Analisis Perbandingan Pola Bobot pada Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM) Sebagai Pemodelan Cluster Data

Analisis Perbandingan Pola Bobot pada Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM) Sebagai Pemodelan Cluster Data

Pembobotan merupakan bagian utama dari sebuah proses pada Jaringan Syaraf Tiruan Self  Organizing  Map (SOM).  Ide dasar  SOM  adalah  bagaimana  otak  merekam  pola  yang  dikenalinya melalui mata kemudian mampu mengungkapkan kembali pola tersebut. Arsitektur Jaringan Syaraf SOM terdiri dari atas Input, Output, Learning Rate, dan Bobot. Pembobotan pada SOM memiliki karakteristik yang  harus  diteliti  lebih  lanjut  bagaimana  pola  dan  nilainya  dalam  penentuan cluster.  Penelitian  ini melaukukan percobaan  dengan  menggunakan  data  latih  yang  bervariasi  yaitu  1000,  2500,  3500  dan  5000  d engan maksmum epoch 100.  Kasus  dalam  penelitian  ini  adalah  pengelompokan  data  katalog  buku  dengan jumlah  input  8  dan learning  rate awal  0.6.  Dari  penelitian  ini  diperoleh  hasil  bahwa  jarak  (D1 dan  D2) mempunyai nilai stabil pada epoch 20, untuk bobot baru (wnew) setiap epoch data yang bervariasi memiliki kesamaan pada epoch ke 20, begitu juga penentuan maksimum selisih antara w1 dengan w2 memiliki pola yang sama untuk semua epoch dan variasi data yang digunakan, nilai maksimum mendekati nilai 1 juga berada pada epoch ke 20. Variasi data menunjukkan bahwa semakin banyak data yang digunakan maka persentase  setiap cluster akan  mengalami  kenaikan  dan  penurunan  yang  konstan  (tidak  berubah  naik atau turun), hal ini dilakukan dengan cara menormalkan antara hasil kedua cluster yang dibentuk. Pola bobot yang konstan akan meminimalisir kesalahan besar pada proses cluster.

Sumber Gambar

Leave a Reply

Close Menu