PENGARUH PEMBERIAN MOMENTUM PADA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION - Vivi Tri Widyaningrum; Ahmad Sahru Romadhon (Universitas Muhammadiyah Jakarta, 2014)
Salah satu algoritma Artificial Neural Network (ANN) yang biasa digunakan adalah algoritmabackpropagation dengan pola model gradient descent pada proses pembelajarannya. Akan tetapi,gradient descent memiliki kelemahan yaitu tidak mudah digunakan dan terkadang lambat dalampengkonvergenan solusinya. Untuk mengatasi kelemahan tersebut dilakukan suatu modifikasi yaitudengan memberikan momentum pada perubahan bobotnya. Pada proses prediksi surface roughnesspada CNC Milling menggunakan ANN Backpropagation dengan momentum pada perubahan bobotini, nilai rata-rata persentase error yang dihasilkan pada masing-masing nilai momentum yangdiberikan adalah tidak banyak mengalami perubahan. Namun jika nilai momentum yang diberikanmendekati nilai maksimal momentum yaitu mendekati nilai satu maka akan menyebabkanterjadinya overshoot. Pemberian momentum pada perubahan bobot menyebabkan perubahan yangcukup besar yaitu pada waktu prosesnya, semakin besar nilai momentum yang diberikan makasemakin cepat pula waktu proses yang dibutuhkan. Hal ini berarti jika ingin waktu prosesprediksinya menjadi cepat maka gunakan nilai momentum yang besar, namun sebaiknya kurangdari 0.9.