## ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
Eka Irawan 1 , M. Zarlis 2 , Erna Budhiarti Nababan 3
Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara Jl. Universitas No.9A Kampus USU, Medan, Sumatera Utara-Indonesia ekaatb09@gmail.com
Abstrak — Algoritma  backpropagation  merupakan  multi  layer  perceptron  yang  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  persoalan  yang  luas,  namun  algoritma  backpropagation  juga mempunyai keterbatasan yaitu laju konvergensi yang cukup lambat. Pada penelitian ini penulis menambahkan  parameter  learning  rate  secara  adaptif  pada  setiap  iterasi  dan  koefisien momentum  untuk  menghitung  proses  perubahan  bobot.  Dari  hasil  simulasi  komputer  maka diperoleh  perbandingan  antara  algoritma backpropagation  standar  dengan  backpropagation dengan  penambahan  momentum.  Untuk  algoritma  backpropagation  standar  kecepatan konvergensi 727 epoch dengan nilai MSE 0,01, sedangkan algoritma backpropagation standar mencapai  4000  epoch  dengan  nilai  MSE  0,001.  .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma backpropagation  adaptive  learning  lebih  cepat  mencapai  konvergensi  daripada  algoritma backpropagation standar.
Keywords — Backpropagation, Adaptive learning rate, momentum, konvergensi.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  ilmu  komputer  saat  ini telah  menciptakan  beberapa  teknik  pendekatan  dalam menyelesaikan  suatu  masalah  yang  disebut  soft computing.  Soft  Computing  merupakan  bagian  dari sistem  cerdas  yang  merupakan  suatu  model pendekatan  untuk  melakukan  komputasi  dengan meniru akal manusia dan memiliki kemampuan untuk menalar  dan  belajar  pada  lingkungan  yang  penuh dengan ketidakpastian dan ketidaktepatan. Komponen utama pembentuk soft computing adalah sistem fuzzy (fuzzy  system),  jaringan  syaraf  (neural  network), algoritma  evolusioner(evolutionary  algorithm),  dan penalaran dengan probabilitas (probabilistic reasoning).
Multi layer perceptron terdiri dari input layer, hidden  layer  dan  output  layer.  masing-masing  layer terdiri  dari  node.  Banyak  model  pembelajaran  pada menggunakan  algoritma  backpropagation.  Algoritma ini  juga  berhasil  diterapkan  pada  multi  layer perceptron  untuk  menyelesaikan  persoalan  yang  luas. Metode  backpropagation  standar  (Gradient  Descent) punya keterbatasan yaitu laju konvergensi yang cukup lambat[1].  Laju  konvergensi  dari  algoritma backpropagation  juga  tergantung  pada  pemilihan arsitektur jaringan, bobot awal dan bias, learning rate, cooefisien  momentum  dan  fungsi  aktivasi[2].  Oleh karena  itu  dalam  penelitian  ini  modifikasi  dilakukan terhadap  backpropagation  standar  dengan  cara mengganti fungsi pelatihannya. Modifikasi yang akan digunakan adalah pemilihan arsitektur yang tepat serta metode yang menggunakan adaptive laju pembelajaran dan  momentum.  Algoritma  ini  memiliki  performa pelatihan  yang  tinggi  sehingga  mempercepat  laju
konvergensi.    Dalam  hal  perkebunan  juga  prediksi dilakukan dengan pembelajaran backpropagasi adapun peneitian yakni memorisasi mampu mengenali 90.74% dan  generalisasi  mampu  mengenali  sebesar  84.44%, bidang  perkebunan [3] memprediksi  produktivitas lahan  perkebunan  kelapas  awit  berdasarkan  beberapa anasir  tanah  dan  iklim  secara simultan,  curah  hujan menggunakan  metode  backpropagation  untuk memprediksi  cuaca,  dan  menemukan  bahwa  proses pelatihan  dapat  dilakukan  dengan  cepat.  Algoritma Backpropagation merupakan algoritma yang memiliki jaringan,    learning  rate    dan  momentum  sebagai komponen  utama  yang  akan  melakukan  proses pembelajaran  dalam  melakukan  sebuah  prediksi. Semakin  besar  nilai  learning  rate  mengakibatkan semakin besarnya langkah pembelajaran. Jika learning rate  diset  terlalu  besar,  maka  algoritma  akan  menjadi tidak stabil, dan sebaliknya algoritma akan konvergen dalam  jangka  waktu  yang  sangat  lama.  Untuk meningkatkan  kecepatan  proses  training  dilakukan dengan  menambahkan  parameter  momentum.  Range nilai yang umum digunakan antara 0 sampai dengan 1. Nilai  yang  biasanya  paling  optimal  adalah  0,9. Momemtum  ini  berguna  untuk  mempercepat konvergensi.
Penggunaan  algoritma  pelatihan  dalam  jaringan syaraf  tiruan  telah  dilakukan  dalam  menyelesaikan banyak  permasalahan  prediksi  produktivitas  kelapa sawit.  Peramalan  produksi  kelapa  sawit  terbaik diperoleh  dengan  kombinasi  umur  tanaman, pemupukan,  jumlah  hari  hujan  dan  penyinaran matahari  pada  18  BSP,  dan  defisit  air  pada  24  BSP. Regresi terbaik adalah Y = 3.15 + 0.010 umur tanaman –0.016  pupuk –0.016  penyinaran –0.005  defisit  air –
InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)
e-ISSN : 2540-7600
0.015  hari  hujan.Faktor  agroekologi  menentukan akurasi ramalan produksi kelapa sawit.
Berdasarkan  kajian  permasalahan  yang  telah disampaikan,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah menerapkan  algoritma  pelatihan  backpropagation dalam  contoh  kasus  prediksi  produktivitas  kelapa sawit    untuk  mendapatkan  tingkat  error,  menentukan pelatihan  jaringan  yang  paling  optimal  (yang memberikan error terkecil) dan kecepatan konvergensi jika  momentum  tersebut  dinaikkan  atau  di  turunkan nilainya.  Dari  uraian  diatas,  penulis  tertarik  untuk mengambil  judul  “Analisis  Penambahan  Nilai Momentum Pada Prediksi Produktivitas Kelapa Sawit Dengan Backpropagasi Neural Network”

## II. LANDASAN TEORI
A. Neural Network Artificial  Neural  Network /  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  adalah  paradigma  pengolahan  informasi  yang terinspirasi  oleh  sistem  saraf  secara  biologis,  seperti proses  informasi  pada  otak  manusia.  Elemen  kunci dari  paradigma  ini  adalah  struktur  dari  sistem pengolahan informasi yang terdiri dari sejumlah besar elemen pemrosesan yang saling berhubungan (neuron) , bekerja serentak untuk menyelesaikan masalah tertentu.
Neuron biologi  merupakan  sistem  yang  “ fault tolerant” dalam  2  hal.  Pertama,  manusia dapat mengenali  sinyal  input  yang  agak  berbeda  dari  yang pernah  kita  terima  sebelumnya.  Sebagai  contoh, manusia  sering  dapat  mengenali  seseorang  yang wajahnya  pernah  dilihat  dari  foto,  atau  dapat mengenali  seseorang  yang  wajahnya  agak  berbeda karena sudah lama tidak dijumpainya.
Kedua,  otak  manusia  tetap  mampu  bekerja meskipun  beberapa  neuronnya  tidak  mampu  bekerja dengan  baik.  Jika  sebuah neuron rusak, neuron lain kadang-kadang  dapat  dilatih  untuk  menggantikan fungsi sel yang rusak tersebut.
Cara  kerja  JST seperti  cara  kerja  manusia,  yaitu belajar melalui contoh. Lapisan-lapisan penyusun JST dibagi  menjadi  3,  yaitu  lapisan  input (input  layer) , lapisan tersembunyi (hidden layer) , dan lapisan output (ouput  layer). Jaringan  syaraf  tiruan  adalah merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak manusia  yang  selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan syaraf ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan  program komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran .
B. Metode Backprpagation d  Backpropagation  merupakan  salah    satu  dari beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  JST    dan yang    paling    sering    digunakan    dalam    berbagai bidang    aplikasi, seperti  pengenalan  pola,  peramalan dan optimisasi. Jaringan syaraf tiruan backpropagation (BP)  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Rumelhart, Hinton  dan  William  pada  tahun  1986,  kemudian
Rumelhart dan Mc Cleland mengembangkannya pada tahun  1988.  Jaringan  ini merupakan  model  jaringan multilayer. backpropagation paling banyak digunakan oleh  pemakai  jaringan  saraf  tiruan,  bahkan diperkirakan  lebih  dari  80  %  proyek  jaringan  saraf tiruan  yang  tengah  dikembangkan  menggunakan backpropagation [4]. Arsitektur backpropagation merupakan  salah  satu arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang  dapat  digunakan untuk  mempelajari  dan  menganalisis  pola  data  masa lalu lebih tepat sehingga diperoleh keluaran yang lebih akurat (dengan kesalahan atau error minimum). Langkah-langkah  dalam membangun  algoritma backpropagation adalah sebagai berikut: a. Inisialisasi bobot (ambil  nilai random yang cukup kecil).
b. Tahap perambatan maju (forward propagation) 1) Setiap  unit input  (X 1, i=1,2,3,…,n) menerima sinyal x i dan  meneruskan  sinyal  tersebut  ke semua unit pada lapisan tersembunyi.
2) Setiap  unit  tersembunyi (Z 1, j=1,2,3,…,p) menjumlahkan  bobot  sinyal input ,  ditunjukkan dengan persamaan (1).
Dan  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk menghitung  sinyal output -nya,  ditunjukkan dengan persamaan (2).
Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid , kemudian mengirimkan sinyal tersebut ke semua unit output .
3) Setiap  unit output (Y k, k=1,2,3,…,m) menjumlahkan  bobot  sinyal input, ditunjukkan dengan persamaan (3).
Dan  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk menghitung  sinyal output -nya,  ditunjukkan dengan persamaan (4).
c. Tahap perambatan balik (backpropagation)
1) Setiap unit output (Y k, k=1,2,3,…,m) menerima pola  target  yang  sesuai  dengan  pola input pelatihan,  kemudian  hitung error, ditunjukkan dengan persamaan (5).
f’ adalah turunan dari fungsi aktivasi. Kemudian  hitung  korelasi  bobot,  ditunjukkan dengan persamaan (6).
Dan  menghitung  koreksi  bias,  ditunjukkan dengan persamaan (7).
Sekaligus mengirimkan δ k ke unit-unit yang ada di lapisan paling kanan.
2) Setiap  unit  tersembunyi (Z j, j=1,2,3,…,p) menjumlahkan  delta input -nya  (dari  unit-unit yang  berada  pada  lapisan  di  kanannya), ditunjukkan dengan persamaan (8).
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)
e-ISSN : 2540-7600
Untuk  menghitung  informasi error, kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya, ditunjukkan dengan persamaan (9).
Kemudian  hitung  koreksi  bobot,  ditunjukkan dengan persamaan (10).
Setelah  itu,  hitung  juga  koreksi  bias, ditunjukkan dengan persamaan (11).
d. Tahap perubahan bobot dan bias 1) Setiap unit output (Y k, k=1,2,3,…,m) dilakukan perubahan  bobot  dan  bias (j=0,1,2,…,p) , ditunjukkan dengan persamaan (12).
Setiap  unit  tersembunyi (Z j, j=1,2,3,…,p) dilakukan  perubahan  bobot  dan  bias (i=0,1,2,…,n), ditunjukkan  dengan  persamaan (13).
2) Tes kondisi berhenti.
III. METODE PENELITIAN penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  langkah untuk mencapai tujuan penelitian. Langkah – langkah tersebut dapat digambarkan melalui diagram alir pada gambar 1 Penelitian ini dimulai dari pengumpulan data dari data mentah. Tahap berikutnya adalah penentuan desain arsitektur jaringan dengan  penentuan  pola  masukan  dan  keluaran  untuk keperluan  pelatihan  dan  pengujian  pada  jaringan syaraf tiruan (JST) Tahap ini kemudian diikuti dengan penentuan algoritma pelatihan.
Selanjutnya  adalah  tahap  pelatihan  terhadap  data yang telah dinormalisasi dan ditentukan arsitekturnya, pelatihan  dilakukan  pertama  untuk  algoritma backpropagation standar,  setelah  itu  baru  dilakukan kembali pelatihan dengan menambahkan learning rate dan kooefisien  momentum pada  update  bobot. Tujuan pelatihan  tersebut  untuk  membandingkan  nilai epoch dan  penentuan  nilai Mean  Square  Error  (MSE) . Setelah  dilakukan  tahap  pelatihan  adalah  tahap pengujian  terhadap  data  pengujian,  tujuannya  untuk mengetahui tingkat validasi hasil.
Desain arsitektur jaringan dilakukan untuk prediksi produktivitas kelapa sawit dimulai dengan menentukan banyaknya data  masukan  yang digunakan, banyaknya layar tersembunyi (hidden layer) yang digunakan, dan banyaknya  keluaran  yang  diinginkan.  Data  yang digunakan sebagai masukan sebanyak 6 data input dan data keluaran atau target adalah data pada tahun ke-4 (data  input  2010 – 2014  dengan  target  2015).  Untuk mengetahui umur, pemupukan, kelembaban, penyinaran, curah hujan, dan hari hujan pada tahun ke- 5  maka data masukannya merupakan data pada tahun ke-4  sampai  tahun  ke-5  (data  input  2014 – 2015 dengan target 2016), demikian seterusnya.
Gbr.1 Desain Backpropagation Neural Network
A. Pengenalan pola (pelatihan) Pengenalan  pola  dilakukan  dengan  cara penyesuaian  nilai  bobot.  Penghentian  penyesuaian bobot  dalam  pengenalan  pola  apabila error yang dihasilkan  mencapai target  error . Error dihitung setelah  tahapan forward  propagation .  Apabila error lebih  besar  dari target  error maka  pelatihan  akan dilanjutkan  ke  tahap backward  propagation sampai error yang dihasilkan mencapai target error.
.
B. Pengujian dan prediksi Jaringan yang telah dilatih dan mencapai hasil yang dikehendaki perlu diuji untuk mengetahui kemampuannya pada saat mempelajari data latih yang diberikan.  Pengujian  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  data  set  yang  sudah  dilatihkan  untuk melihat  unjuk  kerja  sistem  aplikasi  yang  telah  dibuat dengan  melihat  nilai error minimumnya.  Selain  itu juga pengujian dapat dilakukan menggunakan data set yang  belum  pernah  dilatihkan  sebelumnya  untuk melihat tingkat akurasi sistem yang telah dibuat, yaitu menggunakan  data  uji mulai  data  tahun  2014. Pada Proses  validasi,  sistem  diuji  dengan  data  lain,  hal  ini dimaksud untuk mengetahui sejauh mana sistem dapat menginformasikan  nilai – nilai  keluaran  dari  nilai – nilai masukan yang berikan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian dan prediksi Untuk  melakukan  pembobotan  harus  memasukan data  terlebih  dahulu.  Dalam  inisialisasi  pembobotan awal dapat dilakukan dengan metode Backpropagation. Dalam  pemberhentian  program  makan  dibutuhkan  2 cara  yaitu  menggunakan epoch dan error untuk mendapatkan nilai yang dicapai.
Dalam  melakukan  pengisian  data  maka  dilakukan pembobotan  yang  konstanta.  Pada  saat  tahap pembobotan  akan  dihitung  bobot  dan  bias  untuk melakukan  pelatihan.  Tahap  pembobotan  ini  akan
(8)
(9)
(10)
(11)
(12) (13)
InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)
e-ISSN : 2540-7600
dipilih  secara  random,  yang  mana  bobot  yang diperoleh  akan  digunakan  untuk feedforward (arus maju). Dimana pada tahap ini akan menerima sinyal X (data  yang  mempengaruhi penambahan  nilai momentum pada prediksi produktivitas kelapa) Sinyal yang  dimasukan  akan  diterima  dan  dikalikan  dengan bobot pada satu node dari input layer menuju hidden layer serta  ditambah  dengan  bias.  Setelah  tahap  ini dilakukan pada masing-masing node pada hidden akan dihasilkan  sinyal  bobot  pada  satu node  hidden  layer . Untuk  menghitung  sinyal output pada hidden  layer digunakan fungsi aktivasi sigmoid dan threshold untuk hidden layer . Setelah  itu  akan  menjumlahkan  bobot  dari sinyal input sehingga didapat sinyal output dari output layer yang  sudah  diaktifkan.  Sinyal  yang  diperoleh  dari output  layer akan  dihitung error -nya  dengan mengurangkan  dengan data  target.  Selisih pengurangannya  disebut  dengan  nilai error .  Nilai error harus dicari nilainya lebih kecil dari batas error yang digunakan. Jika nilainya masih diatas batas error maka dilakukan koreksi bobot dan bias, koreksi bobot dan  bias  dilakukan  untuk  mengurangi  nilai error sehingga sistem menemukan pola untuk mendapatkan target. Selanjutnya bobot yang dapat menemukan pola untuk prediksi akan disimpan.
Pada  tahap  pengujian  bobot  yang  diperoleh  pada saat  pembobotan  akan  digunakan  untuk  menguji sistem, apakah sistem sudah  dapat menemukan target atau  belum.  Dalam  pengujian  ini  dilakukan  sampai diperoleh error paling  rendah  atau  yang  mendekati target yang dicapai.

## B. Training  Data Algoritma Backpropagation Standar
Setelah  melakukan  pembobotan  serta  penginputan data  maka  akan  dilakukan  pelatihan  data.  Dalam proses  pelatihan  akan  dilihat  dari  jumlah Epoch dan batas error yang  didapat.  Untuk  tahap  ini menggunakan  training  menggunakan  arsitektur  6-4-1 untuk  medapatkan  pola  tersebut.  Dapat  lihat  dari gambar 2 berikut ini :
Pada  pelatihan  ini  untuk  mendapatkan  target menggunakan  waktu  4  menit  3  detik  dengan epoch 30946 iterations dimana  performance  ( goal )  yang digunakan    0,0001.  Sedangkan  dalam  bentuk  grafik yang terlihat pada gambar berikut :
Gbr. 3 Grafik pelatihan menggunakan arsitektur 6-4-1
Dari hasil training ini dari 6 variabel yang didapat maka akan  mendapatkan nilai output dari terget yang ditentukan  serta  MSE  ( Mean  Square  Error ) seperti terlihat pada tabel I berikut ini :

## TABEL I OUTPUT, ERROR DAN MSE
Nilai output langsung  diperhitungan  dengan menggunakan matlab, dengan source code :
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,p,[],[],t) apabila dengan perhitungan menggunakan rumus :
Sedangkan  untuk  mendapatkan  nilai  error  dari target menggunkan rumus :
E = t - y k Untuk  mendapatka  hasil  dari  MSE  (  Mean  Square Error ) menggunakan rumus :
InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)
e-ISSN : 2540-7600
C. Hasil  Pelatihan  Algoritma Backpropagation standar Pada pelatihan algoritma backpropagation data set yang digunakan Terdapat 6 input data yaitu data umur, pemupukan,  kelembaban,  curah  hujan  dan  hari  hujan dalam  memprediksi  produktivitas  kelapa  sawit. Arsitektur  yang  dipilih  adalah  6-4-1  dengan  target error  ditetapkan  0,01.  Hasil  pelatihan  yang  diperoleh pada saat pembelajaran jaringan mencapai konvergensi pada  epoch  ke  4728,  dengan  nilai  mean  square  error yang  dihasilkan  sebagai  indikator  kinerja  jaringan syaraf  mencapai  0,001  pembelajaran  di  perlihatkan pada  gambar  4 Gambar  Hasil  Pelatihan  Algoritma Pada  pelatihan  algoritma  backpropagation  digunakan memprediksi  produktivitas  kelapa  sawit 0,01.  Pada pembelajaran  ini  dengan  metode  yang  digunakan dengan  menavariabel  learning rate  nilai  learning  rate
Grafik pembelajaran
backpropagation Backpropagation  learning  rate  yang  terdiri  dari Arsitekturyang  dipilih  adalah6-4-1dengan  target  dan koefisien  momentum  pada  fase  perubahan  bobot, dimana di melakukan penyesuaian secara adaptif pada proses perubahan. Grafik hasil
Gbr. 4 Grafik pembelajaran backpropagasi standar

## D. Hasil  Pelatihan  Algoritma Backpropagation dengan momentum
Pada pelatihan algoritma backpropagation data set yang digunakan Terdapat 6 input data yaitu data umur, pemupukan,  kelembaban,  curah  hujan  dan  hari  hujan dalam  memprediksi  produktivitas  kelapa  sawit. Arsitektur  yang  dipilih  adalah  6-4-1  dengan  target error ditetapkan 0,01 dengan penambahan momentum. Hasil pelatihan yang diperoleh pada saat pembelajaran jaringan  mencapai  konvergensi  pada  epoch  ke  727, dengan  nilai  mean  square  error  yang  dihasilkan sebagai  indikator  kinerja  jaringan  syaraf  mencapai 0,001  pembelajaran  di  perlihatkan  pada  gambar  5. Gambar  Hasil  Pelatihan  Algoritma  Pada  pelatihan algoritma  backpropagation  digunakan memprediksi produktivitas  kelapa  sawit 0,01.  Pada  pembelajaran
ini  dengan  metode  yang  digunakan  dengan menavariabel  learning  rate nilai  learning  rate  Grafik pembelajaran backpropagation Backpropagation learning  rate  yang  terdiri  dari  Arsitekturyang  dipilih adalah6-4-1dengan  target  dan  koefisien  momentum pada  fase  perubahan  bobot,  dimana  di  melakukan penyesuaian  secara  adaptif  pada  proses  perubahan. Grafik hasil
Gbr. 5 Grafik pembelajaran backpropagasi momentum
E.
Hasil Pengujian
Setelah  proses  pelatihan  dilakukan  pada  algoritma backpropagation  adaptive  learningpengujian  data untuk algoritma diperoleh tingkat akurasi sebesar 86%.
F. Pembahasan Berdasarkan grafik yang dihasilkan dari pelatihan data  terlihat  bahwa  laju  konvergensi  jaringan algoritma backpropagation  konvergensi pada algoritma  menambahkan  parameter  pada  percepatan pembelajaran backpropagation . Gambar 5 backpropagation maka tahap  berikutnya  pengujian data, hasil backpropagation standar dan  standar sangat lambat  dibandingkan  dengan  laju backpropagation adaptive  learning .  Ini  menunjukkan  bahwa adaptive learning dan koefisien momentum sangat berpengaruh ( accelerated  learning )  pada  jaringan  syaraf  tiruan Grafik  perbandingan  kedua  algoritma  standar  dan adaptive  learning Pada  grafik  5 diperlihatkan perbedaan iterasi yang dihasilkan dari kedua algoritma dengan nilai epoch yang jauh berbeda. Algoritma yang diusulkan ( adaptive learning rate ) hanya membutuhkan  727  epoch  serta  hasil MSE yang diperoleh  mendekati  0  untuk  mencapai  titik konvergensi menunjukkan  jauh  lebih  cepat dibandingkan  dengan  algoritma backpropagation standar  yang  mencapai  1000 epoch ,  menunjukkan bahwa  kinerja  algoritma backpropagation  adaptive learning lebih    baik  dibandingkan  algoritma backpropagation standar.  Percepatan  pembelajaran pada  algoritma backpropagationadaptive  learning disebabkan  penambahan learning  rate secara  adaptif disesuaikandengan  perubahan  perhitungan  kuadrat error dan  koefisien momentum pada  setiap  iterasi sehingga lebih cepat mencapai error .
InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)
e-ISSN : 2540-7600

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan Dari hasil penelitian dan pembahasan maka penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut.
1. Penerapan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation secara luastelah di implementasikan  dalam  berbagai  aplikasi  yang praktis, algoritma ini masih memerlukan perbaikan. Pada penelitian ini penulis  menambahkan parameter
adaptive learning  rate dan  koofisien  momentum  pada perhitungan update bobot dengan mengambil nilai bobot pada iterasi  yang  lalu  dan menambahkan  nilai  bobot sekarang  untuk  meningkatkan  percepatan pembelajaran  ( accelerated  learning )  pada algoritma backpropagation .
2. Efektifitas  algoritma  dengan  membandingkan hasil  iterasi  antara  algoritma backpropagation standar dengan backpropagation  adaptive learning
3. Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma  backpropagation  dengan penambahan nilai  momentum hanya  mencapai  727 epoch dengan  nilai  MSE  0,01,  sedangkan  algoritma backpropagation  standar  mencapai  4000 epoch dengan nilai MSE 0,001.
B. Saran Berdasarkan hasil penelitian maka saran yang dapat disampaikan adalah sebagai berikut :
1. Untuk  meningkatkan  percepatan  pembelajaran maka penentuan bobot awal untuk pelatihan dapat menggabungkan  dengan  algoritma  yang  lain untuk keakuratan penentuan bobot awal.
2. Modifikasi pada pelatihan
standar backpropagation selain  menggunakan adaptive learning  dan  penambahan  nilai  momentum perlu dicoba  untuk  mempercepat  iterasi  selama  proses pelatihan jaringan.

## REFERENCE
[1] Hamid  N.A&Nawi,  N.M(2011). The  Effect  of  Gain  Variation of  Activation  Function  in Improving  Training  Time  of  Back Propagation  Neural  Network  on  Classification  Problems. Proceedings of the KolokiumKebangsaaan
Pasca SiswazahSain dan Matematik 2009.UPSI:pp. [2] Hamid N.A, Nawi, N.M, Ghazali, R. & Saleh, M N.M. (2011) Accelerating Learning Performance  of  Backpropagation  Algorithm  by  Using Adaptive  Gain  Together  with  Adaptive  Momentum  and Adaptive  Learning  Rate  on  Classification  Problems . International Journal  of  Software  Engineering  and Application.Vol 5 No. 4.
[3] Hermantoro Dkk  2009, Aplikasi  Model  Artificial  Neural Network  (Ann) Terintegrasi  Dengan  Geographycal Information  System  (Gis) Untuk  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan Perkebunan Kakao1.
[4] Muhammad Erwin  Ashari  Haryono,  “Model  Identifikasi  Peta Secara Otomatis Menggunakan Konsep Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation” Viewed 1 Juni2004.