Simulasi Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis Metode Backpropagation sebagai Pengendali Suhu Shower
Abstract
Untuk menjaga kestabilan dalam menangani pengendaiian suhu tidak lagi
memerlukan campur tangan untuk menaikkan dan menurunkan suhu. Tetapi peran itu
telah menjadi bagian kerja sistem pengendali secara otomatis. Walaupun ada peran
manusia lebih pada setting kondisi yang diperlukan. Kemudahan perancangan sistem
ini didukung dengan penemuan - penemuan baru di bidang Artificial Intelligence
yang banyak memberikan ide terobosan untuk merancang sistem pengendaiian yang
lebih efektif, stabil dan lebih mudah pengaturannya. Jaringan Syaraf Tiruan
merupakan salah satu kendali suhu shower yang dapat disimulasikan menggunakan
neural network toolbox pada software Matlab 6.5.
Dengan menggunakan metode Backpropagation dan fungsi Algontma
Levenherg-Marquardt diperoleh struktur jaringan yang terbaik, untuk input yang
digeser terdiri dari 13 sel neuron lapisan input, 10 sel neuron lapisan tersembunyi
dan 2 sel neuron lapisan output. Fungsi aktivasi pada setiap lapisan menggunakan
fungsi sigmoid bipolar, dengan learning rate 0.4 dan menghasilkan Mean Square
Error (MSE) 0.0728086.,persentase MSE pengujian adalah 0.44 dan untuk input
yang tidak digeser diperoleh struktur jaringan terbaik terdiri dari 10 sel neuron
lapisan input, 8 sel neuron lapisan tersembunyi dan 2 sel neuron lapisan output.
Fungsi aktivasi pada setiap lapisan menggunakan fungsi sigmoid bipolar, dengan
learning rate 0.6 dan menghasilkan Mean Square Error 0.0741973, persentase MSE
pengujian adalah 0.12
Banyaknya jumlah data masukan berpengaruh terhadap banyaknya iterasi dan
mean square error yang dihasilkan. Penelitian ini juga membuktikan bahwa dasar
teon tentang pengaturan suhu shower belum bisa optimal dengan Artificial
Intellegence menggunakan Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan).
Collections
- Electric Engineering [783]