Seminar penelitian hibah internal

SEMINAR PENELITIAN HIBAH INTERNAL

PREDIKSI JUMLAH PENUMPANG PESAWAT UDARA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION DI BANDAR

UDARA HANG NADIM BATAM

TIM PENELITI

Joni Eka Candra, S.T., M.T. Sunarsan Sitohang, S.kom.Alpin Salamena


PPENDAHUKUAN

Latar Belakang MasalahTransfortasi udara merupakan alat angkutan yang mutakhir dan tercepat, banyak dampak

positif dari transfortasi udara yang dapat dirasakan langsung oleh masyarakat seperti bidang perekonomian,dengan adanya transfortasi udara mengakibatkan faktor jarak dan geografis daratan bukan lagi menjadi batasan pergerakan manusia atau barang untuk pencapaian yang cepat.

Backpropagation merupakan salah satu metode dalam jaringan syaraf tiruan yang dapat diaplikasikan dengan baik dalam bidang peramalan (forecasting) Peramalan yang sering kita dengar adalah peramalan besarnya jumlah penjualan, nilai tukar valuta asing, prediksi besarnya aliran air sungai, dan lain-lain. Sebagai contoh, dalam penjualan barang, diketahui record data penjualan produk pada beberapa bulan/tahun terakhir. Masalahnya adalah memperkirakan berapa perkiraan produk yang terjual pada tahun yang akan datang.

Selama ini Unit Pelaksana Tugas (UPT) Bandar Udara Hang Nadim Batam belum mempunyai metode yang pasti yang digunakan untuk memprediksi jumlah penumpang, sehingga membuat tim penelitian hibah internal tertarik untuk menerapkan jaringan syaraf tiruan khusus nya metode backpropagation untuk memprediksi jumlah penumpang di Bandar Udara Hang Nadim Batam


PPENDAHUKUANRumusan Masalah

Adapun permaslahan yang dihadapi dalam penelitian hibah internal ini berdasarkan latar belakang masalah di atas adalah bagaimana implementasi algoritma jaringan syaraf tiruan metode backpropagation untuk memprediksi jumlah penumpang pesawat udara.

Batasan MasalahAgar penelitian ini tidak melebar kemana-mana maka peneltian ini akan diberi batasan-

batasan masalah seperti berikut ini:1. Menggunakan data jumlah penumpang pesawat udara selama 11 tahun di Bandar Udara

Hang Nadim Batam.2. Menentukan jumlah data pelatihan yaitu data jumlah penumpang pesawat selama 8 tahun,

dari jumlah data penumpang pesawat secara keseluruhan.3. Menentukan jumlah data pengujian yaitu data jumlah penumpang pesawat selama 3 tahun

dari data jumlah penumpang pesawat secara keseluruhan.4. Algoritma yang digunakan adalah Algoritama backpropagation.


PPENDAHUKUAN

Tujuan PenelitianTujuan dari penelitian hibah internal yang berjudul “Prediksi Jumlah Penumpang Pesawat

Udara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Di Bandar Udara Hang Nadim Batam" adalah:1. Menghasilkan suatu aplikasi yang berfungsi untuk memprediksi jumlah penumpang

pesawat udara.2. Mengembangkan proses komputasi algoritma backpropagation untuk menyelesaikan

permasalahan peramalan.Luaran Penelitian

Luaran yang diharapkan dari penelitian hibah internal ini adalah:1. Publikasi dalam jurnal ilmiah nasional dan nasional terakreditasi.2. Sebagai buku referensi contoh kasus dalam pengaplikasian dari mata kuliah kecedasan

buatan (artificial intellegence).


TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN PUSTAKATINJAUAN PUSTAKATINJAUAN PUSTAKA

Arsitektur JST Backpropopagation

Z2

Z1

1

Y

1

X1

X2

X3

Wjk

Vij

b1

b2


TINJAUAN PUSTAKA Fungsi Aktivasi

Fungsi AktivasiPelatihan Backpropogation1. Fase I: Propagasi maju2. Fase II: Propagasi mundur3. Fase III: Perubahan bobot


Variabel Outpu (Target) Y berupa data jumlah numpang per akhir periode per bulan

LAPISAN INPUT

LAPISAN TERSEMBUNYI

LAPISAN OUTPUT

X1

X2

X3

X12

Y1

Variabel Input X1-X12 berupa data jumlah numpang per bulan

Kerangka Pemikiran

TINJAUAN PUSTAKA


METODOLOGI PENELITIAN 1. Kumpulkan Data

2. Memisahkan Data Untuk Pelatihan dan Pengujian

3. Menentukan Struktur Jaringan

4. Melakukan Pemilihan Algoritma Pembelajaran

5. Inisialisasi Parameter Jaringan

6. Input Data Pelatihan

7. Pelatihan (Ubah/perbarui bobot)

8. Pengujian

9. Implementasi jaringan syaraf tiruan


PEMBAHASAN DAN HASIL

Mulai

Selesai

Penetapan Data Input:- Data Pelatihan dan - Data Pengujian

Transformasi Data

Error KoreksiApakah Target Error Tercapai?

PelatihanBackforward

Hasil Jaringan Syaraf Tiruan

Pelatihan Feedforward

Ya

Tidak

Alur Flowchart Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation


KESIMPULAN DAN SARANKESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Berdasarkan uraian pada bab-bab sebelumnya dan berdasarkan hasil pada bab IV, maka pada penelitian ini dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

Algoritma Jaringan Syaraf tiruan backpropagation yang telah dilatih telah cukup mampu untuk melakukan peramalan/prediksi jumlah penumpang di Bandar Udara Hang Nadim Batam dengan tingkat akurasi yang cukup baik, sesuai dengan hasil pengujian jaringan syaraf tiruan dengan memasukkan data pelatihan dan pengujian, diperoleh hasil 84 data pelatihan sesuai target (100 % sesuai target), 22 data pengujian sesuai target (93% sesuai target) dan 2 data tidak sesuai target (7%). Saran

Pada penelitian ini sebaiknya dilanjutkan pada tahap proses pengetesan atas hasil pembentukan pola peramalan oleh jaringan syaraf tiruan dimana dimaksudkan untuk melihat kemampuan model yang dihasilkan oleh jaringan syaraf tiruan pada tahap meramalkan kejadian berikutnya dengan berdasarkan pola-pola peramalan yang telah terbentuk sebelumnya.


Sinaga, Alex R. 2012 “Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Penentuan Konsentrasi Program Studi Bagi Calon Mahasiswa Baru STMIK Budidarma Medan” jurnal Pelita Informatika. STMIK Budi Darma. Medan.

Away, Gunaidi A. 2014 “ The Shotcut of Matlab Programming”. Informatika. Bandung.

Hermawan, Arief. 2006 “ Jaringan syaraf Tiruan, Teori dan Aplikasi”. ANDI. Yogyakarta.

Pakaja, Fachrudin., Naba, Agus dan Purwanto. 2012. “Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor”. Jurnal EECCIS. Universitas Brawijaya. Malang.

Kusumadewi, Sri dan Sri Hartati. 2006. “Neuro- Fuzzy: Integrasi Fuzzy dan Jaringan Syaraf”. Graha Ilmu. Yogyakarta.

Kusumadewi, Sri. 2003 “ Arficial Intelegent, Teknik dan Aplikasinya”. Graha Ilmu. Yogyakarta.

Ramli., Yuniarti, Desi dan Goejantoro, Rito. 2013. “Perbandingan Metode Klasifikasi Regresi Logistik Dengan Jaringan Saraf Tiruan”. Jurnal EKSPONENSIAL. Universitas Mulawarman. Samarinda.

Siang, J. Jek. 2005. Jaringan Saraf Tiruan danPemogramannya menggunakan Matlab. Andi. Yogyakarta.

Widodo, Prabowo P., Handayanto, Rahmadya T dan Herlawati. 2013 “ Penerapan Data Mining dengan Matlab”. Rekayasa Sains. Bandung.

DAFTAR PUSTAKA


Wassalamualaikum.Wr.Wb.

Thank You

Seminar penelitian hibah internal

Data & Analytics

Transcript of Seminar penelitian hibah internal