## Analisis Pengenalan Bendera Negara Rumpun Melayu Menggunakan Metode Feed Forward Neural Network
H Santoso 1 , D Murdianto 2
Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan Indonesia 12 Jl. Amal Lama No.1, Kota Tarakan, Indonesia 12 hadisantoso@borneo.ac.id* 1 , denymurdianto@gmail.com 2
diterima: 16 Januari 2020 direvisi: 11 Mei 2020 dipublikasi: 1 September 2020

## Abstrak
Telah dilakukan analisis pada sistem pengenalan gambar empat buah bendera negara rumpun melayu secara digital. Negara tersebut adalah Indonesia, Malaysia, Singapura, dan Brunei Darussalam. Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai bentuk langkah awal dalam melatih sistem Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) dalam membedakan empat buah negara rumpun  melayu  berdasarkan  warna  dan  motif  bendera  pada  sebuah  peta  digital.  Proses analisis  dan  pelatihan  pengenalan  bendera  tersebut  menggunakan  metode Feed  Forward Neural Network (FFNN) . Hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan 4 buah Hidden Layer , serta  penggunaan Learning  Rate 0,5  memberikan  kemampuan  pengenalan  citra  bendera secara tepat dengan persentase akurasi rata-rata mencapai 74,15%.
Kata kunci: Bendera Rumpun Melayu; FFNN; Hidden Layer; Learning Rate

## Abstract
An  analysis  was  made  on  the  digital  image  recognition  system  for  four  Malay  family countries’ national flags. These countries are Indonesia, Malaysia, Singapore and Brunei Darussalam. The purpose of this study is as a first step in training the Artificial Intelligent system in distinguishing four Malay family countries based on the colors and motifs of the flags on a digital map. The process of analyzing and training the flag recognition used the Feed Forward Neural Network (FFNN) method. The result showed that the use of 4 Hidden Layers, as well as the use of 0.5 Learning Rate, gave the ability to correctly recognize the image of the flag where the accuracy of the presentation reached an average of 74.15%. Keywords: Malay Family Flag; FFNN; Hidden Layer; Learning-Rate

## 1. Pendahuluan
Asia  Tenggara  adalah  sebuah  kawasan  di  benua  Asia  bagian  tenggara  yang  dipilah  ke dalam  dua  kelompok,  yakni  Asia  Tenggara  Daratan  (ATD)  meliputi  Kamboja,  Laos, Myanmar, Thailand dan Vietnam, serta Asia Tenggara Maritim (ATM) meliputi Indonesia, Malaysia,  Singapura,  Brunei  Darussalam,  Filipina,  dan  Timor  Leste.  Untuk  wilayah  Asia Tenggara Maritim (ATM) terdapat  empat buah  negara yang memiliki kesamaan dari segi budaya dan bahasa, yakni negara Indonesia, Malaysia, Singapura dan Brunei  Darussalam. Keempat  negara  tersebut  saling  berdekatan  bahkan  berada  dalam  kepulauan  yang  sama, yakni  wilayah  Semenanjung  dan  pulau  Kalimantan  (Borneo).  Selain  dipengaruhi  wilayah yang  sangat  berdekatan,  kesamaan  keempat  negara  tersebut  karena  dipengaruhi  oleh kesamaan Suku/Rumpun, yakni Rumpun Melayu. Karena hal tersebut maka keempat negara memiliki kesamaan bahasa, bentuk fisik penduduk, hingga kebudayaan.
Salah  satu  cara  pengamatan  keempat  negara  rumpun  melayu  tersebut  dapat  dilakukan melalui peta digital. Saat ini peta digital memiliki kemajuan teknologi yang dapat melakukan
pembesaran (zoom-in) hingga  pengamat  mampu  mengamati  objek  secara  jelas  melalui perangkat komputer ataupun telepon pintar (smartphone) . Pembesaran peta digital melalui data  satelit  memiliki  kemampuan  dalam  menunjukkan  berbagai  objek  seperti  kendaraan, gedung hingga wajah manusia secara jelas dan tampak nyata. Namun akibat kesamaan latar belakang  rumpun  melayu  maka  pengamatan  dan  pengenalan  negara  akan  menjadi  sulit dikarenakan objek-objek yang terlihat hampir sama.
Peta digital berbagai negara-negara yang ada di dunia ini biasanya ditandai dengan nama negara serta penampakan gambar bendera negara tersebut. Peletakan bendera pada sebuah wilayah dalam peta digital menunjukkan bahwa wilayah dalam gambar merupakan daerah kekuasaan dari negara pemilik bendera tersebut. Maka dari itu, cara membedakan keempat negara  rumpun  melayu  dalam  peta  digital  adalah  melalui  identifikasi  objek  bendera  yang terletak pada sebaran wilayah keempat negara.
Berdasarkan  penjabaran  di  atas  maka  dilakukanlah  sebuah  penelitian  yang  merupakan sebuah  langkah  awal  dalam  proses  pelatihan  sistem Artificial  Intelligence  (AI) sebelum diaplikasikan  terhadap  Peta  Digital.  Bentuk  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis kemampuan  pengenalan  bendera  berdasarkan Hidden  Layer dan Learning  Rate menggunakan Feed Forward Neural Network pada software Neuroph Studio .

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Rumpun Melayu
Sebutan  kelompok  Melayu-Polynesia  berkaitan  dengan  ahli  anatomi  Johann  Friedrich Blumenbach yang mengkategorikan lima kelompok ras manusia, yaitu Kaukasia, Mongolia, Melanesia, Etiopia dan Amerikana. Ras Melanesia yang kemudian diidentikkan dengan ras Melayu memiliki ciri fisik berkulit cokelat, rambut hitam, keriting tebal, tengkorak kepala cukup menyempit, dahi sedikit lebar, hidung yang lebar, mulut yang besar, rahang atas agak menonjol dengan bagian wajah. Ras Melayu ini penduduk asli wilayah Asia Tenggara [1].
Asia  Tenggara  diklasifikasikan  menjadi  dua  area  besar,  yaitu:  Asia  Tenggara  Daratan (ATD) yaitu Vietnam, Kamboja, Laos, Myanmar dan Thailand, serta Asia Tenggara Maritim (ATM) yaitu Indonesia, Malaysia, Singapura, Brunei Darussalam, Filipina dan Timor Leste [2]. Empat  negara  di  Asia  Tenggara  Maritim  termasuk  dalam  anggota  rumpun  bahasa Melayu yakni bahasa Indonesia, bahasa Melayu Malaysia, bahasa Melayu Brunei dan bahasa Melayu Singapura. Oleh karena itu, terdapat beberapa kosakata yang sama dalam pelafalan bahasa Melayu yang ada di negara Indonesia, Malaysia, Singapura juga Brunei [3].
Sebagai  negara  berdaulat,  baik  Indonesia,  Malaysia,  Singapura  maupun  Brunei Darussalam  memiliki  kelengkapan  bendera  dengan  motif  dan  warna  berdasarkan  sejarah negara masing-masing. Keempat negara tersebut terdapat warna yang sama yakni merah dan putih,  sedangkan  warna  kuning  terdapat  pada  bendera  negara  Brunei  Darussalam  dan Malaysia,  sedangkan  warna  biru  hanya  terdapat  pada  negara  Malaysia  [4].  Pada  bendera Brunei Darussalam terdapat dominasi warna kuning yang melambangkan warna kesultanan, sedangkan terdapat warna biru pada bendera Malaysia menunjukkan ikatan dengan negara- negara persemakmuran ( commonwealth ).

## 2.2 Peta Digital
Peta merupakan sebuah hasil dari sistem informasi geografi sistem yang merupakan suatu kesatuan  formal  yang  terdiri  dari  berbagai  sumber  daya  fisik  dan  logika  yang  berkenaan dengan objek-objek yang terdapat  di  permukaan bumi. Sistem  Informasi Geografis (SIG) juga  merupakan  sejenis  perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  untuk  pemasukan, penyimpanan, manipulasi, menampilkan dan keluaran informasi geografis dengan salah satu atributnya  yakni  data  spasial.  Data  Spasial  merupakan  data  yang  menggambarkan  bentuk
atau  penampakan  objek  dipermukaan  bumi  seperti  titik  ( point ),  garis  ( line ),  dan  area ( polygon ).  Salah  satu  aplikasi  GIS  adalah  pemetaan  berbasis  web,  yakni  suatu    sistem informasi geografis yang diterapkan pada sistem komputer berbasis internet atau setidaknya intranet  sehingga  sebuah client dapat  mengakses  banyak server yang  berbeda  [5].  Pada penggunaan aplikasi peta digital dari satelit maka penunjukan gambar akan terlihat sangat nyata, dimana wajah manusia, bangunan, kendaraan dan lainnya akan terlihat sangat jelas.

## 2.3 Artificial Neural Networks
Artificial Neural Networks (ANN)  atau Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) merupakan salah satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia sehingga menjadi suatu teknologi komputasi yang berbasis  pada  model  syaraf  biologis  yang  dapat  mensimulasikan  tingkah  laku  dan  kerja model syaraf terhadap berbagai macam masukan. ANN atau JST terdiri dari beberapa neuron (biasa disebut dengan node) dan masing-masing neuron terhubung satu dengan yang lainnya dan melakukan pemrosesan informasi seperti pada sistem jaringan syaraf biologi [6].
ANN  memiliki  kelebihan  yaitu  mampu  mengakusisi  pengetahuan  walaupun  dalam kondisi  terdapat  gangguan  serta  ketidakpastian.  Hal  tersebut  dikarenakan  ANN  mampu melakukan  generalisasi,  abstraksi,  dan  ekstraksi  terhadap  properti  statistik  dari  data masukan.  Selain  itu  ANN  juga  memiliki  kemampuan  dalam  mempresentasikan  secara fleksibel  sehingga  dapat  menciptakan  sendiri  representasi  melalui  pengaturan  diri  sendiri atau kemampuan belajar ( self organizing ) [7].

## 2.4 Feed Forward Neural Network (FFNN)
Artificial Neural Networks (ANN) memiliki neuron-neuron yang saling terkoneksi  antara satu dengan lainnya berdasarkan  model  komputasi. Asumsi sederhana dari sebuah jaringan saraf tiruan terdiri dari  tiga  lapisan  utama,  yaitu lapisan input,  lapisan tersembunyi (hidden layer) dan  lapisan output . Rashid dalam Adi [8] menyebutkan bahwa jumlah neuron pada lapisan input selalu sama  dengan  jumlah  fitur  yang  digunakan, sedangkan jumlah  neuron pada    lapisan    output  tergantung  dari  banyaknya  output  yang  diinginkan.  ANN memiliki banyak  kegunaan,  salah  satunya  digunakan  untuk  mengenali  pola,  memetakan  pola  yang didapat  dari  input  ke  dalam  pola  baru  pada  output,  penyimpan  pola  yang  akan  dipanggil kembali,  memetakan  pola-pola  yang  sejenis  [9].  Hal  ini  mirip  dengan  kemampuan  otak dalam mengenali berbagai pola.
Arsitektur model FFNN terdiri atas satu lapis input, satu atau lebih lapis tersembunyi dan satu  lapis output .  Dalam  model  ini,  perhitungan  respon  atau output dilakukan  dengan memproses input mengalir dari satu lapis ke lapis berikutnya secara berurutan. Kompleksitas dari  arsitektur  FFNN  tergantung  pada  jumlah  lapis  tersembunyi  dan  jumlah  neuron  pada masing-masing  lapis  [10].  FFNN  mempunyai  arsitektur    jaringan  yang  cukup    sederhana dengan    memiliki  satu hidden  Layer (lapisan    tersembunyi)  yang  dapat  diterapkan  untuk memprediksi data time series [8]. Melalui FFNN inilah fungsi Artificial Neural Networks dapat digunakan untuk pengenalan pola seperti bendera.
Dalam proses pengenalan pola, citra digital didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, x dan y yang merupakan koordinat spasial, sedangkan f pada pasangan koordinat (x,y) adalah tingkat keabuan citra. Jika x, y dan f semuanya berhingga dan nilainya diskrit, maka disebut dengan citra digital. Citra digital sendiri memiliki citra color dengan format RGB  dengan setiap  pixel  memiliki  3  nilai  intensitas  warna  yakni  merah,  hijau  dan  biru.  Untuk menyederhanakan proses pengolahan citra, citra color diubah menjadi gray scale [ 11 ] .
3. Metode Penelitian
Proses  analisis  dan  pelatihan  pengenalan  bendera  tersebut  menggunakan  metode Feed Forward Neural Network (FFNN) dengan menggunakan Software Neuroph Studio , dimana tahapannya sesuai dengan Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1 Input Data Penelitian
Input data yang digunakan adalah empat buah bendera dari negara Indonesia, Malaysia, Singapura  dan  Brunei  Darussalam.  Empat  buah  bendera  tersebut  dibuat  dalam  ukuran (panjang-lebar)  yang  sama  yakni  200  x  110  pixel  dan  diolah  dalam  pilihan  pengolahan gambar  pada neuroph  project .  Empat  buah  bendera  tersebut  umumnya  memiliki  warna merah, putih, kuning, biru dan hitam, dan digunakan warna Hijau sebagai warna JunkDir , hal ini karena warna hijau tidak ada pada keempat buah bendera.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 2. Empat bendera negara serumpun (a) Indonesia, (b) Malaysia, (c) Singapura, (d) Brunei Darussalam

## 3.2 Variasi Data Hidden Layer dan Variasi Data Learning rate
Proses  analisis  bendera  negara  rumpun  melayu  (Indonesia,  Malaysia,  Singapura  dan Brunei  Darussalam)  adalah  melalui  pengamatan Feed  Forward  Neural  Network pada Neuroph  Studio .  Analisis  dilakukan  berdasarkan  banyaknya Hidden  Layer dan Learning Rate .  Tujuannya  adalah  ingin  mengetahui  pengaruh  banyaknya Hidden  Layer dan  nilai Learning  Rate dalam  menentukan  ketepatan  penunjukan  bendera  keempat  negara.  Untuk hidden  layer digunakan  3  variasi,  yakni  ;  2,  4  dan  10.  Sedangkan  untuk Learning  Rate digunakan 3 variasi pula, yakni 0.1, 0.5, dan 1.0.
Input Data Bendera
Variasi Data Hidden Layer Variasi Data Learning Rate
Kesimpulan

## 3.3 Menentukan Kesimpulan
Setelah dilakukan proses pelatihan dengan melakukan variasi pada data hidden layer dan learning rate , maka selanjutnya diamati data penunjukan yang memiliki persentase tertinggi. Persentase  merupakan  penunjukan  hasil test  image dikali  dengan  100%.  Semakin  tinggi persentase menunjukkan semakin tinggi keakuratan proses pembacaan citra digital.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan data dibagi berdasarkan Hidden Layer Neuron Count yang bervariasi yang di dalam proses pengolahannya divariasikan pula dalam nilai Learning Rate .

## A. Hidden Layer Neuron Count = 2
Tabel 1. Pengenalan Bendera Brunei Darussalam menggunakan 2 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Brunei Darussalam 0,1 0,381 Brunei (25,34%) Sesuai 0,5 0,403 Brunei (26,64%) Sesuai 1,0 0,426 Brunei (28,15%) Sesuai Tabel 2. Pengenalan Bendera Indonesia menggunakan 2 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Indonesia 0,1 0,381 Brunei (25,43%) Tidak Sesuai 0,5 0,403 Indonesia (22,53%) Sesuai 1,0 0,426 Brunei (28,15%) Tidak Sesuai Tabel 3. Pengenalan Bendera Malaysia menggunakan 2 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Malaysia 0,1 0,381 Brunei (25,34%) Tidak Sesuai 0,5 0,403 Brunei (26,64%) Tidak Sesuai 1,0 0,426 Brunei (28,15%) Tidak Sesuai Tabel 4. Pengenalan Bendera Singapura menggunakan 2 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Singapura 0,1 0,381 Brunei (25,35%) Tidak Sesuai 0,5 0,403 Brunei (26,64%) Tidak Sesuai 1,0 0,426 Brunei (28,15%) Tidak Sesuai

## B. Hidden Layer Neuron Count = 4
Tabel 5. Pengenalan Bendera Brunei Darussalam menggunakan 4 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Brunei 0,1 0,129 Brunei (94,56%) Sesuai 0,5 0,317 Brunei (98,95%) Sesuai 1,0 0,150 Brunei (98,84%) Sesuai
Tabel 6. Pengenalan Bendera Indonesia menggunakan 4 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Indonesia 0,1 0,129 Indonesia (49,84%) Sesuai 0,5 0,317 Indonesia (52,01%) Sesuai 1,0 0,150 Indonesia (54,20%) Sesuai Tabel 7. Pengenalan Bendera Malaysia menggunakan 4 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Malaysia 0,1 0,129 Malaysia (93,31%) Sesuai 0,5 0,317 Malaysia (98,19%) Sesuai 1,0 0,150 Malaysia (97,36%) Sesuai Tabel 8. Pengenalan Bendera Singapura menggunakan 4 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Singapura 0,1 0,129 Singapura (48,94%) Sesuai 0,5 0,317 Singapura (47,46%) Sesuai 1,0 0,150 Singapura (44,76%) Sesuai

## C. Hidden Layer Neuron Count = 10
Tabel 9. Pengenalan Bendera Brunei Darussalam menggunakan 10 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Brunei 0,1 0,135 Brunei (98,09%) Sesuai 0,5 0,188 Brunei (98,32%) Sesuai 1,0 0,256 Brunei (96,59%) Sesuai Tabel 10. Pengenalan Bendera Indonesia menggunakan 10 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Indonesia 0,1 0,135 Indonesia (51,99%) Sesuai 0,5 0,188 Indonesia (61,30%) Sesuai 1,0 0,256 Indonesia (61,05%) Sesuai Tabel 11. Pengenalan Bendera Malaysia menggunakan 10 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan Malaysia 0,1 0,135 Malaysia (99,01%) Sesuai 0,5 0,188 Malaysia (99,13%) Sesuai 1,0 0,256 Malaysia (98,21%) Sesuai Tabel 12. Pengenalan Bendera Singapura menggunakan 10 buah Hidden Layer Bendera Negara Learning Rate Total Network Error Hasil Penunjukan
Singapura 0,1 0,135 Indonesia (51,99%) Tidak Sesuai 0,5 0,188 Indonesia (61,30%) Tidak Sesuai 1,0 0,256 Indonesia (61,05%) Tidak Sesuai
Dalam proses pelatihan pengenalan bendera Indonesia, Malaysia, Singapura dan Brunei Darussalam  yang  menggunakan  variasi Hidden  Layer (2,  4  dan  10)  dan  variasi Learning Rate (0,1, 0,5 dan 1,0)  menunjukkan bahwa  hasil  penunjukan bendera yang selalu  akurat adalah  bendera  milik  Brunei  Darussalam.  Citra  digital  dikuantifikasi  untuk  mendapatkan data warna yang meliputi merah, hijau, biru yang terkandung pada setiap piksel gambar yang disederhanakan  menjadi  warna  abu-abu.  Selanjutnya  warna  abu-abu  ini  digunakan  untuk menganalisis data pola/tekstur yang salah satunya adalah meliputi kontras [12]. Faktor ini akan mempermudah proses pengenalan citra bendera Brunei Darussalam diberbagai variasi hidden  layer maupun learning  rate karena  bendera  Brunei  Darussalam  memiliki  pola gambar yang khas (tidak hanya berupa garis-garis lurus seperti bendera Malaysia, Indonesia dan Singapura). Selain itu, bendera Brunei Darussalam terdapat dominasi warna kuning yang cukup  kontras  dibandingkan  dengan  penggunaan  warna JunkDir yang  berwarna  hijau. Penggunaan  warna  hijau  pada JunkDir dikarenakan  unsur  warna  tersebut  yang  tidak  ada pada  keempat  buah  bendera.  Dominasi  warna  kuning  pada  bendera  Brunei  Darussalam memudahkan sistem dalam pengenalan bendera milik Brunei Darussalam tersebut. Berbeda dengan ketiga bendera lainnya yang didominasi oleh warna merah dan putih sehingga proses pengenalannya tidak semudah pengenalan bendera milik Brunei Darussalam.
Dalam  penelitian  ini  penunjukan  bendera  Singapura  mengalami  intensitas  penunjukan yang  tidak  sesuai  hingga  mencapai  6  kali  dari  9  kali  percobaan,  atau  dapat  dikatakan kesalahan pengenalan bendera Singapura mencapai 66%. Hal ini terjadi dikarenakan adanya pembacaan  dominasi  warna  merah  dan  putih  yang  terbaca  oleh  sistem  menjadi  warna bendera  Indonesia.  Dengan  penggunaan hidden  layer dan learning  rate yang  tepat,  maka pengenalan  bendera  Singapura  dapat  dilakukan  dengan  akurat.  Rata-rata  nilai  keakuratan dari ke seluruh data dalam tabel 1 hingga tabel 12 dapat disajikan dalam tabel 13.
Tabel 13. Persentase keakuratan pada pengenalan  citra empat bendera rumpun melayu
Jumah Hidden Layer Learning Rate Error rata- rata Akurasi hasil penunjukan sesuai gambar Persentase Akurasi rata-rata penunjukan sesuai gambar Akurasi Penunjukan maksimum 2 0,1 0,381 25% 6,33% 25,34% 0,5 0,403 50% 12,29% 26,64% 1 0,426 25% 7,04% 28,15% 4 0,1 0,129 100% 71,66% 94,56% 0,5 0,317 100% 74,15% 98,95% 1 0,150 100% 73,79% 98,84% 10 0,1 0,135 75% 62,27% 98,09% 0,5 0,188 75% 64,71% 98,32% 1 0,256 75% 63,96% 96,59%
Pengaruh hidden layer sangat penting, hal ini dikarenakan hidden layer berfungsi sebagai karakteristik  yang  digunakan  sebagai  pembeda  citra/gambar-gambar  yang  dideteksi. Berdasarkan  Tabel  13, hidden  layer yang  menunjukkan  hasil  akurat  adalah  dengan menggunakan  jumlah  4  buah hidden  layer dengan  rata-rata  keakuratan  mencapai  100% . Untuk  persentase  akurasi  rata-rata  penunjukan  sesuai  gambar  tertinggi  mencapai  74,15%
adalah dengan menggunakan learning rate 0,5. Penggunaan learning rate (0 ≤ α ≤ 1 ) akan mempengaruhi  proses  pelatihan.  Jika  suatu  nilai  dari  suatu learning  rate semakin  tinggi maka semakin cepat juga pada proses pelatihan tersebut. Hal itu dapat menyebabkan proses pada training berhenti  tidak  sesuai.  Begitu  pula  dengan  nilai learning  rate yang  terlalu rendah, pelatihan akan berlangsung lama dan konvergensi sulit dicapai [13]. Maka dari itu hasil  pelatihan  menggunakan  4  buah hidden  layer serta learning  rate 0,5  menunjukkan tingkat akurasi yang jauh lebih baik dibandingkan penggunaan learning rate 0,1 dan 1,0. Berdasarkan  Tabel  13,  dengan  menggunakan  skema  4  buah hidden  layer dan learning rate 0,5  maka  diperoleh  akurasi  penunjukan  maksimum  hingga  mencapai  98,95%. Penggunaan skema ini memiliki rata-rata error sekitar 0,317 pada tiap melakukan training. Error ini  dapat  dikurangi  dengan membiarkan running programme berhenti sendiri tanpa dilakukan stop iterasi.  Hal  ini  dikarenakan  dengan  melakukan stop iterasi  maka  terjadi pembatasan nilai iterasi yang memungkinkan mendapatkan nilai error yang besar. Kriteria kondisi berhenti ( stop) tergantung dari permasalahan yang dihadapi. Bisa jadi dengan iterasi yang  kecil,  algoritma  sudah  memberikan  solusi,  disisi  lain  tidak  menutup  kemungkinan jumlah  iterasi  yang  diberikan  lebih  besar  dikarenakan  jumlah  iterasi  yang  kecil  belum memberikan  solusi.  Di  setiap  iterasi,  kecepatan  partikel  dan  posisi  partikel  akan  terus  di- update [13].  Maka  dari  itu  dengan  melakukan training hingga prosesnya  berhenti  sendiri (tanpa  dilakukan stop iterasi)  maka  akan  memberikan  pengaruh  pengenalan  data  dengan akurat dan nilai error yang kecil.

## 5. Kesimpulan
Setelah dilakukan analisis sistem pengenalan empat buah bendera negara rumpun melayu (Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  dan  Brunei  Darussalam)  secara  digital  dengan menggunakan  metode Feed  Forward  Neural  Network (FFNN) maka  dapat  disimpulkan bahwa penggunaan 4 buah Hidden Layer , serta penggunaan Learning Rate 0,5 memberikan kemampuan pengenalan citra/gambar bendera secara tepat dengan persentase akurasi rata- rata mencapai 74,15%.

## Daftar Pustaka
[1] Prayogi.  Arditya,  “Dinamika  Identitas  Budaya  Melayu  Dalam  Tinjauan  Arkeo- Antropologis,” Tamaddun: Jurnal Kebudayaan dan Sastra Islam, vol. 16, no. 1, pp. 1-
20. 2016. Tersedia: http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/tamaddun/article/view/829. [Diakses: 05- Mei-2020]
[2] Sugiarto. Pramono, “Meneropong Masa Depan Komunitas Asean 2015: Studi Prediksi atas  Komunitas  ASEAN  di  Asia  Tenggara,”  SPEKTRUM:  Jurnal  Ilmu  Politik Hubungan Internasional, vol. 7, no.1, pp. 1-10. 2010. Tersedia: https://www.publikasiilmiah.unwahas.ac.id/index.php/SPEKTRUM/article/view/494. [Diakses: 0 5-Mei-2020]
[3] R.  Firmansyah,  R.  S.  Aprian,  R.  M.  Ismayani ,  “Perbandingan  Kajian  Semantik Rumpun Bahasa Melayu,” Parole: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia, vol.
1, no. 3, pp. 435-440. 2018. Tersedia: https://journal.ikipsiliwangi.ac.id/index.php/parole/article/view/778.  [Diakses:  05- Mei-2020]
[4] Kompas. “Profil
Negara Asean”.
20-Februari-2020.
Tersedia: https://www.kompas.com/skola/read/2020/02/20/200000869/profil-negara-asean.
[Diakses: 11-Mei-2020]
[5] I.K.A.  Paramarta,  “Sistem  Informasi  Geografis  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah (RTRW)    Kabupaten  Buleleng  Berbasis  Web,”  JANAPATI:  Jurnal  Nasional Pendidikan  Informatika,  vol.  2,  no.3,  pp.  243-253.  2013.  Tersedia  : https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/view/9812.  [Diakses:  04- Mei-2020]
[6] C. Herdinata, “Aplikasi Model Artificial Neural Networks Untuk Stock Forecasting di Pasar  Modal  Indonesia,”  Jurnal  Keuangan  dan  Perbankan,  vol.  14,  no.1,  pp.  1-12, 2010.  Tersedia:  http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jkdp/article/view/945.  [Diakses: 05-Mei-2020]
[7] D.  F.  Azam,  D.  E.  Ratnawati,  P.  P.  Adikara,  “Prediksi  Harga  Emas  Batang Menggunakan Feed Forward Neural Network Dengan Algoritme Genetika,” JPTIIK: Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer.  vol.  2,  no.  8,  pp. 2317-2322, 2018. Tersedia: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1737. [Diakses: 05-Mei-2020]
[8] Adi,  B.,  Ratnawati,  D.,  &  Marji,  M.,  “Pelatihan  Feedforward  Neural  Network Menggunakan  PSO  untuk  Prediksi  Jumlah  Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  1,  no.  11,  pp. 1260-1269,  2017.  Tersedia:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/449. [Diakses : 04-Mei-2020]
[9] Suhartono.  Derwin,  “Dasar  Pemahaman  Neural  Network”,  27-Juli-2012.  Tersedia: https://socs.binus.ac.id/2012/07/26/konsep-neural-network/. [Diakses: 05-Mei-2020]
[10] Kurniawan.  M.  Arif,  “Penerapan  Metode  Feed  Forward  Neural  Network  (FFNN) Backpropagation  Untuk  Meramalkan  Harga  Saham,”  Skripsi  Jurusan  Matematika, Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Universitas  Negeri  Semarang. 2017. Tersedia : https://lib.unnes.ac.id/32184/. [Diakses: 06-Mei-2020]
[11] Satriyo dkk, “Identifikasi Citra Surat Suara Menggunakan Neuroph Studio,”  Prosiding Seminar  Nasional  Teknologi  Terapan  SV  UGM,  pp.  680-681,  2016.  Tersedia: https://repository.ugm.ac.id/.../Prosiding%20SNTT%202016%20Jilid%20II.pdf. [Diakses: 06-Mei-2020]
[12] Adnan dkk, “Identifikasi Varietas Berdasarkan Warna dan Tekstur Permukaan Beras Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,”  Penelitian Pertanian  Tanaman  Pangan  vol.  32,  no.  2,  pp.  89-96,  2013.  Tersedia: http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/index.php/jpptp/article/view/2884.  [Diakses:  06- Mei-2020]
[13] Tambun.  Maria  Sartika  dkk,  “Penerapan  Algoritme  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  pada  Pengklasifikasian  Status  Gizi  Balita,”  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 9, pp. 3074-3080, 2018. Tersedia: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2536. [Diakses: 07-Mei-2020]