Pengaruh Fungsi Aktivasi, Optimisasi dan Jumlah Epoch Terhadap Performa Jaringan Saraf Tiruan - Made Satria Wibawa (Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali, 2017)
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah salah satu algoritma dalam machine learning yang paling menjanjikan saat ini. Banyak penerapan dalam berbagai bidang menggunakan JST untuk proses machine learning. Perkembangan JST juga semakin cepat dan kompleks seiring penerapannya yang banyak digunakan. Namun, seiring peningkatan kompleksitas JST, diperlukan suatu studi untuk mengetahui parameter dasar terbaik yang dapat menghasilkan klasifikasi yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan studi komparasi parameter dasar pada JST, yaitu fungsi aktivasi, optimisasi dan jumlah epoch terhadap performa JST. Performa JST dinilai menggunakan tingkat akurasi. Ketiga parameter tersebut diujikan pada empat dataset dari repositori UCI, yaitu dataset WINE, dataset CAR, dataset IRIS dan dataset HEART. Berdasarkan hasil pengujian, fungsi aktivasi TANH lebih sering menghasilkan nilai akurasi tertinggi dibandingkan fungsi aktivasi RELU. Sedangkan fungsi optimisasi yang lebih sering menghasilkan nilai akurasi tertinggi adalah Adam. Rata-rata nilai epoch yang dapat menghasilkan akurasi tertinggi adalah diatas 200