Penerapan Data Science Menggunakan Artificial Neural Network (ANN) Metode Self Organizing Mapping (SOM) untuk Klasifikasi Industri
DOI: 10.55075/wa.v45i2.62Sari
Artificial Neural Network (ANN) sebagai sebuah metode analitik dalam data science memiliki kemampuan pada bidang klasifikasi, asosiasi, self organizing dan optimasi. Dengan kemampuan tersebut ANN dapat menciptakan suatu pola pengetahuan melalui pengaturan diri atau kemampuan belajar (self-organizing) bahkan mampu memetakan kumpulan data berdasarkan ciri-ciri kesamaan yang ada pada data tersebut dengan mekanisme Self Organizing Mapping (SOM). Kemampuan SOM dalam melakukan pemetaan terhitung cukup valid dan rendah bias, karena mengkalkulasi secara mandiri dan cepat berdasarkan kesamaan ciri atau karakter data yang diinput. Pada penelitian ini SOM diterapkan untuk pemetaan industi pada industri mesin pertanian dan kehutanan. Mengingat selama ini kekuatan industri mesin pertanian dan kehutanan dengan kode Kelompok Lapangan Usaha Industri (KLUI) 2921 belum dipetakan dengan sempurna. Data industri yang menjadi input pada program terlebih dahulu ditransformasi dengan aktivasi sigmoid biner dan selanjutnya dimasukkan ke dalam program jaringan competitive kohonen. Berdasarkan perhitungan metode SOM dihasilkan klasifikasi industri dengan jenis menengah dan besar dengan capaian epoch 1000.
Kata kunci: Data Science; Artificial Neural Network (ANN); Self Organizing Mapping (SOM); Klasifikasi Industri.
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Bishop, C. (2007). Natural networks for pattern recognition (Repr.). Oxford: Oxford University Press.
Huang, G.-B., Wang, D. H., & Lan, Y. (2011). Extreme learning machines: A survey. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2, 107–122. doi:10.1007/513042-011-0019-y.
Siang, JJ. (2005). Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Ikrar Mandiriabakti Publisher.
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.