Pengaruh Metode Pruning Statistical Stepwise (Ssm) Pada Algoritma Backpropagasi Untuk Klasifikasi

Penulis Utama : Mutiatun Sholihah
NIM / NIP : M0508058
× Jaringan syaraf tiruan adalah sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi diilhami dari pengetahuan tentang sel syaraf biologi di dalam sel otak. Informasi yang melewati jaringan atau pembelajaran didasarkan pada input dan output. Dalam membuat desain Jaringan Syaraf Tiruan terdapat dua masalah utama yaitu masalah training dan optimasi dari topologi. Penelitian tentang perbaikan dalam hal training sudah banyak dilakukan namun proses perbaikan topologi setelah training kurang diperhatikan, untuk itu dalam penelitian ini akan dibahas mengenai pengaruh metode pruning sebagai metode perbaikan proses setelah training dalam Algoritma Backpropagasi. Pada penelitian ini menggunakan Metode Pruning Statistical Stepwise (SSM) yang diimplementasikan untuk memangkas topologi Jaringan Syaraf Tiruan pada Algoritma Backpropagasi Standar, Backpropagasi dengan Momentum dan Resilient Backpropagation untuk menyelesaikan masalah klasifikasi . Algoritma Pruning Statistical Stepwise (SSM) memberikan pengaruh pada Algoritma Backpropagasi dan pengembangannya. Pengaruh yang timbulkan oleh Metode Pruning SSM yaitu dalam hal waktu training, jumlah sinapsis, dan tingkat akurasi akan tetapi pengaruhnya tidak signifikan. Hasil Pengujian menunjukkan penghapusan sinapsis di input ke hidden layer cenderung stabil dalam hal akurasi pengujian sedangkan penghapusan sinapsis dari hidden ke output layer cenderung menurunkan tingkat akurasi pengujian. Algoritma Pruning SSM mampu menghasilkan percepatan waktu sebesar 0.4469 detik,penurunan jumlah sinapsis sebesar 1.5% dan penurunan tingkat akurasi sebesar 4.50% Algoritma Backpropagasi Standar. Percepatan waktu sebesar 0.1761 detik, penurunan jumlah sinapsis sebesar 1.5% dan penurunan akurasi sebesar1.75% pada Backpropagasi dengan momentum dan tidak terjadi proses pruning pada Algoritma Resilient Backpropagation sehingga tidak terjadi perubahan waktu, jumlah sinapsis dan tingkat akurasi.
×
Penulis Utama : Mutiatun Sholihah
Penulis Tambahan : 1.
2.
NIM / NIP : M0508058
Tahun : 2013
Judul : Pengaruh Metode Pruning Statistical Stepwise (Ssm) Pada Algoritma Backpropagasi Untuk Klasifikasi
Edisi :
Imprint : Surakarta - F. MIPA - 2013
Program Studi : S-1 Informatika
Kolasi :
Sumber : UNS-F. MIPA Jur. Informatika-M0508058-2013
Kata Kunci :
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Wiharto, S.T., M.Kom
2. Wisnu Widiarto, S.Si., M.T.
Penguji :
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. MIPA
×
File : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.