Studi Komparasi Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner, Sigmoid Bipolar dan Linear pada Jaringan Saraf Tiruan dalam Menentukan Warna RGB Menggunakan Matlab
Ikhwan Pamungkas 1* , Sumadi 2 , Syaiful Alam 3
1,2,3 Teknik Elektro, Universitas Lampung, Bandar Lampung Indonesia * Koresponden email : ikhwanpamungkas48@gmail.com
Diterima: 18 Agustus 202 Disetujui: 25 Agustus 2022

## Abstract
Neural  network Backpropagation is  a  good  method  to  use  to  determine  RGB  color  ( Red,  Green,  Blue ) because  it  can  give  high  accuracy  values.  Neural  network backpropagation there  are  several  activation functions that can be used. This study aims to determine the activation function and to form the optimal network  architecture  in  the backpropagation in  determining  RGB  colors.  Neural  network  model backpropagation was  developed  using  3  types  of  activation  functions,  namely  Binary  Sigmoid,  Bipolar Sigmoid, and Linear. Based on the training results, the Bipolar Sigmoid activation function produces the highest  accuracy  value  compared  to  the  Binary  Sigmoid  activation  function  and  the  Linear  activation function. The optimal network architecture is modeled using 3 nodes in the input layer , 2 hidden layers consisting of 2 hidden layer nodes , and 1 node in the output layer . In the model that has been made, the percentage of network training and testing accuracy is 100% resulting in the smallest MSE with a value of 6,1E-03 in the 97th iteration in 485 milliseconds.
Keywords: activation function, artificial neural network, backpropagation, RGB

## Abstrak
Jaringan saraf tiruan backpropagation ialah suatu metode baik dipakai buat menentukan warna RGB ( Red, Green, Blue ) karena dapat memberikan nilai akurasi yang tinggi. Di jaringan saraf tiruan backpropagation terdapat  beberapa  fungsi  aktivasi  yang  dapat  dipakai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  fungsi aktivasi  serta  membentuk  arsitektur  jaringan  yang  optimal  pada  jaringan  saraf  tiruan backpropagation dalam  menentukan  warna  RGB.  Di  penelitian  ini,  model  jaringan  saraf  tiruan backpropagation dikembangkan  memakai  3  jenis  fungsi  aktivasi  yaitu  Sigmoid  Biner,  Sigmoid  Bipolar,  serta  Linear. Berdasarkan  hasil  pelatihan,  fungsi  aktivasi  Sigmoid  Bipolar  ini  terdapat  nilai  akurasi  tertinggi dibandingkan fungsi aktivasi Sigmoid Biner dan fungsi aktivasi Linear. Arsitektur jaringan yang optimal dimodelkan dengan memakai 3 node di input layer , 2 hidden layer yang terdiri dari masing-masing 2 node hidden layer , serta 1 node ke output layer . Pada model yang sudah dibuat, persentase akurasi pelatihan serta pengujian jaringan adalah sebesar 100% menghasilkan MSE terkecil dengan nilai 6,1E-03 pada iterasi ke- 97 dalam waktu 485 milidetik.
Kata Kunci: fungsi aktivasi, jaringan saraf tiruan, backpropagation, RGB

## 1. Pendahuluan
Kemampuan komputer dalam mengenali suatu pola banyak dikembangkan sebagai kebutuhan untuk menyelesaikan suatu masalah. Jaringan Saraf Tiruan (JST) ialah  sistem komputerisasi untuk memproses informasi  yang  mempunyai  karakter  mirip  sama  jaringan  saraf  biologi  disaat  penangkapan  informasi  di ‘dunia luar’. Yang dimaksudkan itu dari JST ialah berusaha buat sebuah model sistem komputasi informasi yang bisa menirukannya serangkaian cara bekerja jaringan saraf biologis. Pada penelitian [1] jaringan saraf tiruan dimanfaatkan untuk mengklasifikasikan kematangan buah apel serta menghitung jumlah buah apel. Di penelitian [2] jaringan saraf tiruan berperan dalam dunia kesehatan dengan mengidentifikasi retina. Pada jaringan  saraf  tiruan backpropagation terdapat  beberapa  fungsi  aktivasi  yang  bisa  dipakai.  Beberapa penelitian  telah  melakukan  kajian  tentang  pemilihan  fungsi  aktivasi  pada  jaringan  saraf  tiruan  dalam literatur [3] [4] [5] [6] menyatakan bahwa pemilihan fungsi aktivasi yang tepat merupakan hal yang penting pada  jaringan  saraf  tiruan  serta  dalam  pendeteksian  warna  RGB  yang  memungkinkan  pengembangan aplikasi yang berbasis pemrosesan gambar.

## Warna RGB
RGB  ialah  singkatannya  " Red  Green  Blue ",  RGB  mengacunya  di  ketiga  warna  cahaya  yang  bias dicampurkan buat mendapatkan warna yang beda. Gambar 1 berikut ini merepresentasikan kombinasi dari tiga warna primer aditif menghasilkan warna-warna baru.
Gambar 1 . Representasi warna primer Sumber: ref. [7]
Ruang warna standar RGB didasarkannya dihasil akuisisi frekuensi warna oleh sensor elektronik. Di setiap komponen warna dikodekan di dalam 8 bit hingga bisa membentuk 2 8x3 ataupun 256 3 menghasilkan 16.777.216 nuansa warna [7].

## Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  cabang dari  ilmu  komputasi  ini  mengadopsi  cara  kerja  dari  saraf manusia.  Sama  seperti  saraf  manusia,  dalam  jaringan  saraf  tiruan  terdapat  proses  stimulasi/rangsangan, pemrosesan, dan pengeluaran. Keluaran dari jaringan saraf tiruan bergantung pada variasi rangsangan dan pemrosesannya [8]. Gambar 2 berikut ini mengilustrasikan jaringan saraf dari manusia.
Gambar 2 . Jaringan saraf manusia Sumber: ref. [8]

## Input, Output, dan Hidden Layer
Pada arsitektur model jaringan saraf tiruan, ada bermacam layer yakni input layer , output layer serta hidden layer . Di setiap layer memiliki fungsi tertentu. Input layer terdiri dari beberapa neuron input yang berfungsi  seperti  dendrit  yaitu  menerima  informasi  yang  masuk. Hidden layer berfungsi  sebagai  tempat pemrosesan  utama  dalam  jaringan  saraf  tiruan. Output layer berfungsi  seperti  akson,  yaitu  memberikan keluaran informasi yang telah diproses dalam hidden layer [8].

## Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  dijaringan  saraf  tiruan  berfungsi  misalnya  sinapsis  dijaringan  saraf  manusia  [8]. Fungsi aktivasi bertugas untuk mengolah jumlah data masukan menjadi data keluaran [3]. Bermacam fungsi aktivasinya yang digunakan ialah:
a. Fungsi Sigmoid biner
Fungsi sigmoid biner mempunyai rangenya 0 hingga 1 maka output nya ada dinterval 0 hingga 1. Di matlab fungsinya aktivasi sigmoid biner terkenal namanya logsig .
Gambar 3. Fungsi Sigmoid biner
Sumber: ref. [4]
𝑦 = 𝑓(𝑥) = 1 1+𝑒 −𝑥 (1) 𝑓 ′ (𝑥) = 𝑓(𝑥)[1 − 𝑓(𝑥)] (2)
b. Fungsi Sigmoid bipolar
Fungsi sigmoid bipolar hampir mirip fungsi sigmoid biner , namun output fungsi berikut mempunyai range diantara -1 hingga 1. Pada matlab fungsi aktivasi sigmoid bipolar terkenal namanya tansig .
Gambar 4 . Fungsi Sigmoid bipolar Sumber: ref. [4]
𝑦 = 𝑓(𝑥) = 1−𝑒 −𝑥 1+𝑒 −𝑥 (3)
𝑓 ′ (𝑥) = 𝛼 2 [1 + 𝑓(𝑥)][1 − 𝑓(𝑥)] (4)
c. Fungsi Identitas / Linear
Fungsi  Identitas  / Linear mempunyai  nilai output yang  sama    nilai input nya.  Di  matlab  fungsi identitas / linear dikenal namanya purelin e.
Gambar 5 . Fungsi identitas/ Linear
Sumber: ref. [4] 𝑦 = 𝑥 (5) 𝑓 ′ (𝑥) = 1 (6)
Jaringan Saraf Tiruan (Backpropagation) Backpropagation adalah suatau algoritma yang digunakan di dalam melatih jaringan saraf tiruan [8].  Algoritma backpropagation menjadi  salah  satunya  metode  pembelajaran  mesin  yang  paling  efisien untuk jaringan multilayer di jaringan saraf tiruan. Alasannya ialah karena algoritma backpropagation cukup sederhana [9]. Algoritma backpropagation ialah suatu algoritma jaringan saraf tiruan ini memakai metode pembelajaran  terawasi  ( supervised  learning )  serta  memiliki  arsitektur multilayer [10].  Algoritma backpropagation menggunakan  metode gradient  descent (turunan  dari  fungsi squared  error )  dengan memperhatikan  bobot  ( weight )  dari  model  jaringan  saraf  tiruan  [8].  Untuk  mencari squared  error dapat menggunakan persamaan 7 berikut ini:
𝐸 = 1 𝑛 (𝑡 − 𝑦) 2 (7) E = Kesalahan kuadrat n = Banyak data
t = Target keluaran
y
= Keluaran sebenarnya dari neuron keluaran
Pada  model  algoritma backpropagation terdapat  beberapa layer yakni input  layer,  output layer, sera hidden layer [10]. Gambar 6 adalah  arsitektur model jaringan backpropagation.
Gambar 6 . Arsitektur model jaringan backpropagation Sumber: Data peneliti (2022)
Pada Gambar 6 , model jaringan backpropagation memiliki input X 1 hingga X 3 dan memiliki nilai bobot dan bias untuk masukan pada input layer , hidden layer, dan output layer . Back  propagation terjadi  karena  jaringan  mendapatkan  keluaran  yang error [11].  Seluruh  bobot yang  aktivasinya  tidak  bernilai  0  didalam  jaringan  akan  disesuaikannya  buat  mengecilkan error yang kejadian. Pada proses learning, fase propagasi maju serta balik dilaksanakan dengan cara berulang buat satu kali sesi learning , dan diulangi sampai sejumlah epoch (jumlah sesi dalam proses learning suatu jaringan) hingga error yang terjadi dapat diminimalisasi sampai batas toleransi terkecil ataupun nol [12].

## Pelatihan Jaringan Backpropagation
Aturan  pelatihan  jaringan backpropagation adanya  2  tahap, feedforward serta backward propagation . Dijaringan diberi sekumpul contohnya seperti pelatihan yang dapat diartikan set pelatihan. Set  pelatihan  berikut  digambarkannya  sama  vektor feature yang  diartikan  dengan  vektor input yang diasosiasikannya dengan sebuah output yang jadi target pelatihan. Dengan kata lain set pelatihan meliputi vektor input serta  vektor output target.  Keluaran  dari  jaringan  berupa  sebuah vektor output aktual.  Lalu dilaksanakan  perbandingan  diantara output aktual  yang  dihasilkannya  dengan output target  caranya melaksanakan  pengurangan  antara  keduanya output .  Hasil  dari  pengurangannya  berupa error . Error dijadikan  untuk    dasar  di  dalam  melaksanakan  perubahan  ditiap  bobot.  Disetiap  perubahan  bobot  yang terjadi  bisa  menguranginya error .  Siklus  perubahan  bobot  ( epoch )  dilaksanakan  di  setiap  set  pelatihan sehingga  kondisi  berhenti  dicapainya,  ialah  apabila  tercapai  sejumlah epoch yang  diinginkan  sehingga sebuah nilai ambang yang ditetapkannya terlampaui [13].
Algoritma pelatihan jaringan backpropagation meliputi 3 tahap yakni:
1. Tahap umpan maju ( feedforward )
2. Tahap umpan mundur ( backpropagation )
3. Tahap perubahan bobot dan bias
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dengan rinci algoritma pelatihan jaringan backpropagation bisa diuraikannya dengan berikut ini: Langkah 0 : Inisialisasi bobot dan bias, konstanta laju pelatihan (α), toleransi error (jika menggunakan nilai error sebagai  kondisi  berhenti)  ataupun  set  maksimal epoch (apabila  memakai banyaknya epoch sebagai kondisi berhenti). Langkah 1 : Waktu kondisinya berhenti belum tercapai, hingga melakukan langkah ke-2 sampai langkah ke-8.
Langkah 2 : Buat tiap pasangan pola pelatihan, melakukan langkah ke-3 hingga langkah ke-8 Tahap Umpan Maju ( feedforward )
Langkah 3 :  Tiap  unit  masukan  Xi  (i=1,2,3,…,n)  menerima  sinyal  serta  meneruskannya  ke  unit tersembunyi diatasnya.
Langkah 4 : Menghitung keluaran pada tiap node hidden layer Zj (j=1,2,3,…,m) menggunakan fungsi aktivasi.
𝑍 𝑖𝑛𝑗 = 𝑉𝑗𝑜 + ∑ 𝑋𝑖 𝑉𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 (8)
Langkah 5 : Menghitung keluaran di output layer Yk (k=1,2,3,…,p) menggunakan fungsi aktivasi.
𝑌 𝑖𝑛𝑘 = 𝑊𝑘𝑜 + ∑ 𝑍𝑗 𝑊𝑘𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)
Tahap Umpan Mundur ( backpropagation ) Langkah 6 : Masing-masing unit output Yk (k=1,2,3,…,p) menerima pola target (Tk) sesuai dengan pola masukan/ input waktu pelatihan serta selanjutnya faktor kesalahan/ error lapisan output (δk) di  hitung.  Δk  di  kirim  ke  lapisan  dibawah  serta  dipakai  buat  menghitung  besar  koreksi bobot serta bias (ΔWkj serta ΔWko) diantara hidden layer dengan lapisan output . 𝛿𝑘 = (𝑇𝑘 − 𝑌𝑘) ∗ 𝑓′(𝑌𝑘) (10) ∆𝑊𝑘𝑗 = 𝛼 𝛿𝑘 𝑍𝑗 (11) ∆𝑊𝑘𝑜 = 𝛼 𝛿𝑘 (12) Langkah 7 :  Pada  disetiap  unit  di hidden  layer Zj  (j=1,2,3,…,m) dilaksanakan  perhitungan  informasi kesalahan hidden  layer (δj).  Δj  selanjutnya  dipakai  buat  menghitung  besar  koreksi bobotnya serta bias (ΔVji serta ΔVjo) diantara lapisan input dengan hidden layer .
𝛿 𝑖𝑛𝑗 = ∑ 𝛿𝑘 𝑊𝑘𝑗 𝑚 𝑘=1 (13)
𝛿𝑗 = 𝛿_𝑖𝑛𝑗 ∗ 𝑓 ′ (𝑍 𝑖𝑛𝑗 ) (14)
∆𝑉𝑗𝑖 = 𝛼 𝛿𝑗 𝑋𝑖 (15) ∆𝑉𝑗𝑜 = 𝛼 ∗ 𝛿𝑗 (16) Tahap Perubahan Bobot dan Bias Langkah 8 :  Masing-masing  unit  tersembunyi  Zj  (j=1,2,3,…,m)  dilaksanakan  perubahan  atau pengupdatean  bobot  serta  biasnya  hingga  mendapatkan  hasil  bobotnya  serta  bias  baru. Selanjutnya  buat  tiap  unit  keluaran/ output Yk  (k=1,2,3,…,p)  dilaksanakan  perubahan bobot serta biasnya.
Langkah 9 : Uji kondisi berhenti (akhir iterasi).

## 2. Metode Penelitian

## Pengolahan Data
Data yang dipakai ialah data yang ambilnya dari literatur [14] berupa data nilai RGB beserta nama warnanya. Jumlah data sebanyak 390 data yang terdiri dari data warna merah sebanyak 130 data, data warna hijau sejumlah 130 data, serta data warna biru sejumlah 130 data.
Data yang telah dikumpulkannya lalu terbagi jadi dua yakni data latih sejumlah 300data serta data uji pertama sejumlah 90 data. Data latih meliputi 100data warna merah, 100data warna hijau, dan 100data warna biru. Data uji pertama terdiri dari 30 data warna merah, 30 data warna hijau, dan 30 data warna biru. Terdapat data uji kedua yaitu data yang diambil data latih sebanyak 30 data yang terdiri dari 10 data warna merah, 10 data warna hijau, dan 10 data warna biru. Sebelumnya data di latih serta  di uji data pertama- tamanya  di  normalisasikan  di  dalam range [0.1,  0.9]  sesuai  dengan  rumus  (9).  Data  yang  sudah dinormalisasi digunakan pada proses pelatihan jaringan [15].
Penentuan Input dan Output a. Input
Masukan yang dipakai di dalam pelatihan serta pengujian yang jumlahnya 3 node masukan. X 1 = Nilai R ( Red ) X 2 = Nilai G ( Green ) X 3 = Nilai B ( Blue ) b. Output
Keluaran yang digunakan dalam pelatihan dan pengujian bisa di lihat di Tabel 1 .
Tabel 1. Target dan keluaran Target Keluaran Merah 1 Hijau 2 Biru 3 Sumber: Data penelitian (2022)
Dari Tabel  1 menunjukkan  jika  buat  target  merah  keluarannya  adalah  1,  untuk  target  hijau  maka keluarannya adalah 2 dan untuk target biru maka keluarannya adalah 3.

## Penentuan Arsitektur Jaringan Awal
Membangun arsitektur jaringan backpropagation yang optimal dapat dilakukan  secara merubah- rubah fungsi aktivasi serta cari sejumlah hidden layer serta sejumlah node hidden layer yang cukup optimal. Selain itu dapat juga dengan mengubah algoritma pelatihan. Pada penelitian berikut akan memakai fungsi pelatihan jaringan Gradient Descent with Momentum & Adaptive Learning Rate (traingdx) dan memakai fungsi  perhitungan  kesalahan  kuadrat  rata-rata  atau Mean  Squared  Error (MSE).  Arsitektur  awal  di penelitian  ini  memakai  1 hidden  layer bersama  3 node hidden  layer .  Arsitekturnya  bisa  di  lihat  pada Gambar 7 .
Gambar 7 . Arsitektur jaringan awal Sumber: Data penelitian (2022)
Sesuai Gambar  7 arsitektur  awal  yang  dipakai  dipenelitian  ini  memakai  tiga node masukan,  satu hidden layer dengan tiga node , dan satu node output layer . Arsitektur itu akan dipakai buat menentukan fungsi  aktivasi  yang  paling  optimal.  Kemudian  menentukan  parameter MSE , learning  rate ,  serta momentum optimal. Sesudah  dapat nilai  parameter  optimal,  parameter  selanjutnya  dipakai  buat  mencari jumlah node hidden layer yang cukup optimal.

## Pelatihan dan Pengujian
Melakukan  pelatihan  jaringan  menggunakan  data  nilai-nilai  RGB.  Pelatihan  ini  menggunakan beberapa fungsi aktivasi.
Tabel 2. Fungsi aktivasi No. Fungsi Aktivasi Hidden Layer Fungsi Aktivasi Output Layer 1. Sigmoid Biner ( Logsig ) Sigmoid Biner ( Logsig ) 2. Sigmoid Biner ( Logsig ) Sigmoid Bipolar ( Tansig ) 3. Sigmoid Biner ( Logsig ) Linear ( Purelin e) 4. Sigmoid Bipolar ( Tansig ) Sigmoid Biner ( Logsig ) 5. Sigmoid Bipolar ( Tansig ) Sigmoid Bipolar ( Tansig ) 6. Sigmoid Bipolar ( Tansig ) Linear ( Purelin e)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
No. Fungsi Aktivasi Hidden Layer Fungsi Aktivasi Output Layer 7. Linear ( Purelin e) Sigmoid Biner ( Logsig ) 8. Linear ( Purelin e) Sigmoid Bipolar ( Tansig ) 9. Linear ( Purelin e) Linear ( Purelin e)

## Sumber: Data penelitian (2022)
Melakukan  pengujian  jaringan  saraf  tiruan backpropagation .  Setelah  hasil  dari  beberapa  fungsi aktivasi jaringan saraf tiruan diperoleh, dilakukan perbandingan hasil pelatihan. Fungsi aktivasi yang paling optimal  akan  digunakan  untuk  membentuk  arsitektur  jaringan  pada  tahap  selanjutnya.  Selanjutnya menentukan  jumlah hidden  layer serta  menentukan  jumlah node hidden  layer dengan  cara  melakukan pengulangan pelatihan dan pengujian sampai didapat hasil yang optimal. Setelah proses selesai maka akan diketahui sejumlah hidden layer serta sejumlah node hidden layer yang paling optimal.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Penentuan Fungsi Aktivasi
Penentuan fungsi aktivasi yang optimal dapat dilaksanakan dengan mengubah-ubah fungsi aktivasi di lapisan masukan ke hidden layer serta hidden layer ke output layer dan memakai fungsi aktivasi sigmoid biner ( logsig ), sigmoid bipolar ( tansig ), serta linear ( purelin ). Parameter awal ini akan digunakan adalah MSE = 0; learning rate = 0,7; momentum = 0,9; dan epochs = 100. Hasil percobaan bisa di lihat pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Penentuan fungsi aktivasi No. Fungsi Aktivasi Hidden Layer Fungsi Aktivasi Output Layer Akurasi Pelatihan (%) Akurasi Pengujian Pertama (%) Akurasi Pengujian Kedua (%) Best Epoch MSE Time (ms) 1. tansig tansig 100 100 100 93 1,3,E-02 393 2. purelin tansig 83 80 80 37 7,6,E-02 216 3. logsig tansig 100 98,89 96,67 98 1,5,E-02 417 4. tansig purelin 98,67 97,78 96,67 100 1,7,E-02 502 5. purelin purelin 80 83,33 80 23 1,5,E-01 201 6. logsig purelin 98,33 94,44 93,33 100 3,1,E-02 432 7. tansig logsig 66,33 66,67 70 100 3,8,E-01 581 8. purelin logsig 63,33 62,22 63,33 48 2,7,E-01 270 9. logsig logsig 66,33 66,67 70 100 2,7,E-01 465 Sumber: Data penelitian (2022)
Pada Tabel 3 ditampilkan hasil dari pelatihan dan pengujian memakai fungsi aktivasi sigmoid biner ( logsig ), sigmoid bipolar ( tansig ), dan linear ( purelin ). Berdasarkan akurasi pelatihan dan pengujian, fungsi aktivasi optimal lapisan input terhadap hidden layer ialah fungsi aktivasi tansig begitu juga dengan hidden layer ke  lapisan output ialah  fungsi  aktivasi tansig. Hasil  pelatihan  dan  pengujian  yang  dilaksanakan persentase  pengenalannya  paling  tinggi  dan  lebih  stabil  ketika  setiap  kali  dilakukan  pelatihan  serta menghasilkan nilai MSE terkecil.

## Penentuan Jumlah Node pada Hidden layer Pertama
Penentuan  jumlah node pada hidden  layer pertama  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengubah-ubah jumlah node untuk mendapatkan hasil yang optimal. Pelatihan jaringan dilakukan dengan memakai fungsi aktivasi tansig di hidden  layer maupun output  layer .  Parameter  ini  akan  digunakan  adalah  MSE  =  0; learning rate =0,7; momentum = 0,9; serta epochs = 100. Hasil percobaannya bisa dilihat di Tabel 4 .
Tabel 4 . Penentuan jumlah node pada hidden layer pertama
No.
Node Hidden Layer Pertama Akurasi Pelatihan (%) Akurasi Pengujian Pertama (%) Akurasi Pengujian Kedua (%) Best Epoch MSE Time (ms) 1. 1 82 80 82 15 1,6,E-01 150 2. 2 100 100 100 81 7,1,E-03 232
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 No. Node Hidden Layer Pertama Akurasi Pelatihan (%) Akurasi Pengujian Pertama (%) Akurasi Pengujian Kedua (%) Best Epoch MSE Time (ms) 3. 3 100 100 100 92 1,9,E-02 401 4. 4 100 100 100 85 1,3,E-02 422 5. 5 100 100 100 90 1,4,E-02 433 6. 6 100 100 100 92 2,2,E-02 430 7 7 100 100 100 97 2,3,E-02 339 8. 8 100 100 100 100 1,3,E-02 338 9. 9 100 100 100 100 1,6,E-02 540 10. 10 100 100 100 84 1,7,E-02 503 Sumber: Data penelitian (2022)
Pada Tabel  4 ditampilkan  hasil  dari  pelatihan dan pengujian  menggunakan berbagai  jumlah node hidden  layer .  Sesuai  akurasi  pelatihan  serta  pengujian,  didapatkan  hasil  dengan  akurasi  100%  pada penggunaan 2 hingga 10 node terhadap hidden layer pertama. Sejumlah node terhadap hidden layer pertama yang dipilih adalah 2 node karena memiliki nilai MSE paling kecil.

## Penentuan Jumlah Node Hidden Layer Kedua
Penentuan  jumlah node di hidden  layer kedua  dapat  dilaksanakan  dengan  cara  mengubah-ubah jumlah node pada hidden  layer kedua  buat  dapat  hasil  yang  optimal. Node  hidden  layer pertama menggunakan 2 node . Pelatihan jaringan dilakukan memakai fungsi aktivasi tansig di hidden layer maupun output layer . Parameter ini akan digunakan adalah MSE = 0; learning rate = 0,7; momentum = 0,9; dan epochs = 100. Hasil percobaan bisa di lihat di Tabel 5 .
Tabel 5. Penentuan jumlah node pada hidden layer kedua No. Node Hidden Layer Kedua Akurasi Pelatihan (%) Akurasi Pengujian Pertama (%) Akurasi Pengujian Kedua (%) Best Epoch MSE Time (ms) 1. 1 99 98,89 99 78 2,0,E-02 517 2. 2 100 100 100 97 6,1,E-03 485 3. 3 100 100 100 100 6,9,E-03 683 4. 4 100 98,89 100 100 9,5,E-03 439 5. 5 100 98,89 100 100 7,6,E-03 543 Sumber: Data penelitian (2022)
Pada Tabel 5 ditampilkan hasil dari pelatihan dan pengujian menggunakan 2 node terhadap hidden layer pertama  serta  berbagai  jumlah node di hidden  layer kedua.  Berdasarkan  akurasi  pelatihan  dan pengujian, didapatkan hasil dengan akurasi 100% pada penggunaan 2 dan 3 node terhadap hidden layer kedua. Jumlah node terhadap hidden layer kedua ini dipilih adalah 2 node karena memiliki nilai MSE paling kecil.  Penggunaan  2 hidden  layer mendapatkan  rata-rata  nilai  MSE  cukup  kecil  daripada  dengan penggunaan 1 hidden layer .

## Hasil Pelatihan
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  yang  sudah  dilaksanakan  menggunakan  Matlab, Gambar 8 berikut menampilkan arsitektur jaringan saraf tiruan backpropagation yang dimodelkan .
Gambar 8 . Arsitektur backpropagation yang dimodelkan Sumber: Data penelitian (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 6. Struktur Backpropagation yang dimodelkan Karakteristik Spesifikasi Fungsi Pelatihan Penurunan  Gradien  dengan  Momentum  dan  Laju Pembelajaran Adaptif ( traingdx ) Fungsi Kinerja Mean Squared Error (MSE) Node Input 3 Node Hidden Layer 2 Node Hidden Layer Pertama 2 Node Node Hidden Layer Kedua 2 Node Node Output 1 Node Fungsi Aktivasi tansig-tansig-tansig Epoch 97 MSE 0,0061 Time 0,485 s Learning Rate 0,7 Momentum 0,9 Data Latih 300 Data Uji Pertama 90 Data Uji Kedua 30 Sumber: Data penelitian (2022)
Pada Tabel  6 dapat  dilihat  struktur  jaringan  saraf  tiruan backpropagation dimodelkan.  Fungsi pelatihan  yang  digunakan  adalah  penurunan  gradien  dengan  momentum  dan  laju  pembelajaran  adaptif ( traingdx ). Fungsi kinerja yang dipakai ialah Mean Squared Error (MSE). Node input sebanyak 3 node , hidden  layer sejumlah  2 layer , node hidden  layer pertama  sejumlah  2 node , node hidden  layer kedua sejumlah 2 node, node output sejumlah 1 node . Fungsi aktivasi ini memakai tansig-tansig . Parameter yang dipakai ialah epoch = 97; MSE = 0,0061; time = 0,485; learning rate = 0,7; serta momentum =0,9. Data latih  yang  dipakai  diproses  pelatihan  sebanyak  300.  Data  uji  pertama  yang  dipakai  diproses  pengujian sejumlah 90. Data uji kedua yang dipakai diproses pengujian sejumlah 30.

## 4. Kesimpulan
Fungsi  aktivasi  paling  optimal  yang  digunakan  pada  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  dalam menentukan warna RGB ialah fungsi aktivasi sigmoid bipolar (tansig). Penggunaan fungsi aktivasi sigmoid bipolar pada hidden layer maupun output  layer mendapatkan nilai error paling kecil. Arsitektur jaringan optimal  didapat  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  bipolar  (tansig)  terhadap  hidden  layer pertama, hidden layer kedua, serta output layer. Jumlah hidden layer sebanyak 2 lapisan dengan masing- masing node terhadap hidden layer sebanyak 2 node. Persentase akurasi pelatihan dan pengujian jaringan adalah sebesar 100% menghasilkan MSE terkecil dengan nilai 6,1E-03 pada iterasi ke-97 dalam waktu 485 milidetik.

## 5. Referensi
[1]  S. Lal, S. K. Behera, P. K. Sethy and A. K. Rath, "Identification and Counting of Mature Apple Fruit Based  on  BP  Feed  Forward  Neural  Network,"  in IEEE  3rd  International  Conference  on  Sensing, Signal Processing and Security (ICSSS) , 2017.
[2]  F.  Sadikoglu  and  S.  Uzelaltinbulat,  "Biometric  Retina  Identification  Based  on Neural  Network,"  in 12th  International  Conference  on  Application  of  Fuzzy  System  and  Soft  Computing  (ICAFSSC) , Vienna, Austria, 2016.
[3]  B. Ihsan and D. Y. Sukma, "Pengaruh Masukan dan Fungsi Aktivasi Terhadap Kecepatan Pelatihan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  Modular  sebagai  Klasifikasi  dan  Estimasi  Lokasi  Gangguan  pada Saluran Distribusi Bawah Tanah PT. Pertamina RU II Dumai," Universitas Riau, 2017.
[4]  M. S. Wibawa, "Pengaruh Fungsi Aktivasi, Optimisasi dan Jumlah Epoch Terhadap Performa Jaringan Saraf Tiruan," in Jurnal Sistem dan Informatika , STIKM STIKOM, Bali, 2018.
[5]  S. A. Fauji and A. Kusumastuti, "Analisis Fungsi Aktivasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mendeteksi Karakteristik Bentuk Gelombang Spektra Babi dan Sapi," Jurnal UJMC, vol. 1, no. 1, pp. 55-64, 2020.
[6]  G. T. Pradnyana Yoga, G. D. Arjana and I. M. Mataram, "Perbandingan Kombinasi Fungsi Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Pada Peramalan Beban," Jurnal SPEKTRUM, Vols. 7, No. 1, Maret 2020.
[7]  H.  Altun,  R.  Sinekli,  Tekbas  Ugur, F.  Karakaya  and Murat,  "An  Efficient  Color Detection  in  RGB Space Using Hierarchical Neural Network Structure," in Human System Interactions Conference, pp. 932-935 , 2008.
[8]  W. Budiharto, "Machine Learning & Computational Intelligence," Penerbit Andi, 2016.
[9]  Y.  I.  Cun,  "Theoretical  Framework  for  Back-Propagation,"  Departement  of  Computer  Science, University of Toronto, 2001.
[10] A.  Sudarsono,  "Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan  Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus  di  Kota  Bengkulu),"  Universitas  Dehasean Bengkulu, 2016.
[11] F. Pakaja, A. Naba and Purwanto, "Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor," EECCIS, vol. 6, no. 1, 2012.
[12] M. D. Wuryandari and I. Afrianto, "Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah," Universitas Komputer Indonesia, 2012.
[13] R. L. Gema and D. Kartika, "Algoritma Propagasi Balik Dalam Pencarian Pola Training Terbaik Untuk Menentukan Prediksi Produksi Usaha Songket Silungkang Dengan Menggunakan Matlab," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, 2018.
[14] J. Olesen, "Color Meanings," 2013. [Online]. Available: https://www.color-meanings.com/. [Accessed 1 November 2021].
[15] R.  D.  Kusumanto  and  A.  N.  Tompunu,  "Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Mendeteksi  Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB," Politeknik Negeri Sriwijaya, 2011.