## MODIFIKASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK
UNTUK PENGENALAN DATA IRIS DAN DATA FERET
riwinoto 1 , wahyudi 2 ,tony 3 , reinhoran 4 , kusumoputro 5
1 Politeknik Batam
Jurusan Teknik Informatika E-mail: riwi@polibatam.ac.id 2 . Lembaga Penerbangan dan Antariksa (LAPAN)
Unit Komputasi, Pusat Teknologi Dirgantara Terapan, Jakarta
Email: youdai@lapan.go.id 3. Universitas Tarumanegara, Fakultas Teknologi Informasi,Jakarta
Email: tony.b.fti.untar@gmail.com
4. STMIK Nusa Mandiri, Magister Ilmu Komputer, Jakarta
Email: rbahruns@gmail.com
5. Universitas Indonesia, Fakultas Teknik, Departemen Teknik Elektro
Jakarta
Email: kusumo@eng.ui.ac.id

## Abstrak
Variasi  dari  algoritma propagasi  balik  konvensional pada  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  telah  diajukan dengan  menggunakan  fungsi  kesalahan  kuadratis. Algoritma ini seperti algoritma successive overrelaxation  (SOR)  pada  sistem  persamaan  linear untuk  mencari  nilai  bobot  terakhir  yang  digunakan untuk memperbaharui bobot pada setiap busur. Dari analisis terhadap percobaan terhadap data feret dan iris  sebagai  pembanding,  jumlah  epoch  yang diperlukan  untuk  mencapai  konvergensi  dengan menggunakan  BP  SOR  0.9  kali  lebih  kecil dibandingkan dengan menggunakan BP standar. Hal ini  berarti  hasil  yang  didapatkan  masih  lebih  besar dari  treshold  yang  diharapkan  yaitu  dibawah  0.67 untuk  klaim  bahwa  BP  SOR  menghasilkan  waktu komputasi  yang  lebih  cepat  daripada  BP.  Hasil  rate recognition  dengan  menggunakan  BP  SOR  relatif sama dibandingkan dengan menggunakan BP standar .
Kata kunci : Propagasi balik, Successive Overrelaxation , Iris, Feret
1

## Pendahuluan
Jaringan saraf tiruan (JST) merupakan struktur pemroses informasi  yang  terdisitribusi  dan  bekerja  secara  paralel yang  terdiri  atas  elemen  pemroses  (yang  memiliki memori  lokal  dan  beroperasi  dengan  informasi  lokal) yang  diinterkoneksi  bersama  dengan  alur  sinyal  searah yang disebut koneksi. Setiap elemen pemroses memiliki koneksi  keluaran  tunggal  yang  bercabang  ( fan  out )  ke sejumlah  koneksi  kolateral  yang  diinginkan  (setiap koneksi  membawa  sinyal  yang  sama  dari  keluaran elemen pemroses tersebut). Keluaran premroses tersebut dapat merupakan sembarang jenis persamaan matematis yang diinginkan. Seluruh proses yang berlangsung pada setiap  elemen  pemroses  harus  benar-benar  dilakukan secara lokal yaitu keluaran hanya bergantung pada nilai masukan  pada  saat  itu  yang  diperoleh  melalui  koneksi dan  nilai  yang  tersimpan  dalam  memori  lokal  (Robert 1988).  JST  merupakan  sistem  adaptif  yang  dapat merubah  strukturnya  untuk  memecahkan  masalah berdasarkan  informasi  eksternal  maupun  internal  yang mengalir  melalui  jaringan  tersebut.  JST  digunakan untuk memecahkan masalah-masalah
pengenalan  (Elsiany  1999),  misalnya  pengenalan pola,  pengenalan  suara  dan  pengenalan  ucapan. Tujuan  dari  JST  adalah  bagaimana  membuat komputer mampu berpikir seperti manusia. JST mempunyai beberapa metode, seperti propagasi balik ( back propagation/BP ), Self Organizing Map (SOM), dan Learning Vector Quantization (LVQ).
Paper akan membahas mengenai Propagasi Balik. Propagasi balik adalah metode jaringan saraf tiruan yang mempunyai target dalam proses pembelajaran ( supervised training ). Propagasi balik terdiri dari dua bagian besar yaitu pembelajaran maju ( feed forward learning ) dan pembelajaran balik ( feed backward learning ). Pada pembelajaran maju, nilai error didapatkan dengan data target dan hasil ouput dari pembelajaran saat ini ( current learning ). Nilai error ini akan dipropagasikan ke seluruh lapisan-lapisan unit komputasi sebelumnya dalam jaringan untuk dilakukan update terhadap bobot koneksi antara pemroses.
Kelemahan  dari  propagasi  balik  (BP)  adalah komputasi  waktu  yang besar terutama jika data  yang harus  dipelajari  cukup  besar.  Untuk  itu,  teknik  ini perlu
dimodifikasi
sehingga
dapat mempercepatwaktu komputasi.
Renato De (1998), mengusulkan algoritma Sucessive Overrelaxation  (SOR)  Back  Propagation dengan melakukan  modifikasi  komputasi  perhitungan  error pada bobot koneksi ke lapisan keluaran sebanyak dua kali.  Pada  propagasi  balik  standar  komputasi dilakukan  satu  kali.  Dengan  modifikasi  tersebut, Propagasi Balik Sucessive Overrelaxation lebih cepat mencapai konvergensi dalam fase pembelajaran.

## 2. Metode Penelitian / Eksperimental

## Propagasi Balik Standar
Aturan  pembelajaran  yang  berlaku  pada  algoritma propagasi balik standar, adalah sebagai berikut 2 :
1. Inisialisasi  bobot  awal  dengan  menggunakan cara inisialisasi Nguyen-Widrow.
2. Untuk tiap pola pelatihan, lakukan langkah 3 dan
4.
3. Lakukan langkah komputasi maju :
ISSN : 2085-3858
a. Setiap neuron di lapisan masukan menerima sinyal x i dan  meneruskannya  ke  lapisan tersembunyi.
b. Setiap  neuron  di  lapisan  tersembunyi menjumlahkan sinyal masukan yang
dikalikan dengan bobot bersesuaian : (1)
Lalu menghitung sinyal keluaran dengan fungsi aktivasi :
(2)
dan meneruskan sinyal ini pada semua neuron di lapisan keluaran.
c. Setiap neuron di lapisan keluaran menjumlahkan sinyal masukan yang dikalikan dengan bobot yang bersesuaian :
(3)
lalu menghitung sinyal keluaran dengan fungsi aktivasi :
(4)
4. Lakukan komputasi mundur :
a.  Komputasi di lapisan keluaran :
 Setiap  neuron  di  lapisan  keluaran  diberikan target masukan tertentu. 
 Hitung sinyal error δ k untuk setiap neuron k di  lapisan  ini,  dengan  menggunakan  fungsi kesalahan kuadratis : 
(5)
 Hitung  modifikasi  bobot  untuk  setiap neuron di lapisan tersembunyi : 
(6)
 Hitung  modifikasi  bias  untuk  setiap  neuron
di lapisan keluaran : 
(11) (12)
5. Uji kriteria kesalahan, bila kesalahan lebih besar dari  batas  yang  telah  ditetapkan,  ulangi  langkah 2 dan 4. Bila tidak, pelatihan selesai.
(7)
b. Komputasi di lapisan tersembunyi
 Hitung sinyal  error δ j untuk  setiap  neuron  j di lapisan tersembunyi : 
(8)
 Hitung  modifikasi  bobot  untuk  hubungkan antar  neuron  bersangkutan  dengan  semua neuron di lapisan masukan : 
(9)
 Hitung  modifikasi  bias  untuk  setiap  neuron
di lapisan tersembunyi : 
(10)

## Propagasi Balik SOR
Aturan  pembelajaran  yang  berlaku  pada  algoritma propagasi  balik  (BP)  SOR  adalah  sebagai  berikut (Elsiany 1999):
1. Inisialisasi  bobot  awal  dengan  menggunakan cara inisialisasi Nguyen-Widrow.
2. Untuk tiap pola pelatihan, lakukan langkah 3 dan 4.
3. Lakukan langkah komputasi maju :
a. Setiap neuron di lapisan masukan menerima sinyal  xi  dan  meneruskannya  ke  lapisan tersembunyi.
b. Setiap  neuron  di  lapisan  tersembunyi menjumlahkan sinyal masukan yang dikalikan dengan bobot bersesuaian :
(13)
Lalu menghitung sinyal keluaran dengan fungsi aktivasi :
(14) dan  meneruskan  sinyal  ini  pada  semua
neuron di lapisan keluaran.
c. Setiap neuron di lapisan keluaran menjumlahkan sinyal masukan yang dikalikan dengan bobot yang bersesuaian :
(15) lalu menghitung sinyal keluaran dengan fungsi aktivasi :
(16)
4. Lakukan komputasi mundur :
a.  Komputasi di lapisan keluaran :
 Setiap  neuron  di  lapisan  keluaran  diberikan target masukan tertentu. 
 Hitung sinyal error δk untuk setiap neuron k di  lapisan  ini,  dengan  menggunakan  fungsi kesalahan kuadratis : 
   
(17)

 Hitung  modifikasi  bobot  untuk  setiap neuron di lapisan tersembunyi :     
(18) 
 Hitung  modifikasi  bias  untuk  setiap  neuron di lapisan keluaran : 
(19)
(20)
 Ubah bias menjadi :
(21)
 Ubah nilai net pada neuron keluaran dengan menggunakan bobot terbaru di atas : 
(22)
b. Komputasi di lapisan tersembunyi :
 Hitung  sinyal  error  δk  yang  baru  untuk setiap  neuron  k  di  lapisan  ini  dengan menggunakan  nilai  net  terbaru  pada  neuron di lapisan keluaran :     
(23)
  Hitung sinyal error δj untuk setiap neuron j di lapisan tersembunyi : 
(24)
 Hitung  modifikasi  bobot  untuk  hubungan antar  neuron  bersangkutan  dengan  semua neuron di lapisan masukan :      (25)
 Hitung  modifikasi  bias  untuk  setiap  neuron di lapisan tersembunyi :     
(26)
  Ubah bobot dan bias : 
(27)
(28)
5. Uji kriteria kesalahan, bila kesalahan lebih besar dari  batas  yang  telah  ditetapkan,  ulangi  langkah
2 dan 4. Bila tidak, pelatihan selesai.
Eksperimental setup : menggunakan MATLAB
1. Percobaan  awal  menggunakan  data  iris  dari  Iris
Flower  Data  Set.  Data  tersebut  dibagi  2  :  100 data  untuk  data  training  dan  50  untuk  data testing. Format data target :
1 0 0 : setosa
0 1 0 : versicolor
0 0 1 : virginica
Algoritma  pembelajaran  propagasi  balik  dan propagasi  balik  SOR  diterapkan  pada  data tersebut  dengan  beberapa  parameter:  laju pembelajaran  (  )  0.3,  momentum  0.2,  dan neuron tersembunyi (hidden) sebanyak 6.
2. Percobaan  selanjutnya  menggunakan  data  feret ( face  recognition  technology )  dari  laboratorium computational  logic  Fakultas  ilmu  komputer  UI. Percobaan dilakukan dalam 3 skenario :
a. 70/30 : 70 data training dan 30 data testing
b. 50/50 : 50 data training dan 50 data testing
c. 30/70 : 30 data training dan 70 data testing
Format data target : 1000000000 : orang ke-1 0100000000 : orang ke-2
0010000000 : orang ke-3
0001000000 : orang ke-4
0000100000 : orang ke-5
0000010000 : orang ke-6 0000001000 : orang ke-7 0000000100 : orang ke-8
0000000010 : orang ke-9
0000000001 : orang ke-10
Algoritma  pembelajaran  propagasi  balik  dan propagasi  balik  SOR  diterapkan  pada  data tersebut  dengan  paramaeter  :  laju  pembelajaran (  ) 0.3, momentum 0.2, dan neuron tersembunyi 40, 50, dan 60.

## Gambar 1 Blok diagram percobaan

## Data Iris
Diperkenalkan  oleh  Sir  Ronald  Aylmer  Fisher  pada tahun 1936. Bunga iris memiliki 3 spesies, antara lain setosa, versicolor, dan virginica.
Gambar 2 Setosa, versicolor, dan virginica
Data  iris  memiliki  4  feature  :  sepal  length,  sepal width, petal length, dan petal width.

## Gambar 3 Feature iris
Data  FERET  yang  digunakan  adalah  data  wajah  10 orang  dengan  10  keadaan  yang  berbeda-beda.  Data berbentuk file bmp dengan ukuran 30x40 piksel.

## 3. Hasil Penelitian
3.1 Hasil Proses Pembelajaran dalam epoch
Berikut adalah jumlah epoch hasil proses pembelajaran menggunakan BP standar dan BP SOR dengan alpha 0.5, momentum 0.1. Data training/Data testing=70/30
25
20 15 BP SOR 10 5 BP 0
40 50
GrGrafik 1: Jumlah epoch pembelajaran berdasarkan jumlah neuron hidden pada perbandingan data training: testing 70:30
Data training/Data testing=50/50
30
25 20
15
BPSOR BP 10 5
0 40 50
GrGrafik 2: Jumlah epoch pembelajaran berdasarkan jumlah neuron hidden pada perbandingan data training: testing 50:50
Data training/Data testing=30/70
35 30 25 20 BPSOR 15 BP 10 5 0
40 50
Grafik 3: Jumlah epoch pembelajaran berdasarkan jumlah neuron hidden pada perbandingan data training: testing 30:70
Sebagai  pembanding  ditampilkan  hasil  epoch  untuk pembelajaran  data  iris  menggunakan  BP  Standard dan BP SOR dengan menggunakan dengan alpha 0.5, momentum  0.1,  neuron  hidden  6  dan  data training/testing 100/50.
Tabel 1 Jumlah Epoch Proses Pembelajaran
EPOCH P1 P2 P3 P4 P5 SOR BP SOR  BP  SOR BP SOR  BP  SOR  BP  SOR  BP  Average Average 2776  4215  122 935 3251  1853 3574  5701 4657  2236  2876 2988

## 3.2 Hasil Recognition Rate
Data training/Data testing=70/30
78.5 78 77.5 77 76.5 76 BP SOR 75.5 75 BP 74.5 74 73.5 73
40
50
GrGrafik 4: Tingkat Recognition rate(%) berdasarkan jumlah
neuron hidden pada perbandingan data training: testing 30:70
Data training/Data testing=50/50
79 78.5 78 77.5 77 BPSOR 76.5 BP 76 75.5 75 74.5
40 50
GrGrafik  5:  Tingkat  Recognition  rate(%)  berdasarkan  jumlah neuron hidden pada perbandingan data training: testing 50:50
Data training/Data testing=30/70
56.6 56.4 56.2 56 55.8 BPSOR 55.6 BP 55.4 55.2 55 40 50
Gr  Grafik  6:  Tingkat  Recognition  rate(%)  berdasarkan  jumlah neuron hidden pada perbandingan data training: testing 30:70
Sebagai pembanding berikut adalah hasil recognition rate untuk Data Iris BP Standar dan BP SOR dengan menggunakan  dengan  alpha 0.5, momentum 0.1, neuron hidden 6.

## Tabel 2 Perbandingan rate recognition BP SOR/BP pada 5 percobaan
RECOGNITION RATE (%) P1 P2 P3 P4 P5 SOR BP
SOR  BP  SOR  BP  SOR BP  SOR  BP  SOR  BP  Average  Average
98 82 96 98 98 92 96 98 96 98 96.8 93.6
Catatan:
P1 : percobaan 1, P2 : percobaan 2 dan seterusnya.

## 4.Pembahasan

## 4.1 Pembahasan Peningkatan jumlah epoch
Dari  hasil  perbandingan  proses  pembelajaran  terlihat bahwa  jumlah  epoch  yang  diperlukan  dalam  mencapai konvergensi  dengan  menggunakan  metode  BP  SOR lebih sedikit dari pada metode BP pada semua kasus.
ISSN : 2085-3858
Berikut adalah perbandingan rata-rata epoch menggunakan BP SOR dengan BP.
Tabel 3 Perbandingan jumlah epoch BP SOR terhadap BP
Epoch Average BP SOR/BP Feret Iris 0.943910052 0.96251673
Peningkatan kecepatan komputasi diharapkan dengan perbandingan jumlah epoch BP SOR dengan BP yang semakin  kecil.  Karena  dalam  1  epoch,  terjadi  2  kali komputasi  nilai  error  di  BP  dan  3  kali  komputasi  di BP SOR maka peningkatan kecepatan komputasi BP SOR  dapat  diklaim  jika  perbandingan  jumlah  epoch menggunakan BP SOR dengan BP di bawah 2/3 atau 0.67.
Dari  percobaan  menggunakan  data  Feret  dan  Iris terlihat bahwa perbandingan epoch menggunakan BP SOR  dengan  BP  adalah  0.9.  Ini  berarti,  penurunan jumlah  epoch  menggunakan  BP  SOR  tidak  cukup siginifikan mempercepat komputasi pembelajaran. Dari pengamatan terhadap data feret dan iris, terlihat bahwa  pengurangan  jumlah  epoch  pada  data  feret sedikit lebih baik dari data Iris. Hal ini menunjukkan data  feret  lebih separatable dibandingkan  data  iris. Jadi  penggunaan  BP  SOR,  akan  menghasilkan  hasil pengurangan yang signifikan jika:
1. Data  untuk  setiap  kategori  target  lebih separatable
2. Dalam  setiap  kategori  mempunyai  variasi yang banyak

## 4.2 Pembahasan Recognition Rate
Dari  data recognition  rate seluruh  kasus,  diperoleh rata-rata recognition rate sebagai berikut:
Tabel 4 Perbandingan rate recognition BP SOR/BP RR Average BP SOR/BP Feret Iris 1.007527455 1.03418803
Baik  dari  data  feret  maupun  iris,  terlihat  pada  semua kasus recognition  rate menggunakan  metode  BP  SOR meningkat  tipis  dibandingkan  dengan  BP  SOR.  Pada Data  feret,  peningkatan  hanya  0.7  %  dan  pada  data  iris hanya 3.4%. Dari nilai tersebut dapat disimpulkan
bahwa penggunaan BP SOR tidak dapat meningkatkan recognition  rate secara  signifikan dibandingkan penggunaan BP.
Selain  perbandingan recognition  rate antara  metode BP  SOR  dan  BP,  nilai recognition  rate pada  data feret  dan  iris  dan  nilai recognition  rate antara  kasus pada  perbandingan  data  training  dengan  testing cukup menarik untuk diamati.
Nilai recognition  rate pada  data  feret  rata-rata menunjukan  berkisar  antara  kisaran  70-80%  untuk training/testing  70/30  dan  50/50.  Sedangkan  pada data  iris  pada recognition  rate mencapai  96%.  Dari data  tersebut  terlihat  bahwa recognition  rate pada data  feret  baik  menggunakan  BP  SOR  maupun  BO menurun  sampai  ke  70%  artinya  terdapat  penurunan hingga 20%.
Penurunan  tersebut  disebabkan  jumlah  sampel pembelajaran  pada  data  iris  5  kali  lebih  banyak dibandingkan pada data feret. Dengan jumlah sampel yang  banyak  maka  software  BP  SOR  maupun  BP dapat belajar dengan lebih baik dan dapat  mengenali data testing dengan lebih akurat.
Pada  data  feret  dengan  variasi  perbandingan  data training  dan  testing  yaitu  70/30  dan  50/50, recognition  rate yang  dicapai  lebih  dari  70%. Sedangkan  pada  perbandingan  data  training  dengan testing 30/70 recognition rate turun pada kisaran 50- 60%.  Ini  berarti  terdapat  penurunan recognition rate sekitar 20%.
Penurunan  ini  disebabkan  penurunan  jumlah  sampel yang  digunakan.  Pada  perbandingan  data  training /testing  50/50 recognition  rate nya  relatif  sama dengan  70/30.  Meskipun  jumlah  sampel  pada  50:50 berkurang  namun  jumlah  sampel  tersebut  masih cukup  mampu  dipelajari  oleh  sistem  untuk  bisa mengenali  data  testing  seakurat  pengenalan  dengan data  training/testing  70/30.  Sedangkan  pada  kasus perbandingan  data  training/testing  30/70,  jumlah sampel  sudah  tidak  mampu  lagi  mengenali  data testing seakurat data training 70/30.

## 5. Kesimpulan
Dari  pembahasan  mengenai  jumlah  epoch  dan  hasil pengenalan data testing menunjukkan bahwa penggunaan BPSOR pada data iris dan data feret tidak
berhasil  meningkatkan  perfomansi  komputasi  karena pengurangan epoch dan peningkatan recognition rate tidak signifikan. Jadi pada pengenalan data  feret  dan iris,  metode  BPSOR  tidak  perlu  digunakan  untuk menggantikan  metode  BP.  Metode  BPSOR  dapat digunakan untuk  meningkatkan kecepatan  komputasi dengan jika data yang tersedia memiliki seperatabilitas  yang  tinggi  antar  kategori  yang berbeda  dan  untuk  setiap  kategori  memiliki  variasi image yang banyak.

## Daftar Referensi
[1] Heck-Nielsend,  Robert  (1988),  Neurocomputing picking the human brain, IEEE Spectrum.
[2] Salomy, Elsiany, Algoritma Successive Overrelaxation  (SOR)  Backpropagation  untuk Perbaikan  Metode  Pelatihan  Pada  Sistem Pengenal  Huruf  Tulisan  Tangan,  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, 1999.
[3] Iris Flower Data Set , http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set
[4] Leone, Renato De., Rosario Capparuccia,
Emanuela Mereli, A Succesive Overrelaxatiob Backpropagation Algorithm for Neural Network Training, IEEE Transaction on Neural Network, Vol. 9, No.3, 1998

## Biografi
Riwinoto  dilahirkan  di  Tegal, Provinsi  Jawa  Tengah,  Indonesia pada  6  Agustus  1979.  Lulus pendidikan S1 dari teknik informatika  ITB  tahun  2003  dan S2  dari  ilmu  komputer  UI  tahun 2010.  Beliau  bekerja  sebagai Dosen Jurusan Teknik Informatika  Politeknik  Batam sejak tahun 2003-Sekarang. Fokus  penelitian  yang  dilakukan  pada  intelegensia buatan dan biomedik informatika dengan menggunakan pengolahan gambar, dan sinyal.
Wahyudi, Lahir di Jakarta,
Indonesia,  28  Desember  1974. Memperoleh  gelar  sarjana  pada bidang  Sistem  Komputer  pada tahun  2001  dari  STMIK  Budi Luhur,  Indonesia;  gelar  Magister Ilmu  Komputer  pada  tahun  2010
dari Universitas Indonesia.
Saat  ini  berliau  adalah  bertugas  di  Unit  Komputasi, Pusat  Teknologi  Dirgantara  Terapan,  Lembaga Penerbangan dan Antariksa(LAPAN) sebagai Perekayasa.
Tony Lahir di Medan, Indonesia, 10  Agustus  1982.  Memperoleh gelar sarjana pada bidang Sistem Komputer  pada  tahun  2005  dari Fakultas  Teknologi  Informasi (FTI)  Universitas  Tarumanagara (Untar). Sejak tahun 2008 sampai sekarang sedang mengambil Magister  Ilmu  Komputer  di Fakultas Ilmu Komputer (Fasilkom) Universitas Indonesia (UI).. .
Saat  ini  tercatat  sebagai  pengajar  di  Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas  Tarumanagara sejak tahun 2006
Bahrun  Said  Reinhoran,Lahir  di Kebumen, Indonesia, 12 September  1980.  Memperoleh gelar  sarjana  pada  bidang  Teknik Elektro  pada  tahun  2003  dari Universitas Indonesia, gelar M.Kom pada bidang Ilmu
Komputer  pada  tahun  2010  dari Universitas  Indonesia.  Saat  ini merupakan  staff  pengajar  pada
STMIK Nusa Mandiri
.
Benyamin Kusumoputro, Lahir di Bandung, Indonesia, 17 November  1957.  Memperoleh gelar  sarjana  pada  bidang  Fisika, MIPA  pada  tahun  1981  dari Institut Teknologi Bandung, Indonesia,  gelar  M.Eng.  bidang Optoelectronics and Laser Application pada tahun 1984 dari Tokyo  Institute  of  Technology, Jepang, dan gelar Dr. Eng. bidang Electrical and Electronics Engineering,  dari  Tokyo  Institute of  Technology,  Jepang  pada tahun 1993.
Saat  ini  beliau  adalah  profesor  dan  pengajar  di Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Indonesia, Indonesia.  Beliau  juga  menjabat  sebagai  ketua Laboratorium Kecerdasan Buatan