Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Laju Pembelajaran dalam Mengklasifikasi Data Wine Menggunakan Algoritma Backpropagation
Jaya Tata Hardinata 1 , Harly Okprana 2 , Agus Perdana Windarto 3 , Widodo Saputra 4 123 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
4 AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
Jl. Jend Sudirman Blok A No 1, 2 & 3 Pematangsiantar jayatatahardinata@stikomtb.ac.id 1 , harly@amiktunasbangsa.ac.id 2 , agus@amiktunasbangsa.ac.id 3 , widodo@amiktunasbangsa.ac.id 4

## Abstract
Backpropagation  is  an  artificial  neural  network  that  has  the  architecture  in  conducting training and determining the right parameters to produce the correct output of similar but not the  same  input.  One  of  the  parameters  that  influences  the  determination  of  bacpropagation architecture is the rate of learning, where if the value of the learning rate is too high then the network architecture becomes unstable otherwise if the value of the learning rate is too low the network  architecture  converges  and  takes a  long time  in  training network  architecture.  This research  data  is secondary  data  sourced  from  UCI  Data  Mechine  Learning.  The  best  network architecture in this study is 13-10-3, with different learning rates ranging from 0.01, 0.03, 0.06, 0.01, 0.13, 0.16, 0.2, 0.23, 0.026, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.9. From the 21 different learning rate values  in the 13-10-3 network  architecture, it is found that the level of learning rate is very important to get the right and fast network architecture. This can be  seen  in  experiments  with  a  learning  rate  of  0.65  can  produce  a  better  level  of  accuracy compared to a learning rate smaller than 0.65.
Keywords : Learning Rate, ANN, Classification, Backpropagation, Wine

## Abstrak
Backpropagation  merupakan  jaringan  syaraf  tiruan  yang  memiliki  arsitektur  dalam melakukan  pelatihan  dan  penentuan  parameter  yang  tepat  untuk  menghasilkan  keluaran yang  benar  terhadap  masukan  yang  serupa  tapi  tidak  sama.  Salah  satu  parameter  yang berpengaruh dalam penentuan arsitektur bacpropagation adalah laju pembelajaran, dimana jika  nilai  laju  pembelajaran  terlalu  tinggi  maka  arsitektur  jaringan  menjadi  tidak  stabil sebaliknya jika nilai laju pembelajaran terlalu rendah arsitektur jaringan menjadi konvergen dan membutuhkan waktu yang lama dalam pelatihan arsitektur jaringan . Data penelitian ini merupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari UCI  Data  Mechine  Learning .  Arsitektur jaringan terbaik pada penelitian ini adalah 13-10-3, dengan laju pembelajaran yang berbeda mulai dari 0.01, 0.03, 0.06, 0.01, 0.13, 0.16, 0.2, 0.23, 0.026, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.9. Dari 21 nilai laju pembelajaran yang berbeda pada arsitektur jaringan 13-10-3  diperoleh  bahwa  tingkat  laju  pembelajaran  sangat  penting  untukmendapatkan arsitektur  jaringan  yang  tepat  dan  cepat.  Hal  ini  terlihat  pada  percobaan  dengan  laju pembelajaran 0.65 dapat menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan laju pembelajaran yang lebih kecil dari 0.65.
Kata kunci : Laju Pembelajaran, JST, Klasifikasi, Backpropagation, Wine

## 1. PENDAHULUAN
Wine  adalah  minuman  beralkohol  yang  merupakan  hasil  fermentasi anaerob (tanpa kehadiran O2) juice buah anggur, oleh khamir. Dalam proses
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
fermentasi,  ragi  akan  mengkonsumsi  kandungan  gula  dari  anggur  dan mengubah menjadi etanol serta karbon dioksida.  Jenis anggur yang berbeda dan ragi akan menghasilkan jenis wine yang berbeda. Variasi tersebut dapat dihasilkan  dari  interaksi  kompleks  antara  perkembangan  biokimia  anggur, reaksi  yang  terlibat  dalam  proses  fermentasi,  lingkungan  fermentasi (karakteristik  khusus  yang  dihasilkan  dari  lingkungan  geografis,  geologi, iklim  bahkan  genetic  tanaman  anggur), appellation (penyebutan  atau  nama yang  diberikan  untuk  memnerangkan  di  mana  anggur  untuk  wine  tersebut tumbuh), serta campur tangan manusia dalam proses keseluruhan.
Salah satu manfaat dari data mining adalah  klasifikasi data,  klasifikasi merupakan  tahap  penting  dalam  data  mining.  Klasifikasi  bertujuan  untuk memprediksi  kelas  dari  suatu  objek  yang  tidak  di  ketahui  sebelumnya. Klasifiksi wine dapat di ukur secara obyektif dan subyektif, dimana subyektif dilakaukan oleh seorang pakar sedangkan obyektif dilakukan dengan cara uji laborotorium. Proses  klasifikasi wine  dapat membantu dalam menentukan kelas  wine,  sehingga  dapat  menggantikan  pengukuran  secara  subyektif dalam  penentuan  kelas  pada  wine  [1],  [2].  Klasifiksi  wine  dapat  di  ukur secara  obyektif  dan  subyektif,  dimana  subyektif  dilakaukan  oleh  seorang pakar  sedangkan  obyektif  dilakukan  dengan  cara  uji  laborotorium.  Maka diperlukanya  suatu  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  menentukan  kelas  wine dengan  melakukan  pengklasifikasian  dengan  jaringan  saraf  tiruan menggunakan algoritma backpropagation.
Dalam  menentukan  arsitektur  algoritma  backpropagation  untuk mendapatkan  hasil  keluaran  yang  baik  di  pengaruhi  dalam  menentukan parameter  –parameter  yang  tepat  terhadapat  arsitektur  jaringan backpropagation.  Pemilihan  parameter  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil keluaran  pelatihan  dan  jumlah  iterasi  yang  dilakukan  jaringan backpropagation.  Salah  satu  parameter  pada  jaringan  saraf  tiruan  yang mempengaruhi  jumlah  iterasi  pada  jaringan  backpropagation  adalah  laju pembelajaran,  tingkat  laju  pembelajaran  pada  backpropagation  sangatlah menentukan  proses  pembelajaran  pada  jaringan  backpropagation  dalam melakaukan  klasifikasi.  Tingkat  laju  pembelajaran  dapat  mengakibatkan jaringan menjadi konvergen jika terlalu kecil dan proses pembelajaran tidak stabil  jika  tingkat  laju  pembelajaran  terlalu  tinggi  [3].  Sehingga  laju pembelajaran  penting  dalam  menentukan  parameter  yang  tepat  pada jaringan  backpropagation  dalam  proses  pembelajaran  dan  pengujian  untuk menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  baik  dengan  jumlah  iterasi  yang  lebih baik dalam proses klasifikasi.
Proses    klasifikasi  wine    dapat  membantu  dalam  menentukan  kelas wine,  sehingga  dapat  menggantikan  pengukuran  secara  subyektif  dalam penentuan  kelas  pada  wine.  Penelitian  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi wine dengan Metode K-Nearest Neighbor yang diterapkan pada penelitian ini menghasilkan akurasi maksimal sebesar 68,75% terjadi saat nilai k = 16, dan pada pengujian jumlah data, 80% atau 132 data sebagai data latih dan 20% atau 33 data sebagai data uji dari total 165 data, hasil  akurasi maksimalnya
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
66,48  %  [4],  dan  klasifikasi  dengan  BackPropagation  Momentum  Adaptive Learning  Rate  yang  digabung  dengan  feature  selection,  dapat  melakukan klasifikasi dengan tingkat akurasi mencapai 96% [1]. Oleh karena itu penulis membuat penelitian untuk mengklasifikasi wine menggunakan Backpropagation,  Salah  satu  metode/algoritma  yang  baik  dalam  proses pembelajaran  dalam  pengklasifikasian  data  sehingga  dapat  menggantikan penilaian subyektif dan obyektif dalam penentuan kelas wine

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan  proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut  [5]–[7].  Istilah  buatan  disini digunakan  karena  jaringan  syaraf  ini  diimplemintasikan  dengan menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah proses  perhitungan  selama  proses  pembelajaran.  Model  struktur  jaringan saraf tiruan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Model Struktur Jaringan Saraf Tiruan

## 2.2. Algoritma Backpropagation
Propagasi  balik  atau back-propagation merupakan  salah  satu  teknik pembelajaran/pelatihan supervised  learning yang  paling  banyak  digunakan. Metode ini merupakan salah satu metode yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks. Di dalam jaringan propagasi balik, setiap unit yang berada  di lapisan input terhubung dengan setiap unit yang ada  di  lapisan  tersembunyi.  Setiap  unit  yang  ada  di  lapisan  tersembunyi terhubung dengan setiap unit yang ada di lapisan output . Jaringan ini terdiri dari  banyak  lapisan  ( multilayer  network ).  Ketika  jaringan  diberikan  pola masukan sebagai pola pelatihan, maka pola tersebut menuju unit-unit lapisan tersembunyi untuk selanjutnya diteruskan pada unit-unit di lapisan keluaran [8].  Metode  ini  bekerja  melalui  proses  secara  iteratif  dengan  menggunakan sekumpulan contoh data ( data training ), membandingkan nilai prediksi dari jaringan  dengan  setiap  contoh.  Dalam  setiap  proses,  bobot  relasi  dalam jaringan  dimodifikasi  untuk  meminimalkan  nilai Mean Square  Error (MSE) antara  nilai  prediksi  dari  jaringan  dengan  nilai  sesungguhnya.  Modifikasi relasi  ANN  tersebut  dilakukan  dengan  arah  mundur,  dari  layer  keluaran
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
hingga layer pertama dari layer hidden sehingga metode ini disebut sebagai back propagation

## 2.3. Model Arsitektur Backpropagation
Backpropagation merupakan jaringan dengan lapisan jamak ( multilayer network ) yang memiliki ciri khas tertentu yaitu memiliki 3 jenis layer yakni layer input, layer tersembunyi, layer  output . Backpropagation dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks  dibandingkan  dengan metode/algoritma yang lainnya [9]–[15].

## Gambar 2. Model Arsitektur Backpropagation
Keterangan :
Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.4.  yang terdiri dari tiga lapisan, yaitu : 4 lapis masukan ( input ), 2 lapis tersembunyi ( hidden layer ), dan 1 lapis keluaran ( output ). Dari gambar 2 dapat dijelaskan bahwa arsitektur backpopagation dengan n buah masukkan (x 1 , x 2 , x 3 ,.....,x n ) ditambah    sebuah  bias,  sebuah  lapisa  tersembunyi  yang  terdiri  dari j unit tambahan sebuah bias, serta k buah unit keluaran.

## 2.3.1. Konsep Dasar Algoritma Backpropagation
Setiap  pola-pola  informasi input dan output yang  diberikan  pada  jaringan syaraf  tiruan  diproses  dalam neuron.  Neuron-neuron tersebut  terkumpul didalam  lapisan-lapisan  yang  disebut neuron  layers .  Lapisan-lapisan penyusun jaringan syaraf tiruan tersebut dapat dibagi menjadi tiga (3) [16]– [18], yaitu :
1. Lapisan input.
Unit-unit  di  dalam  lapisan  input  disebut  unit-unit input .  Unit-unit input tersebut  menerima  pola  inputan  data  dari  luar  yang  menggambarkan suatu permasalahan.
2. Lapisan tersembunyi. Unit-unit  di  dalam  lapisan  tersembunyi  disebut  unit-unit  tersembunyi.
Dimana outpu tnya tidak langsung dapat diamati.
3. Lapisan output . Unit-unit  di  dalam  lapisan  output  disebut  unit-unit output.  Output dari lapisan  ini  merupakan  solusi  jaringan  syaraf  tiruan  terhadap  suatu permasalahan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  menemukan  sekumpulan  model/fungsi  yang menjelaskan  dan  membedakan  data  kedalam  kelas-kelas  tertentu,  dengan tujuan  menggunakan  model  tersebut  dalam  menentukan  kelas  dari  suatu objek yang belum diketahui kelasnya. Pada 2 proses dalam klasifikasi, yaitu [19]:
a. Proses  learning/training  Melakukan  pembangunan  model  menggunakan data training. Pada penelitian ini menggunakan model JST.
b. Proses  testing  Melakukan  tes  terhadap  data  testing  menggunakan  model yang telah diperoleh dari proses training.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data
Dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian,  data  yang  digunakan diambil  dari https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine ,  serta    Target  :  1  = Kelas 1 jumlah data sebanyak 59 data, 2 = Kelas 2 jumlah data sebanyak 71 data dan 3 = Kelas 3 jumlah data sebanyak 48 data.
Tabel 1. Data
Wine No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10  X11  X12
X13 T 1 14,23  1,71  2,43  15,6  127  2,8 3,06  0,28  2,29  5,64  1,04  3,92 1065  1 2 13,2 1,78  2,14  11,2  100  2,65  2,76  0,26  1,28  4,38  1,05  3,4 1050  1 3 13,16  2,36  2,67  18,6  101  2,8 3,24  0,3 2,81  5,68  1,03  3,17 1185  1 4 14,37  1,95  2,5 16,8  113  3,85  3,49  0,24  2,18  7,8 0,86  3,45 1480  1 5 13,24  2,59  2,87  21 118  2,8 2,69  0,39  1,82  4,32  1,04  2,93 735  1 6 14,2 1,76  2,45  15,2  112  3,27  3,39  0,34  1,97  6,75  1,05  2,85 1450  1 7 14,39  1,87  2,45  14,6  96 2,5 2,52  0,3 1,98  5,25  1,02  3,58 1290  1 8 14,06  2,15  2,61  17,6  121  2,6 2,51  0,31  1,25  5,05  1,06  3,58 1295  1 ... … … … …
…
… … …
… … … … … … 115  12,08  1,39  2,5 22,5  84 2,56  2,29  0,43  1,04  2,9 0,93  3,19 385  2 116  11,03  1,51  2,2 21,5  85 2,46  2,17  0,52  2,01  1,9 1,71  2,87 407  2 117  11,82  1,47  1,99  20,8  86 1,98  1,6 0,3 1,53  1,95  0,95  3,33 495  2 118  12,42  1,61  2,19  22,5  108  2 2,09  0,34  1,61  2,06  1,06  2,96 345  2 119  12,77  3,43  1,98  16 80 1,63  1,25  0,43  0,83  3,4 0,7 2,12 372  2 120  12 3,43  2 19 87 2 1,64  0,37  1,87  1,28  0,93  3,05 564  2 121  11,45  2,4 2,42  20 96 2,9 2,79  0,32  1,83  3,25  0,8 3,39 625  2 122  11,56  2,05  3,23  28,5  119  3,18  5,08  0,47  1,87  6 0,93  3,69 465  2 123  12,42  4,43  2,73  26,5  102  2,2 2,13  0,43  1,71  2,08  0,92  3,12 365  2 124  13,05  5,8 2,13  21,5  86 2,62  2,65  0,3 2,01  2,6 0,73  3,1 380  2 125  11,87  4,31  2,39  21 82 2,86  3,03  0,21  2,91  2,8 0,75  3,64 380  2 126  12,07  2,16  2,17  21 85 2,6 2,65  0,37  1,35  2,76  0,86  3,28 378  2 128  11,79  2,13  2,78  28,5  92 2,13  2,24  0,58  1,76  3 0,97  2,44 466  2 129  12,37  1,63  2,3 24,5  88 2,22  2,45  0,4 1,9 2,12  0,89  2,78 342  2 130  12,04  4,3 2,38  22 80 2,1 1,75  0,42  1,35  2,6 0,79  2,57 580  2 131  12,86  1,35  2,32  18 122  1,51  1,25  0,21  0,94  4,1 0,76  1,29 630  3 132  12,88  2,99  2,4 20 104  1,3 1,22  0,24  0,83  5,4 0,74  1,42 530  3 … … … … …
… … … …
… … … … …  … 156  13,17  5,19  2,32  22 93 1,74  0,63  0,61  1,55  7,9 0,6 1,48 725  3 157  13,84  4,12  2,38  19,5  89 1,8 0,83  0,48  1,56  9,01  0,57  1,64 480  3 158  12,45  3,03  2,64  27 97 1,9 0,58  0,63  1,14  7,5 0,67  1,73 880  3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10  X11  X12 X13 T 159  14,34  1,68  2,7 25 98 2,8 1,31  0,53  2,7 13 0,57  1,96 660  3 160  13,48  1,67  2,64  22,5  89 2,6 1,1 0,52  2,29  11,7  0,57  1,78 620  3 161  12,36  3,83  2,38  21 88 2,3 0,92  0,5 1,04  7,65  0,56  1,58 520  3 174  13,71  5,65  2,45  20,5  95 1,68  0,61  0,52  1,06  7,7 0,64  1,74 740  3 175  13,4 3,91  2,48  23 102  1,8 0,75  0,43  1,41  7,3 0,7 1,56 750  3 176  13,27  4,28  2,26  20 120  1,59  0,69  0,43  1,35  10,2  0,59  1,56 835  3 177  13,17  2,59  2,37  20 120  1,65  0,68  0,53  1,46  9,3 0,6 1,62 840  3 178  14,13  4,1 2,74  24,5  96 2,05  0,76  0,56  1,35  9,2 0,61  1,6 560  3

## 3.2. Analisis
Setelah dilakukan normalisasi, maka akan dilakukan pelatihan menggunakan software  Matlab R2011b .  Adapun  parameter-parameter  yang  diperlukan dalam proses pelatihan dan pengujian adalah sebagai berikut :
load wine_dataset; inputs = wineInputs; targets = wineTargets; hiddenLayerSize = 10; net = patternnet(hiddenLayerSize); net.trainFcn = 'traingdx'; net.trainParam.lr = 0.9; net.performFcn = 'mse'; net.trainParam.goal = 0; net.divideParam.trainRatio = 50/100; net.divideParam.valRatio = 25/100; net.divideParam.testRatio = 25/100; [net,tr] = train(net,inputs,targets); outputs = net(inputs); errors = gsubtract(targets,outputs); performance = perform(net,targets,outputs) view(net) figure, plotperform(tr) figure, plotconfusion(targets,outputs) [c,cm] = confusion(targets,outputs) fprintf('Percentage Correct Classification   : %f%%\n', 100*(1-c)); fprintf('Percentage Incorrect Classification : %f%%\n', 100*c);

## 3.3. Pelatihan dan Pengujian Data
Pada penelitian ini menggunakan 1 (satu) arsitektur  jaringan pelatihan dan pengujian  13-10-3  dengan  laju  pembelajaran  yang  berbeda  dengan kombinasi laju pembelajaran sebagai berikut 0.01, 0.03, 0.06, 0.01, 0.13, 0.16, 0.2,  0.23,  0.026,  0.3,  0.35,  0.4,  0.45,  0.5,  0.55,  0.6,  0.65,  0.7,  0.75,  0.8,  0.9. Berdasarkan  model  arsitektur  13-10-3  dapat  dijabarkan  bahwa  13 merupakan data neuron input layer , 10 merupakan data neuron hidden layer dan 3 merupakan data neuron output layer . Nialai Laju pembelajaran  terbaik. Dapat dilihat pada tabel 2. berikut.
Tabel 2. Hasil Pelatihan dan Pengujian data Wine
No. Laju Pembelajaran
Hasil
Akurasi Performance 1 0.01  98.8764040% 0.01290 2 0.03  98.8764040% 0.01320 3 0.06  98.8764040% 0.01310 4 0.1  98.8764040% 0.01290 5 0.13  98.3146070% 0.01320
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No. Laju Pembelajaran Hasil Akurasi Performance 6 0.16  98.3146070% 0.01310 7 0.2  98.3146070% 0.01290 8 0.23  98.3146070% 0.01300 9 0.26  98.3146070% 0.01280 10 0.3  98.3146070% 0.01280 11 0.35  98.3146070% 0.01280 12 0.4  98.3146070% 0.01300 13 0.45  98.3146070% 0.01280 14 0.5  98.3146070% 0.01280 15 0.55  98.3146070% 0.01280 16 0.6  96.6292130% 0.02490 17 0.65  98.3146070% 0.01270 18 0.7  96.6292130% 0.02550 19 0.8  96.6292130% 0.02470 20 0.9  96.6292130% 0.02410 21 0.95  96.6292130% 0.02370
Berdasarkan  tabel  2.  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  laju  pembelajaran  sangat berpengaruh  terhadap  arsitektur  jaringan,  dimana  terjadi  pada  tingkat  laju pembelajaran  0.65  dengan  menghasilkan  tingkat  akurasi  yakni  sebesar 98,3% dimana tinggakat akurasi ini lebih baik dari tingkat laju pembelajaran yang  lebih  kecil  dari  0.65    yaitu  0.6.  sehingga  pada  arsitektur  jaringan  ini dapat dilihat bahwa semangkin lebih tingggi tingkat lajur pembelajaran tidak akan membuat arsitektur jaringan semangkin tidak stabil dalam melakukan pembelajaran.
Gambar 3. Hasil Arsitektur Jaringan Dengan laju Pembelajaran 0.01
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari  gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa Epoch yang  terjadi  sebesar  146 dengan  lama  waktu  4  detik,  performa  0.00314.  Divisi  data  acak,  fungsi pelatihan yang di gunakan adalah Gradient Descent Momentum & Adative LR (traingdx) dengan perporma Mean Squared Error dengan arsitektur 13-10-3 .
Gambar 4. Hasil Performance Mean Squared Error (MSE)
Dari gambar 4 dapat diperoleh Mean Square Error (MSE) sebesar 0,034604 pada Epoch 140. Dengan hasil garis perbandingan antara data pelatihan dan data uji yang mendekati hasil mean squared Error (Mse) yang sama.

## Gambar 5. Hasil Confusion
Dari  gambar  5  dapat  diperoleh  Tinggakt  Akurasi  klasifikasi  sebesar  98.9% dengan  kelasahan  klasifikasi  1.1%.  pada  kelas  1  terdapat  59  data  dengan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kesalahan  hasil  klasifikasi  0%  ,  data  kelas  2  dengan  jumlah  data  71  data dengan  kesalahan  hasil  klasifikasi  0.6%  serta  data  kelas  3  dengna  jumlah data 48 data dengan kesalahan hasil klasifikasi 0.6% .

## Tabel 3. Hasil Klasifikasi Data Wine
No  X1 X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  T  P 1  14,23  1,71  2,43  15,6  127  2,8  3,06  0,28  2,29  5,64  1,04  3,92  1065  1  1 2  13,2  1,78  2,14  11,2  100  2,65  2,76  0,26  1,28  4,38  1,05  3,4  1050  1  1 3  13,16  2,36  2,67  18,6  101  2,8  3,24  0,3  2,81  5,68  1,03  3,17  1185  1  1 4  14,37  1,95  2,5  16,8  113  3,85  3,49  0,24  2,18  7,8  0,86  3,45  1480  1  1 5  13,24  2,59  2,87  21  118  2,8  2,69  0,39  1,82  4,32  1,04  2,93  735  1  1 6  14,2  1,76  2,45  15,2  112  3,27  3,39  0,34  1,97  6,75  1,05  2,85  1450  1  1 7  14,39  1,87  2,45  14,6  96  2,5  2,52  0,3  1,98  5,25  1,02  3,58  1290  1  1 8  14,06  2,15  2,61  17,6  121  2,6  2,51  0,31  1,25  5,05  1,06  3,58  1295  1  1 ... ... … … … … … … … … … … …  … …  … 73  13,49  1,66  2,24  24  87  1,88  1,84  0,27  1,03  3,74  0,98  2,78  472  2  2 74  12,99  1,67  2,6  30  139  3,3  2,89  0,21  1,96  3,35  1,31  3,5 985  2  1 75  11,96  1,09  2,3  21  101  3,38  2,14  0,13  1,65  3,21  0,99  3,13  886  2  2 76  11,66  1,88  1,92  16  97  1,61  1,57  0,34  1,15  3,8  1,23  2,14  428  2  2 … … … … … … … … … … … … …  … …  … 135 12,51  1,24  2,25  17,5  85  2 0,58  0,6  1,25  5,45  0,75  1,51  650  3  2 136 12,6  2,46  2,2  18,5  94  1,62  0,66  0,63  0,94  7,1  0,73  1,58  695  3  3 137 12,25  4,72  2,54  21  89  1,38  0,47  0,53  0,8  3,85  0,75  1,27  720  3  3 170 13,4  4,6  2,86  25  112  1,98  0,96  0,27  1,11  8,5  0,67  1,92  630  3  3 171 12,2  3,03  2,32  19  96  1,25  0,49  0,4  0,73  5,5  0,66  1,83  510  3  3 172 12,77  2,39  2,28  19,5  86  1,39  0,51  0,48  0,64  9,89  0,57  1,63  470  3  3 173 14,16  2,51  2,48  20  91  1,68  0,7  0,44  1,24  9,7  0,62  1,71  660  3  3 174 13,71  5,65  2,45  20,5  95  1,68  0,61  0,52  1,06  7,7  0,64  1,74  740  3  3 175 13,4  3,91  2,48  23  102  1,8  0,75  0,43  1,41  7,3  0,7  1,56  750  3  3 176 13,27  4,28  2,26  20  120  1,59  0,69  0,43  1,35  10,2  0,59  1,56  835  3  3 177 13,17  2,59  2,37  20  120  1,65  0,68  0,53  1,46  9,3  0,6  1,62  840  3  3 178 14,13  4,1  2,74  24,5  96  2,05  0,76  0,56  1,35  9,2  0,61  1,6 560  3  3
Berdasarkan  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  hasil  klasifikasi  data  wine  terjadi pada data dengan kelas wine 2 dan 3. Kesalahan tersebut terjadi pada data ke 74 yang mana kelas data wine 2 arsitektur jaringan menghasilkan kelas 1 dan data  ke  135  dimana  kelas  data  wine  3  arsitektur  jaringan  menghasilkan keluaran 2.

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain : 1. Laju  pembelajaran  sangant  berpengaruh  dalam  mendapatkan  hasil  yang tepat dan cepat.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
2. Semakin  kecil  tingkat  laju  pembelajaran  pada  penelitian  klasifikasi  data wine semakin tinggi tingkat akurasi dan semakin besar juga tinggak Epoch dalam proses pelatihan arsitektur jaringan.
3. Tingkat  laju  pembelajarn  yang  lebih  tinggi  belum  tentu  membuat arsitektur jaringan semangkin tidak stabil dalam penelitian klasifikasi data wine.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Maharani,  “Klasifikasi  Data  Menggunakan  JST  Backpropagation Momentum dengan Adaptive Learning Rate,” in Seminar Nasional Informatika 2009 (semnasIF 2009) , 2009, vol. 2009, pp. 25–31.
[2] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data  untuk  Klasifikasi  Wine  Menggunakan  Algoritma  K-NN,” Computer Engineering, Science and System Journal , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019.
[3] A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Backpropagation  Algorithm  in  Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country of Origin,” Journal of Physics: Conf. Series , vol. 1255, pp. 1–6, 2019.
[4] A.  Arandika,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  Untuk Klasifikasi Data Wine,” 2014.
[5] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Jurnal & Penelitian Teknik Informatika Sinkron , vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2017.
[6] A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, “Use of Binary Sigmoid Function  And  Linear  Identity  In  Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting Population  Density,” International  Journal  Of  Information  System  & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[7] A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, and D. Hartama, “Analysis of Artificial Neural Network  Backpropagation  Using  Conjugate  Gradient  Fletcher  Reeves  in  the Predicting Process,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1– 7, 2017.
[8] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “MODEL  ARSITEKTUR  NEURAL NETWORK  DENGAN  BACKPROPOGATION  PADA  PREDIKSI  TOTAL  LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[9] S.  P.  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Artificial  Neural  Network  Accuracy Using  Backpropagation  Algorithm  In  Predicting  Process  (Forecasting),” International Journal Of Information System & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 34– 42, 2017.
[10]  J.  R.  Saragih,  M.  Billy,  S.  Saragih,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Algoritma Backpropagation Dalam Prediksi Nilai Ekspor (Juta USD),” Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan , vol. 15, no. 2, pp. 254–264, 2018.
[11]  E.  Hartato,  D.  Sitorus,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk Prediksi Luas Panen Biofarmaka di Indonesia,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
[12]  S.  Setti  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Backpropagation  Algorithm  in  Predicting the  Most  Number  of  Internet  Users  in  the  World,” JOIN  (Jurnal  Online Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 422-432 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[13]  R. E. Pranata, S. P. Sinaga, and A. Wanto, “Estimasi Wisatawan Mancanegara Yang  Datang  ke  Sumatera  Utara  Menggunakan  Jaringan  Saraf,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[14]  A.  A.  Fardhani,  D.  Insani,  N.  Simanjuntak,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Harga Eceran  Beras  Di  Pasar  Tradisional  Di  33  Kota  Di  Indonesia  Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018.
[15]  J.  Wahyuni,  Y.  W.  Paranthy,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Saraf  Dalam Estimasi  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Penduduk  Sumatera  Utara,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 18–24, 2018.
[16]  Y.  A.  Lesnussa,  S.  Latuconsina,  and  E.  R.  Persulessy,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf Tiruan  Backpropagation  untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (  Studi kasus :  Prediksi  Prestasi  Siswa  SMAN  4  Ambon  ),” Jurnal  Matematika Integratif , vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.
[17]  M.  A.  Razak  and  E.  Riksakomara,  “Peramalan  Jumlah  Produksi  Ikan  dengan Menggunakan  Backpropagation  Neural  Network  (Studi  Kasus:  UPTD Pelabuhan  Perikanan  Banjarmasin,” JURNAL  TEKNIK  ITS ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 142–148, 2017.
[18]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of Backpropagation  Method  with  Sigmoid  Bipolar  and  Linear  Function  in Prediction  of  Population  Growth,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 1255, pp. 1–6, 2019.
[19]  J. Han, Data Mining: Concepts and Techniques (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) . 2011.