataset Training
F. Timorremboko, O. T. Karya, Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Kendali Lampu Sorot Mobil Adaptif Berbasis Python
Program Jaringan Syaraf Tiruan untuk kendali lampu sorot mobil adaptif dibagi menjadi beberapa segmen.
• Segmen  pertama  adalah pemanggilan tools dan dataset training . Tools yang  dipakai  adalah  numpy,  keras, matplotlib dan sklearn.
• Dataset  training terbagi  menjadi  2 bagian  yaitu  bagian array input yang  dilabel  sebagai  variabel  x  dan  bagian array  output yang  dilabel  variabel  y  lalu  data  tersebut dinormalisasi.
• Segmen  ketiga  penentuan  banyak layer dan  fungsi aktivasi.  Banyaknya layer terdiri  dari  banyak neuron input , neuron hidden layer dan neuron output .
• Training pada model yang sudah dibangun.
• Menganalisa error setiap epoch dalam bentuk grafik

## C. Testing Model
Tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah testing model. Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  sudah  ditetapkan  sebagai model terbaik akan diuji kehandalannya dengan program testing . Program testing merupakan  program  Jaringan  Syaraf  Tiruan yang  berfungsi  untuk  memprediksi  nilai output berdasarkan dataset yang belum pernah dipelajari yaitu dataset testing.
Gambar 7. Array Input Output Dataset Testing
Dataset  testing dibagi  menjadi  2  bagian  juga  yaitu array input dan array output atau array real data testing . Array input diolah  menggunakan  program testing yaitu  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan  model  terbaik  tanpa backpropagation dan menghasilkan nilai prediksi. Segmen akhir dari program testing adalah  mencari  error  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai real dataset  testing .  Error  setiap  data  akan  dikalkulasikan  rata- ratanya  dengan  metode mean  squared  error .  Error  tersebut merupakan  error real dan  berbeda  dengan  error  saat training karena error real merupakan hasil simulasi seperti keadaan nyata

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Pada  penelitian  ini,  terdapat  2  parameter  yang  diuji  dalam mempelajari dataset training yaitu  jumlah nodes pada hidden layer dan fungsi aktivasi. Hidden layer yang diuji ada 4 variabel yaitu 10 nodes , 20 nodes , 30 nodes dan 40 nodes . Fungsi aktivasi terdapat 3 jenis yang akan digunakan yaitu Relu, Sigmoid dan Tanh. Oleh karena itu, terdapat 12 model yang akan di training pada kasus lampu sorot mobil adaptif.
Tabel 1. Error Training Model Jaringan Syaraf Tiruan
No. Fungsi Aktivasi Jmlah Nodes Epoch Error Training Error Validasi 1 Sigmoid 10 200 0.0105 0.0108 2 Sigmoid 20 200 0.0105 0.0109 3 Sigmoid 30 200 0.0107 0.0113 4 Sigmoid 40 200 0.0110 0.0117 5 Relu 10 200 0.0225 0.0236 6 Relu 20 200 0.0038 0.0037 7 Relu 30 200 0.0039 0.0038 8 Relu 40 200 0.0038 0.0036 9 Tanh 10 200 0.0070 0.0071 10 Tanh 20 200 0.0067 0.0068 11 Tanh 30 200 0.0065 0.0067 12 Tanh 40 200 0.0065 0.0066
Hasil  error training disetiap  jenis  fungsi  aktivasi menunjukkan  nilai  yang  cukup  berbeda.  Error  validasi  setiap model  menunjukkan  nilai  yang  hampir  sama  dengan  error training .  Berdasarkan  Tabel  1,  fungsi  aktivasi  yang menghasilkan  nilai  error training terkecil  adalah  Relu  yaitu antara  0.0038  hingga  0.0225.  Sedangkan  fungsi  aktivasi  yang menghasilkan  nilai  error  terbesar  adalah  sigmoid  yaitu  antara 0.0105 hingga 0.0110. Tanh menghasilkan  nilai  error diantara kedua fungsi aktivasi lainnya yaitu antara 0.0065 hingga 0.0070. Data ini menunjukkan bahwa fungsi aktivasi yang terbaik adalah Relu
Gambar 7. Karakteristik Training Model Terbaik
Hasil  dari training model  berupa  karakteristik  error setiap epoch dan nilai error pada epoch terakhir. Harus diingat bahwa error  tersebut  adalah  error  dengan  data  yang  ternormalisasi. Karakteristik  error  berupa  grafik  seperti  Gambar  8.  Semakin
F. Timorremboko, O. T. Karya, Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Kendali Lampu Sorot Mobil Adaptif Berbasis Python
naik epoch ,  maka  semakin  kecil  errornya.  Apapun  parameter model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  akan  menghasilkan  error  yang kecil.  Namun,  model  yang  akan  dipilih  sebagai  model  terbaik adalah  model  yang  dapat  menghasilkan  error  terkecil.  Error terkecil ini dapat dilihat dari nilai error pada epoch terakhir pada setiap model Jaringan Syaraf Tiruan.
Gambar 8 merupakan grafik karakteristik saat training untuk model terbaik. Model terbaik yang terpilih memiliki parameter fungsi aktivasi Relu dan node hidden layer sebanyak 20. Model terbaik  terpilih  berdasarkan  error  terkecil  dan  jumlah node hidden layer yang tergolong sedikit. Grafik atas gambar 8 adalah penurunan error training dari 0-100 epoch dan grafik bawahnya merupakan penurunan error dari epoch 101-200.
Setelah  melakukan training di  setiap  model  pada dataset training yang sama, tahap selanjutnya adalah menentukan model yang terbaik dan melakukan prediksi pada dataset testing . Selain karakteristik pada grafik, hasil training berupa kumpulan bobot dan  nilai  bias  di  setiap  sinapsisnya,  dimana  bobot  dan  bias tersebut akan digunakan untuk prediksi dataset testing . Dataset Testing dibagi menjadi 2 bagian yaitu bagian input  sensor dan output  LED real. Prediksi  dilakukan  berdasarkan  data  input sensor  untuk  menghasilkan  prediksi output LED  dan  prediksi tersebut akan dibandingkan dengan output LED real . Selain data prediksi,  hasil  dari  prediksi  adalah  seberapa  besar  error prediction rata-rata antara output prediction dengan output LED real.
Tabel 2. Sampel Perbandingan Output Prediction dengan
Output Real No. Output Predict Output Real LED Left LED Right LED Left LED Right 1 210 210 200 200 2 230 230 240 240 3 230 230 240 240 4 231 231 24 24 5 68 68 80 80 6 50 50 50 50 7 50 50 50 50 8 50 50 50 50 9 165 165 160 160 10 171 171 160 160 11 229 229 240 240 12 76 76 80 80 13 152 152 180 180 14 229 229 240 240 15 223 223 200 200 16 254 254 180 180 17 67 67 80 80 18 50 50 50 50 19 50 50 50 50 20 210 210 200 200
Tabel 2 merupakan sampel hasil prediksi model terbaik dari keseluruhan  data testing yang  berjumlah  200  data.  Error prediction antara output prediction dan output real masih cukup besar, walaupun model yang dipilih merupakan model terbaik.
Beberapa data ada yang memiliki nilai prediksi  yang melebihi nilai real ,  adapula  yang  kurang  dari  nilai real .  Namun,  ada beberapa data yang prediksinya sama dengan nilai real . Prediksi tersebut  merupakan  hasil  terbaik  karena  apabila  prediksi  data menggunakan model yang lain, maka akan lebih besar lagi error prediction nya. Setiap baris data terdapat  error, sehingga error prediction keseluruhan  perlu  dicari  rata-rata.  Oleh  karena  itu, error prediction rata-rata  dicari  menggunakan  metode mean square  error .  Hasil  error prediction rata-rata  tersebut  adalah 147.12.
Nilai  error prediction yang dihasilkan pada model  tersebut masih  terbilang  tinggi.  Hal  ini  terjadi  karena  beberapa  faktor, yaitu:
• Dataset training dan testing sulit  untuk  dipelajari  dan diprediksi  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Dataset cahaya outdoor dikumpulkan  langsung  dari  jalan sehingga  ada  kemungkinan noise yang  terekam.  Selain itu, jumlah sensor mempengaruhi kesulitan dataset .
• Model  yang  didapat  bukan  paling  sempurna.  Ada kemungkinan  lainnya  untuk  memperbaiki  model  yaitu menambah jumlah hidden layer dan menentukan jumlah node setiap hidden layer -nya. Node setiap hidden layer dapat berjumlah sama atau berbeda-beda.
Arsitektur  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  terbaik memiliki  beberapa  parameter.  Arsitektur  terdiri  dari  3 layer yaitu 1 input layer , 1 hidden layer dan 1 output layer . Input layer terdiri dari 5 input, hidden layer terdiri dari 20 nodes dan output layer terdiri dari 2 nodes output . Pada hidden layer dan output layer terdapat  fungsi  aktivasi  yaitu  Relu.  Arsitektur  dapat digambar seperti Gambar 8.
Gambar 8. Arsitektur Akhir Model Jaringan Syaraf Tiruan

## V. K ESIMPULAN
Model  terbaik  didapat  melalui training beberapa  bentuk model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  prediksi  intensitas  cahaya lampu  sorot  mobil  berdasarkan dataset training dan testing . Training dilakukan  pada  12  model  berbeda  dengan  merubah banyak neuron hidden layer dan fungsi aktivasi pada program Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  terbaik memiliki parameter 20 node hidden layer , fungsi aktivasi Relu
dan  epoch 200  dengan  error training sebesar  0,0038 dan  hasil error prediksi sebesar 147,12.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Pada  bagian  ini  dituliskan  ucapan  terima  kasih  terhadap pihak-pihak  yang  membantu  terselesaikannya  penelitian  ini yaitu dosen pembimbing Universitas Mercu Buana dan teman- teman  yang  sudah  membantu  dan  memberi  semangat  kepada penulis  serta ucapan terima kasih terhadap tim  editorial Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] H.  Alyuruk,  “Introduction  to  R  and  Python.  R  and  Python  for Oceanographers”, 1–21. 2019. https://doi.org/10.1016/b978-0-12- 813491-7.00001-4
[2] H. Bao, J. Wang, J. Li, H. Zhang, and F. Wu, “Effects of corn straw on dissipation of polycyclic aromatic hydrocarbons and potential application of backpropagation artificial neural network prediction model for PAHs bioremediation. Ecotoxicology and Environmental Safety”, 186(September), 109745. 2019. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2019.109745 [3] A.  Castañeda-Miranda  and  V.  M.  Castaño,  “Smart  frost  control  in greenhouses by neural networks models”. Computers and Electronics in Agriculture, 137, 102–114. 2017 https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.03.024 [4] Y. S. Chen and S. C. Chiu, S. C, “New method of automatic control for vehicle headlights”. Optik, 157, 718–723. 2018. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2017.11.137
[5] A. Ekrias, M. Eloholma, L.  Halonen, X. J. Song, X. Zhang, and Y. Wen, Road lighting and headlights: Luminance measurements and automobile lighting  simulations.  Building  and  Environment,  43(4),  530–536.  2008. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2007.01.017
[6] T. Emoto, U. R. Abeyratne, K. Kawano, T. Okada, O. Jinnouchi, and I. Kawata,  “Detection  of  sleep  breathing  sound  based  on  artificial  neural network analysis”. Biomedical Signal Processing and Control, 41, 81–89. 2018. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2017.11.005
[7] F. Farhadi, and A. N. Lodi Vahid, “Learning activation functions in deep neural networks”. Département de Mathématiques et de Génie Industriel, 151. 2017. https://publications.polymtl.ca/2945/
[8] S.  R.  O.  Y.  Imantaka,  “Universitas  Indonesia  Sistem  Pengenal  Wajah Berbasis Ensemble”. 2010
[9] E. Iyasele, “TO PROGRAMMING USING”. February. 2020
[10] R. E. Johnson, and J. W. Sensinger, “Actuator Technologies. In Handbook of Biomechatronics”. Elsevier Inc. 2019. https://doi.org/10.1016/b978-0-
12-812539-7.00002-7
[11] B. Karanayil, and M. F. Rahman, “Artificial Neural Network Applications in Power Electronics and Electric Drives. In Power Electronics Handbook (4th ed.). Elsevier Inc. 2018. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-811407- 0.00041-6
[12] Q.  Khan,  and  Q.  Bao,  “Light-emitting  devices.  In  2D  Materials  for Photonic  and  Optoelectronic  Applications”.  Elsevier  Ltd.  2019. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-102637-3.00007-3
[13] R. Kotschenreuther, R. “White LEDs for lighting applications. In Nitride Semiconductor Light-Emitting Diodes (LEDs): Materials, Technologies, and Applications: Second Edition. Elsevier Ltd. 2018. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-101942-9.00016-2 [14] T.  P.  Lillicrap  and  A.  Santoro,  “Backpropagation  through  time  and  the brain”.  Current  Opinion  in  Neurobiology,  55,  82–89.  2019. https://doi.org/10.1016/j.conb.2019.01.011
[15] C. Nwankpa, W. Ijomah, A. Gachagan, and S. Marshall, S. “Activation Functions:  Comparison  of  trends  in  Practice  and  Research  for  Deep Learning”. 1–20. 2018. http://arxiv.org/abs/1811.03378
[16] R.  Prasetya,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation untuk  Memprediksi  Ketinggian  Air  (Studi  Kasus:  Sungai  Ciliwung)”. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 1(3), 297. 2018. https://doi.org/10.30998/string.v1i3.1558
[17] B.  A.  Rizkin,  K.    Popovich,  K  and  R.  L.  Hartman,  “Artificial  Neural Network  control  of  thermoelectrically-cooled  microfluidics  using computer  vision  based  on  IR  thermography”.  Computers and Chemical Engineering, 121, 584–593. 2019. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2018.11.016
[18] R.  Sathya,  and  A.  Abraham,  “Comparison  of  Supervised  and Unsupervised  Learning  Algorithms  for  Pattern  Classification”. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Artificial  Intelligence, 2(2). 2013. https://doi.org/10.14569/ijarai.2013.020206
[19] M.  H.  SAZLI,  “A  brief  review  of  feed-forward  neural  networks”. Communications, Faculty Of Science, University of Ankara, May, 11–17. 2006. https://doi.org/10.1501/0003168
[20] S.  Sieniutycz,  and  Z.    Szwast,  “Neural  Networks—A  Review  of Applications”.  Optimizing  Thermal,  Chemical,  and  Environmental Systems,  109–120.  2018.  https://doi.org/10.1016/b978-0-12-813582- 2.00004-5
[21] A.  K.  Sreedhar,  and  B.  L.  Sharma,  “Light  Emitting  Diodes”.  1(March 2015), 1–13. 1973. https://doi.org/10.1007/978-1-349-16219-2_2
[22] H. I. Suk, “An Introduction to Neural Networks and Deep Learning”. In Deep Learning for Medical Image Analysis (1st ed.). Elsevier Inc. 2017. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-810408-8.00002-X
[23] R.  Toulson,  and  T.    Wilmshurst,  “Analog  Input.  Fast  and  Effective Embedded Systems Design”, 91–109. 2017. https://doi.org/10.1016/b978-0-08-100880-5.00005-0