ANALISIS FUNGSI AKTIVASI SIGMOID BINER DAN SIGMOID BIPOLAR DALAM ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA PREDIKSI KEMAMPUAN SISWA

Sari

Metode backpropagation merupakan metode yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks. Di dalam jaringan backpropagation, setiap unit yang berada di lapisan input terhubung dengan setiap unit yang ada di lapisan tersembunyi. Hal serupa berlaku pula pada lapisan tersembunyi. Setiap unit yang ada pada lapisan tersembunyi terhubung dengan setiap unit yang ada di lapisan output. Fungsi aktivasi yang digunakan di dalam metode backpropagation adalah fungsi sigmoid biner (binary sigmoid function), sigmoid bipolar (bipolar sigmoid function). Karakteristik yang harus dimiliki fungsi aktivasi tersebut adalah kontinyu dan tidak menurun secara monoton. Dari hasil penelitian maka didapatkan bahwa penggunaan fungsi aktivasi sigmoid biner memiliki tingkat rata-rata akurasi yang lebih baik dari sigmoid bipolar. Akan kecepatan
perhitungannya lebih lambat dibandingkan dengan sigmoid bipolar. Fungsi aktivasi sigmoid bipolar dipilih berdasarkan asumsi heuristik bahwa nilai rentang [0, 1] yang dihasilkan oleh fungsi sigmoid biner (unipolar) kurang bagus dibandingkan dengan rentang [-1, 1] yang dihasilkan fungsi yang sigmoid bipolar. Hasil ini disebabkan karena nilai ekstrim 0 yang dihasilkan fungsi sigmoid biner kurang memberikan pengaruh pada penghitungan nilai pada neuron, dibandingkan dengan nilai ekstrim -1 yang dihasilkan oleh fungsi sigmoid bipolar.