Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X

## Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan Pola Pulau di Indonesia
Muhammad Ulinnuha Musthofa 1 , Zufida Kharirotul Umma 2 , Anik Nur Handayani 3
Universitas Negeri Malang
1 ulinnuha1992@gmail.com, 2 zufidaumma@gmail.com, 3 aniknur.ft@um.ac.id
ABSTRAK.Tujuan dari penulisan artikel ini adalah menganalisa sistem jaringan saraf tiruan menggunakan model perceptron pada  pengenalan  pola  pulau di  Indonesia.  Model  jaringan  perceptron  biasa  digunakan  untuk  pengenalan  pola,  karakter, maupun  simbol,  termasuk  pola  pulau-pulau  di  Indonesia.  Analisis  dilakukan  berdasarkan  nilai alpha ( α )  dan threshold ( θ ) pada setiap pola masukan pada perhitungan manual dengan excel dan diimplementasikan menggunakan program visual basic. Selanjutnya analisis dilakukan dengan cara membandingkan nilai alpha ( α ) dan threshold ( θ ) pada excel maupun visualbasic dan hasil  pengenalan  pola  pulau-pulau  besar  di  Indonesia  didapatkan  hasil  yang  sama,  sehingga  dapat  disimpulkan keakurasian  antara  perhitungan  keduanya.  Analisis  juga  dilakukan  terhadap  laju  pemahaman  yang  dimodifikasi mempengaruhi kecepatan iterasi, hal ini dilihat dari perubahan nilai net pada setiap perubahan nilai alpha (α). Hasil analisis perubahan  laju  pemahaman  pada  tabel  modifikasi  laju  pemahaman  menunjukkan  bahwa semakin  besar  laju  pemahaman semakin besar pula respon unit keluaran sehingga proses pemahaman menjadi lambat, begitu pula sebaliknya.

## Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Perceptron, Pola Pulau

## 1.PENDAHULUAN
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  membuat  sebuah  perangkat  komputer  memiliki  kemampuan komputasi  yang  tinggi  untuk  meningkatkan  kinerja  dalam  pengolahan  data  menjadi  informasi.  Komputer diharapkan  memiliki  kemam-puan  untuk  mengerjakan segala  sesuatu  yang  dapat  dikerjakan  oleh  manusia. Komputer dapat bertindak seperti dan sebaik manusia, diperlukan beberapa metode untuk membekali komputer agar  menjadi  mesin  yang  pintar.  Salah  satunya  yaitu  dengan  mengimplementasikan Jaringan  Saraf  Tiruan (Artificial Neural Network) pada komputer.
Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Networks)  adalah  salah  satu  cabang  ilmu  dari  bidang  ilmu kecerdasan  buatan.Pemodelan  dengan  JST  meru-pakan  pembelajaran  dan penyesuaian  dari  suatu  obyek.Salah satu model jaringan JST adalah perceptron.Model jaringan perceptron merupakan metode pembe-lajaran dengan pengawasan  dalam  sistem  jaringan  saraf.Perceptron  dapat  digunakan  untuk  mengenali  pola  karakter,  simbol, termasuk pola pulau-pulau besar di Indonesia.
Artikel  ini  membahas  analisis  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  yang  bertujuan  untuk  mempelajari  struktur dan parameter jaringan perceptron yang optimal pada pengenalan pola pulau di indonesia . Hasil analisa tersebut diimplementasikan pada program visual basic untuk mengenali pola pulau-pulau besar di Indonesia. Pengenalan pola  pulau-pulau  tersebut  merupakan  ide  awal  untuk  pengembangan  pengenalan  pulau  di  Indonesia  dalam bidang pendidikan yang selama ini masih banyak menggunakan peta atau globe.
Pengenalan  pola  pulau  di  Indonesia  termasuk  dalam  pengenalan  beberapa  pola  karakter  sekaligus dilakukan  dengan  cara  menggabungkan  beberapa  model  perceptron  .Perceptron  dilatih  dengan  menggunakan sekumpulan  pola  pulau  yang  diberikan  secara  berulang  ulang  selama  latihan.  Setiap  pola  yang  diberikan merupakan pasangan pola masukan dan pola yang diinginkan sebagai target. Demikian dilakukan berulang ulang sampai dihasilkan keluaran yang sesuai dengan hasil yang diinginkan.

## 2.METODE

## 2.1 Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Artificial  Neural  Network atau  yang  lebih  dikenal  dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  adalah  sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologi. JST memiliki kemampuan untuk  dapat  melakukan pembelajaran  dan  pendeteksian  terhadap  sesuatu  objek. JST  menyerupai  otak  manusia dalam  mendapatkan  pengetahuan  yakni  dengan  proses learning dan  menyimpan  pengetahuan  yang  didapat  di dalam  kekuatan  koneksi  antar  neuron.Pengetahuan  yang  ada  pada  jaringan  saraf  tiruan  tidak  diprogram untuk menghasilkan  keluaran  tertentunamun  dilatih  berdasarkan  informasi  yang  diterimanya. (Asri,  2011). Semua keluaran  atau  kesimpulan  yang  ditarik  oleh  jaringan  didasarkan  pengalamannya  selama  mengikuti  proses pembelajaran.  Pada proses  pembelajaran,  ke  dalam  jaringan  saraf  tiruan  dimasukkan pola-pola  masukan  dan keluaran lalu  jaringan  akan  diajari  untuk  memberikan  jawaban  yang  bisa  diterima (Puspitaningrum,  2006). Jaringan  saraf  tiruan  dibentuk  sebagai  generalisasi  model  matematika  dari  jaringan  saraf  biologis  manusia. Prinsip jaringan saraf tiruan secara sederhana digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Prinsip Dasar JST
Pada gambar di atas, Y menerima masukan dari neuron x1, x2, dan x3, dengan bobot hubungan masing- masing adalah w1, w2, dan w3. Ketiga impuls neuron yang ada dijumlahkan menjadi:

## Net = x1w1 + x2w2 + x3w3
Besarnya impuls yang diterima oleh Y mengikuti fungsi aktivasi y = f(net). Apabila nilai fungsi aktivasi cukup  kuat,  maka  sinyal  akan  diteruskan.  Nilai  fungsi  aktivasi  (keluaran  model  jaringan)  juga  dapat  dipakai sebagai dasar untuk mengubah bobot (Siang, 2004).

## 2.2 Model Jaringan Perceptron
Model jaringan perceptron ditemukan oleh Rosenbalt (1962) dan Minsky-Papert (1969).Model tersebut merupakan  model  yang memiliki  aplikasi  dan  pelatihan  yang  paling  baik  pada  era  tersebut.Metode  Perceptron merupakan salah satu dari metode Jaringan Syaraf Tiruan yang dapat digunakan untuk membuat sebuah sistem pengenalan  dengan  tingkat  keberhasilan  yang  cukup  baik (Fitri,  2012). Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi keberhasilan sistem pengenalan  yaitu  ketepatan  pemilihan  nilai  ambang (Septiarini,  2012). Nilaiambang (threshold) merupakan nilai yang digunakan untuk mengatur nilai bobot pada perceptron single layer
Arsitektur dari model jaringan perceptron terdiri dari beberapa unit masukan (ditambah satu bias), dan memiliki  sebuah  unit  keluaran.Fungsi  aktivasi  mempunyai  nilai -1,  0,  1.Algoritma  pelatihan  perceptron  lebih baik dibandingkan dengan model Hebb, hal ini disebabkan oleh:
1. Setiap sebuah pola dimasukkan, hasil keluaran jaringan dibandingkan dengan target yang sesungguhnya
2. Modifikasi bobot tidak hanya ditentukan oleh perkalian antara target dengan masukan, tapi juga melibatkan suatu laju pemahaman (learning late) yang besarnya bisa diatur
3. Pelatihan dilakukan berulang-ulang untuk semua kemungkinan pola yang ada hingga jaringan dapat mengerti polanya (ditandai dengan samanya semua keluaran jaringan dengan target keluaran yang diinginkan).
Adapun algoritma dasar dalam perceptron adalah sebagai berikut : 1. Inisialisasi semua bobot (w i ) dan bias (b), umumnya w i = b = 0. Tentukan laju pemahaman (α). Untuk penyederhanaan, biasanya α=1 2. Selama  ada  elemen vektor  masukan  (s) yang  respon unit  keluarannya (y) tidak  sama  dengan target  (t), lakukan : a. Set aktivasi unit masukan x i = s i ( i = 1, …, n ) b. Hitung respon unit keluaran : net = ∑ i x i w i + b 3. Perbaiki bobot pola yang mengandung kesalahan ( y ≠ t ) menurut persamaan : W i (baru) = W i (lama) + ∆w (i=1, …,n) dengan ∆w = α t x i b (baru) = b (lama) + ∆b dengan ∆b = α t
Pada Pengenalan pola beberapa karakter Setiap unit masukan dihubung-kan dengan setiap unit target.

## Gambar 2. Pengenalan Beberapa Pola
Bobot penghubung dari unit x 1 ke y l adalah w 1l . Demikian juga bias dihubung-kan dengan semua unit keluaran dengan bobot masing-masing b 1 , b 2 ,....b m . A
Algoritma pelatihan perceptron untuk pengendalan beberapa pola sekaligus adalah sebagai berikut 1. Nyatakan tiap plola masukan sebagai vektor bipolar yang elemennya adalah tiap titik dalam pola tersebut 2. Berikan  target  tj  =  +1  jika  pola  masukan  menyerupai  pola  yang  diinginkan.  Jika  sebaliknya  berikan  nilai target = tj = -1 (j = 1,2,...,m)
3. Berikan inisialisasi bobot, bias, laju pemahaman dan threshold
4. Lakukan proses pelatihan perceptron untuk tiap unit keluaran
Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam algoritma tersebut :
1. Iterasi dilakukan terus menerus hingga semua pola memiliki keluaran jaringan yang sama dengan targetnya ( y = t )
2. Pada langkah 2(c), perubahan bobot hanya dilakukan pola  yang  mengan-dung  kesalahan (y ≠ t). Perubahan tersebut  merupakan  hasil  kali  unit  masukan  dengan  target  dan  laju  pemahaman  ( ∆w  =  x i t  α).  Perubahan bobot hanya akan terjadi kalau unit masukan ≠ 0. 3. Kecepatan iterasi d itentukan pula oleh α (dengan 0 ≤ α ≤ 1) yang dipakai. Semakin besar harga α, maka akan semakin sedikit iterasi yang diperlu- kan. Namun apabila harga α terlalu besar, maka akan merusak pola yang sudah benar sehingga pemahaman menjadi lambat.

## 2.3 Pengenalan Pola Pulau-Pulau di Indonesia
Pengenalan  pola  merupakan  bidang  dalam  pembelajaran  mesin  dan  dapat  diartikan  sebagai  tindakan mengambil data mentah dan bertindak berdasarkan klasifikasi data.Klasifikasi pola pengenalan objek sederhana berbasis  jaringan  syaraf  dilakukan  dengan  variabel  masukan  pola  input  yakni  objek  yang  dikenali  (input)  dan pola  output  yakni  objek  yang  digunakan  sebagai  pembanding  (target) (Pujiyanta,2009). Salah  satu  bentuk jaringan  saraf  sederhana  yakni  perceptron  .Perceptron  biasanya  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linier.Pengenalan pola dapat berupa kumpulan hasil pengukuran pemantauan dan bisa dinyatakan dalam notasi vektor atau matriks. Pada pengenalan pola pulau besar di indonesia menggunakan inputan berupa notasi (+) dan notasi (-), kemudian algoritma perceptron dilatih untuk mengenalinya.

## 2.4 Penentuan Nilai Inputan (x)
Pada pengenalan pola pulau-pulau besar di Indonesia menggunakan lima inputan, selanjutnya pada pola inputan masing-masing memiliki target (t) yang berbeda sesuai pola yang ditetapkan. Setiap pola diatur dengan bobot (w) awal = 0 serta bias (b) awal = 0. Setiap vektor masukan (pola 1 sampai 5) mempunyai matrik (15×15) = 225 matriks.
Gambar 4. Pola Pulau Sulawesi Gambar 5. Pola Pulau Papua Gambar 6. Pola Pulau Jawa
Pola pulau-pulau besar di Indonesia tersebut harus dibaca dari kiri ke kanan, dimulai dari baris yang paling atas.

## 2.5 Penentuan Nilai Target (t)
Program  yang dibuat  untuk  mengenali  lima pola pulau-pulau besar di Indonesia  yakni  Pulau  Sumatra, Pulau  Kalimantan,  Pulau  Sulawesi,  Pulau  Papua,  dan  Pulau  Jawa  .  Nilai  target  (t)  pada  ke-lima  pola  pulau ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Target (t) Pada Pola Pulau Pola Masukan Nilai (t1) Nilai (t2) Nilai (t3) Nilai (t4) Nilai (t5) Sumatera 1 -1 -1 -1 -1 Kalimantan -1 1 -1 -1 -1 Sulawesi -1 -1 1 -1 -1 Papua -1 -1 -1 1 -1 Jawa -1 -1 -1 -1 1
Selanjutnya, pemodelan jaringan perceptron dibentuk dan keluaran dari jaringan perceptron (f(net) atau y)  yang  dibuat  pun  harus  dihitung.  Guna  mendapatkan  bobot  (w)  dan  bias  (b)  yang  diinginkan, program perceptron harus dilatih. Setelah mendapatkan bobot (w) dan bias (b) yang diinginkan, output yang diperoleh dari pemrograman perceptron (f(net) atau y) dibandingkan dengan target (t) yang telah ditentukan.

## 2.6 Perhitungan nilai aktivasi
Perhitungan untuk nilai aktivasi unit masukan x i = s i (i = 1, ...,n). Dihitung respon unit keluaran: net = + b.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Manual
Perhitungan  manual  menggunakan  program  excel  untuk  mencari  iterasi  dalam  pengenalan  pola  pulau yang berdasarkan  identifikasi  data  masukan. Berhasil  tidaknya  proses  identifikasi  data  masukan  ditentukan dengan kesamaan keluaran jaringan neuron (y) dengan target (t) yang telah ditetapkan (Bahri, 2007).
Perhitungan pengenalan pola pulau-pulau besar di Indonesia dengan data input, yakni: nilai bobot (w)= 0, nilai alpha (α)= 1, nilai threshold (θ) = 0, nilai bias (b) = 0. Pada perhitungan manual bertujuan untuk mencari iterasi dalam pengenalan pola pulau yang disesuaikan dengan target (t) yang ditunjukkan oleh nilai f(net) atau y.
                  j j j j j net jika net jika net jika net f y 1 0 1 ) (

## 1. Pola Pulau Sumatera
Epoch 1

## Epoch 2
Pengenalan pola 1 (Pulau Sumatra) pada epoch 1 didapatkan  nilai f(net) atau y belum sesuai nilai target (t) sehingga dilanjutkan pada iterasi berikutnya yaitu epoch 2. Pada epoch 2 didapatkan nilai f(net) atau y  sudah sesuai nilai target (t) sehingga pola 1 sudah dapat dikenali.

## 2. Pola Pulau Kalimantan
Epoch 1

## Epoch 2
Pengenalan pola 2 (Pulau Kalimantan) pada epoch 1 didapatkan  nilai  f(net) atau  y belum sesuai nilai target (t) sehingga dilanjutkan pada iterasi berikutnya epoch 2. Pada epoch 2 didapatkan nilai f(net) atau y  sudah sesuai nilai target (t) sehingga pola 2 sudah dapat dikenali.

## 3. Pola Pulau Sulawesi
Epoch 1

## Epoch 2
Pengenalan pola 3 (Pulau Sulawesi) pada epoch 2 didapatkan nilai f(net) atau y sudah sesuai nilai target (t) sehingga pola 3 sudah dapat dikenali.

## 4. Pola Pulau Papua

## Epoch 1

## Epoch 2
Pengenalan  pola  4  (Pulau  Papua)  pada  epoch  2  didapatkan    nilai  f(net)  atau  y  sesuai  nilai  target  (t) sehingga pola 4 sudah dapat dikenali.

## 5. Pola Pulau Jawa
Epoch 1
Epoch 2

## Epoch 3
Pengenalan pola 5 (Pulau Jawa) pada pada epoch 3 didapatkan  nilai f(net) atau y sesuai nilai target (t) sehingga pola 5 sudah dapat dikenali

## 3.2 Implementasi Pada Program Visual Basic
Implementasi  pada  program visual  basic untuk  menguji  pengenalan  pola  pulau-pulau  besar  di  Indonesia pada jaringan saraf tiruan dengan model jaringan perceptron. Dengan nilai α dan ɵ yang dimodifikasi
1. Pulau Sumatera

## Gambar 7. Eksekusi Pola Pulau Sumatra
Pada pengenalan pola pertama yakni pola Pulau Sumatra dengan nilai alfa (α) sebesar 1 dan threshold = 0. Hasil eksekusi pengenalan pola akan menemukan pola jika target sesuai dengan nilai fungsi aktifasi f(net) atau y. Pada pola Pulau Sumatra ini eksekusi pengenalan pola berhenti pada epoch ke 2 di mana target (1, -1, -1, -1, - 1) telah sesuai dengan f(net) adalah 1, -1, -1, -1, - 1. Selanjutnya dilakukan modifikasi laju pemahaman (α) pada pola Sumatra.
Tabel 2.Inputan Pengenalan Pola Pulau
α Hasil Pelatihan 0,2
0,3 0,42
0,5 0,76
0,8 0,95 2. Pulau Kalimantan

## Gambar 8. Eksekusi Pola Pulau Kalimantan
Pada pola Pulau Kalimantan ini eksekusi pengenalan pola berhenti pada epochke 2 di mana target (1, -1, -1, -1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah 1, -1, -1, -1, -1.

## 3. Pulau Sulawesi

## Gambar 9. Eksekusi Pola Pulau Sulawesi
Pada pola Pulau Sulawesi ini eksekusi pengenalan pola dengan nilai alfa (α) sebesar 1 dan threshold = 0, berhenti pada epoch ke 2 di mana target (1, -1, -1, -1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah 1, -1, -1, -1, -1.
4. Pulau Papua

## Gambar 10. Eksekusi Pola Pulau Papua
Pada pola Pulau Papua ini eksekusi pengenalan pola dengan nilai alfa (α) sebesar 1 dan threshold = 0 berhenti pada epoch ke 2 di mana target (1, -1, -1, -1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah 1, -1, -1, -1, -1.

## 5. Pulau Jawa

## Gambar 11. Eksekusi Pola Pulau Jawa
Pada  pola  Pulau  Jawa  ini  eksekusi  pengenalan  pola  dengan  nilai  alfa  (α)  sebesar  1  dan  threshold  =  0 berhenti pada epoch ke 3 di mana target (1, -1, -1, -1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah 1, -1, -1, -1, -1.
Hasil  pengenalan  pola  pulau-pulau  besar di  Indonesia,  berdasarkan  perhitungan  baik  secara  manual menggunakan program excel ataupun implementasi pada program VB dalam Jaringan Saraf Tiruan (JST) model jaringan  perceptron,  didapat-kan  hasil  yang  sama  dalam  pengenalan  pola,  tabulasi  data  hasil  ditunjukkan  pada Tabel 3dan Tabel 4 berikut.
Tabel 3.Inputan Pengenalan Pola Pulau
Pola Perhitungan Inputan Pada Excel Inputan Pada VB Pulau Sumatera Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Pulau Kalimantan Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1
Nilai (θ) = 0 Nilai (θ) = 0 Pulau Sulawesi Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Pulau Papua Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Pulau Jawa Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Tabel 4. Hasil Pengenalan Pola Pulau Pola Perhitungan
Selisih
Hasil Pada Excel (epoch) Hasil Pada VB (epoch) Pulau Sumatera 2 2 0 Pulau Kalimantan 2 2 0 Pulau Sulawesi 2 2 0 Pulau Papua 2 2 0 Pulau Jawa 3 3 0
Berdasarkan  Tabel 3 dan  Tabel 4 bahwa  pada  pengenalan  pola  pulau-pulau  besar  di  Indonesia didapatkan hasil yang sama antara perhitungan manual meng-gunakan excel dan implementasi pada program VB dengan  selisih  0,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi ke-akurasian  antara  keduanya.  Dengan  demikian program VB berjalan sesuai dengan metode jaringan perceptron.
Analisis  berikutnya  adalah  mengeta-hui  perbandingan  laju  pemahaman  ( α )  yang  diujikan  pada  salah satu pola yaitu pola sumatra . Modifikasi laju pemaha-man (α) yang pada awalnya bernilai 1 dirubah sebanyak 7 kali uji coba meliputi  α1=0.2, α2=0.3, α3=0.42, α4=0.5, α5=0.76, α6=0.8 dan α7=0.95
Tabel 5. Modifikasi laju pemahaman Input Perubahan α terhadap net set α nilai net selisih nilai net dengan α =1 Pola 1 0,2 17.6 70.4 0,3 26.4 61.6 0,42 36.96 51.04 0,5 44 44 0,76 66.88 21.12 0,8 70.4 17.6 0,95 83.6 4.4 Pola 2 0,2 -42 -168 0,3 -63 -147 0,42 -88.2 -121.8 0,5 -105 -105 0,76 -159.6 -50.4 0,8 -168 -42 0,95 -199.5 -10.5 Pola 3 0,2 -11.6 -46.4 0,3 -17.4 -40.6 0,42 -24.36 -33.64 0,5 -29 -29 0,76 -44.08 -13.92
0,8 -46.4 -11.6 0,95 -55.1 -2.9 Pola 4 0,2 -36.8 -147.2 0,3 -55.2 -128.8 0,42 -77.28 -106.72 0,5 -92 -92 0,76 -139.84 -44.16 0,8 -147.2 -36.8 0,95 -174.8 -9.2 Pola 5 0,2 -20.8 -83.2 0,3 -31.2 -72.8 0,42 -43.68 -60.32 0,5 -52 -52 0,76 -79.04 -24.96 0,8 -83.2 -20.8 0,95 -98.8 -5.2
Dari hasil analisis perubahan laju pemahaman pada tabel di atas menun-jukkan bahwa perubahan nilai α secara langsung  mempengaruhi respon unit keluaran (net).  Semakin besar laju pemahaman semakin besar pula respon  unit  keluaran sehingga  proses  pema-haman  menjadi  lambat,  begitu  pula  sebaliknya.  Perbandingan perubahan laju pemahaman terhadap respon unit keluaran (net) dapat di lihat pada grafik di bawah pada gambar 11.

## Gambar 11. Grafik α pada nilai net pola 1

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  dengan  model  jaringan  perceptron  dapat  digunakan  untuk penentuan  penge-nalan  pola  karakter,  simbol  dan  lain  sebagainya,  termasuk  pola  pulau-pulau  besar  di Indonesia.Lima  pola  inputan  yang  digunakan  pada  program  ini  meliputi  pola  pulau  Sumatera,  Kalimantan, Sulawesi, Papua dan Jawa.
Hasil  pengenalan  pola  pulau-pulau  besar  di  Indonesia  dari  kedua  perhitungan  baik  secara  manual menggunakan  program excel dan  implementasi  pada  program  VB  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  model  jaringan perceptron,  didapatkan  hasil  yang  sama,  sehingga  dapat  disimpulkan  keakurasian  antara  perhitu-ngan  manual menggunakan excel dan implementasi pada program VB untuk pengenalan pola pulau.
Analisis  terhadap  laju  pemahaman  yang  dimodifikasi  mempengaruhi  kecepa-tan  iterasi  hal  ini  dilihat dari perubahan nilai net pada setiap perubahan nilai alpha (α) . Dari perubahan  nilai alpha (α) = 0.2, 0.3, 0.42, 0.5,  0.76,  0.8  dan  0.95  pada  nilai threshold (θ)  =  0. Hasil  analisis  perubahan  laju  pemahaman  pada  tabel modifikasi laju pemahaman menun-jukkan bahwa semakin besar laju pemahaman semakin besar pula respon unit keluaran sehingga proses pema-haman menjadi lambat, begitu pula sebaliknya.
0 20 40 60 80 100 JITIKA ISSN: 0852-730X
0,8 -46.4 -11.6 0,95 -55.1 -2.9 Pola 4 0,2 -36.8 -147.2 0,3 -55.2 -128.8 0,42 -77.28 -106.72 0,5 -92 -92 0,76 -139.84 -44.16 0,8 -147.2 -36.8 0,95 -174.8 -9.2 Pola 5 0,2 -20.8 -83.2 0,3 -31.2 -72.8 0,42 -43.68 -60.32 0,5 -52 -52 0,76 -79.04 -24.96 0,8 -83.2 -20.8 0,95 -98.8 -5.2
Dari hasil analisis perubahan laju pemahaman pada tabel di atas menun-jukkan bahwa perubahan nilai α secara langsung  mempengaruhi respon unit keluaran (net).  Semakin besar laju pemahaman semakin besar pula respon  unit  keluaran sehingga  proses  pema-haman  menjadi  lambat,  begitu  pula  sebaliknya.  Perbandingan perubahan laju pemahaman terhadap respon unit keluaran (net) dapat di lihat pada grafik di bawah pada gambar 11.

## Gambar 11. Grafik α pada nilai net pola 1

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  dengan  model  jaringan  perceptron  dapat  digunakan  untuk penentuan  penge-nalan  pola  karakter,  simbol  dan  lain  sebagainya,  termasuk  pola  pulau-pulau  besar  di Indonesia.Lima  pola  inputan  yang  digunakan  pada  program  ini  meliputi  pola  pulau  Sumatera,  Kalimantan, Sulawesi, Papua dan Jawa.
Hasil  pengenalan  pola  pulau-pulau  besar  di  Indonesia  dari  kedua  perhitungan  baik  secara  manual menggunakan  program excel dan  implementasi  pada  program  VB  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  model  jaringan perceptron,  didapatkan  hasil  yang  sama,  sehingga  dapat  disimpulkan  keakurasian  antara  perhitu-ngan  manual menggunakan excel dan implementasi pada program VB untuk pengenalan pola pulau.
Analisis  terhadap  laju  pemahaman  yang  dimodifikasi  mempengaruhi  kecepa-tan  iterasi  hal  ini  dilihat dari perubahan nilai net pada setiap perubahan nilai alpha (α) . Dari perubahan  nilai alpha (α) = 0.2, 0.3, 0.42, 0.5,  0.76,  0.8  dan  0.95  pada  nilai threshold (θ)  =  0. Hasil  analisis  perubahan  laju  pemahaman  pada  tabel modifikasi laju pemahaman menun-jukkan bahwa semakin besar laju pemahaman semakin besar pula respon unit keluaran sehingga proses pema-haman menjadi lambat, begitu pula sebaliknya.
0 20 40 60 80 100 Perubahan Alfa pada pola 1 Alfa 0,2 Alfa 0,3 Alfa 0,42 Alfa 0,5 Alfa 0,76
Alfa 0,8 Alfa 0,95
Alfa 1
0,8 -46.4 -11.6 0,95 -55.1 -2.9 Pola 4 0,2 -36.8 -147.2 0,3 -55.2 -128.8 0,42 -77.28 -106.72 0,5 -92 -92 0,76 -139.84 -44.16 0,8 -147.2 -36.8 0,95 -174.8 -9.2 Pola 5 0,2 -20.8 -83.2 0,3 -31.2 -72.8 0,42 -43.68 -60.32 0,5 -52 -52 0,76 -79.04 -24.96 0,8 -83.2 -20.8 0,95 -98.8 -5.2
Dari hasil analisis perubahan laju pemahaman pada tabel di atas menun-jukkan bahwa perubahan nilai α secara langsung  mempengaruhi respon unit keluaran (net).  Semakin besar laju pemahaman semakin besar pula respon  unit  keluaran sehingga  proses  pema-haman  menjadi  lambat,  begitu  pula  sebaliknya.  Perbandingan perubahan laju pemahaman terhadap respon unit keluaran (net) dapat di lihat pada grafik di bawah pada gambar 11.

## Gambar 11. Grafik α pada nilai net pola 1

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  dengan  model  jaringan  perceptron  dapat  digunakan  untuk penentuan  penge-nalan  pola  karakter,  simbol  dan  lain  sebagainya,  termasuk  pola  pulau-pulau  besar  di Indonesia.Lima  pola  inputan  yang  digunakan  pada  program  ini  meliputi  pola  pulau  Sumatera,  Kalimantan, Sulawesi, Papua dan Jawa.
Hasil  pengenalan  pola  pulau-pulau  besar  di  Indonesia  dari  kedua  perhitungan  baik  secara  manual menggunakan  program excel dan  implementasi  pada  program  VB  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  model  jaringan perceptron,  didapatkan  hasil  yang  sama,  sehingga  dapat  disimpulkan  keakurasian  antara  perhitu-ngan  manual menggunakan excel dan implementasi pada program VB untuk pengenalan pola pulau.
Analisis  terhadap  laju  pemahaman  yang  dimodifikasi  mempengaruhi  kecepa-tan  iterasi  hal  ini  dilihat dari perubahan nilai net pada setiap perubahan nilai alpha (α) . Dari perubahan  nilai alpha (α) = 0.2, 0.3, 0.42, 0.5,  0.76,  0.8  dan  0.95  pada  nilai threshold (θ)  =  0. Hasil  analisis  perubahan  laju  pemahaman  pada  tabel modifikasi laju pemahaman menun-jukkan bahwa semakin besar laju pemahaman semakin besar pula respon unit keluaran sehingga proses pema-haman menjadi lambat, begitu pula sebaliknya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asri,Yessi .2011. Penerapan  Aturan  Perceptron  pada  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam Pengenalan  Pola Penyakit Mata. Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika. 4 (2): 140-146
[2] Bahri,  Zaiful.  2007. Penggunaan  Merode  Jaringan  Neural  Perceptron  untuk  Pengenalan  Pola  Karakter Kapital. Jurnal Pilar Sains 6(2) .Universitas Riau
[3] Fitri, Diana  L.2012. Analisa Dan Perancangan Untuk Penerapan Metode Artificial Neural Network  (ANN) Perceptron  Dalam  Menentukan  Penyakit  Pada  Daun  Tembakau  Dan  Daun  Cengkeh. jurnal  STMIK HIMSYA 8(2)
[4] Pujiyanta,  Ardi.  2009. Pengenalan  Citra  Objek  Sederhana dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Perceptron. Jurnal Informatika. 3(1): 269-277
[5] Puspitaningrum, Diyah. 2006. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta: Andi.
[6] Septiarini,  Anindita.  2012. Sistem  Pengenalan  Karakter  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Algoritma Perceptron. Jurnal Informatika Mulawarman. 7(3): 105-109
[7] Siang,  J.J.  2004.Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrograman  Menggunakan  MATLAB.  Yogyakarta: Andi.
[8] Simbolon,  Regina.  2013. Perangkat  Lunak  untuk  Identifikasi  dan  Pengenalan  Huruf  Braille  dengan
Algoritma Perceptron.Jurnal
Pelita
Informatika
Budi Darma. 4 (2): 155-159.