Optimasi Pembobotan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Klasifikasi Kanker Payudara - Prebiana, Kiki Dwi; Santi Astawa, I Gede; Supriana, I Wayan (Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University, 2020)
Klasifikasi adalah proses membedakan sekumpulan model kedalam beberapa kelas data. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk proses klasifikasi adalah Jaringan Syaraf Tiruan. Salah satu proses yang memepengaruhi proses Jaringan Syaraf Tiruan adalah proses pembobotan jaringan antar neuron pada Jaringan Syaraf Tiruan. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam proses pencarian bobot, seperti algoritma genetika dan Particle Swarm Optimization atau PSO. PSO adalah salah satu metode optimasi pada Artificle Intelegent. Pada penelitian ini akan dilakukan proses pengujian pengaruh parameter PSO terhadap hasil akurasi yang diperoleh oleh Jaringan Syaraf Tiruan. Dari penelitian yang telah dilakukan nilai parameter terbaik PSO yang digunakan adalah w=0.8, c1=1.5, dan c2 = 2.2. Dari penelitian tersebut menunjukan bahwa optimasi pebobotan dengan Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan rata – rata nilai akurasi sebesar 0.5%.